近期我们一直在对EasyGBS的云端录像做测试，其中一个重要原因就是广大用户对云端录像的要求不断提高，因此对于云端录像的检查仍然是必不可少的一个环节。...在测试过程中，我们就发现在云端录像的查询结果跟想要查询的结果不同。 原本代码如下： 分析该段代码后我们猜测可能是由于EasyGBS根据通道ID查询结果不唯一，因为通道是自定义的可能会有重复。... = data.rows; this.total = data.total; }); }, 但是这样修改代码只能点击搜索一次，之后如果设备ID变了，通道ID不变，查询的数据则不会变...，所以要在watch中监听设备ID，代码如下： Serial: function() { this.load(); }, 最后形成预览如下，查询的设备无通道的情况下正常显示无信息
这只是简单的区别。如果您有兴趣了解更多关于为什么这种差异很重要的信息，请继续阅读。 什么是RGB RGB 就是看光 计算机屏幕以不同的红、绿和蓝光组合显示图像、文本和设计中的颜色。...这些子像素根据像素最终显示的颜色以不同的强度点亮，以在黑色监视器上产生结果。 您正在阅读本文的屏幕由数百个像素组成。这些像素聚集在一起以显示您看到的文字和图像。...在 CMYK 模式下将颜色加在一起对结果的影响与 RGB 相反；添加的颜色越多，结果越暗。因此，颜色会被去除或减去，以创造出明亮的效果。...使用黑色时，设计师使用了几种不同的版本，它们不会在您的项目中留下一个洞。 酷黑：60。0 . 0 . 100 暖黑：0。60 . 30 . 100 设计师黑色：70。...RGB 是用于屏幕显示的颜色模式。 在 CMYK 模式下添加的颜色越多，结果越暗。添加到 RGB 的颜色越多，结果越亮。 CMYK 的数值范围为 4x100；RGB 的数值范围为 3x256。
所以另一个孩子也是女孩的概率是1/3。 这个答案的计算过程没什么问题，我想大家应该都能看明白，但是不知道会有多少人觉得奇怪。为什么答案不是 1/2 呢？难道两个孩子的性别不是独立的吗？...我们之前一通分析，用上各种公式进行计算，得到的结果明明是1/3，为什么这里就变成 1/2 了呢？这两道题难道不是一样的吗？...这样理解都行得通，但还是没有解决我们之前的疑惑，为什么看起来完全一样的两件事，得到的结果不同呢？就因为我们看到了其中的一个孩子吗？可是我们看到孩子，与孩子的性别的概率应该无关才对。...我们看孩子之前，两个孩子是一体的，我们看了一眼之后，这两个孩子就区分开来了。我们看之前，这是两个孩子，看了之后，就成了我们看过的孩子和没看过的孩子。从物理学上来看，这两者的熵是不同的。...不论这对夫妻怎么表述，只要他告诉我们一个信息，一个能够将这两个孩子区分开的信息，那么，另一个孩子是男是女都会从条件概率的束缚下脱离出来，恢复自然概率。
不幸的是，新设计并没有换来用户的喜欢。 当时，Twitter 上充斥着 Snapchat 用户对其最近徽标更新的评论。...用户的满意度是开发者和设计师需要考虑的额外因素，而这一次，事实证明用户满意度很低。 用户背后的原因 这个新LOGO标志没有太多需要分析的地方。所有相同的形状和颜色仍然包括在内。...唯一的区别是轮廓的重量，这绝对是显而易见的。如果 Snapchat 的目的是在用户解锁手机后立即吸引他们的注意力，那么毫无疑问它奏效了。 那么为什么会有如此大的反弹呢？...他们的LOGO标志是熟悉的、怀旧的、安全的——随着改变而来的是那些美好的感觉被抹去，我们必须从头开始。 其次，新LOGO标志在游戏中扮演着重要角色“其中一个与另一个不同”。...最流行的平面设计趋势之一是设计中的极简主义。人们正在删除诸如轮廓和额外装饰之类的元素，并满足于减少。简约的设计与压倒性的相反：它们易于理解且易于使用。
理解内存对齐不仅可以帮助我们写出更高效的代码，还能避免一些潜在的性能陷阱。 在这篇文章中，我们将通过一个简单的例子来探讨 Go 语言中的内存对齐机制，以及为什么相似的结构体在内存中会占用不同的大小。...它们的字段基本相同，只是排列顺序不同。然后，我们使用 unsafe.Sizeof 来查看这两个结构体在内存中的大小。...结果却令人惊讶：结构体 A 的大小是 40 字节，而结构体 B 的大小是 48 字节。为什么会出现这样的差异呢？这就是我们今天要讨论的内存对齐的作用。...内存对齐概念 内存对齐是指编译器为了优化内存访问速度，而对数据在内存中的位置进行调整的一种策略。不同类型的数据在内存中的对齐要求不同，例如： int8 类型的变量通常对齐到 1 字节边界。...c 是 int32 类型，需要 4 字节对齐，b 后面会有 2 个填充字节。 d 和 e 是 string 类型，各占 8 字节。
最近，有位朋友在一个实际工作问题中，在表2使用合并查询从表1的结果中匹配最高（阶段）项，眼看着表1的结果是对的，但表2里却得到了错误的返回结果，具体情况如图所示： 为什么会这样？...我们先来看表1的处理情况。 为了合并查询得到最高阶段项，对表1进行降序排序： 然后通过删除重复项保留最高阶段数据： 从表1的结果来看，的确保留了最高阶段的数据。...然后，在表2里使用合并查询获取表1中的结果并展开： 咦！！！ 表1的处理结果明明是阶段4（报价），为什么合并查询得到的结果却是阶段2（售前）？ 这难道是Power Query的Bug吗？...实际上，经过这么多年的发展，Power Query已经相当成熟了，合并查询这种基本的功能，不大可能存在这样的Bug或低级错误的。...但是，因为是跨查询引用，而且从表面上看，被引用的查询结果显示上并没有错误，从而使得错误被隐藏得相对较深一些（本案例处理步骤较少，发现相对容易，如果步骤更多一些，可能发现起来就更难一些）。
： 这是为什么呢？...例如，Affymetrix、Illumina和Agilent等不同公司的芯片平台对探针强度的算法不同，不建议直接合并不同平台的数据。即使实验设计相同，平台差异也可能导致差异基因分析结果的不一致。...批次效应可能导致数据不一致性，掩盖真实的生物学信号，增加噪声，从而影响差异分析结果的一致性。 3. 数据预处理和标准化 不同芯片数据的预处理和标准化方式可能不同。...不同的分析方法对数据的假设和处理方式不同，可能会影响最终的分析结果。 6. 基因注释和探针匹配问题 不同芯片平台的基因注释和探针匹配可能存在差异。...单独分析和结果对比：如果可能，先对每个数据集单独进行差异分析，然后对比结果，找出共同的差异基因。 通过以上方法，可以在一定程度上提高不同GEO芯片数据差异分析结果的一致性。
那 InnoDB 为什么要这么设计？假设我们没有页这个概念，那么当我们查询时，成千上万的数据要如何做到快速的查询出结果？...有了 Infimum Record 和 Supremum Record ，现在查询不需要将某一页的 User Records 全部遍历完，只需要将这两个记录和待查询的目标记录进行比较。...比如我要查询的数据 id = 101 ，那很明显不在当前页。接下来就可以通过下一页指针跳到下页进行检索。...至于为什么是粗略，毕竟 Page Directory 中不是完整的数据，二分查找出来的结果只能是个大概的位置，找到了这个大概的位置之后，还需要回到 User Records 中继续的进行挨个遍历匹配。...里面有个两个参数可能会有点混淆，分别是PAGE_N_HEAP和PAGE_N_RECS ，都是当前 User Records 中记录的数量，唯一的不同在于，PAGE_N_HEAP 中是包含了被标记为删除的记录的
上图中的 User Records 的区域就是用来存储行数据的。那 InnoDB 为什么要这么设计？假设我们没有页这个概念，那么当我们查询时，成千上万的数据要如何做到快速的查询出结果？...有了 Infimum Record 和 Supremum Record ，现在查询不需要将某一页的 User Records 全部遍历完，只需要将这两个记录和待查询的目标记录进行比较。...比如我要查询的数据 id = 101 ，那很明显不在当前页。接下来就可以通过下一页指针跳到下页进行检索。...至于为什么是粗略，毕竟 Page Directory 中不是完整的数据，二分查找出来的结果只能是个大概的位置，找到了这个大概的位置之后，还需要回到 User Records 中继续的进行挨个遍历匹配。...里面有个两个参数可能会有点混淆，分别是PAGE_N_HEAP和PAGE_N_RECS ，都是当前 User Records 中记录的数量，唯一的不同在于，PAGE_N_HEAP 中是包含了被标记为删除的记录的
支持弹性伸缩：查询核酸结果的时间并不均匀，会存在流量热点，系统的能力要能水涨船高，流量越多，系统的处理能力也越强。国家资源能节省还是要节省的。...toC端系统的用户是查询核酸天数的公民。 toB端系统的用户是核酸检测点的手机和对检测结果进行分析的组织。 进行这样拆分的着眼点是对弹性伸缩的诉求不同。...两个系统面向的用户不同，提供的能力不同，qps不同，对系统能力水平扩展的诉求不同。 核酸检测点和核酸检测组织使用的系统，为什么不进行拆分。qps虽差别，但在同一个量级。...核酸检测点的数量与每天检查核酸状态的数量相比，不在一个量级。从2高一弹的视角看，这两个可一起变化。 在业务上看这两个耦合度更高，两者配合才能完成一次核酸状态测定。...因为核酸的检测结果，并不要求实时更新。 查询核酸状态和更新核酸状态，是两件事，不需要耦合在一起。将这两个操作放在不同的上下文中，由模块来承载，在扩展性上更好。
但实际业务中一般不会有这么蠢的行为，一般关联会有连接条件，并且连接条件上会有索引，一般是有一个结果集比较小，拿到这个结果集去另一张表去关联出其它信息，如果放到service层去做，最快的方式是，先查A表...但是确实大多数业务都会考虑把这种合并操作放到service层，一般是有以下几方面考虑： 第一：单机数据库计算资源很贵，数据库同时要服务写和读，都需要消耗CPU，为了能让数据库的吞吐变得更高，而业务又不在乎那几百微妙到毫秒级的延时差距...举一个很常见的业务例子，在分库分表中，要同步更新两个表，这两个表位于不同的物理库中，为了保证数据一致性，一种做法是通过分布式事务中间件将两个更新操作放到一个事务中，但这样的操作一般要加全局锁，性能很捉急...原本一条查询，这里却变成了多条查询，返回结果又是一模一样。 事实上，用分解关联查询的方式重构查询具有如下优势： 让缓存的效率更高。 许多应用程序可以方便地缓存单表查询对应的结果对象。...将查询分解后，执行单个查询可以减少锁的竞争。 在应用层做关联，可以更容易对数据库进行拆分，更容易做到高性能和可扩展。 查询本身效率也可能会有所提升 可以减少冗余记录的查询。
，并且将查询结果放到缓存中。...---- 四、避免使用二级缓存 可能会有很多人不理解这里，二级缓存带来的好处远远比不上他所隐藏的危害。 缓存是以namespace为单位的，不同namespace下的操作互不影响。...为什么避免使用二级缓存 在符合【Cache使用时的注意事项】的要求时，并没有什么危害。 其他情况就会有很多危害了。 针对一个表的某些操作不在他独立的namespace下进行。...如果在UserMapper.xml中做了刷新缓存的操作，在XXXMapper.xml中缓存仍然有效，如果有针对user的单表查询，使用缓存的结果可能会不正确。...但是你也许想到了一种常见的情况。 多表操作一定不能使用缓存 为什么不能？ 首先不管多表操作写到那个namespace下，都会存在某个表不在这个namespace下的情况。
如果只考虑一个查询任务，系统建立一个链接，查询完毕处理结果，然后释放链接，完事了。 假如有多个线程都要对数据库进行操作，怎么办？处理完一个之后再处理下一个？...数据库的设计师们做了一系列的东西来保证这个。 1、缓冲池 为什么要有缓冲池？因为快，缓冲池在内存中，数据库最终存储在磁盘中，对磁盘进行增删改查和对内存进行增删改查肯定不在一个级别。...关于锁的知识，后面也会有。 2、undo日志 搞个图，这两个图都是InnoDB架构图，包含很多东西，先不讲，了解一下。 还是上面那个更新，更新失败，肯定要回滚，要不然数据不一致就产生错误了？...设为2，会把redo日志刷入系统的cache缓存中，每隔一段时间MySQL再主动将系统Cache中的数据批量同步到磁盘。这种情况就和0差不多了。 这三种策略选哪一种还需要根据不同情况做取舍。...MySQL会有一个后台IO线程，会在之后随机把内存中的buffer pool中修改的数据刷回磁盘。
注意，在 READ UNCOMMITTED 和 SERIALIZABLE 这两个级别中，一个是不走事务，一个是串行化的执行事务，它们都是执行的 当前读 。...因此，MVCC 的场景就是在 READ COMMITTED 和 REPEATABLE READ 这两个事务隔离级别中。...和 low_limit_id 之间，就需要判断 DB_TRX_ID 在不在 trx_ids 列表中（ 4.1 在，说明创建 ReadView 时这个记录上的事务还活跃的，这个版本不能被访问 4.2 不在...最后一点则是事务隔离机制的不同，对于 MVCC 的影响也有不同。之前我们说过 REPEATABLE READ 是能防止 幻读 情况发生的。为什么能防止呢？...，但是，最后查询到的结果没有发生变化，还是和第一次查询的结果是一样。
GROUP BY 之后不能直接引用原表（不在 GROUP BY 子句）中的列 ？...为什么会有 ONLY_FULL_GROUP_BY 模式 虽然案例中，无论是“严格模式”，还是“宽松模式”，结果都是对的，那是因为 cno 与 cname 唯一对应的，如果 cno 与 cname 不是唯一对应...通过上图，相信大家也都能看到，这里不做更深入的讲解了，有兴趣的可以去查相关资料。 为什么聚合后不能再引用原表中的列 很多人都知道聚合查询的限制，但是很少有人能正确地理解为什么会有这样的约束。...a ≠ {a} 这两个层级的区别分别对应着 SQL 中的 WHERE 子句和 HAVING 子句的区别。...总结 1、SQL 严格区分层级，包括谓词逻辑中的层级（EXISTS），也包括集合论中的层级（GROUP BY）； 2、有了层级区分，那么适用于个体上的属性就不适用于团体了，这也就是为什么聚合查询的
但实际业务中一般不会有这么蠢的行为，一般关联会有连接条件，并且连接条件上会有索引，一般是有一个结果集比较小，拿到这个结果集去另一张表去关联出其它信息。...如果放到service层去做，最快的方式是，先查A表，得到一个小的结果集，一次rpc，再根据结果集，拼凑出B表的查询条件，去B表查到一个结果集，再一次rpc，再把结果集拉回service层，再一次rpc...举一个很常见的业务例子，在分库分表中，要同步更新两个表，这两个表位于不同的物理库中，为了保证数据一致性，一种做法是通过分布式事务中间件将两个更新操作放到一个事务中，但这样的操作一般要加全局锁，性能很捉急...原本一条查询，这里却变成了多条查询，返回结果又是一模一样。 事实上，用分解关联查询的方式重构查询具有如下优势： 让缓存的效率更高。 许多应用程序可以方便地缓存单表查询对应的结果对象。...将查询分解后，执行单个查询可以减少锁的竞争。 在应用层做关联，可以更容易对数据库进行拆分，更容易做到高性能和可扩展。 查询本身效率也可能会有所提升 可以减少冗余记录的查询。
为什么 GROUP BY 之后不能直接引用原表（不在 GROUP BY 子句）中的列 ？ 莫急，我们慢慢往下看。...那为什么会有 ONLY_FULL_GROUP_BY 模式呢 ？ 我们继续往下看 阶 阶（order）是用来区分集合或谓词的阶数的概念。谓词逻辑中，根据输入值的阶数对谓词进行分类。...通过上图，相信大家也都能看到，这里不做更深入的讲解了，有兴趣的可以去查相关资料。 为什么聚合后不能再引用原表中的列 很多人都知道聚合查询的限制，但是很少有人能正确地理解为什么会有这样的约束。...a ≠ {a} 这两个层级的区别分别对应着 SQL 中的 WHERE 子句和 HAVING 子句的区别。...总结 1、SQL 严格区分层级，包括谓词逻辑中的层级（EXISTS），也包括集合论中的层级（GROUP BY）； 2、有了层级区分，那么适用于个体上的属性就不适用于团体了，这也就是为什么聚合查询的
前言 只有光头才能变强 刷面试题的时候，不知道你们有没有见过MySQL这两个命令：explain和profile(反正我就见过了).. 之前虽然知道这两个命令大概什么意思，但一直没有去做笔记。...1.2为什么需要explain命令 我们很多时候编写完一条SQL语句，往往想知道这条SQL语句执行是否高效。...在id列上也会有几种情况： 如果id相同执行顺序由上至下。 如果id不相同，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行。 (一般有子查询的SQL语句id就会不同) ?...中的第二个或者随后的查询，其次取决于外面的查询 UNION RESULT：UNION 的结果 SUBQUERY：子查询中的第一个select语句(该子查询不在from子句中) DEPENDENT SUBQUERY...Using temporary：在查询结果排序时会使用一个临时表，一般出现于排序、分组和多表 join 的情况，查询效率不高，建议优化。
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