Karen110 Karen110
4年前
盘点Python字符串常见的16种操作方法
大家好,我是Go进阶者,上篇文章给大家介绍了Python字符串,今天给大家分享一些Python字符串的常用操作,一起来看看吧一、常用操作以字符串'lstr'welcometoBeijingMuseumitcppsfdsfs'为例,介绍字符常见的操作。<1find检测str是否包含在lstr中,如果是返回开始的索引值,否则返回1。语法:l
Stella981 Stella981
3年前
ElasticSearch之安装及基本操作API
!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/upb1199a4cc6dafbb796e5cb4ccf76dbde1ab.png)ElasticSearch是目前非常流行的搜索引擎,对海量数据搜索是非常友好,并且在高并发场景下,也能发挥出稳定,快速特点。也是大数据和索搜服务的开发人员所极力追捧的中间件。虽然Elas
Wesley13 Wesley13
3年前
mysql查询优化explain命令详解
mysql查询优化的方法有很多种,explain是工作当中用的比较多的一种检查方式。explain翻译即解释,就是看mysql语句的查询解释计划,从解释计划我们能很清楚的看到解释的语句有没有合理用到索引,扫描了多少行数,有没有触及全表扫描、用到临时表等影响慢查询的原因。使用很简单,如explainselect\fromuse
Stella981 Stella981
3年前
ElasticSearch(六):IK分词器的安装与使用IK分词器创建索引
之前我们创建索引,查询数据,都是使用的默认的分词器,分词效果不太理想,会把text的字段分成一个一个汉字,然后搜索的时候也会把搜索的句子进行分词,所以这里就需要更加智能的分词器IK分词器了。1\.ik分词器的下载和安装,测试第一:下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearchanalysisi
Stella981 Stella981
3年前
HT for Web可视化QuadTree四叉树碰撞检测
QuadTree(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FQuadtree)四叉树顾名思义就是树状的数据结构,其每个节点有四个孩子节点,可将二维平面递归分割子区域。QuadTree常用于空间数据库索引,3D的椎体可见区域裁剪,甚至
贾蔷 贾蔷
1个月前
手把手教你实现哈希表:从代码到原理的新手友好指南
一、简介和应用哈希表(HashTable)是一种高效的数据结构,通过哈希函数将键(Key)映射到存储位置,实现O(1)时间复杂度的查找、插入和删除操作。它广泛应用于缓存系统、数据库索引、字典查询等场景。例如,在编程中需要快速根据用户ID查找信息时,哈希表能
Python进阶者 Python进阶者
1年前
请问第一列index怎么可以向下填充?
大家好,我是皮皮。一、前言前几天在Python铂金群【gyx】问了一个Python索引的问题,一起来看看吧。请问第一列index怎么可以向下填充?二、实现过程后来【瑜亮老师】给了一个建议,如下所示:顺利地解决了粉丝的问题。三、总结大家好,我是皮皮。这篇文章
Sql优化之回表
前言:MySQL的性能是大家在使用时十分关心的问题,比如在高并发访问时,并且有慢sql存在的情况下,MySQL的性能会明显下降,这会导致数据库响应时间变慢,甚至导致数据库宕机。那么为了避免Mysql性能问题,比较常用的方式创建适当的索引,提升sql语句的执
ClickHouse内幕(1)数据存储与过滤机制
本文主要讲述ClickHouse中的数据存储结构,包括文件组织结构和索引结构,以及建立在其基础上的数据过滤机制,从Part裁剪到Mark裁剪,最后到基于SIMD的行过滤机制。数据过滤机制实质上是构建在数据存储格式之上的算法,所以在介绍过滤机制前先介绍下Cl
融云IM即时通讯 融云IM即时通讯
9个月前
融云IM干货丨 在优化IM服务API接口时,有哪些常见的性能瓶颈?
在优化IM服务API接口时,常见的性能瓶颈主要包括以下几个方面:数据库瓶颈:SQL查询过慢:数据库中的SQL查询没有经过优化,查询复杂,索引设计不合理,或者需要对大量数据进行扫描,导致数据库响应变慢。数据库连接池耗尽:在高并发请求场景下,数据库连接池中的连