因为我们在设计数据库的时候，往往需要满足范式（具体满足范式几，无法一概而论，这里不做细究），会导致我们某个需求的全部列分散在不同的表中，所以为了满足需求，我们需要将某些表的列进行连接。...交叉连接就是对两张表中的全部记录进行交叉组合，因此其结果是两张表的乘积，这也是为什么交叉连接无法使用内连接或外连接中所使用的 ON 子句的原因。...等值连接的结果中，每一条记录的连接键的列的值是想等的，如上图中的 user_name 和 user_name1（为了区别于第一个user_name，数据库系统自动取的别名，我们可以显示的指定） 不等值连接...外连接 外连接的使用方式与内连接一样，也是通过 ON 使用连接键将两张表连接，从结果中获取我们想要的数据，但是返回的结果与内连接有区别，具体我们往下看 左连接 返回匹配的记录，以及左表多余的记录...上图中，前 11 条记录是匹配的记录，而第 12 条是不匹配、左表的记录 右连接 返回匹配的记录，以及表 B 多余的记录，关键字：RIGHT JOIN（RIGHT OUTER JOIN 的简写
作为技术负责人，你会怎样设计一个系统，根据销售记录统计去年销量前10的商品呢？ 举个例子，假设我们的数据是： ? 我们热销榜可以按 product_id 排名，顺序为：1, 2, 3。...在社会系统中也是一样，管理10个人的团队，和治理14亿人口的国家，复杂度也不可同日而语。 具体在我们这个问题中，同样是Top K算法，当数据规模变大时，会遇到哪些问题呢？ 第一，内存占用。...对于TB级的交易记录数据，很难找到单台计算机能够容纳那么大的哈希表了。 你可能想到，那我不要用哈希表去统计商品销售量了，我把销量计数放在磁盘里完成好了。...当数据规模变大，我们难以避免地需要把一些中间结果存进磁盘，以应对单步任务出错等问题。 一次磁盘读取大概需要10ms的时间。如果按照上一点提到的文件替代方法，时间会很长。...对于每台机器而言，它的单次处理又回归到了我们熟悉的传统算法，数据规模大大缩小。 下图就是一个例子，图中每台机器输入的是2条销售记录，输出的是对于他们的本地输入而言的产品销量计数。 ?
对于一些SQL初学者，写一个简单的单表查询那是信手拈来。 但是遇到写多表关联查询可能就懵逼了： 为什么会有多表查询这种“怪物”？ 要怎么写？ 为什么要这样为难我？ 这是谁发明的？...进而可能会引申出人生的终极哲学问题：我是谁？我在哪？我在做什么？ 有点扯远了，但确实能够体会到一些初学者，对多表关联查询的困扰。今天我们就给大家讲解多表关联查询到底是怎么一回事。...笛卡尔乘积是指在数学中，两个集合X和Y的笛卡尔积，表示为X×Y，第一个对象是X的成员而第二个对象是Y的所有可能有序对的其中一个成员。...左连接(LEFT OUT JOIN)是把左边的表作为保留表，右连接（RIGHT OUT JOIN）是把右边的表作为保留表，全连接（FULL OUT JOIN）则是把两个表都作为保留表。...这样汇总后虚表T3中的数据如下： 虚表VT3 这样当我们再对表Orders中的OrderID计数时，CustomerID为1的客户因为没有订单，返回的结果将为0，而CustomersID为2,3的客户都有一个订单
如果我只有一张白表，我为什么还要创建数据库？ A：SQL语言要求所有的表都放在数据库中，这当然有它的理由。...为什么不能假设最后一条记录就是最新的记录？ A：因为表中的记录排序方式没有一定的规则，而且我们很快又要调整查询结果的记录，所以实在无法保证表的最后一条记录是最后插入的记录。...如果不需要增加额外的列，就别因为可以增加而增加。 原子性对我有什么帮助？ A：原子性有助于确保表内容的准确性。 原子性也可以使查询更加有效率。...因为查询会因原子性而更容易设计，而且所需时间也更短，因此在面对大量数据时有加分效果。 主键规则说说看？ A：1、主键用于独一无二地识别出每条记录。 2、主键不可以为NULL。...联合规则说：选取的列必须可以互相转换。 联接VS子查询 ? ? 有使用左外连接取代右外联接的理由吗？ A：一般来说，固定使用一种联接的习惯会让事情更简单，这样不容易搞混。
而持有反对意见的小伙伴，不妨用你最拿手的工具尝试按照本文的思路完成需求。...- 如果使用"cityName"进行处理，结果就认为有2个区，并且数据还会翻倍(因为数据指标都是累计数)。 现在，我们应该要怀疑这里的数据是否有其他的问题。...--- # 找出有问题的数据 处理很3步： - 省名字+城市名+城市编码，去除重复(这是因为此数据同一个城市的数据在同一天会被记录多次) - 按 省名字+城市名 分组，那些组中超过1条记录的，就是有问题的记录...可以看到，高相似度的行的匹配结果是对的 - 而最低的几个相似度的结果中，大概只有上面红框的4行记录不知道对不对。...这个后面再探究 - 这太好了，62个缺失编码，我们只需要用手工处理5个 > 你可能会注意到，缺失编码的记录是62行，但我们的匹配结果是61行，这是因为 merge 的时候使用了 内连接，而那条记录是 澳门地区
list 里的连接，肯定是最后一个是最后放进去的，也就是最近使用过的，这个连接还可以继续使用的可能极大，时间越早的连接，就越可能被其他线程借用走了，所以这就是为什么要倒序遍历，我们要先检查能使用的可能性最大的连接...waiters是等待中的线程数，是记录有多少线程在等待获取连接的计数器。此处将计数器加 1。其实上面代码都是一些用于记录原始值的，没什么好说的。...JDK 提供的System.currentTimeMillis()方法其实获取的时间并不准确，因为可能会受到时间校准的影响，而System.nanoTime()返回当前JVM的高精度时间，该方法只能用来测量时段而和系统时间无关...在上面一篇文章中，我们举例租车的时候，提到过，线程间的连接是会相互窃取的，其实那个窃取不算是真的窃取，因为虽然你本地保存了连接的引用，但是连接又不是你创建的，其他线程也可以从连接池里拿，没有毛病。...但是呢，我居然拿到连接了，你说运气好不好！巧了呀！既然这个连接不是我们创建的，那肯定是别的线程创建的呀，我们偷来了，这咋整呢，要不我们补偿一个给它吧。
这里提醒大家在写关联条件之前，最好思考一下最终的结果是什么样的，最终可能有几行，会不会在计数的时候多统计，哪些行可能会存在空值，哪些字段可能会存在空值等。不要因为想当然而犯了错误。...因为对左表无右表匹配行的行而言，遍历右表后b=FALSE,所以会尝试用NULL补齐右表，但是此时我们的P2对右表行进行了限制，NULL若不满足P2(NULL一般都不会满足限制条件，除非IS NULL这种...由于对b表进行了限制，满足条件的只有一个，但是由于没有where条件，因此依然要以左表为准，又因为是一对一，所以输出还是左表的记录数。更极端的，我们可以“清空”b表。 ?...因为where 在 on 后面执行，而on生成的结果里没有满足条件的记录！ 这里给出两个结论： 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件，它不管on中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录。...2.案例2 假设现在有一个用户活跃表t_active，记录了每天活跃的uid和相应的活跃日期。现在想要看距离某一天日期差为0天，1天，2天，3天…活跃的用户在当天还有多少活跃(也就是一个留存的概念)。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 为什么默认隔离级别是RR？...那就更少有人知道为什么MySQL默认的隔离级别是RR了。我也是刚刚工作之余看到了一篇文章，里面简单提了一下这个问题，我就四处找寻了一下答案，将自己所理解的记录下来，希望对大家有帮助。...幻读：在同一个事务当中先后两次查询结果的总数不一致，例如前一个事务查询了几列（Row）数据，而另一个事务却在此时插入了新的几列数据，前一个事务此时再执行一次查询操作，就会出现有几列数据是未查询出来的，但是如果此时前一个事务想要插入后一个事务插入的数据...为了解决这个问题，MySQL采用了RR这种隔离级别，因为在RR中，会在更新数据的时候增加记录锁的同时增加间隙锁，可以避免事务乱序的情况发生。 为什么大厂要将隔离级别修改成RC？...因为RR会增加Gap Lock和Next-Key Lock，这就使得锁的粒度变大了，那么就容易导致死锁的概率增大（占地太宽了，别人占不到地方了）。
【左外部】连接如图 10-9 所示。 图 10-9 【左外部】连接：所有记录从左边开始，匹配从右边开始 第一个【连接种类】是默认的连接类型：【左外部】连接。...【注意】 如果唯一的目标是识别左表中没有在右表中匹配的记录，就没有必要展开合并的结果。而且可以直接删除右边的列，因为无论如何每条记录都会返回空值。...【注意】 每次创建正确的【右反】连接时，连接的结果将显示一行空值，并在最后一列中显示一个嵌套表。这是意料之中的，因为左表中没有匹配项，导致每列的值为空。...在它们下面的第 3 行和第 4 行中，可以看到【右反】连接中的项，这表示右表中的记录在左表中没有匹配项。此连接非常有用，因为它是所有未匹配项的完整列表。...），那么该列可以安全的用作连接中 “右” 表的键，而不会产生问题，如果 “非重复值” 和 “唯一值” 两个统计数据不匹配，如本案例中 “Brand” 列一样，那么就会存在 “左” 表列中的值与 “右”
前言 这是力扣的 1679 题，难度为中等，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的一种。 一、题目描述 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。...在下面我也会贴两次遍历 hash 法和一次遍历 hash 法的代码，解题思路就不讲解了。 2.1 方法一：双指针排序 思路与算法： 1....若和小于目标，则说明太小了，需要左指针右移（可以使和变大）。 若和等于目标，则两个指针都往中间移动，结果 + 1 。 3. 循环2步骤直至左指针不在右指针的左边。...，先减去，防止两个相同的数据相加达到K，而只有一个数据 //【有个大兄弟有疑问，为什么直接删了。...补充一下：因为是两遍循环，第一次就统计过所有的数据了，如果后面的if无法进入，那么之后也不可能了，删了就删了，无所谓了。】
好吧，可能90%以上的 DBA 解决该问题就到此为止。但当 LIMIT 子句变成 “LIMIT 1000000,10” 时，程序员仍然会抱怨：我只取10条记录为什么还是慢？...： 确定从语义上查询条件可以直接下推后，重写如下： 执行计划变为： 7、提前缩小范围 先上初始 SQL 语句： 该SQL语句原意是：先做一系列的左连接，然后排序取前15条记录。...从执行计划也可以看出，最后一步估算排序记录数为90万，时间消耗为12秒。 由于最后 WHERE 条件以及排序均针对最左主表，因此可以先对 my_order 排序提前缩小数据量再做左连接。...8、中间结果集下推 再来看下面这个已经初步优化过的例子(左连接中的主表优先作用查询条件)： 那么该语句还存在其它问题吗？...不难看出子查询 c 是全表聚合查询，在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。 其实对于子查询 c，左连接最后结果集只关心能和主表 resourceid 能匹配的数据。
由于题目中没有给出具体的树结构，我假设a是b的左子节点，b是c的左子节点。...• • 节点c：c的深度会增加1，因为在左旋操作中，c成为了y的右子节点，而y变为x的左子节点，c的位置相对于x提高了1层。...节点b的深度会增加1，因为它成为了新的子树的根节点。 3. 节点c的深度不变。 总结起来，左旋操作会导致子树a的深度不变，子树b的深度增加1，而子树c的深度保持不变。...结点a的深度不变。因为结点a是子树a的根节点，左旋操作只会影响到结点x及其子树，而不会影响到子树a。 2. 结点b的深度会增加1。...因为结点x的左子节点是结点b，左旋操作会将结点x的右子节点变为结点b的左子节点，而结点b本身变为结点x的左子节点。这样，结点b的深度就会增加1。 3. 结点c的深度会减少1。
思考到目前为止，问题一二可以参考系统和搜狗输入法的方案，我唯一有些异议的是状态是要跟全局还是要跟输入框，刚开始我觉得输入框维度会比较好，因为这里的符号都是成对出现的，所以输入框维度的状态更符合使用习惯。...以单引号为例，可以用一个计数器记录单引号按下的次数，当前是奇数次时，输出左单引号的编码，当前是偶数次时，输出右单引号的编码。...然而，考虑到这个状态是全局的，所以随着使用的时间增长，这个数字可见会越来越大，所以要考虑到数字太大，最终溢出的问题，为了避免记录的次数随着使用的时间越来越大导致溢出，可以把记录的次数对2取余后再存储。...当实现了单双引号的输出后，直角引号的输出也就有了思路，只需要在左直角符号输出的时候，关联一下右直角符号的次数即可。在实现上另外有一个点需要注意一下，就是为什么要用编码后的字符而不是原码来判断按键呢？...这里主要是因为，每个符号按键转换为哪个符号在业火输入法中是可以由用户定义的，所以使用编码后的字符来处理就能让逻辑跟随用户定义的符号转换逻辑，而不是绑死在某个按键上。
因为这里面涉及到一些概念，我们经常搞混淆，比如RNN单元明明可以接受不同长度的输入，但我们却在实际训练时习惯于使用padding来补齐；再比如CNN无法直接处理大小不同的输入，但是去掉全连接层之后又可以...因此，这里我想总结一下这个问题： 究竟什么样的模型结构可以处理可变大小的输入？ 若模型可处理，那该如何处理？ 若模型不可处理，那该如何处理？ 一、什么样的网络结构可以处理可变大小的输入？...图源Transformer原论文 这里我们重点关注encoder部分，即左半部分。但是看这个图，并不能很好的理解为什么可以处理长度变化的输入。...Point-wise FFN示意图 一开始我不理解，为什么明明有一个Dense层接在attention层后面还能处理可变长的输入。...，听别人说的，知道的同学可以告诉我），文后的连接里，我找到了一个keras的示例代码，可供参考。
left join 或 left outer join 左外连接包含left join左表所有行，如果左表中某行在右表没有匹配，则结果中对应行右表的部分全部为空(NULL). select * from...student left join course on student.ID=course.ID -- 右连接 右外连接包含right join右表所有行，如果左表中某行在右表没有匹配，则结果中对应左表的部分全部为空...请说出sql语句中 left join ,inner join 和right join的区别 left join(左联接) ：返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join...(右联接) ：返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录 inner join(等值连接) ：只返回两个表中联结字段相等的行 分库分表的问题如何实现分布式全局唯一ID 在分库分表的环境中...，那就会走一个全文检索，那整张表就会被锁住，行级锁就会上升到表级锁，这也是为什么需要在条件字段添加索引的另一个原因。
我晚上反正还不知道学点啥，就把今天看的那个菜鸟教程学完吧，到时候估计一点了，就可以睡了。...例如我们将以上的数据表按名字进行分组，再统计每个人登录的次数： 其中记录 null 表示所有表格名称的id之和（aid表示表明相同的所有记录的tableid 相加 而null行表示所有aid之和）。...简单点说就是显示按照group by划分好的组显示完毕之后，如果要继续显示，那么coalesce 会提供一个默认的名称上去取代null。 以下实例中如果名字为空我们使用总数代替： ?...join 按照功能大致分为如下三类： inner join（内连接,或等值连接）：获取两个表中字段匹配关系的记录。...left join（左连接）：获取左表所有记录，即使右表没有对应匹配的记录。 right join（右连接）： 与 left join 相反，用于获取右表所有记录，即使左表没有对应匹配的记录。
此时就会出现，应用访问 Redis 延时变大。 如果此时需要过期删除的是一个 bigkey，那么这个耗时会更久。而且，这个操作延迟的命令并不会记录在慢日志中。...因为慢日志中只记录一个命令真正操作内存数据的耗时，而 Redis 主动删除过期 key 的逻辑，是在命令真正执行之前执行的。...而当实例的内存达到了 maxmemory 后，你可能会发现，在此之后每次写入新数据，操作延迟变大了。 这是为什么？...耗时导致的延时变大之外，这里还有一个方面也会导致性能问题，这就是操作系统是否开启了内存大页机制。...但是，这里我要给你泼一盆冷水了，采用这种方案你也要警惕一下，因为这种方案还是存在导致 Redis 延迟变大的情况发生，甚至会阻塞整个 Redis。 这是为什么？
.题目解读 本题也是很容易去理解的，它就是给了我们一个二进制数组（指数组里面的数都是0,1），我们最多有k次机会可以把0变成1，让我们寻找这个数组连续1的最长个数，至于为什么是最多改变k次而不是改变k次...，因为有时候会出现k比0大的情况，此时我们取小的那个就好了，这个就是本题表达给我们的意思，这个题目如果理解不通的话，难度会很大，如果理解了，那么难度会直接变小，下面小编给出本题的思路讲解。...，所以我们可以转换思想，我们可以通过一个计数器来记录一个数组中出现0的次数，此时我们无须让0变成1，仅仅计数就好，直到这个数超过了给定我们的k次，此时我们就不能把0变成1了，此时我们就要让左边往右边缩一下...，首先我们需要定义两个指针，均指向开头，一个代表着左区间，一个代表着右区间，还需要一个计数器记录此时符合条件的区间长度，此时我们直接遍历数组，首先入窗口，让一个变量h记录此时区间数值的大小；然后进行判断...2.4.代码实操 刚开始我们需要准备本题的变量，因为是滑动窗口，自然涉及了双指针，并且我们还需要计数器记录区间长度，sum记录数组的和，当然，我们需要关注细节问题，倘若此时没有最小操作数，那我们就返回-
好吧，可能90%以上的 DBA 解决该问题就到此为止。但当 LIMIT 子句变成 “LIMIT 1000000,10” 时，程序员仍然会抱怨：我只取10条记录为什么还是慢？...由于最后 WHERE 条件以及排序均针对最左主表，因此可以先对 my_order 排序提前缩小数据量再做左连接。SQL 重写后如下，执行时间缩小为1毫秒左右。 ?...8、中间结果集下推 再来看下面这个已经初步优化过的例子(左连接中的主表优先作用查询条件)： ? 那么该语句还存在其它问题吗？...不难看出子查询 c 是全表聚合查询，在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。 其实对于子查询 c，左连接最后结果集只关心能和主表 resourceid 能匹配的数据。...了解数据库编译器的特性，才能避规其短处，写出高性能的SQL语句。 程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时，要把算法的思想或意识带进来。 编写复杂SQL语句要养成使用 WITH 语句的习惯。
好吧，可能90%以上的 DBA 解决该问题就到此为止。但当 LIMIT 子句变成 “LIMIT 1000000,10” 时，程序员仍然会抱怨：我只取10条记录为什么还是慢？...由于最后 WHERE 条件以及排序均针对最左主表，因此可以先对 my_order 排序提前缩小数据量再做左连接。SQL 重写后如下，执行时间缩小为1毫秒左右。...8、中间结果集下推 再来看下面这个已经初步优化过的例子(左连接中的主表优先作用查询条件)： 那么该语句还存在其它问题吗？...不难看出子查询 c 是全表聚合查询，在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。 其实对于子查询 c，左连接最后结果集只关心能和主表 resourceid 能匹配的数据。...上述提到的多数场景，在其它数据库中也存在性能问题。了解数据库编译器的特性，才能避规其短处，写出高性能的SQL语句。 程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时，要把算法的思想或意识带进来。
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