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    探究 MySQL 中使用 where 1=1 是否存在性能影响

    前言最近在项目中使用 mybatis 写 SQL 使用了 where 1=1 来简化多条件拼接的写法,案例如下,借此聊聊多条件拼接的常见的一些写法以及 where 1=1 是否存在性能影响。...下面我们来具体分析一下:MySQL 版本:SELECT VERSION();5.7.44# 数据构造 SQLCREATE TABLE IF NOT EXISTS t_user( id INT not...name = '张三'> OK> 查询时间: 0.046sselect * from t_user where 1=1> OK> 查询时间: 0.046s 标签相比于 where 1=1 在 MySQL...此外两种方案的处理与处理的数据量无关,一次执行都仅处理一次,所以在大数据量下也无性能差异。个人简介 你好,我是 Lorin 洛林,一位 Java 后端技术开发者!...在我的博客上,你将找到关于Java核心概念、JVM 底层技术、常用框架如Spring和Mybatis 、MySQL等数据库管理、RabbitMQ、Rocketmq等消息中间件、性能优化等内容的深入文章。

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    企业架构规划-数据架构是否应该独立存在?

    里面就谈到了一个关键的话题,就是对于数据架构是否应该单独存在。...首先我表明一下一个关键的观点,就是对于不管是你去做整体的企业架构规划设计,还是单独的一个独立的业务系统的架构设计,对于数据架构或者是相关的输出物,它一定是单独存在的。...所以传统的单个IT层面的架构设计思想是否适合企业层面的企业架构设计,这里要打问号。大家所站的视角本身就不一样。...所以说它底层的数据模型数据库设计,它往往仅仅是参考到最多你有哪些关键的数据实体数据对象,详细的数据库设计还是应用厂商自己会去重新做掉,这个其实就导致我做企业架构规划的时候,当时输出的数据架构至少在指导面向...同时做数据架构规划你还得考虑传统主数据,跨系统共享动态数据的数据设计,数据采集集成,数据共享,数据分布等内容。还需要考虑数据治理体系建设等。这些往往都需要独立数据组来完成。

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    如何使用GORM判断数据库中数据是否存在异常?

    在编译EasyNVR的时候,我们为了防止数据库内的表重复,使用了sqlite3_exec函数来判断一个表是否存在。但在EasyDSS中,我们使用的是GORM方式。...在EasyDSS在调用该方式过程中,出现了以下错误: 具体函数代码如下: // 根据主键,判断是否存在 func (impl *BaseDaoImpl) Exists(id string) bool...但是代码中因为data为反射出来的数据添加id数据不够方便,因此直接使用Find函数代替First函数,即解决此问题。...// 根据主键,判断是否存在 func (impl *BaseDaoImpl) Exists(id string) bool { dataType := reflect.TypeOf(impl.TableStruct...如果大家想了解我们在EasyNVR上的实现过程,可以阅读此文:EasyNVR使用sqlite3如何判断一个表是否在数据库中已经存在。

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    判断单链表是否存在环

    周末参加完美世界校园招聘中就有一道判断单链表是否有环的编程题。 写一个C/C++函数,来判断一个单链表是否具有环,如果存在环,则给出环的入口点。...如果链表为存在环,如果找到环的入口点?...判断链表是否存在环,办法为: 设置两个指针(fast, slow),初始值都指向头,slow每次前进一步,fast每次前进二步,如果链表存在环,则fast必定先进入环,而slow后进入环,两个指针必定相遇...,如果相交,给出相交的第一个点(两个链表都不存在环)。...比较好的方法有两个: 将其中一个链表首尾相连,检测另外一个链表是否存在环,如果存在,则两个链表相交,而检测出来的依赖环入口即为相交的第一个点。

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    如何在大量数据中快速检测某个数据是否存在?

    前言不知道大家在面试时有没有被问过“如何在大量数据中快速检测某个数据是否存在”。如果有过相关的思考和解决方案,看看你的方案是否和本文一样。...问题剖析通常我们查找某个数据是否存在需要借助一些集合,比如数组、列表、哈希表、树等,其中哈希表相对其他集合的查找速度较快,但是这里有个重点“大量数据”,比如“在13亿个人的集合中查找某个人是否存在”,如果就使用哈希表来存储...布隆过滤器介绍布隆过滤器是1970年一个叫布隆的人提出来的,主要用于检测一个元素是否在一个集合里。其空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,但是会存在一定的失误率,下面对其进行详细说明。...但是,查找时会有失误率,先看图当元素2插入后位图的状态如图左,此后,如果检测元素3存不存在位图中(元素3在此之前并没有添加进来),因为哈希存在冲突问题,所以可能会出现图右的情况,这就是查找失误了。...这里重点强调一下:失误率是指查找不存在的元素会有该现象,在位图中存在的元素不会出现查找失误。影响失误率的因素那是不是哈希函数个数越多失误率越低,当然不是。

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