它可以保证时间和空间的唯一性,也称为GUID,全称为: UUID —— Universally Unique IDentifier Python 中叫 UUID GUID —— Globally Unique...IDentifier C# 中叫 GUID 它通过MAC地址、时间戳、命名空间、随机数、伪随机数来保证生成ID的唯一性。...可以保证全球范围内的唯一性,但MAC的使用同时带来安全性问题,局域网中可以使用IP来代替MAC。...3、uuid3()——基于名字的MD5散列值 通过计算名字和命名空间的MD5散列值得到,保证了同一命名空间中不同名字的唯一性,和不同命名空间的唯一性,但同一命名空间的同一名字生成相同的uuid。...5、uuid5()——基于名字的SHA-1散列值 算法与uuid3相同,不同的是使用 Secure Hash Algorithm 1 算法 使用方面: 首先,Python中没有基于DCE的,所以uuid2
这是一个分布式场景下全局唯一ID生成工具,类似于雪花算法(SnowFlake)。如果你需要生成订单号等类似前缀+yyMMddHHmmss+序列格式的全局唯一性序列可以使用。...结构 {前缀}{yyMMddHHmmss}{workerId}{序列ID} 优点 与雪花算法一样,单机执行无需其他中间件做分布式协调 代码简单,可自行修改。...雪花算法估计很多人还看不太明白吧 局限性 需要提前规划序号的最大值,最大值 > 预计单机一秒钟需要生成的序列最大值 最佳实践 通过ZK等维护WORKER_ID这样可以更好保证唯一性。...000","0000","00000","000000","0000000","00000000","000000000"}; private static final String WORKER_ID...null)sb.append(prefix); sb.append(DateUtils.format(new Date(),TIME_PATTERN)); sb.append(WORKER_ID
由于在算法中使用了MAC地址,这个版本的UUID可以保证在全球范围的唯一性。但与此同时,使用MAC地址会带来安全性问题,这就是这个版本UUID受到批评的地方。...通常我们建议使用UUID来标识对象或持久化数据,但以下情况最好不使用UUID: 映射类型的对象。比如只有代码及名称的代码表。 人工维护的非系统生成对象。比如系统中的部分基础数据。...JAVA中UUID的使用 我们来看看在JAVA中UUID的使用方式: 查看jdk提供的uuid的api发现。...就能保证此用户的uuid的唯一性。例如(身份证号等) 我们更愿意使用自定义唯一编号,再使用该编号生成唯一的UUID。...4、3; 因为我们更趋向于使用版本3、5的算法实现, 所以在实际生产中,推荐使用 nameUUIDFromBytes方法将自身的唯一id转换为UUID形式。
位置索引 使用iloc方法,根据索引的位置来查找数据的。...df.index=df['A'] # 将A列作为DataFrame的行索引 df.loc['foo', :] # 使用布尔 df.loc[df['A']=='foo'] ?...数据提取不止前面提到的情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:1、筛选出列值等于标量的行,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行...,用isin df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # some_values是可迭代对象 3、多种条件限制时使用&,&的优先级高于>=或= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列值不等于某个/些值的行 df.loc[df['column_name
本号新推出「go工具箱」系列,意在给大家分享使用go语言编写的、实用的、好玩的工具。 今天给大家推荐的工具是hashids。该工具可以将一个正整数转换成长度较短、唯一且不连续的ID值。...该包是对非负整数产生唯一ID的。个人认为是因为通过取余的方式进行进制转换的原理,那么负数和正数可能会产生同样的余数而导致非唯一性。...该包特点: 对非负整数都可以生成唯一短id 可以设置不同的盐,具有保密性 递增的输入产生的输出无法预测 代码较短,且不依赖于第三方库 基本使用 hd := hashids.NewData()...,最终的id就不一样 fmt.Println(id) // 最终输出 OL 设置生成最短ID的位数,如下设置最小长度是8位: hd := hashids.NewData() hd.Salt...ID或salt值不一样,最终的id就不一样 fmt.Println(id) // 最终输出 On5OLgYy 更多项目详情请查看如下链接: 开源项目地址:https://github.com/speps
今日真题 题目介绍: 使用唯一标识码替换员工ID replace-employee-id-with-the-unique-identifier 难度简单 SQL架构 Employees 表:...这张表的每一行分别代表了某公司其中一位员工的名字和 ID 。...这张表的每一行包含了该公司某位员工的 ID 和他的唯一标识码(unique ID)。...写一段SQL查询来展示每位用户的 唯一标识码(unique ID );如果某位员工没有唯一标识码,使用 null 填充即可。 你可以以 任意 顺序返回结果表。...| | 2 | Meir | | 3 | Winston | | 1 | Jonathan | +-----------+----------+ Alice and Bob 没有唯一标识码, 因此我们使用
】 group by 分组的字段 【having 分组后的筛选】 【order by 排序列表】 二、特点 使用关键字 筛选的表 位置 分组前筛选 where 原始表 group by的前面 分组后筛选...:当查询多个表时,没有添加有效的连接条件,导致多个表所有行实现完全连接 如何解决:添加有效的连接条件 二、分类 按年代分类: sql92: 等值 非等值 自连接 也支持一部分外连接...2、非等值连接 语法: select 查询列表 from 表1 别名,表2 别名 where 非等值的连接条件 【and 筛选条件】 【group by 分组字段】 【having 分组后的筛选】 【...分组列表having 分组后的筛选order by 排序列表limit 子句; 特点: ①查询的结果=主表中所有的行,如果从表和它匹配的将显示匹配行,如果从表没有匹配的则显示null ②left join...,该字段的值必填 UNIQUE:唯一,该字段的值不可重复 DEFAULT:默认,该字段的值不用手动插入有默认值 CHECK:检查,mysql不支持 PRIMARY KEY:主键,该字段的值不可重复并且非空
1.按条件表达式筛选 2.按照逻辑表达式筛选 3.模糊查询 like的使用 in的使用 is null和is not null的使用 安全等于 排序查询 语法 添加筛选条件: 按表达式排序...总结: 多表等值连接的结果为多表的交集部分 n表连接,至少需要n-1个连接条件 多表的顺序没有要求 一般需要为表起别名 可以搭配前面介绍的所有子句使用,比如: 排序,分组和筛选 ---- 2.非等值连接...,其他都支持 ---- 创建表时添加列级约束 语法: 直接在字段名和类型后面追加 约束类型即可 只支持默认,非空,主键,唯一 举例: CREATE TABLE stu( id INT PRIMARY...KEY, #主键,默认非空,并且唯一 stuName VARCHAR(20) NOT NULL ,#非空 gender CHAR(1) CHECK(gender ='男'...,因此id和stuName都默认为非空 唯一的组合和主键的组合相同 unique(id,stuName);//唯一键的组合 ---- 外键的特点 要求在从表设置外键的关系 从表的列的类型和主表的关联列的类型要求一致或者兼容
首先 sql 从里向外执行,而 id是一组数字,表示查询中执行select子句或操作表的顺序。 如果id相同,则执行顺序从上至下。...如果是子查询,id的序号会递增,id越大则优先级越高,越先会被执行。 id如果相同,则可以认为是一组,从上往下顺序执行,所有组中,id越高,优先级越高,越容易执行。...ref :非唯一性索引扫描。 eq_ref :唯一性索引扫描。 const,system:将查询转换为一个常量。 ...ref:针对于非唯一或主键索引,或使用二者”最左部分字段”索引的等值查询或多表join,查询效率由这个值返回的行数多少决定。 ...,简单来说就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件; ref 与 eq_ref 区别是用了非唯一索引扫描; range 这个连接类型使用索引返回一个范围中的行,比如使用
Where 函数用来对数据进行判断和分组,下面的代码中我们对 price 列的值进行判断,将符合条件的分为一组,不符合条件的分为另一组,并使用 group 字段进行标记。 ... 第六部分为数据筛选,使用与,或,非三个条件配合大于,小于和等于对数据进行筛选,并进行计数和求和。...id','city','age','category','gender','price']].sort(['age']).price.sum() 4 519796 使用“非”条件进行筛选,城市不等于...将筛选结果按 id 列进行排序。 1#使用“非”条件进行筛选 2df_inner.loc[(df_inner['city'] !...= 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['id']) 非 在前面的代码后面增加 city 列,并使用 count 函数进行计数
grounp by 分组列表 having 分组后的筛选 order by 排序列表 二、特点 ① 分组列表可以是单个字段、多个字段 ② 筛选条件分为两类 筛选的基表 使用的关键字 位置 分组前筛选...,并按最低工资降序 (工种和部门都一样,才是一组) SELECT MIN(salary) 最低工资,job_id,department_id FROM employees GROUP BY job_id...表 2 别名 where 非等值的连接条件 【and 筛选条件】 【group by 分组字段】 【having 分组后的筛选】 【order by 排序字段】 3、自连接 语法: select 查询列表...on 连接条件 where 筛选条件 group by 分组后的筛选 order by 排序列表 特点: ① 查询的结果 = 主表的所有的行,如果从表和它比配的将显示匹配行,如果从表没有匹配的则显示...,该字段的值必填 UnIQUE 唯一,该字段的值不可重复 DEFAULT 默认,该字段的值不用手动插入有默认值 CHECK 检查,mysql 不支持 PRIMARY KEY 主键,该字段的值不可重复并且非空
explain select * from t2 where f='Paidaxing'; 在这种情况下,使用了唯一性索引进行唯一查询。 eq_ref:唯一索引扫描,只会扫描索引树中的一个匹配行。...ref:非唯一索引扫描,只会扫描索引树中的一部分来查找匹配的行。...explain select * from t2 where a = 'Paidaxing'; 在这种情况下,使用了非唯一索引进行查询。...ALL:全表扫描,将遍历整个表来找到匹配的行。 explain select * from t2 where d = "ni"; 这是一个使用非索引字段进行查询的示例。...查询的列未被索引覆盖,where筛选条件非索引的前导列或者where筛选条件非索引列。
定义和构建索引(三) 位图索引 位图索引是一种特殊类型的索引,它使用一系列位串来表示与给定索引数据值相对应的一组ID值。...位图索引的创建取决于表的唯一标识字段的性质: 如果表的ID字段定义为具有正整数值的单个字段,则可以使用此ID字段为字段定义位图索引。...此类型的表使用系统分配的唯一正整数ID,或使用IdKey定义自定义ID值,其中IdKey基于类型为%Integer且MINVAL>的单个属性,或类型%Numeric型且Scale=0且MINVA>0。...假设Person表,其中包含一些列 此表中的每一行都有一个系统分配的RowID号(一组递增的整数值)。位图索引使用一组位字符串(包含1和0值的字符串)。在位串中,位的序号位置对应于索引表的RowID。...必须创建一个%BID属性来支持一个表上的位图索引: 使用非整数字段作为唯一的ID键。 使用一个多字段ID键。 是父子关系中的子表。
on 对虚表T1进行ON筛选,只有那些符合的行才会被记录在虚表T2中。...5.group by group by 子句将中的唯一的值组合成为一组,得到虚拟表T4。...having 应用having筛选器,生成T5。HAVING子句主要和GROUP BY子句配合使用,having筛选器是第一个也是为唯一一个应用到已分组数据的筛选器。 8....(注意:事实上如果应用了group by子句那么distinct是多余的,原因同样在于,分组的时候是将列中唯一的值分成一组,同时只为每一组返回一行记录,那么所以的记录都将是不相同的。...‘ %’;尽量不要使用非参数化的负向查询,这将导致无法使用索引,如, !
本人在学习使用Python的lambda语法的过程中,用之前求解质数的思路重写了一遍。 思路如下:就是新建一个长数组,然后从前往后递归相除去过滤后面的元素。...= 0), sss)) i += 1 return test(re) c = test(a) print(c) 下面附上Python一行代码打印心形的代码解析,把原来一行代码分拆,
聚合(或聚集、分组)函数,它是对一组数据进行汇总的函数,输入的是一组数据的集合,输出的是单个值。 1. 聚合函数介绍 什么是聚合函数 聚合函数作用于一组数据,并对一组数据返回一个值。...不要使用 count(列名)来替代 count(*),count(*)是 SQL92 定义的标准统计行数的语法,跟数据库无关,跟 NULL 和非 NULL 无关。...HAVING 3.1 基本使用 [在这里插入图片描述] 过滤分组:HAVING子句 行已经被分组。 使用了聚合函数。 满足HAVING 子句中条件的分组将被显示。...-1 的基础上进行筛选,得到虚拟表 vt1-2; 添加外部行。...如果我们使用的是左连接、右链接或者全连接,就会涉及到外部行,也就是在虚拟表 vt1-2 的基础上增加外部行,得到虚拟表 vt1-3。
下面我们通过加工一组特征来辅助我们进行去重的筛选,对id和time分组统计status个数、求和。...最后我们再通过loc筛选从原始数据df中筛选掉这些需要去除的行索引,最终达到去重的目的。...既然我们发现了这种异常,如何使用pandas将此类异常全部筛选出来呢?...# 异常数据id分布 df_abn.id.value_counts() 这409个非重复数据异常值里面,有的车辆(比如id为28159)高达70次的异常。...偏移后每一行都是上车、下车或下车、上车的信息,我们最后再通过loc筛选从上车到下车的所有行,同样指定是同一车辆。 最后修改列名完成了出行信息表。
object_id int 对象标识号。 在数据库中是唯一的。 principal_id int 如果不是架构所有者,则为单个所有者的 ID。 默认情况下,架构包含的对象由架构所有者拥有。...在对象中是唯一的。 column_id int 列的 ID。 在对象中是唯一的。 列 ID 可以不按顺序排列。 system_type_id tinyint 列的系统类型的 ID。...xml_collection_id int 如果列的数据类型为 xml 且已输入 XML,则为非零值。 该值将为包含列的验证 XML 架构命名空间的集合的 ID。 0 = 没有 XML 架构集合。...如果发生行溢出,则不会得出准确的结果。 已使用 int 对于 indid = 0 或 indid = 1, 使用 是用于所有索引和表数据的总页数。...xmaxlen smallint 行的最大大小 maxirow smallint 最大非叶索引行大小。
2.ON 应用ON过滤器 对虚拟表VT1 应用ON筛选器,ON 中的逻辑表达式将应用到虚拟表 VT1中的各个行,筛选出满足ON 逻辑表达式的行,生成虚拟表 VT2 。...OUTER JOIN把左表记为保留表 RIGHT OUTER JOIN把右表记为保留表 FULL OUTER JOIN把左右表都作为保留表 在虚拟表 VT2表的基础上添加保留表中被过滤条件过滤掉的数据,非保留表中的数据被赋予...5.GROUP BY 分组 按GROUP BY子句中的列/列表将虚拟表 VT4中的行唯一的值组合成为一组,生成虚拟表VT5。...原因在于最终的结果集中只为每个组包含一行。 同时,从这一步开始,后面的语句中都可以使用SELECT中的别名。 6.AGG_FUNC 计算聚合函数 计算 max 等聚合函数。...10.DISTINCT 行去重 将重复的行从虚拟表 VT8中移除,产生虚拟表 VT9。DISTINCT用来删除重复行,只保留唯一的。
可以看看下面两段查询结果的对比: SELECT MAX(cost), id FROM test -- id: 100 SELECT SUM(cost), id FROM test -- id: 1 第一条查询可以找到最大值那一行的...id,而第二条查询的 id 是无意义的,因为不知道归属在哪一行,所以只返回了第一条数据的 id。...多字段组合起来成为唯一 Key,即 GROUP BY a,b 表示 a,b 合在一起描述一个组。...但由于按行筛选,其实组内或非组内结果都完全一样,所以我们几乎无法感知这种差异: SELECT SUM(GDP) FROM amazing_table GROUP BY province, city, area...所以为什么 HAVING 可以使用聚合条件呢?因为 HAVING 筛选的是组,所以可以对组聚合后过滤掉不满足条件的组,这样是有意义的。
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