问题描述： 在使用mybatisplus插件进行分页查询时分页参数不起作用，总是查出来全部数据。 原因分析： 查看打印的sql日志发现sql后面并没有limit条件，怀疑是缺少配置。...PaginationInterceptor，MP提供的分页方法是无效的，例如使用mysql，配置了PaginationInterceptor，调用MP提供的分页方法，假设使用selectPage方法，他会执行两条sql语句，一条查询总记录数的...sql，一条查询当前页记录的sql是带limit分页条件的。...如果不配置，调用selectPage只会执行一条查询记录的sql，并且不带limit，有兴趣你可以试试，很容易就能验证出来的。...mybatis-plus 分页数据量大时，查询速度慢，使用page.setOptimizeCount(true);优化
【转自腾讯科技】
用run dev build打包后，发现样式改变了，最终发现addAdress.vue和myAdress.vue中的有个类名是相同的，但是想着 在style...属性的父级组件，可以修改子组件样式 4）加了scoped属性的父级组件，也可以强行控制加了scoped属性的子组件，方法是：.a >>> .b或者css预处理中的 .a /deep/ 二.css样式不起作用...css-loader; 没写style-loader则build文件会生成，但你会发现页面中js不起作用； 没写css-loader则会直接报错：’You may need an appropriate...loader to handle this file type.’ style-loader只是没起作用而不报错就意味着它的作用是将样式插入到DOM元素中；结合网上的答案以及观察预览页面发现:style-loader
但想要做到“隔墙有眼”，就像二娃那样，能穿墙透视，似乎是种遥不可及的本领。 现在，MIT CSAIL的一群科学家，就用AI构建了一双透视眼。你在墙后的一举一动，它就都能看见。...即便你走到墙后，人眼看不到，但AI一样能准确判断你的位置与姿势。基本算是开了一个透视外挂。 墙都挡不住这套系统，窗帘就更不在话下了。 ? 黑灯瞎火的地方，也完全不是问题。 ?...透视眼修炼之道 我们前面提到过，RF-Pose识别人类动作时，根据的并不是视频，而是无线电波的反射。 而想要训练这样一个AI，面临着一个严重困难： 根本没有标注好的数据集可用。...从置信图再生成出我们最终看到的骨架模型，RF-Pose的透视技能就算修炼完成了。...当然透视监测的准确率，也需要进一步提升。 而赵明民之所以一直研究这个方向，其实源于他的导师：Dina Katabi。 ?
Maven配置环境变量后不起作用的原因 一.首先去maven官网下载maven相关文件 点击左侧download选项 选择图片中的Binary zip archive apache-maven...-3.8.1-bin.zip进行下载并解压到本地 这个是解压后的文件 二.配置环境变量 1.添加MAVEN_HOME 环境变量 D:\Java\maven\apache-maven-3.8.1...Spring会用到，可以先不进行配置) D:\Java\maven\apache-maven-3.8.1\bin 重点来了，在Path中添加环境变量 %MAVEN_HOME%\bin 添加完成后，
在我们查询数据时，通常需要根据前端的参数来动态处理一些数据库查询出来的数据，这些处理无法通过模型中的get进行，只可以在路由函数中进行处理。...很多开发者会选择直接遍历查询的rows进行属性的添加，但是如果使用了TypeScript会报错。这里举个例子。 image.png 那我们应该怎么处理呢？...Sequelize提供了几个方法： 模型中单个属性有个toJSON的方法，可以获取到get函数处理后未被Sequelize加工的对象。...: false; }) .filter(item => item); } 和toJSON一样使用，，对于他们的区别和用法，这是我在其他网站查询到的
查询速度快：O(len(str)) 的查询时间复杂度。...比如按照朝代查询古诗，至于为啥需要求交并集，ES 是专门用来搜索的，肯定会有很多联合查询的需求吧 （AND、OR）。按照上面的思路，我们先将如何压缩。...Roaring Bitmaps (for filter cache)：在 ES 中，可以使用 filters 来优化查询，filter 查询只处理文档是否匹配与否，不涉及文档评分操作，查询的结果可以被缓存...同时它可以由其它的查询复用，极大地提升了查询的性能。...②联合查询 讲完了压缩，我们再来讲讲联合查询。先讲简单的，如果查询有 filter cache，那就是直接拿 filter cache 来做计算，也就是说位图来做 AND 或者 OR 的计算。
从脸萌到节操精选，再到一茬茬崛起的90后CEO，70、80后这些“老年”人是该抬头看天了，90后们已经产生了一种破坏式的创新驱动力。怎么样才能和90后一起愉快的玩耍呢?...发现90后的一些群体特性和社群经济的模式很切合，姑且从社群和大数据的角度谈一谈90后这个群体。...当公务员，还是考研究生，是国企分配，还是下海经商，这种“铁饭碗”的后遗症，一直影响到现在80后一代。 但是真正的网络原住民90后崛起后，这种观念才逐渐模糊起来。...对于跳槽，90后比80后有着更果断的抉择：96.15%的人会在条件允许情况下选择“另谋他就”。这些我们70、80后曾经恪守、坚持、守卫的“稳定工作”，在90后眼里根本就不屑一顾。...很多90后对我们这些70、80后老家伙们做出来的东西已经无感了。原来大部分90后只要自己喜欢，对是否名牌、广告等完全无感;在就业观方面，对于就职单位的选择，个人兴趣高高凌驾于发展空间和薪资水平之上。
小勤：大海，现在给领导的数据统计表要出好多啊，不过其实用了数据透视表之后，来来回回都是那些数据在倒来倒去，不同的表只是相当于筛选了不同的数据而已。...而且非常简单： 首先点击数据透视表中的任意单元格调出数据透视表工具菜单，【分析】-【插入切片器】： 在弹出的“插入切片器”窗口中选择要用于生成切片器的字段，如“品类”、“区域”： 结果如下： 切片器生成后...那能不能将不同的数据透视表都放到一起用同一个切片器筛选呢？好多时候是同样的选择条件，但分析的角度不同。 大海：当然可以啊。...首先是，只要是从原来切片器生成时选择的数据透视表里复制再生成的数据透视表，原来的切片器都起作用： 小勤：那我怎么知道哪个切片器是对哪些数据透视表起作用的？ 大海：问得好。...实际上，一个切片器对哪些数据透视表起作用是可以按需要设置的，选中切片器，在切片器工具菜单里，【选项】-【报表连接】，然后在弹出的“数据透视表连接（区域）”窗口里，选择需要连接的数据透视表即可，如果已经连接了的
{dede:channel type=’son’ row=’8′ currentstyle=”
在Python中使用SQLite对数据库表进行透视查询可以通过以下步骤实现。假设我们有一份水果价格数据的表，并希望对其进行透视，以查看每个产品在每个超市中的价格，下面就是通过代码实现的原理解析。...1、问题背景我需要对一个数据库表进行透视查询，将具有相同ID的行汇总到一行输出中。例如，给定一个水果价格表，其中包含了不同超市中不同水果的价格，我希望得到一个汇总表，显示每个水果在每个超市中的价格。...我们可以使用以下代码来实现透视查询：import pandas as pd# 将数据加载到pandas DataFrame中df = pd.DataFrame(data, columns=['Fruit...', 'Shop', 'Price'])# 使用pivot()方法进行透视查询pivot_table = df.pivot(index='Fruit', columns='Shop', values=...pivot_table = {}# 遍历分组后的数据for fruit, group in groups: # 创建一个字典来存储每个水果的价格 prices = defaultdict(
题目 给出一个整数数组 A 和一个查询数组 queries。...对于第 i 次查询，有 val = queries[i][0], index = queries[i][1]，我们会把 val 加到 A[index] 上。...然后，第 i 次查询的答案是 A 中偶数值的和。 （此处给定的 index = queries[i][1] 是从 0 开始的索引，每次查询都会永久修改数组 A。） 返回所有查询的答案。...你的答案应当以数组 answer 给出，answer[i] 为第 i 次查询的答案。...else//是奇数，加完是偶数，加上两个奇数 sum += queries[i][0]+A[queries[i][1]]; } else//相加后是奇数
如果自动设置开启的状态下，透视表在每次刷新后，就会改变设置，变成取消数据透视表公式的效果。...若预期的设置不起作用，可点击透视表鼠标右键刷新一下，或拖拉一下字段，增减字段过程中也会引发透视表刷新。...此设置将对整个工作薄内的透视表起作用。...使用数据透视表公式操作 使用数据透视表公式默认 取消数据透视表公式设置后 清除求和项字样 & 清除计数项字样 默认把字段拉到值区域，如果是数值类型的字段，就会以求和的方式统计，文本类型以计数的方式，...催化剂功能第4波-一大波自定义函数高级应用，重新定义Excel函数的学习和使用方法 - 简书 https://www.jianshu.com/p/534803771c20 Excel催化剂功能第5波-使用DAX查询从
加密后的数据如何进行模糊查询？ 我们知道加密后的数据对模糊查询不是很友好，本篇就针对加密数据模糊查询这个问题来展开讲一讲实现的思路，希望对大家有所启发。...在网上随便搜索了一下，关于《加密后的模糊查询》 的帖子很多，顺便整理了一下实现的方法，不得不说很多都是不靠谱的做法，甚至有一些沙雕做法，接下来我们就对这些做法来讲讲实现思路和优劣性。...如何对加密后的数据进行模糊查询 我整理了一下对加密的数据模糊查询大致分为三类做法，如下所示： 沙雕做法（不动脑思考直男的思路，只管实现功能从不深入思考问题） 常规做法（思考了查询性能问题，也会使用一些存储空间换性能等做法...沙雕做法 将所有数据加载到内存中进行解密，解密后通过程序算法来模糊匹配 将密文数据映射一份明文映射表，俗称tag表，然后模糊查询tag来关联密文数据 沙雕一 我们先来看看第一个做法，将所有数据加载到内存中进行解密...基本上都是一样的，果然都是互相抄袭，连加密后的数据格式都一致。
分表 第一步，分表后要怎么保证订单号的唯一搞定了，现在考虑下分表的问题。首先根据自身的业务量和增量来考虑分表的大小。...举个例子，现在我们日单量是10万单，预估一年后可以达到日100万单，根据业务属性，一般我们就支持查询半年内的订单，超过半年的订单需要做归档处理。...C端查询 说了半天，总算到了正题了，那么分表之后查询和分页查询的问题怎么解决？...总结 分库分表后的查询问题，对于有经验的同学来说其实这个问题都知道，但是我相信其实大部分同学做的业务可能都没来到这个数量级，分库分表可能都停留在概念阶段，面试被问到后就手足无措了，因为没有经验不知道怎么办...对于基于shardingkey的查询我们可以很简单的解决，对于非shardingkey的查询可以通过落双份数据和数仓、ES的方案来解决，当然，如果分表后数据量很小的话，建好索引，扫全表查询其实也不是什么问题
查询你的数据 当数据发送到 Kafka 后，Druid 应该能够马上查询到导入的数据的。 请访问 query tutorial 页面中的内容来了解如何针对新导入的数据运行一些查询。
关于冷热分离和查询分离不了解的，可以看笔者前面的文章： 冷热分离 使用 查询分离 后 从20s优化到500ms 最终经过架构组的讨论，选择了分库分表；至于如何拆分，分片键如何选择等等细节不是本文重点，不再赘述...t_order_1这张表，第一次查询时的最大值为1664088581，则SQL改写后： select * from t_order_1 where time between $time_min and...1664088581 order by time asc; t_order_2这张表，第一次查询时的最大值为1664088481，则SQL改写后： select * from t_order_2 where...因为第1步改后的SQL的offset为2，所以查询结果集中每个分表的第一条数据offset为3（2+1）； t_order_1中的第一条数据为1664088479，这里的offset为3，则向上推移一个找到了虚拟的...不会随着翻页增加数据的返回量 缺点也是很明显：需要进行两次查询 总结 本篇文章中介绍了分库分表后的分页查询的三种方案： 全局查询法：这种方案最简单，但是随着页码的增加，性能越来越低 禁止跳页查询法：这种方案是在业务上更改
一、前言 分组查询是常见的SQL查询语句。...但是今天我们要探讨的不是GROUP BY关键字学习和使用，而是一种有点另类的“分组”查询。 最近，项目上遇到这样一个功能需求。...后面在尝试 GROUP BY 使用的各种方式都不能实现，最后在查阅相关资料后找到了实现的解决方法。 下面，我将模拟一些实际的测试数据重现问题的解决过程。...我们想在查询每条资讯记录时要是能查出其所在类型的排名就好了，然后根据排名字段进行过滤就好了。这时候我们就想到了子查询，而且MySQL是可以实现这样的功能子查询的。...查询结果 说明： 分析top字段的子查询，发现其满足条件有两个：其一是info_type_id和当前记录的type_id相等；其二是info表所有记录大于 当前记录的浏览量且info_type_id相等的记录数量
我们都知道订单表有三大主要查询：基于订单ID查询，基于商户编号查询，基于用户ID查询。且那篇文章给出的方案是基于订单ID、商户编号、用户ID都有一份分库分表的数据。那么为什么要这么做？...带分片(id)查询； 测试结果如下： 分片键PK.跨分片键 结论：由测试结果可知，跨分片查询相比带分片键查询的性能衰减了很多。...第2个测试场景如下： 每个分表大概160w数据； 累计1w次分别测试跨1个分表，8个分表、16个分表、32个分表、64个分表、128个分表，结果如下： 跨分片键查询压力测试 结论：跨的分表数量越大，跨分表查询的性能越差...； ---- 为什么慢 我们要弄明白跨分片查询为什么这么慢之前，首先要掌握跨分片查询原理。...既然是这个执行原理，为什么跨分片查询，随着跨分片数量越多，性能会越来越差？我们再看一下第2个测试场景，当测试跨1个分表时，1w次查询只需要5889ms，即平均1次查询不到1ms。
查询分组内某个分组对应的所有记录 CREATE TABLE `products` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(100) DEFAULT NULL, `...students where name=a.name and score>a.score having count(1)<2) order by a.name 分析,拿到a表某个学生的数据，和子查询比较
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