对于如下这种表情符，该如何存储到MySQL里呢？ 👨🏾👩🏼👨🏽👩🏻中国独立开发者项目列表 -- 分享大家都在做什么 📷 我想把这些表情符👨🏾👩🏼👨🏽👩🏻存储到MySQL中，首先将MySQL中的
这个api路径，可以实现的功能是：筛选，分页，列表全部数据，搜索 一个api路径，后面的参数是不一样的，所以功能是不一样的
上大学的时候，第一次听同学说网页爬虫，当时比较幼稚和懵懂，觉得就是几只电子虫子爬在网页上在抓取东西。后来又听说写代码可以实现网页爬虫，宏哥感觉高大上，后来工作又听说，有的公司做爬虫被抓的新闻等等。一直以来，爬虫似乎都是写代码去实现的，今天宏哥心血来潮，试一下能不能不写代码实现网页爬虫了。因此今天文章的主题就是介绍一下 Jmeter 如何实现一个网页爬虫！这里宏哥以爬取博客园首页文章为例实战一下。
把current_load时间设置成作业的开始时间。通过“获取系统信息”完成这一功能，在这个步骤里创建一个“系统日期（变）”类型的字段，字段名是sysdate。然后创建一个“插入/更新”步骤，把“获取系统信息”步骤和“插入/更新”步骤连接起来。在“插入/更新”步骤的“更新字段”部分里，用流里的字段“sysdate”去更新表里的字段“current_load”。另外还要设置“用来查询的关键字”部分，把表的“current_load”的条件设置为“is not null”即可。
描述了一种字符串匹配的模式（pattern），可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。正则表达式并不局限于python，各个语言之间都是通用的，所以十分重要，在聚焦爬虫的数据解析中会用到。
TS中实现对象属性必选、对象属性在开发过程中十分常见，前端在传参数时，有些参数比必传，有些是选传，我们可以定一个多个对象来实现传参，但是这让代码变得冗余。我们可以通过TS定义数据类型来实现。
经过一段时间的学习，吴老师自认为Excel的水平超过了一般人。这天，她看到老公在书房的电脑前不停地敲着双击鼠标并按删除键。
原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). limit限制的是从结果集的 m 位置处取出 n 条输出,其余抛弃.
今天给大家介绍两个Pandas中处理文本数据的函数，主要功能是从文本内容中提取想要的信息：extract + extractall
2、数据版本，即为数据增加一个版本标识，一般是通过为数据库表增加一个数字类型的 version字段来实现。当读取数据时，将version字段的值一同读出，数据每更新一次，对此version值加1。当我们提交更新的时候，判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的version值进行比对，如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等，则予以更新，否则认为是过期数据。
在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些差别。 需要注意的是，下面的讨论
昨天，群里有一个网友问我关于 MySQL 大数据量分页的问题。有人回答说用缓存 Redis，这个就比较麻烦了。而且别人问的是 MySQL 分页，而不是架构如何设计！
大家好，又见面了，我是全栈君。 不同的count用法 在前面文章的评论区，有同学留言问到：在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、c
看完上一个章节，相信你已经掌握了MYSQL数据库的基本操作，以及SQL的基本写法，可是你只会用图形化工具编写和执行SQL，而在实际的程序开发中，你是需要用程序来操作数据库的，今天我们就来学习下JAVA访问数据库的姿势。
我们日常写 SQL 时，子查询应该算是常客了。MySQL 为子查询执行准备了各种优化策略，接下来我会写子查询各种优化策略是怎么执行的系列文章。
大家好，又见面了，我是全栈君。 在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些
大家好，我是鱼皮，昨天解决了一个让我头疼了一周的 Bug，爽的不行！记录下来分享给大家，如果你们之后也遇到了这个 Bug，说不定就能轻松干掉它了。
根据已有的知识，birth_city 字段出现在where条件中，我们在该字段上建立索引能加快访问速度。那么该语句的查询过程如下：
做性能测试之前要对Jmeter有一定的了解，本文通过案例，帮大家快速上手Jmeter。如果你已经在用，那么可以忽略。
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论，那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢？今天我们就来聊一聊这个问题。
索引是加速数据库查询的关键。在设计表结构时，应该根据查询的需求添加合适的索引。常用的索引包括主键、唯一索引、普通索引、联合索引、前缀索引（vachar、text这种长的数据并且只需要前几个区分度就很高）等。
假如我们刚刚执行了git reset --soft或者add等的操作，把一些东西加到了我们的暂存区，比如日志文件,我们就要把他们从暂存区拿出来。
上一篇博客中是把URL转换为字典，那么我们如何把URL请求中的参数封装成字典，然后再封装成数组呢？对OC中字符串操作熟练的小伙伴们应该觉得这是一个a+b的问题，没错把URL中的参数转换为字典主要是对字符串的截取，关键是怎么个截法，才能把字符串中的参数列表分别转换成键值对。下面是小菜自己的转换思路，如果有更好的结局方法还请批评指正，相互学习交流一下，转载请注明出处。 首先我们得会一个字符串拆分函数 componentsSeparatedByString:@"&"，把字符串按照&进行拆分，然后
Emoji 在我们生活中真的是越来越常见了，几乎每次发消息的时候不带个 Emoji，总觉得少了点什么，似乎干巴巴的文字已经无法承载我们丰富的感情了。对于我们开发者来说，如何将 Emoji 存入 MySql 数据库或者取出来，就变成了一种必须掌握的技能了。
爬虫项目开发的第一步，首先需要对我们想要实现的爬虫项目的功能进行定位和分析，即进行需求分析工作。
连接mysql（mysql_connect()） 选择你创建的数据库(mysql_select_db()) sql语句的执行（mysql_query()） 显示取出来的数据（mysql_fetch_array()） 关闭连接（mysql_close()）
可能你会一脸懵逼，But 实际上，其实考的就是 join 这个知识点，不难，看完这篇文章你就会啦~
之前分享过一篇有关MySQL锁的文章，得到了部分阅读者的良好反馈，这里在网上搜索了几道有关锁的面试题。
当我们要对一个数据库中的一条数据进行修改的时候，为了避免同时被其他人修改，最好的办法就是直接对该数据进行加锁以防止并发。
个人简介：Java领域新星创作者；阿里云技术博主、星级博主、专家博主；正在Java学习的路上摸爬滚打，记录学习的过程~ 个人主页：.29.的博客 学习社区：进去逛一逛~
count(id) InnoDB引擎会遍历整张表，把每一行行的id值全部取出来，返回给server层，server层拿到id后，判断是不可能为空的，就按行累加。 count(1) InnoDB引擎遍历整张表，但不取值，server层对于返回的每一行，放一个数字 1 进去，判断是不可能为空的，累计增加。 count(字段) 1.如果这个字段是定义为not null的话，一行行地从记录里面读出这个字段，判断不能为null，按行累加 2.如果这个字段定义允许为null的话，判断到有可能是null，还要把值取出来在判断一下，不是null才累加。 count(*) 不会把全部的字段取出来，而是做专门的优化，不取值，count(*)肯定不是null，按行累加。
在操作系统中,我们执行一个指令去磁盘取数据,那么他会从磁盘取出4KB数据,这个4KB就是一个局部单位,而这4KB数据就是你的指令中取出的数据周围的数据,因为操作系统认为你下一次的数据会从这条数据的周围中取。每次从磁盘读取数据在这里称为一次磁盘IO。那么在Mysql的操作当中,也有这么一个原理。
PHP程序设计中中文编码问题曾经困扰很多人，导致这个问题的原因其实很简单，每个国家(或区域)都规定了计算机信息交换用的字符编码集，如美国的扩展 ASCII 码, 中国的 GB2312-80，日本的 JIS 等。作为该国家/区域内信息处理的基础，字符编码集起着统一编码的重要作用。字符编码集按长度分为 SBCS(单字节字符集)，DBCS(双字节字符集)两大类。早期的软件(尤其是操作系统)，为了解决本地字符信息的计算机处理，出现了各种本地化版本(L10N)，为了区分，引进了 LANG, Codepage 等概念。但是由于各个本地字符集代码范围重叠，相互间信息交换困难;软件各个本地化版本独立维护成本较高。因此有必要将本地化工作中的共性抽取出来，作一致处理，将特别的本地化处理内容降低到最少。这也就是所谓的国际化(118N)。各种语言信息被进一步规范为 Locale 信息。处理的底层字符集变成了几乎包含了所有字形的 Unicode。
公司自动化框架采用的python的 SQLAlchemy 进行数据库的操作，在编写一条自动化用例的时候发现，从mysql从获取的数据不对，有个字段一直拿到错误的值（None） 自动化用例设计场景如下：
在上一篇文章《MySQL常见加锁场景分析》中，我们聊到行锁是加在索引上的，但是复杂的 SQL 往往包含多个条件，涉及多个索引，找出 SQL 执行时使用了哪些索引对分析加锁场景至关重要。
前言：当业务数据达到一定量级(比如：mysql单表记录量>1千万)后，通常会考虑“分库分表”将数据分散到不同的库或表中，这样可以大大提高读/写性能。但是问题来了，对于 select * from table limit offset , pagesize 这种分页方式，原来一条语句就可以简单搞定的事情会变得很复杂，本文将与大家一起探讨分库分表后”分页”面临的新问题。
与慢速设备通讯异步化方案.pdf像MySQL、被对接的银行系统等，都可称作慢速设备。它们的共同特点是只提供了同步调用接口，而且响应通常会比较慢。
在看此篇前，建议先阅读MySQL索引，对索引有个基本了解：MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
两个表 t1 和 t2 ， 一样的，包括索引信息 a 字段有索引 b字段没有索引。
https://www.worldometers.info/coronavirus/
网上找了很多关于Innodb B+树索引原理的文章，但都不尽如意。基本都是列出了最后的结果，没有说清楚B+树的推理过程，让人看的云里雾里。本文会由浅入深的讲解B+树的推理过程，毕竟，知其然才能知其所以然。
如果一次性需要插入大批量数据，使用insert语句插入性能较低，此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下：
在一次和技术大佬的聊天中被问到，平时我是怎么做Mysql的优化的？在这个问题上我只回答出了几点，感觉回答的不够完美，所以我打算整理一次SQL的优化问题。
这个系列会针对NLP比赛，经典问题的解决方案进行梳理并给出代码复现~也算是找个理由把代码从TF搬运到torch。Chapter1是CCF BDC2019的赛题：金融信息负面及主体判定，属于实体关联的情感分类任务，相关代码实现以及Top方案梳理详见ClassisSolution/fin_new_entity。数据lookalike如下
乐观锁和悲观锁 Q 为什么需要锁(并发控制) A 在多用户环境中，在同一时间可能会有多个用户更新相同的记录，会产生冲突，这就是著名的并发问题 典型的冲突: -- 丢失更新:一个事务的更新覆盖了其它事务的更新结果，这就是所谓的更新丢失。例如:用户A把值从6改成2，用户B把值从2改为6，则用户A丢失了他的更新。 -- 脏读:当一个事务读取其它完成一半食物的记录时，就会发生脏读。例如:用户A、B看到的值都是6，用户B把值改成了2，用户A读到的值仍为6。 为了解决这些并发带来的问题，需要引入并发控制机制 并发控制
对于大部分的开发人员而言，编写增删查改的sql语句通过数据库连接去操作数据库，但并不关心数据库是如何监听请求和从连接中把请求数据中提取出来，往往在意表结构，sql执行效率慢就给他们建立索引，完全把MySQL当作黑盒子去使用。
MySQL 可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255)，显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
在实现一个多级菜单功能时，发现 Laravel 从 MySQL 获取的整型数据被转换成了 string 类型, 导致使用 collection filter 无法得到对应的数据。但是并不是在所有机器上都能出现，只有在服务器上才会
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