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  • 而索引一般是表中的一个或几个列,从空间上来说肯定远小于1G,可能只有几十M,扫描几十M跟扫描1G的效率是显而易见的(此处不考虑单块多块情况),而且索引是B-tree结构,采用二分法进行查找数据,几十M的内容...

    转自博客http://www.amogoo.com/article/4

    前提

    1,为了与时俱进,文中数据库环境为MySQL5.6版本

    2,为了通用,更为了避免造数据的痛苦,文中所涉及表、数据,均来自于MySQL官网提供的示例库employees,可通过 https://launchpad.net/test-db/employees-db-1/1.0.6 自行下载。

    基本概念

    Binary search(二分查找法,折半查找法):是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜素过程结束;如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空,则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

    (以上摘自 http://en.wikipedia.org/wiki/Binary_search_algorithm )

    如下图:

    1423463345816028327.png

    B-tree(Btree、B树、B-树):指的是多路查找树,有别于二叉查找树(Binary Search Tree)、平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree)。此处的B可理解成Balanced(注1)。

    对于一颗M阶的树:

    1,定义任意非叶子节点最多只有M个儿子;且M>2;

    2,根节点的儿子数为[2, M];

    3,除根节点以外的非叶子节点的儿子数为[M/2, M];

    4,每个节点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字;(至少2个关键字)

    5,非叶子节点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1;

    6,非叶子节点的关键字:K[1], K[2], …, K[M-1];且K[i] 

    7,非叶子节点的指针:P[1], P[2], …, P[M];其中P[1]指向关键字小于K[1]的子树,P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树,其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树;

    8,所有叶子节点位于同一层;

    如下图:

    1423463345540022181.png

    B+-tree(B+tree、B+树):也是多路查找树,为B-tree的变形,在B-tree的基础上将叶节点打通,加上指向兄弟节点的指针,形成双向链表。叶节点的打通,使得只需遍历叶节点就可以实现整棵树的遍历,而无需像B-tree一样必须回到根枝节点再访问叶节点,对应数据库中范围查询,大大提高了IO性能。此为MySQL的B-tree索引结构。如下图:

    1423463345531020001.png

    B*-tree(B*tree、B*树):仍是多路查找树,为B+-tree的变形,在B+-tree的基础上将枝节点(非根非叶)打通,加上指向兄弟节点的指针,形成双向链表。此为Oracle的B-tree索引结构。如下图:

    1423463345787072141.png

    索引结构

    聚簇索引表、非聚簇索引表的索引结构,如下图:

    1423463345509022917.png

    由图可以看出,InnoDB表本身就是个索引组织表,即插入数据会按照主键的顺序。InnoDB二级索引叶节点存储的是索引key和表主键,MyISAM索引叶节点存储的则是索引key和指向表的rowid。

    直接反应到SQL的执行计划则是:

    select id from table where column = '***';

    上面的SQL想要走快速索引扫描,InnoDB表需创建索引为index(column),而MyISAM则需要创建索引index(column,id)。因为在InnoDB物理存储层中,会自动补全主键字典,index(column)实际内部存储为index(column,id)。

    InnoDB自增主键的拓展阅读:

    http://imysql.com/2014/09/14/mysql-faq-why-innodb-table-using-autoinc-int-as-pk.shtml

    索引创建语法

    CREATE [ONLINE|OFFLINE] [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name

    [index_type]

    ON tbl_name (index_col_name,...)

    [index_option]

    [algorithm_option | lock_option] ...

    index_col_name:

    col_name [(length)] [ASC | DESC]

    index_type:

    USING {BTREE | HASH}

    index_option:

    KEY_BLOCK_SIZE [=] value

    | index_type

    | WITH PARSER parser_name

    | COMMENT 'string'

    algorithm_option:

    ALGORITHM [=] {DEFAULT|INPLACE|COPY}

    lock_option:

    LOCK [=] {DEFAULT|NONE|SHARED|EXCLUSIVE}

    索引类型:普通索引(什么都不加)、唯一索引(UNIQUE)、全文索引(FULLTEXT)、空间索引(SPATIAL)

    索引范围:单列索引、组合索引、部分索引(前缀索引、最左索引)

    其中ASC|DESC目前只有语法支持,并无实际效果,默认是升序排列。即可以创建索引index(c1 asc, c2 desc),但查询select ... order by c1 asc, c2 desc并不会用到索引。换个说法,index(c1 asc, c2 desc)与index(c1 asc, c2 asc)一个效果。

    另外:MySQL目前不支持函数索引,不支持反向索引,不支持位图索引(Infobright中KN模式相类似)。

    索引的使用原则

    一,基数、选择性

    基数(Cardinality):列唯一键(Distinct_keys)的数量,比如性别,该列只有男女之分,所以这一列基数是2,而主键列的基数等于行数。

    选择性(Selectivity):列唯一键(Distinct_Keys)与行数(Num_Rows)的比值。

    select

    count(distinct column_name) as cardinality,

    count(*) as total_rows,

    count(distinct column_name) / count(*) * 100 as selectivity

    from table_name;

    择性的过低可能导致执行计划不选择索引。那么如何理解呢?

    理解这个问题之前,我们先得知道,为什么通过索引能快速的获取信息,有个很好理解却不太正规的解释:

    假设有个表有100w条记录,大小为1G,要找出其中一条数据,只能遍历整个表,运气不好的话,就得读取整个100w记录1G内容,而索引一般是表中的一个或几个列,从空间上来说肯定远小于1G,可能只有几十M,扫描几十M跟扫描1G的效率是显而易见的(此处不考虑单块读多块读情况),而且索引是B-tree结构,采用二分法进行查找数据,几十M的内容可能只需要扫描到其中几M甚至几十K,然后再通过索引直接找到对应表记录(这个过程在不同的数据库、不同的引擎实现不一样,这里可以简单理解为索引中有指向表记录的指针,此处不考虑集群因子的影响),效果很明显。

    理解了这个,那么第一个问题就很好了明白了,依然举个例子:

    有本汉语词典,假设有10W个词,现在需要找其中10个词的解释,你会怎么做,肯定是通过拼音或偏旁检索到具体的页,然后找到解释。那要是要找其中5W个词的解释,你还会去检索拼音或偏旁吗,肯定没人这么傻,直接翻完整个词典找出需要的词一定要省事省时很多。在找不同数量词的时候,肯定会有一个阀值,即到底是多少词的时候,通过拼音或偏旁检索总是优于直接翻找所有页。反应到数据库,就是索引扫描跟全表扫描的场景,而在MySQL中这个阀值大概在20%-30%。也可以由此得出,在某些情况下,全表扫描可能优于索引扫描。(所以经常听到有人会说,为什么我在这个列上创建了索引,执行计划却还是全表扫描,其实此时CBO选择全表扫描是更优的)

    下面是一个索引扫描与全表扫描在不同扫描行数时的不同开销的关系图(本图并不精确,只是为了方便理解而表达的一个简单关系)

    1423557188870055557.png

    二,最左前缀原则

    employees表中创建组合索引如下:

    假设不存在选择性问题,对于以上SQL对索引的使用情况:

    1:使用到idx_first_last索引的部分

    2:使用到idx_first_last索引的全部

    3:不能使用到idx_first_last索引

    4:使用到idx_first_last索引的全部

    此处我们可以通过如何执行计划的key_len来判断使用部分还是全部索引,如下:

    1:key_len = (14 + 16) * 3 + 2*2 = 94

    2:key_len = 14 * 3 + 2 = 44

    (关于ken_len的计算,可以参考: MySQL执行计划之key_len的计算  )

    至于4为什么也会走全部索引,估计有些人不理解,因为很多网站上说,where条件的执行顺序是固定的,从右往左,所以过滤性越好的条件放在最右边,依次到左,其实这条规则现在已经不适用了,这已经不是遥远RBO时代了,现在CBO会根据成本估算,选择一个成本更低的执行计划。(成本从统计信息中计算得出,如果统计信息不正确,那执行计划也可能会选错,SQL就可能达不到预期效果。)

    由最左前缀原则引申出的索引冗余问题:

    根据最左索引原则,我们不难得出,index(a,b)相当于创建了二个索引index(a)、index(a,b)。也可以类推,index(a,b,c)相当于创建了三个索引index(a)、index(a,b)、index(a,b,c)。

    但是,如果where条件中只需要过滤a列的数据,分别使用index(a)、index(a,b)在性能上会有什么不一样吗?我们测试一下就知道了。

    先在employees表中创建如下两个索引(每次创建索引前先清空原有索引):

    通过强制指定cbo选择索引,分析上述执行计划,key_len一致,rows一致,基本可以看出两个索引的执行计划性能是一样的,所以idx_first_name这个索引就显得很冗余。

    上面sql是指定了cbo走某个索引,要是不指定的话,cbo默认会选什么呢?答案很简单,哪个先创建就选哪个。(这个可以自己试下)

    三,覆盖索引原则(引申:利用索引排序)

    employees表中创建组合索引如下:

    对于以上SQL对索引的使用情况:

    1:所有信息都可以从idx_first_last索引中获取(即索引已覆盖SQL所需所有信息)

    2:所有信息都可以从idx_first_last索引中获取

    3:所有信息都可以从idx_first_last索引中获取,并且也能通过索引直接获取排序

    4:所有信息都可以从idx_first_last索引中获取,但无法通过索引直接获取排序,需有额外的排序过程,但索引中依然包含排序字段。

    5:where条件能通过idx_first_last索引过滤出结果集(此时仍需回表查出select部分所需字段返回给用户)

    6:先通过first_name字段所在idx_first_last索引快速过滤出结果集1,在回表获取表中其它字段信息,并通过hire_date字段过滤出结果集1中的符合条件的数据,最终反馈给用户。

    前两个很好理解,主要是后面四个,看下执行计划:

    看执行计划的Extra,分别为:

    3,Using where; Using index

    表示可通过覆盖索引获取全部信息

    4,Using where; Using index; Using filesort

    表示可通过覆盖索引获取全部信息,但有排序

    5,Using index condition

    表示可通过索引过滤数据,但要取出全部数据仍需回表(这里有个Index Condition Pushdown问题,参见 http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/index-condition-pushdown-optimization.html )

    6,Using index condition; Using where

    表示可通过索引过滤部分数据,但要过滤出全部数据仍需回表

    需要注意的是,当Using where和Using index同时出现的时候,此时Using where只是用来从索引中查找数据,此数据如果不是用来过滤,那么就是用来读取,以避免回表读取数据行。

    具体的Extra解释,可参见官方文档:

    explain-extra-information

    http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/explain-output.html#explain-extra-information

    四,一些无法使用索引的情况

    假设不存在选择性问题,对于以上SQL对索引的使用情况:

    1:不能使用索引

    2:能使用到索引idx_first

    3:不能使用索引

    4:不能使用索引

    5:不能使用索引

    6:能使用到索引idx_birth

    7:能使用到索引idx_birth

    8:不能使用索引

    下面是执行计划:

    解析

    1:表达式右侧出现运算,无法使用索引。

    2,3,4:解释起来很简单,就像查字典一样,比如要查拼音首字母是ch的字,按顺序翻完以ch开头的页就能有结果,但要是查拼音包含an的字,那就只能翻完整个字典才能知道哪些是需要的,此时就相当于无法走索引,只能走全表扫描。

    5:跟1一样(在oracle中可以创建函数索引达到一些优化目的)

    6,7:birth_date为date类型,'1954-06-19'为varchar,发生隐式转换,'1954-06-19'由varchar类型被转换成date类型,此时的SQL相当于birth_date = date('1954-06-19'),所以能使用到索引。

    8:like用于处理字符串的模糊匹配,此时'1954-06%'只能当做varchar处理,跟birth_date的date类型不匹配,无法使用索引。

    五,多个索引同时使用的情况:

    index merge(Using intersect、Using union、Using sort_union),即先仅通过索引进行交集/并集过滤数据,再进行后续的操作。

    (实际中,这种情况出现概率比较小,了解下即可。)

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  • Using where:表示优化器需要通过索引回表查询数据;Using index:表示直接访问索引就足够获取到所需要的数据,不需要通过索引回表;Using index condition:在5.6版本后加入的新特性(Index Condition Pushdown);...

    关于执行计划的 Extra 字段,对这几个取值有一些疑惑,我说一下我的大致理解。

    Using where:表示优化器需要通过索引回表查询数据;

    Using index:表示直接访问索引就足够获取到所需要的数据,不需要通过索引回表;

    Using index condition:在5.6版本后加入的新特性(Index Condition Pushdown);

    37c1c454a0449ec0562b1352a3f93a10.png

    Using index condition 会先条件过滤索引,过滤完索引后找到所有符合索引条件的数据行,随后用 WHERE 子句中的其他条件去过滤这些数据行;

    Using where && Using index:这个确实不了解它和 Using index condition 的区别。

    然后,我在 MySQL 的示例数据库 Sakila 中做了一些测试,但是结果却让我感到非常疑惑:

    测试使用 Sakila.rental 表,表中的 customer_id 建立了名为 idx_fk_customer_id 索引。

    -- 第一个 SQL 语句

    EXPLAIN SELECT customer_id FROM rental WHERE customer_id>=300;

    结果是使用了 idx_fk_customer_id 索引,但是 Extra 信息竟然为 Using where;Using index;

    在这个 SQL 语句中,SELECT 子句 和 WHERE 子句不是都是可以从索引中过滤并取得的吗,为什么Extra 的值不是 Using index 呢?

    -- 第二个 SQL 语句

    EXPLAIN SELECT * FROM rental WHERE customer_id>=373;

    37c1c454a0449ec0562b1352a3f93a10.png

    这回更奇怪了,因为 SELECT 语句中包含索引中不存在的数据,所以需要通过索引回表查询数据,所以 Extra 为 Using where 我可以理解,但是这里竟然 type 竟然为 ALL,也就说执行计划中使用的是全表扫描!这又是为什么呢?

    -- 第三个 SQL 语句

    EXPLAIN SELECT customer_id FROM rental WHERE customer_id>=373 AND customer_id<400;

    这个语句的 Extra 值同样为 Using where;Using index

    -- 第四个 SQL 语句

    EXPLAIN SELECT * FROM rental WHERE customer_id>=373 AND customer_id<400;

    这个语句的执行计划就比较好理解了,先使用 cusomter_id>373 或者 customer_id<400 中的一个条件过滤索引,过滤完索引后,通过索引回表扫描并再次过滤掉一部分信息,随后返回最终的结果,Extra 为 Using index condition.

    还望各位大神能不吝解答,或者您可以指点我最关心的三个问题:

    1.Using where && Using index 和 Using index condition 的区别;

    2.为什么EXPLAIN SELECT customer_id FROM rental WHERE customer_id>=300;会使用索引,

    而 EXPLAIN SELECT * FROM rental WHERE customer_id>=300; 则不会使用索引呢?

    EXPLAIN SELECT * FROM rental WHERE customer_id>=300 AND customer_id<=350;会使用索引

    EXPLAIN SELECT * FROM rental WHERE customer_id>=300 AND customer_id<=476;则不会使用索引

    索引对 RANGE 值范围有要求吗?

    customer_id 是 SMALLINT(5) 类型的

    回答

    我对 Using index condition 的理解是, er, 首先 mysql server 和 storage engine 是两个组件, server 负责 sql的parse, 执行; storage engine 去真正的 做 数据/index的 读取/写入. 以前是这样: server 命令 storage engine 按 index 把相应的 数据 从 数据表读出, 传给server, server来按 where条件 做选择; 现在 ICP则是在 可能的情况下, 让storage engine 根据index 做判断, 如果不符合 条件 则无须 读 数据表. 这样 节省了disk IO.

    https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/index-condition-pushdown-optimization.html

    不用index 因为 你 是 select *, 而且你的where 是 >=, mysql 如果用index查找 则 会有 太多的 random disk IO. 所以它选择了 全表读.

    https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/how-to-avoid-table-scan.html

    You are using a key with low cardinality (many rows match the key

    value) through another column. In this case, MySQL assumes that by

    using the key it probably will do many key lookups and that a table

    scan would be faster.

    查以下 customer_id>=300 AND customer_id<=350; 和 customer_id>=300 AND customer_id<=476; 分别有多少数据. 我 觉得 第一个的数据 可能 比较少.

    3Q,差不多搞清楚啦,只是 Using where;Using index 和 Using index condition 还有一些疑问,待我再查查手册。。

    2.这跟您说得差不多,但是并不是由于 where 是 >= ;

    优化器会在索引存在的情况下,通过符合 RANGE 范围的条数和总数的比例来选择是使用索引还是进行全表遍历

    例如,在 rental 表中,表的总行数为 16044 行;

    -- 不使用索引

    EXPLAIN SELECT * FROM rental WHERE customer_id>492;

    -- 使用索引

    EXPLAIN SELECT * FROM rental WHERE customer_id>493;

    -- 其中 id > 492 的行数为 2772, id > 493 的行数为 2749

    -- 不使用索引

    EXPLAIN SELECT * FROM rental WHERE customer_id<103;

    -- 使用索引

    EXPLAIN SELECT * FROM rental WHERE customer_id<102;

    -- 其中 id < 103 的行数为 2767, id < 102 的行数为 2734

    -- 不使用索引,count(*) 为 2758 条

    EXPLAIN SELECT * FROM rental WHERE customer_id>100 AND customer_id < 202;

    -- 使用索引, count(*) 为 2733 条

    EXPLAIN SELECT * FROM rental WHERE customer_id>100 AND customer_id < 201;

    结论:当需要读取的数据超过一个临界值时,优化器会放弃从索引中读取而改为进行全表扫描,这是为了避免过多的 random disk.

    1、第一个sql,因为使用了覆盖索引,所以是using index,using where代表使用了过滤,跟是否回表没有关系

    2、第二个sql,因为你的数据根据索引查询后还需要回表查询,关键是customer_id>373,在总数据量很大的时候,使得mysql认为直接用全表扫描代价更小

    3、这个跟1是一个道理

    4、这个因为你select *,过滤完回表,所以是using index condition,与1不同的是,这里需要回表,是满足索引下推(icp)的定义的

    我们可以总结下:

    1、并不是有索引,mysql就一定会选择索引,mysql的最终执行方案是基于代价计算的

    2、如果使用了过滤,没有索引参加,那就是using where,有索引参加但是最终不需要回表查询,也是using where;如果有索引参加且需要回表(这里说的回表有可能是为了拿数据,有可能是为了进一步过滤)就是using index condition

    3、需要注意的是有where的情况,extra也可能是null,比如你使用select * from xxx where customer_id=100,则仅仅是利用索引定位到100,并没有用到过滤

    mark…目前不是太清楚Using where && Using index是什么作用。

    using index;using where

    需要的字段已经索引覆盖了,但是仍然需要用索引覆盖的字段在叶子节点处坐比较操作

    建议更新文章内容,谢谢

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  • Using where:过滤元素;执行explain SELECT * from test where b = '4' (b不是索引,全表扫描后,通过过滤获取所需数据) 执行explain SELECT * from test where c = '4' (c是索引,通过索引定位到所需数据,不需...

    Using where:过滤元素;

    执行 explain SELECT * from test where  b = '4'    (b不是索引,全表扫描后,通过过滤获取所需数据)

    3c58b43d85079e74b5443691c4360742.png

    执行 explain SELECT * from test where  c = '4'    (c是索引,通过索引定位到所需数据,不需过滤)

    17e8199a32ecd775ae4d8dcd50589200.png

    Using index:查询使用索引就能直接访问索引文件获取到所需要的数据;

    执行  explain SELECT c from test where  c = '4' (c是索引)

    a5e065aeaba2e49ea10e3a6cb14548a5.png

    Using index condition:查询使用索引,但要访问数据文件(表数据)才能获取所需要的数据;

    using firesort : order by时,在索引加得不当的情况下,都有可能出现Using filesort,这时候就要对SQL语句和索引进行优化了(个人理解:排序字段不是索引或排序字段是索引但没有用到就会出现using filesort)

    using jion buffer(block nested loop):

    示例表

    CREATE TABLE `test` (

    `a` varchar(20) NOT NULL,

    `b` varchar(20) DEFAULT NULL,

    `c` varchar(20) DEFAULT NULL,

    PRIMARY KEY (`a`)

    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

    CREATE TABLE `prov` (

    `id` varchar(32) NOT NULL,

    `name` varchar(255) DEFAULT NULL,

    `height` varchar(32) DEFAULT NULL,

    PRIMARY KEY (`id`)

    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

    执行

    SELECT  * FROM test t INNER JOIN prov v on t.c = v.id where v.id

    a27e6a84355481e1845cd834d4d563f3.png

    说明:

    从执行计划中看出v是基表,在查询中使用到了主键v.id,Extra是using where(因为过滤条件v.id

    执行 ALTER table test add index inx_c(c) ,给t.c加索引,执行计划如下:

    1f55cf54bd9c52816b634095804d5947.png

    Extra是using index condition, 因为select *   是要读到表数据,但是使用了索引

    执行 SELECT c from test where c = '5';

    a72664785642d4c564458113a4e97bea.png

    Extra是using index , 因为select c  查找时使用了索引,只从索引中就可得到数据,不用访问表数据

    执行 SELECT  * FROM  test t INNER JOIN prov v on t.a = v.id where v.id

    6160620cc07e4be706b11e263257373a.png

    t表中row=1,因为t.a是主键,所以基表v的每条符合要求记录 与t表关联查询时是通过索引直接定位到符合要求的数据。

    参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5037eacb0102vkcp.html

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  • 面对有限的数据集,本文提出了一种新的训练方法,通过分割,找出病灶可能存在的区域,然后针对这个区域,随机多次采样,进行分类。 首先,针对简单预处理的肺部X光图像,分割出肺部区域,并利用mask抹去非肺部...

            面对有限的数据集,本文提出了一种新的训练方法,通过分割,找出病灶可能存在的区域,然后针对这个区域,随机多次采样,进行分类。

            

            首先,针对简单预处理的肺部X光图像,分割出肺部区域,并利用mask抹去非肺部区域的像素。

            之后的分类网络才是重点。大多数方法把整个肺部图像缩小到224*224,然后直接塞给网络进行训练。而本文则是进行裁剪采样,每次从确定包含肺部的区域裁处224*224大小的图像块,然后把整幅图像的标签赋予这个裁剪得到的图像块,并让网络进行学习。

            在推断阶段,模型会从每一幅测试图像中采样K个图像块,作者令K=100,这100各块都输入刚刚训练的Resnet18中进行分类,最后以这K个块的分类结果中,出现最多的那一种作为模型认定的分类结果。

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  • MVCC 能解决幻吗?

    2021-01-19 03:05:23
    MySQL通过MVCC(解决读写并发问题)和间隙锁(解决写写并发问题)来解决幻MySQL InnoDB事务的隔离级别有四级,默认是“可重复”(REPEATABLE READ)。未提交(READ UNCOMMITTED)。另一个事务修改了数据,但尚未提交,...
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    2021-04-27 15:30:11
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  • Note: added after answer:Thanks.. Yeah I had tried the Flag.SEEN to true and saveChanges.. I also had read getContent marks it ... I tried using it in the for statement that loops through the messag...
  • MySQL 官方手册 8.0 Reference Manual - Subqueries with ANY, IN, or SOME 1. ANY与ALL对比 operand comparison_operator ANY ... using 关联查询的时候,用于替换 ON关键字,ON a.uid=b.uid 等价于using(uid)
  • 我想知道在实例化一个新的MySqlConnection对象VS是否将实例化的MySqlConnection对象传递到C#中的“ using”语句中是否有区别吗?如果可以,哪种方法更好?为什么比其他更可取?以下是模拟这两种情况的示例代码:...

空空如也

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