在一张表里有多个索引 , 我们where字段里条件有多个索引的值 , 那么究竟使用的哪个呢?...我们可以使用explain来查看 , 其中的key_len字段可以看得出来 比如下面这条sql explain select * from ent_calendar_diary where email=...text(10) utf8 key_len = 30*3+2+1 TEXT列截取部分，被视为动态列类型，加2-bytes；且允许NULL 备注，key_len 只指示了WHERE中用于条件过滤时被选中的索引列...，是不包含 ORDER BY/GROUP BY int类型并且not null 是4个字节 , 因此上面的sql是使用的主键索引 explain select * from ent_calendar_diary...-------+-------+------+----------+-------+ 这个是767个字节 , varchar(255) not null 255 * 3 +2正好符合 , 因此是使用的
字段类型是: `enterpriseId` int(10) unsigned DEFAULT NULL, `email` char(255) NOT NULL DEFAULT '', 表的索引是...SIMPLE | email | ref | emailent,edf | edf | 5 | const | 6 | Using where | 看到key_len的长度是...5 ,可以知道使用的是edf这个索引 , 因为edf索引中的enterpriseId是int类型4个字节 ,默认null 加1个字节,总共5个字节 也就是先使用enterpriseId查到索引,在索引中使用...,这个时候的索引情况是key_len是770,可以知道使用的是emailent这个索引,因为这个的索引长度是 255*3+5=770 varchar是255个字符,utf8下是*3, 加上int 5个字节...like两边都有%的情况,只会使用第一个条件的edf索引 mysql> explain select * from email where enterpriseId=23684 and (email
首先让我分享一个使用dict的例子，它引发了KeyError，然后我将使用defaultdict来分享一个解决方案。...一个元组基本上是一个不可变的list，它允许你存储由逗号分隔的一系列值。 他们就像list，但有几个关键的区别。 主要的一点是，不像list，你不能重新分配元组中的项目。...为了访问元组中的值，可以使用如下的整数索引： man = ('Ali', 30) print(man[0]) # Output: Ali 那么现在是什么namedtuple？...他们把元组变成方便的容器来完成简单的任务。 使用namedtuples，您不必使用整数索引来访问元组的成员。 你可以把namedtuple看作字典，但不同于字典，它们是不可变的。...快速浏览一下你的代码就可以很容易的理解到底发生了什么。 而且由于您不必使用整数索引来访问元组的成员，因此可以更容易地维护您的代码。
mysql中哈希索引的使用限制 1、Hash索引应进行二次搜索。 使用哈希索引两次搜索，第一次找到相应的行，第二次读取数据，但频繁访问的行通常被存储在存储器中，对数据库性能的影响不大。...2、hash索引不能用于外部排名。 hash索引保存了hash代码而不是键，因此不能用于外部排名。 3、hash索引不支持部分索引搜索或范围搜索。 只能使用等值查询，不能进行范围和模糊查询。...4、hash索引中的hash码计算可能存在hash冲突。 hash冲突发生时，存储引擎必须经历整个链表中的所有指针，逐行比较，直到找到所有符合条件的行为。...在InnoDB注意到某些索引值被频繁使用的情况下，在内存中基于B-Tree索引创建hash索引，B-tree索引也具有hash索引的优点。...这是一种完全自动的内部行为，用户无法控制或配置，但如有必要，可以完全关闭该功能。 以上就是mysql中哈希索引的使用限制，希望对大家有所帮助。
在Elasticsearch，有时要通过索引日期来筛选某段时间的数据，这时就要用到ES提供的日期数学表达式 描述： 特别在日志数据中，只是查询一段时间内的日志数据，这时就可以使用日期数学表达式...，这样可以限制检索的索引数量，减少集群的负载，提高系统性能。 ...几乎所有的API都支持日期索引中的数学参数值。 ... date_math_expr:动态的日期表达式 date_format:格式化，默认是YYYY.MM.dd time_zone:时区，默认是UTC 需要注意的是，在使用时要把索引以及日期表达式的部分放在...,支持日期索引中数学参数值。
InnoDB 是 MySQL 数据库中最常用的存储引擎之一，它使用了 B+ 树索引结构来实现高效的数据访问。在本篇文章中，我们将介绍 InnoDB 的索引结构以及为什么使用 B+ 树实现索引。...InnoDB 索引结构 在数据库中，索引是一种用于加快数据检索速度的技术。常见的索引结构包括 B-Tree、B+ Tree、Hash 等。...3、支持高并发：由于所有扇出节点的值都存储在内存中，并且每个叶子节点固定只指向一个聚集索引，所以实现了对同时对数据库进行大量读写操作的高效并发处理。...4、支持高并发：B+ 树的分支节点值可以全部存放在内存中，而且每个叶子节点固定只指向一个聚集索引，这样就使得这种索引结构使得并发处理效率高。...如果你在使用 MySQL 数据库时需要进行大量的查询操作，那么使用 B+ 树作为索引结构就是一个非常明智的选择。
上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引，但是key_len为4，说明只用到了索引的第一列前缀。...情况三：查询条件用到了索引中列的精确匹配，但是中间某个条件未提供 EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND from_date...，因为title未提供，所以查询只用到了索引的第一列，而后面的from_date虽然也在索引中，但是由于title不存在而无法和左前缀连接，因此需要对结果进行扫描过滤from_date（这里由于emp_no...如果想让from_date也使用索引而不是where过滤，可以增加一个辅助索引，此时上面的查询会使用这个索引。...除此之外，还可以使用一种称之为“隔离列”的优化方法，将emp_no与from_date之间的“坑”填上。
defaultdict允许我们用一个聪明的方式绕过这个问题。 首先我分享一个使用dict触发KeyError的例子，然后提供一个使用defaultdict的解决方案。...为了获取元组中的数据，你需要使用整数作为索引： man = ('Ali', 30) print(man[0]) ## 输出: Ali 嗯，那namedtuples是什么呢？...它把元组变成一个针对简单任务的容器。你不必使用整数索引来访问一个namedtuples的数据。你可以像字典(dict)一样访问namedtuples，但namedtuples是不可变的。...namedtuple让你的元组变得自文档了。你只要看一眼就很容易理解代码是做什么的。 你也不必使用整数索引来访问一个命名元组，这让你的代码更易于维护。...，它们向后兼容于普通的元组，这意味着你可以既使用整数索引，也可以使用名称来访问namedtuple： from collections import namedtuple Animal = namedtuple
1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple 2.deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象 3.Counter: 计数器，主要用来计数 4.OrderedDict...: 有序字典 5.defaultdict: 带有默认值的字典 二、模块主要功能 1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple 1 from collections import...需要注意的是，OrderedDict虽然有序，但是也不能通过下标索引来找到元素 1 from collections import OrderedDict 2 dic = OrderedDict([(...: 带有默认值的字典 可以为字典指定一个默认值，默认值可以是列表，字典等一切可以被调用的对象 1 from collections import defaultdict 2 dic1 = defaultdict...，将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中，将小于 66 的值保存至第二个key的值中。
为什么使用 B+ 树实现索引？ 要回答「为什么使用 B+ 树实现索引？」这个问题，我们不妨反过来看看使用其他树结构会产生什么样的问题。...总的来说，红黑树的统计性能高于 AVL。 因此，在实际应用中，AVL 树的使用相对较少，而红黑树的使用非常广泛。...例如，Java 中的TreeMap使用红黑树存储排序键值对；Java 8 中的HashMap使用链表 + 红黑树解决哈希冲突问题（当冲突节点较少时，使用链表，当冲突节点较多时，使用红黑树）。...B 树在数据库中有一些应用，如 MongoDB 的索引使用了 B 树结构。但是在很多数据库应用中，使用了是 B 树的变种 B+ 树。...当然，B+ 树也存在劣势：由于键会重复出现，因此会占用更多的空间。但是与带来的性能优势相比，空间劣势往往可以接受，因此 B+ 树的在数据库中的使用比 B 树更加广泛。
变量使用 全局使用：使用$varaible格式定义变量，比如全局的主题色，可在common.scss中定义，通过@import的方式引用即可 局部使用：在本文件中创建变量$themeColor =...CSS原生可通过定义 -- 变量名结合var函数的方式来达到这一目标。...混合使用(mixins) 可在common.scss中使用@mixin varibaleName{}的方式定义 多次重复使用的样式，通过@include的方式应用。...还可以使用@mixin varibaleName(varib1 varib2 varib3){} 的方式传入自定义的属性，进行代码复用，比如可以将 flex布局使用mixin的形式，传入变量使用。...导入 @import 导入，文件扩展名为.scss或.sass 可同时导入多个文件 @import ‘bar’,‘foo’; &使用 在嵌套 CSS 规则时，有时也需要直接使用嵌套外层的父选择器
作为元组，为了获取其中的数据，我们需要使用整数作为索引： >>> people = ('Rocky', 'python') >>> print(people[0]) Rocky 而 namedtuple...把元组变成了一个针对简单任务的容器，我们不必使用整数索引来访问 namedtuple 的数据，反而可以像用字典一样访问 namedtuple。...nametuple 让元组变的更加易读，很容易理解代码是做什么的，同样我们也不用使用整数索引来访问一个命名元组（上面代码我们用 name 访问了 namedtuple 中的数据），这让我们的代码更加容易维护..._asdict()) OrderedDict([('name', 'rocky'), ('age', 23), ('like', 'python')]) defaultdict 我之前在使用字典的时候相当随意...，只是随便 dict 一下就好了，然而这样使用存在一个问题：当使用的 key 不存在的时候会报 KeyError，而 defaultdict 就比较厉害了，我们完全不需要检查 key 是否存在，所以我们能像下面这样做的随心所欲
，感激不尽了，我的es版本是2.2.0 进入正题 了解jest jest是一个基于 HTTP Rest 的连接es服务的api工具集，功能强大，能够使用es java api的查询语句，...项目是开源的，github地址：https://github.com/searchbox-io/Jest 我的测试用例 分词器：ik，分词器地址：https://github.com/medcl...新建索引 curl -XPUT http://localhost:9200/indexdata 创建索引的mapping，指定分词器 curl -XPOST http://localhost...Index.Builder(k).index("indexdata").type("fulltext").id(k.getArcid()+"").build(); System.out.println("添加索引...，maven项目 <!
的方式去删除索引中的数据。...实际是批量删除数据的意思 功能：根据特定的查询条件对ES相关索引中某些特定的文档进行批量删除。...使用Delete By Query 删除API注意事项： 1， 一般生产环境中，使用该API操作的索引都很大，文档都是千万甚至数亿级别。...小的段被合并到大的段，然后这些大的段再被合并到更大的段。段合并的时候会将那些旧的已删除文档从文件系统中清除。被删除的文档（或被更新文档的旧版本）不会被拷贝到新的大段中。启动段合并不需要你做任何事。...max_num_segments=1 上面API的意思表示合并索引中的每个分片为一个单独的段，可以先设置大一点，10-5-1，一点一点慢慢降到1。一般推荐为1.
由于稀疏索引只对包含指定字段的文档进行索引，因此可以减少存储空间。当使用稀疏索引时，MongoDB将不会为每个文档创建一个索引条目，从而减少索引占用的存储空间。...稀疏索引的使用场景 稀疏索引最常见的使用场景是对可选字段进行索引。例如，某个文档包含了一个可选的“phone”字段，但并非所有文档都包含该字段。...例如，如果需要查询包含某个字段的文档，并且该字段只在部分文档中存在，那么使用稀疏索引可以减少查询无用的文档，从而提高查询速度。 稀疏索引还可以帮助MongoDB应用程序缩短查询时间。...随着数据的不断插入和删除，索引可能变得不连续或不均衡。定期重建索引可以提高索引的查询性能和存储效率。 通过监控索引的使用情况和性能指标，可以及时发现索引性能的瓶颈，并采取相应的优化措施。...在MongoDB应用程序中，根据实际需求和查询模式来选择是否使用稀疏索引，并遵循稀疏索引的最佳实践，可以优化查询性能、减少存储空间和提高数据访问效率。
namedtuple：生成可以使用名字来访问元素内容的tuple子类 deque：双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象 Counter：计数器，主要用于计数 OrderedDict...，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。...使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出异常。...如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以使用defaultdict。...除了在key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。 OrderDict 使用字典时，key是无序的。在对字典做迭代时，我们无法确定key的顺序。
字典是使用最为广泛的数据结构了，从结构来看，其内容就是键值对，键称为key, 值称为value, 类似词典中通过前面的索引来快速查找后面的页面，通过key可以快速定位对应的值。...字典，是python中对这种结构的命名，在其他语言中有其他的名字，比如perl中称之为哈希。...字典中的key是无序且唯一的，不存在数字下标索引，要访问其中的值，只能通过key来访问，用法如下 >>> a = {'one':1, 'tow':2, 'three':3} >>> a['one'] 1...print(i) ... one tow three 在perl中，哈希的key都是字符串，而在python中，字典的key非常灵活，只要是不可变的对象都可以，比如数字，字符串，元组。..., 2, 3, 4, 5], 'tow': [1, 2, 3, 4, 5]} >>> a['one'] [1, 2, 3, 4, 5] 直接写，当然没什么难度，但是在实际工作中，经典的使用场景是循环给字典赋值
我想开始显示索引5中的列表项 ListView.builder( itemCount: items.length, itemBuilder: (context, index) { return ListTile
缕清楚需求后，我首先想到的是使用多数据源的切换，但是表结构和一些其他业务上的原因并不能完全行的通。...由于项目中都是使用前后端分离做的开发，所以我想到的是直接使用拦截器，首先所有的请求都是发送到总后台，总后台根据带过来的参数判断是发往那个子后台的请求，然后去子后台发起请求。...所以这里在总后台上加上了一个拦截器，用于拦截所有的请求，然后做出判断，使用httpclient工具，将请求发送到对应的子后台，得到数据后，返回到response中，实现需求。...那就是系统中还存在部分excel导出功能，都是使用poi做实现的。由于poi中自动实现了对于response和输出流的处理，使用上面的方式是没有办法实现的。...那么我使用httpclient如何调用另一个系统写好的poi导出功能呢。 我们先看一下子系统中poi的实现方式。
更糟糕的是，当你准备离职要交接工作时，他们看到一个一个的数字型索引，完全对不上哪个和哪个，他们懵逼，你也尴尬。...0行数据的age属性取值，这在实际中真是太好用。...你告别indexes访问你的数据集中的特征值，而是使用更加人性化，可读性强的names索引。 NamedTuples会使得代码易读、更易维护。...习惯使用list 的看过来，有一些数值已经放在一个list中： skuPurchaseCount = [3, 8, 3, 10, 3, 3, 1, 3, 7, 6, 1, 2, 7, 0, 7, 9,...DefaultDict DefaultDict是一个被初始化的字典，也就是每个键都已经被访问一次： In [53]: d = defaultdict(int) In [54]: for k in 'collections
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