背景 前不久在写一个分页接口的时候，在测试阶段出现了排序结果紊乱且数据不正确的问题，那个接口是按照create_time进行排序的，但是对应的表中有很多相同create_time的数据，最后发现是因为 ...order by 排序的时候，如果排序字段中有多行相同的列值，则排序结果是不确定的。...(0.03 秒) 我们可以观察到第一次的查询中，缺少了‘孙七’的数据行，当我们加上了第二个排序字段时分页数据变得正常了。...总结 MySQL 使用 limit 进行分页时，可能会出现重复数据，通过加入 order by 子句可以解决，但是需要注意的是，如果排序字段有相同值的情况下，由于排序字段数据重复,可能会导致每次查询排序后结果顺序不同...，分页还是会出现重复数据，这时可以加入第二个排序字段，提高排序的唯一性，最好保证排序的字段在表中的值是唯一的，这样就可以少写一个排序字段，增加查询效率，因为 order by 后面有多个排序字段时，无法用到索引
文章目录 前言 堆排序 1、建堆 2、选数 3、代码 TopK 问题 前言 在开始这一节的内容之前，我们先来回顾一下与堆相关的重点： 1、堆是二叉树顺序存储结构的一个具体体现，堆中每个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值...(大堆/小堆)，堆总是一棵完全二叉树，堆使用顺序表存储元素； 2、堆中父节点下标的计算公式：(n-1)/2，左孩子下标：n*2+1，右孩子下标：n*2+2； 3、堆只能在尾部插入数据，且插入数据后需要保证堆的结构...堆排序 堆排序是选择排序的一种，它的时间复杂度为 O(N*logN)，空间复杂度为 O(1)。 1、建堆 堆排序的第一步就是建堆，建堆有两种方法：向上调整建堆和向下调整建堆。...TOP-K问题：即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素，一般情况下数据量都比较大；比如：专业前10名、世界500强、富豪榜、游戏中前100的活跃玩家等。...对于Top-K问题，能想到的最简单直接的方式就是排序，但是，如果数据量非常大，排序就不太可取了 (数据都不能一下子全部加载到内存中)，最佳的方式就是用堆来解决，基本思路如下： 第一步：用数据集合中前K个元素来建堆
一.堆排序 我们知道冒泡算法的时间复杂度是O（N^2），在数据量很多的时候，N^2是个很可怕的数字，二分算法的时间复杂度是O(logn)，但是二分算法有限制条件，实用性并不高，那怎样才能高效实用的排序呢...堆排序就能很好解决上述问题，堆排序的时间复杂度是O(logn)，也没啥限制条件，可以实现高效排序。...TOP-K问题：即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素，一般情况下数据量都比较大。...，也就是堆顶的数据，因为是小堆，如果该数据比堆顶数据大，则将值赋给堆顶，成为新的堆顶，不用担心会出什么问题，因为是小堆，所以那些大的数据会往下沉，如果不大于堆顶的数据，则继续从文件中取数据出来比较；...如果对文件操作不太熟悉的话，可参考->文件的基础操作 如要想检验你写的代码是否能解决topk问题时，可以在数据创建完成后，手动修改文件中的k个数据，如果是找最大的k个数据，那么只需要修改k个数据，
图片 导语 在网络爬虫的领域中，动态表格是一种常见的数据展示形式，它可以显示大量的结构化数据，并提供分页、排序、筛选等功能。...需要处理分页逻辑和翻页规则。动态表格通常有多个分页，每个分页有不同数量的数据，我们需要根据分页元素来判断当前所在的分页，并根据翻页规则来选择下一个分页。...代码实现 为了实现这个目标，我们需要用到以下几个库： selenium：用于控制浏览器驱动和模拟用户操作 requests：用于发送HTTP请求和获取响应 BeautifulSoup：用于解析HTML文档和提取数据...pandas：用于处理数据结构和分析 matplotlib：用于绘制数据图表 首先，我们需要导入这些库，并设置一些全局变量，如浏览器驱动路径、目标网站URL、代理服务器信息等： # 导入库 import...通过这个案例，我们可以学习到Selenium Python的基本用法和特点，以及如何处理动态加载和异步请求、分页逻辑和翻页规则、异常情况和错误处理等问题。
通过前文，我们已经了解到使用 jQuery 插件的数据表可以很容易地实现具有搜索、排序和分页等重要功能的表格。 ?...前文中需要注意的是，所有通过插件实现的特性都是客户端的，这意味着所有的数据都首先在页面载入，然后由插件来处理客户端搜索、分页和排序的数据。...介绍 在本文中，我们将会学习如何实现服务器端的分页，搜索和排序功能。从长远来讲，这是一种更好的方式来应对数据集特别大的情况。 我们将会修改前文中的源代码，现在就开始吧！...现在 build 这个工程并在浏览中运行，就可以查看带有服务器端过滤、分页和排序的 GridView 了。...在服务器端实现表格的过滤、分页和排序等功能，能够减少客户端数据处理的任务量，方便更好更快的加载并显示数据。
例如 用户表、用户标签表、用户和标签对应关系表 M to M关系。 前提：标签数量有限，否则很多个标签则需要找很多质数，这个时候就需要一个得到质数的函数。...解决方案： 用户标签表增加一个字段，用一个质数（与其他标签标示质数的数字不可重复）来唯一标示这个标签 为用户增加标签的时候例如选择标签A(质数3表示)、标签B(质数5表示)、标签C(质数7表示)用户表中标签字段存值...105，之后修 改用户标签例如选择了标签A、B则直接更新用户表标签字段的乘积(15) 如上解决了：更新用户的标签。...需要统计某个标签的使用人数，在数据库查询语句中 where用户表标签乘积字段/某个标签=floor(用户表标签乘积字段/某个标签) 意思是得到整数，证明包含那个标签。...如上解决了：统计标签使用数量问题。
近日，《Briefings in Bioinformatics》发表了一个有效的序列和染色质相互作用数据显示浏览器——HiBrowser，用于可视化和分析Hi-C数据及其相关的遗传和表观遗传注释。...HiBrowser是一种新型显示浏览器，用于可视化（公开或用户自己的）Hi-C数据及其相关的遗传和表观遗传学注释。其主要创新包括灵活的多组学导航、新颖的多维度同步比较和动态交互系统。...用于Hi-C数据可视化的浏览器比较 特别是，HiBrowser提供了： 1）一个开箱即用的Web服务，无需在服务器启动之前配置一系列注释轨迹，并且允许在运行过程中按需灵活动态地重构自定义注释轨迹。...HiBrowser提供了一种与Hi-C热图同步的交互式和动态的三维染色质结构模拟显示模式，并支持对远程cREs的相关数据进行多元化和精确的搜索，并根据搜索结果导航到Hi-C热图上感兴趣的任何区域。...全基因组染色质可及性重塑的可视化：利用“交互式表”来验证CTCF在染色质空间结构中的富集是有益的。 HiBrowser首先加载文献中提供的Hi-C和ATAC-seq数据。
存储管理 存储器是计算机系统中最重要的资源之一，任何程序和数据及各种控制用的数据结构都必须占有一定的存储空间，因此，存储管理直接影响系统性能。 存储器由内存和外存组成。...动态分区除了分区说明表还把内存中的可以分区单独构成可用分区表或可以分区自由链。 2.3 分配算法 2.3.1 首次适配 从0地址往后查找和使用第一个可用空闲快（要比需要的空间大）。...页式存储管理 连续内存分配有碎片的缺点，对应非连续的优点：更好的内存利用和管理，允许共享代码和数据（共享库。。），支持动态加载和动态链接。最大的问题在于管理的开销。...内存物理地址空间分成大小相等的区，其大小和页面大小相等，每个区就是一个页框。 逻辑地址，分页存储器的逻辑地址由页号和页内偏移两部分组成。 ?...每一个逻辑地址都需要与这两个寄存器进行核对，以保证操作系统和其他用户程序及数据不被该进程的运行所影响。
解决大数据分页的问题，不同的人会采用不同的方法，其访问性能各有优劣。...1 动态网页数据分页 Web数据分页是基于降低数据传输量来提高服务响应时间的分页方法。但是不同的数据分页方法，带给Web主机的系统I/O访问性能是不同的。...目前常用到的数据源分页方案有如下五种：首先说明几个变量：@ PageSize表示分页大小，默认值为10；@TableName表示分页表的名称；@ IDField表示分页表的排序字段；@ PageIndex...利用该方案的优点是可以摆脱对于数字字段的依赖，能够更方便的应用于实际项目的分页。...同max()结合临时表一样，Row_number()函数在大数据后期分页时显示的效率也并不理想，这两种分页方案更适用于中小型的数据分页，要保证大数据的分页效率，就需要用到新的分页方案，Row_number
离线拉 分页器 深度分页 ---- 什么是 Feed 流 Feed 流是社交和资讯类应用中常见的一种形态， 比如微博知乎的关注页、微信的订阅号和朋友圈等。...用于排序和去重。...（不要问我什么情况下用在线用户表做驱动表） 分页器 由于 Feed 流通常比较大，不可能一次性将所有内容拉取到本地，所以一般需要支持分页查询。...在使用 Limit + Offset 分页器拉取第 2 页时就会再次拉到 Feed A。于是客户端上显示了两条相同的内容，这个问题非常影响用户体验。...解决重复问题最简单的方法是使用 LastId + Limit 式的分页器。
分页，即时搜索和排序 几乎支持任何数据源：DOM， javascript， Ajax 和 服务器处理 支持不同主题 DataTables, jQuery UI, Bootstrap, Foundation...下面我们来优化一下这个表格，分页方式有两种： 第一种客户端分页 （好处：服务器写代码少，简单，坏处：数据量大，有可能发送失败） <?...这时候就有一个问题了，后台分页时如何知道你按多少数据分页的，你的排序方式是按哪个字段进行什么排序的。...需要自己去写一个form表单用于搜索提交数据。并且给form表单禁止submit提交。...在ajax请求中利用data属性动态实时获取用户输入的数据，并把其赋值给dataTable,然后doSearch方法中重新拉起一次dataTable请求，这时请求参数就添加了需要的字段和值; <form
数据库 Dialect 扩展 支持 多数据源 与 动态数据源 支持 注解缺省 与 自定义 支持 字段运算符 扩展 等等 快速开发 使用 Bean Searcher 可以极大节省后端的复杂列表检索接口的开发时间...约定优于配置，可省略注解，可复用原有域类，同时支持自定义注解 支持 多数据源 分库分表？...：多表联查分页搜索任意字段组合过滤任意字段排序多字段统计 架构图： 为什么用 这绝不是一个重复的轮子 虽然 增删改 是 hibernate 和 mybatis、data-jdbc 等等 ORM 的强项，...但查询，特别是有 多条件、联表、分页、排序 的复杂的列表查询，却一直是它们的弱项。...普通的复杂列表查询只需一行代码 单表检索可复用原有 Domain，无需定义 SearchBean 集成简单 可以和任意 Java Web 框架集成，如：SpringBoot、Spring MVC、Grails
构建用于复杂数据处理的高效UDP服务器和客户端 引言 在当今快速发展的网络通信世界中，理解和应用各种通信协议至关重要。UDP（用户数据报协议）以其低延迟和高效率的特点，在实时数据传输中扮演着关键角色。...它不提供像TCP那样的数据传输可靠性保证，但其低开销特性使其适用于高速传输和一定丢包率可容忍的场景。...数据包格式 格式设计：设计符合服务器预期的数据包格式，如对雷达数据的特定编码。 验证机制：实现数据包完整性和正确性的验证机制。...第5节: 服务器和客户端的集成 集成测试包括： - 确保数据包格式正确。 - 服务器正确解析数据包。 - 确保通信端口设置正确。...第6节: 高级主题 重传策略：UDP丢包问题的解决方案，如应用层重传机制。 安全性：考虑数据传输的加密和验证机制。
透视图（inspector）：用于展示一个对象的详细信息，例如内存地址、加载器名称、包名、对象名称、对象所属的类的父类、对象所属的类的加载器对象、该对象的堆内存大小和保留大小，gc root信息。...OQL和关系型数据库具备类似的数据模型：将某个类看作是一张表，将该类的实例对象看作是该表中的行，每个对象中的属性看作是构成行的列。...> OQL编辑器分为两个区域： 上半部分的区域用于输入查询语句 下半部分的区域用于展示查询语句执行的结果 下图是查询当前堆里所有的String对象的语句和结果： ?...在线程视图这个表中，可以看到以下几个信息：线程对象的名字、线程名、线程对象占用的堆内存大小、线程对象的保留堆内存大小、线程的上下文加载器、是否为守护线程。...因此，heap dump和MAT不仅仅用于排查内存相关的问题，也有助于排查线程相关的问题。 4.5 问题分析 ? 上图中的这个按钮，是MAT提供的一些常见的问题分析能力。
MAT的窗口布局 inspector：透视图，用于展示一个对象的详细信息，例如内存地址、加载器名称、包名、对象名称、对象所属的类的父类、对象所属的类的加载器对象、该对象的堆内存大小和保留大小，gc root...OQL和关系型数据库具备类似的数据模型：将某个类看作是一张表，将该类的实例对象看作是该表中的行，每个对象中的属性看作是构成行的列。...> OQL编辑器分为两个区域： 上半部分的区域用于输入查询语句 下半部分的区域用于展示查询语句执行的结果 下图是查询当前堆里所有的String对象的语句和结果： ?...image.png 在线程视图这个表中，可以看到以下几个信息：线程对象的名字、线程名、线程对象占用的堆内存大小、线程对象的保留堆内存大小、线程的上下文加载器、是否为守护线程。...image.png 因此，heap dump和MAT不仅仅用于排查内存相关的问题，也有助于排查线程相关的问题。 4.5 问题分析 ?
2 开源协议 使用Apache-2.0开源协议 3 界面展示 你的产品给你画了以上一张图，还附带了一些要求： 检索结果分页展示 可以按任意字段排序 按检索条件统计某些字段值 这时候，后台接口该怎么写...支持 数据库 Dialect 扩展 支持 多数据源 与 动态数据源 支持 注解缺省 与 自定义 支持 字段运算符 扩展 等等 快速开发 使用 Bean Searcher 可以极大节省后端的复杂列表检索接口的开发时间...：只一行代码实现：多表联查分页搜索任意字段组合过滤任意字段排序多字段统计 架构图： 为什么用 这绝不是一个重复的轮子 虽然 增删改 是 hibernate 和 mybatis、data-jdbc 等等...ORM 的强项，但查询，特别是有 多条件、联表、分页、排序 的复杂的列表查询，却一直是它们的弱项。...普通的复杂列表查询只需一行代码 单表检索可复用原有 Domain，无需定义 SearchBean 集成简单 可以和任意 Java Web 框架集成，如：SpringBoot、Spring MVC、Grails
支持 数据库 Dialect 扩展 支持 多数据源 与 动态数据源 支持 注解缺省 与 自定义 支持 字段运算符 扩展 等等 快速开发 使用 Bean Searcher 可以极大节省后端的复杂列表检索接口的开发时间...约定优于配置，可省略注解，可复用原有域类，同时支持自定义注解 支持 多数据源 分库分表？...：多表联查分页搜索任意字段组合过滤任意字段排序多字段统计 架构图： 为什么用 这绝不是一个重复的轮子 虽然 增删改 是 hibernate 和 mybatis、data-jdbc 等等 ORM 的强项，...但查询，特别是有 多条件、联表、分页、排序 的复杂的列表查询，却一直是它们的弱项。...普通的复杂列表查询只需一行代码 单表检索可复用原有 Domain，无需定义 SearchBean 集成简单 可以和任意 Java Web 框架集成，如：SpringBoot、Spring MVC、Grails
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其实早在去年我也处理过类似的问题，并记录下来：《一次生产 CPU 100% 排查优化实践》 不过本次问题产生的原因却和上次不太一样，大家可以接着往下看。...问题分析 收到邮件后我马上登陆那台服务器，看了下案发现场还在（负载依然很高）。 于是我便利用这类问题的排查套路定位一遍。...从图中可以得到以下几个信息： Eden 区和 old 区都快占满了，可见内存回收是有问题的。...这时就得借助 MAT 这类的分析工具出马了。 问题定位 通过这张图其实很明显可以看出，在内存中存在一个非常大的字符串，而这个字符串正好是被这个定时任务的线程引用着。...优化策略 既然找到问题原因那就好解决了，有两个方向： 控制源头 List 的大小，这个 List 也是从某张表中获取的数据，可以分页获取；这样后续的 insert 语句就会减小。
插入和更新操作的区别在于INSERT操作不插入null值。 使用该INSERT操作的简单案例是保存一个 POJO。在这种情况下，表名由简单的类名（而不是完全限定的类名）确定。...我的行插入到哪个表中？ 您可以通过两种方式管理用于对表进行操作的表名。默认表名是更改为以小写字母开头的简单类名。因此，com.example.Person类的一个实例将存储在person表中。...= repository.findAll(); assertThat(persons.isEmpty()).isFalse(); } } Cassandra 存储库支持对实体进行分页和排序访问的分页和排序...对查询应用动态排序。您可以Sort向方法签名添加参数，Spring Data 会自动将排序应用于查询。...Stream在迭代流时使用 Java 8读取和转换单个元素。 显示带有@AllowFiltering,注释的查询方法，以允许服务器端过滤。 查询非主键属性需要二级索引。
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