在我们的实际业务开发中，某些场景下会借助一些数据库支持的函数来做一些简单的操作，如针对浮点数的取整（ceil, floor）,字符串的长度获取(length)等，本文将介绍一下jooq中一些常见的函数使用姿势

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上一篇介绍的时候一些Jooq基本的查询使用方式，分组聚合查询，在实际的业务场景中也比较常见，本文将介绍下jooq中，如何使用聚合查询

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本文将主要介绍一下JOOQ查询篇的基本使用姿势，如果看完本文，会发现jooq的用法，和写sql基本上没啥两样

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前面介绍了jooq的三种批量插入方式，结果最近发现这里面居然还有一个深坑，我以为的批量插入居然不是一次插入多条数据，而是一条一条的插入…，这就有点尬了

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分布式锁，应用场景可以说是比较多的，网上随便一查就能搜到很多的文章；那么这里为什么跟着来一篇呢，原因也很简单，别人写的再好再清晰，那也是别人的知识点；自己思考过的、写过的才属于自己；

本篇虽然名为redis实现分布式锁，但也会说一下基于数据库实现分布式锁的思路（至于ZK实现的分布式锁，没玩过zk，就不抄了）

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GEO用于存储地理信息，最直观的就是我们日常使用的地图app中，如果我想查询我所在地的周边餐饮，就可以利用geo中的以(x,y)为圆心，以n为半径，扫描坐标在这个圈内的所有餐饮店，这个case借助redis的geo可以很方便的实现

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hyperloglog算法，利用非常少的空间，实现比较大的数据量级统计；比如我们前面在介绍bitmap的过程中，说到了日活的统计，当数据量达到百万时，最佳的存储方式是hyperloglog，本文将介绍一下hyperloglog的基本原理，以及redis中的使用姿势

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通常来讲，当我们业务存在消息的业务逻辑时更多的是直接使用成熟的rabbitmq,rocketmq，但是一些简单的业务场景中，真的有必要额外的引入一个mq么？本文将介绍一下redis的发布订阅方式，来实现简易的消息系统逻辑

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前面介绍过redis的五种基本数据结构，如String，List, Set, ZSet, Hash，这些属于相对常见了；在这些基本结果之上，redis还提供了一些更高级的功能，如geo, bitmap, hyperloglog，pub/sub，本文将主要介绍Bitmap的使用姿势以及其适用场景，主要知识点包括

• bitmap 基本使用
• 日活统计应用场景中bitmap使用姿势
• 点赞去重应用场景中bitmap使用姿势
• 布隆过滤器bloomfilter基本原理及体验case

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前面一篇介绍了Jooq的记录新增，除了利用自动生成的代码来保存数据之外，也可以借助DSL.table() + DSL.field()来实现类sql的写法；本文将介绍curd中的删除和更新的用法

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接下来我们开始进入jooq的增删改查的使用姿势系列，本篇将主要介绍如何利用jooq来实现添加数据

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Jooq提供了非常简单的方式来自动生成对应的代码，就我个人的使用感触，比mybatis-plus用起来爽，下面介绍两种殊途同归的自动生成方式

• jooq jar包生成方式
• maven插件生成方式

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