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  • Pro14配置:i5-1135G7+MX450+16G+512G+2.2k分辨+100%sRGB高色域 5000左右的笔记本电脑哪个更值得入手 这些点很重要看过就懂了 http://www.adiannao.cn/dy Pro13配置:R5-4600U+16G+512G+2.5k分辨率+100%sRGB高色域 ...

    联想小新 Pro14史低价:5799元
    Pro14配置:i5-1135G7+MX450+16G+512G+2.2k分辨+100%sRGB高色域 5000左右的笔记本电脑哪个更值得入手 这些点很重要看过就懂了 http://www.adiannao.cn/dy

    Pro13配置:R5-4600U+16G+512G+2.5k分辨率+100%sRGB高色域
    Pro14:较大的电池容量
    Pro14:满血版的MX450
    选购建议:
    小新Pro14预定了年度真香的全能轻薄本。2.2K高分辨率高色域的16:10比例屏幕,显示效果细腻,适合进行办公。38W的i7-1135G7处理器,28.5W满血版的MX450。进行一些较复杂的办公场景和游戏需求都可以很好满足了。
    61Wh大容量电池+双雷电4接口+超大面积触控板,配置十分豪华。预算充足,小新Pro14是一款不能错过的“真香”全能轻薄本。也改进了小新Pro13键盘键程较短的不足,键盘手感更合适。
    Pro13同样也是值得推荐的一款轻薄本,2.5K高分辨率高色域的16:10比例屏幕,显示效果细腻,适合进行办公。35W的的R5-4600U处理器,对于日常办公和玩低配置游戏足够
    Pro14首发价性价比高,Pro13在4499元左右性价比高。
    在这里插入图片描述

    2、联想Yoga 14s
    首发价:5799元
    配置:i5-1135G7+16G+512G+90hz刷新率+2.8k分辨率+10bit色深+100%sRGB高色域+400nits高亮度
    较大的电池容量
    Yoga14s可以说是Pro14的屏幕升级版本。2.8K高分辨率高色域的16:10比例屏幕,显示效果细腻,适合进行办公。同时还有90hz的刷新率、50nits的亮度和10bit的色深,无论是画面流畅度、还是色彩表现以及亮度上,都非常的优秀。38W的i7-1135G7处理器,表现优秀的集显。对于日常的办公和进行一些低配置游戏是没有问题的。
    61Wh大容量电池+双雷电4接口+超大面积触控板,配置十分豪华。预算充足,对于复杂的办公项目和游戏需求较低,那这一款屏幕素质更高的Yoga14s也非常合适。

    3、华为 Matebook14锐龙版
    史低价:4899元
    配置:R5-4600H/R7-4800H+16G+512G+2K分辨率+100%sRGB高色域
    重量:1.48kg
    华为的生态系统
    华为在5000价位十分有竞争力的做工精致的轻薄本。搭载了标压处理器,可达40W的性能释放。2K分辨率高色域3:2比例屏幕,显示效果细腻,适合进行办公。还能够通过多屏协同和一碰传等功能,进行文件的传输,能提高办公效率。
    有触控板版本能够选择,想体验触控屏的也可以选择触控屏版本进行选择。
    降价幅度较小,目前价格较为不错。

    4、惠普 战66&惠普 战X锐龙版
    史低价:4999元
    战66配置:i5-1135G7+MX450+16G+512G+400nit亮度+100%sRGB高色域
    战X配置:R5-PRO-4650U/R7-4850U+16G+512G+400nit亮度+100%sRGB高色域
    重量:1.37kg/1.28kg
    优秀的屏幕素质
    战系列的优秀售后
    较好的拓展性
    两款都有着优秀的400nit高亮度高色域屏幕和一年上门保修服务,同时,内存都能够拓展至32G。战66 第四代的全新模具,机身更轻薄,屏占比更高,颜值更优秀。
    战66第四代有搭载显存GDDR5的MX450,MX450的性能不能完全发挥。但相对于战X可以满足更多的办公场景以及游戏需求了。4999的首发价性价比也相当不错。

    5、联想 R7000
    史低价:5499元
    配置:R5-4600H/R7-4800H+GTX1650+16G+512GSSD+2k分辨率+100%sRGB高色域
    优秀的性能释放
    优秀的散热表现
    独显直连混合输出模式
    5000价位的一线品牌真香游戏本。处理器的性能强劲,满载噪音和发热较小。在5000价位有独显直连混合输出模式,独显直连下,游戏帧率表现更好。

    5499元左右性价比更高,更值得入手。

    6、宏碁 暗影骑士·擎

    配置:i5-10300H+GTX1650Ti+16G+512GSSD+144Hz刷新率+100%sRGB高色域
    性能释放和散热表现较好
    拓展性较好
    5000价位屏幕素质出色的游戏本。144Hz刷新率+3ms响应速度,游戏画面撕裂感较小。高端模具下方,有着较好的性能释放和散热表现。
    价格在5499元左右性价比更高。
    7、小米 RedmiG
    配置:i5-10200H+GTX1650+16G+512GSSD+100%sRGB高色域
    较好的屏幕素质

    5000元内值得入手的游戏本。高色域的16.1寸高色域屏幕。有着较好的性能释放和散热表现。支持64G内存拓展。
    价格在4999元左右性价比更高。

    轻薄本:顾名思义,很轻薄,便携性高,重量约1kg-1.5kg,性能可满足日常使用需求,例如运行Office,PS等软件,玩LOL等配置要求较低的游戏。
    全能本:重量跟轻薄本差不多,便携性高,配备了独显,具有一定的图形处理性能,除了可以运行LOL外,还可以运行CSGO,守望等游戏,运行PS,PR等软件。
    游戏本:便携性较差,重量约2kg-2.5kg,配置高,功耗表现更好,可以处理较复杂的PS,PR,AE任务,中低特效玩较大型的游戏。

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  • mysql连接

    2020-12-30 12:14:37
    然后再根据where后面的条件进行筛选虚拟表中的数据作为最终数据所以如果是筛选右表中的条件 放在了where 中则则会过滤掉 部分表中的数据结论:筛选右表的条件和左右表关联的条件写在on中 筛选表的条件写在where...

    1.on 后面的条件和where 后面的条件的区别

    查询语句开始 会根据 on后面的条件创建一张虚拟表,左边表是全部数据,右边表会根据on后面的条件进行筛选。

    然后再根据where后面的条件进行筛选虚拟表中的数据作为最终数据

    所以如果是筛选右表中的条件 放在了where 中则则会过滤掉 部分左表中的数据

    结论:筛选右表的条件和左右表关联的条件写在on中  筛选左表的条件写在where中

    2.右表中的条件放在on中 如果右表的数据量很大的情况下会有很长的查询时间  是因为创建虚拟表的时候由于数据量大 查询条件没有索引造成的  所以相应的增加索引进行查询。

    3.创建索引

    alter table  tableName  add Index indexName(clum);

    ALTER  TABLE optable_task_item  ADD  INDEX task_id (  `task_id`  );

    4.那么where 中的条件创建索引时候有用呢?

    5.mysql 的主键索引是聚集索引 采用b+tree的数据结构,和btree的区别是  b+树的data地址放置在叶子节点上,子节点上的主键个数根据区域分开 可以更快的定位id  普通索引是非聚集索引,索引下面对应的是主键 ,找到到主键后在去查询主键索引表中查询数据。联合索引两个索引是都存储在索引变中的,所以部分情况下是不去查找索引表的。

    6.索引的数据类型分为两种 tree 和hash桶  hash桶一般情况下查找的时间复杂度是 O(1)  但是限制于等值查找,对于范围查找、模糊查询  联合索引的部分查找都不起作用,并且如果键值存在大量的重复,还是比较慢的。B+TREE 从根节点到叶子节点的高度不超过一,所以平均的查询速度相差不大,桶层级之间的指针有索引关联,可以左右同时查找。

    7.为什么sql查询中避免用 in 和or查询  可能不能命中索引,在没有索引的情况下,in是O(logn) or 是O(n)

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  • 内连接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行连接(LEFT JOIN 或 LEFT OUTER JOIN)是右左边表中的数据为基准,若表有数据右表没有数据,否则显示表中的数据右表中的数据显示为空右连接(RIGHT ...

    内连接(INNER JOIN)(典型的连接运算,使用像   =   或   <>   之类的比较运算符)。包括相等连接和自然连接。 内连接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行

    左连接(LEFT   JOIN   或   LEFT   OUTER   JOIN)是右左边表中的数据为基准,若左表有数据右表没有数据,否则显示左表中的数据右表中的数据显示为空

    右连接(RIGHT  JOIN  或  RIGHT   OUTER   JOIN)是以右边表中的数据为基准,若右表有数据左表没有数据,否则显示右表中的数据左表中的数据显示为空

    全连接( FULL   JOIN   或   FULL   OUTER   JOIN)   完整外部连接返回左表和右表中的所有行。当某行在另一个表中没有匹配行时,则另一个表的选择列表列包含空值。如果表之间有匹配行,则整个结果集行包含基表的数据值。

    下面用几个实例来详细说明

    两个表:

    A(id,name)

    数据:(1,张三)(2,李四)(3,王五)

    B(id,name)

    数据:(1,学生)(2,老师)(4,校长)

    内连接结果:

    select A.*,B.* from A inner join B on A.id=B.id;

    1 张三 1    学生

    2 李四 2    老师

    左连接结果:

    select A.*,B.* from A left join B on A.id=B.id;

    1 张三 1    学生

    2 李四 2    老师

    3 王五 NULL NULL

    右连接结果:

    select A.*,B.* from A right join B on A.id=B.id;

    1    张三 1 学生

    2    李四 2 老师

    NULL NULL 4 校长

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  • 前缀原则主要使用在联合索引中数据库版本Mysql5.5.53最前缀原则mysql建立多列索引(联合索引)有最前缀的原则,即最优先,如:如果有一个2列的索引(col1,col2),则已经对(col1)、(col1,col2)上建立了索引;...

    背景知识:mysql中可以使用explain关键字来查看sql语句的执行计划。

    最左前缀原则主要使用在联合索引中

    数据库版本Mysql5.5.53

    最左前缀原则

    mysql建立多列索引(联合索引)有最左前缀的原则,即最左优先,如:如果有一个2列的索引(col1,col2),则已经对(col1)、(col1,col2)上建立了索引;

    如果有一个3列索引(col1,col2,col3),则已经对(col1)、(col1,col2)、(col1,col2,col3)上建立了索引;

    1、b+树的数据项是复合的数据结构,比如(name,age,sex)的时候,b+树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的,比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候,b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向,如果name相同再依次比较age和sex,最后得到检索的数据;但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候,b+树就不知道第一步该查哪个节点,因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子,必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。

    2、比如当(张三,F)这样的数据来检索时,b+树可以用name来指定搜索方向,但下一个字段age的缺失,所以只能把名字等于张三的数据都找到,然后再匹配性别是F的数据了, 这个是非常重要的性质,即索引的最左匹配特性。(这种情况无法用到联合索引)

    关于最左前缀的使用,有下面两条说明:最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。

    =和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式

    联合索引有一个最左前缀原则,所以建立联合索引的时候,这个联合索引的字段顺序非常重要

    下面写了例子说明这个:CREATE TABLE `test_myisam` (

    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

    `conference_id` varchar(200) NOT NULL,

    `account` varchar(100) DEFAULT NULL,

    `status` int(2) DEFAULT NULL COMMENT '0:invite, 1:cancel_invite, 2:decline, 3:connect',

    `duration` bigint(20) unsigned DEFAULT NULL,

    `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,

    PRIMARY KEY (`id`)

    ) ENGINE=myisam AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

    以上表结构,我想通过三列进行查询 account ,status,create_time进行查询统计。

    如何建立索引?

    因为我们有可能按照acccount单独统计,或者按照account status,或者是account,status,create_time进行统计,如何建立索引???

    下面是建立索引前后的对比600万数据

    如何生成:执行如下脚本,account和日期不同还有status不同,分别生成一百万。CREATE PROCEDURE `add_data_myisam_cp_27`()

    begin

    declare v_rows int(10) default 1000000;

    declare v_count int(10) default 0;

    id_loop:LOOP

    insert into test_myisam values(null,round(rand()*1000000000),'cloudp',round(rand()*3),round(rand()*100000),'2016-07-27 00:00:22');

    set v_count= v_count + 1;

    if v_count>v_rows then

    leave id_loop;

    end if;

    end loop id_loop;

    end;

    测试结果利用建立的索引性能提高了三倍:MariaDB [prf]> select count(1) from test_myisam where account='cloudp' and status =3 and date(create_time)='2016-07-27';

    +----------+

    | count(1) |

    +----------+

    | 167400 |

    +----------+

    1 row in set (1.28 sec)

    MariaDB [prf]> create index as_index on test_myisam(account,status,create_time);

    Query OK, 6000006 rows affected (31.60 sec)

    Records: 6000006 Duplicates: 0 Warnings: 0

    MariaDB [prf]> select count(1) from test_myisam where account='cloudp' and status =3 and date(create_time)='2016-07-27';

    +----------+

    | count(1) |

    +----------+

    | 167400 |

    +----------+

    1 row in set (0.42 sec)

    MariaDB [prf]> explain select count(1) from test_myisam where account='cloudp' and status =3 and date(create_time)='2016-07-27';

    +------+-------------+-------------+------+---------------+----------+---------+-------------+--------+--------------------------+

    | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

    +------+-------------+-------------+------+---------------+----------+---------+-------------+--------+--------------------------+

    | 1 | SIMPLE | test_myisam | ref | as_index | as_index | 308 | const,const | 520216 | Using where; Using index |

    +------+-------------+-------------+------+---------------+----------+---------+-------------+--------+--------------------------+

    1 row in set (0.00 sec)

    从1.28秒下降到0.42秒

    但是这个date(create_time)会对每一列都会转换后对比,这里会比较消耗性能;

    如何利用上索引??

    修改为:MariaDB [prf]> explain select count(1) from test_myisam where account='cloudp' and status =3 and date(create_time)='2016-07-27';

    +------+-------------+-------------+------+---------------+----------+---------+-------------+--------+--------------------------+

    | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

    +------+-------------+-------------+------+---------------+----------+---------+-------------+--------+--------------------------+

    | 1 | SIMPLE | test_myisam | ref | as_index | as_index | 308 | const,const | 520216 | Using where; Using index |

    +------+-------------+-------------+------+---------------+----------+---------+-------------+--------+--------------------------+

    1 row in set (0.00 sec)

    MariaDB [prf]> select count(1) from test_myisam where account='cloudp' and status =3 and create_time between '2016-07-27' and '2016-07-28';

    +----------+

    | count(1) |

    +----------+

    | 167400 |

    +----------+

    1 row in set (0.15 sec)

    MariaDB [prf]> explain select count(1) from test_myisam where account='cloudp' and status =3 and create_time between '2016-07-27' and '2016-07-28';

    +------+-------------+-------------+-------+---------------+----------+---------+------+--------+--------------------------+

    | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

    +------+-------------+-------------+-------+---------------+----------+---------+------+--------+--------------------------+

    | 1 | SIMPLE | test_myisam | range | as_index | as_index | 312 | NULL | 174152 | Using where; Using index |

    +------+-------------+-------------+-------+---------------+----------+---------+------+--------+--------------------------+

    1 row in set (0.00 sec)

    如上效率又提高了三倍,是因为扫描的数据行数减少了,最后一个create_time如果不用索引需要扫描52016行,如果使用了索引扫描174152行,命中的行数为:167400行,命中率非常高了。

    这里有个疑问:如果按照天进行统计,create_time作为联合索引的第一列,如何使用上这个索引呢????

    至今没有想清楚,如果这一列是date类型可以直接用上索引,如果在oracle中可以date(create_time)建立函数式索引。但是mysql貌似不支持函数式索引。

    一个解决方式是:create_time定义为 date类型,在每一列存入的时候,通过触发器自动把这一行修改为date类型。

    如果有好的注意欢迎留言探讨,目前没有好的方式加上create_time,可以从业务上解决,就是每天的统计计算完成以后,直接把数据推到历史表中,统计结果单独存放。

    最后说一下关于索引失效的问题:如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因)。注意:要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引

    对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引(即不符合最左前缀原则)

    like查询是以%开头

    如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引

    如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引此外,查看索引的使用情况show status like ‘Handler_read%’;

    handler_read_key:这个值越高越好,越高表示使用索引查询到的次数

    handler_read_rnd_next:这个值越高,说明查询低效

    展开全文
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