3.在使用 v-for 指令循环每一行数据的时候，不再直接 item in list，而是 in 一个 过滤的methods 方法，同时，把过滤条件searchName传递进去：
注：默认不排序；sql不区分大小写，但是建议SQL关键字使用大写，本文遵守此规则；建议每个SQL写完后跟上“;”，本文遵守此规则。
当今信息时代，数据堪称是最宝贵的资源。沿承系列文章，本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比，主要围绕数据查询的主要操作展开。
在分布式微服务架构下，单个应用中往往包含很多实例。日常工作中，我们常常需要查看应用运行过程中产生的日志。但登陆服务器从大量实例中查找目标日志耗时耗力；有时日志文件还会在应用重启过程中丢失。
我们日常工作中总是会有一些看起来繁琐，吃力不讨好的事情，但是这些需求我们不能一概而论，为了落实规范而动用规范的大棒。
如今的数据世界正在飞速变化，但许多企业似乎还未跟上这一趋势的脚步。有行业专家预测，到2025年，80%或以上的数据将是非结构化数据。但德勤的一项调查显示，只有18%的企业对非结构化数据分析做好了准备。这意味着绝大多数企业拥有的大部分数据都无法利用，而这也就突显了拥有正确工具的重要性。
在抓包的时候, 配置过程顺利的话, 还行, 但有时候, 搜索了几百遍了教程了, 步骤都对, 但就是抓不到包, 今天来介绍几款手机版的抓包app, 摆脱配置证书, 一键开始抓包
FastQC主页：http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/
3、show profile 分析 了解SQL执行的线程的状态及消耗的时间。 默认是关闭的，开启语句“set profiling = 1;” SHOW PROFILES ; SHOW PROFILE FOR QUERY #{id}; 4、trace trace分析优化器如何选择执行计划，通过trace文件能够进一步了解为什么优惠券选择A执行计划而不选择B执行计划。 set optimizer_trace="enabled=on"; set optimizer_trace_max_mem_size=1000000; select * from information_schema.optimizer_trace; 5、确定问题并采用相应的措施
---- 文章来源：https://c1n.cn/tEsnA 前言 在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多 SQL 语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。 SQL 优化一般步骤 | 通过慢查日志等定位那些执行效率较低的 SQL 语句 | explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注 type、rows、filtered、extra。 type 由上至下，效率越来越高： ALL 全表扫描
虽然上至下，效率越来越高，但是根据cost模型，假设有两个索引idx1(a, b, c),idx2(a, c)，SQL为select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c;如果走idx1，那么是type为range，如果走idx2，那么type是ref；当需要扫描的行数，使用idx2大约是idx1的5倍以上时，会用idx1，否则会用idx2
1、查询选项，用来对查询结果进行简单的数据过滤，查询选项在select关键字之后有两个互斥。
在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多 SQL 语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。
第一章 了解SQL第二章 MySQL 介绍第三章 使用 MySQL第四章 检索数据第五章 排序检索数据第六章 过滤数据第七章 数据过滤第八章 通配符过滤第九章 正则搜索第十章 创建计算字段第十一章 数据处理函数第十二章 汇总数据第十三章 数据分组第十四章 使用子查询第十五章 联结表第十六章 高级联结第十七章 组合查询第十八章 全文本搜索第十九章 插入数据第二十章 更新和删除数据第二十一章 表的增删改第二十二章 视图第二十三章 存储过程第二十四章 游标第二十五章 使用触发器第二十六章 事务处理第二十七章 全球化和本地化第二十八章 安全管理第二十九 数据库维护第三十章 改善性能
通过灵活组合以上元素，SELECT语句实现了对数据库中数据的灵活、高效的检索和处理，是SQL中最基础、重要的命令之一。理解和熟练掌握SELECT语句的使用对数据库查询操作至关重要。
DataGrip 是由JetBrains公司推出的数据库管理软件，DataGrip支持几乎所有主流的关系数据库产品，如DB2、Derby、H2、MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server、Sqllite及Sybase等，并且提供了简单易用的界面，开发者上手几乎不会遇到任何困难。
哈喽，小伙伴们好呀，我是狗哥。我们在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多 SQL 语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。
本文的意义是在使用过程中，对一些查询进行一些优化，使查询效率提升。 无论是在单表查询，还是在多表查询，或者是分布式表的查询。
作为向量数据库赛道的领军者，Zilliz 一直致力于推动向量技术的进步与创新。本次发布中，Milvus 新增支持基于 NVIDIA 的 GPU 索引—— CUDA 加速图形索引（CAGRA），突破了现有向量搜索的能力。
LINQ to Objects是LINQ技术在C#中的一种应用，它专门用于对内存中的对象集合进行查询和操作。通过使用LINQ to Objects，您可以使用统一的语法来查询、过滤、排序、分组等操作各种.NET对象。本文将详细介绍LINQ to Objects的基本概念、常见的操作和示例，以帮助您更好地理解如何在C#中利用LINQ to Objects进行对象集合的查询和处理。
最近看到一款数据库客户端工具，DataGrip，是大名鼎鼎的JetBrains公司出品的，就是那个出品Intellij IDEA的公司。DataGrip是一款数据库管理客户端工具，方便连接到数据库服务器，执行sql、创建表、创建索引以及导出数据等。之前试用的客户端工具是dbvisualizer，但是在试用了DataGrip以后，我就决定抛弃dbvisualizer。
最近看到一款数据库客户端工具，DataGrip，是大名鼎鼎的JetBrains公司出品的，就是那个出品Intellij IDEA的公司。
在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。
Atzuge|https://www.cnblogs.com/zuge/p/7397255.html
其实，这个标题的话肯定会引出一些杠精，为了不给杠精留机会，多做一点说明：「Navicat 和 DataGrip 都是非常优秀的数据管理工具，各有所长，这里就不做对比了！你喜欢什么样的风格用什么样的产品，就我个人而言更喜欢 DataGrip 一些。」 把杠精安排的明明白白！
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：狼爷 来源：www.cnblogs.com/powercto/p/14410128.html 一、前言 在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 二、SQL优化一般步骤 1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句 2、explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注type、rows、filtere
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 来源：https://www.cnblogs.com/zuge/p/7397255.html DataGrip使用入门 最近看到一款数据库客户端工具，DataGrip，是大名鼎鼎的JetBrains公司出品的，就是那个出品Intellij IDEA的公司。 DataGrip是一款数据库管理客户端工具，方便连接到数据库服务器，执行sql、创建表、创建索引以及导出数据等。之前试用的客户端工具是dbvisualizer，但是在试用了DataGr
Prewhere 和 where 语句的作用相同，用来过滤数据。不同之处在于 prewhere 只支持*MergeTree 族系列引擎的表，首先会读取指定的列数据，来判断数据过滤，等待数据过滤之后再读取 select 声明的列字段来补全其余属性。 当查询列明显多于筛选列时使用 Prewhere 可十倍提升查询性能，Prewhere 会自动优化执行过滤阶段的数据读取方式，降低 io 操作。 在某些场合下，prewhere 语句比 where 语句处理的数据量更少性能更高
小编可能准备去深圳，需要租房子，在网上先查了查，有很多租房软件，安居客，贝壳等，也向身边的人问了问，安居客听到的次数多一些，于是选择安居客去查看一些租房信息。
LINQ（Language Integrated Query）是一项强大的C#语言特性，它使数据查询和操作变得更加简洁、灵活和可读性强。通过使用LINQ，您可以使用类似SQL的语法来查询各种数据源，如集合、数组、数据库等。本文将介绍LINQ的基础概念、常见的LINQ操作和示例，以及如何在C#中利用LINQ进行数据查询和处理。
之前我们已经了解了SQL语言的分类，可以划分为：DDL（数据定义语言）、DML（数据操纵语言）、DQL（数据查询语言）、DCL（数据控制语言）、TPL（事务处理语言）、CCL（指针控制语言），本文将介绍DQL。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
我们都知道，在日常开发中我们经常遇到在钉钉群或者在业务群中会出现各种各样的慢业务的接口，比如某个接口在钉钉群疯狂出现，然后就有某些领导艾特你来解决这个慢业务问题，今天阿粉就来说说如何通过各种手段来定位慢业务问题，以及如何解决慢业务的问题。
检索数据： 检索单个列： SELECT pname FROM product 检索多个列： SELECT pname,market_price,is_hot FROM product 检索所有列： SELECT * FROM product 过滤检索结果中的重复数据： SELECT DISTINCT market_price FROM product DISTINCT关键字： 1、返回不同的值，使用时放在列名的前面 2、多查询一个及以上列时，除非你查询的所有列的数据都不同，否则所有行都将被检索出来
前言 在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 SQL优化一般步骤 1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句 2、explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注type、rows、filtered、extra。 type由上至下，效率越来越高 ALL 全表扫描 index 索引全扫描 range 索引范围扫描，常用语<,<=,>=,betwe
这个功能在网站中也很常见;下拉选择带搜索 基于之前的typeahead组件的基础上完善, 把过滤计算放在了computed ,其他逻辑也有所优化,代码更好理解
在Python中，yield是一个重要的关键字，它与生成器和懒惰计算密切相关。
向量数据库的原理和实现，包括向量数据库的基本概念、相似性搜索算法、相似性测量算法、过滤算法和向量数据库的选型等等。向量数据库是崭新的领域，目前大部分向量数据库公司的估值乘着 AI 和 GPT 的东风从而飞速的增长，但是在实际的业务场景中，目前向量数据库的应用场景还比较少，抛开浮躁的外衣，向量数据库的应用场景还需要开发者们和业务专家们去挖掘。
在软件测试领域，测试用例设计是确保软件系统质量的关键环节之一。等价类划分法（Equivalence Partitioning）是一种被广泛采用的测试用例设计技术，它通过将输入数据划分为相互等价的类别，以确保在每个等价类中选择适当的测试用例，从而提高测试的全面性和效率。
https://www.cnblogs.com/xbhog/p/13550579.html
声明：文中所有文字、图片以及相关外链中直接或间接、明示或暗示涉及性别、颜值分数等信息全部由相关人脸检测接口给出。无任何客观性，仅供参考。 1 数据源 知乎 话题『美女』下所有问题中回答所出现的图片 2 抓取工具 Python 3，并使用第三方库 Requests、lxml、AipFace，代码共 100 + 行 3 必要环境 Mac / Linux / Windows （Linux 没测过，理论上可以。Windows 之前较多反应出现异常，后查是 windows 对本地文件名中的字符做了限制，已使用正则
sql优化是一个大家都比较关注的热门话题，无论你在面试，还是工作中，都很有可能会遇到。
本文是《SQL必知必会》一书的精华总结，帮助读者快速入门SQL或者MySQL，主要内容包含：
正向索引用来存储文档的各种属性，从逻辑上讲，正向索引其实就是一个大数组，数组中每个元素就是一个文档的属性集合。 如果正向索引是有Schema的，那么它其实就类似一个关系表或者说二维数组，纵轴是文档，横轴是属性；如果正向索引是Schema Free的，那么它就类似一个Map的数组，每个文档都是一个Map，key是属性名，value是属性值。 文档在正向索引这个大数组中的下标也是有用的，在很多搜索引擎的实现中，这个下标被称为文档的逻辑ID，叫它ID是因为它唯一的标示了某个特定的文档，叫它“逻辑”是因这个ID只在这个索引中有意义，而且文档也许有自己的类似于ID的属性，要避免混淆。 创建正向索引的过程极其简单，只需要在这个大数组后面追加新的文档即可，每次追加一个文档就会给这个文档产生一个新的逻辑ID。 在搜索引擎中，一般不会从正向索引中删除任何文档，如果需要进行删除操作，则在每个文档中设立一个是否删除的标志，已删除的文档置1。
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