很简单，和有不是主键的列的格式一样。 实验：在 Mysql 8 中 创建一张主键包含全部列的表 ? 插入 10000 条数据。 ?...发现偏移量为5的数据页，含有的记录的主键最小值是 sss...0bbbbb...0 偏移量为6的数据页，含有的记录的主键最小值是sss...195bbbb...0 sss...N 这里的N是从0~10000...直接看到第5页的末尾，发现最大的主键值是 aaa...1119bbb...0 ?...而112 是 1119 字典序的下一个，所以逻辑正确。虽然第11页和第5页不是物理上连续，但是两者逻辑上通过偏移量指针 5 指向 11 ，建立了逻辑联系。 并且块之间的主键大小应该是 递增的。...尽管块内部的主键大小物理可能不是递增。
spark sql谓词下推逻辑优化器PushDownPredicates包含了三个规则： PushPredicateThroughNonJoin是sparksql中非join情况的谓词下推的逻辑执行计划优化器...Project节点的情况 为啥要project里的字段必须是确定性的才能下推？...因为如果project里的字段是非确定性的话，下推前和下推后的查询效果不一样 比如： sql里用到了monotonically_increasing_id()函数（产生64位整数自增id的非确定性expression...id的情况是不一样的 其它的还有rand()函数， 过滤a>2 和 过滤（a>2 and b的效果肯定也是不一样的 处理Filter节点下为Aggregate节点的情况...： 总结 非join情况下，PushPredicateThroughNonJoin可以优化的情况：Filter节点子节点为Project、Aggregate、Window、Union、EventTimeWatermark
微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。...聚集索引和非集聚索引 聚集索引：该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。 非聚集索引：该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。...主键 通常选择自增int作为主键，除非有特殊需要，并且还让SQL Server自动生成/维护该字段。...因为主键默认是聚集索引，所以我们再使用guid作为主键的时候数据量比较大的话就有性能问题。...其它表关联的外键就用gudi来关联，这样查询关联数据的时候就使用非集聚索引，完美解决！
最常用的方法，通常由生成器生成，默认情况下，这个方法会自动创建 id 字段, 可以使用 id: false 来禁用主键，可以使用 :primary_key 来修改主键名称，如果需要传递数据库特有的选项，...创建联结数据表 create_join_table :products, :categories 这会创建包含 category_id 和 product_id 字段的 categories_products...， column_options: {null: true} 需要说明的是数据表的名称默认由前两个参数按字母顺序组合而来，可以传入 :table_name 选项来自定义数据表名称： create_join_table...rails db:migrate 命令，这个方法会调用所有未运行的change或者up方法，调用的顺序是根据迁移文件名的时间戳确定的。...可以指定目标版本进行迁移 rails db:migrate VERSION=20080906120000 版本号是时间戳，这是向上迁移，但包括指定的版本。
grep > grep -rnw '/path/to/somewhere/' -e 'pattern' -r或者-R是递归的， -n 是行号，并且 -w 代表匹配整个单词。...-l (小写 L) 可以添加只给出匹配文件的文件名。...-e 是搜索过程中使用的模式 除了这些, --exclude, --include,--exclude-dir标志可用于高效搜索： 只搜索那些具有 .c 或 .h 扩展名的文件 > grep --include...{c,h} -rnw '/path/to/somewhere/' -e "pattern" 排除搜索所有以 .o 扩展名结尾的文件： > grep --exclude=\*.o -rnw '/path/...例如，这将排除目录dir1/、dir2/ 以及所有与*.dst/ 匹配的目录 > grep --exclude-dir={dir1,dir2,*.dst} -rnw '/path/to/somewhere
grep > grep -rnw '/path/to/somewhere/' -e 'pattern' -r或者-R是递归的， -n 是行号，并且 -w 代表匹配整个单词。...-l (小写 L) 可以添加只给出匹配文件的文件名。...-e 是搜索过程中使用的模式 除了这些, --exclude, --include,--exclude-dir标志可用于高效搜索： 只搜索那些具有 .c 或 .h 扩展名的文件 > grep --include...{c,h} -rnw '/path/to/somewhere/' -e "pattern" 排除搜索所有以 .o 扩展名结尾的文件： > grep --exclude=\*.o -rnw '/path...例如，这将排除目录dir1/、dir2/ 以及所有与*.dst/ 匹配的目录 > grep --exclude-dir={dir1,dir2,*.dst} -rnw '/path/to/somewhere
假如我们将《0基础学习PyFlink——使用PyFlink的Sink将结果输出到外部系统》中的模式从批处理（batch）改成流处理（stream），则其在print连接器上产生的输出是不一样。...因为Mysql和Sink表里主键一致，不管执行多少次程序，都不会产生多余的数据。...Sink表有主键 由于Sink表设置了主键，于是流模式产生的更新和删除操作可以通过其找到对应项，就不会报错。 Mysql表无主键 由于Mysql表没有主键，导致每次执行都会插入一批数据。...Mysql表有主键 因为Mysql表有主键，Sink过来的操作执行的是“有则更新，无则写入”的模式。...| | D | 2 | | E | 1 | +------+-------+ 5 rows in set (0.00 sec) 这个实验就证明了，当Sink和Mysql表的主键一致时
首先，准备测试数据，11g库表bisal的id1列是主键(确保id1列为非空)，id2列包含空值， ?...前三个均为表数据总量，第四个SQL结果是99999，仅包含非空记录数据量，说明若使用count(允许空值的列)，则统计的是非空记录的总数，空值记录不会统计，这可能和业务上的用意不同。...其实这无论id2是否包含空值，使用count(id2)均会使用全表扫描，因此即使语义上使用count(id2)和前三个SQL一致，这种执行计划的效率也是最低的，这张测试表的字段设置和数据量不很夸张，因此不很明显...总结： 11g下，通过实验结论，说明了count()、count(1)和count(主键索引字段)其实都是执行的count()，而且会选择索引的FFS扫描方式，count(包含空值的列)这种方式一方面会使用全表扫描...，另一方面不会统计空值，因此有可能和业务上的需求就会有冲突，因此使用count统计总量的时候，要根据实际业务需求，来选择合适的方法，避免语义不同。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...安装 ————————————– ———-第四步：安装rails———– 9. gem install rails –no-rdoc –no-ri 可以不安装文档，通过 rails -v 查看版本号...，比如 Rails 4.2.6 ————————————– ———-第五步：测试rails———– 进入想要建立ruby工程的目录，假定要建立demo工程 10. rails new demo...//gems.ruby-china.org’ 12.再次执行 rails new demo ，过程中 选 n 不覆盖 13.cd 进入 demo 目录，执行 rails server 启动服务 14...字样，代表rails安装成功。
第一次 封装一个HashMap，将查询条件put进去，然后使用MyBites的默认方法SelectByMap，查出来一个List,然后根据List.size！...=0，判断该条数据是否存在存在问题 存在问题： 如果数据库表中存在10W条数据，通过默认方法查询一个List，即使查到了一个重复的，数据库还是会继续查下去，直至走完10W条数据，导致浪费数据库资源。...=0，判断该条数据是否存在,LIMIT 1 限定了只查一条，查到了一条符合条件的数据后就返回，不会继续走完整个表。...第三次 同第二次一样自定义SQL语句 SELECT * FROM 数据库表 WHERE #字段名={参数} LIMTE 1 count(1)，其实就是计算一共有多少符合条件的行。...最后一次解决了数据库表中数据特别多，字段特别长的情况下的数据库资源浪费，并且简化了判断数据存在的方式，直接返回一个int数值，通过判断这个数值！=0，就可以判断出该条数据是否存在。
因为从 MySQL 优化器的角度来看，所有 SQL 都是 JOIN 查询（单表检索可以看成过滤字段和主键做 JOIN 的特殊类型）。由于内容较多，文章分成了上下两部分，接下来是上部的正文。...不同的是 eq_ref 用于两张真实的表 JOIN，并且两表的 JOIN KEY 必须为主键（或者唯一索引）的全部，同时对于被驱动表而言，对它进行检索的过滤条件是驱动表的所有主键，每次只有一行（关于 JOIN...SQL 2: select * from t1 join t2 using(f0,f1) SQL 2 是两表做内联，并且联接的键为两表的主键，这样的 SQL 语句（仅从 SQL 语句角度，不掺杂业务逻辑...执行计划分析 这里省去表 t2 的执行计划，只看表 t1。对于表 t1 来讲，对它的扫描基于主键，并且在扫描主键时，每次给的常量值为表 t2 的联合主键，而且是非常精确的一行。...JOIN KEY 非主键、非唯一索引。
主键始终包含在最右侧列的二级索引中当我们定义二级索引时，二级索引将主键作为索引最右侧的列。它是默默添加的，这意味着它不可见，但用于指向聚集索引中的记录。...---+----+----+-----+---------------------+现在让我们为 f 列创建一个辅助键：ALTER TABLE t1 ADD INDEX f_idx(f);然后，该键将包含主键作为辅助索引上最右侧的列...让我们在该索引的 InnoDB 页面上验证这一点：事实上，我们可以看到主键列（红色）包含在辅助索引（紫色）的每个条目中。但不总是 ！...当我们在二级索引中包含主键或主键的一部分时，只有主键索引中最终缺失的列才会作为最右侧的隐藏条目添加到二级索引中。...如果我们检查 InnoDB 页面，我们可以注意到，事实上，完整的列也将被添加为二级索引最右侧的隐藏部分：所以InnoDB需要有完整的PK，可见或隐藏在二级索引中。这是不常为人所知的事情。
因为我们公司很少有加班的，基本上都是自己主动去学习，去充电。 ? 删库容易，跑路难。...，大 Boss 回来非剥了我的皮不可。 为了将风险降到最低，通知所有人，一致对外，系统正在升级，升级过程中会进行数据迁移，届时可能会造成部分数据显示不正确，敬请谅解！公关做好之后，客服也安静了。...但是我却只能连夜加班，进行数据修复，苦的一逼。 造成事故的 SQL 如下： ? 这个 SQL 看起来没什么大问题，通过 in 查询，控制范围。但实际上，一执行竟然把所有数据都更新了。...实际上，我一眼就看出来了这条 SQL 的问题。aorder_id 这个列根本就不存在。当你把下面这条语句拿出来执行，会报错。无法执行。 ?...这表明，最终的查询变成了两表 join 查询。子查询如果在内层表里找不到字段会到外层去找这个字段。所以，你把子查询单独拿出来执行会报错，但是组合起来后并不会报错。
目录 1 表的约束 约束，是对表中的数据进行限定，保证数据的正确性、有效性和完整性，约束分为以下几类： 主键约束：primary key 非空约束：not null 唯一约束：unique 外键约束：foreign...); 2）创建表后再添加非空约束： ALTER TABLE stu MODIFY NAME VARCHAR(20) NOT NULL; 3）删除name的非空约束： ALTER TABLE stu MODIFY...null 2）删除唯一约束： -- alter table stu modify number varchar(20); 不同于非空约束的删除方法 ALTER TABLE stu DROP INDEX...，则代表了非空，且唯一； 一张表只能有一个字段为主键； 主键就是表中记录的唯一标识； 2）创建表时添加主键约束 CREATE TABLE stu( id INT PRIMARY KEY, number...外键，就是从表中与主表主键对应的那一列，如：员工表中的dep_id，其中，主表是一方，用来约束别人的表，从表可以是多方，被别人约束的表。 注意：外键可以为NULL，但是不能是不存在的外键值。 ?
) limit 10; 范围查询+limit语句 获取上一页的主键最大值,然后进行获取后面的数据; 例1; 上一页的最大主键值为100 select * from table where...; 禁止传入过大的页码 (例如;百度就是采用这种方式) count 优化方案 实例1： /** * 1：如果不包含非主键的索引，就会使用主键索引 * 2：如果包含非主键的索引就会使用非主键索引...* -innodb非主键索引：叶子结点储存的是：索引+主键 * 主键索引叶子结点储存的是：主键+表数据 * 在1page里面，非主键索引可以存储更多的条目，对于一张表，假如拥有...from table 实例2： /** * count(字段) 只会针对该字段进行统计，使用这个字段上的索引（如果包含索引的情况） * count(子段) 会排出字段值为null...范式:在第一范式的基础上,每一行数据的唯一性,非主键字段要完全依赖于主键字段。 范式:在满足第二范式的基础上,不能存在传递依赖。
写这篇文章的初衷是回答一位同学学习网络模型时的困惑。 他的问题： Linux 的 epoll 使用 LT + 非阻塞 IO 和 ET + 非阻塞 IO 有效率上的区别吗？ 问题补充：请看清楚。。...都是非阻塞IO，这是否意味着他们的系统调用次数基本是一致的？那么ET+非阻塞存在的意义是什么呢？...，如果上一次触发后，未将 socket 上的数据读完，也不会再触发，除非再新来一次数据。...先来测试一下 LT 模式 与 ET 模式在处理读事件上的区别。...所以如果使用 ET 模式 处理读事件，切记要将该次 socket 上的数据收完。 再来测试一下 LT 模式 与 ET 模式在处理写事件上的区别。
到目前为止，我们创建的 schema 使用单独的 id 列作为每个表的主键。Citus 要求主键和外键约束包括分布列。...在 SQL 中，此要求转化为通过包含 company_id 来组合主键和外键。这与多租户情况兼容，因为我们真正需要的是确保每个租户的唯一性。...当在数据库中执行的结果 SQL 在每个表（包括 JOIN 查询中的表）上包含 WHERE company_id = :value 子句时，Citus 将识别出该查询应该路由到单个节点，并按原样在那里执行...传统上，使用多租户共享模式方法的数据库采用创建固定数量的预分配“自定义”列，或具有外部“扩展表”。但是，PostgreSQL 为其非结构化列类型提供了一种更简单的方法，尤其是 JSONB。...每个租户都可以使用它进行灵活的存储。 假设公司 5 在字段中包含信息以跟踪用户是否在移动设备上。
导语 铁和铁死亡在吸烟诱导的慢性阻塞性肺病 （COPD）的发展中起着至关重要的作用。 背景介绍 铁死亡相关基因用于肿瘤分型预后已经发表过大量研究，但是在非肿瘤疾病上却仍然是热点。...作者进一步使用GSEA检测慢性阻塞性肺病患者和非吸烟健康个体的功能富集，并将结果与上述7个基因进行比较。...作者使用GSE19407进一步研究了吸烟对铁死亡hub基因表达的影响(包括非吸烟者、吸烟者和慢性阻塞性肺病样本)(图6A-6C)。...图7 吸烟者与非吸烟者相比，NQO1、AKR1C3、AKR1C1、GPX2、TXNRD1、SRXN1、SLC7A11基因表达显著上调，戒烟后，该部分基因的表达恢复到与非吸烟者一致的水平(图7K,7L)。...而且，本文只使用了GEO公共数据库和简单的生信在线工具，没有补充实验就发表了3.9分的SCI文章。大家也可以模仿这个铁死亡在非肿瘤疾病中作用的思路，发表自己研究方向的文章。
如果是一个包含数字的列表，我们要对它进行去重同时保持剩余数据的顺序，可以使用集合来实现： a = [2, 1, 6, 3, 2, 7, 6]dup = set()a_uni = []for element...然而，数字之所以可以放进集合里面，是因为数字是 hashable的对象。在Python中，所有不可变的对象都是 hashable的，例如数字、字符串、元组。而列表和字典不是 hashable的。...为了解决这个问题，我们需要把字典转换为 hashable的对象，此时方法有很多种，其中一种是使用 json.dumps把字典转换为JSON格式的字符串。...在Python 3.6之前，由于字典的顺序是不确定的，所以同一个字典，转换为JSON以后可能会出现顺序不一致的情况，这就会导致两个实际上相等的字典转成JSON字符串以后不相等。...移除包含非 hashable元素的列表，就可以使用JSON字符串来辅助去重： import jsona = [ {'name': 'kingname', 'salary': 99999},
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