前言:数据库优化中,多发生在查询语句中使用了导致全表查询的语句而导致的,分为以下的30种情况 1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎
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2024-04-13 08:41:12
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如何在MongoDB中获取id而不是默认的_id
## 概述
在MongoDB中，默认情况下，每个文档都有一个唯一的_id字段，该字段由MongoDB自动生成。然而，在某些情况下，我们可能需要获取一个自定义的id字段，例如在我们需要将文档的id暴露给前端应用程序或其他系统时。本文将介绍如何在MongoDB中获取自定义的id字段，而不是默认的_id字段。
## 步骤
以下是在MongoDB中获取
原创
2023-12-31 08:43:28
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_id索引是绝大多数集合默认建立的索引，对于每个插入的数据，mongodb都会自动生成一条唯一的_id字段 增加一个数据 > db.test2.insert({x:1}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.test2.getIndexes() [ { "v"
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2018-08-01 06:33:00
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一、问题描述：前端用户id是根据数据库查询的，但当对用户权限做update时，发现其前端传给后端的用户id与数据库不一致！如图： 二、问题根源及思路：后端在最初给前端数据进行展示的时候，用户id就已经不一致，追其原因是后端数据传给前端进行展示的时候，需要将java对象转换成json，而json只能保证16位的精度，进而问题产生。 思路：给前端数据时，将数据类型变成字符串。&n
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2024-07-04 06:52:50
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## 实现MySQL的ID不是从1开始的流程
为了实现MySQL的ID不从1开始，我们可以通过以下的步骤来完成：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 创建一个新的表格 |
| 步骤2 | 设置表格的自增ID起始值 |
| 步骤3 | 插入数据到表格 |
| 步骤4 | 验证表格的ID是否从指定的值开始 |
接下来，让我逐步介绍每个步骤需要做什么以及相关的代
原创
2023-11-27 08:45:35
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欢迎观看indesign教程，小编带大家学习 InDesign 的基本工具和使用技巧，了解如何使用“放置”命令将图形放置到文档中。图形可以在InDesign项目中发挥重要作用。InDesign可以导入多种图形文件格式：从JPG和原生Photoshop或psD文件到illustrator文件以及PDF等。在新闻稿设计中，将使用不同的方法放置多个图形，添加到InDesign文档的图形必须位于框架中。可
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2024-05-12 09:45:22
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2 索引使用树形结构提高查询速度的操作叶子节点上：数据大小小，且区分度高聚集索引：即主键索引：叶子节点存在id，关联着对应数据（主键）where ... 只能在主键的时候明显提高检索速度 只能给一个字段加主键，如果在where中不使用该字段，则索引无效 添加主键的方式即为添加主键索引的方式辅助索引：在建立树形结构的时候，叶子节点中存的是列数据+id。获取列之后，在根据对应的id去找（使用聚集索引的
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2024-05-30 00:40:49
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MongoDB是一种非关系型数据库，被广泛应用于大数据存储和处理领域。它以其高性能、高可扩展性和灵活性而闻名。在MongoDB中，每个文档都有一个唯一的标识符，称为_id。在本篇文章中，我们将讨论MongoDB的_id字段是否自增，并提供相应的代码示例来支持我们的观点。
在MongoDB中，_id字段是一个特殊的字段，用于唯一标识每个文档。它类似于关系型数据库中的主键。MongoDB为每个文档自
原创
2023-10-18 14:39:40
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搜索是几乎每一个软件都必不可少的功能。对于有序数据，通常采用二分查找法。对于无序数据，则只能挨个查找。 给定一个数组，我们要查找满足条件的元素。对于串行程序来说，只要遍历一下数组就可以得到结果。但是如果要使用并行方式，则需要额外增加一些线程间的通信机制，使各个线程可以有效的运行。 一种简单的策略就是将原始数据集合按照期望的线程数进行分割。如果我们计划使用两个线程进行搜索，那么就可以把一个数
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2024-10-11 10:11:11
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一、局部敏感哈希LSH在很多应用领域中，我们面对和需要处理的数据往往是海量并且具有很高的维度，怎样快速地从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似（距离最近）的一个数据或多个数据成为了一个难点和问题。如果是低维的小数据集，我们通过线性查找（Linear Search）就可以容易解决，但如果是对一个海量的高维数据集采用线性查找匹配的话，会非常耗时，因此，为了解决该问题，我们需要采用一些类似索引的技术
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2024-03-18 20:52:21
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数据库对象：索引(INDEX)例如：select * from table1 where id=10000数据库在执行时，遍历整个了表，直到ID等于10000的这一行被找到为止当有了索引后，我们可以通过它快速的定位到ID等于10000的这一行索引是一种可以提高查询效率的一种结构，不同的数据库，对这种结构的设计是不同的数据库索引好比是一本书前面的目录，通过目录我们可以快速定位到我们想要内容的位置索引
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2024-04-18 22:05:02
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# MongoDB _id 索引
在 MongoDB 中，每个文档都有一个名为 "_id" 的字段，用于唯一标识该文档。这个 "_id" 字段在 MongoDB 中被用作默认的主键，并且默认情况下会自动创建一个唯一索引来加速对文档的查找和排序操作。在实际应用中，我们也可以手动为 "_id" 字段创建索引，来提高查询效率。
## 为什么要为 _id 字段创建索引？
在 MongoDB 中，如果
原创
2024-04-12 07:29:13
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一：简介 inode 是 UNIX 操作系统中的一种数据结构，它包含了与文件系统中各个文件相关的一些重要信息。在 UNIX 中创建文件系统时，同时将会创建大量的 inode 。通常，文件系统磁盘空间中大约百分之一空间分配给了 inode 表。 有时，人们使用了一些不同的术语，如 inode 和索引编号 (inumber)。这两个术语非常相似，并且相互关联，但它们所指的并不是同样的概念。ino
对《unix高级环境编程》书里面提到的关于用户ID的内容进行了一下总结，同时在文章后面画了一个图，便于自己记忆。
1、与每个进程相关联的用户ID和组ID
实际用户ID 实际组ID
我们实际上是谁
有效用户ID 有效组ID 附加组ID
用于文件访问权限检查
保存的设置用户ID 保存的设置组ID
由exec函数保
MongoDB—索引简介
Index定义索引，一个单独的、存储在磁盘上的数据结构mongodb 的索引采用 B-tree 数据结构存储易于遍历，支持相等匹配和范围查询存储字段的值以及指向其所在文档的指针包含集合中所有文档的指针（包含数据表中所有记录的引用指针）按字段的值排序mongodb index在集合级别定义索引，支持在文档中的任何字段或子字段上建立
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2023-07-09 21:02:07
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环境准备elasticesearch准备version: '2'
services:
elasticsearch:
image: elasticsearch:6.8.0
container_name: skywalking-es
restart: always
ports:
- 9200:9200
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2024-04-10 11:39:26
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在Java开发中，尤其是在使用Spring框架的时候，配置类的作用与其使用的单例模式关系密切。在本篇博文中，我将深入探讨“Java中配置类是不是单例模式”的问题，并记录解决这一问题的过程，确保读者能够更深入理解这一概念。
## 环境准备
为了顺利进行后续操作，我们需要准备相应的软硬件环境：
- **软件要求**：
- JDK 8 或以上版本
- Maven 3.x
- Intel
1、什么是索引
答： 索引是对数据库表中的一列或者多列的数据进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据表中的特定信息。比如中国移动里边的表数据可能达到上亿，这样查询数据用索引就派上了用场，因为使用索引可以快速检索数据。 2、索引的分类
答： &nb
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2024-03-11 17:35:24
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1、Elasticsearch 结构名称 索引（index）：索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。类似于关系型数据库中Database的概念 类型（type）：类型是的索引的一个逻辑上的分类/分区。类型类似于关系型数据库中Table的概念 文档（document）：一个文档是一个可被索引的基础信息单元。文档类似于关系型数据库中Record的概念 字段（field）：字段类似于关系型数据库中C
protected $primaryKey = 'BDM_EIGID';protected $keyType = 'string';假设这个字段BDM_EIGID是自定义生成规则的字符串，类似这种26a301205f7d5bf00c0aa65920e0aae678e881787f191b18f777e9f153cdec67数据库字段名设置的又长又恶心， 自己写个getter方法app/Models
原创
2021-12-01 16:10:58
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