如果使用付费版的Studio 3T工具的话，也可以像使用mysql一样查询mongo数据，但是免费版不支持sql的用法，只能用js语法的查询方式： 需求： select * from equity...localField: "quoteId", // 指定当前集合中用于匹配的字段 foreignField: "quoteId", // 指定要连接的集合中的字段...unwind阶段：由于lookup的结果是一个数组， $match阶段：过滤结果，只保留满足特定条件的文档，即regionId为6，listedStatus为1，securityType为7，并且equity_ext...equity_ext_docs: { quoteId: 1, isPTP: 1 } } } ]); 这个查询首先从equity集合中筛选出满足条件的文档...接下来，使用unwind操作符展开连接后的数组，并使用match操作符筛选出isPTP不等于0的文档。最后，使用project操作符选择需要的字段。
String toString() { return "Person [name=" + name + ", age=" + age + "]"; } } @Conditional({}) 按照一定的条件进行判断...，满足条件给容器中注册bean * 在类上使用表示，满足条件会执行这个类，如果不满足则类中所有方法都不会加载 * 在方法上使用表示，满足条件会执行这个方法 /** * @Conditional(...{}) 按照一定的条件进行判断，满足条件给容器中注册bean * ** 在类上使用表示，满足条件会执行这个类，如果不满足则类中所有方法都不会加载 * 如果系统是windows,给容器注册("bill")...System.out.println("创建----------->>>>>>>>>"); return new Person("李四",99); } /** * @Conditional({}) 按照一定的条件进行判断...，满足条件给容器中注册bean * ** 在方法上使用表示，满足条件会执行这个方法 * 如果系统是windows,给容器注册("bill") * 如果系统是linux，给容器注册("linus
本次的练习是：如下图1所示，单元格区域A1:E25中存放着数据，列D中是要查找的值需满足的条件，列I和列J中显示查找到的结果，示例中显示的是1月份南区超市销售的蔬菜及其数量。 ?...图1 要求在I2中输入公式，向右向下拖拉以获取全部满足条件的数据。 先不看答案，自已动手试一试。...公式解析 公式中的： COUNTIFS($A:$A,$G$6,$B:$B,$G$9,$C:$C,$G$3)<ROWS($I$2:I2) 用来计算符合条件的结果数（本例中为5），并与已放置值的单元格数（已返回的值...FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE}=3 转换为： {1;1;2;2;1;2;0;0;1;1;0;1;2;2;3;3;2;3;1;1;3;3;1;2}=3 数组中有5个3，表明有5条数据满足条件...;19;FALSE;FALSE;22;23;FALSE;FALSE},1) 得到： 16 注意，当公式向下拖拉时，ROW(C1)将更新为ROW(C2)、ROW(C3)……，得到值2、3……等，从而可以获取相应位置的值
在学习的过程中，发现泛型集合List有一个Where函数可以筛选出满足一定条件的元素，结合Lambda表达式使用特别方便，写出来与大家分享。...1.关于Func Func是一种有任意个输入参数，有一个返回值的委托，在使用的过程中，Func,前n-1个是输入参数类型，第N个是输出参数类型。...如Fun compare=(x,y)=>{return x>y;}; 表示定义一个 两个输入参数为int类型的，输出类型为bool类型的委托。 2.Where() ?...可以看到 以List为例子，改where的参数为Func的委托，也就是说是一个输入值为string类型，输出为bool类型的委托。...如果返回为真，则该元素会被添加到IEnumerable中，通过对IEnumerable的遍历，可以将符合条件的每个元素输出。
在需要输出网站用户注册数或者插入数据之前判断是否有重复记录时，就需要获取满足条件的MySQL查询的记录数目,接下来介绍两种查询统计方法，感兴趣的朋友可以了解下啊，或许对你有所帮助 在需要输出网站用户注册数...，或者插入数据之前判断是否有重复记录的时候，就需要获取满足条件的MySQL查询的记录数目。 ...mysql_fetch_array(mysql_query($sql)); $count=count($result); //或者$count=mysql_num_rows($result); 不过直接使用MySQL的COUNT...(*)在数据量庞大的时候，效率的优势是十分显著的，因为后者需要二次计算，所以还是最好使用前者进行数据条数的统计。
在 SQL 中，可以使用子查询来获取满足特定条件的数据。子查询是嵌套在主查询中的查询语句，它返回一个结果集，可以用来过滤主查询的结果。...下面是使用子查询来获取满足特定条件的数据的一般步骤： 在主查询中使用子查询，将子查询的结果作为条件。 子查询可以在主查询中的 WHERE 子句、FROM 子句或 HAVING 子句中使用。...子查询可以返回单个值或多个值，具体取决于使用的运算符和子查询的语法。 以下是一些示例： 使用子查询在 WHERE 子句中过滤数据： SELECT column1, column2, ......FROM table GROUP BY column1 HAVING column1 > (SELECT AVG(column1) FROM table); 请注意，子查询的性能可能会较低，因此在设计查询时应谨慎使用
系列目录 【已更新最新开发文章，点击查看详细】 源文件/模型转换完成之后，可以获取模型的具体数据。本篇介绍根据文件ID查询满足条件的构件ID列表。..."1109325", "1107238", "1109328" ] } C#实现方法： 1 /// 2 /// 查询满足条件的构件...return response; 41 } 42 catch (Exception ex) 43 { 44 throw new Exception("[查询满足条件的构件...1 /// 2 /// 查询满足条件的构件ID列表请求参数类 3 /// 4 [Serializable] 5 public class...查询满足条件的构件ID列表 ，只对三维模型适用。二维图纸没有目录树。
由于右表有3条20190905，这三条在关联的时候都满足关联条件，因此最终的结果会有3条记录是20190905。 ?...3.多对多 上面例子中，20190906的记录最终有4条，同样是因为满足了关联条件，是一种2对2的情况。这里我们还是回到t_name表做主表的情况，用dt来关联。.../ 输出lt和null补上的行 } } } 如果代码看不懂，直接看结论就好： 如果想对右表进行限制，则一定要在on条件中进行，若在where中进行则可能导致数据缺失，导致左表在右表中无匹配行的行在最终结果中不出现...因为对左表无右表匹配行的行而言，遍历右表后b=FALSE,所以会尝试用NULL补齐右表，但是此时我们的P2对右表行进行了限制，NULL若不满足P2(NULL一般都不会满足限制条件，除非IS NULL这种...上图是在关联条件中增加了b.age=24之后的输出结果。由于对b表进行了限制，满足条件的只有一个，但是由于没有where条件，因此依然要以左表为准，又因为是一对一，所以输出还是左表的记录数。
一定是与 join 一并使用的，join 会添加外部行，并将外部行中被驱动表的字段填充 null ，而 where 进行过滤的时候，只有逻辑判断为 true 的记录才会保留，逻辑值为 false 和...我们可以看到： 语句 query_on 返回了 tbl_a 中的全部记录，tbl_b 无对应记录的字段值填成 NULL，这是因为 join 会添加外部行，将 tbl_a 有而 tbl_b 中没有的记录添加到结果集... ON 后的关联条件与 WHERE 后的过滤条件，这两者的执行顺序是否如 SQL 执行顺序图中说的那样，ON 一定先与 WHERE ？ ...驱动表是 tbl_a，这个相信大家没问题，我们重点看下 type 和 Extra type：上面的 ALL 表示全表扫描 a 表，下面的 ALL 表示全表关联，a 表中每一条满足条件的记录都会与...就步骤 1 与 示例 1 中的步骤 1 不同，其余 2 步是一样的 此时 WHERE 后的过滤条件的生效时机也是早于 ON 后的关联条件的 3、左表无二级索引，右表有二级索引 将 tbl_b
什么是关联规则 如同上述啤酒与尿布的故事所示，关联规则是指从一组数据中发现数据项之间的隐藏关系，它是一种典型的无监督学习。...如果提升度为 1，说明二者没有任何关联；如果小于 1，说明 $A$ 与 $B$ 在一定程度上是相斥的；如果大于 1，说明 $A$ 与 $B$ 有一定关联。...以满足最小支持度的 $\{F，D，E\}：2$ 与 $\{F，D，E\}:1$ 构建 $条件FP树$ 如下图所示。 ?...123456 1，A1，B1，C2，B2，D3，A $rm.duplicates=TRUE$ 代表删除同一交易（记录）内的重复商品（项目）。本例所用数据集中每条记录无重复项目，故无须设置该参数。...该结果与上文中使用 $Apriori$ 算法推算出的结果一致。 评估关联规则 挖掘出的强关联规则，不一定都有效。因此需要一些方法来评估这些规则的有效性。
总结 支持度和自信度越高，说明规则越强，关联规则挖掘就是挖掘出满足一定强度的规则。...对于普通的超市，其商品的项集数也在1万以上，用指数时间复杂度的算法不能在可接受的时间内解决问题。 怎样快速挖出满足条件的关联规则是关联挖掘的需要解决的主要问题。...如果是的话，{A,B}就一定是频繁项集了，这不和原来的条件矛盾了吗？...首先统计一级候选项集，清除不满足条件的候选集，得到满足条件的一级项集，在生成一级项集的基础上，生成二级项集，得到满足条件的二级项集，在生成三级项集时，再次根据定律2的思想，如，{牛奶,啤酒}不是频繁项集...算法的伪代码： public void Apriori() { // 获取原始数据记录 record = getRecord(); // 获取第一次的候选集
、右连接、内连接在左连接中，left join左边的表为驱动表，右边的表为被驱动表当发生连接查询时，先在驱动表中开始寻找记录，当找到满足条件的记录，再去被驱动表中寻找满足关联条件on的记录SELECTs1...，直到不满足条件）：先去学生表student的（age,studnet_name）联合索引中寻找满足条件的记录拿到这条记录的id去被驱动表seat中找到满足关联条件的记录（ON s1.id = s2.student_id...} //在被驱动表中找到满足关联的条件就加入结果集 result.add(XX); }}通过流程与代码我们可以分析：访问驱动表时，会访问多次被驱动表（驱动表每有一条满足条件的记录就要去访问被驱动表...Batched Key Access BKA算法用于优化被驱动表上能使用索引的场景在驱动表（age，student_name）索引中满足条件的记录，id不一定是有序的，使用乱序的id去被驱动表中查找就可能发生随机...，但满足条件的驱动表记录中关联条件的列并不一定有序，来查被驱动表时可能是随机IOBKA算法基于被驱动表的关联条件列建立索引和使用MRR，以此对驱动表中满足条件的列排序，将访问被驱动表时的随机IO优化为顺序
前提条件：小程序与视频号为相同主体或关联主体 调用接口：channel-video 无弹窗切换至视频号视频 条件：小程序与视频号为相同主体或关联主体 调用接口： wx.getChannelsLiveNoticeInfo 获取直播预告信息 wx.reserveChannelsLive 预约直播...前提条件：小程序与视频号为相同主体或关联主体 调用接口：wx.getChannelsLiveInfo 获取视频号直播信息 // page.js 获取视频号直播信息wx.getChannelsLiveInfo...，其他的直播列表 }}) 前提条件：小程序与视频号为相同主体或关联主体 调用接口：channel-live 无弹窗切换直播页面 // page.wxml 视频号直播组件获取到的直播 nonceId}) 查看主页 除了满足用户对视频 / 直播内容的需求，微信团队提供专属接口直接切换至视频号主页，便于用户快速查看视频号的所有内容。
、中型后台数据库系统软件所提供的多用户及其权限设置都是针对数据库的共有属性，并不一定能完全满足某些特例的需求； 2.不要过多的依赖后台数据库系统软件的某些特殊功能，多种大、中型后台数据库系统软件之间并不完全兼容...，主键 renter_name char(20) 不允许为空 用户姓名 …… 借阅记录表(Rent_log) 名称 类型 约束条件 说明 rent_id int 无重复 借阅记录标识...首先检索批量借阅表(Batch_rent)，把符合条件的的所有记录的rent_id字段的数据保存起来，再用这些数据作为查询条件带入到借阅记录表(Rent_log)中去查询。那么，有没有什么办法改进呢？...修改后的记录表(Rent_log)如下： 借阅记录表(Rent_log) 名称 类型 约束条件 说明 rent_id int 无重复 借阅记录标识，主键 r_id int 不允许为空...那么，到底什么时候可以增加一定的冗余数据呢？我认为有2个原则： １、用户的整体需求。当用户更多的关注于，对数据库的规范记录按一定的算法进行处理后，再列出的数据。
嵌套循环连接 Nested-Loop Join(NLJ) 算法 （NLP） 定义 一次一行循环地从第一张表（称为驱动表）中读取行，在这行数据中取到关联字段，根据关联字段在另一张表（被驱动表）里取出满足条件的行...（如果有where条件，则按where条件过滤后的结果集中取出一行 ） 拿到t2 结果集中的一条记录中的关联字段 a , 去t1表中查找 取出 t1 中满足条件的行，跟 t2 中获取到的结果合并，作为结果返回给客户端...---- 示例 【关联字段b无索引】 mysql> EXPLAIN select * from t1 inner join t2 on t1.b= t2.b; +----+-------------+-...，跟 join_buffer 中的数据做对比 返回满足 join 条件的数据 我们来算一下这个操作MySQL要读取多少行数据 整个过程对表 t1 和 t2 都做了一次全表扫描，因此扫描的总行数为10000...使用straight_join一定要慎重，因为部分情况下人为指定的执行顺序并不一定会比优化引擎好。
正经图1 摘自 Mysql - JOIN详解 看完这个，楼主第一时间有发现新大陆的感觉，原来 JOIN 的执行顺序是这样的（不是颠覆了楼主之前的认知，因为楼主之前就没想过这个问题，而是有种新技能获取的满足...驱动表 何谓驱动表，指多表关联查询时，第一个被处理的表，亦可称之为基表，然后再使用此表的记录去关联其他表。...联表算法 MySQL 的联表算法是基于嵌套循环算法（nested-loop algorithm）而衍生出来的一系列算法，根据不同条件而选用不同的算法 在使用索引关联的情况下，有 Index Nested-Loop...这种算法简单粗暴，但毫无性能可言，时间性能上来说是 n（表中记录数） 的 m（表的数量） 次方，所以 MySQL 做了优化，联表查询的时候不会出现这种算法，即使在无 WHERE 条件且 ON 的连接键上无索引时...当被驱动表在连接键上无索引且被驱动表在 WHERE 过滤条件上也没索引时，常常会采用此种算法来完成联表，如下所示 ? ?
BOOL b = FALSE;FOR each row rt in RT such that P1(lt, rt) {// 遍历右表每一行，找到满足join条件的行IF P2(lt, rt) {//满足...b) { // 遍历完RT，发现lt在RT中没有有对应的行，则尝试用null补一行IF P2(lt,NULL) {// 补上null后满足 where 过滤条件t:=lt||NULL; // 输出lt和...从这个伪代码中，我们可以看出两点：1、右表限制用ON如果想对右表进行限制，则一定要在on条件中进行，若在where中进行则可能导致数据缺失，导致左表在右表中无匹配行的行在最终结果中不出现，违背了我们对left...因为对左表无右表匹配行的行而言，遍历右表后b=FALSE,所以会尝试用NULL补齐右表，但是此时我们的P2对右表行进行了限制，NULL若不满足P2(NULL一般都不会满足限制条件，除非IS NULL这种...实际上reduce在接收全部map的输出后一定会有一个排序所有键值对并合并写入磁盘文件的操作。
举个例子，在上面的表中，我们发现购买啤酒就一定会购买尿布，{啤酒}-->{尿布}就是一条关联规则。...支持度和自信度越高，说明规则越强，关联规则挖掘就是挖掘出满足一定强度的规则。...有一个简单而粗鲁的方法可以找出所需要的规则，那就是穷举项集的所有组合，并测试每个组合是否满足条件，一个元素个数为n的项集的组合个数为2^n-1(除去空集)，所需要的时间复杂度明显为O(2^N)，对于普通的超市...怎样快速挖出满足条件的关联规则是关联挖掘的需要解决的主要问题。 ...Apriori算法属于候选消除算法，是一个生成候选集、消除不满足条件的候选集、并不断循环直到不再产生候选集的过程。 ?
数据库的最初雏形据说源自美国一个奶牛场的记账薄(纸质的，由此可见，数据库并不一定是存储在电脑里的数据^_^)，里面记录的是该奶牛场的收支账目，程序员在将其整理、录入到电脑中时从中受到启发。...，如果是顶节点的话设定为某个唯一值 这样的设计短小精悍，完全满足3NF，而且可以满足用户的所有要求。... 约束条件 说明 pic_id int 无重复 商品图片标识，主键 wares_id... 图片存放路径 程序开发完成后，完全满足老板目前的要求，于是正式启用。...商品长度表(Wares_length) 名称 类型 约束条件 说明 length_id int 无重复
我们这里提出一种关联分析方法，可以从用户的购买数据中得到，其一般购买了商品A的同时，也会对商品B有需求，而一旦将A和B捆绑或靠近在一起销售，并以一定的折扣来刺激消费，这样能够得到更可观的销量。...那么如何能够找到频繁出现被人购买的商品，并且从中抽取出若干件商品的关联关系，这就是我们今天要讨论的问题。 假设已经有了一份数据集，其中的每条记录都是一人次用户购买的商品清单。...使用Apriori算法进行关联：这是一种无监督学习策略 一个项集的支持度：数据集中包含该项集的记录占总记录的比例； 一条规则的置信度（可信度）：这条规则出现的次数/记录总数。...我们为每个频繁项集生成关联规则，如果某条规则不满足最小可信度要求，那么所有子集也不满足。 生成关联规则需要：频繁项集列表、包含频繁项集支持数据的字典、最小可信度。...从FP树种挖掘频繁项集的基本步骤： 1、 从FP树种获得条件模式基； 2、 利用条件模式基，构建一个条件FP树； 3、 迭代重复步骤（1）、（2），直到树包含一个元素项为止。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
