paimon，基础查询语句测试

基础设置

-- 创建catalog/加载catalog，如果这个catalog已经存在就不会创建，自动加载元数据信息CREATE CATALOG fs_paimon_catalog WITH (
'type' = 'paimon',
'warehouse' = 'hdfs://wsl01:8020/paimon/catalog'
);
-- 使用catalog
use catalog fs_paimon_catalog;-- sqlClinet使用
-- 设置为批处理模式
SET 'execution.runtime-mode' = 'batch';
-- 设置为流处理模式
SET 'execution.runtime-mode' = 'streaming';
-- 设置查询结果显示方式，sql-clinet 特有
SET 'sql-client.execution.result-mode' = 'tableau';
-- 设置checkpoint，如果使用流模式，必须设置
SET 'execution.checkpointing.interval' = '10 s';root@wsl01:~/soft/paimon/flink-1.17.0# cat fs_catalog.sql
CREATE CATALOG fs_catalog WITH ('type'='paimon','warehouse'='file:/mnt/d/wsl/soft/paimon/catalog'-- 'warehouse' = 'hdfs://wsl01:8020/paimon/catalog'
);
use catalog fs_catalog ;
SET 'sql-client.execution.result-mode' = 'tableau';
-- 默认批处理
SET 'execution.runtime-mode' = 'batch';-- 指定默认启动catalog
bin/sql-client.sh -i fs_catalog.sql

DDL

创建普通表

-- 普通表，没有主键CREATE TABLE t_sample (user_id BIGINT,item_id BIGINT,behavior STRING,dt STRING,hh STRING
);

创建主键表

CREATE TABLE t_pk (user_id BIGINT,item_id BIGINT,behavior STRING,dt STRING,hh STRING,PRIMARY KEY (dt, hh, user_id) NOT ENFORCED
);

创建分区表

-- 分区表的分区字段必须是主键的子集CREATE TABLE t_partition (user_id BIGINT,item_id BIGINT,behavior STRING,dt STRING,hh STRING,PRIMARY KEY (dt, hh, user_id) NOT ENFORCED
) PARTITIONED BY (dt, hh);

创建临时表

-- 如果进入paimon创建的catalog后，无法创建非paimon类型的表，如果需要借助第三方的表，需要创建临时表来使用CREATE TEMPORARY TABLE t_temporary (user_id BIGINT,item_id BIGINT,behavior STRING,dt STRING,hh STRING,PRIMARY KEY (dt, hh, user_id) NOT ENFORCED
) WITH ('connector' = 'filesystem','path' = 'file:///mnt/d/wsl/soft/paimon/temp_table.csv','format' = 'csv'
);

复制表-AS，create table as


-- create as 创建主键表，CREATE TABLE t_create_as_pk AS SELECT * FROM t_pk;
show create table t__pk;
show create table t_create_as_pk;-- create as 创建分区表
show create table t_partition ;
CREATE TABLE t_create_as_partition AS SELECT * FROM t_partition;
show create table t_create_as_partition ;

上述执行结果告诉我们，create as 的表，只保留原表的字段，不保留其他属性信息


-- 通过with 重新指定，关于with的用法，参考flink
CREATE TABLE t_create_as_with with ('primary-key' = 'dt,hh','partition' = 'dt') AS SELECT * FROM t_pk  ;
show create table t_create_as_with;

上述执行结果告诉我们，create as 的表可以通过with 重新指定属性信息

复制表-LIKE，create table like

CREATE TABLE t_create_like like t_pk;
show create table t_pk;
show create table t_create_like;

上述执行结果告诉我们，create like 的表，保留全部信息

DML

常用管理语句

desc #{name}
show create table #{name}
show catalogs;
show databases;
show tables;

新增-普通表

insert into t_sample(user_id,item_id,behavior,dt,hh) values(100,100,'sing-sample','1','2');insert into t_sample  values(101,101,'jump-sample','1','2');insert into t_sample  select 102,102,'rap-sample','1','2';Flink SQL> select * from t_sample;
+---------+---------+-------------+----+----+
| user_id | item_id |    behavior | dt | hh |
+---------+---------+-------------+----+----+
|     100 |     100 | sing-sample |  1 |  2 |
|     101 |     101 | jump-sample |  1 |  2 |
|     102 |     102 |  rap-sample |  1 |  2 |
+---------+---------+-------------+----+----+
3 rows in set

新增-主键表

insert into t_pk values(1,1,'sing','1','2');
insert into t_pk values(2,2,'jump','1','2');
insert into t_pk values(3,3,'rap','1','2');
Flink SQL> select * from t_pk;
+---------+---------+----------+----+----+
| user_id | item_id | behavior | dt | hh |
+---------+---------+----------+----+----+
|       1 |       1 |     sing |  1 |  2 |
|       2 |       2 |     jump |  1 |  2 |
|       3 |       3 |      rap |  1 |  2 |
+---------+---------+----------+----+----+
3 rows in set
insert into t_pk values(3,3,'basketball','1','2');
Flink SQL>  select * from t_pk;
+---------+---------+------------+----+----+
| user_id | item_id |   behavior | dt | hh |
+---------+---------+------------+----+----+
|       1 |       1 |       sing |  1 |  2 |
|       2 |       2 |       jump |  1 |  2 |
|       3 |       3 | basketball |  1 |  2 |
+---------+---------+------------+----+----+
3 rows in set-- 我们发现，主键表，写入两条相同主键的数据，后者会覆盖前者
-- 主键表有一个默认引擎，默认是就是 'merge-engine' = 'deduplicate'，因此才有这个效果

新增-分区表

insert into t_partition partition(dt='2024-10-08',hh='15')(user_id,item_id,behavior) values(1,1,'sing');
insert into t_partition partition(dt='2024-10-08',hh='15')(user_id,item_id,behavior) values(2,2,'jump');
insert into t_partition(user_id,item_id,behavior,dt,hh) values(3,3,'rap','2024-10-08','16');
insert into t_partition values(4,4,'basketball','2024-10-08','16');Flink SQL> select * from t_partition;
+---------+---------+------------+------------+----+
| user_id | item_id |   behavior |         dt | hh |
+---------+---------+------------+------------+----+
|       1 |       1 |       sing | 2024-10-08 | 15 |
|       2 |       2 |       jump | 2024-10-08 | 15 |
|       3 |       3 |        rap | 2024-10-08 | 16 |
|       4 |       4 | basketball | 2024-10-08 | 16 |
+---------+---------+------------+------------+----+
4 rows in setinsert into t_partition as select * from t_sample;insert into t_partition partition(dt='2099-10-08',hh='15')(user_id,item_id,behavior) select user_id,item_id,behavior from t_sample;Flink SQL> select * from t_partition;
+---------+---------+-------------+------------+----+
| user_id | item_id |    behavior |         dt | hh |
+---------+---------+-------------+------------+----+
|       1 |       1 |        sing | 2024-10-08 | 15 |
|       2 |       2 |        jump | 2024-10-08 | 15 |
|     100 |     100 | sing-sample | 2099-10-08 | 15 |
|     101 |     101 | jump-sample | 2099-10-08 | 15 |
|     102 |     102 |  rap-sample | 2099-10-08 | 15 |
|       3 |       3 |         rap | 2024-10-08 | 16 |
|       4 |       4 |  basketball | 2024-10-08 | 16 |
|     100 |     100 | sing-sample |          1 |  2 |
|     101 |     101 | jump-sample |          1 |  2 |
|     102 |     102 |  rap-sample |          1 |  2 |
+---------+---------+-------------+------------+----+
10 rows in setFlink SQL> insert overwrite t_partition(user_id,item_id,behavior) values(5,5,'non-partition');
[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason:
org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorException: Column 'dt' has no default value and does not allow NULLs

以上多种写入方式都支持，把分区字段当成普通字段用就行，但是分区字段不能为空

新增-覆盖写入

Flink SQL> select * from t_pk;
+---------+---------+------------+----+----+
| user_id | item_id |   behavior | dt | hh |
+---------+---------+------------+----+----+
|       1 |       1 |       sing |  1 |  2 |
|       2 |       2 |       jump |  1 |  2 |
|       3 |       3 | basketball |  1 |  2 |
+---------+---------+------------+----+----+insert into t_pk values(10,10,'overwrite','1','2');Flink SQL> select * from t_pk;
+---------+---------+-----------+----+----+
| user_id | item_id |  behavior | dt | hh |
+---------+---------+-----------+----+----+
|      10 |      10 | overwrite |  1 |  2 |
+---------+---------+-----------+----+----+
1 row in set

overwrite 会直接清空表，不会考虑主键


insert into t_partition partition(dt='2024-10-08',hh='15')(user_id,item_id,behavior) values(1,1,'sing');
insert into t_partition partition(dt='2024-10-08',hh='15')(user_id,item_id,behavior) values(2,2,'jump');
insert into t_partition partition(dt='2024-10-09',hh='15')(user_id,item_id,behavior) values(3,3,'rap');
Flink SQL> select * from t_partition;
+---------+---------+----------+------------+----+
| user_id | item_id | behavior |         dt | hh |
+---------+---------+----------+------------+----+
|       3 |       3 |      rap | 2024-10-09 | 15 |
|       1 |       1 |     sing | 2024-10-08 | 15 |
|       2 |       2 |     jump | 2024-10-08 | 15 |
+---------+---------+----------+------------+----+
3 rows in setinsert overwrite t_partition partition(dt='2024-10-08',hh='15')(user_id,item_id,behavior) values(4,4,'basketball');Flink SQL> select * from t_partition;
+---------+---------+------------+------------+----+
| user_id | item_id |   behavior |         dt | hh |
+---------+---------+------------+------------+----+
|       3 |       3 |        rap | 2024-10-09 | 15 |
|       4 |       4 | basketball | 2024-10-08 | 15 |
+---------+---------+------------+------------+----+
2 rows in set

分区表只会overwrite 当前要写入分区


Flink SQL> select * from t_partition;
+---------+---------+----------+------------+----+
| user_id | item_id | behavior |         dt | hh |
+---------+---------+----------+------------+----+
|       3 |       3 |      rap | 2024-10-09 | 15 |
|       1 |       1 |     sing | 2024-10-08 | 15 |
|       2 |       2 |     jump | 2024-10-08 | 15 |
+---------+---------+----------+------------+----+
3 rows in set
-- 对指定分区写入空记录，没有效果INSERT OVERWRITE t_partition  PARTITION (`dt` = '2024-10-08', `hh` = '15') SELECT user_id,item_id,behavior FROM t_partition WHERE false;Flink SQL> select * from t_partition;
+---------+---------+----------+------------+----+
| user_id | item_id | behavior |         dt | hh |
+---------+---------+----------+------------+----+
|       3 |       3 |      rap | 2024-10-09 | 15 |
|       1 |       1 |     sing | 2024-10-08 | 15 |
|       2 |       2 |     jump | 2024-10-08 | 15 |
+---------+---------+----------+------------+----+
3 rows in set-- 对指定分区写入空记录，指定 /*+ OPTIONS('dynamic-partition-overwrite'='false') */，会清空指定的分区INSERT OVERWRITE t_partition  /*+ OPTIONS('dynamic-partition-overwrite'='false') */  PARTITION (`dt` = '2024-10-08', `hh` = '15') SELECT user_id,item_id,behavior FROM t_partition WHERE false;
Flink SQL> select * from t_partition;
+---------+---------+----------+------------+----+
| user_id | item_id | behavior |         dt | hh |
+---------+---------+----------+------------+----+
|       3 |       3 |      rap | 2024-10-09 | 15 |
+---------+---------+----------+------------+----+
1 row in set-- 不指定分区写入空记录，指定 /*+ OPTIONS('dynamic-partition-overwrite'='false') */，会清空所有分区，truncate
INSERT OVERWRITE t_partition /*+ OPTIONS('dynamic-partition-overwrite'='false') */ SELECT * FROM t_partition WHERE false;Flink SQL> select * from t_partition;
Empty set

/*+ OPTIONS('dynamic-partition-overwrite'='false') */ Flink默认的覆盖模式是动态分区覆盖 (即Paimon只删除覆盖数据中出现的分区)。可以配置动态分区覆盖将其更改为静态覆盖。

paimon 没有truncate，因此我们可以借助overwite+静态覆盖，这个实现truncate

查询

修改

Important table properties setting:

  • Only primary key table supports this feature. 表必须有主键
  • MergeEngine needs to be deduplicate or partial-update to support this feature. 合并引擎必须为deduplicate，以后会支持partial-update
  • Do not support updating primary keys. 不能修改主键
  • Flink 版本1.17 及以上版本才支持
  • 必须是批处理模式
UPDATE table_identifier SET column1 = value1, column2 = value2, ... WHERE condition;Flink SQL> select * from t_partition;
+---------+---------+-------------+----+----+
| user_id | item_id |    behavior | dt | hh |
+---------+---------+-------------+----+----+
|     100 |     100 | sing-sample |  1 |  2 |
|     101 |     101 | jump-sample |  1 |  2 |
|     102 |     102 |  rap-sample |  1 |  2 |
+---------+---------+-------------+----+----+
3 rows in setupdate t_partition set behavior = 'baskteball-sample' where user_id =100;Flink SQL> select * from t_partition;
+---------+---------+-------------------+----+----+
| user_id | item_id |          behavior | dt | hh |
+---------+---------+-------------------+----+----+
|     100 |     100 | baskteball-sample |  1 |  2 |
|     101 |     101 |       jump-sample |  1 |  2 |
|     102 |     102 |        rap-sample |  1 |  2 |
+---------+---------+-------------------+----+----+
3 rows in set

删除

常用属性

CREATE TABLE my_table (user_id BIGINT,item_id BIGINT,behavior STRING,dt STRING,hh STRING,PRIMARY KEY (dt, hh, user_id) NOT ENFORCED
) PARTITIONED BY (dt, hh);

统计数优化

paimon 会默认为每一列添加3个统计属性：最大值、最小值、null值数量

有四种配置来约束统计属性

  • full：为所有数据添加最大值、最小值、null值数量统计
  • truncate(length)：截断length长度后，为所有数据添加最大值、最小值、null值数量统计，这个是默认值：默认length 16，为了避免长文本字段的统计
  • counts：只对null值数量统计
  • none：不统计

如果需要修改某个字段的统计属性

  • fields.{field_name}.stats-mode，with ( ‘fields.behavior.stats-mode’ = ‘full’ )

官网原文：https://paimon.apache.org/docs/master/flink/sql-ddl/#specify-statistics-mode
在这里插入图片描述

字段默认值

paimon表可以设置字段默认值，但是 不能 对主键字段设置默认值

如果需要修改某个字段的统计属性

  • fields.{field_name}.default-value
  • with ( ‘fields.behavior.default-value’ = ‘sing’ )

官网原文：https://paimon.apache.org/docs/master/flink/sql-ddl/#field-default-value
在这里插入图片描述

聚类写入

在批作业中配置该参数可以启用聚类写入功能，使数据在特定列上按大小范围聚集分布，从而提升该列的查询速度。只能在批处理或者append table（流处理）中使用。

多个列名请使用英文逗号（,）进行分隔，例如’col1,col2’。

  • sink.clustering.by-columns
  • with ( ‘sink.clustering.by-columns’ = ‘user_id,item_id’ )

也可以使用Hints

  • INSERT INTO my_table /*+ OPTIONS(‘sink.clustering.by-columns’ = ‘a,b’) */ SELECT * FROM source;

动态覆盖

Flink overwrite模式，在分区表中默认是动态分区覆盖，也就是说在使用overwrite时，只覆盖当前写入分区的数据，写入数据为空时，不进行覆盖，我们可以设置为静态覆盖，当写入数据为空时，也会覆盖。如果写入的分区为空则覆盖所有分区！

Hints，跟在表的后边，也就是声明本次sql的执行策略，dynamic-partition-overwrite=false > 静态覆盖，truncate的替代语法（TRUNCATE TABLE my_table 需要flink 1.18 之后才支持）
INSERT OVERWRITE my_table /*+ OPTIONS(‘dynamic-partition-overwrite’=‘false’) */

合并引擎

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/881507.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

Java虚拟机(JVM)

Java虚拟机(JVM)

目录 内存区域划分堆（Heap）方法区（Method Area）程序计数器（Program Counter Register）虚拟机栈（VM Stack）本地方法栈（Native Method Stack） 类加载的过程类加…
阅读更多...
政府和企业如何协作共同打击网络赌博？

政府和企业如何协作共同打击网络赌博？

1.技术支持与研发：华企网安可以提供先进的网络监控和分析工具，帮助政府公安更有效地识别和追踪网络赌博活动。 2.数据分析服务：利用大数据分析技术，协助政府分析网络赌博的趋势和模式，预测潜在的赌博行为，…
阅读更多...
[C++]使用纯opencv部署yolov11-seg实例分割onnx模型

[C++]使用纯opencv部署yolov11-seg实例分割onnx模型

【算法介绍】 在C中使用纯OpenCV部署YOLOv11-seg进行实例分割是一项具有挑战性的任务，因为YOLOv11通常是用PyTorch等深度学习框架实现的，而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而，可以通过一些间接的方法来实现这一目标&#x…
阅读更多...
（四）Mysql 数据库备份恢复全攻略

（四）Mysql 数据库备份恢复全攻略

一、数据库备份 数据库备份目的和数据库故障类型 目的： 当发生故障时，将损失降到最低。保证能够快速从备份数据中恢复，确保数据稳定运行。故障类型： 程序错误：Mysql 服务器端程序故障无法使用。人为误操作：…
阅读更多...
运维工具之ansible

运维工具之ansible

Ansible 1.什么是ansible? ​ ansible是基于ssh架构的自动化运维工具，由python语言实现，通过ansible可以远程批量部署等。 2.部署前提 ​ 控制端需要安装ansible,被控制端要开启ssh服务，并允许远程登录，被管理主机需要安装py…
阅读更多...
卸载PLSQL及标准卸载流程

卸载PLSQL及标准卸载流程

目录 1. 卸载PLSQL2. 删除注册表3. 删除数据信息 1. 卸载PLSQL 等待进度条走完 2. 删除注册表 regedit 右击删除 3. 删除数据信息 由于AppData是隐藏文件，需要勾选隐藏的项目。 重启电脑，PLSQL就卸载成功了。
阅读更多...
【python面试宝典7】线程池，模块和包

【python面试宝典7】线程池，模块和包

目录标 题目37：解释一下线程池的工作原理。题目38：举例说明什么情况下会出现KeyError、TypeError、ValueError。题目39：说出下面代码的运行结果。题目40：如何读取大文件，例如内存只有4G，如何读取一个大小为…
阅读更多...
javascript网页设计案例

javascript网页设计案例

一个简单的JavaScript网页设计案例&#xff0c;它将展示一个交互式的待办事项列表。用户可以添加新的待办事项&#xff0c;并且能够通过点击来标记为已完成或删除它们。 HTML (index.html) <!DOCTYPE html> <html lang"zh"> <head><meta char…
阅读更多...
浏览器和客户端结合的erp系统,java控制浏览器操作自动登录，socket客户端通信进行表单赋值

浏览器和客户端结合的erp系统,java控制浏览器操作自动登录，socket客户端通信进行表单赋值

java做一个toB的客户端操作系统&#xff0c;客户端和web的结合&#xff1b; 主要是使用java编写客户端代码&#xff0c;采用selenium控制浏览器&#xff0c;主要是用到selenium自动化测试的功能&#xff1b; javaEE 项目调用 selenium使用谷歌控件chromedriver.exe控制浏览器…
阅读更多...
使用Java调用OpenAI API并解析响应：详细教程

使用Java调用OpenAI API并解析响应：详细教程

使用Java调用OpenAI API并解析响应&#xff1a;详细教程 在现代应用程序中&#xff0c;API调用是一个非常常见的任务。本文将通过一个完整的示例&#xff0c;讲解如何使用Java调用OpenAI的ChatGPT API&#xff0c;并通过ObjectMapper处理JSON响应。本文的示例不仅适用于OpenAI…
阅读更多...
【力扣 | SQL题 | 每日四题】力扣1581, 1811, 1821, 1831

【力扣 | SQL题 | 每日四题】力扣1581, 1811, 1821, 1831

今天的题目就1811这个比较难&#xff0c;其他非常的基础。 1. 力扣1581&#xff1a;进店却未进行过交易的顾客 1.1 题目&#xff1a; 表&#xff1a;Visits ---------------------- | Column Name | Type | ---------------------- | visit_id | int | | customer…
阅读更多...
网络参考模型

网络参考模型

OSI七层网络参考模型 OSI模型仅作为参考&#xff0c;现实中并不用&#xff0c;OSI模型的目的是为了解决主机之间的网络通讯。 1. 物理层&#xff1a; 物理层将由比特&#xff08;0和1&#xff09;组成的数据用不同的媒介&#xff08;电、光或其他形式的电磁波&#xff09;传输…
阅读更多...
黑马软件测试第一篇_测试理论

黑马软件测试第一篇_测试理论

概念 使用技术手段验证软件功能是否符合需求 测试种类 功能测试 自动化测试 接口测试 性能测试 按测试阶段划分 单元测试&#xff1a;针对程序源码进行测试 集成测试&#xff1a;又称接口测试&#xff0c;针对模块之间访问地址进行测试 系统测试&#xff1a;对整个系统进行…
阅读更多...
京东零售数据湖应用与实践

京东零售数据湖应用与实践

作者&#xff1a;陈洪健&#xff1a;京东零售大数据架构师&#xff0c;深耕大数据 10 年&#xff0c;2019 年加入京东&#xff0c;主要负责 OLAP 优化、大数据传输工具生态、流批一体、SRE 建设。 当前企业数据处理广泛采用 Lambda 架构。Lambda 架构的优点是保证了数据的完整性…
阅读更多...
Sqlite3入门看这一篇就够（超级详细，从零学起）

Sqlite3入门看这一篇就够（超级详细，从零学起）

Sqlite3入门看这一篇就够（超级详细，从零学起） 一、SQLite3 基础1.1 SQLite3 的特点1.2 SQLite3 安装与使用1.2.1 debian操作系统安装SQLite31.2.2 window操作系统安装SQLite3二、下载 SQLite3三、配置 SQLite 环境四、使用 SQLite34.1. **创建数据库**：4.2. **常用命令**：…
阅读更多...
YOLO的相关改进机制

YOLO的相关改进机制

我的面包多平台有多种关于YOLO的改进&#xff0c;大家尽早关注&#xff0c;不迷路
阅读更多...
【宽字节注入】

【宽字节注入】

字符编码 url 编码 GBK编码 utf8 编码 宽字节注入 php中的转译函数 宽字节注入介绍 练习 正常输入没有回显&#xff1a; 没有回显 usernameadmin&passwordadmin 闭合单引号&#xff0c;依旧没有回显 usernameadmin and 11%23&passwordadmin利用宽字节尝试闭合,依旧…
阅读更多...
查看SQL Server授权序列号通过SQL查询查看安装日志文件使用PowerShell查询

查看SQL Server授权序列号通过SQL查询查看安装日志文件使用PowerShell查询

本人详解 作者：王文峰，参加过 CSDN 2020年度博客之星，《Java王大师王天师》 公众号：JAVA开发王大师，专注于天道酬勤的 Java 开发问题中国国学、传统文化和代码爱好者的程序人生，期待你的关注和支持！本人外号：神秘小峯 山峯 转载说明：务必注明来源（注明：作者：王文峰…
阅读更多...
滚雪球学Oracle[4.2讲]：PL/SQL基础语法

滚雪球学Oracle[4.2讲]：PL/SQL基础语法

全文目录&#xff1a; 前言一、PL/SQL基础语法1.1 变量声明变量声明示例&#xff1a; 二、记录类型与集合类型的使用2.1 记录类型记录类型的定义与使用 2.2 集合类型 三、PL/SQL表与关联数组3.1 PL/SQL表&#xff08;嵌套表&#xff09;嵌套表的定义与使用 3.2 关联数组关联数组…
阅读更多...
在Stable Diffusion WebUI中安装SadTalker插件时几种错误提示的处理方法

在Stable Diffusion WebUI中安装SadTalker插件时几种错误提示的处理方法

SD中的插件一般安装比较简单&#xff0c;但也有一些插件安装会比较难。比如我在安装SadTalker时&#xff0c;就遇到很多问题&#xff0c;一度放弃了&#xff0c;后来查了一些网上攻略&#xff0c;自己也反复查看日志&#xff0c;终于解决&#xff0c;不吐不快。 一、在Stable …
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023