比如：select * from t_user where username = '' and password '''or 1 =1#
在 Redis 中，用它来表示，基于我们处理的数据的数量，命令执行的速度将会如何。
需求描述 实现的sql 案例演示 字符串拆分： SUBSTRING_INDEX（str, delim, count） 替换函数：replace( str, from_str, to_str) 获取字符串长度：LENGTH( str ) 实现的原理解析 实现sql 正式的原理解析 Step1：首先获取最后需被拆分成多少个字符串，利用 help_topic_id 来模拟遍历 第n个字符串。 Step2：根据“，”逗号来拆分字符串，此处利用 SUBSTRING_INDEX（str, delim, count） 函数，最后把结果赋值给 num 字段。 扩展：判断外部值是否在 num列值中 find_in_set instr 字符串转多列
准备:需要两张表，一张地区表和一张姓氏表 (地区表得到应该不难，姓氏表我是搜索中国姓氏自制的哈，底部会附上表结构)
前文介绍了如何通过合成控制法构造相似的对照组，除此之外，也可以根据倾向匹配得分（PSM）进行构造，即为每一个试验组样本在对照组中找对与之相似的样本进行匹配。PSM 通过统计学模型计算每个样本的每个协变量的综合倾向性得分，再按照倾向性得分是否接近进⾏匹配。本文参考自PSM倾向得分匹配法[1]。
在前面概要的了解了lucene的内容下面就深入一下lucene的各个模块。这里我们主要深入一下lucene的索引，就是如何构建索引的过程及概念。 lucene与关系型数据库 从两个角度比较一下吧，一个是从索引方面，一个是模糊查询，其实归为一类的化就是全文检索的对比。 1、索引的对比 对比项 全文检索库（Lucene） 关系型数据库 核心功能 以文本检索为主，插入、删除、修改比较麻烦，适合于大文本块的查询。 插入、删除、修改十分方便，有专门的SQL命令，但对于大文本块类型的检索效率较低。 库 与
term_level查询操作的是存储在反向索引（倒排索引）中的准确词根，这些查询通常用于结构化数据，如数字、日期和枚举，而不是全文字段，无需进行分析（分词），term level查询类似于关系型数据库的（where条件过滤）。其查询模式如下：
\ S save(S var1); 保存实体。当实体中包含主键时，JPA会进行更新操作。
你需要在前端展示 5000 条甚至更多的数据，每一条数据的数据结构是一个对象，里面有格式各样的属性。每个属性的值又可以是基本类型，对象，甚至数组。这里的对象或者数组内部的元素又可以继续包含对象或者数组并且允许无限嵌套下去。比如
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。
所谓金九银十，金三银四，眼看十月份最后一天已经快要结束了，当初那个充满斗志，充满梦想的你在哪里？
“数据！数据！数据！”他焦急地高叫着，“(如果没有数据)，巧妇难为无米之炊啊！” --Arthur Conan Doyle 数据力量 我们正生活在一个被数据淹没的世界。各大网站都会记录每一个访问者的每一次点击数据，智能手机会记录使用者每一天每一秒的位置和速度数据。量化生活者会使用计步器记录自己的心跳，运动习惯，饮食和睡眠数据。智能汽车会搜集行车习惯数据，智能住宅会搜集生活习惯数据，智能店铺会搜集购物习惯数据。就连互联网本身所代表的无所不知的巨大知识库也是由无数相互链接的数据组成的一本百科全书；专业领域知识
为了解决这个问题，定义一淘描述字符串特征的的模式, 用于查找、替换符合特征的字符串, 或者用来验证某个字符串是否符合指定的特征——这个模式就是“正则表达式”。
原生的 Elasticsearch 检索机制没有这个功能。那就意味着，咱们得自己实现。
校招生通常都是一张白纸，所以校招面试过程中，面试官通常都会比较倾向问一些基础知识，比如 Java、mysql、Redis、网络、操作系统、数据结构与算法这些底层的原理知识，看你在学校学习的内容，你是否能够真的掌握了。
说明：Linux pstree命令将所有行程以树状图显示，树状图将会以 pid (如果有指定) 如果有指定使用者 id，则树状图会只显示该使用者所拥有的行程。
这段时间分享了很多校招的面经，有很多读者说想看社招的，其实社招面试是基于你的工作项目来展开问的，比如你项目用了 xxx 技术，那么面试就会追问你项目是怎么用 xxx 技术的，遇到什么难点和挑战，然后再考察一下这个 xxx 技术的原理。
LLM4CTR在训练推理中主要存在以下问题：LLM在处理长文本用户行为时的效率很低，随着用户序列的增长，LLM的效率无法对数十亿用户和商品进行训练。
这个自定义函数来自于forum.ozgrid.com，可以在指定表中查找多个值，并返回一组结果，而这些结果可以传递给另一个函数。
这里重点说一下严格模式和非严格模式：Hive在严格模式下查询时，需指定分区（查询分区表时），排序后需增加limit限制，不支持笛卡尔积查询。防止误操作等造成的资源浪费。
在错误的提示信息中，可以明确的看到：可用的参数是[arg1, arg0, param1, param2]！
1、wildcard query、prefix query、fuzzy query 这3种模糊查询的异同点是什么？
在简单数组或列表中插入新数据时，插入数据的索引不是从要插入的值确定的。这意味着密钥（索引）和值（数据）之间没有直接关系。因此，如果需要在数组中搜索值，则必须在所有索引中进行搜索。在哈希表中，您可以通过散列值来确定键或索引。这意味着密钥是根据值确定的，每次需要检查列表中是否存在该值时，您只需对值进行散列并搜索该密钥，查找速度非常快，时间复杂度为O(1）。
为了让大家理解 B+Tree 索引的存储和查询的过程，接下来我通过一个简单例子，说明一下 B+Tree 索引在存储数据中的具体实现。
默认的，字段的标签(Lable，即用户可见字段名称)为对应字段名称开头字母改成大写后的值，可通过 string 字段属性改成修改字段Label
MySQL是一个服务器／客户端架构的软件，对于同一个服务器来说，可以有若干个客户端与之连接，每个客户端与服务器连接上之后，就可以称之为一个会话（Session）。我们可以同时在不同的会话里输入各种语句，这些语句可以作为事务的一部分进行处理。不同的会话可以同时发送请求，也就是说服务器可能同时在处理多个事务，这样子就会导致不同的事务可能同时访问到相同的记录。我们前边说过事务有一个特性称之为隔离性，理论上在某个事务对某个数据进行访问时，其他事务应该进行排队，当该事务提交之后，其他事务才可以继续访问这个数据。但是这样子的话对性能影响太大，所以设计数据库的大叔提出了各种隔离级别，来最大限度的提升系统并发处理事务的能力，但是这也是以牺牲一定的隔离性来达到的。
脏读：当一个事务读取到其他事务还未提交的数据，因为未提交的数据，不一定是最终有效的数据。所以我们称为读到脏数据了。也就是脏读。 不可重复读：一个事务A读取数据之后，另外一个事务B将此数据修改，此时事务A再次查询，发现数据不一样了。这就是不可重复读。也可以叫做幻读。 幻读：又叫"幻象读",是''不可重复读''的一种特殊场景：当事务1两次执行''SELECT ... WHERE''检索一定范围内数据的操作中间，事务2在这个表中创建了(如[[INSERT]])了一行新数据，这条新数据正好满足事务1的“WHERE”子句。 注：可能有点绕，一般情况下，“不可重复读”和“幻读”大致的意思相同。只不过不可重复度是在数据行上发生的，也就是发生了update操作，再去读取这条数据，出现不可重复读。而幻读是在数据表上发生的，也就是发生了insert与delete操作。再去读取这张表，出现数据条目或者行数（记录数）不一样。出现了幻觉一样。 **
这是用来查看某个key的数据类型，这里的类型即指的是上面诸如 String,hash,set....。而不能查看他们对应源码实现上所用的数据编码。可以通过下面的命令查看：
Apple 的离线文件共享服务 AirDrop 已集成到全球超过 15 亿的终端用户设备中。 本研究发现了底层协议中的两个设计缺陷，这些缺陷允许攻击者了解发送方和接收方设备的电话号码和电子邮件地址。 作为补救，本文研究了隐私保护集合交集(Private Set Intersection)对相互身份验证的适用性，这类似于即时消息程序中的联系人发现。 本文提出了一种新的基于 PSI 的优化协议称为 PrivateDrop，它解决了离线资源受限操作的具体挑战，并集成到当前的 AirDrop 协议栈中。 实验证PrivateDrop保留了AirDrop的用户体验，身份验证延迟远低于一秒。PrivateDrop目前已开源（https://github.com/seemoo-lab/privatedrop ）。
下面的Excel记录了某款电商产品在1月1日发布，1个月后的新增及留存数据、商品销售数据、商品详情页浏览数据、及商品信息表：
索引在我们使用MySQL数据库时可以极大的提高查询效率，然而，有时候因为使用上的一些瑕疵就会导致索引的失效，无法达到我们使用索引的预期效果，今天介绍几种MySQL中几种常见的索引失效的原因，可以在以后的工作中尽可能避免因索引失效带来的坑。
分类之间的关系是怎样的？ 很明显，一个分类下面可以是多个下级分类。反过来呢，一个下级分类能够属于几个上级分类呢？这个并不确定，得看具体的业务需求。如果是多个实现上会更加复杂，为了讨论层级设计，这里先限定每个分类仅有一个上级分类。
twitter系统架构分析 （一）twitter的核心业务 twitter的核心业务，在于following和be followed： （1）following-关注 进入个人主页，会看到你follow的人发表的留言（不超过140个字），这是following的过程； （2）followed-被关注 你发布一条留言，follow你的人将看到这条信息，这是be followed的过程； （二）twitter的业务逻辑 twitter的业务逻辑也不复杂 following业务，查follow了哪些人，以及这些人
如果你没有听说过Elastic Stack，那你一定听说过ELK，实际上ELK是三款软件的简称，分别是Elasticsearch、 Logstash、Kibana组成，在发展的过程中，又有新成员Beats的加入，所以就形成了Elastic Stack。所以说，ELK是旧的称呼，Elastic Stack是新的名字。
导语：Power Query 是可证明的，在这个星球上性价比最高的数据处理工具，如果你的工作中需要处理数据，注意，是处理，不是分析，那么此工具必须掌握。对此，90%的鼠标点击，5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章，非常重要，必须掌握。
现代的防火墙体系不应该只是-一个“入口的屏障”，防火墙应该是几个网络的接入控制点，所有进出被防火墙保护的网络的数据流都应该首先经过防火墙，形成一个信息进出的关口，因此防火墙不但可以保护内部网络在Internet中的安全，同时可以保护若干主机在一个内部网络中的安全。在每一个被防火墙分割的网络内部中，所有的计算机之间是被认为“可信任的”，它们之间的通信不受防火墙的干涉。而在各个被防火墙分割的网络之间，必须按照防火墙规定的“策略”进行访问。
近日 Redis 6.0.0 GA 版本发布，这是 Redis 历史上最大的一次版本更新，包括了客户端缓存 (Client side caching)、ACL、Threaded I/O 和 Redis Cluster Proxy 等诸多更新。
官方文档对模糊匹配：编辑距离是将一个术语转换为另一个术语所需的一个字符更改的次数。这些更改可以包括：
ROLLUP 在多维分析中是“上卷”的意思，即将数据按某种指定的粒度进行进一步聚合。
导读 | 腾讯会议自去年12月底推出，在疫情期间极速扩容，日活跃用户超过1000万。面对数量庞大的用户，以及他们背后网络、设备的多样性，该如何针对各个场景进行优化以提升用户体验？在【腾讯技术开放日 · 云视频会议专场】中，腾讯多媒体实验室视频技术专家王诗涛针对视频编码技术优化实践进行了分享，讲述如何利用视频技术达到清晰流畅，低延时的用户体验。 点击视频，查看直播回放 一、屏幕分享场景编码技术优化实践 在视频会议中，视频的应用场景分两部分：屏幕分享和摄像头视频。屏幕内容是由电子设备生成的图像，摄像头内容是
20岁的男生穷困潦倒，20岁的女生风华正茂，没有人会一直风华正茂，也没有人会一直穷困潦倒…
三大范式的作用是为了控制数据库的冗余，是对空间的节省，实际上，一般互联网公司的设计都是反范式的，通过冗余一些数据，避免跨表跨库，利用空间换时间，提高性能。
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“页导航”是PowerBI在2020年5月的更新中一个非常关键的功能。我也写过一篇文章，如何在书签和页导航中进行选择：
MVCC (Multiversion Concurrency Control)，多版本并发控制。顾名思义，MVCC是通过数据行的多个版本管理实现数据库的并发控制。这项技术使得在InnoDB的事务隔离级别下执行一致性读操作有了保证。换言之，就是为了查询一些正在被另一个事务更新的行，并且可以看到它们被更新之前的值，这样在做查询的时候就不用等待另一个事务释放锁。
在上一篇文章中，我们学习了如何利用人工智能技术（例如开源 AI 向量数据库 Milvus 和 Hugging Face 模型）寻找与自己穿搭风格相似的明星。在这篇文章中，我们将进一步介绍如何通过对上篇
你好，我是坤哥，今天是国庆最后一天，不知大家是否玩得尽兴，我基本在家带娃了，累得半死，顺带肝了一篇文，来自读者曾经在阿里的面试题，希望对大家有帮助，另外也欢迎大家加我微信「geekoftaste」，一起探讨技术问题，有疑问的我也许可以帮上忙^_^
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