mysql - Explain 详解

Explain 详解

前言

一条查询语句在经过MySQL查询优化器的各种基于成本和规则的优化会后生成一个所谓的执行计划,这个执行计划展示了接下来具体执行查询的方式,比如多表连接的顺序是什么,对于每个表采用什么访问方法来具体执行查询等等。设计MySQL的大叔贴心的为我们提供了EXPLAIN语句来帮助我们查看某个查询语句的具体执行计划,本章的内容就是为了帮助大家看懂EXPLAIN语句的各个输出项都是干嘛使的,从而可以有针对性的提升我们查询语句的性能。

如果我们想看看某个查询的执行计划的话,可以在具体的查询语句前边加一个EXPLAIN,就像这样:

mysql> EXPLAIN SELECT 1;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra          |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | NULL  | NULL       | NULL | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | No tables used |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)
列名描述
id在一个大的查询语句中每个SELECT关键字都对应一个唯一的id,相同SELECT的id相同
select_typeSELECT关键字对应的那个查询的类型
table表名
partitions匹配的分区信息(忽略)
type针对单表的访问方法(const、ref、range…)
possible_keys可能用到的索引
key实际上使用的索引
key_len实际使用到的索引长度
ref当使用索引列等值查询时,与索引列进行等值匹配的对象信息
rows预估的需要读取的记录条数
filtered某个表经过搜索条件过滤后剩余记录条数的百分比
Extra一些额外的信息

创建一个表

CREATE TABLE single_table (id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,key1 VARCHAR(100),key2 INT,key3 VARCHAR(100),key_part1 VARCHAR(100),key_part2 VARCHAR(100),key_part3 VARCHAR(100),common_field VARCHAR(100),PRIMARY KEY (id),KEY idx_key1 (key1),UNIQUE KEY idx_key2 (key2),KEY idx_key3 (key3),KEY idx_key_part(key_part1, key_part2, key_part3)
) Engine=InnoDB CHARSET=utf8;

物化表的提出

对于不相关的IN子查询,比如这样:

SELECT * FROM s1 
WHERE key1 IN (SELECT common_field FROM s2 WHERE key3 = 'a');

我们最开始的感觉就是这种不相关的IN子查询和不相关的标量子查询或者行子查询是一样一样的,都是把外层查询和子查询当作两个独立的单表查询来对待,可是很遗憾的是设计MySQL的大叔为了优化IN子查询倾注了太多心血(毕竟IN子查询是我们日常生活中最常用的子查询类型),所以整个执行过程并不像我们想象的那么简单(>_<)。

其实说句老实话,对于不相关的IN子查询来说,如果子查询的结果集中的记录条数很少,那么把子查询和外层查询分别看成两个单独的单表查询效率还是蛮高的,但是如果单独执行子查询后的结果集太多的话,就会导致这些问题:

  • 结果集太多,可能内存中都放不下~

  • 对于外层查询来说,如果子查询的结果集太多,那就意味着IN子句中的参数特别多,这就导致:

    • 无法有效的使用索引,只能对外层查询进行全表扫描。

    • 在对外层查询执行全表扫描时,由于IN子句中的参数太多,这会导致检测一条记录是否符合和IN子句中的参数匹配花费的时间太长。

      比如说IN子句中的参数只有两个:

      SELECT * FROM tbl_name WHERE column IN (a, b);
      

      这样相当于需要对tbl_name表中的每条记录判断一下它的column列是否符合column = a OR column = b。在IN子句中的参数比较少时这并不是什么问题,如果IN子句中的参数比较多时,比如这样:

      SELECT * FROM tbl_name WHERE column IN (a, b, c ..., ...);
      

      那么这样每条记录需要判断一下它的column列是否符合column = a OR column = b OR column = c OR ...,这样性能耗费可就多了。

于是乎设计MySQL的大叔想了一个招:不直接将不相关子查询的结果集当作外层查询的参数,而是将该结果集写入一个临时表里。写入临时表的过程是这样的:

  • 该临时表的列就是子查询结果集中的列。
  • 写入临时表的记录会被去重。

id

-- 一个查询可以对于多个表,但是SELECTid一样
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ref  | idx_key1      | idx_key1 | 303     | const |    8 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.03 sec)mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                 |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9688 |   100.00 | NULL                                  |
|  1 | SIMPLE      | s2    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9954 |   100.00 | Using join buffer (Block Nested Loop) |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
2 rows in set, 1 warning (0.01 sec)-- 可以通过SELECTid判断是否进行连接
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2) OR key3 = 'a';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | PRIMARY     | s1    | NULL       | ALL   | idx_key3      | NULL     | NULL    | NULL | 9688 |   100.00 | Using where |
|  2 | SUBQUERY    | s2    | NULL       | index | idx_key1      | idx_key1 | 303     | NULL | 9954 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
2 rows in set, 1 warning (0.02 sec)
-- 通过相同id中不同表的出现顺序可以判断驱动表和被驱动表,如下s2为驱动表
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key3 FROM s2 WHERE common_field = 'a');
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------------------+------+----------+------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref               | rows | filtered | Extra                        |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------------------+------+----------+------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | s2    | NULL       | ALL  | idx_key3      | NULL     | NULL    | NULL              | 9954 |    10.00 | Using where; Start temporary |
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ref  | idx_key1      | idx_key1 | 303     | xiaohaizi.s2.key3 |    1 |   100.00 | End temporary                |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------------------+------+----------+------------------------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

select_type

通过上边的内容我们知道,一条大的查询语句里边可以包含若干个SELECT关键字,每个SELECT关键字代表着一个小的查询语句,而每个SELECT关键字的FROM子句中都可以包含若干张表(这些表用来做连接查询),每一张表都对应着执行计划输出中的一条记录,对于在同一个SELECT关键字中的表来说,它们的id值是相同的。

设计MySQL的大叔为每一个SELECT关键字代表的小查询都定义了一个称之为select_type的属性,意思是我们只要知道了某个小查询的select_type属性,就知道了这个小查询在整个大查询中扮演了一个什么角色,口说无凭,我们还是先来见识见识这个select_type都能取哪些值(为了精确起见,我们直接使用文档中的英文做简要描述,随后会进行详细解释的)

名称描述
SIMPLESimple SELECT (not using UNION or subqueries)
PRIMARYOutermost SELECT
UNIONSecond or later SELECT statement in a UNION
UNION RESULTResult of a UNION
SUBQUERYFirst SELECT in subquery
DEPENDENT SUBQUERYFirst SELECT in subquery, dependent on outer query
DEPENDENT UNIONSecond or later SELECT statement in a UNION, dependent on outer query
DERIVEDDerived table
MATERIALIZEDMaterialized subquery
UNCACHEABLE SUBQUERYA subquery for which the result cannot be cached and must be re-evaluated for each row of the outer query
UNCACHEABLE UNIONThe second or later select in a UNION that belongs to an uncacheable subquery (see UNCACHEABLE SUBQUERY)

SIMPLE

查询语句中不包含UNION或者子查询的查询都算作是SIMPLE类型

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9688 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                 |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9688 |   100.00 | NULL                                  |
|  1 | SIMPLE      | s2    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9954 |   100.00 | Using join buffer (Block Nested Loop) |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
2 rows in set, 1 warning (0.01 sec)

PRIMARY

对于包含UNIONUNION ALL或者子查询的大查询来说,它是由几个小查询组成的,其中最左边的那个查询的select_type值就是PRIMARY

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 UNION SELECT * FROM s2;
+----+--------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+
| id | select_type  | table      | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra           |
+----+--------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+
|  1 | PRIMARY      | s1         | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9688 |   100.00 | NULL            |
|  2 | UNION        | s2         | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9954 |   100.00 | NULL            |
| NULL | UNION RESULT | <union1,2> | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | Using temporary |
+----+--------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

UNION

对于包含UNION或者UNION ALL的大查询来说,它是由几个小查询组成的,其中除了最左边的那个小查询以外,其余的小查询的select_type值就是UNION,可以对比上一个例子的效果。

UNION RESULT

MySQL选择使用临时表来完成UNION查询的去重工作,针对该临时表的查询的select_type就是UNION RESULT,例子上边有,就不赘述了。

SUBQUERY

如果包含子查询的查询语句不能够转为对应的semi-join的形式,并且该子查询是不相关子查询,并且查询优化器决定采用将该子查询物化的方案来执行该子查询时,该子查询的第一个SELECT关键字代表的那个查询的select_type就是SUBQUERY,比如下边这个查询:

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2) OR key3 = 'a';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | PRIMARY     | s1    | NULL       | ALL   | idx_key3      | NULL     | NULL    | NULL | 9688 |   100.00 | Using where |
|  2 | SUBQUERY    | s2    | NULL       | index | idx_key1      | idx_key1 | 303     | NULL | 9954 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

可以看到,外层查询的select_type就是PRIMARY,子查询的select_type就是SUBQUERY。需要大家注意的是,由于select_type为SUBQUERY的子查询会被物化,所以只需要执行一遍。

DEPENDENT SUBQUERY

如果包含子查询的查询语句不能够转为对应的semi-join的形式,并且该子查询是相关子查询,则该子查询的第一个SELECT关键字代表的那个查询的select_type就是DEPENDENT SUBQUERY,比如下边这个查询:

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2 WHERE s1.key2 = s2.key2) OR key3 = 'a';
+----+--------------------+-------+------------+------+-------------------+----------+---------+-------------------+------+----------+-------------+
| id | select_type        | table | partitions | type | possible_keys     | key      | key_len | ref               | rows | filtered | Extra       |
+----+--------------------+-------+------------+------+-------------------+----------+---------+-------------------+------+----------+-------------+
|  1 | PRIMARY            | s1    | NULL       | ALL  | idx_key3          | NULL     | NULL    | NULL              | 9688 |   100.00 | Using where |
|  2 | DEPENDENT SUBQUERY | s2    | NULL       | ref  | idx_key2,idx_key1 | idx_key2 | 5       | xiaohaizi.s1.key2 |    1 |    10.00 | Using where |
+----+--------------------+-------+------------+------+-------------------+----------+---------+-------------------+------+----------+-------------+
2 rows in set, 2 warnings (0.00 sec)

需要大家注意的是,select_type为DEPENDENT SUBQUERY的查询可能会被执行多次。

DEPENDENT UNION

在包含UNION或者UNION ALL的大查询中,如果各个小查询都依赖于外层查询的话,那除了最左边的那个小查询之外,其余的小查询的select_type的值就是DEPENDENT UNION

DERIVED

对于采用物化的方式执行的包含派生表的查询,该派生表对应的子查询的select_type就是DERIVED,比方说下边这个查询:

-- derived_s1为派生表
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT key1, count(*) as c FROM s1 GROUP BY key1) AS derived_s1 where c > 1;
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table      | partitions | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | PRIMARY     | <derived2> | NULL       | ALL   | NULL          | NULL     | NULL    | NULL | 9688 |    33.33 | Using where |
|  2 | DERIVED     | s1         | NULL       | index | idx_key1      | idx_key1 | 303     | NULL | 9688 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

MATERIALIZED

当查询优化器在执行包含子查询的语句时,选择将子查询物化之后与外层查询进行连接查询时,该子查询对应的select_type属性就是MATERIALIZED,比如下边这个查询:

-- 表s2物化成<subquery2>与s1进行连接
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2);
+----+--------------+-------------+------------+--------+---------------+------------+---------+-------------------+------+----------+-------------+
| id | select_type  | table       | partitions | type   | possible_keys | key        | key_len | ref               | rows | filtered | Extra       |
+----+--------------+-------------+------------+--------+---------------+------------+---------+-------------------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE       | s1          | NULL       | ALL    | idx_key1      | NULL       | NULL    | NULL              | 9688 |   100.00 | Using where |
|  1 | SIMPLE       | <subquery2> | NULL       | eq_ref | <auto_key>    | <auto_key> | 303     | xiaohaizi.s1.key1 |    1 |   100.00 | NULL        |
|  2 | MATERIALIZED | s2          | NULL       | index  | idx_key1      | idx_key1   | 303     | NULL              | 9954 |   100.00 | Using index |
+----+--------------+-------------+------------+--------+---------------+------------+---------+-------------------+------+----------+-------------+
3 rows in set, 1 warning (0.01 sec)

type

可以看到type列的值表示进行单表访问的访问方法,完整的访问方法如下:systemconsteq_refreffulltextref_or_nullindex_mergeunique_subqueryindex_subqueryrangeindexALL

-- system 当表中只有一条记录并且该表使用的存储引擎的统计数据是精确的,比如MyISAM、Memory-- const 这个我们前边唠叨过,就是当我们根据主键或者唯一二级索引列与常数进行等值匹配时,对单表的访问方法就是const
SELECT * FROM s1 WHERE id = 5;-- eq_ref
-- 在连接查询时,如果被驱动表是通过主键或者唯一二级索引列等值匹配的方式进行访问的(如果该主键或者唯一二级索引是联合索引的话,所有的索引列都必须进行等值比较),则对该被驱动表的访问方法就是eq_ref(我感觉是应该叫eq_const的)
SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.id = s2.id;-- ref_or_null
-- 当对普通二级索引进行等值匹配查询,该索引列的值也可以是NULL值时,那么对该表的访问方法就可能是ref_or_null
SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a' OR key1 IS NULL;-- index_merge
-- 在某些场景下可以使用Intersection、Union、Sort-Union这三种索引合并的方式来执行查询
SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a' OR key3 = 'a';-- unique_subquery
-- 类似于两表连接中被驱动表的eq_ref访问方法,unique_subquery是针对在一些包含IN子查询的查询语句中,如果查询优化器决定将IN子查询转换为EXISTS子查询,而且子查询可以使用到主键进行等值匹配的话,那么该子查询执行计划的type列的值就是unique_subquery
SELECT * FROM s1 WHERE key2 IN (SELECT id FROM s2 where s1.key1 = s2.key1) OR key3 = 'a';
-- 转化为
SELECT * FROM s1 WHERE EXISTS (SELECT id FROM s2 where s1.key1 = s2.key1 AND s1.key2 = s2.id) OR key3 = 'a';-- index_subquery
-- index_subquery与unique_subquery类似,只不过访问子查询中的表时使用的是普通的索引
SELECT * FROM s1 WHERE common_field IN (SELECT key3 FROM s2 where s1.key1 = s2.key1) OR key3 = 'a';-- range
-- 如果使用索引获取某些范围区间的记录,那么就可能使用到range访问方法,比如下边的
SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN ('a', 'b', 'c');

ref

ref列展示的就是与索引列作等值匹配的东东是个啥,比如只是一个常数或者是某个列。大家看下边这个查询

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ref  | idx_key1      | idx_key1 | 303     | const |    8 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.id = s2.id;
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type   | possible_keys | key     | key_len | ref             | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL            | 9688 |   100.00 | NULL  |
|  1 | SIMPLE      | s2    | NULL       | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | s1.id |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+------+----------+-------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s2.key1 = UPPER(s1.key1);
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL     | NULL    | NULL | 9688 |   100.00 | NULL                  |
|  1 | SIMPLE      | s2    | NULL       | ref  | idx_key1      | idx_key1 | 303     | func |    1 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

rows

筛选后预计扫描的索引记录行数

-- 满足key1 > 'z'这个条件的记录只有266条
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | range | idx_key1      | idx_key1 | 303     | NULL |  266 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

filtered

最终符合条件数/筛选后预计扫描的索引记录行数

-- common_field = 'a' 占  key1 > 'z' 中的10%
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z' AND common_field = 'a';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                              |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | range | idx_key1      | idx_key1 | 303     | NULL |  266 |    10.00 | Using index condition; Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

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/761808.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

【Python脚本随手笔记】 ---基于鸿蒙系统LiteOS实现差分编译脚本(下篇)

💌 所属专栏:【Python脚本随手笔记】 😀 作  者:我是夜阑的狗🐶 🚀 个人简介:一个正在努力学技术的CV工程师,专注基础和实战分享 ,欢迎咨询! 💖 欢迎大家:这里是CSDN,我总结知识的地方,喜欢的话请三连,有问题请私信 😘 😘 😘 文章目录 前言一、&…

mac下Appuim环境安装-持续更新中

参考资料 Mac安装Appium_mac电脑安装appium-CSDN博客 安卓测试工具&#xff1a;Appium 环境安装&#xff08;mac版本&#xff09;_安卓自动化测试mac环境搭建-CSDN博客 1. 基本环境依赖 1 node.js 2 JDK&#xff08;Java JDK&#xff09; 3 Android SDK 4 Appium&#x…

如何优化前端项目的 SEO

在当今数字化时代&#xff0c;网站对于企业的重要性不言而喻。然而&#xff0c;一个优秀的网站如果在搜索引擎中排名靠后&#xff0c;将无法吸引到足够的流量和用户。因此&#xff0c;优化前端项目的SEO已经成为了网站拓展业务、提升品牌知名度的必经之路。 响应式设计与移动优…

C# 方法的传参

引用传参 using System;public class Program {public static void Main(){Tools t new Tools();t.bf();double a 10;double b 20;t.change(ref a, ref b);Console.WriteLine(b);} }class Tools {public void af() {Console.Write("a\n");}internal void bf() {C…

ByteMD - 掘金社区 MarkDown 编辑器的免费开源的版本,可以在 Vue / React / Svelte 中使用

各位元宵节快乐&#xff0c;今天推荐一款字节跳动旗下掘金社区官方出品的 Markdown 编辑器 JS 开发库。 ByteMD 是一个用于 web 开发的 Markdown 编辑器 JavaScript 库&#xff0c;是字节跳动&#xff08;也就是掘金社区&#xff09;出品的 Markdown 格式的富文本编辑器&#…

利用Python进行数据清洗与预处理:Pandas的高级用法【第147篇—Pandas的高级用法】

&#x1f47d;发现宝藏 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站&#xff0c;通俗易懂&#xff0c;风趣幽默&#xff0c;忍不住分享一下给大家。【点击进入巨牛的人工智能学习网站】。 利用Python进行数据清洗与预处理&#xff1a;Pandas的高级用法 在数据科学和机器学习领域&…

Flutter编译卡在Running Gradle task ‘assembleDebug

1、翻墙 2、修改国内镜像源&#xff08;以下以Flutter 3.19.3版本为例&#xff09; 找到Flutter SDK目录下的Flutter配置文件resolve_dependencies.gradle 路径&#xff1a;flutter/packages/flutter_tools/gradle/resolve_dependencies.gradle 1)、第一处修改&#xff1a; g…

大模型: 多角色对话系统解释

文章目录 一、什么是多角色对话二、messages中的角色划分1、user&#xff08;用户&#xff09;2、assistant&#xff08;助手&#xff09;3、system&#xff08;系统&#xff09; 一、什么是多角色对话 二、messages中的角色划分 1、user&#xff08;用户&#xff09; 表示用…

AI绘画自动生成器:让艺术创作触手可及

随着人工智能技术的飞速发展&#xff0c;越来越多的应用领域逐渐与AI技术融合。在艺术领域&#xff0c;AI绘画自动生成器成为了一款备受关注的产品。它利用深度学习算法&#xff0c;让用户通过输入关键词或描述性文本&#xff0c;就能在几秒钟内生成一幅独特的艺术作品。在这篇…

如何下载和安装 macOS

在兼容的 Mac 电脑上下载并安装最新或以前版本的 Mac 操作系统。 为了保持电脑的安全性、稳定性和兼容性&#xff0c;Apple 建议使用与你的 Mac 兼容的最新版 macOS。macOS 更新和升级还包含最新的功能和内建 App&#xff08;如 Safari 浏览器&#xff09;。 使用“软件更新”…

通过value对key进行排序

347.前 K 个高频元素 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k &#xff0c;请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。 示例 1: 输入: nums [1,1,1,2,2,3], k 2 输出: [1,2] class Solution(object):def topKFrequent(self, nums, k):""&quo…

选择器加练习

一、常用的选择器 1.元素选择器 语法 : 标签名{} 作用 : 选中对应标签中的内容 例:p{} , div{} , span{} , ol{} , ul{} ...... 2.类选择器(class选择器) 语法 : .class属性值{} 作用 : 选中对应class属性值的元素 注意:class里面的属性值不能以数字开头,如果以符号开头,…

Java中最简单的添加日志链路的方式之一

Java项目中添加日志链路功能的设计与实现 文章目录 Java项目中添加日志链路功能的设计与实现前言一、日志链路的概念与作用二、添加日志链路的设计思路三、如何支持多线程下的日志打印也附加上日志链路id1. 示例1&#xff1a;实现Runnable接口&#xff0c;无返回值2. 示例2&…

适配器模式与桥接模式-灵活应对变化的两种设计策略大比拼

​&#x1f308; 个人主页&#xff1a;danci_ &#x1f525; 系列专栏&#xff1a;《设计模式》 &#x1f4aa;&#x1f3fb; 制定明确可量化的目标&#xff0c;坚持默默的做事。 &#x1f680; 转载自&#xff1a;设计模式深度解析&#xff1a;适配器模式与桥接模式-灵活应对变…

Spark Rebalance hint的倾斜的处理(OptimizeSkewInRebalancePartitions)

背景 本文基于Spark 3.5.0 目前公司在做小文件合并的时候用到了 Spark Rebalance 这个算子&#xff0c;这个算子的主要作用是在AQE阶段的最后写文件的阶段进行小文件的合并&#xff0c;使得最后落盘的文件不会太大也不会太小&#xff0c;从而达到小文件合并的作用&#xff0c;…

sentinel熔断规则详解

1、慢调用降级熔断 1.1、参数详解 最大RT&#xff1a;调用接口的最大时间。 比例阈值&#xff1a;超过了最大RT调用时间的请求的比例。 熔断时长&#xff1a;触发熔断后&#xff0c;熔断的时间 最小请求数据&#xff1a;每秒最少的请求数量&#xff0c;只有大于等于这个数…

SQLiteC/C++接口详细介绍sqlite3_stmt类(九)

返回&#xff1a;SQLite—系列文章目录 上一篇&#xff1a;SQLiteC/C接口详细介绍sqlite3_stmt类&#xff08;六&#xff09; 下一篇&#xff1a; 无 33、sqlite3_column_table_name 函数 sqlite3_column_table_name 用于返回结果集中指定列所属的表的名称。如果查询中列使…

Android中的前台Service

文章目录 概念介绍使用场景启动方式结束方式概念介绍 前台服务可以说是除了绑定式Service和非绑定式Service之外,又一种Service类型。 顾名思义,它是运行在前台可以和用户打交道的Service。也因此它的优先级相比另外两个运行在后台的Service要高,几乎不会被系统回收。 使…

前端案例:产品模块

文章目录 产品模块效果结构布局分析父级盒子布局图片和段落评价和详情 产品模块效果 结构布局分析 1、大的父级盒子包含全部的内容 2、内容装入 图片&#xff08;img标签&#xff09;&#xff1b;分别三个子盒子装入两段评价以及商品信息。 父级盒子布局 div {width: 300px…

网络通信——IP地址、端口号、协议(TCP、UDP)

通信架构 网络通信三要素 IP地址 IPv4地址 IPv6地址 IP域名 IP常识 端口号 概念 协议 开放式网络互联标准&#xff1a;OSI、TCP/IP 传输层的2个通信协议——UDP、TCP TCP协议&#xff1a;三次握手建立建立可靠连接 进行三次握手的原因&#xff1a;为了确保客户端和服务端…