在 Java 中有多种方法可以比较日期，日期在计算机内部表示为（long型）时间点——自1970年1月1日以来经过的毫秒数。...在Java中，Date是一个对象，包含多个用于比较的方法，任何比较两个日期的方法本质上都会比较日期的时间。...这是对两种原始数据类型的比较，因此可以使用 和 == 来比较。 在比较日期之前，必须使用前面创建的 Date 对象中的数据来创建长整型。...() isAfter() isEqual() compareTo() 在 Java 8 中，可以使用新的 isBefore()、isAfter()、isEqual() 以及 compareTo() 来比较...Date1 is before Date2 总结 本文主要讲解了在 Java 中比较日期的几种常用方法，可以自己实际操作一下。
对于一个框架来说，仅有基本的CURD不行，NewLife.XCode同时还提供了一个非常宽松的方式来使用高级查询，以满足各种复杂的查询需求。...(本文同样适用于其它任何数据访问框架) 先上图看一个复杂查询的效果图： image.png 这里有8个固定的查询条件和1个模糊查询条件，加上多表关联（7张表）、分页、统计，如果用传统的做法，这个查询会非常的复杂...而UserRelation是用户关系表，数据比较固定，采用了二级实体缓存，对它的查询几乎不会形成数据库查询，缓存命中率不低于99%。...在各个小片段上使用MakeCondition格式化数据，保证这些代码能根据当前数据库生成相应的语句，使得系统能支持多数据库。比如时间日期类型，在MSSQL是单引号边界，在Access是井号边界。...NewLife.XCode下载地址：http://XCode.codeplex.com 没有很完整的教程，只有本博客中的点点滴滴！
热门关键词 Java编程、C#/.NET编程、Python编程 Web前端、SQL数据库 新手编程1001问（7） 在EF中，如何使用Lambda表达式实现模糊查询？...【摘要】我们知道在sql中，可以通过like方法实现模糊查询。而在EF中，我们通常使用Lambda表达式实现各种复杂的数据查询，那么，类似于sql的like方法如何实现呢？...在EF中，我们通常使用Contains()方法来实现模糊查询。...的值中是否包含关键字keywords，这样的模糊查询就可以写成如下的样子： ?...这是因为，我们从数据库里读取的数据，是可能存在null值的。而Contains方法遇到null值时是会报错的。 所以，我们在写查询方法时，代码应该写作： ?
有时性能问题和瓶颈可能会严重影响应用程序的可用性。 幸运的是，在大多数情况下，有一些解决方案可以提高Python程序的性能。开发人员可以选择提高其代码速度。...使用Python循环时，特别是在进行大量迭代时，常常会出现性能问题。有许多有用的技巧可以改善代码并使之运行得更快，但这超出了本文的范围。...本文比较了按元素求和两个序列时几种方法的性能： 使用while循环 使用for循环 将for循环用于列表推导 使用第三方库 numpy 但是，性能并不是开发软件时唯一关心的问题。...在这种情况下，它们显示相同的关系，使用时甚至可以提高性能numpy。 嵌套循环 现在让我们比较嵌套的Python循环。 使用纯Python 我们将再次处理两个名为x和y的列表。...结果汇总 下图总结了获得的结果： ? 结论 本文比较了按元素添加两个列表或数组时Python循环的性能。结果表明，列表理解比普通的for循环要快，而while循环则要快。
奇怪的现象 前几天跟同事聊起来，在计算机内部float比较是很坑爹的事情。比方说,0.1+0.2得到的结果竟然不是0.3?...在十进制中也会存在这样的问题，数字不能准确地表示像1/3这样的数字，所以你必须舍入到0.33之类的东西 - 你不要指望0.33 + 0.33 + 0.33加起来就是1。...因此我们在比较两个float是否相等时，不能仅仅依靠 == 来进行判断，而是当他们两者的差小于一个我们可以容忍的小值时，就可以认为他们就是相等的。 Python中是如何解决的？...各种语言中都有类似的处理方式，python中是这样处理的？...使用math.isclose方法，传入需要比较的两个数和可以接受的精度差值即可。
问题背景在 Python 中，我们可以通过 += 和 = … + 完成累加操作，在实际开发过程中我们一般会优先选择 +=，然而最近在对比 += 和 = … + 的性能时出现了 += 反而更慢的现象。...解决方案为了准确地评估 += 和 = … + 的性能差异，我们编写了一个简单的测试脚本，封装了两个函数并使用 timeit 测试模块来测量它们的执行时间。...("testAccumEqualPlus()", setup="from __main__ import testAccumEqualPlus"))测试结果显示，在我们的测试环境下...两者之间的区别在于，INPLACE_ADD 会直接修改操作数的值，而 BINARY_ADD 则会创建一个新的对象。因此，+= 操作需要花费更多的时间来更新操作数的值。...综合以上分析，我们可以得出结论，在 Python 中，= … + 比 += 的执行速度更快，原因在于 += 使用 INPLACE_ADD 指令，直接修改操作数的值，而 = … + 使用 BINARY_ADD
并行流 在很久很久以前，在一个遥远的星球上。。好吧，其实我只是想说，在10年前，Java的并发还只能通过第三方库来实现。...对每个任务而言，我们还会测试下单线程的版本，不过这个在图中并没有标出来，因为它的时间要长得多。如果想了解这些测试用例是如何运行的，你可以看一下最后的基础库一节。我们开始吧。...给一段580万行6GB大小的文本建立索引 在本次测试中我们生成了一个超大的文本文件，并通过相同的方法来建立索引。我们来看下结果如何： ? 单线程执行时间：176，267毫秒，大约3分钟。...测试中我们使用的是公用的线程池。 5. 单线程的性能跟最快的结果相比要慢7.25倍 并发能够提升7.25倍的性能，考虑到机器是8核的，也就是说接近是8倍的提升！还差的那点应该是消耗在线程的开销上了。...结论 之前我也建议过大家读一下源码，了解下何时应该使用并行流，并且在Java中进行并发编程时，不要武断地下结论。最好的检验方式就是在演示环境中多跑跑类似的测试用例。
一、摘要 在上篇文章中，我们详细的介绍了如何在 ES 中精准的实现嵌套json对象查询？ 那么问题来了，我们如何在后端通过技术方式快速的实现 es 中内嵌对象的数据查询呢？...为了方便更容易掌握技术，本文主要以上篇文章中介绍的通过商品找订单为案例，利用 SpringBoot 整合 ES 实现这个业务需求，向大家介绍具体的技术实践方案，存入es中的json数据结构如下： {...二、项目实践 2.1、添加依赖 在SpringBoot项目中，添加rest-high-level-client客户端，方便与 ES 服务器连接通信，在这里需要注意一下，推荐客户端的版本与 ES 服务器的版本号一致...在application.properties配置文件中，定义 es 配置连接地址 # 设置es参数 elasticsearch.scheme=http elasticsearch.address=127.0.0.1...将指定的订单 ID 从数据库查询出来，并封装成 es 订单数据结构，保存到 es 中！
java中的各种锁性能比较及原理 多线程的缘由 进程间的切换耗费的代价太大，因此需要一种花销小，切换快的多任务操作方式。 一个进程中可以同时运行多个线程，彼此之间使用相同的地址空间，共享大部分数据。...synchronized实现的机理依赖于软件层面上的JVM。 在多线程应用程序中使用该关键字，实现方便，后续工作由JVM来完成，可靠性高。...只有在确定锁机制是当前多线程程序的性能瓶颈时，才考虑使用其他机制，如ReentrantLock等 ReentrantLock 可重入锁，顾名思义，这个锁可以被线程多次重复进入进行获取操作。...在并发量较小的多线程应用程序中，ReentrantLock与synchronized性能相差无几，但在高并发量的条件下，synchronized性能会迅速下降几十倍，而ReentrantLock的性能却能依然维持一个水准...但是，在实际复杂的多线程应用程序中，可能存在多个临界资源，这时候我们可以借助Semaphore信号量来完成多个临界资源的访问。
如何让他们对 Elasticsearch 的数据进行查询是一个问题。借助 Elasticsearch SQL，您可以使用熟悉的查询语法访问全文搜索，超快的速度和轻松的可伸缩性。...在今天的文章里，我们将简单介绍一下如何使用 Elasticsearch SQL来对我们的数据进行查询。...在上面的命令行中，我们打入如下的命令： DESCRIBE kibana_sample_data_flights; 这个结果和我们在Kibana中得到的结果是一样的。...附带说明一下，尽管以上内容代表了 SQL 语句的最佳翻译，但并不代表解决更广泛问题的最佳解决方案。实际上，我们希望在索引时间对文档中的星期几，一天中的小时和速度进行编码，因此可以只使用简单的范围查询。...这可能比使用painless 脚本解决此特定问题的性能更高。实际上，由于这些原因，其中的某些字段实际上甚至已经存在于文档中。
对于 MySQL 慢 SQL 的分析 在之前的文章，我提到过 SQL 调优一般通过下面三个工具： EXPLAIN：这个是比较浅显的分析，并不会真正执行 SQL，分析出来的可能不够准确详细。...但是不能直观的看出来为啥会走错索引，需要通过 OPTIMIZER TRACE 进行进一步定位。但是在进一步定位之前，我想先说一下 MySQL 的 InnoDB 查询优化器数据配置。...即每次更新，随机采集表以及表中的每个索引的 20 页数据，用于估算每个索引的查询消耗是多大以及全表扫描消耗是多大，控制单个表的配置是 STATS_SAMPLE_PAGES（在 CREATE TABLE...这也引出了一个新的可能大家也会遇到的问题，我在原有索引的基础上，加了一个复合索引（举个例子就是原来只有 idx_user_id，后来加了 idx_user_status_pay），那么原来的只按照 user_id...所以最好一开始就能估计出大表的量级，但是这个很难。 结论和建议 综上所述，我建议线上对于数据量比较大的表，最好能提前通过分库分表控制每个表的数据量，但是业务增长与产品需求都是不断在迭代并且变复杂的。
可以说 JDBC 的作用是屏蔽了底层数据库的差异，使得用户按照 JDBC 写的代码可以在各种不同的数据库上进行执行。那么这是如何实现的呢？...，安全性和效率较高，使用比较频繁。...JDBC 在性能测试中的应用 数据库性能测试 背景 大多数对数据库的操作都是通过 HTTP、FTP 或其他协议执行的，但是在某些情况下，绕开中间协议直接测试数据库也很有意义。...例如我们希望不触发所有相关查询，而只测试特定 high-value 查询的性能；验证新数据库在高负载下的性能。2.验证某些数据库连接池参数，例如最大连接数 3.节省时间和资源。...同时，PTS 还支持提取 ResultSet 中的数据作为出参，给下游 API 使用；对响应进行断言。 3、压测中监控和压测报告。在压测过程中观察 RDS 实时性能指标。
在我们团队中，这个角色就是一开始提到的BA。她是IPM主要参与人，另外还有Tech Lead会一起参与讨论（团队中每一个人成员都是可以参与进来的）。...我比较推荐DEV在kick off后将Story划分成子任务列表，按照依赖关系和优先级排序，逐个干掉他们。...我也经历过客户要求测试覆盖率的项目，有专门的测试覆盖率工具(coveralls)来检测代码库，有的甚至集成在CI上作为一个硬性指标。 所以，TDD必须在一个有测试的项目中去讲。...就我个人的经验而言，TDD编码的时候刚一开始的时候并不是那么顺手（因为TDD更偏重设计），心里会觉得比较耗费时间，最终Story的完成时间相差无几，而TDD除了有效地降低缺陷率，还有以下三个方面的好处。...如若客户觉得每两周一次过于频繁，团队可以变通调整迭代周期，通常建议的是1~4周，不宜太长，太短也没什么效果，至于如何权衡这个时间，有两点可以参考： 在探索中找到适合团队的迭代周期，如果发现每个迭代时间不够用
它在不同的过程中扮演着关键的角色，也可以在React组件生命周期的几个地方找到。...但通常只是一个比较简单的解释。所以，本文将研究浅比较的概念，它到底是什么、如何工作，并会得到一些我们可能不知道的结论 深入浅比较的实现 最直接了解浅比较的方式就是去深入它的实现。...相应的代码可以在React Github项目的shared包中的shallowEqual.js找到。代码如下 import is from '....Object.is 浅比较中，空对象和空数组会被认为相等 浅比较中，一个以索引值作为键的对象和一个在相应各下标处具有相同值的数组相等。...+0和-0在浅比较中是不相等的。并且NaN和NaN也认为不相等。这也适用于复杂结构内部的比较 虽然两个直接创建的对象(或数组)通过浅比较是相等的({}和[])，但嵌套的数组、对象是不相等的。
在分布式系统中，我们通常会将不同的数据存储在不同的数据库中。这样做可以提高系统的可扩展性和性能。但是，当我们需要查询跨多个数据库时，就会遇到问题。...传统的解决方案是使用 join 查询或者将数据导入到单个数据库中再进行查询。然而，这种方法存在一些缺点。首先，join 查询通常需要较长时间才能完成，而且会对性能造成影响。...其次，将数据导入到单个数据库中可能会导致数据冗余和一致性问题。 那么，在分布式架构中如何解决跨数据库查询的问题呢？ 一个常见的解决方案是使用 NoSQL 数据库。...但无论采用哪种方法，在设计分布式系统时都需要考虑数据一致性、可用性以及性能等方面因素。 总之，在分布式架构中如何解决跨数据库查询的问题并不是一件简单的事情。...如果你正在设计分布式系统，希望我的分享可以对你有所帮助。 如下是我自己写的技术类书籍“Spring Cloud Alibaba微服务架构实战派上下册”。
一条sql怎么查出单表中含有父子关系的数据呢？...tab.name, '\' ) FROM tab WHERE LEVEL = 3 CONNECT BY PRIOR tab.id = tab.parid image.png 还有其他更优雅的写法吗...，需要注意的是如果with后面的值是子节点那么求出的就是他的父节点和祖宗节点，如果是父节点那么求出的就是他的子节点和子孙节点，如果不懂可以把上面start with 后面的条件改成 p.parent=0...关键词prior，prior跟它右边的父节点放在一起(prior p.parent)表示往父节点方向遍历, 反之，如果 prior跟子节点放在一起(prior p.id)表示往叶子方向遍历。...这里需要注意的 =p.id 放在prior关键词的前面或者后面都没什么关系，也就是上面可以这样写 p.id= prior p.paren。重要的是prior旁边放的
用户与角色是多对多的关系， 一个角色可以被赋予给多个用户，一个用户也可以拥有多个角色； 查询不拥有某角色的所有用户， 如果用leftjoin查询，会造成重复的记录： 举例错误的做法： select...`create_time` desc limit 38; 这个查询虽然用到了（or `system_user_role`.`role_id` is null ）防止结果缺失，但会有重复的记录出现！...如果一个用户， 被赋予了角色（id为6ce3c030-a2e0-11e9-8bdc-495ad65d4804） 该用户又被赋予了另一个角色（id为其他值） 那么这个查询中会查出该用户， 违背了我们的需求...system_user_role.user_id and system_user_role.role_id = '6ce3c030-a2e0-11e9-8bdc-495ad65d4804' ); 这个做法用到了not exists子查询...注意：这样的子查询是可以设置与父查询的关联条件的（where system_user.id = system_user_role.user_id） 这种查询比（not in）查询要快的多！
♣ 题目部分 在Oracle中，如何查询RMAN的配置信息？ ♣ 答案部分 通过视图V$RMAN_CONFIGURATION可以查询其配置信息或在RMAN中使用SHOW ALL命令查看。
我看到过很多文章介绍说通过id优化提升limit性能，他们所举的例子都是单表查询。之所以能只查单表，是因为表的设计上已经通过冗余字段去掉多表连接查询了，这也是值得推荐且主流的优化大表查询性能的做法。...前提是where后面的条件必须确保都是走索引，在全表扫描下，任何优化都是徒劳。 根据这个思路，我优化了下最近做的一个需求的分页查询。...这种方案实现的分页查询结果一定是不准确的。 如果是遇到多表连接查询，且查询条件也需要根据Join的表的某个字段做过滤的情况下，如何优化分页查询limit带来的性能开销？ select a....我想到的一种是，因为分页查询点击下一页时，要求查询条件是不能变的，且正常情况下也是不会变的，如果变了页码就应该重新从1开始，可以使用内存缓存上一次查询的最大的id，根据用户+接口的维度去缓存，在获取下一页时...但是缺点就是不能跳页查询，前端只能是下一页、下一页，而且还需要浪费内存去缓存查询状态，在查询条件发生变化的情况下，还需要清掉缓存。 关于分页limit的问题，你们项目中是如何解决的呢？欢迎留言讨论。
使用explain关键字，可以模拟mysql优化器执行的sql语句，从而知道mysql是如何处理sql语句的。通过explain可以分析查询语句或表结构的性能瓶颈。...primary 图片 ③、SUBQUERY：在select或where中包含了子查询 ④、DERIVED：在from列表中包含的子查询被标记为derived(衍生)，把结果放在临时表当中。...key（重要） **描述：**mysql在执行的时候实际使用到的索引，如果为NULL，则没有使用索引。 其它说明： 查询中若使用了覆盖索引，则该索引仅出现在key列表中。...对于单表查询来说，这个filtered列的值没什么意义，更关注在连接查询中对应的执行计划记录的filtered列的值。关于这里的多表demo也就先不演示了。...Extra **描述：**顾名思义，Extra列是用来说明一些额外信息的，可以通过这些额外信息来更准确的理解mysql到底将如何执行给定的查询语句。
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