作者：小小猿爱嘻嘻 wukong.com/question/6749061190594330891/ 最常见的方式就是为字段设置主键或唯一索引，当插入重复数据时，抛出错误，程序终止，但这会给后续处理带来麻烦...03 replace into 即插入数据时，如果数据存在，则删除再插入，前提条件同上，插入的数据字段需要设置主键或唯一索引，测试SQL语句如下，当插入本条记录时，MySQL数据库会首先检索已有数据（idx_username...索引），如果存在，则先删除旧数据，然后再插入，如果不存在，则直接插入： ?...，这种方式适合于插入的数据字段没有设置主键或唯一索引，当插入一条数据时，首先判断MySQL数据库中是否存在这条数据，如果不存在，则正常插入，如果存在，则忽略： ?...目前，就分享这4种MySQL处理重复数据的方式吧，前3种方式适合字段设置了主键或唯一索引，最后一种方式则没有此限制，只要你熟悉一下使用过程，很快就能掌握的，网上也有相关资料和教程，介绍的非常详细，感兴趣的话
参考答案： Array.prototype.distinct = function() { var ret = []; for (var i =...
生成一个长度为5的空数组arr。 生成一个（2－32）之间的随机整数rand。...把随机数rand插入到数组arr内，如果数组arr内已存在与rand相同的数字，则重新生成随机数rand并插入到arr内[需要使用递归实现，不能使用for/while等循环] 最终输出一个长度为5，且内容不重复的数组...arr[index]=randomNumber(arr); return nArr(length,arr); } 错误学习 Math.floor(Math.random()*31+2); 这样的写法是不严谨的...，俺学习到了 (●’◡’●) 取范围区间值应该这样写： Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min; 原因如下： // 在 2 - 5 区间内生成随机数...= 2, max = 5; var result = Math.max(min, Math.ceil(Math.random() * max)); // 参数一 p1 恒等于2 // 参数二 p2 在
如图6所示，首先T1在表t中插入v1和v2两条记录，在其提交之前，查询事务T2开始执行。...如果xmin在该数组中，或者xmin的值大于该数组中事务号的最大值（事务号是全局递增发放的），那么该xmin事务一定在该查询事务开始之后才会提交，因此对于查询事务不可见；如果xmin不在该数组中，或者小于该数组中事务号的最小值...其中，读操作是指事务开始时拷贝数组内容获取快照的操作，写操作是指事务开始时将事务信息加入到该数组中以及事务结束时将事务信息从该数组中移除的操作。...§ 幻读，指在同一个事务内，先后两次执行的、谓词条件相同的范围查询，返回的结果不同（并发写事务插入了新的记录）。 隔离级别越高，在一个事务执行过程中，它能“感知”到的并发事务的影响越小。...，只有T2，因此可以查询到T 1插入的记录v1；同理，在第三条查询开始时，第三次获取快照，T1和T2均已经提交，它们都不在第三条语句的快照中，因此可以查询到它们插入的记录v1和v2。
当插入一个元素时，将其数据通过k个哈希函数转换成k个哈希值，这k个哈希值将作为比特数组的下标，并将数组中的对应下标的值置为1。...当然在设计哈希函数时，也应该尽量满足均匀分布。 在比特数组长度m的布隆过滤器中插入一个元素，它的其中一个哈希函数会将某个特定的比特置为1。因此，在插入元素后，该比特仍然为 0 的概率是： ?...爬虫重复 URL 检测 试想一下，百度是一个爬虫，它会定时搜集各大网站的信息，文章，那么它是如何保证爬取到文章信息不重复，它会将 URL 存放到布隆过滤器中，每次爬取之前先从布隆过滤器中判断这个 URL...防止缓存穿透 缓存穿透是指查询一条数据库和缓存都没有的一条数据，就会一直查询数据库，对数据库的访问压力会一直增大。 布隆过滤器在解决缓存穿透的问题效果也是很好，这里不再细说，后续文章会写。...综上两个结论，在创建布隆过滤器的时候，确定p值和m值很重要。 总结 至此，布隆过滤器的知识介绍到这里。
比特数组均初始化为0，所有哈希函数都可以分别把输入数据尽量均匀地散列。 当插入一个元素时，将其数据通过k个哈希函数转换成k个哈希值，这k个哈希值将作为比特数组的下标，并将数组中的对应下标的值置为1。...因为你删除的元素的哈希值可能和集合中的某个元素的哈希值有相同的，一旦删除了这个元素会导致其他的元素也被删除。 下图示出一个m=18, k=3的布隆过滤器示例。...当然在设计哈希函数时，也应该尽量满足均匀分布。 在位数组长度m的布隆过滤器中插入一个元素，它的其中一个哈希函数会将某个特定的比特置为1。...爬虫重复 URL 检测 试想一下，百度是一个爬虫，它会定时搜集各大网站的信息，文章，那么它是如何保证爬取到文章信息不重复，它会将 URL 存放到布隆过滤器中，每次爬取之前先从布隆过滤器中判断这个 URL...防止缓存穿透 缓存穿透是指查询一条数据库和缓存都没有的一条数据，就会一直查询数据库，对数据库的访问压力会一直增大。 布隆过滤器在解决缓存穿透的问题效果也是很好，这里不再细说，后续文章会写。
传统关系型数据库，遵循三大范式。即原子性、唯一性、每列与主键直接关联性。但是后来人们慢慢发现，不要把这些数据分散到多个表、节点或实体中，将这些信息收集到一个非规范化（也就是文档）的结构中会更有意义。...和 $；键不能重复。 文档的值可以是任意的MongoDB支持的类型。 MongoDB的键值对不但区分类型，而且区分大小写，并且是有序的。"3" 和 3 表示不同的值。"...如果在执行批量插入的过程中有一个文档插入失败，那么在这个文档之前的所有文档都会成功插入到集合中，而这个文档以及之后的所有文档全部插入失败。...{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素 {"$pop":{"key":-1}} 则从头部删除。 $pull（针对数组） -- $pull 删除数组中满足条件的元素。...） -- $addToSet添加值到一个数组中去，如果数组中已经存在该值那么将不会有任何的操作。
例：我们在操作数据库时，事务提交或者回滚都会直接改变数据库中的值。...隔离性引发的并发问题 1）脏读：B事务读取到了A事务尚未提交的数据； 2）不可重复读：B事务读到了A事务已经提交的数据，即B事务在A事务提交之前和提交之后读取到的数据内容不一致（AB事务操作的是同一条数据...Delete undo log：删除一条记录时，至少要把这条记录中的内容都记下来，这样之后回滚时再把由这些内容组成的记录插入到表中就好了。...★很多人以为undo log用于将数据库物理的恢复到执行语句或者事务之前的样子，其实并非如此，undo log是逻辑日志，只是将数据库逻辑的恢复到原来的样子。...Read View就是事务进行快照读（普通select查询）操作的时候生产的一致性读视图，在该事务执行的快照读的那一刻，会生成数据库系统当前的一个快照，它由执行查询时所有未提交的事务id数组（数组里最小的
执行 B 窗口的第三行，去删除 name 为 zhangsan 的记录，这个时候删除就会出问题，虽然在 B 窗口中可以查询到 zhangsan，但是这条记录还没有提交，是因为脏读的原因才看到了，所以是没法删除的...如果这个值小于数组中的最小值，说明当我们开启当前事务的时候，这行数据修改所涉及到的事务已经提交了，当前数据行是可见的。...如果这个值大于数组中的最大值，说明这行数据是我们在开启事务之后，还没有提交的时候，有另外一个会话也开启了事务，并且修改了这行数据，那么此时这行数据就是不可见的。...如果这个值的大小介于数组中最大值最小值之间（闭区间），且该值不在数组中，说明这也是一个已经提交的事务修改的数据，这是可见的。...如果这个值的大小介于数组中最大值最小值之间（闭区间），且该值在数组中（不等于当前事务 id），说明这是一个未提交的事务修改的数据，不可见。
{"_id":2}]) 不能在单词请求中将多个文档批量插入多个集合中 如果在执行批量插入的过程中有一个文档插入失败，那么在该文档之前的所有文档都会成功插入，这个文档之后的文档都会插入失败 插入文档的..._id不能重复 在批量插入遇到错误时，可以使用continueOnError选项忽略错误并继续执行后续插入，但在shell中并不支持，在驱动中可以执行 插入校验 mongo只对数据进行最基本的检查，检查文档的基本结构...可以在清理元素之前使用$sort，只要向数组中添加子对象就需要清理 db.blog.update( { "_id":ObjectId("5ace2559f02a40eb6148fc34...不能只将slice或者sort和push配合使用，且必须使用each 将数组作为数据集使用 如果想将数组作为数据集使用，保证数组内的元素不会重复。可以使用$ne实现。..."todo":"xxx" } } ) 删除todo等于xxx的文档 基于位置的数组修改器 若时数组中有多个值，我们只想对其中的一部分进行操作，有另种方式 通过位置 增加第一个评论的投票数量
数组常用的场景有：从数据库里读取雇员的信息存储为EmployeeDetail[ ];把一个字符串转换并存储到一个字节数组中便于操作和处理等等。尽量把数组封装在一个类里，防止数据被错误的操作弄乱。...队列： 队列和堆栈有些相似，不同之处在于在队列里第一个插入的元素也是第一个被删除的元素（即是先进先出）。...例如，可以用单向链表和双向链表来实现堆栈和队列，因为链表的两端都是可以进行插入和删除的动作的。当然，也会有在链表的中间频繁插入和删除节点的场景。...，它的值是可以有重复的，Set中存储的数据是无序的，且不允许有重复，但元素在集合中的位置由元素的 hashcode 决定，位置是固定的（Set 集合根据 hashcode 来进行数据的存储，所以位置是固定的...链表增删快，查找慢；ArrayList：基于数组实现，非线程安全的，效率高，便于索引，但不便于插入删除；Vector：基于数组实现，线程安全的，效率低）。
这使得在列表的开头或结尾插入、删除元素非常快，时间复杂度为O(1)。...而对于非尾部的插入和删除操作，需要移动后面的所有元素，时间复杂度也是O(n)。 LinkedList：对于非首尾的插入和删除操作，需要从头部或尾部遍历到相应的位置，时间复杂度为O(n)。...需要注意的是，由于ArrayList底层使用数组实现，所以在插入或删除元素时，需要将后续的元素进行移动，这可能会影响性能，特别是当ArrayList中的元素数量很大时。...因此，在需要频繁进行插入和删除操作的场景下，可能需要考虑使用LinkedList等其他数据结构来替代ArrayList。 ArrayList 是线程安全的吗？...它基于链表实现，插入和删除元素的操作只需要调整节点的指针，因此在插入和删除操作上具有较高的性能。当需要频繁进行插入和删除操作，或者集合大小经常改变时，可以考虑使用LinkedList。
②、ArrayList 如果增删的是数组的尾部，直接插入或者删除就可以了，时间复杂度是 O(1)；如果 add 的时候涉及到扩容，时间复杂度会提升到 O(n)。...如果是在链表的头部插入或者删除，时间复杂度是 O(1)；如果是在链表的中间插入或者删除，时间复杂度是 O(n)，因为需要遍历链表找到插入位置；如果是在链表的尾部插入或者删除，时间复杂度是 O(1)。...使用 JDBC 操作数据库通常涉及以下步骤： 1. 加载数据库驱动 在与数据库建立连接之前，首先需要通过Class.forName()方法加载对应的数据库驱动。...其本质是通过 AOP 功能，对方法前后进行拦截，将事务处理的功能编织到拦截的方法中，也就是在目标方法开始之前启动一个事务，在目标方法执行完之后根据执行情况提交或者回滚事务。...当对表进行插入、删除或更新操作时，不仅要修改表中的数据，还需要同步更新索引，以保证索引的有序性和准确性。这个过程中可能涉及到的操作包括：分裂、旋转。
，交换左右指针所指向的元素 5，重复3，4，直到左指针超过右指针，此时，比基准小的值就都会放在基准的左边，比基准大的值会出现在基准的右边 6，然后分别对基准的左右两边重复以上的操作，直到数组完全排序 注意这里的基准该如何选择...当几何扩容时，会创建更大的数组，并把原数组复制到新数组。ArrayList支持对元素的快速随机访问，但插入与删除速度很慢。...TreeSet通过TreeMap实现的，添加元素到集合时按照比较规则将其插入合适的位置，保证插入后的集合仍然有序。 Map 是一个键值对集合，存储键、值和之间的映射。...插入和删除操作的效率不同： ArrayList在尾部的插入和删除操作效率较高，但在中间或开头的插入和删除操作效率较低，需要移动元素。...索引的作用是加快查询操作的速度，通过使用索引，可以减少数据库的扫描和比较操作，从而提高查询的效率。但是索引也会占用额外的存储空间，并且在插入、更新和删除操作时需要维护索引，会增加写操作的开销。
今天先来看一下在数据库里面频繁被使用，以及数据结构中也会经常涉及到的哈希表。...Hash Table 概念 Hash Table 是一个无序的 key 到 value 的映射实现，它使用一个哈希函数计算数据存储到数组中（槽位）的位置，并且平均情况下，能够在 O(1) 的时间内访问元素...其基本思路是如果映射之后的 key 存储的位置已经被占用了，那么它会依次遍历数组，直到找到一个空闲的位置插入数据。 如下，新插入的数据 E 通过计算后，其位置在 A 的位置。...删除一般有两种做法，一是直接在删除的位置设置一个墓碑值，表示其已被删除，二是移动其他的元素来填充删除的位置，这种方式并不常用。...然后对 A 再计算哈希值，如果 A 在哈希表 2 中没有冲突，则直接将 A 插入到哈希表 2 中。
可重复读：X1、X2 都是 22，A 开启的时刻值是 22，那么在 A 的整个过程中，它的值都是 22。...我在极客时间丁奇老师的课上找到了答案： 实际上，数据库里面会创建一个视图，访问的时候以视图的逻辑结果为准。在 “可重复读” 隔离级别下，这个视图是在事务启动时创建的，整个事务存在期间都用这个视图。...所以，当你的系统需要把数据库从 Oracle 迁移到 MySQL 时，请把级别设置成与搬迁之前的（读提交）一致，避免出现不可预测的问题。...log 可以在事务提交后直接删除而不需要进行 purge 操作。...purge 的主要任务是将数据库中已经 mark del 的数据删除，另外也会批量回收 undo pages 所以，插入数据时。它的初始状态是这样的： ?
，避免重复插入，根据实际需求设置其他条件和参数 success: () => {}, fail: (err) => { console.error('删除记录失败',...注意：在创建集合之前，需要确保该集合的名称在数据库中是唯一的，否则会报错。另外，创建集合可能会消耗一定的时间和资源，需要根据实际情况进行权衡。...在微信小程序云开发API数据库中，我们可以删除不再需要的集合，以便释放存储空间和优化数据库结构。本文将通过案例和代码的方式，详细介绍微信小程序云开发API数据库的删除集合方法。...在需要删除集合的页面中，引入云开发数据库组件。...注意：在删除集合之前，需要确保该集合中没有重要的数据或备份信息。另外，删除集合可能会消耗一定的时间和资源，需要根据实际情况进行权衡。
dictionary插入元素的关键就是元素应该插入到entries数组的什么地方，如何在删改查时快速定位到元素。...碰撞完成插入数据时会在dictionary里在没有空位的情况下数据是会顺序插入到entries里的，即buckets[y]的值在这种情况下会更新为count的值，在有空位的情况下会优先插入到空位中（这与...所以在扩容时bukets及entries的长度都会变成7，需要在意的是，entries的值是直接复制到新数组后面仅对next做了更新。...]他的值是0，表示key：“1”没在集合里没有碰撞，直接插入就可以，之前都是直接插入在entries[_count]下的，不过这次_freeList=2,所以它会先使用空位完成插入，插入完成后将_freeList...Dictionary当然除了在泛型上的优势外，由于使用了2个数组维护数据，数据利用率更高，查找，插入，删除都会更快（原因上文其实都有对比提到）。
字段中存在大量重复数据，不需要创建索引，比如性别字段，只有男女，如果数据库表中，男女的记录分布均匀，那么无论搜索哪个值都可能得到一半的数据。...数据库和缓存的一致性如何保证 对于读数据，我会选择旁路缓存策略，如果 cache 不命中，会从 db 加载数据到 cache。 对于写数据，我会选择更新 db 后，再删除缓存。...也就是说，同一个叶子节点内的各个数据是按主键顺序存放的，因此，每当有一条新的数据插入时，数据库会根据主键将其插入到对应的叶子节点中。...如果我们使用非自增主键，由于每次插入主键的索引值都是随机的，因此每次插入新的数据时，就可能会插入到现有数据页中间的某个位置，这将不得不移动其它数据来满足新数据的插入，甚至需要从一个页面复制数据到另外一个页面...从任一节点到其每个叶子节点的所有路径都包含相同数目的黑色节点。 红黑树的自平衡性质可以保证在进行插入、删除等操作后，树的高度保持在O(log n)内，从而保持了较高的查找、插入和删除效率。
一致性 事务的执行不能破坏数据库的完整性和一致性，一个事务在执行之前和执行之后，数据库都必须处于一致性状态。...这两个列，一个保存了行的创建时间，一个保存行的过期时间（或删除时间）。当然存储的并不是实际的时间值，而是系统版本号（system version number)。...行的删除版本要么未定义，要么大于当前事务版本号。这可以确保事务读取到的行，在事务开始之前未被删除。...UPDATE InnoDB为插入一行新记录，保存当前系统版本号作为行版本号，同时保存当前系统版本号到原来的行作为行删除标识 事务对一条记录的修改，会导致该记录的undo log成为一条记录版本线性表(链表...为演示，插入提交后，该undo log被删除 二、 现在来了一个事务1对该记录的name做出了修改，改为Tom 在事务1修改该行(记录)数据时，数据库会先对该行加排他锁 然后把该行数据拷贝到undo log
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