key查询第11页

Django双下划线查询

在Django中，双下划线（__）查询是一种强大的语法，用于在ORM（对象关系映射）中跨关联模型进行字段查询，或使用内置查询表达式（如过滤、聚合等）。

八九燕来·2025-07-08 22:20

数据库表结构设计实战：从基础到商品三级分类实现

一、数据库表结构设计基础1.关系数据库的核心约束与索引（1）列约束：保证数据完整性主键约束（PRIMARYKEY）：唯一标识表中每条记录，不可重复且非空。

Code季风·2025-07-08 21:43

C/C++职工信息管理系统源码+报告（附赠PPT）有详细运行步骤

试设计一个职工信息管理系统，使之能提供以下功能：(1)系统以菜单方式工作(2)职工信息录入功能(职工信息用文件保存)——输入(3)职工信息浏览功能——输出(4)查询或排序功能：(至少一种查询方式)——算法

ENCHANT-jpt·2025-07-08 20:40

Databend 产品月报（2025年6月）

最值得关注的就是全新推出的企业级审计系统，相信这个功能会让企业的数据安全团队眼前一亮~本月成果速览新增45+实用功能修复30+影响体验的bug完成15+项性能优化其他改进30+项重点功能一览核心升级✓全链路审计追踪：登录记录、查询日志

·2025-07-08 20:18

时序数据库：高效处理时间序列数据的核心技术

时序数据库概述时序数据库（TimeSeriesDatabase，TSDB）是一种专门为存储、处理和查询时间序列数据而优化的数据库系统。

时序数据说·2025-07-08 19:05

ehcache3多级缓存应用

项目中如果有使用大量的本地缓存场景，可以使用redis+ehcache组合缓存，优先使用ehcache本地缓存，本地缓存没有查询到再使用redis缓存可看前文中如何集成本地缓存使用存在的问题1、本地缓存如何保证缓存的是最新值可定义版本号

枫火木烈王·2025-07-08 19:04

QueryBook常见问题解答：从查询失败到数据文档管理的完整指南

QueryBook常见问题解答：从查询失败到数据文档管理的完整指南querybookQuerybookisaBigDataQueryingUI,combiningcollocatedtablemetadataandasimplenotebookinterface

汤力赛Frederica·2025-07-08 19:01

QueryBook项目中的查询引擎支持与集成指南

QueryBook项目中的查询引擎支持与集成指南querybookQuerybookisaBigDataQueryingUI,combiningcollocatedtablemetadataandasimplenotebookinterface

倪俊炼·2025-07-08 19:01

Ubuntu 20.04安装FlClash

sudodpkg-ixxx.deb安装好flclash2、终端输入FlClash，会遇到如下的问题，并附上解决方法（1）FlClash:errorwhileloadingsharedlibraries:libkeybinder

墨玦子·2025-07-08 18:29

leetcode(Hot100)——数组篇

inttarget){HashMapmap=newHashMap>groupAnagrams(String[]strs){Map>map=newHashMaplist=map.getOrDefault(key

·2025-07-08 17:52

SQLite JDBC驱动在MIPS64架构上的实现

本驱动程序特别适合资源受限环境，支持SQL查询、数据操作等数据库操作。开发者可通过JDBC进行数据库编

·2025-07-08 17:49

Redis命令

1.Redis五大常用数据类型字符串(String)列表(List)哈希表(Hash)集合(Set)有序集合(ZSet)2.key的常用命令语法作用keys*查看当前库所有的keyexistskey判断某个

郭尘帅666·2025-07-08 16:44

Redis 分布式锁详解

SETNXlock_keyuniqu

wcy0310·2025-07-08 16:40

[golang]在Gin框架中使用JWT鉴权

JWT的设计允许信息在各方之间安全地、compactly（紧凑地）传输，因为其自身包含了所有需要的认证信息，从而减少了需要查询数据库或会话存储的需求。

李大姨·2025-07-08 15:35

SQL Server 临时表、表变量与WITH语句的用法与区别

临时表适合大数据量操作，表变量优化小数据量场景，而CTE则简化复杂查询逻辑。三者选择需综合考量数据量级、事务需求及代码可读性。本文将深入解析其工作机制，通过实测对比指导场景化选型。

Favor_Yang·2025-07-08 15:05

swift 开发学习与实践

跟着项目学iOS应用开发：基于Swift4》微信读书该书实际上是根据AngelaYu在Udamy上的课程iOS&Swift-TheCompleteiOSAppDevelopmentBootcamp编写查询问题

·2025-07-08 14:27

Spark RDD 及性能调优

宽依赖：1个父分区→多个子分区（groupByKey、join）。

Aurora_NeAr·2025-07-08 13:51

Apache Iceberg数据湖基础

IntroducingApacheIceberg数据湖的演进与挑战传统数据湖（Hive表格式）的缺陷：分区锁定：查询必须显式指定分区字段（如WHEREdt='2025-07-01'）。

Aurora_NeAr·2025-07-08 12:20

OpenStack

架构介绍：OpenStack架构全景图核心服务组件全局组件：Keystone认证服务：提供身份验证，服务发现和分布式多租户授权；管理全局认证和授权的组件；Ceilometer计量服务：监控集群的状态，监控集群虚拟机的使用量

·2025-07-08 12:50

给OpenStack扩展自定义功能

需求：用户的一些重要操作必须记录下来，方便进行事后查询，比如instance的创建、销毁，比如公网IP的申请、分配等等。实现：因为

jmppok·2025-07-08 12:19

【Python系列】空值判断

博客目录初始代码分析优化点一：查询条件的整合优化点二：使用SQLAlchemy推荐语法优化点三：简化条件判断优化点四：错误消息的规范化更现代的SQLAlchemy2.0风格在软件开发中，数据库查询是最常见的操作之一

·2025-07-08 11:42

三维计量系统行业调研报告 - 市场现状分析与发展前景预测

三维计量系统市场的企业竞争态势该报告涉及的主要国际市场参与者有Hexagon、Zeiss、Renishaw、FARO、Nikon、Mitutoyo、Keyence、GOM、Perceptron、Wenzel

贝哲斯咨询·2025-07-08 10:06

SQL查询实战：高效数据检索全攻略

SQLDQL详解：SELECT查询与核心子句DQL（DataQueryLanguage）是SQL中最常用的部分，核心是SELECT语句，用于从数据库检索数据。

六七_Shmily·2025-07-08 09:56

MySQL数据库管理与查询分析器入门指南

本文档主要讨论MySQL的安装程序，尤其是查询分析器部分的使用，该工具对SQL语句进行解析并帮助用户进行数据库操作。

Clown爱电脑·2025-07-08 08:17

数据库面试题06为什么要用MyBatis框架？

MyBatis是一个优秀的持久层框架（虽然常被归类为“半自动化”ORM，但其核心更侧重于SQL映射），它在Java开发中广泛应用，尤其在需要精细控制SQL、处理复杂查询或与遗留数据库交互的场景中备受青睐

·2025-07-08 08:45

Kotlin协程超时控制：深入理解withTimeout与withTimeoutOrNull

在现代软件开发中，我们经常需要处理网络请求、数据库查询、文件读写等耗时操作。

时小雨·2025-07-08 07:42

解锁迭代器模式：代码遍历的优雅之道

ConcreteAggregate）三、迭代器模式的优势展现3.1简化聚合类设计3.2提供统一遍历接口3.3支持多样遍历方式四、迭代器模式的应用场景4.1Java集合框架4.2GUI菜单系统4.3数据库查询结

·2025-07-08 07:07

刷卡登入数据获取

1.WPF刷卡登入数据获取，防止用户手动输入//WPF输入框信息及触发命令viewmodel代码//核心命令privateDateTime_lastKeyUpTime;//上次按键弹起时间privateconstintKeyDownThreshold

He少年·2025-07-08 06:33

国内Ubuntu访问不了github等外网

访问这个网站网站测速-Ping检测-Trace查询-Dig查询-路由跟踪查询-tools.ipip.net，对于github.com，在这个网站输入github.com，会返回20.205.243.166

weixin_66009678·2025-07-08 05:25

从被动检索到主动思考：Naive RAG 到 Agentic RAG 的架构演进与关键技术解析

本文深入剖析从基础NaiveRAG到新一代AgenticRAG的架构演进路径，聚焦关键技术创新点（如递归检索、自适应查询改写、工具集成、多智能体协作），并通过架构图对比与案例分析，揭示其在复杂任务处理中的范式转变

一休哥助手·2025-07-08 05:25

Oracle数据库对象与模式设计

Oracle提供了丰富的数据库对象支持复杂业务场景，包括：表结构与完整性约束索引类型选择与性能调优视图、序列、同义词等辅助对象分区表提升查询效率一、表结构与约束1.创建表（CREATETABLE）与数据类型

·2025-07-08 05:20

使用 C++/Faiss 加速海量 MFCC 特征的相似性搜索

SpeakerRecognition)、音乐信息检索(MusicInformationRetrieval)或音频事件检测(AudioEventDetection)，我们通常需要从海量的音频库中快速找到与给定查询音频最相似的样本

whoarethenext·2025-07-08 04:17

MybatisPlus - QueryMapper分页查询出来total=0

通过QueryMapper.selectPage,查询的时候，发现Records是正常的，但是total为0，未能正常分页、是因为、SpirngBoot没有读取到PaginationInnerInterceptor

BACKLS·2025-07-08 04:15

如何在YashanDB中实现灵活的数据建模？

尤其是在面对复杂的业务需求时，合理的数据模型能够有效支撑数据的存储、查询和管理。在这样的背景下，如何在YashanDB中实现灵活的数据建模，成为开发者和数据库管理员亟需解决的技术挑战。

·2025-07-08 02:01

缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级的理解

一：缓存雪崩我们可以简单的理解为：由于原有缓存失效，新缓存未到期间(例如：我们设置缓存时采用了相同的过期时间，在同一时刻出现大面积的缓存过期)，所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU

·2025-07-08 02:01

什么是bigkey

BigKey（大键）是Redis中的一种潜在性能问题，通常指的是占用大量内存或者元素数量过多的键。它可能导致Redis性能下降，甚至阻塞其他请求，因此在使用Redis时需要特别关注。

·2025-07-08 02:59

MySQL实现任意级子目录的主要方案以及区别

表结构大致：idINTPRIMARYKEY,nameVARCHAR(...),parent_idINT--指向父节点的ID，根节点为NULL或0优点：结构简单，直观，容易维护。插入、删除单条节点简单。

·2025-07-08 02:59

缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级

原因：多个缓存的key在同一时间过期；当这些key不再命中缓存时，所有请求都会同时访问数据库。应对策略：设置过期时间加随机值：避免缓存的key在相同时间过期。

·2025-07-08 02:27

基于JAVA的酒店管理系统的设计与实现

目录绪论3第一章课题研究途径与意义51.1本课题研究途径51.2本课题研究意义6第二章酒店管理系统分析72.1背景介绍72.2现实需求分析81)酒店首页介绍模块92)顾客注册登录模块93)信息查询模块104

代论文网课招代理·2025-07-08 01:22

html读取媒体长度,用媒体查询media根据屏幕分辨率大小确定网页宽度

显示网页的终端屏幕分辨率大小不一，为了能使同一网页能在不同的终端中合适显示，CSS3推出了媒体查询media。

weixin_39886205·2025-07-08 00:14

HTML媒体查询

宽度=768小屏，PADsm（small）>=992中等屏幕PC（这个标准有点过时，现在PC屏都很大）md（middle）>=1200超大屏lg（longgram）@mediaalland(min-width:1px)and(max-width:450px){div{background-color:deepink;}}

·2025-07-08 00:13

如何在YashanDB中使用SQL实现复杂查询

在当今的数据驱动环境中，数据库查询性能至关重要，尤其是复杂查询的实现与优化。复杂查询通常涉及多表连接、聚集计算或者子查询，相对于简单查询，更高的计算要求极大地影响了执行速度。

·2025-07-07 23:58

如何在YashanDB中实现数据分区管理

数据分区技术通过将大型表拆分成smallermanageableunits（即分区），为查询、更新和维护提供了更高效的操作机制。本文将深入探讨如何在YashanDB数据库中实现有效的数据分区管理。

·2025-07-07 23:57

如何在YashanDB中实现数据趋势预测

YashanDB作为一款高性能的数据库产品，提供多种存储和查询优化功能，使得实现数据趋势预测成为可能。特别是在数据存储结构和多版本并发控制（MVCC）等特性下，趋势预测的场景应用可以得到有效支持。