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Redis类型详解

存储多个字段数据可以使用HMSET命令一次性设置多个字段值,在Jedis,对应方法是hmset:// 一次性存储多个字段值Map fieldValues = new...删除字段可以使用HDEL命令删除Hash类型数据一个或多个字段,在Jedis,对应方法是hdel:// 删除一个字段jedis.hdel("myHash", "field1");// 删除多个字段...增量操作可以使用HINCRBY命令对Hash类型数据字段进行增量操作,在Jedis,对应方法是hincrBy:// 初始值为0jedis.hset("counterHash", "counter...获取所有字段或所有值分别使用HKEYS和HVALS命令获取Hash类型数据所有字段或所有值,在Jedis,对应方法是hkeys和hvals:// 获取所有字段Set allFields...判断字段是否存在可以使用HEXISTS命令判断Hash类型数据是否存在指定字段,在Jedis,对应方法是hexists:// 判断字段是否存在boolean fieldExists = jedis.hexists

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数据库on条件where条件区别

数据库on条件where条件区别 有需要互关小伙伴,关注一下,有关必回关,争取今年认证早日拿到博客专家 标签:数据库 mysql> SELECT e.empno,ename,e.deptno,...条件 -- 因为e.is_deleted = 0再过滤条件,所以不会出现再结果集中 mysql> SELECT e.empno,ename,e.deptno as edeptno,e.is_deleted...1 | 开发部 | +-------+-------+---------+------------+---------+--------+ 执行join子句 left join 会把左表中有on过滤后临时表没有的添加进来...,右表用null填充 right会把右表中有on过滤后临时表没有的添加进来,左表用null填充 故将王五添加进来,并且右表填充null +-------+-------+---------+----...null填充 inner join 不处理 完整sql执行顺序 from>on>join>where>group by>having>select>distinct>order by>limit

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浅析Impalawhere条件执行顺序

基于以上测试结果,我萌生了这样一个想法,能不能通过手动调整where过滤条件顺序,来让url和time过滤先执行,最后再对info使用udf进行判断?...我们使用explain查看sql执行计划,如下所示: 通过执行计划,我们可以看到,where一系列过滤条件都被转换成了相应predicates,由于day是时间分区,可以直接进行过滤,因此不在这个...从图中我们可以看到,三个过滤条件执行顺序依次是:info->time->url,使用udf过滤条件被放到了第一个位置,这不是我们想要结果,因此,我们修改SQLwhere条件顺序,如下所示: select...其中有一个whereClause_成员,就是where条件各个过滤条件经过语法解析之后生成结果,是一个Expr类,其UML图如下所示: 最终,where各个过滤条件就会被转换成对应Predicate...小结 通过以上代码学习,我们终于知道了:为什么最开始SQL,我们调整了where过滤条件顺序,并不能改变执行计划predicates顺序。

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Jedis 操作 Hash:Redis类型

存储多个字段数据可以使用HMSET命令一次性设置多个字段值,在Jedis,对应方法是hmset:// 一次性存储多个字段值Map fieldValues = new...删除字段可以使用HDEL命令删除Hash类型数据一个或多个字段,在Jedis,对应方法是hdel:// 删除一个字段jedis.hdel("myHash", "field1");// 删除多个字段...增量操作可以使用HINCRBY命令对Hash类型数据字段进行增量操作,在Jedis,对应方法是hincrBy:// 初始值为0jedis.hset("counterHash", "counter...获取所有字段或所有值分别使用HKEYS和HVALS命令获取Hash类型数据所有字段或所有值,在Jedis,对应方法是hkeys和hvals:// 获取所有字段Set allFields...判断字段是否存在可以使用HEXISTS命令判断Hash类型数据是否存在指定字段,在Jedis,对应方法是hexists:// 判断字段是否存在boolean fieldExists = jedis.hexists

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搜索引擎URL

(hash)也就是哈希,是信息存储和查询所用一项基本技术。在搜索引擎中网络爬虫在抓取网页时为了对网页进行有效地排重必须对URL进行,这样才能快速地排除已经抓取过网页。...虽然google、百度都是采用分布式机群进行哈希排重,但实际上也是做不到所有的网页都分配一个唯一地址。但是可以通过多级哈希来尽可能地解决,但却要会出时间代价在解决哈希冲突问题。...所以这是一个空间和时间相互制约问题,我们知道哈希地址空间如果足够大可以大大减少冲突次数,所以可以通过多台机器将哈希表根据一定特征局部化,分散开来,每一台机器都是管理一个局部地址。   ...方法 URL长度(20个字符) URL长度(128个字符) 直接哈希 6000多次 8万多次 MD5后再哈希 少于500次 少于500次     可见URL长度越长直接哈希其冲突率越高,因为其哈希值过于集中...而采用MD5再哈希方法明显对地址起到了一个均匀发布作用。

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Ruby on Rails】Model关于保存之前原值和修改状态

今天在RailsModel遇到了一个问题—— 当我从Model类获取了一个ActiveRecord对象,对其进行了一系列修改(尚未保存),我该如何确定究竟哪些修改了呢?...(设Model为Option,相关参数为correct) 我本来采取方法是——在数据表中新增一个ori_correct参数,每次对象保存之前都和correct做到同步,这样一来,是不是correct...但是这样缺点也显而易见——如果以后参数个数很多的话,岂不是得每一个都得来一个相应ori_字段?...这样的话每个都要双份建立字段,想象也觉得并不合理,总感觉Rails应该对这类问题有一个较好解决方案。...(关于更多关于ActiveModel::Dirty所支持各种神奇功能,请在http://api.rubyonrails.org/输入ActiveModel::Dirty)

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sql过滤条件放在on和where区别

最近遇到相关业务,想揪一下sqlleft join 或者right join 或者inner join on和where区别,想了解这个首先我们要了解两个基础知识。...1.join三种连接方式区别: left join(左联接) 返回包括左表所有记录和右表中联结字段相等记录 right join(右联接) 返回包括右表所有记录和左表中联结字段相等记录...笛卡尔积:两个[集合]*X*和*Y*笛卡尓积(Cartesian product),又称[直积],表示为*X* × *Y*,第一个对象是*X*成员而第二个对象是*Y*所有可能[有序对]其中一个成员...12 | +----+--------+------+------+--------+ 5 rows in set (0.00 sec) 结论:left join时进行笛卡尔积之后on后面的条件只对右表有效...类似:如果是right join的话 right join时进行笛卡尔积之后on后面的条件只对左表有效 ,并且如果左表用了where还是两个表都会取交集,进行过滤。 有对结论有疑问者,欢迎讨论~~~

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PHP密码安全性分析

本文实例讲述了PHP密码安全性。分享给大家供大家参考,具体如下: php基本哈希函数已经不再安全?...上面我们对所有的密码都使用同样盐,这中方式是不大安全。比如,张三和李四密码是一样,则存储在数据库密文也是一样,这无疑让黑客更容易破解了。...更好方案是将盐和密文分开存储,比如密文存储在mysql数据库,盐存储在redis服务器,这样即使黑客“脱裤”拿到了数据库密文,也需要再进一步拿到对应盐才能进一步破解,安全性更好,不过这样需要进行二次查询...,即每次登陆都需要从redis取出对应盐,牺牲了一定性能,提高了安全性。...在线加密工具: http://tools.zalou.cn/password/CreateMD5Password 在线/哈希算法加密工具: http://tools.zalou.cn/password

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SQLJOIN时条件放在Where和On区别

背景 SQLJOIN子句是用于把来自两个或多个表数据连接起来,在这个过程可能会添加一些过滤条件。昨天有小伙伴问,如下图这两种SQL写法查询结果是否会一样?(好像这是某一年阿里面试题) ?...结果验证 将上面的两个表Inner Join和Left Join,过滤条件分别放在on和where。...结论:Inner Join时过滤条件放在on和where返回结果一致。...结论:Left Join时过滤条件放在on和where返回结果不一致。 原因分析 可以这么理解,当两张表在Left Join时,会生成一张连接临时表,然后再将这张连接临时表返回给用户。...在Where情况下,是在临时表生成好以后起作用,在对临时表进行过滤。此时,只要条件不为真的行,全部都过滤掉了。 — 完 —

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列表(三):冲突处理方法之开地址法(线性探测再实现)

这种方法有一个通用函 数形式:  ? 其中H0 为hash(key) ,m为表长,di称为增量序列。增量序列取值方式不同,相应方式也不同。...采用函数是:取其第一个字母在 字母表位置。           ...采用线性探查法处理溢出,则上述关键码在列表列位置如图所示。红色括号内数字表示找 到空桶时探测次数。...堆积现象 地址不同结点争夺同一个后继地址现象称为堆积(Clustering),比如ALton 本来位置是0,直到探测了6次才找到合适位 置5。...这将造成不是同义词结点也处在同一个探测序列,从而增加了探测序列长度,即增加了查找时间。若函数不好、或装 填因子a 过大,都会使堆积现象加剧。

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五大方法添加条件-python类比excellookup

40,100) for i in range(60)]).reshape(20,3),columns=["语文","数学","英语"]) df['总成绩'] = df.sum(axis=1) df 添加一条件...:nupmy内置函数-np.where # 方法三 np.where df5 = df.copy() # Numpy内置where()函数。...这个函数依次接受三个参数:条件;如果条件为真,分配给新值;如果条件为假,分配给新值 # np.where(condition, value if condition is true, value...# 在conditions列表第一个条件得到满足,values列表第一个值将作为新特征该样本值,以此类推 df6 = df.copy() conditions = [ (df6['...:数据分箱pd.cut()——最类似于excellookup 方法五 数据分箱pd.cut()——最类似于excel lookup方法 pd.cut( x, bins, right=True

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列表(四):冲突处理方法之开地址法(二次探测再实现)

前面的文章分析了开地址法其中一种:线性探测再,这篇文章来讲开地址法第二种:二次探测再 (二)、二次探测再 为改善“堆积”问题,减少为完成搜索所需平均探查次数,可使用二次探测法。...通过某一个函数对表项关键码 x 进行计算,得到桶号,它是一个非负整数。  ?...若设表长度为TableSize = 23,则在线性探测再 举例子利用二次探查法所得到结果如图所示。 ?...下面来看具体代码实现,跟前面讲过线性探测再 差不多,只是探测方法不同,但使用数据结构也有点不一样,此外还实 现了开裂,如果装载因子 a > 1/2; 则建立新表,将旧表内容拷贝过去,所以hash_t...// 因此,只要表至少有一半空,就不会有表满问题。

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Ruby字符串转换方法

Ruby,你可以使用各种方法来转换字符串。下面是一些常用方法,当然选择哪种适用方法还得更具具体项目来做调整。日常使用中下面的错误也是比较常见,看看我们怎么处理哈。...1、问题背景在Python,内置数据结构都有一个内置to-string方法,当打印一个变量时,字符串会被方便地格式化为反映所用数据结构。...那么,有没有Ruby等价于Python内置to-string方法?2、解决方案在Ruby,通常有四种方法可用于获取对象字符串表示形式。...事实上,在整个核心库,只有String类本身空操作实现。2、#to_s:这也是Ruby标准类型转换协议一部分(类似于to_i、to_a、to_f、……)。...这些只是Ruby字符串转换一些常见方法,还有其他更多方法可供探索和使用。如果大家有更多问题可以留言讨论。

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【Java 进阶篇】Jedis 操作 Hash:Redis类型

存储多个字段数据 可以使用HMSET命令一次性设置多个字段值,在Jedis,对应方法是hmset: // 一次性存储多个字段值 Map fieldValues...删除字段 可以使用HDEL命令删除Hash类型数据一个或多个字段,在Jedis,对应方法是hdel: // 删除一个字段 jedis.hdel("myHash", "field1"); //...增量操作 可以使用HINCRBY命令对Hash类型数据字段进行增量操作,在Jedis,对应方法是hincrBy: // 初始值为0 jedis.hset("counterHash", "counter...获取所有字段或所有值 分别使用HKEYS和HVALS命令获取Hash类型数据所有字段或所有值,在Jedis,对应方法是hkeys和hvals: // 获取所有字段 Set allFields...判断字段是否存在 可以使用HEXISTS命令判断Hash类型数据是否存在指定字段,在Jedis,对应方法是hexists: // 判断字段是否存在 boolean fieldExists = jedis.hexists

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不是 Ruby,而是你数据库

快速基准测试 为了再次验证 Ruby 性能不佳,我进行了一项快速基准测试,在我近期遇到一个(简化版)实际工作,比较了 Ruby 和 Rust 性能:解析 CSV,从一中提取一个数字,然后进行桶计数...然而,这也导致在 Rails 中性能成为一个问题,甚至比在 Ruby 更加突出。 因此,“堆栈” 指的是 “使用数据库 Ruby on Rails”。...使用难以筛选、分组或排序或优化不佳。使用非索引。 我经验法则是,每个添加或删除 where、has_many、group 或任何此类 active-record 方法都必须伴随着数据库迁移。...[3] 一个快速 grep:超过 9000 个类,超过 33000 个方法;不包括所有神奇动态方法,比如围绕数据库模型方法。这还不包括 rails 本身附带 70 多个依赖项。...这也是 Ruby 很少在 Rails(和 / 或 Web)之外使用原因之一。 [7] 令人惊讶是,从内存 SQLite 查找比从数据库查找要慢。

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Excel(表)数据对比常用方法

Excel数据差异对比,方法非常多,比如简单直接用等式处理,到使用Excel2016新功能Power Query(Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应插件...一、简单直接等式对比 简单直接等式对比进适用于数据排列位置顺序完全一致情况,如下图所示: 二、使用Vlookup函数进行数据匹配对比 通过vlookup函数法可以实现从一个数据读取另一数据...vlookup函数除了适用于两对比,还可以用于表间数据对比,如下图所示: 三、使用数据透视进行数据对比 对于大规模数据对比来说,数据透视法非常好用,具体使用方法也很简单,即将2数据合并后...实现表间数据自动对比 对于以上方法,最推崇其实是Excel2016新功能Power Query(Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应插件)方法,因为用Power...Excel里了 在线M函数快查及系列文章链接(建议收藏在浏览器): https://app.powerbi.com/view?

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Django ORM 查询表字段值方法

在MVC/MVT设计模式Model模块中都包括ORM 2.ORM优势 (1)只需要面向对象编程, 不需要面向数据库编写代码. 对数据库操作都转化成对类属性和方法操作....下面看下Django ORM 查询表字段值,详情如下: 场景: 有一个表某一,你需要获取到这一所有值,你怎么操作?...QuerySet,但是内容是元祖形式查询值。...但是我们想要是这一值呀,这怎么是一个QuerySet,而且还包含了列名,或者是被包含在了元祖?...查看高阶用法,告诉你怎么获取一个值list,如: [‘测试feed’, ‘今天’, ‘第三个日程测试’, ‘第四个日程测试’, ‘第五个测试日程’] 到此这篇关于Django ORM 查询表字段值文章就介绍到这了

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在Pandas更改数据类型【方法总结】

先看一个非常简单例子: a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) 有什么方法可以将转换为适当类型...例如,上面的例子,如何将2和3转为浮点数?有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型?或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改每类型?...理想情况下,希望以动态方式做到这一点,因为可以有数百个,明确指定哪些是哪种类型太麻烦。可以假定每都包含相同类型值。...解决方法 可以用方法简单列举如下: 对于创建DataFrame情形 如果要创建一个DataFrame,可以直接通过dtype参数指定类型: df = pd.DataFrame(a, dtype='float...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法,用于将具有对象数据类型DataFrame转换为更具体类型。

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【DB笔试面试677】在Oracle,对于一个NUMBER(1),若WHERE条件是大于3和大于等于4,这二者是否等价?

♣ 题目部分 在Oracle,对于一个NUMBER(1),如果查询WHERE条件分别是大于3和大于等于4,那么这二者是否等价? ♣ 答案部分 首先对于查询结果而言,二者没有任何区别。...ID">=4”,所以,在非SYS用户下,最终执行计划中会有“filter(NULL IS NOT NULL)”谓词条件。...对于后者,由于查询条件违反了CHECK约束,因此Oracle在执行计划前面增加了一个FILTER,使得整个查询不需要在执行,因此这个查询不管表数据有多少,都会在瞬间结束。...而对于大于3这种情况,虽然根据CHECK约束和定义,可以推断出这条查询不会返回任何记录,但是Oracle优化器并没有聪明到根据精度来进行分析,因此这个查询会执行全表扫描。...如果以后一旦字段结构发生了修改,比如这个例子字段允许出现小数,那么这两个SQLWHERE条件就不再等价了。 若表属于SYS用户,则这二者执行计划是相同

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