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数据表多字段存储与单字段存储json区别

字段存储数据缺点 1、灵活性:如果数据结构经常变化,可能需要频繁地修改数据库表结构,可能会涉及复杂迁移过程。 2、空间效率:对于包含大量空或重复字段,可能不如JSON存储方式节省空间。...单字段存储JSON优点 1、灵活性:可以轻松地存储和查询非结构化或半结构化数据,无需事先定义所有可能字段。当数据结构发生变化时,不需要修改数据库表结构。...2、空间效率:对于包含大量空或高度动态数据集,JSON存储方式可能更节省空间。 3、简化接口:对于需要直接与外部系统交互应用程序,JSON格式数据可能更方便处理。...单字段存储JSON缺点 1、查询性能:对JSON字段进行复杂查询时,性能通常不如对多个字段进行查询。特别是当需要跨多个JSON字段进行联合查询或排序时,以及数据条数过多时,性能问题可能更加突出。...如果应用需要频繁地对特定字段进行查询、排序或过滤,并且数据结构相对稳定,那么可以选择多字段存储。 如果应用需要处理非结构化或半结构化数据,并且数据结构经常变化,那么可以选择单字段存储json方式。

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GORM 读取别名字段(非表结构字段方法

问题是查询结果中包含了表中不存在一个别名字段,如何将这个非表结构字段查询结果通过 GORM 读取到表对应模型结构体中?...方案一 意思是说,如果没有使用 GORM 自动迁移,可以把结构体中 MoreInfo 字段 gorm 标签改成 ->,告诉 GORM 这是一个只读字段,就能够把查询结果中字段读取到模型结构体中。...这样在使用 GORM 时,将 Model 设置成原结构体 &Test{},查询结果接收器设置为扩展信息结构体 &TestExt{},就可以完美解决啦,即不影响原结构体自动迁移,也可以正常读取到别名字段...因为我确实不需要使用 GORM 自动迁移,所以我当时选择了方案一,毕竟一行代码能解决事情,就不要用 10 行代码去解决,多写多错,少写少错,是吧。...---- 内容声明 标题: GORM 读取别名字段(非表结构字段方法 链接: https://zixizixi.cn/golang-gorm-reads-value-of-the-alias-field

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Serializable接口中serialVersionUID字段作用

实现Serializable接口类建议设serialVersionUID字段,如果不设置,那么每次运行时,编译器会根据类内部实现,包括类名、接口名、方法和属性等来自动生成serialVersionUID...修改类时候需要根据兼容性决定是否修改serialVersionUID属性。...- 如果是兼容升级,请不要修改serialVersionUID属性,避免反序列化失败(在反序列化未升级对象时候) - 如果是不兼容升级,需要修改serialVersionUID属性,避免反序列化混乱...(不修改的话, 有可能将未升级对象反序列化出来) 使用Java原生序列化需要注意,Java反序列化时,不会调用类无参构造方法,而是调用native方法将成员变量赋值为对应类型初始。...基于性能以及兼容性考虑,不推荐使用Java原生序列化。

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Mysql8之获取JSON字段

问题是这样,接到一个需求:         要从其它系统数据库中导出一些数据,发现其中有个字段是json字符串,而需求要是该JSON字符串中某个key对应value。    ...需求有了,这个如果只用SQL来处理,能否实现呢,SQL能否处理JSON数据呢,这个数据库是Mysql,看了下版本,发现是8.x,Mysql8中有json函数支持json处理,so开工探索。..."key": { "innerKey": "This is test" ... }, ... } ]     字段json如List-1所示,对应用json_extract...函数,json_extract(列名称,'$[0].key.innerKey')这样就取出innerKey值了。...要注意是该字段中不能含有非json字符串,不然json_extract会报错。如下List-2是SQL例子。

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Elasticsearch中将Doc根据A字段排序获得第一个DocB字段方法

注:本文基于Elasticsearch 6.1.2编写 最近遇到这样一个需求,要通过Elasticsearch将Doc根据A字段降序,然后获得B字段,最终根据B字段再去做Pipeline Aggregation...先尝试了Max Aggregation,但是Max Aggregation只能获得A字段最大。...下面举例说明 比如现在我们有一堆股票价格数据,我们现在需要获得股票每天收盘价比前一天差值(Delta)。...下面先倒入一段股票数据,date字段代表时间戳,price字段代表当时价格: POST /_bulk {"index":{"_index":"stock-price","_type":"data"}...05T10:00:00","price":10} 先分解一下看这个查询如何实现: 把股票数据按照“天”分bucket,这个会用到Date Histogram Aggregation 获得每个bucket里最后一次价格数据

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MySQL中需要注意字段长度问题

比如我们创建一个表使用了varchar类型,如果指定为gbk,表里含有一个字段,可以指定为32766字节,如果再长一些就不行了。...其中计算方式就需要理解了,因为varhcar类型长度大于255,所以需要2个字节存储长度,而MySQL里面的页单位是16k,使用了IOT方式来存储。...You have to change some columns to TEXT or BLOBs 而对于utf8还是有很大差别,对应是3个字节,所以需要除以3,按照(65535-2)/3,最大就是...如果是gbk字符集,含有下面的几个字段,则memo字段varchar类型最大长度是多少?...------------------+ | 32744.0000 | +----------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 整个过程还是需要考虑到这些点

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mybatis-plus过滤不需要查询字段

一一孟子 之前写过过滤出需要查询字段,也简单介绍了下Mybatis-Plusselect函数 今天写了个小函数,可以直接传入不需要查询出来字段 /** * 过滤不需要查询字段 * *...@param wrapper 条件构造器 * @param functions 字段 * @return com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper...LambdaQueryWrapper(new Product()), Product::getDetail, Product::getParams); 注意,LambdaQueryWrapper需要使用带实体有参构造...当然也可以不用,我们只需要稍作修改: /** * 过滤不需要查询字段 * * @param wrapper 条件构造器 * @param functions 字段 * @return...properties.contains(i.getProperty()))); return wrapper; } 这样就可以不用使用带实体有参构造啦

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