sql的普通索引和复合索引的问题

假如我在字段A中创建普通单索引,然后又在字段A创建复合索引,但是A不是复合索引
的初始列,现在我只用字段A作为查询条件进行查询,请问会用到索引么,还是全表查询

3个回答

会用你A的普通索引来查询

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mySql的普通索引和复合索引
有关普通索引和组合索引问题:
索引分单列索引和组合索引:单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引;组合索引,即一个索包含多个列。
MySQL索引类型包括:
(1)普通索引是最基本的索引,它没有任何限制。它有以下几种创建方式:
◆创建索引
  CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));
   如果是 CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length,下同。
◆修改表结构
  ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length))
◆ 创建表的时候直接指定
  CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX indexName) );
删除索引的语法:
   DROP INDEX [indexName] ON mytable;
(2)唯一索引与普通索引类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式:
◆创建索引
   CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))
◆修改表结构
   ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))
◆创建表的时候直接指定
   CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE indexName) );
(3)主键索引是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引:
   CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) );
当然也可以用 ALTER 命令。记住:一个表只能有一个主键。
(4)组合索引
  为了形象地对比单列索引和组合索引,为表添加多个字段:
   CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL );
为了进一步榨取MySQL的效率,就要考虑建立组合索引。就是将 name, city, age建到一个索引里:
   ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age (name(10),city,age);
建表时,usernname长度为 16,这里用 10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10,这样会加速索引查询速度,还会减少索引文件的大小,提高INSERT的更新速度。
如果分别在 usernname,city,age上建立单列索引,让该表有3个单列索引,查询时和上述的组合索引效率也会大不一样,远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引,但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。
建立这样的组合索引,其实是相当于分别建立了下面三组组合索引:
   usernname,city,age usernname,city usernname
为什么没有 city,age这样的组合索引呢?这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引,下面的几个SQL就会用到这个组合索引:
  SELECT * FROM mytable WHREE username="admin" AND city="郑州"   SELECT * FROM mytable WHREE username="admin"
而下面几个则不会用到:
  SELECT * FROM mytable WHREE age=20 AND city="郑州"   SELECT * FROM mytable WHREE city="郑州"
(5)建立索引的时机
   到这里我们已经学会了建立索引,那么我们需要在什么情况下建立索引呢?一般来说,在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引,但也不完全如此,因为MySQL只对<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的LIKE才会使用索引。例如:
SELECT t.Name FROM mytable t LEFT JOIN mytable m ON t.Name=m.username WHERE m.age=20 AND m.city='郑州'
此时就需要对city和age建立索引,由于mytable表的 userame也出现在了JOIN子句中,也有对它建立索引的必要。
刚才提到只有某些时候的LIKE才需建立索引。因为在以通配符%和_开头作查询时,MySQL不会使用索引。例如下句会使用索引:
  SELECT * FROM mytable WHERE username like'admin%'
而下句就不会使用:
   SELECT * FROM mytable WHEREt Name like'%admin'
因此,在使用LIKE时应注意以上的区别。
(6)索引的不足之处
上面都在说使用索引的好处,但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点:
   ◆虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行 INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件。
   ◆建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重,但如果你在一个大表上创建了多种组合索引,索引文件的会膨胀很快。
   索引只是提高效率的一个因素,如果你的 MySQL有大数据量的表,就需要花时间研究建立最优秀的索引,或优化查询语句。
(7)使用索引的注意事项
使用索引时,有以下一些技巧和注意事项:
   ◆索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中,复合索引中只要有一列含有 NULL值,那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。
◆使用短索引
对串列进行索引,如果可能应该指定一个前缀长度。例如,如果有一个CHAR(255)的列,如果在前10个或20个字符内,多数值是惟一的,那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
◆索引列排序
MySQL查询只使用一个索引,因此如果 where子句中已经使用了索引的话,那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作;尽量不要包含多个列的排序,如果需要最好给这些列创建复合索引。
◆like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作,如果非使用不可,如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
◆不要在列上进行运算
   select * from users where YEAR(adddate) 将在每个行上进行运算,这将导致索引失效而进行全表扫描,因此我们可以改成
   select * from users where adddate ◆不使用NOT IN和操作
引用: http://zhidao.baidu.com/link?url=xF1BrmM9CNSE_ptqmRcEZQgTHIw5UK7WbMI_iAOMWzYS8MdNYbVMrpv820wzn6nxlkpyx2JAH_OXmAqFbfR32K

标签: 普通索引和复合索引
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说说复合索引

写索引的博客太多了,一直不想动手写,有一下两个原因:
一是觉得有炒剩饭的嫌疑,有兄弟曾说:索引吗,只要在查询条件上建索引就行了,真的可以这么暴力吗?
二来觉得,索引是个非常大的话题,很难概括出所有的情况,你不整出点新意来,倒是有抄袭照搬的嫌疑

既然写了,就写一点稍微不一样的东西出来,
好了,废话打住,开搞

/*

  20160814备注:今天发现一个类似的文章:http://www.cnblogs.com/fly_zj/archive/2012/08/11/2633629.html

  可以理解为:添加组合索引时,做相等运算字段应该放在最前面

*/

搭建测试环境:

创建一张表,模拟实际业务中的一个表,往里面填入数据,
时间字段上,相对按照时间均匀地填充,其他字段以GUID填充

复制代码
Create table BusinessInfoTable
(
BuniessCode1 varchar(50),
BuniessCode2 varchar(50),
BuniessCode3 varchar(50),
BuniessCode4 varchar(50),
BuniessStatus1 tinyint,
BuniessStatus2 tinyint,
BuniessDateTime1 Datetime,
BuniessDateTime2 Datetime,
OtherColumn1 varchar(50),
OtherColumn2 varchar(50),
OtherColumn3 varchar(50)
)

declare @i int=0
while @i<1000000
begin
insert into BusinessInfoTable
values
(
NEWID(),NEWID(),NEWID(),NEWID(),RAND()*100,RAND()*100,
DATEADD(MI,@i,GETDATE()),DATEADD(MI,@i,GETDATE()),NEWID(),NEWID(),NEWID()
)
set @i=@i+1
end
复制代码
现在有这么一个查询(实际上查询远比这个复杂,我简化一点,不要说我刻意造环境)

复制代码
select OtherColumn2,
BuniessStatus1,
BuniessStatus2,
BuniessDateTime1,
BuniessDateTime2
from BusinessInfoTable
where BuniessDateTime1 between '2016-6-21' and '2016-6-28'
and BuniessDateTime2 between '2016-6-21' and '2016-6-28'
and BuniessStatus1 = 55
and BuniessStatus2 = 66
复制代码
郑重的说明一点:

暂时不考虑聚集索引,毕竟一个表上只能有一个聚集索引,
别人也不是傻子,不会轻易去建聚集索引,聚集索引早被占用了
既然被占用了,我的原则是一般不去动别人现有的东西的,比如别人建了聚集索引,你给人家删了,根据自己的情况建聚集索引
这不是找骂么

有经验的你一定考虑符合索引了,同时考虑到为避免Key Lookup导致的书签查找,我们把查询索要的OtherColumn2列include进来
比如这样

CREATE NONCLUSTERED INDEX IDX_1 ON BusinessInfoTable
(BuniessStatus1,BuniessStatus2,BuniessDateTime1,BuniessDateTime2)
INCLUDE(OtherColumn2)

或者这样,只是索引列顺序不一样

CREATE NONCLUSTERED INDEX IDX_1 ON BusinessInfoTable
(BuniessDateTime1,BuniessDateTime2,BuniessStatus1,BuniessStatus2)
INCLUDE(OtherColumn2)

当然可以随意调整四个列的顺序,我就不过多地做演示了,有兴趣的自己试

这里的前导列的顺序并不会影响到索引的使用,查询的时候都是非聚集索引Seek,绝对的

那么问题来了,完全一样的查询条件,结果一样,使用不同的索引,索引的区别仅仅是列顺序不一样,其代价一样吗,先猜测一下,有区别吗?

  同样查询,使用不同索引的结果(分别是上面的IDX_1和IDX_2):

下面看图说话

看看IO情况

原因分析

  看来是有点差别吧,好似乎这个差别还真不小(以往写文章,我测试环境弄不好,对比出来的效果不明显,感觉没啥说服力,这次对比还是比较明显的)

  究竟原因在何?

  索引是以平衡树(B树)的方式存在的,复合索引的列的顺序决定了B树的信息的存储的顺序

  如果是以BuniessStatus1列为前导列,因为BuniessStatus1分布的范围(相对)较小,

  这样在查询的时候通过BuniessStatus1=55就可以过滤出来一个比较小的结果集,后面依次用其他条件过滤就相对较快了

  比如BuniessStatus1=55过滤出来符合条件的数据有5条,

  加上BuniessStatus2 BuniessDateTime1 BuniessDateTime2 这三个条件再过滤,出来一条数据。

  如果BuniessDateTime1 是索引的前导列,用BuniessDateTime1 between '2016-6-21' and '2016-6-28'过滤

  可能会有10000条数据,然后依次再用 BuniessDateTime2,BuniessStatus1, BuniessStatus2过滤

  最后也只有一条符合条件的数据。

  差别就在于:一开始的过滤条件,决定了查询多少page初步确定满足条件的数据,再进一步的进行过滤

  如果最开始就相对精确地确定了满足查询条件的数据范围,后面可以通过相对较小的代价来最终确认出满足条件的数据

  如果最开始相对模糊地却确定了满足查询条件的数据范围,那么这个过程的代价就相对比较大,虽然后面通过每一个条件的过,结果是一样的

  当然这种索引的建立跟数据分布有关,

  但是,我没有下结论说,复合索引一定要按照什么什么顺序来是最好的

  还是那句话:具体问题具体分析,避免经验主义,没有一刀切的手段可以解决所有的问题。

总结:

  本文通过一个简单的例子,分析了创建符合索引时,列的顺序对查询的影响,说明在创建索引的时候,不仅仅要考虑在哪些列上创建索引,同时也要注意到,索引列的顺序,是否会对查询产生影响。避免一说到索引,就是“在查询条件上建索引”的暴力做法。

分类: SQL Server 优化
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posted on 2016-06-21 17:43 MSSQL123 阅读(1056) 评论(2) 编辑 收藏

评论

#1楼 2016-06-21 18:53 Double_K

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支持(1)反对(0)

#2楼[楼主] 2016-06-21 19:44 MSSQL123

@ Double_K
多谢支持,没记错的话我应该是你的第一个关注者,看你写的文章,学到了好多。
支持(0)反对(0)

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今天创建了一个分区表content,随后在分区列上创建了本地索引和全局索引,但是在执行语句“ select id,book_num from content where book_num=50 ;”时发现,若创建的为本地索引执行计划走“ INDEX RANGE SCAN”,若创建全区索引,则默认走全表扫描,使用hint方式可以走“ INDEX RANGE SCAN”,而且资源消耗的确比全表扫描小。 不明白为什么:有全区索引时为什么还总是默认走全表扫面?是oracle的bug,还是优化器有特殊考虑?除了加hint和SQL Profile方式外有什么方式能让优化器直接就走索引? 数据库版本 11.2.0.4 双节点RAC,操作系统redhat 6.4 。 以下为实验步骤: 1. 创建分区表content: CREATE TABLE "SCOTT"."CONTENT_PAR" ( "ID" VARCHAR2(60) NOT NULL ENABLE, "NAME" VARCHAR2(512) NOT NULL ENABLE, "DESCRIPTION" VARCHAR2(4000), "PROVIDER" VARCHAR2(60), "PROVIDER_TYPE" VARCHAR2(60), "AUTHODID" VARCHAR2(60), "TYPE" VARCHAR2(5), "KEYWORDS" VARCHAR2(4000), "EXPIRETIME" VARCHAR2(14), "FEE" NUMBER(10,0), "LOCATION" VARCHAR2(100), "FIRST" VARCHAR2(5), "URL1" VARCHAR2(512), "URL2" VARCHAR2(512), "URL3" VARCHAR2(512), "URL4" VARCHAR2(512), "INFO_CONTENT" VARCHAR2(4000), "INFO_PIC" VARCHAR2(512), "INFO_SOURCE" VARCHAR2(4000), "FEE_CODE" VARCHAR2(60), "DETAIL_URL1" VARCHAR2(512), "DETAIL_URL2" VARCHAR2(512), "DETAIL_URL3" VARCHAR2(512), "BOOK_NUM" NUMBER(10,0), "CLASSIFY" VARCHAR2(100), "AUTHODS" VARCHAR2(1024), "ACTOR" VARCHAR2(1024), "OTHERS_ACTOR" VARCHAR2(4000), "BOOK_TYPE" VARCHAR2(50), "BOOK_STYLE" VARCHAR2(50), "BOOK_COLOR" VARCHAR2(50), "AREA" VARCHAR2(50), "LANGUAGE" VARCHAR2(50), "YEAR" VARCHAR2(14), "STATUS" VARCHAR2(4), "CHAPTER_TYPE" VARCHAR2(4), "PORTAL" VARCHAR2(1), "BUSINESSID" VARCHAR2(64), "DOWNLOAD_NUM" NUMBER(12,0), "AVERAGEMARK" NUMBER(12,0), "FAVORITES_NUM" NUMBER(12,0), "BOOKED_NUM" NUMBER(12,0), "CREATETIME" VARCHAR2(14), "FLOW_TIME" DATE, "USER_TYPE" VARCHAR2(50), "LUPDATE" VARCHAR2(14), "COMIC_IMAGE" VARCHAR2(512), "ADAPTERDESK" VARCHAR2(50), "SYNC_STATUS" NUMBER(1,0), "BASETYPE" VARCHAR2(5), "EBOOKURL" VARCHAR2(4000), "WEEKNUM" NUMBER(12,0), "MONTHNUM" NUMBER(12,0), "WEEKFLOWERSNUM" NUMBER(12,0), "MONTHFLOWERSNUM" NUMBER(12,0) ) partition by range (BOOK_NUM) ( partition BOOKNUM_50 values less than ( 50 ) tablespace test ,partition BOOKNUM_100 values less than (100) tablespace ts01 ,partition BOOKNUM_200 values less than (200) tablespace local ,partition BOOKNUM_670 values less than (670) tablespace user); 2. 创建本地索引ind_booknum_local create index ind_booknum_local on content(book_num) local; 查看select id,book_num from content where book_num=50 ;执行计划走的是“ INDEX RANGE SCAN” 3. 删除本地索引ind_booknum_local ,创建全局索引ind_booknum_gloabal。 create index ind_booknum_gloabal oncontent(book_num) global partition by range (BOOK_NUM) (partition ind_50 values less than ( 50) tablespace test ,partition ind_100 values less than (100) tablespace test ,partition ind_200 values less than (200) tablespace local ,partition ind_300 values less than (300) tablespace test ,partition ind_670 values less than ( maxvalue) tablespace test ); alter system flush shared_pool;(仅限在实验环境操作) alter system flush buffer_cache;(仅限在实验环境操作) 收集表的统计信息:exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'SCOTT',tabname=> 'CONTENT',estimate_percent => 100,cascade => true,method_opt =>'for all columns size 1'); 查看select id,book_num from content where book_num=50 ; 执行计划走的是 “TABLE ACCESS FULL” 执行计划走的是“ INDEX RANGE SCAN” 使用加hint 方式: alter system flush shared_pool;(仅限在实验环境操作) alter system flush buffer_cache;(仅限在实验环境操作) select /*+ index(content IND_BOOKNUM_GLOABAL)*/ id,book_num from content where book_num=50 ; 4. 创建非分区的全局索引:create index ind_booknum_gloabal_nopar on content(book_num) global; alter system flush shared_pool;(仅限在实验环境操作) alter system flush buffer_cache;(仅限在实验环境操作) 收集表的统计信息:exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'SCOTT',tabname=> 'CONTENT',estimate_percent => 100,cascade => true,method_opt =>'for all columns size 1'); 查看select id,book_num from content where book_num=50 ; 执行计划走的是 “TABLE ACCESS FULL” 使用加hint方式: alter system flush shared_pool;(仅限在实验环境操作) alter system flush buffer_cache;(仅限在实验环境操作) select /*+ index(content IND_BOOKNUM_GLOABAL_NOPAR)*/ id,book_num from content where book_num=50 ; 5. 创建复合索引:create index ind_num_id_gloabal_nopar on content(book_num,id) global; alter system flush shared_pool;(仅限在实验环境操作) alter system flush buffer_cache;(仅限在实验环境操作) 收集表的统计信息:exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'SCOTT',tabname=> 'CONTENT',estimate_percent => 100,cascade => true,method_opt =>'for all columns size 1'); 查看select id,book_num from content where book_num=50 ; 执行计划走的是 “INDEX RANGESCAN” alter system flush shared_pool;(仅限在实验环境操作) alter system flush buffer_cache;(仅限在实验环境操作) 查看 select name,book_num from content where book_num=50 ; 执行计划走的是 “TABLE ACCESS FULL” 使用加hint方式: alter system flush shared_pool;(仅限在实验环境操作) alter system flush buffer_cache;(仅限在实验环境操作) select /*+ index(content IND_NUM_ID_GLOABAL_NOPAR)*/ name,book_num from content where book_num=50 ; 执行计划走 “INDEX RANGESCAN”
有两个字段要频繁的查询,如何建立索引?
目前在A表中,有name和flag两个字段, 查询的时候比较固定,是根据name和flag这两个字段来判断A表中是否已经存在某条记录了, 如果存在的话,则更新,不存在则增加一条记录。sql语句如: [color=red] where name like '%秦皇岛%' and flag = '1'[/color] 表中的记录以后将会是非常多的,所以想建立索引来提高查询效率。 还有一点就是,name字段中的值是有很多重复的,比如说,A表中有100条数据,那么有可能是: name flag 石家庄 1 石家庄 2 石家庄 3 石家庄 4 秦皇岛 5 秦皇岛 6 秦皇岛 7 秦皇岛 8 保定市 1 保定市 2 保定市 3 保定市 4 .... ... 就是说name字段中的值还是比较有规律的,但是flag则是不定的。 问题如下: 如果我创建了索引的话,是不是要为name和flag这两个字段建立复合索引? 或者说有什么更好的方式来建立索引?例如分别单独的为name和flag建立索引?
查询如何锁定这两种方式INDEX RANGE SCAN vs INDEX SKIP SCAN
建复合索引的前后位置对查询速度有影响吗?举个例子,index_01:emp_no,card_id; 查询时where card_id='xxxxx',sql分析结果走的是INDEX SKIP SCAN; where emp_no='xx',分析结果走的是 INDEX RANGE SCAN,求解释一下这两种方式。
对计算机专业来说学历真的重要吗?
我本科学校是渣渣二本,研究生学校是985,现在毕业五年,校招笔试、面试,社招面试参加了两年了,就我个人的经历来说下这个问题。 这篇文章很长,但绝对是精华,相信我,读完以后,你会知道学历不好的解决方案,记得帮我点赞哦。 先说结论,无论赞不赞同,它本质就是这样:对于技术类工作而言,学历五年以内非常重要,但有办法弥补。五年以后,不重要。 目录: 张雪峰讲述的事实 我看到的事实 为什么会这样 ...
Java学习的正确打开方式
在博主认为,对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结,前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中,至于总结在于个人,实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍,博客次之,这又是一个层次了,这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航,各位只管冲鸭!!!上天是公平的,只要不辜负时间,时间自然不会辜负你。 何谓学习?博主所理解的学习,它是一个过程,是一个不断累积、不断沉淀、不断总结、善于传达自己的个人见解以及乐于分享的过程。
程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过...
大学四年自学走来,这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了
大学四年,看课本是不可能一直看课本的了,对于学习,特别是自学,善于搜索网上的一些资源来辅助,还是非常有必要的,下面我就把这几年私藏的各种资源,网站贡献出来给你们。主要有:电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意:文中提到的所有资源,文末我都给你整理好了,你们只管拿去,如果觉得不错,转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...
小白学 Python 爬虫(25):爬取股票信息
人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 爬虫(1):开篇 小白学 Python 爬虫(2):前置准备(一)基本类库的安装 小白学 Python 爬虫(3):前置准备(二)Linux基础入门 小白学 Python 爬虫(4):前置准备(三)Docker基础入门 小白学 Python 爬虫(5):前置准备(四)数据库基础 小白学 Python 爬虫(6):前置准备(...
小知识:浅谈二维码的生成和识别原理
目录 前言 条形码 静态二维码 二进制生成图形码 二维码的定位 前言 不知不觉中,我们的生活到处充满了二维码。登录账户需要二维码;加好友需要二维码;共享单车需要二维码;商品包装上也有二维码;甚至连楼下卖水果的阿姨手里都拿张二维码收款。那么,有没有想过这个二维码到底是什么东西呢?那么这个二维码的图案会不会多到不小心重合了呢? 条形码 在二维码出现之前,大行其道的...
[享学Jackson] 一、初识Jackson -- 世界上最好的JSON库
Jackson是一个简单的、功能强大的、基于Java的**应用库**。它可以很方便完成**Java对象**和**json对象(xml文档or其它格式)**进行互转。Jackson社区相对比较活跃,更新速度也比较快。Jackson库有如下几大特性: - 高性能,稳定:低内存占用,对大/小JSON串,大/小对象的解析表现均很优秀 - 流行度高:是很多流行框架的默认实现 - 容易使用:提供高层次的API,极大简化了日常使用 - 无需自己手动创建映射:内置了绝大部分序列化时和Java类型的映射关系 - 干净的JSO
卸载 x 雷某度!GitHub 标星 1.5w+,从此我只用这款全能高速下载工具!
作者 | Rocky0429 来源 | Python空间 大家好,我是 Rocky0429,一个喜欢在网上收集各种资源的蒟蒻… 网上资源眼花缭乱,下载的方式也同样千奇百怪,比如 BT 下载,磁力链接,网盘资源等等等等,下个资源可真不容易,不一样的方式要用不同的下载软件,因此某比较有名的 x 雷和某度网盘成了我经常使用的工具。 作为一个没有钱的穷鬼,某度网盘几十 kb 的下载速度让我...
世界上最牛的网络设备,价格低廉,其貌不扬......
夜深人静,电视和电脑都已经关机休息,但是我还在默默工作,我安静地趴在你家中的某个地方,7*24小时不眠不休,任劳任怨,目的只有一个,能让你舒服地躺在床上,畅快地刷手机!没错,这就是我,...
《面试宝典》2019年springmvc面试高频题(java)
前言 2019即将过去,伴随我们即将迎来的又是新的一年,过完春节,马上又要迎来新的金三银四面试季。那么,作为程序猿的你,是否真的有所准备的呢,亦或是安于本职工作,继续做好手头上的事情。 当然,不论选择如何,假如你真的准备在之后的金三银四跳槽的话,那么作为一个Java工程师,就不可不看了。如何在几个月的时间里,快速的为即将到来的面试进行充分的准备呢? 1、什么是Spring MVC ?简单...
一名大专同学的四个问题
【前言】   收到一封来信,赶上各种事情拖了几日,利用今天要放下工作的时机,做个回复。   2020年到了,就以这一封信,作为开年标志吧。 【正文】   您好,我是一名现在有很多困惑的大二学生。有一些问题想要向您请教。   先说一下我的基本情况,高考失利,不想复读,来到广州一所大专读计算机应用技术专业。学校是偏艺术类的,计算机专业没有实验室更不用说工作室了。而且学校的学风也不好。但我很想在计算机领...
复习一周,京东+百度一面,不小心都拿了Offer
京东和百度一面都问了啥,面试官百般刁难,可惜我全会。
轻松搭建基于 SpringBoot + Vue 的 Web 商城应用
首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念: 函数计算(Function Compute): 函数计算是一个事件驱动的服务,通过函数计算,用户无需管理服务器等运行情况,只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源,并以弹性伸缩的方式运行用户代码,而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。Fun: Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具,能帮助您便捷地管理函数计算、API ...
Python+OpenCV实时图像处理
目录 1、导入库文件 2、设计GUI 3、调用摄像头 4、实时图像处理 4.1、阈值二值化 4.2、边缘检测 4.3、轮廓检测 4.4、高斯滤波 4.5、色彩转换 4.6、调节对比度 5、退出系统 初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位调参、测试...
2020年一线城市程序员工资大调查
人才需求 一线城市共发布岗位38115个,招聘120827人。 其中 beijing 22805 guangzhou 25081 shanghai 39614 shenzhen 33327 工资分布 2020年中国一线城市程序员的平均工资为16285元,工资中位数为14583元,其中95%的人的工资位于5000到20000元之间。 和往年数据比较: yea...
为什么猝死的都是程序员,基本上不见产品经理猝死呢?
相信大家时不时听到程序员猝死的消息,但是基本上听不到产品经理猝死的消息,这是为什么呢? 我们先百度搜一下:程序员猝死,出现将近700多万条搜索结果: 搜索一下:产品经理猝死,只有400万条的搜索结果,从搜索结果数量上来看,程序员猝死的搜索结果就比产品经理猝死的搜索结果高了一倍,而且从下图可以看到,首页里面的五条搜索结果,其实只有两条才是符合条件。 所以程序员猝死的概率真的比产品经理大,并不是错...
害怕面试被问HashMap?这一篇就搞定了!
声明:本文以jdk1.8为主! 搞定HashMap 作为一个Java从业者,面试的时候肯定会被问到过HashMap,因为对于HashMap来说,可以说是Java集合中的精髓了,如果你觉得自己对它掌握的还不够好,我想今天这篇文章会非常适合你,至少,看了今天这篇文章,以后不怕面试被问HashMap了 其实在我学习HashMap的过程中,我个人觉得HashMap还是挺复杂的,如果真的想把它搞得明明白...
毕业5年,我问遍了身边的大佬,总结了他们的学习方法
我问了身边10个大佬,总结了他们的学习方法,原来成功都是有迹可循的。
推荐10个堪称神器的学习网站
每天都会收到很多读者的私信,问我:“二哥,有什么推荐的学习网站吗?最近很浮躁,手头的一些网站都看烦了,想看看二哥这里有什么新鲜货。” 今天一早做了个恶梦,梦到被老板辞退了。虽然说在我们公司,只有我辞退老板的份,没有老板辞退我这一说,但是还是被吓得 4 点多都起来了。(主要是因为我掌握着公司所有的核心源码,哈哈哈) 既然 4 点多起来,就得好好利用起来。于是我就挑选了 10 个堪称神器的学习网站,推...
这些软件太强了,Windows必装!尤其程序员!
Windows可谓是大多数人的生产力工具,集娱乐办公于一体,虽然在程序员这个群体中都说苹果是信仰,但是大部分不都是从Windows过来的,而且现在依然有很多的程序员用Windows。 所以,今天我就把我私藏的Windows必装的软件分享给大家,如果有一个你没有用过甚至没有听过,那你就赚了????,这可都是提升你幸福感的高效率生产力工具哦! 走起!???? NO、1 ScreenToGif 屏幕,摄像头和白板...
阿里面试一个ArrayList我都能跟面试官扯半小时
我是真的没想到,面试官会这样问我ArrayList。
曾经优秀的人,怎么就突然不优秀了。
职场上有很多辛酸事,很多合伙人出局的故事,很多技术骨干被裁员的故事。说来模板都类似,曾经是名校毕业,曾经是优秀员工,曾经被领导表扬,曾经业绩突出,然而突然有一天,因为种种原因,被裁员了,...
大学四年因为知道了这32个网站,我成了别人眼中的大神!
依稀记得,毕业那天,我们导员发给我毕业证的时候对我说“你可是咱们系的风云人物啊”,哎呀,别提当时多开心啦????,嗯,我们导员是所有导员中最帅的一个,真的???? 不过,导员说的是实话,很多人都叫我大神的,为啥,因为我知道这32个网站啊,你说强不强????,这次是绝对的干货,看好啦,走起来! PS:每个网站都是学计算机混互联网必须知道的,真的牛杯,我就不过多介绍了,大家自行探索,觉得没用的,尽管留言吐槽吧???? 社...
2020年1月中国编程语言排行榜,python是2019增长最快编程语言
编程语言比例 排名 编程语言 最低工资 工资中位数 最低工资 最高工资 人头 人头百分比 1 rust 20713 17500 5042 46250 480 0.14% 2 typescript 18503 22500 6000 30000 1821 0.52% 3 lua 18150 17500 5250 35000 2956 0.84% 4 go 17989 16...
看完这篇HTTP,跟面试官扯皮就没问题了
我是一名程序员,我的主要编程语言是 Java,我更是一名 Web 开发人员,所以我必须要了解 HTTP,所以本篇文章就来带你从 HTTP 入门到进阶,看完让你有一种恍然大悟、醍醐灌顶的感觉。 最初在有网络之前,我们的电脑都是单机的,单机系统是孤立的,我还记得 05 年前那会儿家里有个电脑,想打电脑游戏还得两个人在一个电脑上玩儿,及其不方便。我就想为什么家里人不让上网,我的同学 xxx 家里有网,每...
史上最全的IDEA快捷键总结
现在Idea成了主流开发工具,这篇博客对其使用的快捷键做了总结,希望对大家的开发工作有所帮助。
阿里程序员写了一个新手都写不出的低级bug,被骂惨了。
这种新手都不会范的错,居然被一个工作好几年的小伙子写出来,差点被当场开除了。
谁是华为扫地僧?
是的,华为也有扫地僧!2020年2月11-12日,“养在深闺人不知”的华为2012实验室扫地僧们,将在华为开发者大会2020(Cloud)上,和大家见面。到时,你可以和扫地僧们,吃一个洋...
Idea 中最常用的10款插件(提高开发效率),一定要学会使用!
学习使用一些插件,可以提高开发效率。对于我们开发人员很有帮助。这篇博客介绍了开发中使用的插件。
AI 没让人类失业,搞 AI 的人先失业了
最近和几个 AI 领域的大佬闲聊 根据他们讲的消息和段子 改编出下面这个故事 如有雷同 都是巧合 1. 老王创业失败,被限制高消费 “这里写我跑路的消息实在太夸张了。” 王葱葱哼笑一下,把消息分享给群里。 阿杰也看了消息,笑了笑。在座几位也都笑了。 王葱葱是个有名的人物,21岁那年以全额奖学金进入 KMU 攻读人工智能博士,累计发表论文 40 余篇,个人技术博客更是成为深度学习领域内风向标。 ...
2020年,冯唐49岁:我给20、30岁IT职场年轻人的建议
点击“技术领导力”关注∆每天早上8:30推送 作者|Mr.K 编辑| Emma 来源|技术领导力(ID:jishulingdaoli) 前天的推文《冯唐:职场人35岁以后,方法论比经验重要》,收到了不少读者的反馈,觉得挺受启发。其实,冯唐写了不少关于职场方面的文章,都挺不错的。可惜大家只记住了“春风十里不如你”、“如何避免成为油腻腻的中年人”等不那么正经的文章。 本文整理了冯...
作为一名大学生,如何在B站上快乐的学习?
B站是个宝,谁用谁知道???? 作为一名大学生,你必须掌握的一项能力就是自学能力,很多看起来很牛X的人,你可以了解下,人家私底下一定是花大量的时间自学的,你可能会说,我也想学习啊,可是嘞,该学习啥嘞,不怕告诉你,互联网时代,最不缺的就是学习资源,最宝贵的是啥? 你可能会说是时间,不,不是时间,而是你的注意力,懂了吧! 那么,你说学习资源多,我咋不知道,那今天我就告诉你一个你必须知道的学习的地方,人称...
那些年,我们信了课本里的那些鬼话
教材永远都是有错误的,从小学到大学,我们不断的学习了很多错误知识。 斑羚飞渡 在我们学习的很多小学课文里,有很多是错误文章,或者说是假课文。像《斑羚飞渡》: 随着镰刀头羊的那声吼叫,整个斑羚群迅速分成两拨,老年斑羚为一拨,年轻斑羚为一拨。 就在这时,我看见,从那拨老斑羚里走出一只公斑羚来。公斑羚朝那拨年轻斑羚示意性地咩了一声,一只半大的斑羚应声走了出来。一老一少走到伤心崖,后退了几步,突...
一文带你看清 HTTP 所有概念
上一篇文章我们大致讲解了一下 HTTP 的基本特征和使用,大家反响很不错,那么本篇文章我们就来深究一下 HTTP 的特性。我们接着上篇文章没有说完的 HTTP 标头继续来介绍(此篇文章会介绍所有标头的概念,但没有深入底层) HTTP 标头 先来回顾一下 HTTP1.1 标头都有哪几种 HTTP 1.1 的标头主要分为四种,通用标头、实体标头、请求标头、响应标头,现在我们来对这几种标头进行介绍 通用...
一个程序在计算机中是如何运行的?超级干货!!!
强烈声明:本文很干,请自备茶水!???? 开门见山,咱不说废话! 你有没有想过,你写的程序,是如何在计算机中运行的吗?比如我们搞Java的,肯定写过这段代码 public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello World!"); } ...
【蘑菇街技术部年会】程序员与女神共舞,鼻血再次没止住。(文末内推)
蘑菇街技术部的年会,别开生面,一样全是美女。
那个在阿里养猪的工程师,5年了……
简介: 在阿里,走过1825天,没有趴下,依旧斗志满满,被称为“五年陈”。他们会被授予一枚戒指,过程就叫做“授戒仪式”。今天,咱们听听阿里的那些“五年陈”们的故事。 下一个五年,猪圈见! 我就是那个在养猪场里敲代码的工程师,一年多前我和20位工程师去了四川的猪场,出发前总架构师慷慨激昂的说:同学们,中国的养猪产业将因为我们而改变。但到了猪场,发现根本不是那么回事:要个WIFI,没有;...
为什么程序猿都不愿意去外包?
分享外包的组织架构,盈利模式,亲身经历,以及根据一些外包朋友的反馈,写了这篇文章 ,希望对正在找工作的老铁有所帮助
Java校招入职华为,半年后我跑路了
何来 我,一个双非本科弟弟,有幸在 19 届的秋招中得到前东家华为(以下简称 hw)的赏识,当时秋招签订就业协议,说是入了某 java bg,之后一系列组织架构调整原因等等让人无法理解的神操作,最终毕业前夕,被通知调往其他 bg 做嵌入式开发(纯 C 语言)。 由于已至于校招末尾,之前拿到的其他 offer 又无法再收回,一时感到无力回天,只得默默接受。 毕业后,直接入职开始了嵌入式苦旅,由于从未...
世界上有哪些代码量很少,但很牛逼很经典的算法或项目案例?
点击上方蓝字设为星标下面开始今天的学习~今天分享四个代码量很少,但很牛逼很经典的算法或项目案例。1、no code 项目地址:https://github.com/kelseyhight...
Python全栈 Linux基础之3.Linux常用命令
Linux对文件(包括目录)有很多常用命令,可以加快开发效率:ls是列出当前目录下的文件列表,选项有-a、-l、-h,还可以使用通配符;c功能是跳转目录,可以使用相对路径和绝对路径;mkdir命令创建一个新的目录,有-p选项,rm删除文件或目录,有-f、-r选项;cp用于复制文件,有-i、-r选项,tree命令可以将目录结构显示出来(树状显示),有-d选项,mv用来移动文件/目录,有-i选项;cat查看文件内容,more分屏显示文件内容,grep搜索内容;>、>>将执行结果重定向到一个文件;|用于管道输出。
​两年前不知如何编写代码的我,现在是一名人工智能工程师
全文共3526字,预计学习时长11分钟 图源:Unsplash 经常有小伙伴私信给小芯,我没有编程基础,不会写代码,如何进入AI行业呢?还能赶上AI浪潮吗? 任何时候努力都不算晚。 下面,小芯就给大家讲一个朋友的真实故事,希望能给那些处于迷茫与徘徊中的小伙伴们一丝启发。(下文以第一人称叙述) 图源:Unsplash 正如Elsa所说,职业转换是...
非典逼出了淘宝和京东,新冠病毒能够逼出什么?
loonggg读完需要5分钟速读仅需 2 分钟大家好,我是你们的校长。我知道大家在家里都憋坏了,大家可能相对于封闭在家里“坐月子”,更希望能够早日上班。今天我带着大家换个思路来聊一个问题...
Spring框架|JdbcTemplate介绍
文章目录一、JdbcTemplate 概述二、创建对象的源码分析三、JdbcTemplate操作数据库 一、JdbcTemplate 概述 在之前的web学习中,学习了手动封装JDBCtemplate,其好处是通过(sql语句+参数)模板化了编程。而真正的JDBCtemplete类,是Spring框架为我们写好的。 它是 Spring 框架中提供的一个对象,是对原始 Jdbc API 对象的简单...
【大厂面试】面试官看了赞不绝口的Redis笔记
文章目录一、简介 一、简介 ◆高性能 Key-Value服务器 ◆多种数据结构 ◆丰富的功能 ◆高可用分布式支持 Redis是什么 ◆开源 ◆多种数据结构 ◆基于键值的存储服务系统 ◆高性能、功能丰富 语言的字典结构 常见 Redis的特性 ◆速度快 ◆功能丰富 ◆持久化 ◆简单 ◆多种数据结构 ◆主从复制 ◆支持多种编辑语言 ◆高可用、分布式 发布订阅 事务 Lua脚本 pipeline Re...
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