哈希表提到哈希表，稍微有点编程基础的人都会对其非常熟悉。哈希表一种键值对的数据结构。那么回到最开始的位置，如果要我们来实现一个哈希表的，我们会怎么实现。...首先回到我们最常见的应用场景，我们使用哈希表添加一个键值对的时候，我们会怎么做，我们首先会判断当前哈希表里边有没有这个键。如果没有的话进行添加，有的话我们进行其他逻辑。...哈希函数首先需要明确目标，我们希望通过哈希函数达成这样的目标：1、我们的键 key 经过哈希函数处理后，他的结果尽可能均匀散布在我们的哈希表中，这样我们的哈希表就能存储更多的数据。...注意他是没有办法存储 key 的 value 的，他只能告诉你有没有 key 这个值。原理布隆过滤器原理很简单，首先就是需要一个位数组。...而：根据上边两个式子，我们就可以根据，我们想要的误判率和我们大概需要判断的数据量来估算我们布隆过滤器需要多少位和需要设计多少哈希函数了。
使用 JDK 自带的 Set 集合来进行 URL 去重，看上去效果不错，但是这种做法有一个致命了缺陷，就是随着采集的 URL 增多，你需要的内存越来越大，最终会导致你的内存崩溃。...那我们在不使用数据库的情况下有没有解决办法呢？布隆过滤器！它就可以完美解决这个问题，布隆过滤器有什么特殊的地方呢？接下来就一起来学习一下布隆过滤器。...什么是布隆过滤器 布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构，它是在 1970 年由一个名叫布隆提出的，它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成，这点跟哈希表有些相同，但是相对哈希表来说布隆过滤器它更高效...布隆过滤器原理 在说布隆过滤器原理之前，我们先来复习一下哈希表，利用 Set 来进行 URL 去重，我们来看看 Set 的存储模型 ?...布隆过滤器实质上由长度为 m 的位向量或位列表（仅包含 0 或 1 位值的列表）组成，最初所有值均设置为 0，如下所示。 ?
有没有办法在Phoenix批量加载？...对于非键列或非前导键列上的过滤器，您可以在这些列上添加索引，通过制作带有索引列的表的副本作为键的一部分，从而获得与对键列进行过滤等效的性能。...如果您使用主键约束中的一个或多个前导列，则会发生这种情况。未过滤前导 PK 列的查询，例如。...FULL SCAN 意味着将扫描表的所有行（如果您有 WHERE 子句，则可能会应用过滤器） SKIP SCAN 意味着将扫描表中的一个子集或所有行，但是它会根据过滤器中的条件跳过大组行。...有关更多详细信息，请参阅此博客。如果前导主键列没有过滤器，我们不会执行 SKIP SCAN，但您可以使用 / + SKIP_SCAN / 提示强制执行 SKIP SCAN 。
slow_query_log%’ slow_query_log：表示慢查询开启的状态 slow_query_log_file：表示慢查询日志存放的位置 explain查看分析SQL执行计划 当我们去定位自己表中增加的索引有没有生效的时候...，我们使用的一半都是 explain 关键字，通过关键字给我们返回的内容，我们就能判断我们写的SQL 有没有命中索引。...，是const类型的一个特例，一般情况下是不会出现的 const：通过一次索引就能找到数据，一般用于主键或唯一索引作为条件，这类扫描效率极高，速度非常快 eq_ref：常用于主键或唯一索引扫描，一般指使用主键的关联查询...,性能特别差，需要重点优化，一般多见于groupby语句，或者union语句 Using where : 表示使用了where条件过滤 Using index condition：MySQL5.6之后新增的索引下推...，在存储引擎层进行数据过滤，而不是在服务层过滤，利用索引现有的数据减少回表的数据 这个关键字是非常需要大家掌握的，因为能非常准确的反映出你写的 SQL 语句到底有没有命中索引，如果你的 SQL 都没有命中索引的话
一般情况下，我们使用浏览器来查看网站上的内容，看到感兴趣的，我们会收藏网页或者复制内容保存到笔记，但特殊情况下，为了提高效率，就借助编程来实现快速获取网页内容，这里获取网页内容的程序就是爬虫，爬虫没什么神秘的...有没有更节省内存的方案？...虽然内存占用的问题解决了，但是随着 URL 数量的增多，内存占用还是会线性增加，就算使用位图操作，100 亿个 URL 仍然要使用 1200 MB 的内存，有没有办法使内存的占用成为一个固定值？...总结： 关于搜索引擎爬虫网页去重问题的解决，从哈希表到位图，再到布隆过滤器，每一步都有很大的空间占用优化。布隆过滤器非常适合这种不需要 100% 准确的、允许存在小概率误判的大规模判重场景。...除了爬虫网页去重这个例子，还有比如统计一个大型网站的每天的 UV 数，也就是每天有多少用户访问了网站，我们就可以使用布隆过滤器，对重复访问的用户，进行去重。
("TOPIC", "TAGA || TAGB || TAGC"); Consumer将收到Topic下Tag包含TAGA或TAGB或TAGC的消息。...对于Tag过滤的限制是一条消息只能有一个Tag，这在一些复杂场景下可能没办法满足需求。...SQL语法，相对来说复杂一些 结论： SQL覆盖场景更多，满足用户所有需求 Tag覆盖场景少，但是无论从实现成本或者使用成本上都要小一些 所以在开发资源有限的情况下（比如没有足够的人手）要实现MQ中的过滤功能的话...“万恶”的业务方 “消息能不能支持多个Tag，这样发送的时候一条消息从不同的维度打上Tag来实现灵活的过滤需求”——from业务方 比如一条订单消息可以按照支付方式打标，也可以按照商品品类打表，这样订阅时可以灵活的过滤出目标数据...更进一步，有没有办法在多Tag的情况下避免掉这一次Tag的读写操作呢？
：有没有什么办法可以尽量避免回表或让回表的开销变小呢？...，当查询数据量大，使用二级索引都要回表的话，性能还不如全表扫描（扫描聚簇索引），这通常也是索引失效的一大场景（后续文章再来聊聊这块）Multi Range Read 多范围读取那有没有什么办法降低成本呢...，还有没有什么方式可以降低回表的开销呢？...因此可以通过修改查询需要的字段select xx1,xx2或 增加二级索引包含的列（变成联合索引）来避免出现回表注意：如果你想通过增加二级索引的列来避免回表时，需要评估二级索引存在列太多的维护成本MySQL...Read 多范围读取在某些场景下使用缓冲池排序主机，将读取的随机IO转换为顺序IO，降低回表开销修改查询需要的字段或者给二级索引上增加列，使用覆盖索引的方式来避免回表最后（不要白嫖，一键三连求求拉~）本篇文章被收入专栏
使用不等于有没有什么必要条件 使用不等于操作符的必要条件取决于具体的查询需求。 如果我们需要排除特定值或比较范围之外的值，那么使用不等于操作符是有必要的。...然而，在某些情况下，可以使用其他操作符或条件语句来实现相同的效果，这取决于查询的逻辑和数据的特点。 一句话：视情况而定，没有什么是必要的。 3....可以少使用不等于 为了避免不等于操作符可能带来的问题，可以考虑以下建议，尽量减少使用不等于操作符： 使用其他操作符：根据具体需求，考虑使用等于操作符、范围操作符（例如 BETWEEN）、IN操作符等来替代不等于操作符...使用 IS NULL或 IS NOT NULL：如果需要针对 NULL值进行比较，可以使用 IS NULL或 IS NOT NULL来明确处理 NULL值的情况。...总结 今天了不起带着大家看了一个MySQL中不等于的实际使用，相信没用过的你也学会了，即将要用到的也希望后面能注意到这个问题。 具体使用还是不使用不等于根据业务情况来做取舍，没有什么是绝对的。
一、问题复现在实际的软件系统开发过程中，随着使用的用户群体越来越多，表数据也会随着时间的推移，单表的数据量会越来越大。...下面我们一起来测试一下，每次查询客户表时最多返回 100 条数据，不同的起始下，数据库查询性能的差异。...对于千万级的单表数据查询，小编我刚刚也使用了一下分页查询，起点位置在 10000000，也截图给大家看看，查询耗时结果：39 秒！...2.3、方案三：采用 elasticSearch 作为搜索引擎当数据量越来越大的时候，尤其是出现分库分表的数据库，以上通过主键 ID 进行过滤查询，效果可能会不尽人意，例如订单数据的查询，这个时候比较好的解决办法就是将订单数据存储到...三、小结不知道大家有没有发现，上文中介绍的表主键 ID 都是数值类型的，之所以采用数字类型作为主键，是因为数字类型的字段能很好的进行排序。
一、问题复现 在实际的软件系统开发过程中，随着使用的用户群体越来越多，表数据也会随着时间的推移，单表的数据量会越来越大。...下面我们一起来测试一下，每次查询客户表时最多返回 100 条数据，不同的起始下，数据库查询性能的差异。...对于千万级的单表数据查询，小编我刚刚也使用了一下分页查询，起点位置在 10000000，也截图给大家看看，查询耗时结果：39 秒！...2.3、方案三：采用 elasticSearch 作为搜索引擎 当数据量越来越大的时候，尤其是出现分库分表的数据库，以上通过主键 ID 进行过滤查询，效果可能会不尽人意，例如订单数据的查询，这个时候比较好的解决办法就是将订单数据存储到...三、小结 不知道大家有没有发现，上文中介绍的表主键 ID 都是数值类型的，之所以采用数字类型作为主键，是因为数字类型的字段能很好的进行排序。
MySQL 已提供了 INSERT IGNORE INTO 、REPLACE INTO、INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE 等表达式实现不重复插入的功能，不过，要使用这些表达式...如果我们想根据非主键或非唯一索引的字段做重复插入判断：不存在就插入新记录，存在则忽略。如果不用事务，这个需求有没有办法实现呢？ 有的！ 下面就为大伙端上这道菜，请慢用。...我们需要明确的是：单纯使用 INSERT INTO 表 VALUES() 语句是没法实现这个功能的，需要使用复合语句 INSERT INTO 表 SELECT 目标值 FROM ... 才能搞定。...判断一个表里面的某个字段是否存在特定的值，可以使用 not exists 或者 not in 表达式。...，并能用到上面的过滤条件呢？
主要解决办法有： 监控sql执行情况，发邮件、短信报警，便于快速识别慢查询sql 打开数据库慢查询日志功能 简化业务逻辑 代码重构、优化 异步处理 sql优化 索引优化 其他的办法先不说，后面有机会再单独介绍...上面的key列可以看出有没有使用索引，key_len列则可以更进一步看出索引使用是否充分。不出意外的话，它是最重要的列。 ? 有个关键的问题浮出水面：key_len是如何计算的？...对于InnoDB表，此数字是估计值，可能并不总是准确的。 filtered列 该列表示按表条件过滤的表行的估计百分比。最大值为100，这表示未过滤行。值从100减小表示过滤量增加。 ?...Using join buffer 表示是否使用连接缓冲。来自较早联接的表被部分读取到联接缓冲区中，然后从缓冲区中使用它们的行来与当前表执行联接。...索引优化的过程 1.先用慢查询日志定位具体需要优化的sql 2.使用explain执行计划查看索引使用情况 3.重点关注： key（查看有没有使用索引）
主要解决办法有： 监控sql执行情况，发邮件、短信报警，便于快速识别慢查询sql 打开数据库慢查询日志功能 简化业务逻辑 代码重构、优化 异步处理 sql优化 索引优化 其他的办法先不说，后面有机会再单独介绍...key_len列 该列表示使用索引的长度。上面的key列可以看出有没有使用索引，key_len列则可以更进一步看出索引使用是否充分。不出意外的话，它是最重要的列。...对于InnoDB表，此数字是估计值，可能并不总是准确的。 filtered列 该列表示按表条件过滤的表行的估计百分比。最大值为100，这表示未过滤行。值从100减小表示过滤量增加。...Using join buffer 表示是否使用连接缓冲。来自较早联接的表被部分读取到联接缓冲区中，然后从缓冲区中使用它们的行来与当前表执行联接。...索引优化的过程 1.先用慢查询日志定位具体需要优化的sql 2.使用explain执行计划查看索引使用情况 3.重点关注： key（查看有没有使用索引）
考虑到数据插入的效率，就使用内存KV缓存来保存。写入过程是在接收到请求后放入到线程池中，然后线程池异步处理后写入。到这问题基本上没什么事情。...还好redis是可以支持有序集合的，而且可以通过zrange来获取指定范围数据。 3、增加了需求 这些数据要在运维界面里还要可以按条件过滤，这个就非常头疼啦，redis没有条件过滤啊。...这里就有几个问题：大数据量的排序、查找过滤、分页。 先不管这么多，如果使用Mysql的话，除了大表保存问题，查找、过滤、分页功能都是直接使用sql实现的，开发起来简单。...好了，这里有几个问题： 1、使用了*返回字段，全字段返回的问题就是要扫描全表 2、进行了ORDERBY排序，我测试的这个表只有几百万数据 3、最后分页是取的130万开始的100条，等于是要扫描130...有没有办法让它快一点呢？确实有，网上找找挺多的。 首先，看看只返回部分字段是不是快一些？
，来防御SQL注入风险的。...那么有没有办法可以绕过当前的关键字检测呢？从代码上看，这里没有考虑当JSON请求时，过滤器跟Controller JSON请求方式不一致可能导致潜在的参数走私问题。...抛开前面提到的思路，还有没有更多的缺陷需要进一步修复呢？下面是具体的分析过程。 0x01 绕过分析 在代码审计时筛选和整理当前应用使用的安全措施是一个非常好的习惯。能更直观的感知整个参数的调用过程。...那么有没有可能因为两者的解析顺序不同，可能导致了潜在的绕过风险呢？下面对具体的执行顺序进行简单的分析： 过滤器Filter 过滤器位于请求处理链的最外层，可以拦截请求并进行对应的处理。...条件包括与调度类型的匹配和与请求路径或Servlet名称的匹配： 最后，返回创建的过滤器链，该过滤器链包含了所有匹配的过滤器。如果没有找到匹配的过滤器，则返回一个空的过滤器链。
注意： 这个漏洞存在必须要有3个条件： 后台使用拼接字符串的方式构造动态sql语句； 在后台验证代码上，账号密码的查询是要同一条查询语句，如果一旦账号密码是分开查询的，先查帐号，再查密码，这样的话就没有办法了...这种因程序员对输入未进行细致地过滤，从而执行了非法的数据查询的攻击叫做代码层注入。还有一种sql注入类型叫做平台层注入，是由不安全的数据库配置或数据库平台的漏洞所致。 2. Sql注入的危害？...(select * from 表名） and exists (select 列名 from 表名） 返回正确的，那么写的表名或列名就是正确。...2.使用参数化的过滤性语句 永远不要使用动态拼装sql，可以使用参数化的sql或者直接使用存储过程进行数据查询存取。...7.sql注入的检测 一般采取辅助软件或网站平台来检测，软件一般采用sql注入检测工具jsky，网站平台就有亿思网站安全平台检测工具。MDCSOFT SCAN等。
/ dada2相似 使用5种以上的特殊通用数据库或统计算法确定每个OTU的分类起源 以.txt或.biom格式构建OTU，属，家族，类，顺序和门类丰度表 重建OTU系统树 同时是目前可用的最快的流程。...LotuS不包括样本的数值分析，而是我们设计了LotuS输出，可以轻松地将它们集成到现有的工作流程中，例如使用R，QIIME / mothur或Matlab等统计编程语言。...sdm[2]是LotuS的一部分，但可以单独用于多路分解或仅用于质量过滤器序列（例如，也用于装配体等）。包括几个质量过滤测试，并且可以基于累积的错误率或低于阈值的质量窗口来截断序列。...LOTUS自发布以来的发展 highmem模式，适用于小型数据集，速度快100％，适用于大型数据集，速度快1000％ 从集群直接映射到OTU成员资格 减少sdm IO和更可靠的格式转换 使用概率过滤器进行更严格的质量过滤...怎么样，有没有兴趣试试这个流程呀？阅读原文是这个流程的官网。
2.1 建立索引的正确姿势 数据量较大的时候，如果没有索引，那么数据库只能全表一行一行的遍历判断数据，因此优化SQL的时候，第一步要做的就是确定有没有合适的可用的索引。...，在组合索引中可以通过将col_b字段前置，将col_a移动到组合索引后面，只用于避免或减少回表。...2.2.7 使用函数查询或运算 索引： index(col_a,col_b) SQL： select * from table where col_a=1 and DATE_SUB(CURDATE(),...由于通过二级索引查询后还有回表查询的开销，如果通过该字段只能过滤少量的数据，整体上还不如直接查询数据表的性能，则MySQL会放弃这个索引，直接使用全表扫描。...小结： 通过执行计划我们可以分析出SQL最终使用了什么索引，对索引的使用是处于什么情况，进而可以得出还有没有优化空间。
现在开始增加难度,假设后端代码过滤了空格，我们可以替换空格的方法很多：/**/，0x0a,0x0b,0x0c,0x0d: ? 上图使用/**/替换空格 ?...做到这里我们可能会想，除了这些字符外还有没有其它字符可以替换空格呢，我们fuzz一下： <?...进一步思考：如果这些字符都被过滤了，有没有办法不依靠空格来注入呢，办法还是有的，看下面的语句： ?...接下来继续提高难度，我们的注入语句中有许多逗号，看了让人不爽，如果把逗号也过滤掉，我们有没有办法注入呢，方法还是有的，我们可以结合join语句和子查询的别名来替换逗号，看下面的语句 ?...其他技巧： 某些web应用只取查询结果的第一行，这时可以使用group_concat()来获取完整数据,例如： select host,user from user where user='a?'
一、能够实现敏感词过滤功能的方法有很多 方法有很多，我简单罗列了几个。 1、直接将敏感词组织成String后，利用indexOf方法来查询。 2、传统的敏感词入库后SQL查询。...a时，将转换为下一个状态kj，我们把kj称作ki的一个后继状态； ④ S ∈ K是唯一的一个初态； ⑤ Z⊂K是一个终态集，终态也称可接受状态或结束状态。...三、用Trie树构建DFA Trie树，即字典树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。...它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。 假设有b，abc，abd，bcd，abcd，efg，hii 这7个单词（实际使用中，这些单词就是敏感词），我们构建的树如下图 ?...那Trie树的结构有没有办法也避免这种情况发生呢？ 答案是肯定的。参考KMP算法（百度一下你就知道了） 的最长相同前后缀的方法，来避免回溯。 这里首先需要理解“前缀”、“后缀”的思想。
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