康小庄

Mysql高级——性能分析工具（2）

6. 分析查询语句：EXPLAIN

6.1 基本语法

EXPLAIN 或 DESCRIBE语句的语法形式如下：

EXPLAIN SELECT select_options
或者
DESCRIBE SELECT select_options

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;

EXPLAIN 语句输出的各个列的作用如下：

6.2 数据准备

CREATE TABLE s1 (
	id INT 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 ),
	INDEX idx_key1 ( key1 ),
	UNIQUE INDEX idx_key2 ( key2 ),
	INDEX idx_key3 ( key3 ),
	INDEX idx_key_part ( key_part1, key_part2, key_part3 ) 
) ENGINE = INNODB CHARSET = utf8;
CREATE TABLE s2 (
	id INT 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 ),
	INDEX idx_key1 ( key1 ),
	UNIQUE INDEX idx_key2 ( key2 ),
	INDEX idx_key3 ( key3 ),
INDEX idx_key_part ( key_part1, key_part2, key_part3 ) 
) ENGINE = INNODB CHARSET = utf8;

设置参数 log_bin_trust_function_creators

创建函数，假如报错，需开启如下命令：允许创建函数设置：

set global log_bin_trust_function_creators=1; # 不加global只是当前窗口有效。

创建函数

DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_string1 ( n INT ) RETURNS VARCHAR ( 255 ) #该函数会返回一个字符串
BEGIN
	DECLARE
		chars_str VARCHAR ( 100 ) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
	DECLARE
		return_str VARCHAR ( 255 ) DEFAULT '';
	DECLARE
		i INT DEFAULT 0;
	WHILE
			i < n DO
			
			SET return_str = CONCAT(
				return_str,
			SUBSTRING( chars_str, FLOOR( 1+RAND ()* 52 ), 1 ));
		
		SET i = i + 1;
		
	END WHILE;
	RETURN return_str;
	
END // 
DELIMITER;

创建存储过程

创建往s1表中插入数据的存储过程：

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_s1 (
	IN min_num INT ( 10 ),
	IN max_num INT ( 10 )) BEGIN
	DECLARE
		i INT DEFAULT 0;
	
	SET autocommit = 0;
	REPEAT
			
			SET i = i + 1;
		INSERT INTO s1
		VALUES
			(
				( min_num + i ),
				rand_string1 ( 6 ),
				( min_num + 30 * i + 5 ),
				rand_string1 ( 6 ),
				rand_string1 ( 10 ),
				rand_string1 ( 5 ),
				rand_string1 ( 10 ),
			rand_string1 ( 10 ));
		UNTIL i = max_num 
	END REPEAT;
	COMMIT;
	
END // 
DELIMITER;

创建往s2表中插入数据的存储过程：

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_s2 (
	IN min_num INT ( 10 ),
	IN max_num INT ( 10 )) BEGIN
	DECLARE
		i INT DEFAULT 0;
	
	SET autocommit = 0;
	REPEAT
			
			SET i = i + 1;
		INSERT INTO s2
		VALUES
			(
				( min_num + i ),
				rand_string1 ( 6 ),
				( min_num + 30 * i + 5 ),
				rand_string1 ( 6 ),
				rand_string1 ( 10 ),
				rand_string1 ( 5 ),
				rand_string1 ( 10 ),
			rand_string1 ( 10 ));
		UNTIL i = max_num 
	END REPEAT;
	COMMIT;
	
END // 
DELIMITER;

调用存储过程

s1表数据的添加：加入1万条记录：

CALL insert_s1(10001,10000);

s2表数据的添加：加入1万条记录：

CALL insert_s2(10001,10000);

6.4 EXPLAIN各列作用

1. table

不论我们的查询语句有多复杂，里边儿包含了多少个表，到最后也是需要对每个表进行单表访问的，所以MySQL规定EXPLAIN语句输出的每条记录都对应着某个单表的访问方法，该条记录的table列代表着该表的表名（有时不是真实的表名字，可能是简称）。

2. id

我们写的查询语句一般都以SELECT 关键字开头，比较简单的查询语句里只有一个SELECT 关键字，比如下边这个查询语句：

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 |    1 |   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 | 9895 |   100.00 | NULL                                  |
|  1 | SIMPLE      | s2    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | Using join buffer (Block Nested Loop) |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

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 | 9895 |   100.00 | Using where |
|  2 | SUBQUERY    | s2    | NULL       | index | idx_key1      | idx_key1 | 303     | NULL | 9895 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key2 FROM s2 WHERE common_field
    -> = 'a');
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+--------------------+------+----------+------------------------------------+
| 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               | 9895 |   100.00 | Using where                        |
|  1 | SIMPLE      | s2    | NULL       | ref  | idx_key2      | idx_key2 | 5       | atguigudb1.s1.key1 |    1 |    10.00 | Using index condition; Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+--------------------+------+----------+------------------------------------+
2 rows in set, 2 warnings (0.00 sec)

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 | 9895 |   100.00 | NULL            |
|  2 | UNION        | s2         | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |   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)

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 UNION ALL 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 | 9895 |   100.00 | NULL  |
|  2 | UNION       | s2    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行
在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
关注点：id号每个号码，表示一趟独立的查询, 一个sql的查询趟数越少越好

3. select_type

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 | 9895 |   100.00 | NULL                                  |
|  1 | SIMPLE      | s2    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | Using join buffer (Block Nested Loop) |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

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 | 9895 |   100.00 | NULL            |
|  2 | UNION        | s2         | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |   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)

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 | 9895 |   100.00 | Using where |
|  2 | SUBQUERY    | s2    | NULL       | index | idx_key1      | idx_key1 | 303     | NULL | 9895 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

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               | 9895 |   100.00 | Using where |
|  2 | DEPENDENT SUBQUERY | s2    | NULL       | ref  | idx_key2,idx_key1 | idx_key2 | 5       | atguigudb1.s1.key2 |    1 |    10.00 | Using where |
+----+--------------------+-------+------------+------+-------------------+----------+---------+--------------------+------+----------+-------------+
2 rows in set, 2 warnings (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2 WHERE key1 =
    -> 'a' UNION SELECT key1 FROM s1 WHERE key1 = 'b');
+----+--------------------+------------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type        | table      | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra                    |
+----+--------------------+------------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+--------------------------+
|  1 | PRIMARY            | s1         | NULL       | ALL  | NULL          | NULL     | NULL    | NULL  | 9895 |   100.00 | Using where              |
|  2 | DEPENDENT SUBQUERY | s2         | NULL       | ref  | idx_key1      | idx_key1 | 303     | const |    1 |   100.00 | Using where; Using index |
|  3 | DEPENDENT UNION    | s1         | NULL       | ref  | idx_key1      | idx_key1 | 303     | const |    1 |   100.00 | Using where; Using index |
| NULL | UNION RESULT       | <union2,3> | NULL       | ALL  | NULL          | NULL     | NULL    | NULL  | NULL |     NULL | Using temporary          |
+----+--------------------+------------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+--------------------------+
4 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

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 | 9895 |    33.33 | Using where |
|  2 | DERIVED     | s1         | NULL       | index | idx_key1      | idx_key1 | 303     | NULL | 9895 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

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               | 9895 |   100.00 | Using where |
|  1 | SIMPLE       | <subquery2> | NULL       | eq_ref | <auto_key>    | <auto_key> | 303     | atguigudb1.s1.key1 |    1 |   100.00 | NULL        |
|  2 | MATERIALIZED | s2          | NULL       | index  | idx_key1      | idx_key1   | 303     | NULL               | 9895 |   100.00 | Using index |
+----+--------------+-------------+------------+--------+---------------+------------+---------+--------------------+------+----------+-------------+
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

4.type ☆

完整的访问方法如下： system ， const ， eq_ref ， ref ， fulltext ， ref_or_null ，index_merge ， unique_subquery ， index_subquery ， range ， index ， ALL 。

system

mysql> CREATE TABLE t(i int) Engine=MyISAM;
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

mysql> INSERT INTO t VALUES(1);
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

然后我们看一下查询这个表的执行计划：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM t;
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type   | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | t     | NULL       | system | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

const

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE id = 10005;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | const | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

eq_ref

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             | 9895 |   100.00 | NULL  |
|  1 | SIMPLE      | s2    | NULL       | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | atguigudb1.s1.id |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+----------+-------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

从执行计划的结果中可以看出，MySQL打算将s2作为驱动表，s1作为被驱动表，重点关注s1的访问方法是eq_ref ，表明在访问s1表的时候可以通过主键的等值匹配来进行访问。

ref

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 |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

ref_or_null

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a' OR key1 IS NULL;
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ref_or_null | idx_key1      | idx_key1 | 303     | const |    2 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

index_merge

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a' OR key3 = 'a';
+----+-------------+-------+------------+-------------+-------------------+-------------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys     | key               | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                       |
+----+-------------+-------+------------+-------------+-------------------+-------------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | index_merge | idx_key1,idx_key3 | idx_key1,idx_key3 | 303,303 | NULL |    2 |   100.00 | Using union(idx_key1,idx_key3); Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------------+-------------------+-------------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

从执行计划的type 列的值是index_merge 就可以看出，MySQL 打算使用索引合并的方式来执行对s1 表的查询。

unique_subquery

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key2 IN (SELECT id FROM s2 where s1.key1 =
    -> s2.key1) 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 | 9895 |   100.00 | Using where |
|  2 | DEPENDENT SUBQUERY | s2    | NULL       | unique_subquery | PRIMARY,idx_key1 | PRIMARY | 4       | func |    1 |    10.00 | Using where |
+----+--------------------+-------+------------+-----------------+------------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
2 rows in set, 2 warnings (0.00 sec)

index_subquery

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE common_field IN (SELECT key3 FROM s2 where
    -> s1.key1 = s2.key1) 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               | 9895 |   100.00 | Using where |
|  2 | DEPENDENT SUBQUERY | s2    | NULL       | ref  | idx_key1,idx_key3 | idx_key1 | 303     | atguigudb1.s1.key1 |    1 |    10.00 | Using where |
+----+--------------------+-------+------------+------+-------------------+----------+---------+--------------------+------+----------+-------------+
2 rows in set, 2 warnings (0.00 sec)

range

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN ('a', 'b', 'c');
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| 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 |    3 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

range

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'a' AND key1 < 'b';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| 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 |  369 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

index

mysql> EXPLAIN SELECT key_part2 FROM s1 WHERE key_part3 = 'a';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key          | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | index | NULL          | idx_key_part | 909     | NULL | 9895 |    10.00 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

ALL

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 | 9895 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

结果值从最好到最坏依次是： system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge >unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL 其中比较重要的几个提取出来（见上图中的蓝色）。SQL 性能优化的目标：至少要达到 range 级别，要求是 ref 级别，最好是 consts级别。（阿里巴巴开发手册要求）

5.possible_keys和key

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z' AND key3 = 'a';
+----+-------------+-------+------------+------+-------------------+----------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys     | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+-------------------+----------+---------+-------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ref  | idx_key1,idx_key3 | idx_key3 | 303     | const |    1 |     5.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+-------------------+----------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

6.key_len ☆

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key2 = 10126;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | const | idx_key2      | idx_key2 | 5       | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

key_len的长度计算公式：

varchar(10)变长字段且允许NULL = 10 * ( character set：
utf8=3,gbk=2,latin1=1)+1(NULL)+2(变长字段)
varchar(10)变长字段且不允许NULL = 10 * ( character set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)+2(变长字段)
char(10)固定字段且允许NULL = 10 * ( character set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)+1(NULL)
char(10)固定字段且不允许NULL = 10 * ( character set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)

7. ref

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             | 9895 |   100.00 | NULL  |
|  1 | SIMPLE      | s2    | NULL       | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | atguigudb1.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 | 9895 |   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)

8. rows ☆

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 |  364 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

9. filtered

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 |  364 |    10.00 | Using index condition; Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

10.Extra ☆

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE 1 != 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 | Impossible WHERE |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE common_field = 'a';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |    10.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT MIN(key1) FROM s1 WHERE key1 = 'abcdefg';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------------------+
| 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 matching min/max row |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT key1 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 |    1 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 ORDER BY key1 LIMIT 10;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | index | NULL          | idx_key1 | 303     | NULL |   10 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT key1, COUNT(*) AS amount FROM s1 GROUP BY key1;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | index | idx_key1      | idx_key1 | 303     | NULL | 9895 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

EXPLAIN不考虑各种Cache
EXPLAIN不能显示MySQL在执行查询时所作的优化工作
EXPLAIN不会告诉你关于触发器、存储过程的信息或用户自定义函数对查询的影响情况
部分统计信息是估算的，并非精确值

7.EXPLAIN的进一步使用

JSON格式：在EXPLAIN单词和真正的查询语句中间加上FORMAT=JSON 。

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT ....

mysql> EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT s1.key1, s2.key1 FROM s1 LEFT JOIN s2 ON s1.key1 = s2.key1 WHERE s2.common_field is not null;
| {
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "12762.60"
    },
    "nested_loop": [
      {
        "table": {
          "table_name": "s2",
          "access_type": "ALL",
          "possible_keys": [
            "idx_key1"
          ],
          "rows_examined_per_scan": 9895,
          "rows_produced_per_join": 8905,
          "filtered": "90.00",
          "cost_info": {
            "read_cost": "294.90",
            "eval_cost": "1781.10",
            "prefix_cost": "2076.00",
            "data_read_per_join": "15M"
          },
          "used_columns": [
            "key1",
            "common_field"
          ],
          "attached_condition": "((`atguigudb1`.`s2`.`common_field` is not null) and (`atguigudb1`.`s2`.`key1` is not null))"
        }
      },
      {
        "table": {
          "table_name": "s1",
          "access_type": "ref",
          "possible_keys": [
            "idx_key1"
          ],
          "key": "idx_key1",
          "used_key_parts": [
            "key1"
          ],
          "key_length": "303",
          "ref": [
            "atguigudb1.s2.key1"
          ],
          "rows_examined_per_scan": 1,
          "rows_produced_per_join": 8905,
          "filtered": "100.00",
          "using_index": true,
          "cost_info": {
            "read_cost": "8905.50",
            "eval_cost": "1781.10",
            "prefix_cost": "12762.60",
            "data_read_per_join": "15M"
          },
          "used_columns": [
            "key1"
          ]
        }
      }
    ]
  }
} |

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

          "cost_info": {
            "read_cost": "294.90",
            "eval_cost": "1781.10",
            "prefix_cost": "2076.00",
            "data_read_per_join": "15M"
          },

read_cost 是由下边这两部分组成的：

IO 成本
检测rows × (1 - filter) 条记录的CPU 成本

小贴士： rows和filter都是我们前边介绍执行计划的输出列，在JSON格式的执行计划中，rows相当于rows_examined_per_scan，filtered名称不变。

eval_cost 是这样计算的：

检测 rows × filter 条记录的成本。

prefix_cost 就是单独查询s1 表的成本，也就是：read_cost + eval_cost
data_read_per_join 表示在此次查询中需要读取的数据量。

对于s2 表的"cost_info" 部分是这样的：

          "cost_info": {
            "read_cost": "8905.50",
            "eval_cost": "1781.10",
            "prefix_cost": "12762.60",
            "data_read_per_join": "15M"
          },

由于s2 表是被驱动表，所以可能被读取多次，这里的read_cost 和eval_cost 是访问多次s2 表后累加起来的值，大家主要关注里边儿的prefix_cost 的值代表的是整个连接查询预计的成本，也就是单次查询s1 表和多次查询s2 表后的成本的和，也就是：

8905.50+1781.1+2076=12762.6

8. MySQL监控分析视图-sys schema

主机相关：以host_summary开头，主要汇总了IO延迟的信息。
Innodb相关：以innodb开头，汇总了innodb buffer信息和事务等待innodb锁的信息。
I/o相关：以io开头，汇总了等待I/O、I/O使用量情况。
内存使用情况：以memory开头，从主机、线程、事件等角度展示内存的使用情况
连接与会话信息：processlist和session相关视图，总结了会话相关信息。
表相关：以schema_table开头的视图，展示了表的统计信息。
索引信息：统计了索引的使用情况，包含冗余索引和未使用的索引情况。
语句相关：以statement开头，包含执行全表扫描、使用临时表、排序等的语句信息。
用户相关：以user开头的视图，统计了用户使用的文件I/O、执行语句统计信息。
等待事件相关信息：以wait开头，展示等待事件的延迟情况。

8.1Sys schema视图使用场景

索引情况

#1. 查询冗余索引
select * from sys.schema_redundant_indexes;
#2. 查询未使用过的索引
select * from sys.schema_unused_indexes;
#3. 查询索引的使用情况
select index_name,rows_selected,rows_inserted,rows_updated,rows_deleted
from sys.schema_index_statistics where table_schema='dbname' ;

表相关

# 1. 查询表的访问量
select table_schema,table_name,sum(io_read_requests+io_write_requests) as io from
sys.schema_table_statistics group by table_schema,table_name order by io desc;
# 2. 查询占用bufferpool较多的表
select object_schema,object_name,allocated,data
from sys.innodb_buffer_stats_by_table order by allocated limit 10;
# 3. 查看表的全表扫描情况
select * from sys.statements_with_full_table_scans where db='dbname';

语句相关

#1. 监控SQL执行的频率
select db,exec_count,query from sys.statement_analysis
order by exec_count desc;
#2. 监控使用了排序的SQL
select db,exec_count,first_seen,last_seen,query
from sys.statements_with_sorting limit 1;
#3. 监控使用了临时表或者磁盘临时表的SQL
select db,exec_count,tmp_tables,tmp_disk_tables,query
from sys.statement_analysis where tmp_tables>0 or tmp_disk_tables >0
order by (tmp_tables+tmp_disk_tables) desc;

IO相关

#1. 查看消耗磁盘IO的文件
select file,avg_read,avg_write,avg_read+avg_write as avg_io
from sys.io_global_by_file_by_bytes order by avg_read limit 10;

Innodb 相关

#1. 行锁阻塞情况
select * from sys.innodb_lock_waits;

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想家爆米花机
也许不同于大家对家乡的思念，我对家乡甚至是疯狂的不舍。还未踏出车站就感觉到幸福，我享受这里的夕阳、这里的浓烈柴火味、这里每一口家常菜。我是宅女，我贪恋家的安逸。刚刚踏出大学校门，初出茅庐，无法适应每年只能国庆和春节回家。我焦虑、失眠、无端发脾气，是无法适应工作的节奏，是无法接受我将一步步离开家乡的事实。我不想承认自己胸无大志，选择再次踏上征程。图片发自App
element实现动态路由+面包屑软件技术NINI vue案例 vue.js 前端
el-breadcrumb是ElementUI组件库中的一个面包屑导航组件，它用于显示当前页面的路径，帮助用户快速理解和导航到应用的各个部分。在Vue.js项目中，如果你已经安装了ElementUI，就可以很方便地使用el-breadcrumb组件。以下是一个基本的使用示例：安装ElementUI（如果你还没有安装的话）:你可以通过npm或yarn来安装ElementUI。bash复制代码npmi
2021年12月19日，春蕾教育集团团建活动感受——黄晓丹黄错错加油
感受:1.从陌生到熟悉的过程。游戏环节让我们在轻松的氛围中得到了锻炼，也增长了不少知识。2.游戏过程中，我们贡献的是个人力量，展现的是团队的力量。它磨合的往往不止是工作的熟悉，更是观念上契合度的贴近。3.这和工作是一样的道理。在各自的岗位上，每个人摆正自己的位置、各司其职充分发挥才能，并团结一致劲往一处使，才能实现最大的成功。新知:1.团队精神需要不断地创新。过去，人们把创新看作是冒风险，现在人们
Cell Insight | 单细胞测序技术又一新发现，可用于HIV-1和Mtb共感染个体诊断尐尐呅
结核病是艾滋病合并其他疾病中导致患者死亡的主要原因。其中结核病由结核分枝杆菌（Mycobacteriumtuberculosis,Mtb）感染引起，获得性免疫缺陷综合症（艾滋病）由人免疫缺陷病毒（Humanimmunodeficiencyvirustype1,HIV-1）感染引起。国家感染性疾病临床医学研究中心/深圳市第三人民医院张国良团队携手深圳华大生命科学研究院吴靓团队，共同研究得出单细胞测序
c++ 的iostream 和 c++的stdio的区别和联系黄卷青灯77 c++算法开发语言 iostream stdio
在C++中，iostream和C语言的stdio.h都是用于处理输入输出的库，但它们在设计、用法和功能上有许多不同。以下是两者的区别和联系：区别1.编程风格iostream（C++风格）：C++标准库中的输入输出流类库，支持面向对象的输入输出操作。典型用法是cin（输入）和cout（输出），使用>操作符来处理数据。更加类型安全，支持用户自定义类型的输入输出。#includeintmain(){in
爬山后遗症璃绛
爬山，攀登，一步一步走向制高点，是一种挑战。成功抵达是一种无法言语的快乐，在山顶吹吹风，看看风景，这是从未有过的体验。然而，爬山一时爽，下山腿打颤，颠簸的路，一路向下走，腿部力量不够，走起来抖到不行，停不下来了！第二天必定腿疼，浑身酸痛，坐立难安！
《策划经理回忆录之二》路基雅虎
话说三年变六年，飘了，飘了……眨眼，2013年5月，老吴回到了他的家乡——油城从新开启他的工作幻想症生涯。很庆幸，这是一家很有追求，同时敢于尝试的，且实力不容低调的新星房企——金源置业(前身泰源置业)更值得庆幸的是第一个盘就是油城十路的标杆之一:金源盛世。2013年5月，到2015年11月，两年的陪伴，迎来了一场大爆发。2000个筹，5万/筹，直接回笼1个亿！！！这……让我开始认真审视这座看似五线
Long类型前后端数据不一致 igotyback 前端
响应给前端的数据浏览器控制台中response中看到的Long类型的数据是正常的到前端数据不一致前后端数据类型不匹配是一个常见问题，尤其是当后端使用Java的Long类型（64位）与前端JavaScript的Number类型（最大安全整数为2^53-1，即16位）进行数据交互时，很容易出现精度丢失的问题。这是因为JavaScript中的Number类型无法安全地表示超过16位的整数。为了解决这个问
LocalDateTime 转 String igotyback java 开发语言
importjava.time.LocalDateTime;importjava.time.format.DateTimeFormatter;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){//获取当前时间LocalDateTimenow=LocalDateTime.now();//定义日期格式化器DateTimeFormatterformat
mysql禁用远程登录 igotyback mysql
去mysql库中的user表里，将host都改成localhost之后刷新权限FLUSHPRIVILEGES;
Linux下QT开发的动态库界面弹出操作（SDL2） 13jjyao QT类 qt 开发语言 sdl2 linux
需求：操作系统为linux，开发框架为qt，做成需带界面的qt动态库，调用方为java等非qt程序难点：调用方为java等非qt程序，也就是说调用方肯定不带QApplication::exec()，缺少了这个，QTimer等事件和QT创建的窗口将不能弹出(包括opencv也是不能弹出)；这与qt调用本身qt库是有本质的区别的思路：1.调用方缺QApplication::exec()，那么我们在接口
30天风格练习-DAY2 黄希夷
Day2（重义）在一个周日/一周的最后一天，我来到位于市中心/市区繁华地带的一家购物中心/商场，中心内人很多/熙熙攘攘。我注意到/看见一个独行/孤身一人的年轻女孩/，留着一头引人注目/长过腰际的头发，上身穿一件暗红色/比正红色更深的衣服/穿在身体上的东西。走下扶梯的时候，她摔倒了/跌向地面，在她正要站起来/让身体离开地面的时候，过长/超过一般人长度的头发被支撑身体/躯干的手掌压/按在下面，她赶紧用
高级编程--XML+socket练习题 masa010 java 开发语言
1.北京华北2114.8万人上海华东2,500万人广州华南1292.68万人成都华西1417万人（1）使用dom4j将信息存入xml中（2）读取信息，并打印控制台（3）添加一个city节点与子节点（4）使用socketTCP协议编写服务端与客户端，客户端输入城市ID，服务器响应相应城市信息（5）使用socketTCP协议编写服务端与客户端，客户端要求用户输入city对象，服务端接收并使用dom4j
开心蒋泳频
从无比抗拒来上课到接受，感动，收获～看着波哥成长，晶晶幸福笑容满面。感觉自己做的事情很有意义，很开心！还有3个感召目标就是还有三个有缘人，哈哈。明天感召去明日计划：8：30-11：00小公益11：00-21点上班，感召图片发自App图片发自App图片发自App
每日一题——第八十四题互联网打工人no1 C语言程序设计每日一练 c语言
题目：编写函数1、输入10个职工的姓名和职工号2、按照职工由大到小顺序排列，姓名顺序也随之调整3、要求输入一个职工号，用折半查找法找出该职工的姓名#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include#include#defineMAX_EMPLOYEES10typedefstruct{intid;charname[50];}Empolyee;voidinputEmploye
每日一题——第八十二题互联网打工人no1 C语言程序设计每日一练 c语言
题目：将一个控制台输入的字符串中的所有元音字母复制到另一字符串中#include#include#include#include#defineMAX_INPUT1024boolisVowel(charp);intmain(){charinput[MAX_INPUT];charoutput[MAX_INPUT];printf("请输入一串字符串：\n");fgets(input,sizeof(inp
WPF中的ComboBox控件几种数据绑定的方式互联网打工人no1 wpf c#
一、用字典给ItemsSource赋值（此绑定用的地方很多，建议熟练掌握）在XMAL中：在CS文件中privatevoidBindData(){DictionarydicItem=newDictionary();dicItem.add(1,"北京");dicItem.add(2,"上海");dicItem.add(3,"广州");cmb_list.ItemsSource=dicItem;cmb_l
第四天旅游线路预览——从换乘中心到喀纳斯湖陟彼高冈yu 基于Google earth studio 的旅游规划和预览旅游
第四天：从贾登峪到喀纳斯风景区入口，晚上住宿贾登峪；换乘中心有4路车，喀纳斯①号车，去喀纳斯湖，路程时长约5分钟；将上面的的行程安排进行动态展示，具体步骤见”Googleearthstudio进行动态轨迹显示制作过程“、“Googleearthstudio入门教程”和“Googleearthstudio进阶教程“相关内容，得到行程如下所示：Day4-2-480p
Python教程：一文了解使用Python处理XPath 旦莫 Python进阶 python 开发语言
目录1.环境准备1.1安装lxml1.2验证安装2.XPath基础2.1什么是XPath？2.2XPath语法2.3示例XML文档3.使用lxml解析XML3.1解析XML文档3.2查看解析结果4.XPath查询4.1基本路径查询4.2使用属性查询4.3查询多个节点5.XPath的高级用法5.1使用逻辑运算符5.2使用函数6.实战案例6.1从网页抓取数据6.1.1安装Requests库6.1.2代
Google earth studio 简介陟彼高冈yu 旅游
GoogleEarthStudio是一个基于Web的动画工具，专为创作使用GoogleEarth数据的动画和视频而设计。它利用了GoogleEarth强大的三维地图和卫星影像数据库，使用户能够轻松地创建逼真的地球动画、航拍视频和动态地图可视化。网址为https://www.google.com/earth/studio/。GoogleEarthStudio是一个基于Web的动画工具，专为创作使用G
从鸡肉高汤到记忆的魔法再到有效提示的艺术步子哥人工智能
还记得小时候那些天马行空的白日梦吗？也许只要按下键盘上的某个神奇组合，电脑就会发出滴滴的声响，一个隐藏的世界突然在你眼前展开，让你获得超凡的能力，摆脱平凡的生活。这听起来像是玩过太多电子游戏的幻想，但实际上，间隔重复系统给人的感觉惊人地相似。在最佳状态下，这些系统就像魔法一样神奇。本文将以一个看似平凡的鸡肉高汤食谱为例，深入浅出地探讨如何编写有效的间隔重复提示，让你像掌握烹饪技巧一样轻松地掌握记忆
谁家酒器最绝唱，藏在酒厂人未知？景阳冈酒厂先秦藏品大揭秘李虓酒评论
文/王赛时中国的酒器酒具历史久远，举世闻名。从北京的故宫博物院、中国国家博物馆，到世界各国的大型博物馆，都以能够收藏中国古代酒具而夸耀。但很少有人知道，在山东阳谷景阳冈酒厂，默默地收藏了两千件中国酒器。这些酒器，就封藏在景阳冈的酒道馆里。其中有一些青铜酒器，一睡就是三、四千年，堪称无声国宝，堪作无字史书！今天，我将引领诸位首先窥视一下景阳冈酒道馆的9件先秦藏品，你自己来说震撼不震撼。提示：这只是景
下载github patch到本地小米人er 我的博客 git patch
以下是几种从GitHub上下载以.patch结尾的补丁文件的方法：通过浏览器直接下载打开包含该.patch文件的GitHub仓库。在仓库的文件列表中找到对应的.patch文件。点击该文件，浏览器会显示文件的内容，在页面的右上角通常会有一个“Raw”按钮，点击它可以获取原始文件内容。然后在浏览器中使用快捷键（如Ctrl+S或者Command+S）将原始文件保存到本地，选择保存的文件名并确保后缀为.p
关于提高复杂业务逻辑代码可读性的思考编程经验分享开发经验 java 数据库开发语言
目录前言需求场景常规写法拆分方法领域对象总结前言实际工作中大部分时间都是在写业务逻辑，一般都是三层架构，表示层（Controller）接收客户端请求，并对入参做检验，业务逻辑层（Service）负责处理业务逻辑，一般开发都是在这一层中写具体的业务逻辑。数据访问层（Dao）是直接和数据库交互的，用于查数据给业务逻辑层，或者是将业务逻辑层处理后的数据写入数据库。简单的增删改查接口不用多说，基本上写好一
18-115 一切思考不能有效转化为行动，都TM是扯淡！成长时间线
7月25号写了一篇关于为什么会断更如此严重的反思，然而，之后日更仅仅维持了一周，又出现了这次更严重的现象。从8月2号到昨天8月6号，5天！又是5天没有更文！虽然这次断更时间和上次一样，那为什么说这次更严重？因为上次之后就分析了问题的原因，以及应该如何解决，按理说应该会好转，然而，没过几天严重断更的现象再次出现，想想，经过反思，问题依然没有解决与改变，这让我有些担忧。到底是哪里出了问题，难道我就真的
山东大学小树林支教调研团青青仓木队——翟晓楠山东大学青青仓木队
过了半年，又一次启程，又一次回到支教的初心之地。比起上一次的试探与不安，我更多了一丝稳重与熟练。心境、处境也都随着半个学期的过去而变得不同，半个学期中，身体上的，心理上的，太多的逆境让我变得步履维艰，曲曲折折，弯弯绕绕，我仿佛打不起精神，没有胃口，没有动力。感觉走的不顺畅的时候，支教这个旅程，给了我力量。自告奋勇承担起队长这一职务的我，从组织时的复杂和困难的经历，协调各种问题，从无到有，和校长和队
《中华小厨师》单行VS爱藏：姜是老的辣，书是新的好 cicoky
《汉书·郦食其传》有曰：“王者以民为天，而民以食为天。”自古以来，吃饱饭是每一个人的基本要求，而吃好饭却是每一个人的最终追求。于是，厨师这一职业孕育而生，其渊源之久，甚至可追溯到4000年前的奴隶时代。职业本身无贵贱，但职业能力却有高低之分。所以一家餐馆生意好不好，厨师的水平决定一切，而站在所有厨师顶端的就被称之为“特级厨师”。今天要说的就是一个关于“特级厨师刘昴星”的故事。连载历程1995年第4
SQL Server_查询某一数据库中的所有表的内容 qq_42772833 SQL Server 数据库 sqlserver
1.查看所有表的表名要列出CrabFarmDB数据库中的所有表（名），可以使用以下SQL语句：USECrabFarmDB;--切换到目标数据库GOSELECTTABLE_NAMEFROMINFORMATION_SCHEMA.TABLESWHERETABLE_TYPE='BASETABLE';对这段SQL脚本的解释：SELECTTABLE_NAME：这个语句的作用是从查询结果中选择TABLE_NAM
DIV+CSS+JavaScript技术制作网页（旅游主题网页设计与制作）云南大理 STU学生网页设计网页设计期末网页作业 html静态网页 html5期末大作业网页设计 web大作业
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LeetCode[位运算] - #137 Single Number II Cwind java Algorithm LeetCode 题解位运算
原题链接：#137 Single Number II 要求：给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现三次。找出这个元素注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间难度：中等分析：与#136类似，都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，即某一
《JavaScript语言精粹》笔记 aijuans JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值（true/false）、null和undefined值，其它值都是对象。 1、JavaScript只有一个数字类型，它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数，所以1和1.0的值相同。 2、NaN是一个数值，表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值，包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
你应该更新的Java知识之常用程序库 Kai_Ge java
在很多人眼中，Java 已经是一门垂垂老矣的语言，但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java，云游于其它世界，或是每日只在遗留代码中挣扎，或许是时候抬起头，看看老 Java 中的新东西。 Guava Guava[gwɑ:və]，一句话，只要你做Java项目，就应该用Guava（Github）。 guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库，在我看来，它甚至应该
HttpClient 120153216 httpclient
/** * 可以传对象的请求转发，对象已流形式放入HTTP中 */ public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url) { Object object = null; HttpClient hc = new HttpClient(); String fullURL
Django model字段类型清单 2002wmj django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作，本文为模型中一般常用的类型的清单，便于查询和使用： AutoField：一个自动递增的整型字段，添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段；如果你不指定主键的话，系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField：布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL 357029540 SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句 SELECT TOP 10 total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle, execution_count, (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
Myeclipse项目无法部署，Undefined exploded archive location 7454103 eclipse MyEclipse
做个备忘！错误信息为： Undefined exploded archive location 原因：在工程转移过程中，导致工程的配置文件出错；解决方法：
GMT时间格式转换 adminjun GMT 时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了，我想大家应该都会那种低级的转换问题吧，现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式，这种格式的转换方法网上还不是很多，所以有必要总结一下，也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。 1、可以使用 SimpleDateFormat SimpleDateFormat EEE-三位星期 d-天 MMM-月 yyyy-四位年
Oracle数据库新装连接串问题 aijuans oracle数据库
割接新装了数据库，客户端登陆无问题，apache/cgi-bin程序有问题，sqlnet.log日志如下： Fatal NI connect error 12170. VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
回顾java数组复制 ayaoxinchao java 数组
在写这篇文章之前，也看了一些别人写的，基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾，算是作为学习笔记，供以后自己翻阅。首先，简单想一下这个问题：为什么要复制数组？我的个人理解：在我们在利用一个数组时，在每一次使用，我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制，以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式：①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
java web会话监听并使用spring注入 bewithme Java Web
在java web应用中，当你想在建立会话或移除会话时，让系统做某些事情，比如说，统计在线用户，每当有用户登录时，或退出时，那么可以用下面这个监听器来监听。 import java.util.ArrayList; import java.ut
NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
一 .Redis常用命令 Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作，这些命令可以在Linux终端使用。 a.键值相关命令 b.服务器相关命令 1.键值相关命令 &
java枚举序列化问题 bingyingao java 枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题: 1.加一个枚举值新机器代码读分布式缓存中老对象，没有问题，不会抛异常。老机器代码读分布式缓存中新对像，反序列化会中断，所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象，或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。 2.删一个枚举值新机器代码读分布式缓存中老对象，反序列
【Spark七十八】Spark Kyro序列化 bit1129 spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件，以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候，Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制，通常情况下，这种序列化机制是很低效的，Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制，序列化的速度比java更快，但是使用Kyro时要注意，Kyro目前还是有些bug。 Spark
Hybridizing OO and Functional Design bookjovi erlang haskell
推荐博文： Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design 文章中把OO和FP讲的深入透彻，里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言，此点本人极为同意，smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言，smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱，
Java-Collections Framework学习与总结-HashMap BrokenDreams Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构，根据一个关键字，找到所需的信息。这个过程有点像查字典，拿到一个key，去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类)，基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口，更好的描述的这种数据结构。 &nb
读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /** * 业务逻辑：项目经理只能处理500以下的费用申请，部门经理是1000，总经理不设限。简单起见，只同意“Tom”的申请 * bylijinnan */ abstract class Handler { /*
Android中启动外部程序 cherishLC android
1、启动外部程序引用自： http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374 //方法一 Intent intent=new Intent(); //包名包名+类名（全路径） intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
summary_keep_rate coollyj SUM
BEGIN /*DECLARE minDate varchar(20) ; DECLARE maxDate varchar(20) ;*/ DECLARE stkDate varchar(20) ; DECLARE done int default -1; /* 游标中注册服务器地址 */ DE
hadoop hdfs 添加数据目录出错 daizj hadoop hdfs 扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了，故准备修改配置文件增加数据目录，以便扩容，但由于疏忽，把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录，但未创建实际目录，重启datanode服务时，报如下错误： 2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
grep 目录级联查找 dongwei_6688 grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时，如果给定的目标搜索路径是当前目录，那么它默认只搜索当前目录下的文件，而不会搜索其下面子目录中的文件内容，如果想级联搜索下级目录，需要使用一个“-r”参数： grep -n -r "GET" . 上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
yii 修改模块使用的布局文件 dcj3sjt126com yii layouts
方法一：yii模块默认使用系统当前的主题布局文件，如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件；如果未配置主题，那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件，总之默认不是使用自身目录 pr
设计模式之单例模式 come_for_dream 设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来，这个店估计不会来电话了，安静下来写写博客也不错，没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距，基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了，陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。 *********************************
8、数组豆豆咖啡二维数组数组一维数组
一、概念数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。二、好处可以自动给数组中的元素从0开始编号，方便操作这些元素三、格式 //一维数组 1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数] int[] arr =
Decode Ways hcx2013 decode
A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping: 'A' -> 1 'B' -> 2 ... 'Z' -> 26 Given an encoded message containing digits, det
Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理 jinnianshilongnian spring 4.1
目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
squid3(高命中率)缓存服务器配置 liyonghui160com
系统:centos 5.x 需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz 1.下载squid wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践 pda158 java
1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法，而非未知对象。　　总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的，调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的，这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针，这种调用可能导致一个空指针异常 Object unk
如何在Swift语言中创建http请求 shoothao http swift
概述：本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。如果你对Objective-C比较了解的话，对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了，而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是，对才接触到这个崭新平台的初学者来说，他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求？”。在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
Spring事务的传播方式 uule spring事务
传播方式：新建事务 required required_new - 挂起当前非事务方式运行 supports &nbs