这篇博文讲述如何优化扫描速度.我们通过MySQL的JOIN(二):JOIN原理得知了两张表的JOIN操作就是不断从驱动表中取出记录,然后查找出被驱动表中与之匹配的记录并连接.这个过程的实质就是查询操作,想要优化查询操作,建索引是最常用的方式.那索引怎么建呢?我们来讨论下,首先插入测试数据. CREATE TABLE t1 ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, type INT ); SELECT COUNT(*) FROM t1; +----------+ |

jmeter 参数化大数据取唯一值方式 一.用时间函数: 因为时间戳永远没有重复,jmeter参数化,而且要取唯一值,可以考虑用时间函数加上其他函数一起: # 以13位的时间戳作为 userID nowTime = lambda: int(round(time.time() * 1000))userID = str(nowTime())print("userID--------" + userID) 输出结果:userID--------1574172135349 每次输出的结果都不一

比如: select id, name from table1 where name = 'x' union all select id, name from table2 where name = 'x'      与select * from (select id, name from table1 union all select id, name from table2) where name = 'x'. 哪一种方式性能更好一些呢? 希望高手能详细说明下, 并且考虑到有索引和无索引的情

select distinct mr.id,ifnull(mr.pid,0) as pid,mr.name from sys_role_res srr left join main_res mr on mr.id=srr.res_id left join sys_role sr on sr.id=srr.role_id left join bas_member_role bmr on bmr.role_id=sr.id left join bas_member bm on bmr.member_

function isBigEnough(element) { return element >= 10; } var filtered = [12, 5, 8, 130, 44].filter(isBigEnough); // filtered is [12, 130, 44] function onlyUnique(value, index, self) { return self.indexOf(value) === index; } // usage example: var a = [

业务过程中碰到多个join引起慢SQL问题,数据量不大,但查询很慢,搜到一片BLog,参考解决. 业务过程不记录,以blog内容重现: 原SQL: select distinct abc.pro_col1, abc.col3 from t0 p INNER JOIN t1 abc on p.id=abc.par_col2 inner join t2 s on s.col3=abc.col3 inner join t3 po on po.id=s.col4 order by abc.pro_col

ROWNUMBER() OVER( PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)用法 今天在使用多字段去重时,由于某些字段有多种可能性,只需根据部分字段进行去重,在网上看到了rownumber() over(partition by col1 order by col2)去重的方法,很不错,在此记录分享下: row_number() OVER ( PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) 表示根据COL1分组,在分组内部根据 COL2排序,而此函数计算

最近发现一个视频网站,准备去爬取得时候,前面很顺利利用fiddler抓包获取网站的post数据loads为python字典数据,分析数据就能发现每个视频的连接地址就在其中, 发现这些都是m3u8文件流的形式并且加密的 key 最后实现代码如下: 下载下来后用暴风音影可以播放,其他播放器要用格式工厂转换下格式,兄弟们注意身体啊! 开发环境:windows+pyCharm+python3.5.2 第三方模块:pip3 install pycryptodome 做好的py文件下载:链接:https:/

Hibernate获取数据方式 lHibernate提供了多种方式获取数据 •load方法获取数据 •get方法获取数据 •Query/ Criteria对象获取数据 lHibernate获取的数据分为两类 •直接获取的数据(类级数据/直接数据) •使用load/get方法根据OID获取数据 •使用HQL语句获取到的数据 •使用Criteria对象获取到的数据 •使用关联关系获取主方数据时自动获取的从方数据(关联数据) •在一对一关系中,获取一方数据后所携带的从方数据 •在一对多关系中,获取一方

前两天在网上偶然看到一个大佬OmegaXYZ写的文章,Python爬取微博文字与图片(不使用Cookie) 于是就心血来潮,顺手撸一个C#版本的. 其实原理也很简单,现在网上大多数版本都需要Cookie来获取微博数据.但是微博之前不是出了PWA版本嘛,就是通过这个版本,可以不用Cookie,来顺利获取微博数据. 关于使用Cookie与不使用Cookie的区别,dataabc大佬也有说明,下面是原文引用 对于大部分微博用户,不添加cookie也可以获取其用户信息和大部分微博,不同的微博获取比例不同

1 创建项目 点击WEB中的Create创建项目 填入相关项目名和其实爬取URL 创建后进入项目首页 右边 Handler 是pyspider的主类,整个爬虫一个Handler,其中可定义爬虫的爬取.解析.存储逻辑:crawl_config 中定义项目爬取配置:on_start() 爬取入口,通过调用 crawl() 方法新建爬取请求,第一个参数是爬取的URL,另外一个参数callback指定爬取成功后的解析方法,即index_page().index_page() 接收Response参数,R

LoadRunner脚本实例来验证参数化的取值 SINM {3]!G0问题提出:  主要想试验下,在Controller中,多个用户,多次迭代中参数的取值.51Testing软件测试网(['H5f,d)[jUh :o$F$kY+sO/y"Yr5S0方法:51Testing软件测试网$_v.sR$tS*T)} TJS]#v3u%bi"?!}0脚本:  我把取到的参数值和对应的VuserID记录下来保存到一个文件中,下面是例子的脚本 X-n)SI:J#t:v:YM'v#X0 long fi

简介 merge join 对两个表在连接列上按照相同的规则排序,然后再做merge,匹配的输出. 下面这个动态图展示了merge join的详细过程. merge join示例 创建两个表 IF OBJECT_ID('dbo.Tbl10') IS NOT NULL DROP TABLE dbo.Tbl10; CREATE TABLE dbo.Tbl10( Id INT IDENTITY(1,1), Val INT, Fill CHAR(7000) NOT NULL DEFAULT REPLIC

很多人都知道 在各种数据库里面 not in 的效率极其低下.例如 select * from a where a.id not in ( select id from b ) 我们假如a表有 10万条记录, 而b表里面也有10万条记录, 那么需要的判断是 10万 乘以 10万 ,则是100亿次判断.所以执行效率极其低下. 即使发现存在就返回.那么也有 100亿/2=50亿次判断. 此时,我们可以用 Left join 来进行判断则快很多 select a.* from a left join

对于QQ空间的数据一直来是垂涎不已,老早就想偷过来研究研究,这几天闲下来便开始动手... 整个程序的流程为:登录-->获取cookie-->获取所有的好友qq_number-->根据所有的好友qq遍历他们的说说-->get所有好友的说说数据 程序跑了20多分钟就跑完了,,共282好友,,跑了60000+说说 有些个人隐私我抹掉了..甭介意.嘿嘿 1.登录-->获取cookie 打开http://i.qq.com/,如下图 但大多数时候是这样的 我们这里使用账号密码登录,为了方

上次使用了BeautifulSoup库爬取电影排行榜,爬取相对来说有点麻烦,爬取的速度也较慢.本次使用的lxml库,我个人是最喜欢的,爬取的语法很简单,爬取速度也快. 本次爬取的豆瓣书籍排行榜的首页地址是: https://www.douban.com/doulist/1264675/?start=0&sort=time&playable=0&sub_type= 该排行榜一共有22页,且发现更改网址的 start=0 的  0 为25.50就可以跳到排行榜的第二.第三页,所以后面只

在产品环境中,往往存在着大量的表连接情景,不管是inner join.outer join.cross join和full join(逻辑连接符号),在内部都会转化为物理连接(Physical Join),SQL Server共有三种物理连接:Nested Loop(嵌套循环),Merge Join(合并连接)和Hash Join(哈希连接).这三个物理连接的处理方式不同,分别应用在不同的场景中. 在同一时刻,表连接只能是两表(或者是数据集,也就是表的一部分)之间的连接,通常按照表处于Join操

项目需要筛选出不重复数据,以前没有做过,第一反应就是利用distinct处理,但是弄了好久也没搞出来,大家有知道的望告知下. 这次筛选没有使用distinct ,是利用group by ,利用id为唯一标示符(自增长),对按user进行排列,然后取重复项最小id(非重复项直接取唯一id),并以此id为条件查询,从而去除重复的数据. 数据格式为: 使用语句如下: select * from tbl_DPImg where ID in (select min(ID) from tbl_DPImg g

1.了解了各种输入挂性orz,找到了一个合适的 2.find用while写能快一倍,并且能被数据卡掉 3.取模只能快十几毫秒,但也能被数据卡掉 取模find双优化是1997mm过的 再加一个性价比较高的输入挂是438mm  23333 #include <cstdio> #include <cmath> #include <complex> #include <algorithm> #include <iostream> #include<

TXT文本,EXCEL表格以及数据库中的表都可以作为参数的数据集载体,LR都是支持的. 特别提醒: 1.在形成数据池之后,数据库中的数据变化不会影响数据池中的数据. 2.数据文件一定要以一个空行结束,否则,最后一行输入的数据不会被参数所使用. 3.一般我们用到的很多的都是使用数据文件来保存我们的参数.一般来说LR对于参数的个数是没有限制的,但是在那个Parameter List中显示的就只能显示100个.so当你看到显示在列表中的参数个数少于你的文件中保存的个数,不用紧张. 一．介绍LR参数化数

一.初识PID控制器 冬天乡下人喜欢烤火取暖,常见的情形就是四人围着麻将桌,桌底放一盆碳火.有人觉得火不够大,那加点木炭吧,还不够,再加点.片刻之后,又觉得火太大,脚都快被烤熟了,那就取出一些木碳……直到火盆里的火刚刚合适.这样一个看似简单的情形中就包括PID控制系统的四个主要过程:设定目标,测量,比较和执行.结合PID控制器这四个过程来重新阐述上述情形是这样的:人烤火时所期待的最合适的温度是我们设定的目标:每个人都是一个传感器,能感知到温度的大小(虽然只是模糊的感知)——这是一个测量的过程:我