MySQL 中的LIMIT子句可以用于限制查询返回结果的数量，从而实现常见的 Top-N 查询和分页查询等功能。在 SQL 标准中，定义了 FETCH子句实现查询结果数量的限制。如果使用 Oracle、SQL Server 或者 PostgreSQL，可能会见到这种语法。11.1 LIMIT 子句在查询语句中使用LIMIT子句的语法如下：SELECT col1, col2, ...
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2024-08-13 10:53:45
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Lua中的table函数库 一部分的table函数只对其数组部分产生影响, 而另一部分则对整个table均产生影响. 下面会分开说明. table.concat(table, sep, start, end)concat是concatenate(连锁, 连接)的缩写. table.concat()函数列出参数中指定table的数组部分从start位置到end位置的所有元素
数据结构SDSstruct sdshdr
{
int len; // 已使用字节，不包括最后一位 \0
int free; // 未使用字节
char buf[]; // 保存字符串，最后一位为 \0
}最后一位为 \0 的好处，可以复用一部分C字符串函数库里面的函数SDS与C字符串的区别常数复杂度获取字符串长度：时间复杂度由O(N)降到O(1)杜绝缓冲区溢出：对SDS修改
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2024-10-16 10:00:22
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一、分组 (groupby)(一) groupby 对象1、分组运算过程：split->apply->combine拆分：根据提供的一个或多个键拆分成多组 应用：每个分组运行的计算规则 合并：把每个分组的计算结果合并起来2、分组操作：groupby()进行分组，GroupBy对象没有进行实际运算，只是包含分组的中间数据数据如下：按列分组 obj.groupby(‘label’)此时la
## 实现“lambda java 条件求数量”的步骤
下面是实现“lambda java 条件求数量”的步骤示意表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 使用Lambda表达式过滤符合条件的元素 |
| 3 | 统计符合条件的元素数量 |
接下来，我将为你详细介绍每一步所需做的事情以及相应的代码。
### 步骤1: 准备数据
首先
原创
2023-07-22 22:05:29
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iptables实际操作 使用-v选项后，iptables为我们展示的信息更多了，那么，这些字段都是什么意思呢？我们来总结一下pkts:对应规则匹配到的报文的个数。
bytes:对应匹配到的报文包的大小总和。
target:规则对应的target，往往表示规则对应的"动作"，即规则匹配成功后需要采取的措施。
prot:表示规则对应的协议，是否只针对某些协议应用此规则。
opt:表
三、具体容器、算法1、所有容器都提供了一个默认的构造函数，一个拷贝构造函数。例如：list<int> l;
....
vector<int> ivector(l.begin(),l.end());
int array[]={1,2,3,4};
....
set<int> iset(array,array+sizeof(array)/sizeof(array[
编写思路:
1、使用"grep"读取接口日志，并从中获取一分钟接口请求条目2、使用"awk"截取时间部分（到秒）3、使用"uniq -c"统计重复时间数量（即每秒的请求条目数量=请求并发数量（QPS））4、使用"awk"截取每秒的请求条目数量部分，并使用"sort -nr"进行降序排序5、最后使用"head -n 1"获取一分钟之内最大请求并发数量
日志内容：
2020-10-11 10:12:1
原创
2021-07-14 22:49:33
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# Python 符合要求数量
## 引言
Python是一种高级的、通用的编程语言，它以其简洁的语法和丰富的库而受到广泛的欢迎。在本文中，我们将探讨Python符合要求数量的一些方面，包括基本的数据类型和数据结构，以及如何进行数量相关的操作和计算。
## 基本数据类型
在Python中，存在许多基本的数据类型，例如整数、浮点数、布尔值和字符串。这些数据类型可以用来表示和操作不同类型的数量
原创
2023-12-21 11:21:50
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# 实现“mysql 先分组再求数量”
## 一、问题描述
在MySQL数据库中，我们经常会遇到需要先对数据进行分组，然后再对每个分组进行求数量的需求。例如，统计每个城市的用户数量、每个部门的员工数量等。本文将介绍如何用MySQL实现这样一个需求。
## 二、解决方案
为了解决这个问题，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 分组：根据需要进行数据分组，利用MySQL的GROUP BY子句
原创
2024-01-01 09:06:06
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# 使用 Axios 控制并发请求数量的实现指南
在现代的前端开发中，使用 Axios 进行网络请求已经成为一种流行的做法。然而，处理大量并发请求时，如果不加以控制，可能会导致性能问题或请求超时。因此，本文将向你展示如何使用 Axios 控制并发请求的数量。
## 整体流程
为确保对每个步骤的理解，我们将整体流程分解成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-02 05:50:24
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观测云更新用户访问监测优化新增用户访问监测自动化追踪用户访问监测新增自动化追踪，通过“浏览器插件”的实现方式，使用浏览器记录用户访问行为，创建无代码的端到端测试。更多详情可参考文档【 自动化追踪 】https://docs.guance.com/real-user-monitoring/self-tracking/#auto-tracking用户访问监测应用列表、查看器、分析看
示例表及需求需求，在一个表中根据条件统计数量，且这些条件之间有交叉。如下图所示。如果只是针对不同的type进行数量统计的话，我们使用group by就可以达到目的。但是我们看下面的条件，不仅对type有一个区分，而且在type中还要统计其他的条件sex。原始想法Union统计量多不怕，只要我们分开统计，多搞几个临时表就解决了，如下图所示：select sum(女剑修数量) as '女剑修数量',s
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2023-08-04 22:08:19
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前言Nginx 是一款强大的web服务器，是由核心模块和其他的一系列模块一起组成，其高度模块化的设计使得Nginx的扩展和开发十分方便。Nginx提供了web反向代理服务、email邮件服务、负载均衡、web服务器等功能，其核心模块Nginx core提供了通讯、运行环境，是所有其他模块协作的基石。本文将会手撸一个访问统计模块，统计每一个 IP 的页面访问次数，业务并不复杂，只是用来学习 Ngin
通常情况下，我们每个操作 Redis 的命令都以一个 TCP 请求发送给 Redis，这样的做法简单直观。然而，当我们有连续多个命令需要发送给 Redis 时，如果每个命令都以一个数据包发送给 Redis，将会降低服务端的并发能力。为什么呢？大家知道每发送一个 TCP 报文，会存在网络延时及操作系统的处理延时。大部分情况下，网络延时要远大于 CPU 的处理延时。如果一个简单的命令就以一
原创
2022-11-04 09:54:59
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## MongoDB条件查询与分组求数量降序
MongoDB是一种非关系型数据库，以其灵活的文档模型和高效的查询能力而闻名。在数据分析和处理过程中，我们经常需要对数据进行条件查询、分组和排序操作。本文将介绍如何使用MongoDB进行条件查询，并根据分组后的结果求数量，最后以降序排列。
### 1. MongoDB简介
MongoDB以BSON（二进制JSON）格式存储数据，允许我们灵活地处理
原创
2024-10-10 05:01:38
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1、查看本机关于IPTABLES的设置情况
[root@tp ~]# iptables -L -n
Chain INPUT (policy ACCEPT)
target prot opt source destination
Chain FORWARD (policy ACCEPT)
target prot opt source destination
Chain OUTPUT (policy A
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2024-04-24 10:18:05
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Python 全局解释器锁 GIL (Global Interpreter Lock)，简单来说是一个互斥锁，它同一时间只允许一个线程控制 Python 解释器。这意味着在任何时间点都只能有一个线程处于执行状态。由于即使在具有多个 CPU 内核的多线程架构中，GIL 也只允许一次执行一个线程，因此 GIL 被称为 Python 最“臭名昭著”的特性。1. 为什么需要G
文章目录需求描述概要设计代码实现 需求描述项目中有许多接口，现在我们需要实现一个功能对接口调用情况进行统计，主要功能如下：
需求一：实现对每个接口，每天的调用次数做记录；需求二：如果某次调用抛出了异常信息，则记录下异常信息；需求三：限流，限制单个IP一天内对一个接口的调用次数。概要设计因为需要对每个接口的调用情况进行统计，所以选择AOP来实现，将Controller层抽象为一个切面@Bef
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2024-09-06 23:05:30
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在Java应用中，流量控制请求数量是一个必须面对的重要问题。随着高并发系统的逐渐增加，如何科学合理地控制流量，保障系统的稳定性和可用性，成为了开发者的当务之急。本文将通过协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、工具链集成和逆向案例的层次结构，结合各种图表及代码示例，详细阐述如何解决Java流量控制请求数量的问题。
### 协议背景
为了更好地理解流量控制的背景，我们简要回顾了一下协议的发展时间
