众包数据库的缺点csdn

数据质量难以保证和数据更新难以及时。

1、参与其中的众包者的技术水平和工作态度存在巨大差异，这可能导致数据库中存在大量的错误和不相关的数据。

2、数据库的维护是由众包者来进行的，在处理数据时出现耽搁或无法及时升级更新的情况，导致众包数据库的数据无法及时更新。

elementuitableexpand不更新-csdn：

1、给data赋值前把editable属性添加到数组里。

2、使用，key或v下划线if。

3、使用美元set即可。

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斯内科

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DataGridView使用数据源绑定，每隔几秒钟就刷新数据 原创

2021-11-07 23:02:55

斯内科

码龄11年

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我们测试使用内存数据表来绑定DataGridView，每隔5秒钟就刷新一次数据绑定。

新建winforms应用程序BIndDataDemo，将默认的Form1重命名为FormBindDataGridDemo。

窗体FormBindDataGridDemo设计如图：

窗体FormBindDataGridDemo主要程序如下

（忽略设计器自动生成的代码）：

using System;

using SystemCollectionsGeneric;

using SystemComponentModel;

using SystemData;

using SystemDrawing;

using SystemLinq;

using SystemText;

using SystemThreading;

using SystemThreadingTasks;

using SystemWindowsForms;

namespace BIndDataDemo

{

public partial class FormBindDataGridDemo : Form

{

/// <summary>

/// 重新绑定数据事件

/// </summary>

public event Action<DataTable> EventRebindData;

/// <summary>

/// 线程是否已经运行

/// </summary>

bool isRun = false;

public FormBindDataGridDemo()

{

InitializeComponent();

dgvDataAutoGenerateColumns = false;

dgvcIdDataPropertyName = "Id";

dgvcEnglishNameDataPropertyName = "EnglishName";

dgvcChineseNameDataPropertyName = "ChineseName";

dgvcDBNumDataPropertyName = "DBNum";

dgvcAddressDataPropertyName = "Address";

dgvcDataTypeDataPropertyName = "DataType";

dgvcByteCountDataPropertyName = "ByteCount";

dgvcValueDataPropertyName = "Value";

}

private void FormBindDataGridDemo_Load(object sender, EventArgs e)

{

EventRebindData += FormBindDataGridDemo_EventRebindData;

EventRebindDataInvoke(GenerateDataTable(2021));

}

private void FormBindDataGridDemo_EventRebindData(DataTable dt)

{

thisBeginInvoke(new Action(() =>

{

dgvDataDataSource = dt;

dgvDataFirstDisplayedScrollingRowIndex = dgvDataRowsCount - 1;

}));

}

/// <summary>

/// 生成数据表

/// </summary>

/// <param name="count"></param>

/// <returns></returns>

private DataTable GenerateDataTable(int count)

{

DataTable dataTable = new DataTable("DataDemo");

dataTableColumnsAdd("Id", typeof(int));

dataTableColumnsAdd("EnglishName", typeof(string));

dataTableColumnsAdd("ChineseName", typeof(string));

dataTableColumnsAdd("DBNum", typeof(string));

dataTableColumnsAdd("Address", typeof(int));

dataTableColumnsAdd("DataType", typeof(string));

dataTableColumnsAdd("ByteCount", typeof(int));

dataTableColumnsAdd("Value", typeof(string));

dataTableRowsAdd(1, "DataItem1", "数据项1", "DB200", 0, "Int", 2, "32767");

dataTableRowsAdd(2, "DataItem2", "数据项2", "DB200", 2, "Real", 4, "-723425");

dataTableRowsAdd(3, "Barcode", "条码", "DB200", 6, "String", 12, "ABCD");

double coefficient = (count % 2 == 0 01 : 02);//系数

for (int i = 0; i < count; i++)

{

dataTableRowsAdd(i + 4, $"DataItem{i + 4}", $"数据项{i + 4}", "DB200", 18 + 4 i, "Real", 4, (i + 4) 2 + coefficient i);

}

return dataTable;

}

private void btnWrite_Click(object sender, EventArgs e)

{

int id = ConvertToInt32(numIdValue);

if (id < 1 || id > dgvDataRowsCount)

{

MessageBoxShow($"指定的编号{id}不在范围内", "错误");

return;

}

dgvDataRows[id - 1]Cells["dgvcValue"]Value = txtValueText;

}

/// <summary>

/// 重新绑定按钮事件

/// </summary>

/// <param name="sender"></param>

/// <param name="e"></param>

private void btnRebind_Click(object sender, EventArgs e)

{

btnRebindEnabled = false;

isRun = true;

Random random = new Random(GuidNewGuid()GetHashCode());

Task task = TaskFactoryStartNew(() =>

{

//每隔一秒钟重新绑定

while (isRun)

{

EventRebindDataInvoke(GenerateDataTable(randomNext(1000, 8000)));

ThreadSleep(5000);

}

});

TaskWaitAll(new Task[] { task }, 8000);

}

/// <summary>

/// 停止绑定事件

/// </summary>

/// <param name="sender"></param>

/// <param name="e"></param>

private void btnStop_Click(object sender, EventArgs e)

{

btnRebindEnabled = true;

isRun = false;

}

private void FormBindDataGridDemo_FormClosing(object sender, FormClosingEventArgs e)

{

//解除事件绑定

EventRebindData -= FormBindDataGridDemo_EventRebindData;

isRun = false;

}

}

}

程序运行如图：

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如何实现DataGridView实时更新数据

贴过来做技术积累，原文出处：>

分片：分片就是对数据切分成了多个部分，Elasticsearch 默认会把一个索引分成五个分片，

数据保存在分片内，分片又被分配到集群内的各个节点里

副本：副本就是对原分片的复制，和原分片的内容是一样的，Elasticsearch 默认会生成一份副本，所以相当于是五个原分片和五个分片副本，相当于一份数据存了两份，并分了十个分片

主节点：即 Master 节点。主节点的主要职责是和集群 *** 作相关的内容，如创建或删除索引，跟踪哪些节点是群集的一部分，并决定哪些分片分配给相关的节点。稳定的主节点对集群的 健康 是非常重要的。默认情况下任何一个集群中的节点都有可能被选为主节点。索引数据和搜索查询等 *** 作会占用大量的cpu，内存，io资源，为了确保一个集群的稳定，分离主节点和数据节点是一个比较好的选择。虽然主节点也可以协调节点，路由搜索和从客户端新增数据到数据节点，但最好不要使用这些专用的主节点。一个重要的原则是，尽可能做尽量少的工作。

数据节点：即 Data 节点。数据节点主要是存储索引数据的节点，主要对文档进行增删改查 *** 作，聚合 *** 作等。数据节点对 CPU、内存、IO 要求较高，在优化的时候需要监控数据节点的状态，当资源不够的时候，需要在集群中添加新的节点。

负载均衡节点：也称作 Client 节点，也称作客户端节点。当一个节点既不配置为主节点，也不配置为数据节点时，该节点只能处理路由请求，处理搜索，分发索引 *** 作等，从本质上来说该客户节点表现为智能负载平衡器。独立的客户端节点在一个比较大的集群中是非常有用的，他协调主节点和数据节点，客户端节点加入集群可以得到集群的状态，根据集群的状态可以直接路由请求。

预处理节点：也称作 Ingest 节点，在索引数据之前可以先对数据做预处理 *** 作，所有节点其实默认都是支持 Ingest *** 作的，也可以专门将某个节点配置为 Ingest 节点。

1Master：主节点，每个集群都有且只有一个

尽量避免Master节点又是数据节点： nodedata true

主节点的主要职责是负责集群层面的相关 *** 作，管理集群变更，如创建或删除索引，跟踪哪些节点是群集的一部分，并决定哪些分片分配给相关的节点。

2Voting：投票节点

nodevoting_only = true（仅投票节点，即使配置了datamaster = true，也不会参选, 但是仍然可以作为数据节点）。

3Coordinating：协调节点

每一个节点都隐式的是一个协调节点，如果同时设置了datamaster = false和datadata=false，那么此节点将成为仅协调节点。

4Master-eligible node（候选节点）

可以通过选举成为Master的节点

5Data node（数据节点）

主要负责数据存储和查询服务

配置：

这是ES节点默认配置，既作为候选节点又作为数据节点，这样的节点一旦被选举为Master，压力是比较大的，通常来说Master节点应该只承担较为轻量级的任务，比如创建删除索引，分片均衡等。

只作为候选节点，不作为数据节点，可参选Master节点，当选后成为真正的Master节点。

既不当候选节点，也不作为数据节点，那就是仅协调节点，负责负载均衡

不作为候选节点，但是作为数据节点，这样的节点主要负责数据存储和查询服务。

协调节点是如何工作的，他是怎么找到对应的节点的

每个节点都保存了集群的状态,只有Master节点才能修改集群的状态信息

集群状态(Cluster Starte),维护了一个集群中,必要的信息

所有的节点信息

所有的索引和其相关的Mapping与Setting信息

分片的路由信息

协调节点作为es节点中的一个节点，默认情况下es集群中所有的节点都能当协调节点，主要作用于请求转发，请求响应处理等轻量级 *** 作。

这意味着如果它们接收到用户请求，它们就可以处理用户请求

status 字段指示着当前集群在总体上是否工作正常。它的三种颜色含义如下：

green 所有的主分片和副本分片都正常运行。

yellow 所有的主分片都正常运行，但不是所有的副本分片都正常运行。

red 有主分片没能正常运行

当索引一个文档的时候，文档会被存储到一个主分片中。 Elasticsearch 如何知道一个文档应该存放到哪个分片中呢？当我们创建文档时，它如何决定这个文档应当被存储在分片 1 还是分片 2 中呢？

首先这肯定不会是随机的，否则将来要获取文档的时候我们就不知道从何处寻找了。实际上，这个过程是根据下面这个公式决定的：

routing 是一个可变值，默认是文档的 _id ，也可以设置成一个自定义的值。 routing 通过 hash 函数生成一个数字，然后这个数字再除以 number_of_primary_shards （主分片的数量）后得到 余数 。这个分布在 0 到 number_of_primary_shards-1 之间的余数，就是我们所寻求的文档所在分片的位置。

我们可以发送请求到集群中的任一节点。 每个节点都有能力处理任意请求。 每个节点都知道集群中任一文档位置，所以可以直接将请求转发到需要的节点上。 在下面的例子中，将所有的请求发送到 Node 1 ，我们将其称为 协调节点(coordinating node) 。

以下是在主副分片和任何副本分片上面 成功新建，索引和删除文档所需要的步骤顺序：

consistency 一直性： 参数的值可以设为 one （只要主分片状态 ok 就允许执行_写_ *** 作）, all （必须要主分片和所有副本分片的状态没问题才允许执行_写_ *** 作）, 或 quorum 。默认值为 quorum , 即大多数的分片副本状态没问题就允许执行_写_ *** 作。

master选举当然是由master-eligible节点发起

深入理解 Elasticsearch 7x 新的集群协调层：

>

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