# 教你如何使用 MySQL 的 NOT IN 实现对几百个值的查询 在数据库的查询中,使用 `NOT IN` 语句可以帮助我们从结果中排除某些特定的值。然而,当需要排除的值有几百个时,如何在 MySQL 中高效地实现这一功能就显得尤为重要。接下来,我会逐步指导你完成这个任务,并提供相应的代码示例和必要的解释。 ## 流程概述 以下是实现这个功能的步骤: | 步骤 | 描述
原创 2024-10-07 05:20:22
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一、索引类型mysql索引类型normal,unique,full text的区别是什么?normal: 表示普通索引unique: 表示唯一的,不允许重复的索引,如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时,可设置为uniquefull text: 表示 全文搜索的索引。 FULLTEXT 用于搜索很长一篇文章的时候,效果最好。用在比较短的文本,如果就一两行字的,普通的 INDEX 也可以。
转载 2023-09-18 04:41:38
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# 如何在MySQL中创建几百个表 创建多个表在数据库设计中是一常见的需求,尤其是在需要将数据结构化和组织化时。下面我将为你详细说明在MySQL中创建几百个表的流程,并提供具体的代码示例和注释。 ## 流程概览 在开始创建表之前,我们需要了解整个流程。以下是创建几个表的基本步骤: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 确定需求:需要创建多少表,以及每
原创 2024-09-30 04:44:05
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# 如何实现 "mysql in 几百个会报错" ## 一、整体流程 首先,我们需要明确整个实现的流程。下面是实现 "mysql in 几百个会报错" 的步骤表格: | 步骤 | 描述 | | ---- | -------------------- | | 1 | 创建一表格 | | 2 | 插入数据 | |
原创 2024-03-22 04:27:24
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# MySQL插入几百个数据 在处理大量数据的时候,MySQL是一非常常用的数据库管理系统。当我们需要一次性插入几百个数据时,使用逐个插入的方法可能会非常耗时。因此,本文将介绍如何使用MySQL的批量插入功能来快速插入大量数据。 ## 批量插入的原理 批量插入是指一次性向数据库中插入多条记录,而不是逐条插入。相比于逐条插入,批量插入可以大大提高插入数据的效率。这是因为批量插入减少了与数据库
原创 2023-08-17 13:53:21
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目录课程关键字作业完成汇报今日学习总结 课程关键字关键字英文解释浏览器Browser打开HTML的工具文本文件Text File能记事本打开的文件二进制文件Binary File二进制文件全都是0和1组成的路径path指通向某个目标的道路文件名File Name计算机为区分不同的文件,而给每个文件指定的名称文件后缀File suffixes是操作系统用来标志文件类型的一种机制超文本标记语言HTM
转载 2023-07-31 10:20:10
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# 如何实现Java创建几百个Timer ## 1. 概述 作为一名经验丰富的开发者,要教一刚入行的小白如何实现在Java中创建几百个Timer。在这篇文章中,我们将通过详细的步骤和代码示例来指导他完成这个任务。 ## 2. 流程 下面是整个实现过程的流程图: ```mermaid gantt title 创建多个Timer流程图 section 创建Timer 定
原创 2024-04-13 05:38:59
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Android studio 3.0带来新的依赖方式以及使用中的一问题解决Android studio 3.0 已经发布到RC 2版本了,相信距离稳定版的3.0 的到来已经为时不远了,有不少的小伙伴可能已经使用上了3.0版本很久了,为3.0的开发与更新过程中提供了不少的帮助。可是我毕竟是用来开发项目的,所以直到最近才开始使用3.0版本,在使用过程中发现一显著的特点就是依赖方式的改变由compi
为什么线性回归使用mse作为损失函数?为什么逻辑回归二分类常用二元交叉熵作为损失函数?熟悉lgb、xgb或者是sklearn中的各类回归模型包括了线性回归,tweedie回归等等应该都比较熟悉,我们在模型的框架之下可以选择不同的损失函数,以lightgbm为例:  针对于回归问题有非常多的备选损失函数,那么这些损失函数什么时候用,为什么?回到基本面试问题,首先我们需要知道的是,
数据迁移全量增量迁移方案总结工具选用Informatica + datax全量迁移优化方式: 1.lookup->joiner(df-h informatica相关磁盘空间需要够大约100g+) 2.视图改表(避免Oracle查不动,infa死进程) 3.大表bulk+后建主键索引+datax(splitPk) 4.复杂源表关系,改成后处理或预处理sql处理 5.Datax目标库索引重建,提
在Kubernetes(K8S)中,Docker镜像占用空间过大是一比较常见的问题,特别是在持续集成与持续部署的过程中。在这篇文章中,我将教会你如何查找以及清理占用几百个G的Docker镜像。 首先,让我们按照以下步骤来解决这个问题: | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1 | 连接到K8S集群 | | 2 | 查找占用空间大的Docker镜像 | | 3 | 清理不
原创 2024-05-23 10:17:05
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如何使用Java程序消费多个topic 作为一名经验丰富的开发者,我将向你介绍如何使用Java程序消费多个topic。在开始之前,我们需要确保已经搭建好了Kafka环境,并且已经有了要消费的多个topic。 整个流程可以用以下表格来展示: | 步骤 | 操作 | | ------ | ------ | | 步骤1 | 创建Kafka消费者 | | 步骤2 | 订阅多个topic | | 步骤
原创 2024-01-19 06:32:58
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## Java实现几百个byte数组合并 在Java中,当我们需要将多个byte数组合并成一大的byte数组时,可以使用`System.arraycopy()`方法或者使用Java 8的Stream API来实现。本文将介绍这两种方法的具体实现方式,并提供相应的代码示例。 ### 使用`System.arraycopy()`方法 首先,我们可以使用`System.arraycopy()`方
原创 2023-12-04 08:50:55
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  昨天收到一业务同学的需求邮件,一般有些复杂的需求业务同学会发邮件告知我们,需要我们评估之后再做交付,我看了邮件之后,发现这个需求好像有点别扭,大体的意思是在中间件的环境中创建一张表,表结构如下:CREATE TABLE `app_loading_info` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID
本篇博客要点如下:一.Spark编程优化RDD复用避免创建重复的RDD尽可能复用RDDRDD持久化对经常使用的RDD进行持久化选择合适的持久化策略使用Kryo优化序列化性能使用广播变量合适的算子选择尽量避免使用shuffle算子在Map端进行预聚合选用更高性能的算子二.参数调优Executor参数设置Driver参数设置并行度设置其它参数设置三参考资料 Spark编程优化 RDD复用 避免创
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  本文我们来梳理一下Spring的那些注解,如下图所示,大概从几方面列出了Spring的一些注解:如果此图看不清楚也没事,请运行下面的代码输出所有的结果。Spring目前的趋势是使用注解结合Java代码而不是配置来定义行为、属性、功能、规则和扩展点,因此梳理注解也是梳理Spring功能点的很好的方式,全面的梳理可以补足我们知识点的漏洞。 查找所有注解 首先,我们来创建一项目,使用SPRI
转载 2021-07-13 14:17:15
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# 如何在K8S上部署几百个节点 作为一名经验丰富的开发者,我们在部署几百个节点到Kubernetes(K8S)集群的过程中,需要考虑到资源管理、扩展性、高可用性等因素。下面我将详细介绍如何实现在K8S上部署大规模节点的步骤和代码示例。 ## 步骤概览 首先,我们需要了解整个部署过程的流程。下面是在K8S上部署几百个节点的步骤概览: | 步骤 | 操作 | | ------ | ------
原创 2024-02-29 11:27:05
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在大部分场景中,工程师可以用cad进行汇报,避免去做PPT,浪费时间,ppt一般都是用一次就丢弃。而工程师对于设计的中间汇报,或三维bim汇报,评审汇报,展示汇报等,都可以直接用cad软件,方法是用视图进行汇报。视图是神奇的东西,它支持不同的视图,采用不同的图层搭配,不同的视觉样式(简单渲染),比如线框,隐藏,着色等模式。cad还提供幻灯片vslide,但是想象一下,每个汇报的页面存成幻灯片,还...
原创 2021-07-09 13:22:37
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本文我们来梳理一下Spring的那些注解,包含spring,springBoot,springCloud框架中的注解。
转载 2021-08-04 15:29:52
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在大部分场景中,工程师可以用cad进行汇报,避免去做PPT,浪费时间,ppt一般都是用一次就丢弃。而工程师对于设计的中间汇报,或三维bim汇报,评审汇报,展示汇报等,都可以直接用cad软件,方法是用视图进行汇报。视图是神奇的东西,它支持不同的视图,采用不同的图层搭配,不同的视觉样式(简单渲染),比如线框,隐藏,着色等模式。cad还提供幻灯片vslide,但是想象一下,每个汇报的页面存成幻灯片,还...
原创 2022-03-03 10:59:25
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