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谈谈SQL语句中优化技巧

php 开发中,代码写来写去功能无非连接数据库,进行增删改查,日常开发中如何优化我们所写 sql 语句呢? 1、应尽量避免 where 子句中使用!...3、应尽量避免 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以 num 上设置默认值...0,确保表中 num 列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0  4、尽量避免 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...26、使用基于游标的方法或临时表方法之前,应先寻找基于集解决方案来解决问题,基于集方法通常更有效。  27、与临时表一样,游标并不是不可使用。...沈唁志|一个PHPer成长之路! 原创文章采用CC BY-NC-SA 4.0协议进行许可,转载请注明:转载自:谈谈SQL语句中优化技巧

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由于查询语句中日期格式引起问题

我这边有一个系统,一个环境下运行完全正常,但迁到另外一个环境后,其中一个查询功能就莫名其妙出现了问题,我通过检查,发现有一个很复杂查询语句,一个数据库环境下查询完全正常,另外一个环境下查询就出问题了...我首先就怀疑是数据库环境问题,但检查发现,两边数据库环境都是oracle817。其次我又怀疑是由于数据库中数据引起问题,后来检查发现数据没有问题。...这样我就开始怀疑可能查询语句写法有问题了,但是为什么会在一个数据库环境可以,另外一个数据库环境又不可以呢?...这样我就开始对这个复杂查询语句进行一句一句检查,最后终于发现,语句是查询条件中日期比较一边使用了日期格式,一边使用了字符串格式,下面给个简单例子: select * from tab a where...a.testDate > ‘2005-11-27’; 上面语句中,我假定了表tabtestDate字段是Date格式,像上面这样已经语句,在有些环境下可能不会出错,有些环境就会出错了,因为oracle

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delphi去掉字段前后引号_Delphi编程SQL语句中引号(‘)、quotedstr()、(”)、format()SQL语句中用法…

Delphi编程SQL语句中引号(‘)、quotedstr()、(”)、format()SQL语句中用法 (2011-06-23 12:14:13) 标签: delphi编程 sql语句引号...quotedstr 总结一下SQL语句中引号(‘)、quotedstr()、(”)、format()SQL语句中用法以 及SQL语句中日期格式表示(#)、(”) Delphi中进行字符变量连接相加时单引号用...虽然可能在引赋初值某些情况下不对 AnIntStr:string=’456′; AStr:string=’abc’; AFieldName: string=’字符型编号’; ATableName: string...整型编号=’+Inttostr(AnInt); 传到数据库服务器为: select 字符型编号 from YourTable where 字符型编号=’abc’ and 整型编号=123 2,Delphi语句中日期表示...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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浅谈pymysql查询语句中带有in时传递参数问题

from img_url_table where id in %s" cs.execute(sql, (img_ids, )) # 直接传递元组包裹列表即可 补充知识:Python将多行数据处理成SQL语句中...where条件in(‘ ‘,’ ‘,’ ‘)数据 在工作中有时需要查询上万行指定数据,就会用到SQL语句中 select * from table1 where table1.name in (‘...‘ , ‘ ‘ ) 条件查询,所以自己写了个小小Python脚本来处理这多行数据,废话不多说,上代码: 初级代码: old_data = open("old_data.txt","r") new_data...不足:处理后数据应去掉最后一个逗号,这样才是最完整SQL语句符合where in()条件数据。...以上这篇浅谈pymysql查询语句中带有in时传递参数问题就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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MYSQL因IN范围太大导致索引失效问题

当初写这个SQL开发人员,本意是想按天统计当下所有门店一个销量情况,但是错就错,他先在外层将所有区域查出来,再放到统计SQLIN语句里面,这样就会导致索引失效。  ...整个系统中有2w多个门店,而这个定时任务就是要每天把所有的门店都跑一下,所以说sotre_id in 就是把所有的storeId都放进来了。...a.store_id in (select store_id from store_table where is_del = 0) group by a.sku_id,a.store_id MySQL中IN数据范围不同导致索引使用不同...range:范围扫描(有范围索引扫描,相对于index全表扫描,他有范围限制,因此要优于index) index:索引树扫描(另一种形式全表扫描,只不过他扫描方式是按照索引顺序) ALL:全表扫描...当IN范围继续扩大时: 结果:type:all,没有走索引了,而是全表扫描。 结论:IN肯定会走索引,但是当IN取值范围较大时会导致索引失效,走全表扫描。

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关于DC电源模块输入电压范围问题

BOSHIDA 关于DC电源模块输入电压范围问题DC电源模块是一种将交流电转换为直流电设备,它非常常见且广泛应用于电子设备、通讯设备、工业自动化等领域。...而其输入电压范围则指直流电源所能承受最小和最大输入电压值之间范围,因为直流电源输入电压不在指定范围内时会出现工作不正常情况,甚至还可能损坏直流电源。...图片通常情况下,DC电源模块输入电压范围是写在产品规格书上。例如,一款12V DC电源模块输入电压范围为DC 8-35V,这意味着该模块可以输入电压为8V-35V范围内正常工作。...因此,选购DC电源模块时,我们需要根据实际需求选择适合自己输入电压范围。DC电源模块输入电压范围是影响其稳定性和适用范围重要因素,需要特别关注。...使用和选购DC电源模块时,我们应该了解其输入电压范围,并选择适合自己产品。

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关于大小端和数据存取及范围问题

目录 大小端 如何理解 注意 基本概念 如何影响数据存储 如何存取 以小端为例 总结 取值范围 对于-128理解 为什么存是补码 ---- 大小端 数据在内存存入有大小端之分 如何理解...吃鸡蛋:对于吃鸡蛋从大一端还是小一端这件事情,没有一定合理说法 不通电脑硬件厂商选择不同  注意 无论如何放,以同条件去取,都可以!  ...基本概念  记忆:小小小(成为小端),其他是大端 如何影响数据存储 大小端存储方案本质是数据和空间按照字节为单位一种映射关系  注:并不影响用户使用 一个字节是不考虑大小端!...如何存取 以小端为例  总结 1.先看大小端 2.再看自身类型(signed/unsigned) 取值范围 signed(有符号) char:范围是-128—127  对于-128理解 半计算半规定一种方式... unsigned char:0—2^8-1 所谓特定数据类型,能表示多少个数据,取决于多个比特位对应排列组合个数 为什么存是补码

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第一个可以条件语句中使用原生hook诞生了

10月13日first-class-support-for-promises RFC[1]中,介绍了一种新hook —— use。 use什么?就是use,这个hook就叫use。...这也是第一个: 可以条件语句中书写hook 可以在其他hook回调中书写hook 本文来聊聊这个特殊hook。...当前,use应用场景局限「包裹promise」。...服务端组件与客户端组件都是React组件,但前者服务端渲染(SSR),后者客户端渲染(CSR),如果都用async await,不太容易从代码层面区分两者。...总结 use是一个「读取异步数据原语」,他出现是为了规范React客户端处理异步数据方式。 既然是原语,那么他功能就很底层,比如不包括请求缓存功能(由cache处理)。

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使用 gosec 检查 Go 代码中安全问题

这些缺陷可能会因为语言本身缺陷加上程序员编码不当而产生,例如,C 代码中内存安全问题。 无论它们出现原因是什么,安全问题都应该在开发过程早期修复,以免封装好软件中出现。...传统意义上,linter 更注重检查代码中编码问题、bug、代码风格之类问题,它们可能不会发现代码中安全问题。...例如,Coverity 是一个很流行工具,它可以帮助寻找 C/C++ 代码中问题。然而,也有一些工具专门用来检查源码中安全问题。例如,Bandit 可以检查 Python 代码中安全缺陷。...关于误判 开始检查代码之前,我想先分享几条基本原则。默认情况下,静态检查工具会基于一系列规则对测试代码进行分析,并报告出它们发现所有问题。这是否意味着工具报出来每一个问题都需要修复?非也。...这里,gosec 报出了一个可能需要你检查目录权限是否安全问题

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MySQLConsul服务中健康检查逻辑

这是学习笔记第 2090 篇文章 MySQLConsul方向开始要大规模推广时候,一直感觉健康检查部分还是不够严谨,虽然感觉是,但是总体逻辑上看也没什么硬伤,就暂时搁置了下来,最近业务推广和普及...,一旦逻辑出现漏洞或者不严谨,则是一种很被动局面,所以我们开始梳理清晰完整检查逻辑,我对这个部分要求是能够输出一个清晰可见逻辑关系图,经得起推敲,一目了然,这样才算是心里踏实。...Consul服务中,健康检查逻辑应该是DBA侧集成最重要一个环节了,总体来说,有两类需求,一类是数据写入,一类是读写分离,对于这两个类别,读写分离部分有点特别,可以拆分成两个场景,第一个场景是只在从库可读...要实现这个功能,我们需要首先理清楚第一个概念,数据库角色怎么判断,数据库角色在这里我取舍了Relay状况(Relay目前不适合Consul服务注册),把角色分为了Master,Slave和Error...有了第一层保证,第二层域名服务注册就会容易一些,这里我分为了选项Check_option,如果数据库角色为Master并且Check_Option为Write则提示写域名注册成功,否则为失败。

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Java单例模式中双重检查问题

双重检查锁定问题是:并不能保证它会在单处理器或多处理器计算机上顺利运行。 双重检查锁定失败问题并不归咎于 JVM 中实现 bug,而是归咎于 Java 平台内存模型。...但是试图使用 volatile 来修正双重检查锁定问题,会产生以下两个问题: 这里问题不是有关顺序一致性,而是代码被移动了,不是重新排序。...使用 volatile 和 64 位变量原子数还有另外一些问题,但这已超出了本文讨论范围。有关此主题更多信息,请参阅 参考资料。...结束 为避免单例中代价高昂同步,程序员非常聪明地发明了双重检查锁定习语。不幸是,鉴于当前内存模型原因,该习语尚未得到广泛使用,就明显成为了一种不安全编程结构。...重定义脆弱内存模型这一领域工作正在进行中。尽管如此,即使是新提议内存模型中,双重检查锁定也是无效。对此问题最佳解决方案是接受同步或者使用一个 static field。

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AI创新赛道啃下最硬骨头:中科凡抢滩NLP蓝海

再加上,行业顶尖团队和技术储备对整个行业技术人才天然“吸引力”,不断壮大团队让中科凡算法或技术层面持续突破、领导行业,以创新企业身份获得了不可忽视NLP技术话语权,甚至技术层面一定程度上代表着行业发展走向...…… 如果说这些技术优势是中科凡布局NLP领域生产机器,那么NLP基础生产资料——语料数据方面,中科凡也有着行业最充足准备,极具创新精神的人才团队不断推动着中科凡领先数据优势进一步夯实...而中科凡客观上所组建的人才体系“中台”结构,就成为其NLP领域积蓄粮草重要表现方式,不同特性的人才相互协同推动中科凡实现高效垂直场景拓展。...对NLP而言,就是不断挖掘NLP技术价值潜力同时,不满足于市面既有的创新、业务框架,不断融入新发展元素拉升发展天花板。 中科凡NLP领域自出机杼,表现在两个方面。...该平台与“信译”产品技术能力相结合,将原本面向B端客户翻译学习方案和辅助翻译技术通过平台化方式惠及更广泛的人群,解决翻译等领域大众痛点问题

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Linux 中检查文件大小 4 种方法

Linux 操作系统中,经常需要检查文件大小。无论是管理文件系统空间,还是确定文件传输大小限制,了解文件大小是非常重要。...本文将介绍 4 种常用方法,帮助你 Linux 中检查文件大小。 方法一:使用 ls 命令 ls 命令是 Linux 中最常用文件和目录列表命令之一。它可以显示文件各种属性,包括文件大小。...使用 ls 命令检查文件大小方法很简单,只需执行以下命令: ls -l 上述命令会显示文件详细信息,其中包括文件大小。文件大小以字节为单位显示,并且输出中第 5 列。...它也可以用来检查文件大小。结合 -size 参数,可以指定文件大小范围来搜索文件。...总结 通过使用上述 4 种方法之一,你可以 Linux 中方便地检查文件大小。这些方法提供了不同方式来获取文件大小信息,适用于不同场景和需求。

15.8K21

AI 看唇嘈杂场景语音识别准确率高达75%

Meta AI 研究科学家 Abdelrahman Mohamed 表示:“未来,像 AV-HuBERT 这样 AI 框架可用于提高语音识别技术嘈杂日常条件下性能,例如,聚会上或在熙熙攘攘街头中进行互动...AV-HuBERT Meta 并不是第一个将人工智能应用于读唇问题公司。...但是牛津大学和 DeepMind 模型,与许多后续唇读模型一样,它们可以识别的词汇范围内受到限制。这些模型还需要与转录本配对数据集才能进行训练,而且它们无法处理视频中任何扬声器音频。...但是,尽管较少数据上进行了训练,AV-HuBERT 单词错误率 (WER)(衡量语音识别性能指标)可以看到但听不到说话者情况下略好于旧模型 33.6%,前者为 32.5%。...各方面数据上,新方法变现着实很精彩,但也有学者有一些担忧。

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AI 看唇嘈杂场景语音识别准确率高达75%

Meta AI 研究科学家 Abdelrahman Mohamed 表示:“未来,像 AV-HuBERT 这样 AI 框架可用于提高语音识别技术嘈杂日常条件下性能,例如,聚会上或在熙熙攘攘街头中进行互动...AV-HuBERT Meta 并不是第一个将人工智能应用于读唇问题公司。...但是牛津大学和 DeepMind 模型,与许多后续唇读模型一样,它们可以识别的词汇范围内受到限制。这些模型还需要与转录本配对数据集才能进行训练,而且它们无法处理视频中任何扬声器音频。...但是,尽管较少数据上进行了训练,AV-HuBERT 单词错误率 (WER)(衡量语音识别性能指标)可以看到但听不到说话者情况下略好于旧模型 33.6%,前者为 32.5%。...各方面数据上,新方法变现着实很精彩,但也有学者有一些担忧。

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谷歌提供了检查技术SEO问题3个技巧

解决技术问题三个技巧Google 提供三个技术问题排查建议:检查网页是否已编入索引或可编入索引检查页面是否重复,或者另一个页面是否为规范页面查看呈现 HTML 是否存在与代码相关问题1....这没什么大不了节省 Google 和目标 Web 服务器上资源方面,这很有意义。最后,网址检查工具可用于请求抓取。2....它解释了:“抓取后要检查下一件事是它是否被忽略为重复项,并且规范 URL 大多数情况下都在另一个 URL 上,这很好。...即使这可能不是您期望规范 URL,该内容也会被编入索引并能够显示搜索结果中,因此这通常没问题。...谷歌建议:“不要使用缓存或站点搜索运算符和功能,因为它们不用于调试目的,并且尝试调试中使用它时可能会产生误导性结果。”3. 检查呈现 HTML 是否存在异常最后一个提示非常好。

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