Vue.js 是一个流行的 JavaScript 库,用于在短时间内开发原型。这包括用户界面、前端应用、静态网页和本机移动应用。它以易用的语法和简单的数据绑定功能而闻名。
BootstrapVue是一个流行的开源前端框架,它结合了Bootstrap(一个前端UI框架)和vue.js(一个渐进式JavaScript框架),用于创建可重用的UI组件和Web应用程序。
Getting Started | BootstrapVueGet started with BootstrapVue, based on the world’s most popular framework – Bootstrap v4, for building responsive, mobile-first sites using Vue.js
假设你的表中有上百万条记录,不分页的话,我们不可能一次性将所有数据全部都载入到前端吧,那前后端都早就崩溃了。
不同的单页面应用中的标签存在大幅度的重复,这个时候我们会很快想到使用组件,但用法各式各样,逻辑混乱复杂。这个时候会立即想到解耦?解耦完后如何在公司内部建立组件库供其他人使用?
昨天发布了一个Page页面:WordPress 精品插件大全。有些朋友比较感兴趣是如何做的,本篇简单写一下整个开发过程,作一个小结,也顺便整理一下代码,本地开发环境里写的比较脏乱差。
BootstrapVue Argon Dashboard PRO是BootstrapVue和Vue.js的高级仪表板。这是一种全新产品,它基于我们从头开始重新构建的最新框架结构,这种结构旨在使产品更直观,更具适应性,并且更易于定制。让Argon以其酷炫的功能给你带来惊喜,让你的项目达到一个全新的水平。
在编程的世界里,你遇到的 90% 问题,别人都遇到过,并且提供了比较优秀的解决方案。我们无需一行一行代码从零开始创建一个项目,概括来说就是不要重复造轮子。那么从哪里发现好的轮子呢?这里我推荐 Github,Github 上有许多优秀的开源项目可供学习和使用,只需要我们自己去发掘这些优秀项目。本文推荐几个优秀的 Vue UI 库和企业级中后台项目,不多,够我们学习的了。
例:insert into Strdents (姓名,性别,出生日期) values (‘开心朋朋’,’男’,’1980/6/15′)
说到excel函数,很多人第一时间想到的就是求和函数sum。作为excel入门级函数,sum的确是小白级的,以至于很多人对求和函数有点“误解”,觉得求和函数太简单了。
一条SQL,在数据库中是如何执行的呢?相信很多人都会对这个问题比较感兴趣。当然,要完整描述一条SQL在数据库中的生命周期,这是一个非常巨大的问题,涵盖了SQL的词法解析、语法解析、权限检查、查询优化、SQL执行等一系列的步骤,简短的篇幅是绝对无能为力的。因此,本文挑选了其中的部分内容,也是我一直都想写的一个内容,做重点介绍:
Vue.js 是一套用于构建用户界面的渐进式框架,在目前的前端开放中比较流行的前端框架。
在有了以上的t1表之后,接下来就可以在此表上进⾏SQL查询了,获取⾃⼰想要的数据。
是一种利用图解法分析输入的各种组合情况,从而设计测试用例的方法,它适合于检查程序输入条件的各种组合情况。
通过 Explain 分析 SQL 语句,尽量不要使用到临时表。GROUP BY (Explain具体详解,可以看这篇博客)
之前在Excel内部的分享交流群和别的讲师探讨了多条件匹配有哪些实现方式。 围观的市民刘先生表示:我活了二十多年,看见斗图的比较多,这么无聊斗Excel使用技巧的第一次见! 为了更好的装逼,哦!不
INDEX(结果列,SMALL(IF(条件,ROW(条件列),4^8),COLUMN(A1)))&
SQL连接可以分为内连接、外连接、交叉连接。 数据库数据: book表 stu表 1.内连接 1.1.等值连接:在连接
一条 SQL 在数据库中是如何执行的呢 ?相信很多人都会对这个问题比较感兴趣。但是,感兴趣归感兴趣,你得去追呀,还臆想着她主动到你怀里来 ?
insert into tableA (name,age) select b.studentname, b.age from tableB b where b.id>30
leaf 叶子 存储数据行时就是有序的 直接将数据行的page作为叶子节点(相邻的叶子节点,有双向指针)
1、 什么是因果图及判定表法? 因果图是用图解的方法表示输入的各种组合关系,依据因果图写出判定表,从而设计相应的测试用例。 它适合于检查程序输入条件的各种组合情况。例约束关系、组合关系。 2、 因果图之4种因果关系
简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的表或视图、以及搜索条件等。
在一本厚厚的书籍的前几页,通常会有几页目录。作用是让读者可以快速找到感兴趣的章节进行阅读。 目录之所以可以快速阅读,是因为它提前进行了结构化+有序处理。
数据库性能依赖于数据库层面的一些诸如表、查询及配置等因素。而软件功能的构成最终反映到硬件上面,即CPU使用及I/O操作。减少CPU消耗,增加I/O效率则是提高软件性能的根本驱动。着眼于数据库性能的优化,首先我们需要从较高层次软件层面规则作指导,使用wall-clock 时间测算性能。当专业知识进一步提升,了解了更多的内部机制,则可以从CPU时钟及I/O操作方面进行改进。
==============================数据查询-单表=================================
1.修改单表的记录 案例1:修改beauty表中姓唐的女神的电话为13899888899
稍不注意,可能你写的查询语句是会导致索引失效,从而走了全表扫描,虽然查询的结果没问题,但是查询的性能大大降低。
1.唯一索引是在表上一个或者多个字段组合建立的索引,这个或者这些字段的值组合起来在表中不可以重复。
tb 表的 a b c d 每个分别和 ta 的a b c d 组合一遍
通过主键或者唯一二级索引列来定位一条记录的访问方法定义为: const ,意思是常数级别的,代 价是可以忽略不计的。不过这种 const 访问方法只能在主键列或者唯一二级索引列和一个常数进行等值比较时才 有效,如果主键或者唯一二级索引是由多个列构成的话,索引中的每一个列都需要与常数进行等值比较,这个 const 访问方法才有效(这是因为只有该索引中全部列都采用等值比较才可以定位唯一的一条记录)。
本篇将主要关注逻辑优化。先介绍 TiDB 中的逻辑算子,然后介绍 TiDB 的逻辑优化规则,包括列裁剪、最大最小消除、投影消除、谓词下推、TopN 下推等等。
插入语句 # 插入语句 /* 语法: INSERT INTO 表名(列名,...) VALUES(值1,...); */ # 插入值类型需要与列的类型一致或兼容 INSERT INTO student(name,age,score,birth) VALUES('Leslie',19,100,'2001/02/14'); # 可以为null的列如何给值(nullable的列),不可以为空的列必须插入值 # 方式一:直接赋给null INSERT INTO student(name,age,score
在关系型数据库管理系统(RDBMS)中,连接查询是一项重要的数据库操作,它允许我们从多个表中检索和组合数据,以便进行更复杂的查询和分析。
1. 笛卡尔积(交叉连接) 在MySQL中可以为CROSS JOIN或者省略CROSS即JOIN,或者使用',' 如:
在SELECT语句中使用星号“”通配符查询所有字段 在SELECT语句中指定所有字段 select from TStudent;
本篇是讲B+树的应用场景,也就是我们平时在写sql语句时需要思考的问题,这里重点总结一下
黑盒测试用例设计方法包括等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法、判定表驱动法、正交试验设计法、功能图法、场景图法等。
我们的目标是设计一个后端RESTful API,由Python和Flask提供支持。API本身应该遵循RESTful设计原则,使用基本的HTTP请求方式:GET、POST、PUT和DELETE来完成。
关于MySQL的优化,相信很多人都听过这一条:避免使用select*来查找字段,而是要在select后面写上具体的字段。
索引是有序的,index1索引在索引文件中的排列是有序的,首先根据a来排序,然后才是根据b来排序,最后是根据c来排序,像select * from tab 这种类型的sql语句,在a、b走完索引后,c肯定是无序了,所以c就没法走索引,数据库会觉得还不如全表扫描c字段来的快。
两个表进行连接时,必须要有可比字段,两个可比字段的值进行逐一比较来决定当前两个元组是否可以连接
把信息分解成多个表,一类数据一个表,各表通过某些常用值(即关系设计中的关系(relational))互相关联;
在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的数对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
1.定义:是一种利用图解法分析输入的各种组合情况,从而设计测试用例的方法,它适合于检查程序输入条件的各种组合情况。
认识索引是什么东西非常关键,一个非常恰当的比喻就是书的目录页与书的正文内容之间的关系,为了方便查找书中的内容,通过对内容建立索引形成目录。因此,首先你要明白的一点就是,索引它也是一个文件,它是要占据物理空间的。
本文主要讨论MySQL索引的部分知识。将会从MySQL索引基础、索引优化实战和数据库索引背后的数据结构三部分相关内容,下面一一展开。
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