0x01：部分参考： match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags]): 这个方法将从string的pos下标处起尝试匹配pattern；如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；如果匹配过程中patte
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2024-07-27 11:42:28
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# MySQL分段导出数据
在数据管理和分析过程中，往往需要从数据库中导出大量数据。这项任务在面对海量数据时，会变得复杂且耗时。为了提高效率，我们可以采用“分段导出”的方法。本文将介绍在MySQL中如何实现分段导出，并给出相应的代码示例。
## 分段导出的概念
分段导出数据的主要思想是将大数据集分割成多个较小的部分，逐步导出。这种方法有几个优势：
1. **减少资源占用**：一次性操作大量
对一个list进行分组，要求控制每组中的元素个数：
1.使用切片分组：
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] #lst可为空，最后返回值也为空
num=3 #定义每组包含的元素个数
for i in range(0,len(lst),num):
print lst[i:i+num]
返回：
[1, 2
原创
2021-08-23 10:34:37
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# Java List 分段截取
在Java编程中，List是一种非常常用的数据结构，它用于存储有序的元素集合。分段截取List中的元素，可以方便地处理大数据集，提升性能，尤其是在需要分页显示数据时。本文将通过简单的示例来讲解如何在Java中实现List的分段截取。
## 分段截取的基本概念
分段截取的基本思想是将一个大的数据集合分解为若干小的部分（或称为“段”），从而便于在不同场景中做出高
# 使用 Spring Boot 对列表进行分页
## 引言
在开发 Web 应用程序时，经常需要处理大量数据并将其展示在用户界面上。当数据量很大时，将所有数据一次性加载到用户界面上会导致页面加载速度缓慢，甚至导致内存溢出。为了解决这个问题，我们可以使用分页技术，将数据分成多个页面进行展示。
Spring Boot 是基于 Spring 框架的开发工具，它可以帮助我们快速搭建 Web 应用程
原创
2023-09-30 00:00:09
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MySQL:基础—数据分组1.为什么要分组：比如一个表中有多条订单记录，如上图，每条记录对应着一个商品，现在我要查询 每个商品被订购的单数 准备出货？也就是找到每个商品被订购的数量。如果只找一个商品的话，我想是很简单的。 但是我想要表达的是，我要统计每一个商品的订单数目，而不是单单一个。效果就像这样： 此时我们就要对订单信息分类(根据ID)聚集然后进行运算，这时我们要用到分组。说明：
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2023-06-11 12:15:44
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1. 数据库总体结构Mysql 从结构上分为表、段、区、页、行。区（Extent）是比页大一级的存储结构，在InnoDB存储引擎中，一个区会分配64个连续的页。因为在InnoDB中页的大小为16KB，所以一个区的大小是64*16KB=1MB。段（Segment）由一个或者多个区组成，区在文件系统中是一个连续分配的空间（在InnoDB中是连续的64个页），在段中不要求区与区是相邻的。段是数据库中的分
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2023-09-14 22:00:31
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执行事务提交命令时，就会进入两阶段提交模式。两阶段提交分为prepare阶段和commit两个阶段。流程如下 ：这里面涉及到两个重要的参数：innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog，参数可以设置不同的值，具体可以查看mysql的帮助手册。我这里设置的是双一模式（innodb_flush_log_at_trx_commit=1，sync_bin
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2023-06-25 18:03:04
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⒉两段式提交的原理：实际是防止参与方(资源管理者)部分提交(在binlog 与 redo log中，如果提交前redo log准备好，而binlog没准备好，直接提交，则binlog可能写失败；如果binlog准备，redo log没准备好，就会导致提交丢失)
⒊两段式提交的两个阶段:
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2023-08-02 08:24:13
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一、集合分类Java中容器有单列集合（Collection）和双列集合（Map）两大类，其下又有很多子类，如下：（1）单例集合：CollectionCollection
List
ArrayListLinkListVectorStackSet
HashSetTreeSet（2）双列集合：MapMap
HashMap
LinkedHashMapTreeMap
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2023-11-05 23:34:46
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# Java List IP地址分段实现指南
在实际开发中，我们经常需要处理网络中的IP地址。这些IP地址可以分段处理，比如将其按特定规则（如CIDR）进行划分。本文将详细描述如何使用Java将IP地址进行分段处理，帮助新手开发者理解和实现这一过程。
## 整体流程
为了帮助你更好地理解整个过程，我将整个问题的解决步骤整理成一个表格：
| 步骤 | 描述
# Python List 数字 分段统计
## 摘要
本文将介绍如何使用Python分段统计一个数字列表。我们将从整个过程的流程开始，然后详细说明每个步骤所需的代码和相关解释。最后，我们将提供一个完整的示例代码以供参考。
## 目录
1. 引言
2. 流程概述
3. 步骤一：获取输入列表
4. 步骤二：定义分段区间
5. 步骤三：统计每个区间的数字数量
6. 步骤四：输出分段统计结果
7.
原创
2023-08-15 16:43:34
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# Java List 分段批量插入的实现方法
在开发中，常常需要将大量数据插入到数据库中，单条插入效率低下，因此采用批量插入的方式。本文将教会你如何在Java中实现“List分段批量插入”。下面是实现的基本流程，分为几个步骤。
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------------------
原创
2024-08-04 07:24:49
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在双1的情况下，两阶段提交的过程环境准备：mysql 5.5.18, innodb 1.1 version配置: sync_binlog=1 innodb_flush_log_at_trx_commit=1 autocommit=0设置断点:sql_parse.cc::dispatch_command --命令跳转入口 sql_parse.cc::mysql_parse sql_par
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2023-10-15 01:10:06
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# MySQL 分段
在数据库管理系统中，我们常常会遇到需要处理大量数据的情况。当数据量过大时，我们需要考虑如何高效地处理这些数据，避免对系统性能造成影响。MySQL 分段就是一种常用的处理大数据量的方式之一。
## 什么是 MySQL 分段
MySQL 分段是指将大数据集按照一定的规则分割成多个小段，分段处理的方式。通过将大数据分割为小段，我们可以分批次处理数据，减轻数据库的负担，提高查询
原创
2024-07-11 06:54:32
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# MySQL数据库分段导出
在实际开发中，我们经常需要将MySQL数据库中的数据导出到其他地方进行分析、备份或迁移。如果数据量较大，一次性导出会导致性能问题或内存溢出。为了解决这个问题，我们可以使用分段导出的方式，将数据分成多个部分进行导出。
## 使用LIMIT语句进行分段导出
在MySQL中，我们可以使用`LIMIT`语句来限制从数据库中检索的行数。通过分段导出数据，我们可以将整个数据
原创
2023-07-23 12:05:14
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# mysql 查询数据如何分段统计
在使用MySQL进行数据查询时，有时候需要对查询结果进行分段统计以满足特定的需求。本文将介绍如何使用MySQL进行数据分段统计，并给出一个具体的问题和解决方案。
## 问题描述
假设有一张名为`orders`的数据表，包含以下字段：
- `order_id`：订单ID，类型为整数
- `customer_id`：顾客ID，类型为整数
- `order_
原创
2023-12-17 06:44:25
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第一种方法：List<Long> lists= new ArrayList<Long>();//查询出来的list
int cycle = lastIndexRids.size() / 1000;//分批1000
for (int i = 0; i <= cycle; i++) {
int start = i * 1000;
int end = (start + 10
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2017-05-01 11:59:17
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java线程池分段处理list集合package com.chenva.main.util;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
publ
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2023-07-19 00:49:39
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List接口实现类：ArrayList LinkedList VectorArrayList创建：默认初始大小为10（可手动设置），add：每次增加数组元素，需要判断长度是否足够，如不够用，则创建一个长度为当前数组2倍的新数组，并拷贝原数组数据至新数组，数组扩容最影响效率。LinkedList节点：指向前一个节点的指针+数据元素+指向后一个节点的指针。遍历：foreach循环遍历效率高查询：根据下
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2023-12-26 08:51:52
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