【数据库】Mysql中的索引与失效场景

1、前言

MySQL中数据表设计合理的索引对提高性能很有帮助。使用索引可以快速地定位表中的某条记录，从而提高数据库查询的速度，提高数据库的性能。
大多数情况下都（默认）采用B+ 树来构建索引。只是空间列类型的索引使R- 树，并且MEMORY 表还支持hash 索引。其实，用不用索引最终都是优化器说了算。 执行优化器是基于cost开销(CostBaseOptimizer) ，它不是基于规则（ Rule-BasedOptimizer），也不是基于语义。另外 SQL 语句是否使用索引，跟数据库版本、数据量、数据选择度都有关系。但是，还是有一些明显的规则可以去判别是否索引失效，比如：最左匹配原则、数据类型转换、反向判断等。

1.1、索引类型

MySQL支持多种类型的索引结构，包括B+tree、Hash、R-tree和Full-text等。
B+tree索引：MySQL中最常用的一种索引结构。B+tree是一种平衡树，每个节点的度数在一个范围之内，并且每个叶子节点都在同一层上。B+tree索引可以在极短的时间内进行查找、排序和插入等操作，适合于较小的索引和范围查询。
Hash索引：一种使用哈希表实现的索引结构。哈希索引在存储数据时将key和值映射到一个哈希表中的位置，查询时可以直接通过计算key的哈希值来快速访问数据。哈希索引适合等值查询（即查询操作中通过“=”来查询数据）。
R-tree索引：一种用于存储和查询基于位置的数据的索引结构。R-tree索引可以在地理信息系统（GIS）中使用，用于查询特定区域内的位置数据。
Full-text索引：一种用于对文本列进行全文搜索的索引结构。Full-text索引可以在文本中查找关键字和短语，并返回匹配的行。Full-text索引适合于对大量文本数据进行搜索和过滤的场景。

1.2 分析工具EXPLAIN

例子：

explain select * from person where age = 9
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonrefperson_age_IDXperson_age_IDX5const1100.0
字段含义
id执行select查询语句的序号，它是sql执行的顺序的标识，sql按照id从大到小执行，id相同的为一组，从上到下执行
select_type查询的类型，也就是对应的是简单查询还是复杂查询
table表名
partitions当前查询匹配记录的分区。对于未分区的表，返回null
type连接类型，有如下几种取值，性能从好到坏排序：system>const>eq_ref>ref>index_merge>range>index>ALL
possible_keys展示当前查询可以使用哪些索引，这一列的数据是在优化过程的早期创建的，因此有些索引可能对于后续优化过程是没用的
key表示MySQL实际选择的索引
key_len索引使用的字节数。由于存储格式，当字段允许为NULL时，key_len比不允许为空时大1字节
rowsMySQL估算会扫描的行数，数值越小越好
ref表示将哪个字段或常量和key列所使用的字段进行比较
filtered表示符合查询条件的数据百分比，最大100。用rows × filtered可获得和下一张表连接的行数。例如rows = 1000，filtered = 50%，则和下一张表连接的行数是500
Extra展示有关本次查询的附加信息

1.2、优化器跟踪(Optimizer Trace)

这个优化器跟踪的目的是生成可被人类和程序读取的输出，以帮助理解MySQL优化器所采取的决策和操作。
开启操作语法：

SET SESSION OPTIMIZER_TRACE="enabled=on"; # enable tracing<statement to trace>; # like SELECT, EXPLAIN SELECT, UPDATE, DELETE...SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE;[ repeat last two steps at will ]SET SESSION OPTIMIZER_TRACE="enabled=off"; # disable tracing

下面举个例子：
该例子用的数据下面person表中的，可以参考2、数据准备。

explain select * from person where age not in (9);
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonALLperson_age_IDX7100.0Using where

优化选择过程：

SET optimizer_trace="enabled=on";  
select * from person where age not in (9); 
SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE;  
SET optimizer_trace="enabled=off";

结果：
从分解过程中可以看到best_access_path中使用了scan，cost为2.4。

join_preparation：完成SQL的准备工作。在这个阶段，SQL语句会被格式化输出，通配符*会被具体字段代替，但不会进行等价改写动作。传入的SQL语句是select * from person where age not in (9)的结果。在完成了语句的补充、格式化后，准备阶段结束并进入下一阶段。

join_optimization：完成SQL语句的逻辑与物理优化的过程，这其中的优化步骤比较多。在展开具体内容之前，先解释下”select #”的问题。在输出中经常会看到有”select#:N”的字样，它表示当前跟踪的结构体是属于第几个SELECT。如果语句中使用多个SELECT语句拼接（如UNION）或者有嵌套子查询中有SELECT，会产生多个序号。

considered_execution_plans ：对比实际的不同路径的成本。如果是多表关联，且有存在执行顺序(如left/right join或straight_join来强制指定顺序)，则在plan_prefix部分会有前置条件；否则，就按照所有可能性评估。

{"steps": [{"join_preparation": {"select#": 1,"steps": [{"expanded_query": "/* select#1 */ select `person`.`id` AS `id`,`person`.`age` AS `age`,`person`.`code` AS `code`,`person`.`name` AS `name`,`person`.`weight` AS `weight`,`person`.`height` AS `height`,`person`.`deleted` AS `deleted` from `person` where (`person`.`age` <> 9) limit 0,200"}]}},{"join_optimization": {"select#": 1,"steps": [{"condition_processing": {"condition": "WHERE","original_condition": "(`person`.`age` <> 9)","steps": [{"transformation": "equality_propagation","resulting_condition": "(`person`.`age` <> 9)"},{"transformation": "constant_propagation","resulting_condition": "(`person`.`age` <> 9)"},{"transformation": "trivial_condition_removal","resulting_condition": "(`person`.`age` <> 9)"}]}},{"substitute_generated_columns": {}},{"table_dependencies": [{"table": "`person`","row_may_be_null": false,"map_bit": 0,"depends_on_map_bits": []}]},{"ref_optimizer_key_uses": []},{"rows_estimation": [{"table": "`person`","range_analysis": {"table_scan": {"rows": 7,"cost": 4.5},"potential_range_indexes": [{"index": "PRIMARY","usable": false,"cause": "not_applicable"},{"index": "person_age_IDX","usable": true,"key_parts": ["age","id"]},{"index": "person_code_IDX","usable": false,"cause": "not_applicable"},{"index": "person_height_IDX","usable": false,"cause": "not_applicable"}],"setup_range_conditions": [],"group_index_range": {"chosen": false,"cause": "not_group_by_or_distinct"},"analyzing_range_alternatives": {"range_scan_alternatives": [{"index": "person_age_IDX","ranges": ["NULL < age < 9","9 < age"],"index_dives_for_eq_ranges": true,"rowid_ordered": false,"using_mrr": false,"index_only": false,"rows": 7,"cost": 10.41,"chosen": false,"cause": "cost"}],"analyzing_roworder_intersect": {"usable": false,"cause": "too_few_roworder_scans"}}}}]},{"considered_execution_plans": [{"plan_prefix": [],"table": "`person`","best_access_path": {"considered_access_paths": [{"rows_to_scan": 7,"access_type": "scan","resulting_rows": 7,"cost": 2.4,"chosen": true}]},"condition_filtering_pct": 100,"rows_for_plan": 7,"cost_for_plan": 2.4,"chosen": true}]},{"attaching_conditions_to_tables": {"original_condition": "(`person`.`age` <> 9)","attached_conditions_computation": [],"attached_conditions_summary": [{"table": "`person`","attached": "(`person`.`age` <> 9)"}]}},{"refine_plan": [{"table": "`person`"}]}]}},{"join_execution": {"select#": 1,"steps": []}}]
}

2、数据准备

version()
5.7.28-log

创建数据库：

CREATE DATABASE `demo` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET latin1 */;

创建表：age和height为普通索引，code、name、weight为组合索引。

-- demo.person definitionCREATE TABLE `person` (`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',`age` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',`code` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '编码',`name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '名字',`weight` int(3) DEFAULT NULL COMMENT '体重',`height` int(3) DEFAULT NULL COMMENT '身高',`deleted` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '是否删除  0 1',PRIMARY KEY (`id`),KEY `person_age_IDX` (`age`) USING BTREE,KEY `person_code_IDX` (`code`,`name`,`weight`) USING BTREE,KEY `person_height_IDX` (`height`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=0 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

插入数据：

INSERT INTO demo.person (age, code, name, weight, height, deleted) VALUES(12, '4545345345342', '奥特曼', 15, 89, 0);
INSERT INTO demo.person (age, code, name, weight, height, deleted) VALUES(52, '552421231332', '卫斯理', 21, 45, 0);
INSERT INTO demo.person (age, code, name, weight, height, deleted) VALUES(87, '85124561321', '福尔摩斯', 50, 180, 0);
INSERT INTO demo.person (age, code, name, weight, height, deleted) VALUES(56, '86454212', '爱因斯坦', 56, 190, 0);
INSERT INTO demo.person (age, code, name, weight, height, deleted) VALUES(45, '86454212', '爱威立雅', 108, 172, 0);
INSERT INTO demo.person (age, code, name, weight, height, deleted) VALUES(10, '8754534', '爱尔兰', 78, 169, 0);
INSERT INTO demo.person (age, code, name, weight, height, deleted) VALUES(9, '867564233', '小兰', 98, 150, 0);

3、举例说明

1、普通索引

explain select * from person
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonALL7100.0

索引有效=：

explain select * from person where age = 9
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonrefperson_age_IDXperson_age_IDX5const1100.0

发生值类型转换：'9'，依然有效。有些博文中说这个不行，万事没有绝对。

explain select * from person where age = '9'
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonrefperson_age_IDXperson_age_IDX5const1100.0

索引失效>：

explain select * from person where age > 9
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonALLperson_age_IDX785.71Using where

索引有效in：

explain select * from person where age in(9)
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonrefperson_age_IDXperson_age_IDX5const1100.0

in索引不一定有效，如下面的情形，in的范围比较大时，索引失效。

explain select * from person where age  in (9,10,28,56,41,50,92,20,12,51,54,2,45,2)
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonALLperson_age_IDX7100.0Using where

索引失效not in：

explain select * from person where age not in (9)
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonALLperson_age_IDX7100.0Using where

2、组合索引（联合摄影）

该组合索引是：code,name,weight

最左匹配原则：
MySQL 建立多列索引（联合索引）有最左匹配的原则，即最左优先：如果有一个 2 列的索引 (a, b)，则已经对 (a)、(a, b) 上建立了索引；如果有一个 3 列索引 (a, b, c)，则已经对 (a)、(a, b)、(a, b, c) 上建立了索引。
只有code 索引有效：

explain select * from person where code = '11222'
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonrefperson_code_IDXperson_code_IDX403const1100.0

name 索引失效：

explain select * from person where name = '小兰'
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonALL714.29Using where

顺序为code,name时有效：

explain select * from person where code  = '111' and name = '小兰'
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonrefperson_code_IDXperson_code_IDX606const,const1100.0

顺序为name,code时也有效，优化器会优化为：code,name。

explain select * from person where name  = '111' and code = '小兰'
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonrefperson_code_IDXperson_code_IDX606const,const1100.0

优化器分析过程：

{"steps": [{"join_preparation": {"select#": 1,"steps": [{"expanded_query": "/* select#1 */ select `person`.`id` AS `id`,`person`.`age` AS `age`,`person`.`code` AS `code`,`person`.`name` AS `name`,`person`.`weight` AS `weight`,`person`.`height` AS `height`,`person`.`deleted` AS `deleted` from `person` where ((`person`.`name` = '111') and (`person`.`code` = '小兰')) limit 0,200"}]}},{"join_optimization": {"select#": 1,"steps": [{"condition_processing": {"condition": "WHERE","original_condition": "((`person`.`name` = '111') and (`person`.`code` = '小兰'))","steps": [{"transformation": "equality_propagation","resulting_condition": "((`person`.`name` = '111') and (`person`.`code` = '小兰'))"},{"transformation": "constant_propagation","resulting_condition": "((`person`.`name` = '111') and (`person`.`code` = '小兰'))"},{"transformation": "trivial_condition_removal","resulting_condition": "((`person`.`name` = '111') and (`person`.`code` = '小兰'))"}]}},{"substitute_generated_columns": {}},{"table_dependencies": [{"table": "`person`","row_may_be_null": false,"map_bit": 0,"depends_on_map_bits": []}]},{"ref_optimizer_key_uses": [{"table": "`person`","field": "code","equals": "'小兰'","null_rejecting": false},{"table": "`person`","field": "name","equals": "'111'","null_rejecting": false}]},{"rows_estimation": [{"table": "`person`","range_analysis": {"table_scan": {"rows": 7,"cost": 4.5},"potential_range_indexes": [{"index": "PRIMARY","usable": false,"cause": "not_applicable"},{"index": "person_age_IDX","usable": false,"cause": "not_applicable"},{"index": "person_code_IDX","usable": true,"key_parts": ["code","name","weight","id"]},{"index": "person_height_IDX","usable": false,"cause": "not_applicable"}],"setup_range_conditions": [],"group_index_range": {"chosen": false,"cause": "not_group_by_or_distinct"},"analyzing_range_alternatives": {"range_scan_alternatives": [{"index": "person_code_IDX","ranges": ["小兰 <= code <= 小兰 AND 111 <= name <= 111"],"index_dives_for_eq_ranges": true,"rowid_ordered": false,"using_mrr": false,"index_only": false,"rows": 1,"cost": 2.21,"chosen": true}],"analyzing_roworder_intersect": {"usable": false,"cause": "too_few_roworder_scans"}},"chosen_range_access_summary": {"range_access_plan": {"type": "range_scan","index": "person_code_IDX","rows": 1,"ranges": ["小兰 <= code <= 小兰 AND 111 <= name <= 111"]},"rows_for_plan": 1,"cost_for_plan": 2.21,"chosen": true}}}]},{"considered_execution_plans": [{"plan_prefix": [],"table": "`person`","best_access_path": {"considered_access_paths": [{"access_type": "ref","index": "person_code_IDX","rows": 1,"cost": 1.2,"chosen": true},{"access_type": "range","range_details": {"used_index": "person_code_IDX"},"chosen": false,"cause": "heuristic_index_cheaper"}]},"condition_filtering_pct": 100,"rows_for_plan": 1,"cost_for_plan": 1.2,"chosen": true}]},{"attaching_conditions_to_tables": {"original_condition": "((`person`.`name` = '111') and (`person`.`code` = '小兰'))","attached_conditions_computation": [],"attached_conditions_summary": [{"table": "`person`","attached": null}]}},{"refine_plan": [{"table": "`person`"}]}]}},{"join_execution": {"select#": 1,"steps": []}}]
}

code,name,weight顺序索引有效：

explain select * from person where code  = '111' and name = '小兰' and weight  = 52
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonrefperson_code_IDXperson_code_IDX611const,const,const1100.0

order by 索引有效：

explain select * from person where code  = '111' and name = '小兰' and weight  = 52 order by code,name,weight
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonrefperson_code_IDXperson_code_IDX611const,const,const1100.0
explain select * from person where code  = '111' and name = '小兰' and weight  = 52 order by name,weight
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonrefperson_code_IDXperson_code_IDX611const,const,const1100.0
explain select * from person where code  = '111' and name = '小兰' and weight  = 52 order by weight,name
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonrefperson_code_IDXperson_code_IDX611const,const,const1100.0
explain select * from person where code  = '111' and name = '小兰' and weight  = 52 order by weight,age
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonrefperson_code_IDXperson_code_IDX611const,const,const1100.0Using index condition; Using filesort

code,weight,name顺序索引有效，优化器会优化为code,name,weight：

explain select * from person where code  = '111'  and weight  = 52 and name = '小兰'
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonrefperson_code_IDXperson_code_IDX611const,const,const1100.0

code,weight索引有效，索引有效值为 code：

explain select * from person where code  = '111'  and weight  = 52
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonrefperson_code_IDXperson_code_IDX403const114.29Using index condition

code,weight>,name 索引有效，索引有效值为 code：

explain select * from person where code  = '111'  and weight  > 52 and name = '小兰'
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonrangeperson_code_IDXperson_code_IDX6111100.0Using index condition

length(code)包含函数，索引失效，但是这个不一定，要看数据版本，数据量等：

explain select * from person where length(code)>10
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonALL7100.0Using where

索引有效：

explain select count(1) from person where code = '86454212'
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonrefperson_code_IDXperson_code_IDX403const2100.0Using index

索引有效：

explain select sum(age) from person where code = '86454212'
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonrefperson_code_IDXperson_code_IDX403const2100.0

索引有效：

explain select * from person where code like '86454212'
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonrangeperson_code_IDXperson_code_IDX4032100.0Using index condition

索引无效：

explain select * from person where code like '%86454212'
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonALL714.29Using where

索引有效：

explain select * from person where code like '86454212%'
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonrangeperson_code_IDXperson_code_IDX4032100.0Using index condition

or索引无效：

explain select * from person where code  = '111' or name = '小兰'
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonALLperson_code_IDX726.53Using where

组合索引和普通索引一起，索引无效：

explain select * from person where code  = '111' or age = 9
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonALLperson_age_IDX,person_code_IDX726.53Using where

普通索引和普通索引一起，索引无效：

explain select * from person where age = 9 or height  = 90
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1SIMPLEpersonindex_mergeperson_age_IDX,person_height_IDXperson_age_IDX,person_height_IDX5,52100.0Using union(person_age_IDX,person_height_IDX); Using where

3、总结

  • 最佳左匹配法则（重点）
  • 计算、函数、类型转换(自动或手动)导致索引失效
  • 范围条件右边的列索引失效
  • 不等于(!= 或者<>)导致索引失效
  • is null可以使用索引，is not null无法使用索引
  • like以通配符%开头索引失效（重点）
  • OR 前后只要存在非索引的列，都会导致索引失效

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/52119.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

集合相关知识

集合相关知识

1.为什么使用集合 如果让你统计公司每个月的销售额&#xff0c;你会用数组吗&#xff1f;由于数组创建时需要指定其长度&#xff0c;而且不能改变。集合不需要指定长度&#xff0c;空间不够集合自己会调整。集合里有很多见名知意的方法。 java1.8之后新有的removeIf用法 remove…
阅读更多...
MySQL 日志

MySQL 日志

目录 一、日志概述 二、二进制日志 1、开启二进制日志 2、查看二进制文件 3、删除二进制日志文件 4、恢复二进制日志 5、暂时停止二进制日志功能 三、错误日志 1、启动和设置错误日志 2、查看错误日志 3、删除错误日志 四、通用查询日志 五、慢查询日志 一、日志概…
阅读更多...
Qt 信号槽连接方式

Qt 信号槽连接方式

使用示例&#xff1a; QObject::connect(sender, SIGNAL(signal()), receiver, SLOT(slot()), Qt::AutoConnection); 目录 连接方式 一、AutoConnection 二、DirectConnection 三、QueuedConnection 四、BlockingQueuedConnection 五、UniqueConnection 总结 连接方式 "q…
阅读更多...
IPC之System V vs POSIX

IPC之System V vs POSIX

文章目录 IPC示例共享内存POSIX shmSystem V shm IPC 当谈到IPC&#xff08;Inter-Process Communication&#xff0c;进程间通信&#xff09;时&#xff0c;它是指不同进程之间进行数据交换和通信的机制。 它允许在操作系统中运行的不同进程之间传输数据&#xff0c;这些进程…
阅读更多...
Shell 编程：探索 Shell 的基本概念与用法

Shell 编程：探索 Shell 的基本概念与用法

目录 Shell 简介 Shell 脚本 Shell 脚本运行 Shell 变量 1、创建变量和赋值 2、引用变量 3、修改变量的值 4、只读变量 5、删除变量 6、环境变量 Shell 字符串操作 1、拼接字符串 2、字符串长度 3、字符串截取 Shell 数组 1、创建数组 2、访问数组元素 shell …
阅读更多...
数组分割（2023省蓝桥杯）n种讨论 JAVA

数组分割（2023省蓝桥杯）n种讨论 JAVA

目录 1、题目描述&#xff1a;2、前言&#xff1a;3、动态规划&#xff08;bug)&#xff1a;3、递归 剪枝&#xff08;超时&#xff09;&#xff1a;4、数学&#xff08;正解&#xff09;&#xff1a; 1、题目描述&#xff1a; 小蓝有一个长度为 N 的数组 A [A0, A1,…, AN−…
阅读更多...
【⑭MySQL | 数据类型(二)】字符串 | 二进制类型

【⑭MySQL | 数据类型(二)】字符串 | 二进制类型

前言 ✨欢迎来到小K的MySQL专栏&#xff0c;本节将为大家带来MySQL字符串 | 二进制类型类型的分享✨ 目录 前言5 字符串类型6 二进制类型总结 5 字符串类型 字符串类型用来存储字符串数据&#xff0c;还可以存储图片和声音的二进制数据。字符串可以区分或者不区分大小写的串比…
阅读更多...
.net6.0引用的dll放置单独的文件夹

.net6.0引用的dll放置单独的文件夹

.net6.0 采用原有的设置方法不起作用 <?xml version"1.0" encoding"utf-8" ?> <configuration><startup> <supportedRuntime version"v4.0" sku".NETFramework,Versionv4.8" /></startup><runtim…
阅读更多...
PDF如何转ppt？PDF转ppt的方法

PDF如何转ppt？PDF转ppt的方法

PDF是一种广泛应用于文档传输和存储的格式&#xff0c;然而&#xff0c;在某些情况下&#xff0c;我们可能需要将PDF文件转换为PPT&#xff0c;以便更加灵活地编辑和展示内容。那么&#xff0c;PDF如何转ppt呢?在本文中&#xff0c;我们将介绍几种常用的方法和工具&#xff0c…
阅读更多...
总结：Git 撤销操作

总结：Git 撤销操作

1、还未添加到暂存区&#xff1a;git checkout -- filename 执行命令后&#xff0c;会回退到未修改之前的状态 2、已经添加到暂存区&#xff1a;git reset HEAD filename 执行命令后&#xff0c;会回退到工作区之前的状态 3、已经 commit&#xff0c;但是还未 push git reset…
阅读更多...
ImageReader保存图片转 opencvmat

ImageReader保存图片转 opencvmat

目录 ImageReader 直接保存图片&#xff0c;没成功&#xff0c;格式是yuv420&#xff0c;需要转换 转opencv nv21保存图片&#xff0c;测试ok rgb888 data保存图片&#xff1a; ImageReader 直接保存图片&#xff0c;没成功&#xff0c;格式是yuv420&#xff0c;需要转换 …
阅读更多...
VLOOKUP

VLOOKUP

VLOOKUP简单应用 VLOOKUP(A1,B:B,1,FALSE) 是查询A1这子格子的数据在B这一列里面有没有找到相同数据的值,如果有的话就放在当前格子里面去 如果没有的话就是#NA VLOOKUP(A1,F:G,2,FALSE) 是查询A1这子格子的数据在F列查相同的数据,然后再取G列这一行后面的这个格子的数据放到…
阅读更多...
Python学习笔记_进阶篇(三)_django知识(二)

Python学习笔记_进阶篇(三)_django知识(二)

本章内容 Django model Model 基础配置 django默认支持sqlite&#xff0c;mysql, oracle,postgresql数据库。 <1> sqlite django默认使用sqlite的数据库&#xff0c;默认自带sqlite的数据库驱动 引擎名称&#xff1a;django.db.backends.sqlite3 <2>mysql …
阅读更多...
【算法刷题之哈希表（2）】

【算法刷题之哈希表（2）】

目录 1.leetcode-454. 四数相加 II2.leetcode-383. 赎金信&#xff08;1&#xff09;暴力解法&#xff08;2&#xff09;哈希法 3.leetcode-205. 同构字符串&#xff08;1&#xff09;哈希法&#xff08;2&#xff09;直接对比查找 4.leetcode-128. 最长连续序列5.总结 1.leetc…
阅读更多...
solidity0.8.0的应用案例14：空投合约

solidity0.8.0的应用案例14：空投合约

空投是币圈中一种营销策略，项目方将代币免费发放给特定用户群体。为了拿到空投资格，用户通常需要完成一些简单的任务，如测试产品、分享新闻、介绍朋友等。项目方通过空投可以获得种子用户，而用户可以获得一笔财富，两全其美。 因为每次接收空投的用户很多，项目方不可能一…
阅读更多...
mysql-sql性能分析工具

mysql-sql性能分析工具

一、sql执行频率 MySQL 客户端连接成功后&#xff0c;通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令&#xff0c;可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次&#xff1a; -- session 是查看当前会话 ; -- global 是查询全…
阅读更多...
启动docker容器的几种方法和注意事项(docker-compose,dockerfile)

启动docker容器的几种方法和注意事项(docker-compose,dockerfile)

1&#xff1a;要启动容器必须都先创建好镜像文件 C:\Users\dell>docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE poi 1.0 22738bb31074 4 hours ago 105MB redis latest 506734eb5e71 6 days ago 138MB ng…
阅读更多...
【硕士论文完美复现】【价格型需求响应】基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估（Matlab代码实现）

【硕士论文完美复现】【价格型需求响应】基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估（Matlab代码实现）

&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f49e;&#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️&#x1f4a5;&#x1f4a5; &#x1f3c6;博主优势&#xff1a;&#x1f31e;&#x1f31e;&#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密&#xff0c;逻辑清晰&#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
阅读更多...
最新基于Citespace、vosviewer、R语言的文献计量学可视化分析技术及全流程文献可视化SCI论文高效写作

最新基于Citespace、vosviewer、R语言的文献计量学可视化分析技术及全流程文献可视化SCI论文高效写作

文献计量学是指用数学和统计学的方法&#xff0c;定量地分析一切知识载体的交叉科学。它是集数学、统计学、文献学为一体&#xff0c;注重量化的综合性知识体系。特别是&#xff0c;信息可视化技术手段和方法的运用&#xff0c;可直观的展示主题的研究发展历程、研究现状、研究…
阅读更多...
七大排序算法详解

七大排序算法详解

1.概念 1.排序的稳定性 常见的稳定的排序有三种&#xff1a;直接插入排序&#xff0c;冒泡排序&#xff0c;归并排序 对于一组数据元素排列&#xff0c;使用某种排序算法对它进行排序&#xff0c;若相同数据之间的前后位置排序后和未排序之前是相同的&#xff0c;我们就成这种…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023