C++接口

Oracle的C++编程接口文档详细描述了如何实现对该接口的编程，并提供了代码示例。

2008年4月《Oracle C++调用接口程序员指南》详细介绍了Oracle C++调用接口的使用方法和技巧。

Oracle C++调用接口是Oracle数据库与C++编程语言之间的桥梁，用于实现高效的数据交互和操作。通过使用Oracle C++调用接口，开发人员能够更加灵活地管理数据库资源和优化程序性能。

对象池优化：引入高效的对象池算法，时间复杂度为 O(1)。 Redis 子模块抽象：运用命令模式，提供方便高效的接口。 MongoDB 查询条件装饰器：结合组合模式和装饰模式，实现查询条件与数据模型解耦。 MongoDB 结果集抽象：通过模板和特化技术，实现不同索引类型的结果集接口。 抽象 MongoDB 模块：处理通用数据库操作，不同表对应专属子类。 自动代码生成器：利用 Perl 开发生成器，减轻新增表的编程工作量。 分层数据模型：结合 Redis 和 MongoDB，构建缓存层+持久层的后台架构。 数据更新功能：结合缓存更新规则和数据订阅系统，实现数据更新功能。 效率提升：分层数据架构

这个示例C程序展示了如何使用sqlite的C/C++接口。数据库的名称由第一个参数指定，第二个参数包含一条或多条SQL执行语句。程序使用sqlite3_open()函数打开指定的数据库，然后使用sqlite3_exec()函数执行SQL语句。每条SQL语句的结果集都会被callback函数处理。最后，使用sqlite3_close()函数关闭数据库连接。

通过C++语言实现了一个数据库访问接口，支持MySQL（在CRDBI.h/CRDBI.cpp中）和Oracle（在MySqlHandle.h/MySqlHandle.cpp和OracleHandle.h/OracleHandle.cpp中）。该框架可以灵活扩展，以支持更多类型的数据库。

C++11 写的扩散模型工具库，接口还挺全的，连 Matlab 和 Python 都接上了。最妙的是，它不仅能算首次通过时间密度，还能采样边界触发的时间点，适合玩决策建模那一套。类结构也清晰，DMBase当基类，其他类继承后专门优化了密度计算和采样效率。支持随时间变化的漂移率、边界设置，还有泄漏/权重积分，灵活性挺高。如果你用 Matlab 写决策模型，强烈推荐试试它的接口，调起来还挺顺的。

Apriori 算法是一种经典的数据挖掘算法，专门用来发现频繁项集并挖掘潜在的关联规则。在 VC（Visual C++）环境下实现它，其实并不复杂，理解算法原理就能轻松上手。，Apriori 算法的核心就是利用频繁项集的定义和 Apriori 性质来减少搜索空间，提高效率。简单来说，算法的步骤大致包括生成项集、生成候选集、计数并剪枝，以及迭代直到没有新的频繁项集为止。 在 VC 中实现时，C++的 STL 库能帮大忙，像std::set、std::vector这些数据结构，存储频繁项集和候选集都挺方便的。如果你想优化性能，可以考虑使用OpenMP做多线程编程，甚至可以尝试 GPU 加速，搞定大

hiredis 的 C 接口挺简洁的，跟 Redis 打交道的时候，用起来真是顺手。是在 Linux 环境下跑服务，用 hiredis 能省不少事。连接 Redis 服务器只要几行代码，响应也快，逻辑也清晰，连异步操作都安排得明明白白。 协议解析器的效率比较高，数据一来就能立马，几乎不浪费内存。这一点在高并发场景下蛮关键的，不然程序一慢就容易出问题。 要是你写的是多线程或事件驱动程序，异步回调机制挺值得一试。用redisAsyncContext配合libevent或libev，多个任务也不会乱套。还能设置回调函数，一有响应就，不卡主流程。 连接管理也比较靠谱。你用redisConnect连上服

每个occi API类均有详细说明，涵盖了所有支持C++调用的接口，是开发者的神器。