在给定的字符串中查找字符或字符串是比较常见的操作。字符串查找分为两种形式：一种是在字符串中获取匹配字符(串)的索引值，另一种是在字符串中获取指定索引位置的字符。
1、选择索引的数据类型 MySQL支持很多数据类型，选择合适的数据类型存储数据对性能有很大的影响。通常来说，可以遵循以下一些指导原则： (1)越小的数据类型通常更好：越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间，处理起来更快。 (2)简单的数据类型更好：整型数据比起字符，处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。在MySQL中，应该用内置的日期和时间数据类型，而不是用字符串来存储时间；以及用整型数据类型存储IP地址。 (3)尽量避免NULL：应该指定列为NOT NULL，除非你想存储NULL。在
通过梳理 MySQL中的 SQL执行过程我们发现，任何流程的执行都存在其执行环境和规则，主要导致慢查询最根本的问题就是需要访问的数据太多，导致查询不可避免的需要筛选大量的数据。今天来跟大家聊聊问题定位和问题解决。
What “Graph First” Means for Native Graph Technology
数据库优化，主要包括数据表设计、索引、sql语句、表拆分、数据库服务器架构等方向的优化。
索引是用来对单个元素进行访问，切片则是对一定反问的元素进行访问，切片通过冒号在中括号内把相隔的两个索引查找出来，切片的规则为左含右不含
写在前面：索引对查询的速度有着至关重要的影响，理解索引也是进行数据库性能调优的起点。考虑如下情况，假设数据库中一个表有10^6条记 录，DBMS的页面大小为4K，并存储100条记录。如果没有索引，查询将对整个表进行扫描，最坏的情况下，如果所有数据页都不在内存，需要读取10^4 个页面，如果这10^4个页面在磁盘上随机分布，需要进行10^4次I/O，假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间)，则总共需要 100s(但实际上要好很多很多)。如果对之建立B-Tree索引，则只需要进行log100(10^6)=3次页面读取，最坏情况下耗时30ms。这就 是索引带来的效果，很多时候，当你的应用程序进行SQL查询速度很慢时，应该想想是否可以建索引。进入正题：
MySQL数据库是许多Web应用程序的底层支持，而查询性能的优化是确保系统高效运行的关键。在MySQL中，EXPLAIN是一项强大的工具，可帮助开发者深入了解查询语句的执行计划，从而更好地优化查询性能。本文将详细解析MySQL的EXPLAIN关键字，以揭开查询执行计划的面纱。
参考链接： Python字符串方法| 2(len，count，center，ljust，rjust，isalpha，isalnum，isspace和join)
第一种：DIRS 定义一个目录列表，模板引擎按列表顺序搜索这些目录以查找模板源文件。将 templates 放在主项目目录下。
Python中字符串对象提供了很多方法来操作字符串，功能相当丰富。必须进行全面的了解与学习，后面的代码处理才能更得心应手，编程水平走向新台阶的坚实基础。目前一共有45个方法，给大家分类整理，可以收藏查询使用。
目录 1.何种查询支持索引？ 2.注意事项和建议 一 何种查询支持索引？ 1 MySQL 目前支持前导列 ---- 就目前来说，mysql 暂时只支持最左前缀原则进行筛选。 例子：创建复合索引 cre
更多参考 MongoDB 单键(列)索引 MongoDB 复合索引 MongoDB执行计划获取(db.collection.explain())
MyISAM使用前缀压缩来减少索引的大小，从而可以让更多的索引可以放入内存中，这在某些情况下能极大地提高性能。默认只压缩字符串，但通过参数设置也可以对整数做压缩。MyISAM压缩每个索引块的方法是，完全保存索引块中的第一个值。然后将其他值和第一个值进行比较得到相同前缀的字节数和剩余的不同后缀部分，把这部分存储起来即可。 例如，索引块中的第一个值是“perform”，第二个值是“performance”，那么第二个值的前缀压缩后存储的是类似“7，ance”这样的形式。MyISAM对行指针也采用类似的前缀压缩方式。 压缩块使用更少的空间，代价是某些操作可能更慢。因为每个值的压缩前缀都依赖前面的值，所以MyISAM查找时无法在索引块使用二分查找而只能从头开始扫描。正序的扫描速度还不错，但是如果是倒序扫描——例如order by desc就不是很好找。所有在块中查找某一行的操作平均都需要扫描半个索引快。 对于CPU密集型应用，因为扫描需要随机查找，压缩索引使得MyISAM在索引查找上要慢好几倍。压缩索引的倒序扫描就更慢了。压缩索引需要在CPU内存资源与磁盘之间做平衡。压缩索引可能只需要十分之一大小的磁盘空间，如果是I/O密集型应用，对某些查询带来的好处会比成本多很多。 可以在create table语句中指定pack_keys参数来控制索引压缩的方式。
PGTune可以根据给定硬件配置的最大性能计算PostgreSQL配置。对于初学者来说可以快速地来配置数据库参数。但它不是PostgreSQL优化设置的灵丹妙药。许多设置不仅取决于硬件配置，还取决于数据库的大小、客户端的数量和查询的复杂性。只有考虑到所有这些参数，才能对数据库进行最佳配置。
良好的schema设计原则是普遍适用的，但是MySQL有他自己的实现细节要注意，概况来讲，尽可能保持任何东西小而简单总是好的。
字符串[start:end] 从start到end拿到数据, end取不到
索引是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查询算法，这种数据结构就是索引。
（下面这张图为计算机组成原理内容，每查询一次索引节点，都会进行一次磁盘IO读取，即要寻道和旋转）
原因：列的字段越大，建立索引时所需要的空间也就越大，这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少，在遍历时所需要的 IO 次数也就越多，索引的性能也就越差。
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，在存储引擎中实现的，所以每种存储引擎中的索引都不一样。那么，数据库中的索引有什么作用?引入索引的目的是为了加快查询速度。如果数据量很大，大的查询要从硬盘加载
HTML 标记用于设计网站的骨架。我们以标签内包含的字符串的形式传递信息和上传内容。HTML 标记之间的字符串决定了浏览器将如何显示和解释元素。因此，这些字符串的提取在数据操作和处理中起着至关重要的作用。我们可以分析和理解HTML文档的结构。
为了验证 MySQL 中哪些情况下会导致索引失效，我们可以借助 explain 执行计划来分析索引失效的具体场景。
在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询时，会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL（如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中）
print('hello' in name) #判断hello 是否存在name里,执行结果为True
C++ 标准库中，使用 string 来表示字符串。string 对象可以直接相加连接。
1、innodb_trx表提供了当前innodb引擎内每个事务的信息（只读事务除外），包括当一个事务启动，事务是否在等待一个锁，以及交易正在执行的语句（如果有的话）。查询语句：
索引与切片之列表 什么是索引 字符串,列表和元组 从最左边记录的位置就是索引 索引用数字表示,起始从0开始 字符串,列表(元组)的最大索引是他们的长度-1 什么是切片 索引用来对单个元素进行访问,切片则对一定范围内的元素进行访问 切片通过冒号在中括号内把相隔的两个索引查找出来 [0:10] 切片规则为: 左含右不含 列表的索引,获取与修改 list[index] = new_item为索引更改变量 数据的修改只能在存在的索引范围内 列表无法通过添加新的索引的方式赋值 list.index(item)查找元
MySQL执行计划是sql语句经过查询优化器后，查询优化器会根据用户的sql语句所包含的字段和内容数量等统计信息，选择出一个执行效率最优（MySQL系统认为最优）的执行计划，然后根据执行计划，调用存储引擎提供的接口，获取数据。
redis的性能高的原因之一是它每种数据结构都是经过专门设计的，并都有一种或多种数据结构来支持，依赖这些灵活的数据结构，来提升读取和写入的性能。如果要了解redis的数据结构，可以从两个不同的层面来讨论它：
这里把自己学的mysql数据库的知识总结一下，当是给自己复习一遍，也是方便以后查询
selenium的面试题 1、UI自动化的工作原理 脚本连接Webdriver驱动，Webdriver驱动直接驱动浏览器来模拟一些人的操作，如点击按钮，输入字符串等操作 2、selenium提供了两个类webdriver和webelement 1、webdriver webdriver对象看做成一个控制整个浏览器的遥控器，用它可以操作整个浏览器包括当前打开 的整个页面。实现的功能有： 1、当前页面上的选择符合查找条件的对象 2、打开网址， 回退，前进，刷新网页 3、获取、改变浏览器窗口大小，关闭浏览器，截
11、基本数据类型作为参数和返回值：传递真正数据。 相当于方法A把数据复制了一份传递给方法B，方法A和B各操作各自的数据
众所周知，redis有String、List、Hash、Set、Sorted Set这五大基本数据类型，不同的数据类型适用不同的场景。不过相信大多数程序员用得最多的还是String，看起来String像是万能的，但你以为String就是简单的字符串吗？其实不然，redis每个数据类型的底层结构都大有文章。
可能会出现页分裂，原因是在索引中间插入了一条新的记录，如果数据是有序的话，便不会有这个问题，会追加到后面。
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析查询语句或是结构的性能瓶颈。在select语句之前增加explaion关键字，MySQL会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是执行SQL。
Go内置了（regexp包）对正则表达式的支持，这里是一般的正则表达式常规用法的例子。
最近面试过程中问了MySQL的Explain的使用，问了：Explain你最关注哪些字段？
要求使用顺序索引查找算法，其中索引表查找和块内查找都采用不带哨兵、从头开始的顺序查找方法。
redis 为每种数据类型都提供了多种内部编码方式，以散列类型为例，通过散列表实现散列类型，此时查找和赋值操作时间复杂度为 O(1)，但是当键中元素很少时，O(1)的性能并不会比 O(n)有明显的性能提高。所以此时 redis 会使用一种比较紧凑但是性能稍差的内部编码方式，内部编码方式对于开发者来说是透明的，当键中元素变多时，redis 就会自动调整内部编码方式，转换为散列表。
听到大牛们说执行计划，总是很惶恐，是对知识的缺乏的惶恐，所以必须得学习执行计划，以减少对这一块知识的惶恐，下面是对执行计划的第一讲-理解执行计划。 本系列【T-SQL】主要是针对T-SQL的总结。 一
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
算法题：在1个10G大小的文件中，存储的都是int型的数据，如何在内存使用小于8M的情况下进行排序 设计题：以微博为例，有1个亿的用户，同时用户之间有关注和粉丝，用户的关注和取关操作比较频繁，如何设计架构和API接口
听到大牛们说执行计划，总是很惶恐，是对知识的缺乏的惶恐，所以必须得学习执行计划，以减少对这一块知识的惶恐，下面是对执行计划的第一讲-理解执行计划。 一、为什么需要执行计划？ （1）帮助分析 当我们想要
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，从而知道MySQL是 如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈
在MySQL中，只有Memory存储引擎支持显式的哈希索引，但是可以按照InnoDB使用的方式模拟自己的哈希索引。这会让你得到某些哈希索引的特性，例如很大的键也只有很小的索引。 想法非常简单：在标准B-Tree索引上创建一个伪哈希索引。它和真正的哈希索引不是一回事，因为它还是使用B-Tree索引进行查找。然而，它将会使用键的哈希值进行查找，而不是键自身。你所要做的事情就是在where子句中手动地定义哈希函数。 一个不错的例子就是URL查找。URL通常会导至B-Tree索引变大，因为它们非常长。通常会按照下面的方式来查找URL表：
PHP说简单，但是要精通也不是一件简单的事。我们除了会使用之外，还得知道它底层的工作原理。
结构化搜索是指针对具有内在结构的数据进行检索的过程。比如日期、时间和数字都是结构化的，它们有精确的格式。文本也是可以 格式化的，比如彩色笔的颜色可以有red、green、blue等，文章也可以有关键词，网站商品也都有id等唯一标识。 结构化查询的结果总是非是即否，要么存在结果集中，要么不在。不关心文件的相关度或评分，只有文档的包括或排除处理。
——鲁迅
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