本篇博客，就让我们从Lua查找表元素的过程，来探讨学习一下Lua中的元表。 一、什么是元表 在Lua table中我们可以访问对应的key来得到value值，但是却无法对两个table进行操作。...这里面的__index，__add就是元方法，下面我们详细解读一下元方法。 二、什么是元方法 通过上面的知识，我们知道了通过使用元表可以定义Lua如何计算两个table的相加操作。...很多人对Lua中的元表和元方法都会有一个这样的误解：“如果A的元表是B，那么如果访问了一个A中不存在的成员，就会访问查找B中有没有这个成员”。...如果尝试访问了一个表中并不存在的元素时，就会触发Lua的一套查找机制，Lua也是凭借这个机制来模拟了类似“类”的行为。...如果__index指向了一张表（上面的例子中father的__index指向了自己本身），那么就会到__index方法所指向的这个表中去查找名为prop1的成员。
首先：JOIN 通常与 ON 关键字搭配使用 其次我们来看我们的两个表格： table1: ? table2: ?...在这里，INNER JOIN（内连接,或等值连接）：取得两个表中存在连接匹配关系的记录。...，它不管on中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录。...2、where条件是在临时表生成好后，再对临时表进行过滤的条件。这时已经没有left join的含义（必须返回左边表的记录）了，条件不为真的就全部过滤掉。...是否输出的结果把两表给结合起来了，你们发现，age1不同的数据并没有输出出来，其实这样的结果比较像数学中的交集呢？这个就是 INNER jion
我们给出了基于在多个工作表给定列中匹配单个条件来返回值的解决方案。本文使用与之相同的示例，但是将匹配多个条件，并提供两个解决方案：一个是使用辅助列，另一个不使用辅助列。 下面是3个示例工作表： ?...图3：工作表Sheet3 示例要求从这3个工作表中从左至右查找，返回Colour列中为“Red”且“Year”列为“2012”对应的Amount列中的值，如下图4所示的第7行和第11行。 ?...图4：主工作表Master 解决方案1：使用辅助列 可以适当修改上篇文章中给出的公式，使其可以处理这里的情形。首先在每个工作表数据区域的左侧插入一个辅助列，该列中的数据为连接要查找的两个列中数据。...16：使用VLOOKUP函数在多个工作表中查找相匹配的值（1）》。...先看看名称Arry2： =ROW(INDIRECT("1:10"))-1 由于将在三个工作表中执行查找的范围是从第1行到第10行，因此公式中使用了1:10。
在某个工作表单元格区域中查找值时，我们通常都会使用VLOOKUP函数。但是，如果在多个工作表中查找值并返回第一个相匹配的值时，可以使用VLOOKUP函数吗？本文将讲解这个技术。...最简单的解决方案是在每个相关的工作表中使用辅助列，即首先将相关的单元格值连接并放置在辅助列中。然而，有时候我们可能不能在工作表中使用辅助列，特别是要求在被查找的表左侧插入列时。...图3：工作表Sheet3 示例要求从这3个工作表中从左至右查找，返回Colour列中为“Red”对应的Amount列中的值，如下图4所示。 ?...，我们首先需要确定在哪个工作表中进行查找，因此我们使用的函数应该能够操作三维单元格区域，而COUNTIF函数就可以。...} 分别代表工作表Sheet1、Sheet2、Sheet3的列B中“Red”的数量。
文章目录 一、使用集合的 findAll 方法查找集合中符合匹配条件的所有元素 1、闭包中使用 == 作为 findAll 方法的查找匹配条件 2、闭包中使用 is 作为 findAll 方法的查找匹配条件...3、闭包中使用 true 作为 findAll 方法的查找匹配条件 二、完整代码示例 一、使用集合的 findAll 方法查找集合中符合匹配条件的所有元素 ---- 在上一篇博客 【Groovy】集合遍历...在集合的 findAll 方法中 , 闭包中使用 == 作为查找匹配条件 , 查找集合中值为 “1” 的元素 , 此处的 == 等价于 Java 中调用 String 的 equals 方法 , 不是比较地址...在集合的 findAll 方法中 , 闭包中使用 is 作为查找匹配条件 , 查找集合中与 “3” 对象相同地址的元素 , 此处的 is 方法等价于调用 String 的 == 运算 , 不是比较值...在集合的 findAll 方法中 , 闭包中使用 true 作为查找匹配条件 , 查找集合中不为空的元素 , 此处返回第一个不为空的元素 ; 代码示例 : // III.
Java中的UUID类提供了几种不同的方法来生成UUID，每种方法对应不同的版本。...Java中生成UUID的方法 在Java中，java.util.UUID类是生成UUID的主要工具。这个类提供了多种静态方法来创建不同类型的UUID，以及一些实用的方法来操作和转换UUID。...UUID的其他实用方法 UUID类还提供了一些其他实用方法，例如toString()用于将UUID转换为其字符串表示形式，compareTo()用于比较两个UUID的先后顺序。...我们生成了两个UUID并比较了它们的字典顺序。...生成会话ID 在Web应用中，为了跟踪用户的会话，通常会使用会话ID。由于UUID的唯一性，它非常适合用作会话ID。
因为项目的需要，设计了一个满足特定需要的代码自动生成工具。在开发过程中需要根据方法名和方法参数类型数组在指定的类中根据java编译器的规则找到与之最匹配的泛型方法。...，发现java编译器在匹配泛型方法时，对参数的匹配是遵循从左到右的顺序来一个个检查的，根据这个规则写了下面的方法来实现泛型方法的精确匹配。...List methods=new ArrayList(); //查找同名且参数数目相同的所有方法...it.remove(); } if (methods.size() <= 1) //找到唯一匹配的方法或没有匹配的方法就中止循环...，可能会出现返回并不匹配方法的结果，不过在我的应用场景中有别的措施做了保证，所以不会有问题，你可以根据自己需要再补充一些检查代码。
缺点： 插入速度严重依赖于插入顺序 ，按照主键的顺序插入是最快的方式，否则将会出现页分裂，严重影响性能。因此，对于InnoDB表，我们一般都会定义一个自增的ID列为主键。...为了充分利用聚簇索引的聚簇特性，InnoDB中表的主键应选择有序的id，不建议使用无序的id，比如UUID、MD5、HASH、字符串作为主键，无法保证数据的顺序增长。...数量： 每个表只能有一个聚簇索引。 每个表可以有多个非聚簇索引。 B+树中聚簇索引的查找（匹配）逻辑 查找逻辑 从根节点开始遍历：当需要查找某个主键值时，查询操作从B+树的根节点开始。...B+树中非聚簇索引的查找（匹配）逻辑 查找逻辑 从根节点开始查找： 当需要查找某个关键字时，查询操作从B+树的根节点开始。...在页34和35中定位到具体的记录。 但是这个B+树的叶子节点只存储了c2和c1（主键）两个列，所以我们必须再根据主键值去聚簇索引中再查找一遍完整的用户记录。 like 张%
在mysql中，存储引擎用类似的方法使用索引，先在索引中找到对应值，然后根据匹配的索引记录找到对应的行。 B树索引 大多数存储引擎都支持B树索引。...上述索引无法用于查找last_name为Smith并且某个特定生日的人。如果不指定first_name，则mysql只能使用索引的第一列。...聚集索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。当表有聚集索引的时候，它的数据行实际上存放在叶子页中。一个表不可能有两个地方存放数据，所以一个表只能有一个聚集索引。...聚集索引将索引和数据保存在同一个B树中，因此从聚集索引中获取数据比在非聚集索引中要快一些。 聚集索引的缺点： 插入速度严重依赖插入顺序。按照主键的顺序插入是加载数据到InnoDB表中速度最快的方式。...假如磁盘中的某一个已经存满了，但是新增的行要插入到这一页当中，存储引擎就会把该页分裂成两个页面来容纳该行，这就是一次页分裂操作。页分裂会导致表占用更多的磁盘空间。
B-Tree索引支持的查询原则如下所示： 全值匹配：全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配， 匹配最左前缀：前边提到的索引可以用于查找所有姓Allen的人，即只使用索引中的第一列。...聚簇的数据是有一些重要的优点： 数据访问更快，聚簇索引将索引和数据保存在同一个B-Tree中，因此从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中查找要快。...按照主键的顺序插入是向InnoDB表中插入数据速度最快的方式，需要避免主键键值随机的(不连续且值得分布范围非常大)聚簇索引，比如使用UUID作为主键，而应该使用类似AUTO_INCREMENT的自增列。...当行的主键值要求必须将这行插入到某个已满的页中时，存储引擎会将该页分裂成两个页面来容纳该行，这就是一次页分裂操作。...因为索引是按照列顺序存储的，所以对于I/O密集型的范围查找会比随机从磁盘读取每一行数据的I/O要少的多。 由于InnoDB的聚簇索引，覆盖索引对InnoDB表特别有用。
B-Tree索引支持的查询原则如下所示： 全值匹配：全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配。 匹配最左前缀：前边提到的索引可以用于查找所有姓Allen的人，即只使用索引中的第一列。...聚簇的数据是有一些重要的优点： 数据访问更快，聚簇索引将索引和数据保存在同一个B-Tree中，因此从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中查找要快。...按照主键的顺序插入是向InnoDB表中插入数据速度最快的方式，需要避免主键键值随机的(不连续且值得分布范围非常大)聚簇索引，比如使用UUID作为主键，而应该使用类似AUTO_INCREMENT的自增列。...当行的主键值要求必须将这行插入到某个已满的页中时，存储引擎会将该页分裂成两个页面来容纳该行，这就是一次页分裂操作。页分裂会导致表占用更多的磁盘空间。...因为索引是按照列顺序存储的，所以对于I/O密集型的范围查找会比随机从磁盘读取每一行数据的I/O要少的多。 由于InnoDB的聚簇索引，覆盖索引对InnoDB表特别有用。
UNION RESULT 从UNION表获取结果的SELECT DEPENDENT SUBQUERY 在SELECT或WHERE列表中包含了子查询,子查询基于外层 UNCACHEABLE SUBQUREY...NULL：表示不用访问表，速度最快。...在不损失精确性的情况下，长度越短越好 。 「ref」 当使用索引列等值匹配的条件去执行查询时，ref 列展示「与索引列作等值匹配的对象」。...三、覆盖索引 索引覆盖：「只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所 有列数据，无需回表，速度更快」 覆盖索引形式：，搜索的索引键中的字段恰好是查询的字段 实现索引覆盖最常见的方法就是：将被查询的字段，...「组合索引使用时遵循最左前缀原则，最左前缀顾名思义，就是最左优先，即查询中使用到最左边的列， 那么查询就会使用到索引，如果从索引的第二列开始查找，索引将失效」。
让我们再回到 TABLE ACCESS BY ROWID 来： 行的ROWID指出了该行所在的数据文件、数据块以及行在该块中的位置，所以通过ROWID可以快速定位到目标数据上，这也是Oracle中存取单行数据最快的方法...匹配表（Probed Table）： 又称为内层表（Inner Table），从驱动表获取一行具体数据后，会到该表中寻找符合连接条件的行。...中就是用链地址法来解决哈希冲突； 哈希表是一种面向查找的数据结构，在输入给定值后查找给定值对应的记录在表中的位置以获取特定记录这个过程的速度很快。...（若返回的左表中某行记录在右表中没有匹配项，则右表中的返回列均为空值） 两种写法： Ⅰ：select a.id A_ID, a.name A_NAME, b.id B_ID, b.name B_NAME...（若返回的右表中某行记录在左表中没有匹配项，则左表中的返回列均为空值） 两种写法： Ⅰ：select a.id A_ID, a.name A_NAME, b.id B_ID, b.name B_NAME
=t.country_id Hash join散列连接是CBO 做大数据集连接时的常用方式，优化器使用两个表中较小的表（通常是小一点的那个表或数据源）利用连接键（JOIN KEY）在内存中建立散列表...，将列数据存储到hash列表中，然后扫描较大的表 这种方式适用于较小的表完全可以放于内存中的情况，这样总成本就是访问两个表的成本之和 总 COST = COST(CITY) + COST...= T.COUNTRY_ID Merge Join 是先将关联表的关联列各自做排序，然后从各自的排序表中抽取数据，到另一个排序表中做匹配。 ...= T.COUNTRY_ID Nested loops 工作方式是循环从一张表中读取数据(驱动表outer table)，然后访问另一张表（被查找表 inner table,通常有索引）。...在嵌套循环中，内表被外表驱动，外表返回的每一行都要在内表中检索找到与它匹配的行，因此整个查询返回的结果集不能太大（大于1 万不适合），要把返回子集较小表的作为外表（CBO 默认外表是驱动表），而且在内表的连接字段上一定要有索引
意味着MySQL从第一个表中读取一行，然后在第二个表，第三个表中找到匹配的行，等等。...id（JSON名： select_id） SELECT 标识符，SQL执行的顺序的标识，SQL从大到小的执行 id相同时，执行顺序由上至下 如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行...在这种情况下，MySQL 使用t1.id列的值查找t2表中的行 。如果找到匹配的行，且知道 t2.id不可能是 NULL，那么将不在继续查找t2表中剩余id相同的行。...对于已有表格数据的每一行比较，检查是否可以使用 range 或 index_merge 方法来检索行。虽然不是最快的，但也比完全不用索引要快的多。...也就是说，在 EXPLAIN输出记录中，从已经查找过的表中将输出的列缓存下来，并在需要时批量的找出与当前数据对比，这时就会出现 Usingjoin buffer。
SELECT a.id as lang_id, a.name as name, b.cnt as cnt FROM programming_lang a LEFT JOIN cnt b on...a.id=b.lang_id; ?...SELECT a.id as lang_id, a.name as name, b.cnt as cnt FROM programming_lang a right JOIN cnt b on...a.id=b.lang_id; ?
组合索引:一个组合索引包含两个或两个以上的列, （1）普通索引：最基本的索引，它的结构主要以B+树和哈希索引为主，对数据表中的数据进行精确查找 （2）唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值 （3）主键索引...遵循最左前缀原则，只从最左边的字段开始匹配 如何设计索引、索引需要注意的地方 (1) 经常查询的字段，建议创建索引； (2) 经常作为外键的字段，建议建立索引。...因为当表中数据更改的同时，索引也会进行调整和更新，十分消耗系统资源； (9) 区分度低的字段，建议不创建索引。...(5) 数据量小的表，建议不创建索引。起不到明显的优化效果，维护索引结构反而消耗系统资源； (6) 很少查询的列，建议不创建索引。...因为当表中数据更改的同时，索引也会进行调整和更新，十分消耗系统资源； (9) 区分度低的字段，建议不创建索引。
，优化器使用两个表中较小的表（通常是小一点的那个表或数据源）利用连接键（JOIN KEY）在内存中建立散列表，将列数据存储到hash列表中，然后扫描较大的表，同样对JOIN KEY进行HASH后探测散列表...这种方式适用于较小的表完全可以放于内存中的情况，这样总成本就是访问两个表的成本之和。...二．SORT MERGE JOIN:排序合并连接 Merge Join 是先将关联表的关联列各自做排序，然后从各自的排序表中抽取数据，到另一个排序表中做匹配。...三．NESTED LOOP:嵌套循环连接 Nested loops 工作方式是循环从一张表中读取数据(驱动表outer table)，然后访问另一张表（被查找表 inner table,通常有索引）。...JOIN的顺序很重要，驱动表的记录集一定要小，返回结果集的响应时间是最快的。 ?
-04-04在这个表中，如果你经常需要根据员工ID（employee_id）或员工姓名（employee_name）来查找员工，那么你可能会考虑在这两个字段上创建索引。...然而，这种方法的缺点是，如果你需要根据地址的后半部分来查找员工，那么这个索引可能就不太有用了。你应该根据你的应用的实际需求来选择索引。6....假设我们有一个名为 orders 的表，它有 customer_id 和 order_date 两个列。...假设我们有两个表，orders 和 customers，其中 orders 表有一个 customer_id 列，这是 customers 表的外键。...idx_orders_on_customer_id 索引来快速找到匹配的行，从而加快 JOIN 操作的速度。
1、两个同样结构的语句一个没有用到索引的问题： 查1到20号的就不用索引，查1到5号的就用索引，为什么呢？不稳定？...Mysql有自己内部自动优化机制， 但有些自动优化机制可能不是最优的。这时候就需要人工去干预。 比如长期不优化表，Mysql判断出索引不优，就会不使用索引。...desc; 结果sql1选择利用了col_a的索引，速度很快，sql2利用了主键ID的索引，扫描了全表(40w行)。 ...索引选择性是不重复的索引值也叫基数（cardinality）表中数据行数的比值，索引选择性=基数/数据行，基数可以通过“show index from 表名”查看。 ...高索引选择性的好处就是mysql查找匹配的时候可以过滤更多的行，唯一索引的选择性最佳，值为1。
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