,它的锁粒度非常大,和所有其他锁冲突,所以给生产环境表加索引的时候非常容易出现被阻塞的现象。...而另外一个常见容易造成锁等待场景是创建索引,在PostgreSQL中CREATE INDEX属于SHARELock,与非'SHARE'锁冲突。...正确的加字段或者索引姿势 尽量业务低峰期操作 原因1:上一章节讲到,加字段和加索引操作会伴随着数据拷贝动作,会导致操作系统IO或者负载变高,在业务高峰期可能会影响性能; 原因2:Alter Table操作会拿表级排它锁...,排它锁会阻塞其他访问该表的SQL操作,造成业务请求堆积,大量请求堆积可能导致连接数上涨、实例负载升高等问题; 使用CONCURRENTLY关键字 使用CONCURRENTLY加索引时,持有锁降为ShareUpdateExclusiveLock...所有访问数据请求都停掉了,为什么还会有锁冲突? 既然DDL操作这么难,那么我停业务后再执行总不会受其他操作影响了吧?
在做SEO的过程中,我们经常追求百度快速收录的策略,而在实战中,往往现实是冷酷的,甚至有的时候,你的网站在很长一段时间内容,索引页面只有一个首页,甚至一个页面都没有,这对于SEO人员,是一个沉重的打击。...43.jpg 那么,为什么你的页面不被索引? 根据以往百度不收录的经验,我们将通过如下内容,阐述: 1、发现 为了索引页面,百度蜘蛛必须能够找到它。...这意味着当你试图索引一个页面的时候,这个页面必须被某个链接关联着,无论是来自同一站点中的其他索引页面,还是来自其他站点。...过度的页面关键词堆积,以及毫无语义的罗列。 ②当它发现页面上的特定索引指示时(例如metarobots标签或指向不同页面的规范URL标签)。...3、索引 请记住,一旦页面进入索引,这并不意味着它将永远存在,搜索引擎会反复抓取并重新评估内容,因此,如果您的质量下降,或者您不小心阻止百度评估内容,则您的页面可能会从索引中删除。
关于切片的介绍与温习,就到这里了。 下面进入文章标题的问题:Python 的切片语法为什么不会出现索引越界呢?...对于这个现象,我其实是有点疑惑的,为什么 Python 不直接报索引越界呢,为什么要修正切片的边界值,为什么一定要返回一个值呢,即便这个值可能是个空序列?...在其它支持切片语法的语言中,也许还有跟 Python 一样的设计。但是,我还不知道有没有(学识浅薄)…… 最后,继续回到标题中的问题“Python 的切片为什么不会索引越界”。...我其实想问的问题有两个: 当切片语法中的索引超出边界时,为什么 Python 还能返回结果,返回结果的计算原理是什么?...为什么 Python 的切片语法要允许索引超出边界呢,为什么不设计成抛出索引错误? 对于第一个问题的回答,官方文档已经写得很明白了。 对于第二个问题,本文暂时没有答案。
主键索引 主键索引在底层的数据存储是通过 B+ 树来实现的。简单来说,就是除叶子节之外的其他节点都存储的是主键值。而叶子节点上存储的是整行的数据。 大体结构如下图所示。...非主键索引 除了主键索引外,其它的索引都被称为非主键索引。与主键索引不同的是,非主键索引的叶子节点上存储的是主键的值。 那让我们再回到开始的问题,什么是回表操作?...简单来讲,就是在非主键索引树上拿到对应的主键值,然后回到主键索引上找到对应的行数据。 这样做的前提条件是,所要查找的字段不存在于非主键索引树上。...根据联合索引最左前缀原则,我们在非主键索引树上找到第一个满足条件的值时,通过叶子节点记录的主键值再回到主键索引树上查找到对应的行数据,再对比是否为当前所要查找的性别。...总结 回表操作 当所要查找的字段不在非主键索引树上时,需要通过叶子节点的主键值去主键索引上获取对应的行数据,这个过程称为回表操作。 索引下推 索引下推主要是减少了不必要的回表操作。
为什么告警有时发的及时,有时发的慢 数据异常到监控发出告警的时间与多个参数相关,包括采集间隔,扫描间隔,group 发送间隔,告警持续时间 for 等。...告警的最长最短时间为 最长时间为 60s + 60s + 30s + 1min = 3min30s; 告警的最短时间为 0s+0s+0s+1min=1min。...持续时长超过告警告警规则的 for 的 alert,prometheus 页面看到状态为 firing,准备发送。...group_interval: 30s # 上下两组发送告警的间隔时间。...比如有同组的告警A和告警B,如果A触发告警,会等待30s,如果B在等待时间内也出发告警,会合并在一起发送,如果告警A 触发两次,告警A 发送后,30s 之后在发告警A第二次触发 repeat_interval
,通过索引查询,程序不需要查所有记录,只需要先按照索引查到具体的数据,然后在根据索引记录的指针位置,找到对应的原始数据记录。...为什么创建索引 因为索引在一定程度上,提高了数据库查询速度 在MySQL中有两种数据访问方式:顺序访问和索引访问。...索引访问 索引访问顾名思义就是我们在查询数据是在索引数据结构上执行的,索引数据首先是排好序的,其次他没有保存完整的数据列(聚集索引除外,它的完整记录是放在叶子节点中的) 这种访问方式前提是你已经建好索引...哪些情况下需要创建索引 选择唯一性索引:唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过索引来确定某条记录 为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引 经常作为查询条件的字段建立索引 尽量使用数据量少的索引,...如果索引的值很长,那么查询的速度会受到影响 尽量使用前缀来作为索引 尽量选择区分度高的列作为索引,区分度高是指字段不重复的列,比如不要给性别或状态等列建立索引 尽量的扩展索引,而不是新建索引 在需要排序的字段上面建立索引
,而非"预期"的 k2 索引,这是为什么呢?...问题分析 其实原因很简单粗暴:优化器认为这两个索引选择的代价都是一样的,只是优先选中排在前面的那个索引而已。...所以,优化器认为选择哪个索引都是一样的,就看哪个索引排序更靠前。...问题延伸 到这里,我们不禁有疑问,这两个索引的代价真的是一样吗?...可以看到,如果是走 c3 列索引,耗时会比走 c2 列索引多出来约 7% ~ 9%(在我的环境下测试的结果,不同环境、不同数据量可能也不同)。
今天研读Java并发容器和框架时,看到为什么要使用ConcurrentHashMap时,其中有一个原因是:线程不安全的HashMap, HashMap在并发执行put操作时会引起死循环,是因为多线程会导致...HashMap的Entry链表形成环形数据结构,查找时会陷入死循环。...此时在线程A的栈中 e = 3 next = 7 执行二:线程B执行 transfer函数中的while循环,即会把原来的table变成新一table(线程B自己的栈中),再写入到内存中。...,而next值由于线程 B 修改了它的引用,所以next 为 3 ,处理后的新表如下图 3.由于上面取到的next = 3, 接着while循环,即当前处理的结点为3, next就为null ,退出while...循环,执行完while循环后,新表中的内容如下图: 4.当操作完成,执行查找时,会陷入死循环!
本人使用的Ubuntu系统,当初划分/根目录下15G空间,目前mysql数据文件已达近3G,决定将其从原目录(/var/lib/mysql)转移到空间较大的home目录下,起初遇到一些问题,参考网上文章后操作成功...修改文件夹权限 # chown -R mysql:mysql /home/flyer0126/data/mysqldb/mysql/ ← 改变数据库文件目录的归属为mysql 4.
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效? 通过本篇内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。...索引简介 官方定义:索引(Index) 是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 大家一定很好奇,索引为什么是一种数据结构,它又是怎么提高查询的速度?...2 降低更新表的速度:表的数据发生了变化,对应的索引也需要一起变更,从而减低的更新速度。否则索引指向的物理数据可能不对,这也是索引失效的原因之一。...4 频发更新的字段不适合创建索引 5 where条件里用不到的字段不需要创建索引 性能分析 MySQL 自身瓶颈 MySQL自身参见的性能问题有磁盘空间不足,磁盘I/O太大,服务器硬件性能低...filtered 一个百分比的值,和rows 列的值一起使用,可以估计出查询执行计划(QEP)中的前一个表的结果集,从而确定join操作的循环次数。小表驱动大表,减轻连接的次数。
Python中文版更改步骤 首先,打开pycharm,然后点击左上角的File,然后再点击Settings - > Plugins(插件) 然后在插件的搜索栏里输入Chinese,找到simplified...循环语句学习 循环和判断语句的爱恨情仇 判断语句:只执行一次。 i = 0 if i < 10: print(i) 循环语句:直到不满足条件才停止。...5.利用循环打印一个10*10的矩阵....is_prinme = False if is_prinme : print(i,end = " ") 本节小结 本篇博客主要关于Python语言版本的更改...,以及关于python循环语句的知识点和练习。
本文将从最普通的二叉查找树开始,逐步说明各种树解决的问题以及面临的新问题,从而说明MySQL为什么选择B+树作为索引结构。...在MySQL中,这里所说的真实数据,可能是行的全部数据(如Innodb的聚簇索引),也可能只是行的主键(如Innodb的辅助索引),或者是行所在的地址(如MyIsam的非聚簇索引)。...对于非叶节点,记录只包含索引的键和指向下一层节点的指针。假设每个非叶节点页面存储1000条记录,则每条记录大约占用16字节;当索引是整型或较短的字符串时,这个假设是合理的。...延伸一下,我们经常听到建议说索引列长度不应过大,原因就在这里:索引列太长,每个节点包含的记录数太少,会导致树太高,索引的效果会大打折扣,而且索引还会浪费更多的空间。...这里假设每个叶节点页面存储100条记录(实际上,当索引为聚簇索引时,这个数字可能不足100;当索引为辅助索引时,这个数字可能远大于100;可以根据实际情况进行估算)。
而同样的这一大段文字,为什么还存在另一种显示方式呢?如下图,文字超过 6 行的部分被折叠,出现一个蓝色的「全文」按键,点击后显示完整文字。...其实解释起来很简单,你可以把这种折叠机制理解为朋友圈的「原创保护」。被折叠为一行的文字,都是复制粘贴到朋友圈的大段文字;而如果出现「全文」按键,则表明大部分内容是在朋友圈编辑框里进行手动创作的。...自行创作的内容超过 6 行的部分将被折叠,出现「全文」按键;复制的内容超过 6 行,不超过 200 字的部分被折叠,出现「全文」按键;复制的内容超过 200 字,则整段被折叠为一行。...为了便于大家理解,知晓君为大家准备了一张图: 6 行以内的文字将按朋友圈正常格式显示,图片的添加对上述大段文字的显示没有影响。 那么,微信朋友圈的「原创保护」能否破除呢?...提到了「6 行」的分界,就不得不再说说常见的朋友圈纯文字玩法——「点开全文」。在点开全文后对之前的文字描述进行反转,达到出其不意的效果。
主键索引,叶子节点是行所有数据,非主键索引叶子节点只是这一列的数据以及指向主键的指针,如果需要其他列数据则需要通过主键指针查询聚簇索引。 然后,就需要提到一个概念,innodb_page_size。...一般越小,内存划分粒度越大,使用率越高,但是会有其他问题,就是限制了索引字段还有整行的大小。...对于非主键索引,那么索引列数据+主键指针数据超过一页的一半,也是同理。...如果索引的字段,总长度超过这个限制,建表或者修改表就会报错。 如果更改了配置或者行格式,导致最大限制从3072 bytes变为767bytes。...对于现有的表这个限制是会生效的,但是已有的索引不会受影响,就是不能新建而已。
-> 新旧虚拟dom树进行diff -> 计算出差异进行更新 ->更新到真实的dom树所以在每次更新的时候,React需要基于这两颗不同的树之间的差别来判断如何有效的更新UI,如果一棵树参考另外一棵树进行完全比较更新...,那么即使是最先进的算法,该算法的复杂程度为 O(n3),其中 n 是树中元素的数量,如果在React中使用了该算法,那么展示1000个元素所需要执行的计算量将在十亿的量级范围,这个开销太过昂贵了,React...() 方法;当建立一棵新的树时,对应的 DOM 节点会被创建以及插入到 DOM 中,组件实例将执行 componentWillMount()方法,紧接着 componentDidMount() 方法比如下面的代码更改...>2-2 对比同一类型的元素当比对两个相同类型的 React 元素时,React 会保留 DOM 节点,仅比对及更新有改变的属性比如下面的代码更改:通过比对这两个元素,React 知道只需要修改 DOM...元素上的 className 属性比如下面的代码更改
你是否和我有过同样的疑问? 同样是函数, 为什么empty访问不存在的索引就不会报错呢?...按理说哈, 函数调用的时候, 会将将参数传值过去吧, 也就是说两个函数的调用第一步, 都是要把$arr['1']这个内容取出来吧, 那又为什么一个能拿出来一个拿不出来呢?...不懂就要问, 然后我就这个传参的问题各种搜索, 也没有找到想要的答案. 但是, 冥冥中我是感觉他们是有区别的, 你要问我为什么, 来: ?...PHP中的关键字用的就是这个颜色. 我仿佛明白了些什么. 随后, 我就去翻了翻官方文档, 还真让我发现了些许的端倪, 在empty函数的文档下, 有这样一段: ?...刚刚想到这个问题的时候, 我还疑惑了一下, 既然有更有效率的方式, 那array_key_exists函数存在的意义是什么呢?
搜索引擎原理 搜索引擎的搜索原理简单概括的话可以分为这么几步, 内容爬取,停顿词过滤 比如一些无用的像"的",“了”之类的语气词/连接词 内容分词,提取关键词 根据关键词建立倒排索引 用户输入关键词进行搜索...三、倒排索引 首先我们还不能忘了我们之前提的搜索需求,先看下建立倒排索引之后,我们上述的查询需求会变成什么样子。 这样我们一输入“前”,借助倒排索引就可以直接定位到符合查询条件的古诗。...当然这只是一个很大白话的形式来描述倒排索引的简要工作原理。在 ES 中,这个倒排索引是具体是个什么样的,怎么存储的等等,这些才是倒排索引的精华内容。 1....是不是感觉有点眼熟,这不就是 MySQL 的索引方式的,直接用 B+树建立索引词典指向被索引的数据。 term index 但是问题又来了,你觉得 Term Dictionary 应该放在哪里?...所以,对于使用 Elasticsearch 进行索引时需要注意: 不需要索引的字段,一定要明确定义出来,因为默认是自动建索引的 同样的道理,对于 String 类型的字段,不需要 analysis 的也需要明确定义出来
如果订单后续有交货,则每个明细下至少有一个计划行,用于指定允许交货的日期和数量及库存管理等信息,这些都是交付的先决条件。...SAP中更改销售订单中明细计划行的操作流程: Winshuttle中更改销售订单中明细计划行的操作流程: 1.登录SAP,输入T-code: VA02开始录制 同上填写销售订单编号之后,与在SAP...中的操作不同的是,需要点击定位按钮定位到明细上,然后点击Schedule lines for item 按钮进入明细计划行。...在创建VA02嵌套循环时,应先创建包含销售订单明细的外循环,再创建明细下计划行的内循环。常用映射方式为拖拽,选中Excel中的表格框,按住并向上方对应行拖拽,即为映射。 3....以上为通过Winshuttle嵌套循环的方式更改明细中Schedule lines的具体操作流程。嵌套循环还可以应用于其他业务场景中,从而提高脚本的灵活性。
B树的数据指针存储在各层节点中 , B+树的数据都存储在了叶子节点 , 那查找的时候B+树比B树效率按逻辑应该更高吗?...这样的情形下 , B树的数据存储的比较分散 , 在磁盘里进行查找的时候 , 不能利用上局部性原理 , 反而效率是更低的....B+树叶子节点之间还有链表连起来了 , 如果是个范围的查询 , 那么就只需要找到前一个和后一个 ,中间遍历链表就可以了 B树还要不停的去遍历整个树 , 才能进行范围查询 , 也是慢的.
几乎所有的小伙伴都可以随口说几句关于创建索引的优缺点,也知道什么时候创建索引能够提高我们的查询性能,什么时候索引会更新,但是你有没有注意到,即使你设置了索引,有些时候索引他是不会生效的!...这不仅考察了大家对索引的了解程度,还要让大家在使用的时候能够正确的使用。以下介绍了一些可能会造成索引失效的特殊情况,希望大家在平时开发和面试的时候能够注意到!...explain显示了MySQL如何使用索引来处理select语句以及连接表。他可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。...可以为相关的域从where语句中选择一个合适的语句; key: 实际使用的索引。如果为NULL,则没有使用索引。很少的情况下,MySQL会选择优化不足的索引。...2、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,即使其中有条件带索引也不会使用,这也是为什么尽量少用 or 的原因; ?
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