- JOIN顺序优化:小表驱动大表的执行原则
数据狐(DataFox)
2025年爬虫实战项目sql性能优化数据库
在数据库查询优化中,特别是在使用SQL语句进行数据查询时,遵循“小表驱动大表”的原则是一种常见且有效的策略。这个原则的核心思想是首先处理小表,然后再与大表进行连接操作,这样可以显著提高查询的效率。下面详细解释这一原则及其背后的原因:为什么“小表驱动大表”有效?减少数据扫描量:当数据库系统执行JOIN操作时,如果先处理小表,那么只需要扫描小表中的每一行与大表中的行进行匹配。这样可以大幅度减少需要扫描
- 分区表设计:历史数据归档与查询加速
以下从核心原理、归档设计与查询优化三个维度系统阐述分区表技术,结合主流数据库实践提供可落地方案:一、分区表核心原理与价值物理存储与逻辑分离分区策略:通过分区键(如时间戳、ID范围)将单表数据划分为多个物理子表(分区),逻辑上仍视为整体表。双重优化机制:集群级:通过DISTRIBUTEBY分布数据到不同节点,实现负载均衡;节点级:通过PARTITIONBY在节点内细分数据,减
- [精选] 2025最新MySQL和PostgreSQL区别、迁移、安全、适用场景全解析
猫头虎
数据库技术专区#MySQL专栏#PostgreSQL专栏mysqlpostgresql安全运维云原生数据库容器
[精选]2025最新MySQL和PostgreSQL区别、迁移、安全、适用场景全解析在当前的数据库技术领域,MySQL和PostgreSQL作为两大主流数据库,拥有各自独特的优势和应用场景。随着技术的不断演进,特别是2025年的最新动态和趋势,两者在功能、迁移、性能、安全性等方面都有了一定的变化和优化。因此,本文将通过详细的对比和分析,帮助初学者更好地理解这两种数据库,帮助你做出选择,或者顺利进行
- Redis缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩(定义、产生原因、解决方案--代码示例)
卜锦元
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前言Redis缓存作为高性能的数据访问层,在实际开发中经常面临三大经典问题:缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩。本文将从它们各自的定义、产生的原因、实际开发过程中的解决方案出发,为大家详细描述相关的信息,并附有相关的go代码示例(嗯…最近go写的比较多,大家也可以用其它语言带入,原理都是一样的)一、缓存穿透(CachePenetration)❓是什么?客户端频繁请求数据库中根本不存在的Key,缓存不命中
- 深入理解Redis-数据清除策略&数据持久化策略&缓存策略-面试篇
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文章目录数据删除过期删除定时过期惰性过期定期清除内存淘汰数据持久化AOF日志RDB快照混合持久化可能的问题缓存缓存雪崩(大堆的雪下榻)缓存穿透(穿针)缓存击穿(打洞)缓存预热缓存更新数据删除过期删除什么是过期删除?Redis是Key-Value数据库,我们可以设置Key的过期时间。过期策略就是指当Redis中的缓存过期了,Redis如何处理。定时过期定时过期是指为每个设置了过期时间的key都需要设
- Web 服务器架构选择深度解析
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在Web服务与API设计中,服务器架构的选择直接决定系统的可扩展性、维护成本与性能上限。本文从架构演进脉络出发,系统解析单体架构、微服务、服务网格、Serverless等主流架构的核心特性、适用场景及Java技术栈实现。一、架构演进与核心分类1.1架构演进脉络1.2核心架构对比表架构类型核心特点典型技术栈(Java)部署复杂度扩展性单体架构所有功能模块打包为单一应用,共享数据库SpringBoot
- 为什么YashanDB数据库是大数据处理的理想选择?
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在当今大数据时代,如何高效管理和处理海量数据成为了许多企业的首要挑战。针对这一问题,选择合适的数据库系统至关重要。尤其是在大数据场景中,诸如数据存储、数据访问效率和并发控制等技术要求提高,给数据库的选择带来了更高的标准。YashanDB作为一款高性能数据库,以其独特的架构设计与一系列优秀的功能,成为大数据处理的理想选择。高度可扩展的部署架构YashanDB支持多种部署形态,包括单机部署、分布式集群
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在中小企业的运营中,有效的数据管理和访问是确保业务顺利进行的关键。然而,许多企业在选择合适的数据库时,面临着如何在性能与成本之间取得平衡的挑战。选择一个高效、经济的数据库系统至关重要,这不仅关系到数据的存储和查询效率,还影响到企业长远的经营成本与风险应对能力。YashanDB作为一款新兴的开源数据库,无疑是中小企业在寻找强大功能与高性价比解决方案时的理想选择。数据库体系架构与部署选项YashanD
- 什么是YashanDB?深入解析企业级数据库解决方案
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在现代企业数据管理中,数据库技术面临着多个挑战,包括性能瓶颈、数据一致性以及高可用性等问题。随着数据量的激增和应用需求的多样化,传统数据库架构逐渐显示出其局限性。在此背景下,YashanDB作为一种新兴的企业级数据库解决方案,凭借其独特的架构和高效的数据处理能力受到越来越多企业的青睐。本文将深入探讨YashanDB的核心技术及其在企业级应用场景中所带来的优势,帮助开发人员及数据库管理员更好地理解这
- YashanDB的事务处理特性
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在数据库技术领域,事务处理是保障数据完整性和一致性的重要机制。尤其在高并发环境下,如何有效管理多个事务对数据的访问和修改,是许多数据库系统面临的挑战。在此背景下,YashanDB作为一款具备高性能、高可用性特性的数据库,提供了先进的事务处理特性来应对这一挑战。本文旨在深入探讨YashanDB的事务处理特性,帮助读者理解其设计原理和优势。事务ACID特性YashanDB的事务遵循ACID原则,这四个
- 企业在选择YashanDB数据库时应关注哪些关键指标?
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随着企业数据量的迅速增长与数据复杂性的增加,选择合适的数据库系统变得愈发重要。在众多数据库管理系统中,YashanDB凭借其高性能、高可用性及丰富的功能特性吸引了诸多企业的关注。然而,在做出选择之前,企业需关注多个关键指标,以确保其选择能够满足未来的业务需求并提供最佳的投资回报。以下将详细探讨企业在选择YashanDB数据库时应关注的核心指标。性能指标性能是数据库系统的核心考量之一,尤其是对于处理
- 企业如何有效评估YashanDB的实施效果
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随着数据不断增长和业务需求的变化,企业在数据库系统的选择和实施上面临诸多挑战,例如性能瓶颈、数据一致性等问题。YashanDB作为一种新兴的数据库技术,具备高性能、高可用性与可扩展性,吸引了许多企业的关注。然而,如何评估其实施效果,以及是否真正能推动企业业务发展,是IT决策者亟需解决的问题。本文将围绕YashanDB的实施效果评估方法展开探讨,帮助技术人员和企业管理者从技术角度深入理解这一过程及其
- 企业为什么选择YashanDB数据库?七大核心优势解析
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在快速发展的信息化时代,企业在选择数据库时面临许多挑战,包括性能瓶颈、数据一致性、可扩展性和高可用性等。随着数据量的不断增长,传统数据库难以满足日益增长的需求,企业需要一种更为高效、稳定的解决方案。YashanDB数据库凭借其独特的体系架构和丰富的功能逐渐崭露头角,成为企业数据存储和管理的优选平台。本文旨在深入剖析YashanDB的七大核心优势,帮助读者更好地理解其价值。高性能YashanDB采用
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在当今数据驱动的商业环境中,企业面临着多种数据库技术选择,如何满足对性能、可用性和扩展性的高要求成为了一项重要挑战。尤其是在高并发、高可用性和性能优化等方面,企业必须在数种数据库部署策略中做出明智选择。YashanDB作为一款高性能数据库,提供了多种部署选项,如单机部署、分布式集群部署和共享集群部署。本文将深入分析这些部署策略的技术原理及其适用场景,帮助企业根据自身需求选择最合适的YashanDB
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在现代多变的商业环境中,企业面临着信息处理能力的诸多挑战,如系统崩溃、数据丢失等。为应对这些挑战,提升数据库系统的稳定性显得尤为重要。YashanDB作为一款先进的分布式数据库,凭借其独特的架构和技术特性,能够为企业提供更为可靠的系统稳定性保障。本文将深入分析YashanDB提升系统稳定性的核心技术点及其优势。核心技术点高可用性架构YashanDB支持多种部署模式,如单机主备部署、分布式集群部署以
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在当今数据驱动的经济环境中,企业面临着如何有效优化数据管理以提升业务竞争力的挑战。尤其是数据库技术的应用能力,往往会直接影响到数据处理效率和决策支持的速度。因此,企业需要寻找有效的战略,比如"如何优化查询速度?"来实现数据资产的最大化。从而提升组织的决策质量及用户体验,有效推动业务创新。YashanDB体系架构与核心技术优势YashanDB作为一款现代化的数据库管理系统,其体系架构灵活多样,支持单
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随着大数据时代的到来,企业面临的一个核心技术问题是如何有效、快速地进行数据分析以指导决策。一个重要的性能瓶颈在于数据库的查询速度和存储结构的设计。尤其在处理海量数据时,如何在保证数据查询性能的同时确保数据的准确性和完整性,这问题显得尤为重要。YashanDB作为一个高性能的数据库系统,通过其独特的体系架构和强大的数据存储及访问机制,为企业构建高效的数据分析系统提供了可靠的技术支持。YashanDB
- YashanDB数据库安装流程和配置指南
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在现代数据库技术中,企业面临着诸多挑战,包括性能瓶颈、数据一致性问题、数据安全性等。YashanDB作为一款新兴数据库,凭借其高性能、高可用性和灵活的配置选项,为企业提供了可靠的数据管理解决方案。本文旨在深入探讨YashanDB数据库的安装流程和配置指南,帮助用户快速上手并有效配置数据库环境。YashanDB数据库安装流程准备环境在安装YashanDB之前,需要提前准备好环境。具体包括:确保操作系
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在现代数据库系统中,数据的高效查询是一个普遍面临的挑战。查询速度过慢直接影响了应用程序性能和用户体验。尤其在数据量激增的情况下,未能及时优化查询策略,将导致系统性能逐渐下降。索引机制作为关系型数据库查询优化的基石,显著提升了数据检索速度、减少了I/O开销。本文将深入探讨YashanDB的索引机制,帮助用户更好地理解和利用这一关键技术以提升数据查询效率。YashanDB的索引机制概述YashanDB
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在工业场景中,我们经常会遇到这样的需求:设备数据上来之后,既要能存、能查,还希望能实时触发告警、控制现场设备。但如果从头写程序、配接口,成本不低、周期也长。这时候,一款能低代码快速串起“采集-存储-分析-控制”全流程的工具,往往能省下不少力气。现在,时序数据库TDengine与Node-RED正式打通,二者结合可为工业IoT打造一套真正“开箱即用”的全栈式解决方案。从毫秒级数据写入,到实时查询,再
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- 自动上报数据报表方案和实施避坑指南
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一、方案设计系统架构设计采用分层架构:数据采集层→数据处理层→报表生成层→分发展示层(参考数据采集流程&系统架构设计)核心模块组成自动化采集模块(API/数据库/文件接口)智能清洗转换模块(数据治理规则引擎)可视化报表生成模块(模板引擎+动态计算)定时调度与监控模块(任务队列+异常预警)二、实施阶段1:需求分析与规划业务需求确认确定报表类型(日报/周报/月报)识别关键指标(销售额、库存周转率等)明
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问题说明 前几天有用户反馈在他电脑上运行我们开发的程序报错,错误信息为“odbc连接失败,SQLSTATE=IM003,由于系统错误193:指定的驱动无法加载odbcjt32.dll”。通过电话联系用户,询问用户是在做什么操作时出现的错误,最终分析发现出错的时机是程序连接本地access数据库的时候。用户电脑是64位的Win7系统,我们的系统是C#编写的x86格式的可执行程序。处理过程 通过在
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1.Django和Tornado的关系Django是一个高级PythonWeb框架,它鼓励快速开发和干净、实用的设计。Django遵循MVC(模型-视图-控制器)设计模式的一个变种,称为MTV(模型-模板-视图)。Django框架提供了大量的“开箱即用”功能,包括:ORM(对象关系映射),让数据库操作变得简单。丰富的模板系统,用于快速生成动态网页。强大的表单系统,简化用户输入和验证过程。认证系统、
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2301_79760424
每日学习记录学习
前言自从得了精神病,整个人精神多了!日程今天也早起了,美中不足的是昨天没怎么睡。本来很气很暴躁的,学了一会释怀了,反正这种状态也不是不能学,多来几天就习惯了。--------7.2--------偷懒了,这两天几乎就没干什么事情学习内容省流:redis入门HttpClient微信小程序缓存机制1.redis入门基于内存储存的数据库redis.net.cn0)安装window版本:Releases·
- 易语言 数据分析小实例:数人头。用到:易数据库
好开心啊没烦恼
易语言数据分析数据库数据挖掘开发语言
目录(不如Python方便,已弃用易语言,但以“易语言”为工具的朋友可作参考。已测试通过。)------0需求1直接操作Excel表2易语言实现2.1导库2.2处理小插曲3欢迎纠错4论文写作/Python学习智能体------以下关于Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode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
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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;
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- 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
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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
eclipseMyEclipse
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
erlanghaskell
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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
hadoophdfs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
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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:
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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
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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
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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。
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在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
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required
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