一、事务 1.概述 事务就是要保证一组数据库操作，要么全部成功，要么全部失败。在 MySQL 中，事务支持是在引擎层实现的。MyISAM 引擎就不支持事务，InnoDB是支持事务。 2.隔离性与隔离级别 事务隔离的特性 ACID：原子性、一致性、隔离性、持久性 一致性：由原子性，隔离性和持久性
一： 简化几个概念： h：统称索引的高度； h1：聚簇索引的高度； h2：二级辅助索引的高度； k：中间结点的扇出系数。 二：索引结构 叶子节点其实是双向链表，而叶子节点内的行数据是单向链表，该图未体现。 磁盘块其实是页，用操作系统中的术语来表达而已。 InnoDB中使用的是B+树聚集索引，主键索引叶子节点
在字段类型为varchar并且是数字的时候，此时使用between num1 and num2。会导致不走索引。 原因是因为当条件是数字的时候，mysql会将varchar字段先转换为数值，然后进行比较。 建议的做法是使用正确的类型。 此外，可以通过使用引号将数字引起来作为字符串来进行处理。
MySQL删除数据的方式 以MySQL 5.7为例，数据库删除数据的方式一共有以下三种： delete truncate drop 以上三种方式都可以删除数据，但是使用场景是不同的。 对于整个表进行删除的执行速度来说： drop > truncate >> delete MySQL删除数据的方式-delete delete是属于数据库的DML操作语言
BEGIN --查询目前数据库中的用户表 DECLARE @currentTable TABLE (tableName NVARCHAR(50)); INSERT INTO @currentTable (tableName) SELECT name FROM sys.objects WHERE type = 'U'; --缓存系统存储过程的表变量 DECLARE @temp TABLE(tableName NVARCH
工作的时候，发现有个接口超时了： 可以看出报错信息是锁超时的了。 sql具体信息如下： 此sql经由sharding jdbc改写，所以首先怀疑到此插件上。 因使用版本不能看到相应改写代码，因此只能查看数据库的信息 show processlist; select * from information_schema.PROCESSLIST
SQL 作为关系型数据库的标准语言，是 IT 从业人员必不可少的技能之一。SQL 本身并不难学，编写查询语句也很容易，但是想要编写出能够高效运行的查询语句却有一定的难度。 查询优化是一个复杂的工程，涉及从硬件到参数配置、不同数据库的解析器、优化器实现、SQL 语句的执行顺序
概述 Explain模拟优化器执行SQL语句，在5.6以及以后的版本中，除了select，其他insert，update和delete均可以使用explain查看执行计划，从而知道mysql是如何处理sql语句，分析查询语句或者表结构的性能瓶颈。 作用 1、表的读取顺序 2、数据读取操作的操作类型 3、哪些索引可以使用 4、哪些索
关于在头文件中定义函数使用static关键字的血的教训。 有时候我们需要将一些常用函数写在一个文件中供很多地方调用，如果写的是 int doxxx{} 这种，在你多个地方引用的时候，肯定会编译报错提示 “重复定义” 的错误。 此时你需要在函数前面加上static关键字，变成 static int doxxx{}
语法： UNIQUE (DISTINCT)：惟一性索引，不允许表中不同的行在索引列上取相同值。 若已有相同值存在，则系统给出相关信息，不建此索引。 CLUSTERED/ NONCLUSTERED： 聚集和非聚集索引，若为 CLUSTERED，则为聚 集索引，即表中元组按索引项的值排序，并聚集在一起。一个基本表上只能建一个 聚集索引
大家好，我是程序员啊粥。 今天给大家分享一个我遇到过的比较少见的面试题，那就是 MySQL 中如何计算一个索引的长度。 说实话，我第一次遇到这个问题的时候想当然的以为索引长度就是我们建表时定义的字段长度，如果是联合索引，那就是多个字段长度相加。 事实证明，在我说出上述回答之后，面试
pytorch学习(3) 索引与切片 普通索引 冒号索引（切片） index_select 选择特定索引 masked_select 选择符合条件的索引 take 索引 普通索引 index（有负索引） import torch a = torch.Tensor(2,3,32,32) print(a.shape) print(a[0].shape) print(a[0][0].shape) print(a[0][0][0][0]
问题1：添加累计数量列 let 源 = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="表1"]}[Content], 更改的类型 = Table.TransformColumnTypes(源,{{"标题", type text}, {"数量", Int64.Type}}), 已添加索引 = Table.AddIndexColumn(更改的类型, "索引", 1, 1, Int64.T
索引及执行计划 索引 1.索引就像一本书的目录，它能够让你更快的找到自己想要的内容 2.索引让获取的数据更有目的性，从而提高数据库检索数据的性能 # 给指定的字段排序，添加索引，但是索引并不是越多越好，也不是每个字段都必须加索引 索引的类型 1.BTREE B+树索引 2.HASH HASH索引 3
这周学习了集合，stream流等知识 List集合 – List系列集合：添加的元素是有序，可重复，有索引 1.ArrayList: 添加的元素是有序，可重复，有索引 2.LinkedList: 添加的元素是有序，可重复，有索引 3.Vector 是线程安全的，速度慢，开发中很少使用 4.List 集合继承了 Collection 集合的全部功能，同
一、简介 1.什么是MyBatis MyBatis 是一款优秀的持久层框架 它支持自定义 SQL、存储过程以及高级映射。 MyBatis 免除了几乎所有的 JDBC 代码以及设置参数和获取结果集的工作。 MyBatis 可以通过简单的 XML 或注解来配置和映射原始类型、接口和 Java POJO（Plain Old Java O
【Solr：企业级搜索应用服务器】 主要内容 Solr简介 Solr搜索原理 Solr单机版安装 可视化管理界面 新建核心 分词 Dataimport 使用SolrJ操作Solr Spring Data for Apache Solr SolrCloud 一、 Solr简介 1 为什么使用Solr 在海量数据下，对MySQL或Oracle进行模
1. numpy简介 numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，它是pandas等工具的基础。 numpy的主要功能： ndarray，一个多维数组结构，高效且节省空间 无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数 线性代数、随机数生成和傅里叶变换功能 安装方法：pip install numpy 导入方式：import numpy a
操纵索引包括：重索引、设置索引、替换轴的索引、重置索引 一，重索引 （reindex） 重索引是指数据框按照新的索引进行排列，如果已存的索引和新索引不匹配，那么使用NA来填充。 DataFrame.reindex(labels=None, index=None, columns=None, axis=None, method=None, copy=True, le
Oracle 的索引可分为5种，它们包括唯一索引、组合索引、反向键索引、位图索引和基于函数的索引。 1、创建索引的标准语法 以下为引用内容： CREATE INDEX 索引名 ON 表名 (列名)TABLESPACE 表空间名; 例如： 以下为引用内容： CREATE INDEX idx_of_imsi ON uim_auth_file(imsi) TABLESPACE
16.1、索引原理 索引被用来快速找出在一个列上用一特定值的行。没有索引，MySQL不得不首先以第一条记录开始，然后读完整个表直到它找出相关的行。表越大，花费时间越多。对于一个有序字段，可以运用二分查找（Binary Search），这就是为什么性能能得到本质上的提高。MYISAM和INNODB都是用B+Tree
文章来自：https://www.cnblogs.com/aaabbbcccddd/p/14864982.html 单值索引B+树图单值索引在B+树的结构里，一个节点只存一个键值对 联合索引开局一张图，由数据库的a字段和b字段组成一个联合索引。 从本质上来说，联合索引也是一个B+树，和单值索引不同的是，联合索引的键值对不是1，而是
1.1 可靠、可扩展与可维护的应用系统 数据密集型应用通常包含了这几个模块：数据库、高速缓存、索引、流式处理以及批处理。 1.1.1 认识数据系统 大多数软件系统都极为关注3个问题： 可靠性（reliability）：出现意外（软硬件故障和人为失误）时仍然能够正常运转（功能正确，性能可能会降低）。 可扩
ElasticSearch(中文官网) 之前在蟹老板手下干命的日子里，我给公司搭建了一套LEK，收集我们测试环境、生成环境，每个服务运行状态，以及bug及时定位，现在在新东家ElasticSearch除了做日志收集，还会保存业务数据文档，提升查询效率。 在上次写的“使用ElasticSearch、Kibana、Docker 进行日
更新记录 转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/cqpanda/p/16556437.html 2022年8月8日 发布。 2022年8月6日 从笔记迁移到博客。 SQL SERVER 分区（PARTITION） 分区说明 将数据放在不同的物理设备中 分区的好处 提高可维护性，降低维护难度 提高性能 分区的过程步骤 创建分区函数
