一、索引 1、索引的定义 对数据库中表的一列或者多列的值进行排序的一种结构(MySQL中索引用Btree方式) 2、索引的优点 &nb
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2024-03-21 21:30:36
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# Java多对多数据匹配实现教程
## 1. 引言
在实际开发中，我们经常会遇到多对多的数据匹配问题，例如一个班级中有多名学生，一个学生也可以属于多个班级。本文将教会你如何使用Java实现多对多数据匹配。
## 2. 流程概述
下面是整个多对多数据匹配的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建实体类 |
| 2 | 创建关系表 |
| 3 | 建立实
原创
2024-01-12 11:24:54
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dot:'.'匹配任意的字符'*'匹配任意多个（0到多个） 如图所示，程序运行结果是abc，之所以没有匹配\n，是因为\n是换行符，它就代表这个字符串是两行的，而正则表达式是一行一行去匹配的。在re.match中遇到换行符就默认的认为字符串结束了，所以就不会去匹配下一行的内容，因此输出abc。DOTALL:单单表示字符串，还可以表示换行符。这样的话，他就可以匹配整个字符串了。如上所示。caret:
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2024-02-19 08:22:18
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str_replace — 子字符串替换
说明
mixed str_replace ( mixed $search , mixed $replace , mixed $subject [, int &$count ] )
该函数返回一个字符串或者数组。该字符串或数组是将 subject 中全部的 search 都被 replace 替换之后的结果。如果有一些特殊的替换需求（比如正则表达式）
/*
7>. 索引:
1. 索引的数据结构: B+树
二分查找 + 平衡二叉树
2. 索引的最左匹配原则: 按照从左到右的顺序建立搜索树
(name,age,sex) 先比较name, 如果name相同则继续比较age和sex, 直到得到数据
(age,sex) 不会按照最左匹配原则
(name
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2024-04-19 13:32:54
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什么是倒排索引？倒排索引，也常被称为反向索引、置入档案或反向档案，是一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。它是文档检索系统中最常用的数据结构。通过倒排索引，可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。笔者在最近的工作中开发了使用倒排索引去建立一个规则库实现匹配规则的功能。接下来通过一个场景来说明是如何实现的。使用倒排索引存储规则1.定义一些规则规则1
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2024-07-31 16:18:20
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面试时候遇到的一些相关问题：Q1:发现一些SQL语句比较慢，怎么去创建索引？Q2:在写SQL语句时，有哪些点会造成索引失效？ 索引分类：1.主键索引当给表创建了主键时，其他数据会按照主键来组织，这就是主键索引2.唯一索引(unique)给一列设置了值是唯一的，不允许有重复值出现3.普通索引(又叫二级索引或者普通索引)除了主键和唯一键创建的索引4.全文索引类似检索，5.6后InnoDB支持
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2024-07-17 15:13:16
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我们经常在数据库中使用 LIKE 操作符来完成对数据的模糊搜索，LIKE 操作符用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式。如果需要查找客户表中所有姓氏是“张”的数据，可以使用下面的 SQL 语句：SELECT * FROM Customer WHERE Name LIKE '张%'如果需要查找客户表中所有手机尾号是“1234”的数据，可以使用下面的 SQL 语句：SELECT * FROM C
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2024-09-05 15:04:40
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中文分词是中文文本处理的一个基础性工作，然而长久以来，在Python编程领域，一直缺少高准确率、高效率的分词组件。下面这篇文章主要给大家介绍了关于python中文分词教程之前向最大正向匹配算法的相关资料，需要的朋友可以参考下。前言大家都知道，英文的分词由于单词间是以空格进行分隔的，所以分词要相对的容易些，而中文就不同了，中文中一个句子的分隔就是以字为单位的了，而所谓的正向最大匹配和逆向最大匹配便是
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2024-06-17 08:32:09
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网上有很多文章讲这个索引失效，最左匹配原则失效的，不能说他们说的不对，但却是不够全面的，如果拿网上大部分文章说的去面试的话，被面试官问多几个情况就会蒙住，以那些文章内的知识去根本不能做到举一反三。今天我这里的是我个人实践后对索引失效，联合索引失效的总结我使用的是MySQL5.6目录索引最左匹配原则联合索引执行计划Extra字段索引索引列上不要使用表达式mysql 在使用不等于(!= 或者<&
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2024-01-08 16:15:12
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1. 原生jdbc数据库开发2. 数据源领域模型3. 多数据源组件AbstractRoutingDataSource4. 多数据源下读写分离应用5. 聚合后台项目多数据源应用6. 读写分离和不同业务数据源切换测试读完本篇文章你将学到：原生jdbc开发流程，datasource数据源层，多数据源组件原理。以及它们三者之间的关系架构1. 原生jdbc数据库开发使用原生jdbc来访问数据库
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2023-07-22 16:07:29
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Excel中，函数公式的威力强大是众所周知的，但是，好多人还是应用不好，今天，我们对常用的万能公式，做一下讲解，希望对大家的工作有所帮助。一、多条件计数统计——Countifs函数。目的：计算销往“北京”地区且销量大于30的男销售员人数。方法：1、在目标单元格中输入公式：=COUNTIFS(C3:C9,">30",D3:D9,"男",E3:E9,"北京")。解读：1、Countifs函数为多
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2024-10-16 14:27:52
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索引索引：一种辅助的数据结构，记录了快速数据存取路径；可以极大加快主表数据存取速度；索引文件记录的结构：索引值+指针。多级索引：数据记录数量庞大的情况下，单级索引效率太低，采用多级索引可以大大提高速度B+树索引数据库系统中使用最广泛的多级索引；特点：将数据存储块组织成一棵树；这棵树是平衡的，即从树根到树叶的所有路径一样长；通常B+数有三层：根、中间层和叶，当然也可以为任意层；最底层的叶节点包含每个
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2024-05-04 19:33:02
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写在前面：我在上大学的时候就听说过数据库的最左匹配原则，当时是通过各大博客论坛了解的，但是这些博客的局限性在于它们对最左匹配原则的描述就像一些数学定义一样，往往都是列出123点，满足这123点就能匹配上索引，否则就不能。但是我觉得编程不是死记硬背，这个所谓最左匹配原则肯定是有他背后的原理的。所以我尝试说明一下这个原理，这样以后用上优化索引的时候就不需要去记这些像数学定理一样的东西。了解原理比记住某
现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。 基于字符串匹配的分词方法 这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个「充分大的」机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小
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2024-07-16 14:57:16
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VLOOKUP精确匹配查找VLOOKUP+MATCH匹配返回多列数据INDEX+MATCH实现从右向左的逆向查找VLOOKUP模糊匹配区间和等级查询首选VLOOKUP函数只要碰到从一张表中查询并列出匹配信息的情形，首先要考虑的就是“VLOOKUP能不能做到？”VLOOKUP函数的语法和功能如下。=VLOOKUP(G2,A:E,2,) 公式含义为：用G2单元格的值（FL005），去查找范围（A:E）
上次老大帮忙调整SQL的时候看到，经常用到explain，就自己学习下，数据库方面是弱项，急需有待加强啊。闲话不多说，步入正题：MySQL中EXPLAIN解释命令是显示mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。使用方法很简单，就是在select语句前加上explain, 如下：1. 使用explain语句去查看分析结果，如 explai
背景因为工作岗位的原因，负责制定了关于后端组数据库的规约规范，作为所有产品线的规范，历经几版的修改，最终形成下边的文本，规范在整个后端执行也有大半年的时间，对于整个团队在开发阶段就减少不恰当的建表语句、错误SQL、错误的索引有积极的意义，故分享出来给大家参考。下边分为建表规约、SQL规约、索引规约三个部分，每部分的每一条都有强制、建议两个级别，大家在参考时，根据自己公司的情况来权衡。一、建表
索引的概念 数据库中的索引类似于一本书的目录，在这本书中使用目录可以快速找到我们想要的信息，而不需要读完整本书。在数据库中，数据库程序使用索引可以查询表中的数据，而不必扫描整个表。数据库中的索引是表中值以及各值存储位置的列表。 索引的利弊利： 因为查询执行的大部分都是I/O操作，使用索引可以避免全表扫描而且索引是经过某种算法优化过的一个排序的数据结构
，因而查找次数
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2024-03-22 21:39:25
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在日常工作中，数据分析往往不可或缺。那么如何将图表做的好看？excel操作分享一些可操作的牛逼图表做法：1、excel对比图表 第一步：点击插入——图表——插入柱形图或条形图 第二步：选中柱形图，右击选择更改图表类型，勾选“实际完成情况”系列后面的二次坐标轴 第三步：1)选中图表，右击选择设置数据系列格式，之后根据需要调整“系列重叠”和“间隙宽度”。2)选中条形
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2024-07-21 13:13:57
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