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Mysql——explain详细解读

mysql> explain select * from t_order;
+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+
| 1 | SIMPLE | t_order | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100453 | |
+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+
1 row in set (0.03 sec)

加上extended后之后：

mysql> explain extended select * from t_order;
+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | t_order | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100453 | 100.00 | |
+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

有必要解释一下这个长长的表格里每一列的含义：

id	SELECT识别符。这是SELECT的查询序列号
select_type	SELECT类型,可以为以下任何一种: SIMPLE:简单SELECT(不使用UNION或子查询) PRIMARY:最外面的SELECT UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句 DEPENDENT UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询 UNION RESULT:UNION 的结果 SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT DEPENDENT SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT,取决于外面的查询 DERIVED:导出表的SELECT(FROM子句的子查询)
table	输出的行所引用的表
type	联接类型。下面给出各种联接类型,按照从最佳类型到最坏类型进行排序: system:表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。 const:表最多有一个匹配行,它将在查询开始时被读取。因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数。const表很快,因为它们只读取一次! eq_ref:对于每个来自于前面的表的行组合,从该表中读取一行。这可能是最好的联接类型,除了const类型。 ref:对于每个来自于前面的表的行组合,所有有匹配索引值的行将从这张表中读取。 ref_or_null:该联接类型如同ref,但是添加了MySQL可以专门搜索包含NULL值的行。 index_merge:该联接类型表示使用了索引合并优化方法。 unique_subquery:该类型替换了下面形式的IN子查询的ref: value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr) unique_subquery是一个索引查找函数,可以完全替换子查询,效率更高。 index_subquery:该联接类型类似于unique_subquery。可以替换IN子查询,但只适合下列形式的子查询中的非唯一索引: value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr) range:只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。 index:该联接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。 ALL:对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描。
possible_keys	指出MySQL能使用哪个索引在该表中找到行
key	显示MySQL实际决定使用的键(索引)。如果没有选择索引,键是NULL。
key_len	显示MySQL决定使用的键长度。如果键是NULL,则长度为NULL。
ref	显示使用哪个列或常数与key一起从表中选择行。
rows	显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。多行之间的数据相乘可以估算要处理的行数。
filtered	显示了通过条件过滤出的行数的百分比估计值。
Extra	该列包含MySQL解决查询的详细信息 Distinct:MySQL发现第1个匹配行后,停止为当前的行组合搜索更多的行。 Not exists:MySQL能够对查询进行LEFT JOIN优化,发现1个匹配LEFT JOIN标准的行后,不再为前面的的行组合在该表内检查更多的行。 range checked for each record (index map: #):MySQL没有发现好的可以使用的索引,但发现如果来自前面的表的列值已知,可能部分索引可以使用。 Using filesort:MySQL需要额外的一次传递,以找出如何按排序顺序检索行。 Using index:从只使用索引树中的信息而不需要进一步搜索读取实际的行来检索表中的列信息。 Using temporary:为了解决查询,MySQL需要创建一个临时表来容纳结果。 Using where:WHERE 子句用于限制哪一个行匹配下一个表或发送到客户。 Using sort_union(...), Using union(...), Using intersect(...):这些函数说明如何为index_merge联接类型合并索引扫描。 Using index for group-by:类似于访问表的Using index方式,Using index for group-by表示MySQL发现了一个索引,可以用来查询GROUP BY或DISTINCT查询的所有列,而不要额外搜索硬盘访问实际的表。

一.select_type的说明

1.UNION:

当通过union来连接多个查询结果时，第二个之后的select其select_type为UNION。

mysql> explain select * from t_order where order_id=100 union select * from t_order where order_id=200;
+----+--------------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+--------------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
| 1 | PRIMARY | t_order | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | |
| 2 | UNION | t_order | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | |
| NULL | UNION RESULT | <union1,2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | |
+----+--------------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
3 rows in set (0.34 sec)

2.DEPENDENT UNION与DEPENDENT SUBQUERY:

当union作为子查询时，其中第二个union的select_type就是DEPENDENT UNION。
第一个子查询的select_type则是DEPENDENT SUBQUERY。

mysql> explain select * from t_order where order_id in (select order_id from t_order where order_id=100 union select order_id from t_order where order_id=200);
+----+--------------------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+--------------------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+--------+-------------+
| 1 | PRIMARY | t_order | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100453 | Using where |
| 2 | DEPENDENT SUBQUERY | t_order | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | Using index |
| 3 | DEPENDENT UNION | t_order | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | Using index |
| NULL | UNION RESULT | <union2,3> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | |
+----+--------------------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+--------+-------------+
4 rows in set (0.03 sec)

3.SUBQUERY:

子查询中的第一个select其select_type为SUBQUERY。

mysql> explain select * from t_order where order_id=(select order_id from t_order where order_id=100);
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | PRIMARY | t_order | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | |
| 2 | SUBQUERY | t_order | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | | 1 | Using index |
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
2 rows in set (0.03 sec)

4.DERIVED:

当子查询是from子句时，其select_type为DERIVED。

mysql> explain select * from (select order_id from t_order where order_id=100) a;
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | PRIMARY | <derived2> | system | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | |
| 2 | DERIVED | t_order | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | | 1 | Using index |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
2 rows in set (0.03 sec)

二.type的说明

1.system，const

见上面4.DERIVED的例子。其中第一行的type就是为system，第二行是const，这两种联接类型是最快的。

2.eq_ref

在t_order表中的order_id是主键，t_order_ext表中的order_id也是主键，该表可以认为是订单表的补充信息表，他们的关系是1对1，在下面的例子中可以看到b表的连接类型是eq_ref，这是极快的联接类型。

mysql> explain select * from t_order a,t_order_ext b where a.order_id=b.order_id;
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | b | ALL | order_id | NULL | NULL | NULL | 1 | |
| 1 | SIMPLE | a | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | test.b.order_id | 1 | Using where |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)

3.ref

下面的例子在上面的例子上略作了修改，加上了条件。此时b表的联接类型变成了ref。因为所有与a表中order_id=100的匹配记录都将会从b表获取。这是比较常见的联接类型。

mysql> explain select * from t_order a,t_order_ext b where a.order_id=b.order_id and a.order_id=100;
+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+-------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | a | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | |
| 1 | SIMPLE | b | ref | order_id | order_id | 4 | const | 1 | |
+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+-------+------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

4.ref_or_null

user_id字段是一个可以为空的字段，并对该字段创建了一个索引。在下面的查询中可以看到联接类型为ref_or_null，这是mysql为含有null的字段专门做的处理。在我们的表设计中应当尽量避免索引字段为NULL，因为这会额外的耗费mysql的处理时间来做优化。

mysql> explain select * from t_order where user_id=100 or user_id is null;
+----+-------------+---------+-------------+---------------+---------+---------+-------+-------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+-------------+---------------+---------+---------+-------+-------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t_order | ref_or_null | user_id | user_id | 5 | const | 50325 | Using where |
+----+-------------+---------+-------------+---------------+---------+---------+-------+-------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

5.index_merge

经常出现在使用一张表中的多个索引时。mysql会将多个索引合并在一起，如下例:

mysql> explain select * from t_order where order_id=100 or user_id=10;
+----+-------------+---------+-------------+-----------------+-----------------+---------+------+------+-------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+-------------+-----------------+-----------------+---------+------+------+-------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | t_order | index_merge | PRIMARY,user_id | PRIMARY,user_id | 4,5 | NULL | 2 | Using union(PRIMARY,user_id); Using where |
+----+-------------+---------+-------------+-----------------+-----------------+---------+------+------+-------------------------------------------+
1 row in set (0.09 sec)

6.unique_subquery

该联接类型用于替换value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr)这样的子查询的ref。注意ref列，其中第二行显示的是func，表明unique_subquery是一个函数，而不是一个普通的ref。

mysql> explain select * from t_order where order_id in (select order_id from t_order where user_id=10);
+----+--------------------+---------+-----------------+-----------------+---------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+--------------------+---------+-----------------+-----------------+---------+---------+------+--------+-------------+
| 1 | PRIMARY | t_order | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100649 | Using where |
| 2 | DEPENDENT SUBQUERY | t_order | unique_subquery | PRIMARY,user_id | PRIMARY | 4 | func | 1 | Using where |
+----+--------------------+---------+-----------------+-----------------+---------+---------+------+--------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)

7.index_subquery

该联接类型与上面的太像了，唯一的差别就是子查询查的不是主键而是非唯一索引。

mysql> explain select * from t_order where user_id in (select user_id from t_order where order_id>10);
+----+--------------------+---------+----------------+-----------------+---------+---------+------+--------+--------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+--------------------+---------+----------------+-----------------+---------+---------+------+--------+--------------------------+
| 1 | PRIMARY | t_order | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100649 | Using where |
| 2 | DEPENDENT SUBQUERY | t_order | index_subquery | PRIMARY,user_id | user_id | 5 | func | 50324 | Using index; Using where |
+----+--------------------+---------+----------------+-----------------+---------+---------+------+--------+--------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

8.range

按指定的范围进行检索，很常见。

mysql> explain select * from t_order where user_id in (100,200,300);
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t_order | range | user_id | user_id | 5 | NULL | 3 | Using where |
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

9.index

在进行统计时非常常见，此联接类型实际上会扫描索引树，仅比ALL快些。

mysql> explain select count(*) from t_order;
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+------+--------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t_order | index | NULL | user_id | 5 | NULL | 100649 | Using index |
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+------+--------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

10.ALL

完整的扫描全表，最慢的联接类型，尽可能的避免。

mysql> explain select * from t_order;
+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+
| 1 | SIMPLE | t_order | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100649 | |
+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

三.extra的说明

1.Distinct

MySQL发现第1个匹配行后,停止为当前的行组合搜索更多的行。对于此项没有找到合适的例子，求指点。

2.Not exists

因为b表中的order_id是主键，不可能为NULL，所以mysql在用a表的order_id扫描t_order表，并查找b表的行时，如果在b表发现一个匹配的行就不再继续扫描b了，因为b表中的order_id字段不可能为NULL。这样避免了对b表的多次扫描。

mysql> explain select count(1) from t_order a left join t_order_ext b on a.order_id=b.order_id where b.order_id is null;
+----+-------------+-------+-------+---------------+--------------+---------+-----------------+--------+--------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+--------------+---------+-----------------+--------+--------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | a | index | NULL | express_type | 1 | NULL | 100395 | Using index |
| 1 | SIMPLE | b | ref | order_id | order_id | 4 | test.a.order_id | 1 | Using where; Using index; Not exists |
+----+-------------+-------+-------+---------------+--------------+---------+-----------------+--------+--------------------------------------+
2 rows in set (0.01 sec)

3.Range checked for each record

这种情况是mysql没有发现好的索引可用，速度比没有索引要快得多。

mysql> explain select * from t_order t, t_order_ext s where s.order_id>=t.order_id and s.order_id<=t.order_id and t.express_type>5;
+----+-------------+-------+-------+----------------------+--------------+---------+------+------+------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+----------------------+--------------+---------+------+------+------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | t | range | PRIMARY,express_type | express_type | 1 | NULL | 1 | Using where |
| 1 | SIMPLE | s | ALL | order_id | NULL | NULL | NULL | 1 | Range checked for each record (index map: 0x1) |
+----+-------------+-------+-------+----------------------+--------------+---------+------+------+------------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

4.Using filesort

在有排序子句的情况下很常见的一种情况。此时mysql会根据联接类型浏览所有符合条件的记录，并保存排序关键字和行指针，然后排序关键字并按顺序检索行。

mysql> explain select * from t_order order by express_type;
+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------------+
| 1 | SIMPLE | t_order | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100395 | Using filesort |
+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------------+
1 row in set (0.00 sec)

5.Using index

这是性能很高的一种情况。当查询所需的数据可以直接从索引树中检索到时，就会出现。上面的例子中有很多这样的例子，不再多举例了。

6.Using temporary

发生这种情况一般都是需要进行优化的。mysql需要创建一张临时表用来处理此类查询。

mysql> explain select * from t_order a left join t_order_ext b on a.order_id=b.order_id group by b.order_id;
+----+-------------+-------+------+---------------+----------+---------+-----------------+--------+---------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+----------+---------+-----------------+--------+---------------------------------+
| 1 | SIMPLE | a | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100395 | Using temporary; Using filesort |
| 1 | SIMPLE | b | ref | order_id | order_id | 4 | test.a.order_id | 1 | |
+----+-------------+-------+------+---------------+----------+---------+-----------------+--------+---------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

7.Using where

当有where子句时，extra都会有说明。

8.Using sort_union(...)/Using union(...)/Using intersect(...)

下面的例子中user_id是一个检索范围，此时mysql会使用sort_union函数来进行索引的合并。而当user_id是一个固定值时，请参看上面type说明5.index_merge的例子，此时会使用union函数进行索引合并。

mysql> explain select * from t_order where order_id=100 or user_id>10;
+----+-------------+---------+-------------+-----------------+-----------------+---------+------+------+------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+-------------+-----------------+-----------------+---------+------+------+------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | t_order | index_merge | PRIMARY,user_id | user_id,PRIMARY | 5,4 | NULL | 2 | Using sort_union(user_id,PRIMARY); Using where |
+----+-------------+---------+-------------+-----------------+-----------------+---------+------+------+------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

对于Using intersect的例子可以参看下例，user_id与express_type发生了索引交叉合并。

mysql> explain select * from t_order where express_type=1 and user_id=100;
+----+-------------+---------+-------------+----------------------+----------------------+---------+------+------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+-------------+----------------------+----------------------+---------+------+------+----------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | t_order | index_merge | user_id,express_type | user_id,express_type | 5,1 | NULL | 1 | Using intersect(user_id,express_type); Using where |
+----+-------------+---------+-------------+----------------------+----------------------+---------+------+------+----------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

9.Using index for group-by

表明可以在索引中找到分组所需的所有数据，不需要查询实际的表。

mysql> explain select user_id from t_order group by user_id;
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE | t_order | range | NULL | user_id | 5 | NULL | 3 | Using index for group-by |
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

除了上面的三个说明，还需要注意rows的数值，多行之间的数值是乘积的关系，可以估算大概要处理的行数，如果乘积很大，那就很有优化的必要了。

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聚合度量聚合度量是指对系统运行时产生的各种指标数据进行收集、聚合和分析，以了解系统的健康状况和性能表现。聚合度量是可观测性的关键组成部分，通过对度量数据的分析，可以及时发现系统中的异常和瓶颈。以下是对聚合度量各个方面的详细解析，并结合具体的数据案例和技术支撑。指标收集收集系统运行时产生的各种指标数据是聚合度量的基础。常见的指标包括CPU使用率、内存使用率、请求处理时间、请求数、错误率等。以下是指标
4招写出高价值文章 zhiliner
文章写得泛泛是因为思考得不够深，思考得越深文章会越有价值。拿到一个主题一定要去深入挖掘事件背后的东西，比如人物困境以及趋势性的东西。写作过程中有几个深度思考的方法一、解剖，让旧素材焕发新意作为一个写作者，我们能够做的最大贡献，就是给出自己看世界的角度。解剖其实就是把这个话题相关的信息都列出来，详细的列出来，看清楚它的内部。我们看到一个老话题或者一段旧素材的时候，不要只看这个素材或者话题本身，一定要
关于Mysql 中 Row size too large (＞ 8126) 错误的解决和理解秋刀prince mysql mysql 数据库
提示：啰嗦一嘴，数据库的任何操作和验证前，一定要记得先备份！！！不会有错；文章目录问题发现一、问题导致的可能原因1、页大小2、行格式2.1compact格式2.2Redundant格式2.3Dynamic格式2.4Compressed格式3、BLOB和TEXT列二、解决办法1、修改页大小（不推荐）2、修改行格式3、修改数据类型为BLOB和TEXT列4、其他优化方式（可以参考使用）4.1合理设置数据
linux 发展史种树的猴子内核 java 操作系统 linux 大数据
linux发展史说明此前对linux认识模糊一知半解，近期通过学习将自己对于linux的发展总结一下方便大家日后的学习。那Linux是目前一款非常火热的开源操作系统，可是linux是什么时候出现的，又是因为什么样的原因被开发出来的呢。以下将对linux的发展历程进行详细的讲解。目录一、Linux发展背景二、UINIX的诞生三、UNIX的重要分支-BSD的诞生四、Minix的诞生五、GNU与Free
数据结构 | 栈和队列 TT-Kun 数据结构与算法数据结构栈队列 C语言
文章目录栈和队列1.栈：后进先出（LIFO）的数据结构1.1概念与结构1.2栈的实现2.队列：先进先出（FIFO）的数据结构2.1概念与结构2.2队列的实现3.栈和队列算法题3.1有效的括号3.2用队列实现栈3.3用栈实现队列3.4设计循环队列结论栈和队列在计算机科学中，栈和队列是两种基本且重要的数据结构，它们在处理数据存储和访问顺序方面有着独特的规则和应用。本文将详细介绍栈和队列的概念、结构、实
骑昆明到北海—119 砚山县 61清风i
从十年前第一次长途骑行青海湖开始每年一次长途骑行看风景，尝各地美食，探访异域文化，记录途中美食美景美事，已逐渐形成习惯。每年春季详细规划好线路，夏季出行，2020年因为疫情迟迟不能确定线路和行程。总算到了暑期疫情逐渐消失，规划了50多天的云南昆明—广西北海计划。本次行程从云南昆明出发到广西北海市结束，五十一天骑行二千多公里线路昆明-官渡古镇-环滇池--澄江市一抚仙湖—路居镇--江川区--通海县—龙
系统架构设计师需求分析篇二 AmHardy 软件架构设计师系统架构需求分析面向对象分析分析模型 UML和SysML
面向对象分析方法1.用例模型构建用例模型一般需要经历4个阶段：识别参与者：识别与系统交互的所有事物。合并需求获得用例：将需求分配给予其相关的参与者。细化用例描述：详细描述每个用例的功能。调整用例模型：优化用例之间的关系和结构，前三个阶段是必需的。2.用例图的三元素参与者：使用系统的用户或其他外部系统和设备。用例：系统所提供的服务。通信关联：参与者和用例之间的关系，或用例与用例之间的关系。3.识别参
Kafka是如何保证数据的安全性、可靠性和分区的喜欢猪猪 kafka 分布式
Kafka作为一个高性能、可扩展的分布式流处理平台，通过多种机制来确保数据的安全性、可靠性和分区的有效管理。以下是关于Kafka如何保证数据安全性、可靠性和分区的详细解析：一、数据安全性SSL/TLS加密：Kafka支持SSL/TLS协议，通过配置SSL证书和密钥来加密数据传输，确保数据在传输过程中不会被窃取或篡改。这一机制有效防止了中间人攻击，保护了数据的安全性。SASL认证：Kafka支持多种
果冻宝盒邀请码怎么填好，附6个顶级有效邀请码小小编007
在当今的电商时代，返利app已经成为了很多网购达人的必备工具。其中，果冻宝盒作为一款备受好评的返利软件，吸引了大量用户。而对于一些新手用户来说，填写果冻宝盒的邀请码可能会让他们感到困惑。本文将详细介绍果冻宝盒返利app，并指导用户如何正确填写邀请码。一、果冻宝盒返利app简介果冻宝盒是一款集折扣、返利、分享为一体的购物app。用户在果冻宝盒上购物时，不仅可以享受到商家提供的折扣，还可以获得果冻宝盒
MongoDB知识概括 GeorgeLin98 持久层 mongodb
MongoDB知识概括MongoDB相关概念单机部署基本常用命令索引-IndexSpirngDataMongoDB集成副本集分片集群安全认证MongoDB相关概念业务应用场景：传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。解释：“三高”需求：①Highperformance-对数据库高并发读写的需求。②HugeStorage-对海量数
mac 备份android 手机通讯录导入iphone,iphone如何导出通讯录（轻松教你iPhone备份通讯录的方法）... weixin_39762838 mac 备份android 手机通讯录导入iphone
在日新月异的手机更替中，换手机已经成为一个非常稀松平常的事情，但将旧手机上面的通讯录导入到新手机还是让不少小伙伴为难，本篇将给大家详细讲解这方面的知识：“苹果手机通讯录怎么导入到新手机”及“安卓手机通讯录导入到新手机”的方法。一、苹果手机通讯录导入到新手机常用方法(SIM卡导入)在苹果手机主频幕上找到“设置”，单击进入设置菜单，下拉菜单列表，点击“邮件、通讯录、日历”，然后找到“导入SIM卡通讯录
2023-08-20 圆梦菌
魔力宝贝最详细新手教程，新手该如何完美开局，建议收藏转发2023-08-2010:34《魔力宝贝》手游体力是什么?魔力宝贝体力恢复机制是每10分钟回复1点；体力作用：挑战关卡需消耗体力体力获取方式1、好友每天可以赠送15次，也就是15点体力2、系统每天中午12点以及下午6点赠送25体3、在商城使用神石购买《魔力宝贝》手游战斗力如何提升?1、宠物强化宠物通过融合进阶后可以大幅度提升战力，最高级的宠物
计算机木马详细编写思路小熊同学哦 php 开发语言木马木马思路
导语：计算机木马（ComputerTrojan）是一种恶意软件，通过欺骗用户从而获取系统控制权限，给黑客打开系统后门的一种手段。虽然木马的存在给用户和系统带来严重的安全风险，但是了解它的工作原理与编写思路，对于我们提高防范意识、构建更健壮的网络安全体系具有重要意义。本篇博客将深入剖析计算机木马的详细编写思路，以及如何复杂化挑战，以期提高读者对计算机木马的认识和对抗能力。计算机木马的基本原理计算机木
【ARM Cortex-M 系列 2.3 -- Cortex-M7 Debug event 详细介绍】主公讲 ARM #ARM 系列 arm开发 debug event
请阅读【嵌入式开发学习必备专栏】文章目录Cortex-M7DebugeventDebugeventsCortex-M7Debugevent在ARMCortex-M7架构中，调试事件（DebugEvent）是由于调试原因而触发的事件。一个调试事件会导致以下几种情况之一发生：进入调试状态：如果启用了停滞调试（HaltingDebug），一个调试事件会使处理器在调试状态下停滞。通过将DHCSR.C_DE
JavaScript 中，深拷贝（Deep Copy）和浅拷贝（Shallow Copy）跳房子的前端前端面试 javascript 开发语言 ecmascript
在JavaScript中，深拷贝（DeepCopy）和浅拷贝（ShallowCopy）是用于复制对象或数组的两种不同方法。了解它们的区别和应用场景对于避免潜在的bugs和高效地处理数据非常重要。以下是对深拷贝和浅拷贝的详细解释，包括它们的概念、用途、优缺点以及实现方式。1.浅拷贝（ShallowCopy）概念定义：浅拷贝是指创建一个新的对象或数组，其中包含了原对象或数组的基本数据类型的值和对引用数
基于STM32与Qt的自动平衡机器人：从控制到人机交互的的详细设计流程极客小张 stm32 qt 机器人物联网人机交互毕业设计 c语言
一、项目概述目标和用途本项目旨在开发一款基于STM32控制的自动平衡机器人，结合步进电机和陀螺仪传感器，实现对平衡机器人的精确控制。该机器人可以用于教育、科研、娱乐等多个领域，帮助用户了解自动控制、机器人运动学等相关知识。技术栈关键词STM32单片机步进电机陀螺仪传感器AD采集电路Qt人机界面实时数据监控二、系统架构系统架构设计本项目的系统架构设计包括以下主要组件：控制单元:STM32单片机传感器
插入表主键冲突做更新 a-john
有以下场景：用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。问题：如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。解决： mysql中提供了一个sql语
Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别 Cb123456 @+@?@*
一.@代表引用资源 1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name android：text="@string/hello" 2.引用系统资源。格式：@android:type/name android:textColor="@android:color/opaque_red"
数据结构的基本介绍天子之骄数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。经典的数据结构大致如下：一：线性数据结构 (1)：列表 a
通过二维码开放平台的API快速生成二维码一炮送你回车库 api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。 html代码如下:(二维码将生成在这div下) ? 1 &nbs
ImageIO读取一张图片改变大小 3213213333332132 java IO image BufferedImage
package com.demo; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; /** * @Description 读取一张图片改变大小 * @author FuJianyon
myeclipse集成svn（一针见血） 7454103 eclipse SVN MyEclipse
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装箱与拆箱----autoboxing和unboxing darkranger J2SE
4.2　自动装箱和拆箱基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。 4.2.1　autoboxing和unboxing 在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
ajax传统的方式制作ajax aijuans Ajax
//这是前台的代码 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？ avords java eclipse jdk tomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？ &nb
前端模块化 bee1314 模块化
背景：前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
处理百万级以上的数据处理 bijian1013 oracle sql 数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
mac 卸载 java 1.7 或更高版本征客丶 java OS
卸载 java 1.7 或更高 sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin 成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令 sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane 成功执行此命令后，还可以执行 java
【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析 bit1129 Stream
第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置 1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
Erlang vs TNSDL bookjovi erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个 ljy325 企业应用
　非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。相关新闻：（1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式 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/ /** * Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法： * 1.public Product copy(Product p){} * 2.publi
配置管理---svn工具之权限配置 chenyu19891124 SVN
今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构 pepos component webapps 在conf里面的auth里赋予的权限配置为 [groups]
浅谈程序员的数学修养 comsci 设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
批量执行 bulk collect与forall用法 daizj oracle sql bulk collect forall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、 FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法 dongwei_6688 OS
1、先安装rsync：yum install rsync 2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test 3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
Yii CModel中rules验证规格 dcj3sjt126com rules yii validate
Yii cValidator主要用法分析： yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
基于vagrant的redis主从实验 dcj3sjt126com vagrant
平台: Mac 工具: Vagrant 系统: Centos6.5 实验目的: Redis主从实现思路制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box 制作sentos6.5+redis的box mkdir vagrant_redis cd vagrant_
Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器 frank1234 centos memcached
一、安装gcc rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc 开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]：建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码...... rpm -ivh kernel-head
Remove Duplicates from Sorted List hcx2013 remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once. For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持 jinnianshilongnian spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API Spring4新
浅谈enum与单例设计模式 247687009 java 单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。第一种 package singleton; public class Singleton { //导出全局成员 public final static Singleton INSTANCE = new S
使用switch条件语句需要注意的几点 openwrt c break switch
1. 当满足条件的case中没有break，程序将依次执行其后的每种条件（包括default）直到遇到break跳出 int main() { int n = 1; switch(n) { case 1: printf("--1--\n"); default: printf("defa
配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文 schnell18 spring mybatis JUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有：单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性 @Value注解不能解析带通配符的路径字符串解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。第二个问题的具体实例是：
Java 定时任务总结一 tuoni java spring timer quartz timertask
Java定时任务总结一.从技术上分类大概分为以下三种方式： 1.Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明： java.util.Timer定时器，实际上是个线程，定时执行TimerTask类 &
一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法 yangshangchuan rank 相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法，对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式，方法如下： 1、注册多个账号（一般10个以上）。 2、从多个账号中选择一个账号，发表1-2篇博文