在编译EasyNVR的时候，我们为了防止数据库内的表重复，使用了sqlite3_exec函数来判断一个表是否存在。但在EasyDSS中，我们使用的是GORM方式。...在EasyDSS在调用该方式过程中，出现了以下错误： 具体函数代码如下： // 根据主键，判断是否存在 func (impl *BaseDaoImpl) Exists(id string) bool...但是代码中因为data为反射出来的数据添加id数据不够方便，因此直接使用Find函数代替First函数，即解决此问题。...// 根据主键，判断是否存在 func (impl *BaseDaoImpl) Exists(id string) bool { dataType := reflect.TypeOf(impl.TableStruct...如果大家想了解我们在EasyNVR上的实现过程，可以阅读此文：EasyNVR使用sqlite3如何判断一个表是否在数据库中已经存在。
前言不知道大家在面试时有没有被问过“如何在大量数据中快速检测某个数据是否存在”。如果有过相关的思考和解决方案，看看你的方案是否和本文一样。...问题剖析通常我们查找某个数据是否存在需要借助一些集合，比如数组、列表、哈希表、树等，其中哈希表相对其他集合的查找速度较快，但是这里有个重点“大量数据”，比如“在13亿个人的集合中查找某个人是否存在”，如果就使用哈希表来存储...布隆过滤器介绍布隆过滤器是1970年一个叫布隆的人提出来的，主要用于检测一个元素是否在一个集合里。其空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，但是会存在一定的失误率，下面对其进行详细说明。...（如果有对哈希函数个数有疑问的，请继续向下看）同样，查找该元素时以同样的方式进行查找，通过哈希函数映射到数组中，如果下标对应的值为1，说明该元素存在。...这里重点强调一下：失误率是指查找不存在的元素会有该现象，在位图中存在的元素不会出现查找失误。影响失误率的因素那是不是哈希函数个数越多失误率越低，当然不是。
摘要： 本文将探讨在SQL查询中判断某项数据是否存在的方法，避免频繁使用COUNT函数来统计数据的数量。通过使用更加优雅的查询语句，开发者可以在数据库操作中提高效率和可读性。...引言： 在SQL查询中，经常需要判断某项数据是否存在，以决定是否执行后续操作。传统的方法是使用COUNT函数来统计数据的数量，但这可能导致额外的数据库开销和复杂性。...本文将介绍一些不使用COUNT函数的方法，来判断数据是否存在，从而提高查询效率和代码可读性。...SQL 查找是否“存在”的方法： 使用EXISTS子查询： EXISTS关键字可以用于判断子查询是否返回结果，如果子查询返回至少一行数据，则判断为存在。...总结： 本文介绍了在SQL查询中判断数据是否存在的方法，避免了过多地使用COUNT函数来统计数量。
在Python中有各种数据结构，而字典是我们生产中经常会用到的数据结构，这里记录一下如果判断某个key是否存在于字典中的二种方法。..., in AttributeError: 'dict' object has no attribute 'has_key' 如上所示可知，字典的has_key方法只能在Python2中使用...，在Python3中已经移除。...方法二: in关键字 一般我们刚开始学习认识Python的时候我们都会先字典列表对象的形式把字典所有键返回，再判断该key是否存在于键列表中： nock:work nock$ python3 Python...总结 如上实例可知用in关键字是最nice的方法，同时在字典数据量较大的情况下in也是最快的方法，我这里就不实验了，有兴趣的同学可以实践一下。
如果是下面的 jQuery 代码判断一个对象是否存在，是不能用的。 if($("#id")){ }else{} 因为 $("#id") 不管对象是否存在都会返回 object 。...正确使用判断对象是否存在应该用： if($("#id").length>0){}else{} 使用 jQuery 对象的属性 length 来判断，如果 > 0 就存在。
js中判断键是否存在？ 看到这个问题，有的小伙伴可能第一个想法就是判断值是否为undefined。...兴兴冲冲地写下如下代码： var obj = {}; if(obj[key]==undefined){ //不存在 } 但是这种写法是错误的，因为可能键是存在的，但是值为undefined。...= undefined // 返回false，但是键是存在的 in操作符 你应该使用in操作符来替换之前的操作，例： "key" in obj // 存在时返回true 注： 如果需要检查不存在，
在日常开发中，作为一个JavaScript开发者，我们经常需要检查对象中某个键是否存在。这看似简单，但其实有多种方法可供选择，每种方法都有其独特之处。...问题背景 假设我们有一个简单的对象： const user = { name: 'John', age: 30 }; 我们想在访问name键之前检查它是否存在： if (user.name)...} 直接访问一个不存在的键会返回undefined，但是访问值为undefined的键也是返回undefined。所以我们不能依赖直接键访问来检查键是否存在。...==） 可读性不如其他方法 容易拼写错误'undefined' 使用in操作符 in操作符允许我们检查键是否存在于对象中： if ('name' in user) { console.log(user.name...因此它对原型链上存在的键也会返回true。
Node.js中如何检查是否存在某个目录 Node.js fs本地模块提供了几种有用的方法，可用于处理目录。...检查Node.js中是否存在某个目录的最简单方法是使用fs.existsSync()方法。 existSync()方法同步检查给定目录的存在。...; } else { console.log('Directory not found.'); } 如果路径存在，则existSync()方法返回true，否则返回false。...让我们看下面的示例，该示例使用fs.access()检查给定目录是否存在： const fs = require('fs'); // directory to check if exists const...'does not exist' : 'exists'}`); }); 查看本指南，以了解有关在Node.js应用程序中读写文件的更多信息。
缓存穿透 缓存穿透和上面两种现象的本质区别就是这时候访问的数据不但在 Redis 中不存在，而且在数据库中也不存在，这样如果并发过大就会造成数据源源不断的到达数据库，给数据库造成极大压力。...如何从10亿数据中快速判断是否存在某一个元素？今天总算知道了 所以通过上面的现象，我们从布隆过滤器的角度可以得出布隆过滤器主要有 2 大特点： 如果布隆过滤器判断一个元素存在，那么这个元素可能存在。...如何从10亿数据中快速判断是否存在某一个元素？今天总算知道了 第一部分输出的 mightContainNum1一定是和 for 循环内的值相等，也就是百分百匹配。...如何从10亿数据中快速判断是否存在某一个元素？今天总算知道了 对于这个默认的 3% 的 fpp 需要多大的位数组空间和多少次哈希函数得到的呢？...如何从10亿数据中快速判断是否存在某一个元素？今天总算知道了 得到的结果是 7298440 bit=0.87M，然后经过了 5 次哈希运算。
实际情况也是如此；既然要判断一个数据是否存在于集合中，考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存中的。...Bloom Filter 基于上面分析的条件，要实现这个需求最需要解决的是 如何将庞大的数据load到内存中。...一旦其中的有一位为 0 则认为数据肯定不存在于集合，否则数据可能存在于集合中。 所以布隆过滤有以下几个特点： 只要返回数据不存在，则肯定不存在。 返回数据存在，但只能是大概率存在。...在 set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合中，如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。...特别是需要精确知道某个数据不存在时做点什么事情就非常适合布隆过滤。 本问的示例代码参考这里：https://github.com/crossoverJie/JCSprout -END-
现在我给你一个数，你需要告诉我它是否存在其中(尽量高效)。 需求其实很清晰，只是要判断一个数据是否存在即可。 但这里有一个比较重要的前提：非常庞大的数据。...实际情况也是如此；既然要判断一个数据是否存在于集合中，考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存中的。...Bloom Filter 基于上面分析的条件，要实现这个需求最需要解决的是 如何将庞大的数据load到内存中。...在 set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合中，如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。...特别是需要精确知道某个数据不存在时做点什么事情就非常适合布隆过滤。 这段时间的研究发现算法也挺有意思的，后续应该会继续分享一些类似的内容。 如果对你有帮助那就分享一下吧。
前言 最近有朋友问我这么一个面试题目： 现在有一个非常庞大的数据，假设全是 int 类型。现在我给你一个数，你需要告诉我它是否存在其中(尽量高效)。 需求其实很清晰，只是要判断一个数据是否存在即可。...实际情况也是如此；既然要判断一个数据是否存在于集合中，考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存中的。...Bloom Filter 基于上面分析的条件，要实现这个需求最需要解决的是 如何将庞大的数据load到内存中。...在 set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合中，如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。...特别是需要精确知道某个数据不存在时做点什么事情就非常适合布隆过滤。 这段时间的研究发现算法也挺有意思的，后续应该会继续分享一些类似的内容。 如果对你有帮助那就分享一下吧。
前言 最近有朋友问我这么一个面试题目： 现在有一个非常庞大的数据，假设全是 int 类型。现在我给你一个数，你需要告诉我它是否存在其中(尽量高效)。 需求其实很清晰，只是要判断一个数据是否存在即可。...实际情况也是如此；既然要判断一个数据是否存在于集合中，考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存中的。...Bloom Filter 基于上面分析的条件，要实现这个需求最需要解决的是 如何将庞大的数据load到内存中。...一旦其中的有一位为 0 则认为数据肯定不存在于集合，否则数据可能存在于集合中。 所以布隆过滤有以下几个特点： 只要返回数据不存在，则肯定不存在。 返回数据存在，但只能是大概率存在。...在 set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合中，如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。
一旦我们的服务器存在内存泄漏的风险，其后果将是不堪设想的，所以我们必须重视内存泄露的问题，及时的检测程序中是否存在内存泄漏的隐患十分有必要。...以上代码为什么会存在内存泄漏？因为每次 http 请求进来都会调用 leak 方法往数组 leakArray 中添加数据造成其一直存在于内存中得不到释放。 好吧，运用 devtool 开始检测。...嗯，6.3M，8.8M，11.9M，13.4M，内存使用大小不断增加，如果出现了这种情况，当然是存在内存泄漏风险的，写到这里，内存泄漏已经被检测存在了，但是本文并没有完，因为我们并不知道具体是哪里存在内存泄漏...到这里了，你应该发现这一堆的数据是不是已经知道内存泄漏的源头了，再看看上图中的黄色的标记，其实这就是内存一直被占用的意思。 好吧，内存泄漏的源头也发现了，嗯，本文还是不打算结束。...上图代表正在连续的记录数据中，我们跟前面一样不断地发起请求，然后点击 stop 停止记录，其就会自动生成数据趋势图，如下： ?
因此，依靠 malloc 确定分配是否成功是一个困难的问题。只有在写入和读取新分配的内存时才能发现。...---- 设置是否开启过量内存 通过 /proc/sys/vm/overcommit_memory查看是否支持过量内存。Windows 不允许过量使用（但仍使用相同的虚拟/物理内存设计）。...没有内存泄漏，不需要解决“是否存在动态内存分配将失败的执行路径”的 NP 完全问题。它不仅与动态分配的内存总量有关，还与分配（和释放）的顺序有关。...参见 no_paging_space_action() ： ---- 存在过量使用的最大原因 Linux 和 macOS 上存在过量使用的最大原因：fork()。...对于使用它们的每个进程，共享库可能会同时计入实内存和虚拟内存中，即使它们占用相同页面的只读或写时复制内存，并且内存映射文件可能会被全部计入在虚拟内存中，即使只有一小部分文件被读取，并且在 Linux 上
>>> create table if not exists people(name text,age int(2),gender char(1)); 如上代码表示创建一个名为people的数据表。...有时在程序中，如果people这个表已经存在，如果执行下面的语句就会报错 >>> create table people(name text,age int(2),gender char(1)); if...not exists 的作用就是判断要创建的数据表是否已经存在，若不存在则创建，否则跳过该语句。
问： 如何验证程序是否存在，以一种要么返回错误并退出，要么继续执行脚本的方式? 这看起来应该很容易，但它一直困扰着我。...许多操作系统的 which 甚至不会设置退出状态，这意味着 if which foo 甚至不会正常工作，并且总是报告 foo 存在，即使它不存在(注意，一些 POSIX shell 似乎对 hash 也这样做.../（点-斜杠），以便在bash中运行它 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别
新版的EasyNVR默认都是使用的sqlite数据库，sqlite数据库占用资源非常的低，在嵌入式设备中，可能只需要几百K的内存就够了，并且能够支持Windows/Linux/Unix等主流的操作系统，...为了防止数据库内的表重复，导致编译问题，我们常常需要判断判断一个表是否在数据库中已经存在了，在sqlite3中，提供了一个sqlite3_exec函数，可以通过此函数的使用来判断一个表是否存在。...所以可以利用callback的使用来判断表是否存在。...通过在回调函数中对data进行赋值操作，可以获取到sqlite3_exec()的执行结果，即通过赋值的 void* 的参数值来判断一个表是否存在于此数据库中。...如果*ptr > 0 说明数据库中存在此表。
该过滤器在一些分布式数据库中被广泛使用，比如我们熟悉的hbase等。它在这些数据库中扮演的角色就是判断一个值是否存在。这些分布式数据库之所以青睐它，就是因为它有很强大的性能，而且存储空间又小。...那如何去添加一个值进去呢？然后又如何判断该值是否存在呢？现在需要确定位置，这个道理和hashmap的道理是一样的，使用hash来确定位置。 ?...上面的代码中我们设置了误报率以及预估数据量，然后生成了Bloom Filter实例，然后插入一个“importsource”字符串，然后判断是否存在，最后返回结果是存在。...检测要访问的数据是否在磁盘或数据库中。 5、CDN缓存。先查找本地有无cache，如果没有则到其他兄弟cache服务器上去查找。...在去指定兄弟服务器查找之前，先检查boomfilter中是否有url，如果有，再去对应服务器查找。 总结 Bloom Filter核心就是数组和hash。数组中1表示存在，0表示不存在。
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