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iOS实践:打造一个可以快速索引的城市列表页1. 从plist中获取城市字典2. 对城市的首字母进行排序3. 设置边栏索引4. 关于约束的重要提示5. 完善:封装

相信绝大部分LBS的APP里面,大家都能看到一个带索引的城市列表页面,用来让用户选择所在城市。...从plist中获取城市字典 1.1 准备素材,下载文件 城市列表(带拼音首字母的),下载地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/1nV**YJJ 密码: cjpw...1.2 从plist中读取出所有的城市。...第一个初始化方法中要求传入frame,此时因为没有传入参数,frame就会被默认为{0.0.0.0}。...完善:封装 因为城市列表今后我们很有可能会在其他项目里面使用,但我们又不确定以后再使用的时候是用StoryBoard调用还是代码调用。所以我们还要进一步处理一下。

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    mysql千万级分页查询SQL优化

    现在在查询中我们固定使用1,2进行查询,那么此方法也会失效,因为你根据条件筛选出最大的id后,后面10个数据,不一定都是你想要的,可能包含data_type=3的数据。...1、 从技术角度来看,查询必有筛选条件,由于几十个筛选条件的取值不确定性,通过缓存 count 的总条数是无法满足的。...继续观察 mysql 索引情况,由于现有索引的 key_len 过大,可以通过建立较小的索引 (使用小字段) 来为排序使用,由于我们的业务查询必有时间段条件,固为时间段字段单独建立索引,由此带来了几秒的性能提升...3、 通过沟通,得到另一个优化方向,可以将前端分页组件异步加载。首先将数据列表展示出来,方便其它操作。前端调整逻辑,分别调用 2 次接口,获取数据接口、获取分页结果接口。...此种优化最终实现:列表数据加载 40 秒 其他优化思路 通过学习研究发现,mysql innodb 引擎在有索引、有 where 条件的情况下,count 速度并不慢,所以问题一样还出在

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    MySQL十二:索引分析

    将被标记为:DERIVED SUBQUERY 在SELECT或WHERE列表中包含了子查询 DERIVED 在FROM列表中包含的子查询被标记为DERIVED(衍生);MySQL会递归执行这些子查询...UNION RESULT 从UNION表获取结果的SELECT DEPENDENT SUBQUERY 在SELECT或WHERE列表中包含了子查询,子查询基于外层 UNCACHEABLE SUBQUREY...「filtered」 按表条件过滤的行百分比 如果是全表扫描,filtered 值代表满足 where 条件的行数占表总行数的百分比 如果是使用索引来执行查询,filtered 值代表从索引上取得数据后...三、覆盖索引 索引覆盖:「只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所 有列数据,无需回表,速度更快」 覆盖索引形式:,搜索的索引键中的字段恰好是查询的字段 实现索引覆盖最常见的方法就是:将被查询的字段,...单路排序:从磁盘查询所需的所有列数据,然后在内存排序将结果返回。 如果查询数据超出缓存 sort_buffer,会导致多次磁盘读取操作,并创建临时表,最后产生了多次IO,反而会增加负担。

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    MySQL学习笔记-基础介绍

    语法格式: //‘表名1’表示将获取到的记录查到哪个表中,‘表名2’表示从哪个表中查询记录 //‘列名列表1’表示为哪些列赋值,不设置表示所有列,‘列名列表2’表示从表中查询到哪些列的数据 insert...where 条件表达式 1、如果不使用where语句,则表示修改整个表中的数据 2、where需要指定需更新的行,set子句指定新值 3、每次只能修改一个表中的数据 4、可以同时把一列或多列、一个变量或多个变量放在一个表达式总...6.3.1 交叉连接查询 交叉查询是连接的最简单的类型,它不带where子句,返回被连接的两个或多个表所有数据行的笛卡尔积,返回结果集合中的数据行数等于第一个表中符合查询条件的数据行乘以第二个表中符合查询条件的数据行数...6.6、正则表达式查询 语法格式: 列名 regexp '匹配方式' 7、索引的使用 7.1、为什么使用索引 作用:主要是为了提高从表中检索数据的速度。...可以通过这几个字段进行查询,但是只有查询条件中使用了这些字段中的第一个字段时,索引才会被使用。 6、空间索引,使用 spatial 参数可以设置索引为空间索引。

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    MySQL查询优化-基于EXPLAIN

    如将主键置于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量 eqref:出现在要连接几个表的查询计划中,驱动表只返回一行数据,且这行数据是第二个表的主键或者唯一索引,且必须为 not null...indexmerge:表示查询使用了两个以上的索引,最后取交集或者并集,常见and ,or的条件使用了不同的索引,官方排序这个在refor_null之后,但是实际上由于要读取所有索引,性能可能大部分时间都不如...从表中仅使用索引树中的信息就能获取查询语句的列的信息, 而不必进行其他额外查找(seek)去读取实际的行记录。当查询的列是单个索引的部分的列时, 可以使用此策略。...对于具有用户定义的聚集索引的 InnoDB 表, 即使从Extra列中没有使用索引, 也可以使用该索引。...(需要添加合适的索引) using index 表示当前的查询条件都能够从索引树当中获取,不需要进行回表查询,即(索引覆盖)说明性能还可以,需要和type列当中的 index 进行区分。

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    如何巧用索引优化SQL语句性能?

    range:使用索引范围扫描index:全索引扫描ALL:全表扫描 possible_keys: 查询中可能使用的索引列表 key: 实际使用的索引。...,定位到子节点,再定位到叶子节点,从叶子节点中拿到聚簇索引的值 id2和id3;最后,到聚簇索引上遍历id2和id3,直到叶子节点上获取目标数据;最左前缀原则在日常的工作中,我们发现 查询条件比较多,比如上面的用户表...where a = ? and b = ? and c = ?where 条件中的字段都可以匹配索引,但是 where a = ?and c = ?...where条件中的a,c只有a 可以匹配 联合索引的a字段。...,最后结果id2,id3两条;然后,获取指向子节点的指针,定位到子节点,一直到叶子节点,接着比较第2个字段 sex='男',定位到 id2;最后,根据id2到聚簇索引上遍历,直到叶子节点上获取目标数据;

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    搞懂MySQL中的SQL优化,就靠这篇文章了

    主键的可比较性决定了主键的效率 再说顺序意义,仔细观察聚簇索引图示1的叶子节点,也就是最后一层,这是一个有序的页(图示中放在一块的数据称为一页)列表。...其他辅助索引每建立一个就会多一颗索引树,只是和图示一样叶子节点不存储数据 因此获取SQL查询数据应该从2个角度分析 从不同索引树角度 查询聚簇索引树 查询非聚簇索引树 从查询数据所在位置角度...如果查询条件不存在索引 由于没有索引,所以会去聚簇索引树的非叶子节点数据处进行全表扫描,逐个匹配,直至扫描完毕获取到数据返回 从聚簇索引中获取到的数据行,会加载到内存中,然后在进行 where其他条件的过滤...,最后才返回过滤后的数据, 这点告诉使用者:where条件中首个条件应尽量精确匹配(例如主键、高离散度索引列)数据。...离散度体现的开销 例如:在性别sex列表建立索引,然而sex值只有0和1。如果表中数据全是男或者全是女,优化器会觉得全表扫描会由于索引查询,毕竟不用从索引树的根节点逐个比较。

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    mysql学习总结04 — SQL数据操作

    '); 4.3 蠕虫复制 从已有数据中获取数据并插入到数据表中 基本语法:insert into (列表>) select */列表> from ; mysql> insert...> from ) as ; 7.4 where 从数据表获取数据的时候进行条件筛选,where通过运算符进行结果比较来判断数据,注意和后面的having区分 7.5 group by 分组...,此时 where 已执行完毕 having 在 group by 分组之后,可以使用聚合函数或字段别名 (where从表中取出数据,别名在数据进入内存后才有) 注意: having 在 group by...永远只保留第一个select语句对应的字段名 在联合查询中,如果要使用order by,那么对应的select语句必须使用括号括起来 order by 在联合查询中若要生效,必须配合使用 limit +...where子查询:子查询出现的位置在where条件中(标量、列、行子查询) from子查询:子查询出现的位置在from数据源中,做数据源(表子查询) 11.1 标量子查询 标量子查询:子查询结果是一个数据

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    NumPy 分割与搜索数组详解

    如果数组元素数量不足以满足分割要求,则会从末尾进行调整。np.array_split() 返回一个包含子数组的列表。...基本用法:np.where()语法:np.where(condition)condition:用于确定要查找的元素的布尔条件。功能:np.where() 逐个元素比较条件,并返回满足条件的元素的索引。...它返回一个元组,其中包含一个或多个数组,每个数组表示满足条件的元素的索引。...(index) # 输出: 3# 从右侧查找值 2 应插入的索引index = np.searchsorted(arr, 2, side='right')print(index) # 输出: 1练习使用...最后为了方便其他设备和平台的小伙伴观看往期文章:微信公众号搜索:Let us Coding,关注后即可获取最新文章推送看完如果觉得有帮助,欢迎点赞、收藏、关注

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    一步步实现 Redis 搜索引擎

    场景 大家如果是做后端开发的,想必都实现过列表查询的接口,当然有的查询条件很简单,一条 SQL 就搞定了,但有的查询条件极其复杂,再加上库表中设计的各种不合理,导致查询接口特别难写,然后加班什么的就不用说了...他发现小B在思路上是没问题的,将复杂条件拆分,计算各个子维度的结果集,最后将所有的子结果集进行一个汇总合并,得到最终想要的结果。...查询操作包括: 子类单选:直接根据条件 key,获取对应结果集; 子类多选:根据多个条件 Key,进行并集操作,获取对应结果集; 最终结果:将获取的所有子类结果集进行交集操作,得到最终结果; 这其实就是所谓的反向索引...这里会发现,漏了一个价格的条件。从需求中可知,价格条件是个区间,并且是无穷举的。所以上述的这种穷举条件的 Key-Value 方式是做不到的。...通过使用MULTI命令,开启一个事务,将 Redis 的多次操作放在一个事务中,最后通过EXEC来进行原子性执行(注意:这里所谓的事务,只是将多个操作在一次连接中执行,如果执行过程中遇到失败,是不会回滚的

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    【mysql系列】细谈explain执行计划之“谜”

    因为只匹配一行数据,所以如果将主键置于where列表中,mysql能将该查询转换为一个常量 3.eq_ref:唯一性索引扫描,对于每个索引键,表中只有一条记录与之匹配。...4、Using where :表明使用where过滤 5、using join buffer:使用了连接缓存 6、impossible where:where子句的值总是false,不能用来获取任何元组...如果将主键置于where列表中,mysql就能将该查询转换为一个const。 ? where 语句中使用主键索引作为条件。...Using where Using index Extra显示Using whre Using index,表示查询的列被索引列覆盖,并且where筛选条件是索引列之一,但不是最左原则中第一个索引,常出现在联合索引场景...Using index condition Extra显示Using index condition与Using where类似,查询的列不完全被索引列覆盖,where条件中是一个前导列的范围。

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    数据库如何解析执行SQL

    例如优化器可以通过一些简单的代数变换将where条件转换成另一种等价形式。静态优化不依赖于特别的数值,如where条件中带入的一些常数等。...在优化器生成执行计划的时候就可以利用这一点,在B-tree索引中,优化器会讲这个表达式最为一个常数对待。类似的,如果要查找一个最大值,也只需要读取B-tree索引的最后一个记录。...从字面意思可以看出,它表示优化器已经从执行计划中移除了该表,并以一个常数取而代之。...在MySQL中这点是不成立的,MySQL将in()列表中的数据先进行排序,然后通过二分查找的方式来确定列表中的值是否满足条件,这是一个o(log n)复杂度的操作,等价转换成or的查询的复杂度为o(n)...实际上,MySQL在优化阶段就为每个表创建了一个handler实例,优化器根据这些实例的接口可以获取表的相关信息,包括表的所有列名、索引统计信息等。 最后,交给执行器去具体执行该查询语句。

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    MySQL Access Method 访问方法简述

    )所以这里:步骤1:使用二级索引定位记录的阶段,也就是根据条件 key1 = 'abc' 从 idx_key1 索引代表的 B+ 树中找 到对应的二级索引记录。...也就是说一个使用到索引的搜索条件和没 有使用该索引的搜索条件使用 OR 连接起来后是无法使用该索引的。...按照上一步生成的 id 值列表进行回表操作,也就是从聚簇索引中把指定 id 值的完整用户记录取出来,返回给用户。...优化器只有在单独根 据搜索条件从某个二级索引中获取的记录数比较少,通过 Union 索引合并后进行访问的代价比全表扫描更小时才 会使用 Union 索引合并。...比如:SELECT * FROM single_table WHERE key1 'z'先根据 key1 条件从 idx_key1 二级索引总获取记录,并按照记录的主键值进行排序再根据

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    ④【数据查询】MySQL查询语句,拿来即用。

    字段列表 ORDER BY 排序字段列表 排序规则 LIMIT 分页参数 查询表 ==> 分组前条件过滤 ==> 分组 ==> 分组后条件过滤 ==> 获取哪些字段 ==> 按照字段排序 ==>...或者(多个条件任意一个成立) NOT或!...判断条件不同:where不能使用聚合函数进行操作,而having可以 -- 演示 -- 根据性别分组,统计男性员工和女性员工的数量 -- 性别字段:sex SELECT sex,COUNT(*) FROM...分页查询 DQL - 分页查询: 对查询进行分页: SELECT 字段列表 FROM 表名 LIMIT 起始索引,查询记录数; 注意: ①起始索引从0开始,起始索引 = (查询页码 - 1)* 每页显示的查询记录数...②分页查询在不同的数据库中实现方式不同,MySQL是LIMIT ③如果查询的是第一页数据,可以省略起始索引,直接LIMIT 10

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    MySQL-多表操作

    除此之外,若要对联合查询的记录进行排序等操作,需要使用圆括号“()”包裹每- -个SELECT语句,在SELECT语句内或在联合查询的最后添加ORDER BY语句。...此时可以使用WHERE完成条件的限定,效果与ON一样。但由于WHERE是限定已全部查询出来的记录,那么在数据量很大的情况下,此操作会浪费很多性能,所以此处推荐使用ON实现内连接的条件匹配。...外连接与内连接的区别是,内连接只能获取符合连接条件的记录,而外连接不仅可以获取符合连接条件的记录,还可以保留主表与从表不能匹配的记录。 右连接查询正好与左连接相反。...➢SQL语句首先会执行子查询中的语句。 ➢然后再将返回的结果作为外层SQL语句的过滤条件。 ➢当遇到同一个SQL语句中含有多层子查询时,它们执行的顺序是从最里层的子查询开始执行。...语法中第一行的参数“index_ col_ name, …”表示从表中外键名称列表。.

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    如何正确的使用 order by

    1.2 查询过程剖析 根据已有的知识,birth_city 字段出现在where条件中,我们在该字段上建立索引能加快访问速度。...从索引birth_city获取下一个满足条件的记录id。 重复步骤3,4 直到不满足查询条件为止。 现在sort_buffer 中已经存放了满足条件的数据,然后按照字段name 进行排序。...从索引birth_city获取下一个满足条件的记录id。 重复步骤3,4 直到不满足查询条件为止。 现在sort_buffer 中已经存放了满足条件的数据,然后按照字段name 进行排序。...对排序结果取前1000行数据,获取主键id的列表。 使用步骤7获取的主键id的列表,返回数据库中,获取完整的记录。 上述过程称为rowid排序 3....从索引city_user获取下一个满足条件的记录id。 重复步骤2,3直到获得1000条记录为止。

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    从 12s 到 200ms,MySQL 两千万订单数据 6 种深度分页优化全解析

    监控系统发出刺耳的警报:订单查询接口响应时间从200ms 飙升到 12 秒,数据库 CPU 利用率突破 90%。 发现事故根源竟是一个看似平常的查询——用户中心的历史订单分页查询。...SELECT * FROM orders WhERE user_id = 'Chaya' ORDER BY create_time DESC LIMIT 19980, 20; 执行流程解析: 使用联合索引...实现原理:基于有序且唯一的字段(如自增主键 ID),通过记录上一页最后一条记录的标识(如主键 ID),将WHERE条件与索引结合,跳过已查询数据。...这个问题问得好,我们可以设计订单列表和详情页,通过上述方案做订单列表的分页查询;点击详情页的时候,在使用订单 id 查询订单。 分区表 实现原理:将大表按时间或哈希值水平拆分。...或者我们可把数据全量同步到 Hbase 中查询,在 Hbase 中查询完整的数据。 最后,也向大家介绍下我的新书《Redis 高手心法》。

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    我用Redis实现了一个轻量级的搜索引擎!

    他发现小 B 在思路上是没问题的,将复杂条件拆分,计算各个子维度的结果集,最后将所有的子结果集进行一个汇总合并,得到最终想要的结果。...这里每个条件都事先将计算好的结果集 ID 存入对应的 Key 中,选用的数据结构是集合(Set)。 查询操作包括: 子类单选:直接根据条件 Key,获取对应结果集。...子类多选:根据多个条件 Key,进行并集操作,获取对应结果集。 最终结果:将获取的所有子类结果集进行交集操作,得到最终结果。 这其实就是所谓的反向索引。这里会发现,漏了一个价格的条件。...从需求中可知,价格条件是个区间,并且是无穷举的。 所以上述的这种穷举条件的 Key-Value 方式是做不到的。...通过使用 MULTI 命令,开启一个事务,将 Redis 的多次操作放在一个事务中,最后通过 EXEC 来进行原子性执行。

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    千万级数据深分页查询SQL性能优化实践

    同时为了方便查询粉丝列表,同一个业务对象的所有粉丝都会路由到同一张表中,每个表的数据量都能够达到 2 亿+。...但是考虑到上一个查询方案只有最后一页才会查询超时,前N-1页查询根本用不到 minId 作为区间限制。所以当表中数据量很大时,通常从第一页到最后一页查询之间会存在一定的时间差。...,可以单独设置超时时间; 3.如果缓存minId不为空,则在查询sql中拼接查询条件id >={minId},从而保证查询最后一页时不会超时。...但是在上述方案中,如果表中的数据量达到上亿级别时,第二步的异步获取minId任务还是会存在超时的风险,从而导致查询最后一页粉丝列表出现超时。...以下是总结的几条SQL优化建议: 3.1 查询条件一定要有索引 索引主要分为两大类,聚簇索引和非聚簇索引,可以通过 explain 查看 sql 执行计划判断查询是否使用了索引。

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