在我们实际工作中大部分人会遇到sql优化的问题，这篇文章主要介绍SQL优化相关。首先我们怎么发现我们的sql执行效率低呢，最简单的方法就是当用户反馈慢的时候我们就会知道哪里可能会有sql效率影响的问题，这里排除其他影响情况，只考虑数据库sql慢的问题。当然这种方式对于我们来说很被动，我们还可以通过什么方式找到有性能问题sql，我们可以通过MySQL的配置文

在日常工作中，我们会遇见一些慢SQL，在分析这些慢SQL时，我们通常会看下SQL的执行计划，验证SQL执行过程中有没有走索引。通常我们会调整一些查询条件，增加必要的索引，SQL执行效率就会提升几个数量级。我们有没有思考过，为什么加了索引就会能提高SQL的查询效率，为什么有时候加了索引SQL执行反而会没有变化，本文就从MySQL索引的底层数据结构和算法来进行详细分析。

1.批量修改文件后缀名有时候会有大量修改文件名的需求，比如修改文件后缀、文件名加前缀等，如果手动修改，效率极低，这时候可以使用Python来批量修改：pythonimportosdeffile_rename():pathinput("请输入你需要修改的目录(格式如'F:\\test')：")old_suffixinp

net,ios中rsa加解密使用的是pkcs1，而java使用的是pkcs8如果是按1024取模(通常都是1024)，pkcs1格式的私钥长度应该是812。如果是pkcs8的格式的密钥长度为861。下载安装openssl：https://pan.baidu.com/s/1ggQJIIR(https://www.oschina.net/action

注意：语句中出现的old，new，now（），都为数据库自带的关键字，此处不做解释。两种情况：    第一种：一张表中，更新某条记录的其中的一个字段，触发指定的触发器，记录时间即更新到这条记录中的另一个字段中。    第二种：两张表，当A表更新其中某条记录的某个字段时，触发指定的触发器，更新B表与A表关联的记录的某个字段。对于

前面我们聊了Elasticsearch的索引、搜索和分词器，今天再来聊另一个基础内容——Mapping。Mapping在Elasticsearch中的地位相当于关系型数据库中的schema，它可以用来定义索引中字段的名字、定义字段的数据类型，还可以用来做一些字段的配置。从Elasticsearch7.0开始，Mapping中不在乎需要

在分析SQL性能的时候，经常需要确定资源消耗多的SQL，总结如下：1查看值得怀疑的SQLselectsubstr(to\_char(s.pct,'99.00'),2)||'%'load,       s.executionsexecutes,       p.sql\_text from(select

Hibernate除了支持HQL查询外，还支持原生SQL查询。对原生SQL查询执行的控制是通过SQLQuery接口进行的，通过执行Session.createSQLQuery()获取这个接口。该接口是Query接口的子接口。执行SQL查询步骤如下：1、获取HibernateSession对象2、编写SQL语句3、通过Session的createS

替换后的最长重复字符给你一个仅由大写英文字母组成的字符串，你可以将任意位置上的字符替换成另外的字符，总共可最多替换 _k_次。在执行上述操作后，找到包含重复字母的最长子串的长度。注意:字符串长度和_k_不会超过 104。示例1:输入:s"ABAB",k2输

XML中的字符串数据类型表示字符序列，包括换行、回车和制表符。处理器不修改值。normalizedString去除这些特殊字符，token则进一步移除前导和尾随空格及多余空格。字符串类型可使用枚举、长度等限制。date和dateTime数据类型表示日期和时间，duration表示时间间隔。数值类型如decimal和integer用于数值，布尔型表示真或假。还有如base64Binary和anyURI等其他数据类型。元素和数据类型可以有各种约束，如最大值、最小值和模式匹配。