为 Valine 添加记录留言与最后编辑时间 解决了 url 出错的问题，这次决定为 valine 添加点额外功能。...记录留言 思路很简单，利用 localStorage 或者 sessionStorage 本地储存来做记录，以下是流程： 设置 setTimeout 定时器（用于监听并操作动态添加的元素），判断当前评论框的值是否等于本地储存记录的值...veditor',function(){ let utr = $(this).val(); utls.setItem('textRecord',utr); }); 记录最后编辑时间...定时器内，从本地储存获取 lastRecord （最后编辑时间）写入到动态添加的目标元素，从本地储存读取数据判断是否显示最后编辑时间。...监听 input propertychange change 事件时，设定时间变量并获取当前时间写入本地储存，将本地储存的时间写入动态添加的目标元素，从本地储存读取数据判断是否显示最后编辑时间。
首先要确定什么是最后一条。 是编辑时间最新的为最后一条，还是某个字段数字最大的未最后一条。 比如以时间最大为最后一条，则将符合条件的资料都筛选出来，再按时间排序，再取一笔资料。...SQL如下： select a,b from table where a>'某个时间' order by a desc limit 1 (上面SQL中a为时间)。 用max(time)查询方可！！...max(time) time from 表名 group by oid,max(time)； SELECT * from tb where id = (SELECT max(id) FROM tb); mysql...分组取最新的一条记录(整条记录) mysql取分组后最新的一条记录,下面两种方法.一种是先筛选 出最大和最新的时间,在连表查询.一种是先排序,然后在次分组查询(默认第一条),就是最新的一条数据了 select...查询第几行到第几行记录 查询最后一行和第一行记录 查询前几行和后几行记录 1、查询第一行记录： select * from table limit 1 2、查询第n行到第m行记录 select *
Node + mysql 实现基础的增删改查，以及性能测试。 网上有很多这样的例子，我也是找来学习的。...6、 connection.end() 7、 最后等待返回结果 基础代码就不贴了，百度一下有很多，后面有修改后的代码。 不用区分增删改查，反正都是这个套路，只要改改sql语句和参数就可以了。...然后要看看其他几个写法的性能，最后看看数据库操作的速度。 上一篇写了一个精确取时间的，就是为了这里的测试性能，也就是每个语句的执行时间。...为了更好的记录运行过程和时间，定义一个简单的类来记录 var msg={ title:'增删改查的演示', startTime:t1, endTime:0, items:.../preciseTime').time; var num= 4; //开始运行时间 var t1 = time(); //跟踪记录 var msg={ title:'增删改查的演示',
WPJAM「用户管理插件」新增记录用户最后登录时间功能，用户登录之后，在后台用户列表就会显示该用户的最后登录时间： 然后也可以按照用户最后登录时间进行排序。...所以目前 WPJAM「 用户管理插件」已有如下十几个的功能了： 屏蔽个人设置 屏蔽姓名设置 显示名称设置 隐藏登录名 开启别名设置 开启登录限制 以此身份登陆 按注册时间排序 用户最后登录时间 自定义用户头像
方法1：select max(id) from tablename 方法2：select last_insert_id(); 在MySQL中，使用auto_increment类型的id字段作为表的主键，...但是在具体生成id的时候，我们的操作顺序一般是：先在主表中插入记录，然后获得自动生成的id，以它为基础插入从表的记录。这里面有个困 难，就是插入主表记录后，如何获得它对应的id。...下面通过实验说明： 1、在连接1中向A表插入一条记录，A表包含一个auto_increment类型的字段。 2、在连接2中向A表再插入一条记录。 ...注：使用select last_insert_id()时要注意，当一次插入多条记录时，只是获得第一次插入的id值，务必注意！
Mysql查询一段时间记录 MYSql查詢一段時間記錄 24小时内记录（即86400秒） $sql="SELECT video_id,count(id)as n FROM rec_down WHERE...sql.")b where a.id=b.video_id order by n desc limit 20"; N天内记录 WHERE TO_DAYS(NOW()) - TO_DAYS(时间字段) <...= N 今天的记录 where date(时间字段)=date(now()) 或 where to_days(时间字段) = to_days(now()); 查询一周： select * from table...30 天内的记录。...注意，如果一周是上一年的最后一周，当你没有使用 2 或 3 做为可选参数时， MySQL 将返回 0： mysql> SELECT YEAR(’2000-01-01’), WEEK(’2000-01-
，然后出现下面的窗口，字段general_log为开关，一般默认是为OFF的，所以还没开启监视,然后general_log file 为监视文件日志文档，只要开启了开关就能在日志查看你都写哪些增删改查的语句...然后下面通过语句来开启监视 找到监视文档WZD.log（这里日志文件名字有可能每个人都不一样，按查询出来的那个为准去查找，一般是在你安装MySQL的data文件目录下），然后有些人也是跟我一样安装在
字符比较、范围内、空、非空、逻辑比较、模糊、正则表达式 2.例子： 1.1 删除uid字段为null的记录 mysql> select id,uid from usertab where uid is...四、查 select:查询记录内容(值) 1.格式 select 字段名列表 from 表名; select 字段名列表 from 数据库名.表名; select...= 格式： 字段名 “字符串” 比如：name=”root” 例子: 查询表中username=root的记录 mysql> select * from usertab where...limit限制显示记录的条目数 1.1格式: limit N; # N表示从查询结果的第几条记录开始显示,默认从查询结果的第一条记录开始显示,第一条记录的编号是0 # M 表示显示条目的记录数 limit...N,M; 例子： 显示查询结果的前10条记录 mysql> select id,username,uid from usertab limit 10; mysql> select id,username
但是试想一下，当你要在二叉树中找到第n大的数时，你并不能像找一个具体的值一样利用二叉树的能力快速找到，因为你也不知道每个节点的左子树和右子树分别有多少记录。...为什么MySQL一定要让你去查这些无效数据呢？...总得来说，这种实现就导致，数据量越大，offset得越多，速度就会越慢，对MySQL的压力就会越大。 解法 知道了问题根源之后，就可以对应地找解法。...另一方面，用大于的条件，从而利用好二叉树的特性，快速查找到数据的起始节点，然后获取其后的100条记录数据即可。 理解清楚，这和offset找第100001条节点的实现机制有本质区别。...如果t1有M条记录，t2 N条，使用t2的索引的情况下，时间复杂度是M * logN左右，因此M的影响，也即t1的记录数对时间影响更大。
(为了美观，就画10组)然后我再为每一组都配置一个槽，每个槽记录了每组最大的那条记录的地址。 ? 这样，我就可以通过二分法快速查找记录啦！...现在我是这样查找数据的： 每次查数据我从第一页开始找。 然后按照页内查找的方式二分去查数据，找不到就通过链表访问下一页。 因此，访问速度并没有变快，只是每次不需要把数据全部捞出来，只要一页一页的捞。...这篇主要写的是关于MySQL InnoDB 聚簇索引的设计，阐述了 MySQL 的数据到底是如何查找的。 我记得之前阿里的面试官就问过我这个问题，让我说说数据在索引上是如何找到的，越细越好。...MySQL 一页默认16 KB，所以不是按数量的，是按总的记录数所占的空间。 页内记录是单向链表连接，页之间是双向链表连接。 当一页数据存满了之后需要进行页分裂，也就是拆分下记录变成两个页。...MySQL页内默认会有一条最大记录和一条最小记录不存储数据，就是这样设计的，和链表dummy节点类似。
（注：图来自极客时间专栏） 当我们查询 select * from T where k=5 其实会先到k那个索引树上查询k = 5，然后找到对应的id为500，最后回表到主键索引的索引树找返回所需数据...（注：图来自极客时间专栏） 现在，我们一起来看看这条SQL查询语句的执行流程： 在k索引树上找到k=3的记录，取得 ID = 300； 再到ID索引树查到ID=300对应的R3； 在k索引树取下一个值...需要注意的是，在引擎内部使用覆盖索引在索引k上其实读了三个记录，R3~R5（对应的索引k上的记录项），但是对于MySQL的Server层来说，它就是找引擎拿到了两条记录，因此MySQL认为扫描行数是2。...当偏移量很大时，如limit 100000,10 取第100001-100010条记录，mysql会取出100010条记录然后将前100000条记录丢弃，这无疑是一种巨大的性能浪费。...最后以《高性能Mysql》中的一段话结束： ?
在MySQL的limit中:limit 100,10MySQL会根据查询条件去存储引擎层找到前110条记录，然后在server层丢弃前100条记录取最后10条这样先扫描完再丢弃的记录相当于白找，深分页问题指的就是这种场景...18)，然后舍弃前5000条，取最后10条在这个过程中：先查二级索引接着回表获取完整记录然后返回给server层再查下一条记录由于二级索引是联合索引，当age相等时，主键id不一定是有序的，这样回表就会产生随机...server层再去查下一条记录-- 4.049sselect SQL_NO_CACHE * from student where age = 18 limit 5000,10;-- 0.034sselect...，记录太多时能否提醒用户减少查询范围（比如起止时间）2、如果不能修改查询条件的情况下且数据量确实大（比如查18岁学生还有很多分页），考虑是否能让用户翻页翻到这么后呢？......in或联表的方案最后（不要白嫖，一键三连求求拉~）本篇文章被收入专栏 MySQL进阶之路，感兴趣的同学可以持续关注喔本篇文章笔记以及案例被收入 gitee-StudyJava、 github-StudyJava
我们又用一个数据分布与这个用户相似的用户去查，还是比较快。...这里再说一下在不同的 MySQL 版本， EXPLAIN 和 OPTIMIZER TRACE 结果可能不同，这是 MySQL 本身设计上的不足导致的，EXPLAIN 更贴近最后的执行结果，OPTIMIZER...执行时间最慢的 SQL 原因定位 通过之前的 EXPLAIN 的结果，我们知道最后的查询用的索引是 PRIMARY 主键索引，这样的话整个 SQL 的执行过程就是：通过主键倒序遍历表中的每一条数据，直到筛选出...但是主键采集的最后一页，正好末尾全是这个用户的记录。由于语句最后有 limit 20，如果末尾正好有 20 条记录（并且都符合 where 条件），那么就会认为按照主键倒着找 20 条记录就可以了。...但是实际上并不是这样，因为这是采样的，没准后面有很多很多不是这个用户的记录，对大表尤其如此。
user的表中没有权限(也可以说没有用户)，下面将记录我遇到问题的过程及解决的方法。...update user set Host='%' where User='root'; 7、最后刷新一下：flush privileges; #一定要记得在写sql的时候要在语句完成后加上" ; "下面是图示说明...---- 以下是从网上找的解决方案，可以参考以下： 1、 改表法。 可能是你的帐号不允许从远程登陆，只能在localhost。...'192.168.1.3' IDENTIFIED BY 'mypassword' WITH GRANT OPTION; FLUSH PRIVILEGES; 我用的第一个方法,刚开始发现不行,在网上查了一下...,少执行一个语句 mysql>FLUSH RIVILEGES 使修改生效.就可以了 另外一种方法,不过我没有亲自试过的,在csdn.net上找的,可以看一下.
字段名 类型 描述 id bigint(20) unsigned 主键id age int 年龄 其中t_record是要查询的数据表，表中一共有50000条记录，age字段上有索引，且age>10的记录有...在数据量这么少的情况下，走索引还这么慢，这完全不能接受，我就问我导师为什么，他反问“索引场景，MySQL中获得第n大的数，时间复杂度是多少？”...答案的追寻 小白直觉作答 当时只知道MySQL索引使用的是树，瞎猜了个O(logn)，心想二叉树找一个节点不就是O(logn)么。自然而然，导师白了一眼，让我自己去研究。...注意，即使这10000个节点会被扔掉，MySQL也会通过二级索引上的主键id，去聚簇索引上查一遍数据，这可是10000次随机IO，自然慢成哈士奇。...因为我们还有age做过滤条件，此时用大于主键id的方式，虽然看起来变成顺序IO了，但由于是根据主键id排列来寻找，而不是根据需要的age索引，所以会导致MySQL去查更多的数据。
慢查询 什么是慢查询 MySQL 的慢查询日志是 MySQL 提供的一种日志记录，它用来记录在 MySQL 中响应时间超过阀值的语句，阈值指的是运行时间超过 long_query_time 值的 SQL...关于变量的说明 ** 修改变量可以使用命令：setglobal long_query_time =0.2; （更常见的做法是修改 MySQL 的配置 my.cnf） ** ** 日志记录到系统的专用日志表中...3.21s，总共花费时间 7s，等待锁的时间是 0s，单次返回的结果数是 1 条记录，2 次总共返回 2 条记 录。...真正的使用了哪些索引，由 key 决定 rows:MySQL 优化器会估算此次查询需要扫描的数据记录数（行数），这个值越小，查询效率越高 Extra: 这是查询语句所对应的“额外信息”， 常见的有...询 的 速 度 ， 如 果 没 有 索 引 ， M y S Q L 在 查 询 时 ， 只 能 从 第 一 条 记 录 开 始 然 后 读 完 整 个 表 找 到 匹配 的 行 。
当业务规模发展到上百万用户，访问量达到上万QPS时，单台mysql实例很难应付。 有哪些解决方案？ 1、首先我们会想到给数据库找一个搭档，也就是缓存 目前市面上经典组合是mysql+redis。...最后借助spring预留的扩展接口AbstractRoutingDataSource，其提供了动态数据源的功能，可以帮助我们实现读写分离，内部方法determineCurrentLookupKey()...主库负责处理所有的更新操作，然后异步将数据变更实时同步到所有的从库中去，这个过程有一个微小的时间差，这个时间差叫主从同步延迟。正常情况下，主从延迟非常小，不超过1ms。...当 MySQL 删除一条记录的时候，只能是找到记录所在的文件中位置，然后把文件的这块区域标记为空闲，然后再修改 B+ 树中相关的一些指针，完成删除。...查表法其实就是没有分片算法，决定某个 Sharding Key 落在哪个分片上，全靠人为来分配，分配的结果记录在一张表里面。每次执行查询的时候，先去表里查一下要找的数据在哪个分片中。
= 'double_fish' and table_name = 't_admin';--+ id,username,password（所查列名） 查记录 union select 1,2,group_concat...查找库名、表名、列名应该找对显示位，比如下面这条查记录的语句就不能正常执行 union select 1,2,group_concat(username), group_concat(password)...步骤一：确定待查询字符串的长度：length() 步骤二：构造布尔语句比对逐字符确定对应ascii码值，拼凑出待查询的字符串 延时盲注 使用场景：除了对时间函数敏感外，由于后端报错和查询结果不返回到前端...反之，立即返回（网络延迟除外）； 网络延迟的情况下，根据网络延迟大小，调整延迟时间以便能够区分后端延迟还是网络延迟； 按照之前布尔盲注后续步骤进行查询。...判断是否是POST注入 猜测后台SQL语句 猜测闭合符 猜测列数 找显示位 …… 条件语句中or的认识 or前面为真，分两种情况： or后面为假：返回一条记录 ?
下午找支付宝，客服都半天找不到。 大家也可以多注意下。 背景 我负责的一个后台服务，负责接收客户端请求，同时写库。比如，创建一个任务，在代码里创建时间是直接new Date，然后写入数据库。...这个时区问题，一般还是和mysql的一些variable相关的，比如，我们这么查了一下， SHOW VARIABLES LIKE '%zone%' 结果如下： Variable_name Value...虽然只是有点恶心人（mysql客户端看到的时间差了13小时，web前端没问题），但还是不能继续忍了。...看吧，果然写入有问题，说明程序有问题，我们顺便看看mybatis logger记录的sql日志。 但是，mybatis 日志里，记录的时间是对的，就是晚上9点。...ok，我们理一下，我们程序里new date，mybatis写入，记录的日志是晚上9点，没问题；但是，最终发给mysql server的包，是晚13小时的。
最终定位问题是由于：服务器自身磁盘 + 大量慢查询导致 基于上述情况，运维同学后续着重增强了对MongoDB慢查询的监控和告警 幸运的一点：在出事故之前刚好完成了缓存过期时间的升级且过期时间为一个月，C...我屏蔽了干扰项，反正能很明显的看出来，这个查询是完全可以命中索引的，所以就需要直面第一个问题： 上述查询记录中排首位的慢查询到底是不是出问题的根源？...MongoDB索引、索引的方向） MongoDB数据库单列索引可以不在乎方向，如对无索引字段排序需要控制数据量级（32M） MongoDB数据库复合索引在使用中一定要注意其方向，要完全理解其逻辑，避免索引失效 最后...如果你觉得这篇内容对你挺有帮助的话： 当然要点赞支持一下啦~ 搜索并关注公众号「是Kerwin啊」，一起唠唠嗑~ 再来看看最近几篇的「查漏补缺」系列吧，该系列会持续输出~ 「查缺补漏」巩固你的Nginx...知识体系 「查缺补漏」巩固你的RocketMQ知识体系 「查缺补漏」巩固你的Redis知识体系（笑） 悄咪咪提高团队幸福感 & Surprise！
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