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鍍金池/ 問(wèn)答/ 數(shù)據(jù)庫(kù)問(wèn)答
影魅 回答

你貼的代碼是：先commit，后execute？

青黛色 回答

用微信web開(kāi)發(fā)者工具單步調(diào)試一下看看

落殤 回答

mysql的理論依據(jù)沒(méi)找到，個(gè)人理解是先執(zhí)行where的過(guò)濾條件，先關(guān)聯(lián)再過(guò)濾明顯做的是無(wú)用功。

oracle中倒是能在執(zhí)行計(jì)劃中看到，先執(zhí)行的是過(guò)濾條件（下面代碼中最后一行）。

explain plan for SELECT * FROM tmp_t2 t2 LEFT JOIN tmp_t1  t1 ON t2.id = t1.id AND t1.good_id = 'A'

-----------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |        |     3 |   147 |     6   (0)| 00:00:01 |
|*  1 |  HASH JOIN         |        |     3 |   147 |     6   (0)| 00:00:01 |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL| TMP_T2 |     3 |    60 |     3   (0)| 00:00:01 |
|*  3 |   TABLE ACCESS FULL| TMP_T1 |     3 |    87 |     3   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   1 - access("T2"."ID"="T1"."ID")
   3 - filter("T1"."GOOD_ID"='A')

路由必須寫(xiě)在app.use(cookieparser());
之后才能通過(guò)cookie-parser中間件拿到cookie;

var express      = require('express')
var cookieParser = require('cookie-parser')
 
var app = express()
app.use(cookieParser())
朽鹿 回答

經(jīng)驗(yàn)上講，我會(huì)覺(jué)得直接find({"city":"北京市"})可能還更快，不妨自己比較一下。
這里使用多線程會(huì)使復(fù)雜度大增，而實(shí)際帶來(lái)的價(jià)值很有限甚至反作用，如果你對(duì)多線程的掌握還不夠爐火純青的話。

做不到 回答

敢不敢上完整一點(diǎn)的代碼。。。。。。

陪她鬧 回答

測(cè)試用例：

CREATE TABLE `test` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `months` varchar(7) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8;


insert  into `test`(`id`,`months`) values 
(1,'2018-01'),
(2,'2017-12'),
(3,'2017-11');

查詢語(yǔ)句

SELECT months AS WhichMonth,(SELECT DAY(LAST_DAY(CONCAT(months,'-01')))) AS TotalDays FROM test GROUP BY months

測(cè)試結(jié)果:

圖片描述

吢丕 回答

使用 event （http://nodejs.cn/api/events.html）自定義事件并監(jiān)聽(tīng)即可，數(shù)據(jù)庫(kù)都操作完成再觸發(fā)事件向前端傳輸數(shù)據(jù)。

櫻花霓 回答

deep-populate

User.
  findOne({ name: 'Val' }).
  populate({
    path: 'friends',
    // Get friends of friends - populate the 'friends' array for every friend
    populate: { path: 'friends' }
  });

不用靠猜，跑一把EXPLAIN，有沒(méi)有用索引一看便知

網(wǎng)妓 回答

最大的有符號(hào) BIGINT值是9223372036854775807,檢查一下有沒(méi)有溢出
參考官方問(wèn)題解釋

https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/out-of-range-and-overflow.html
撿肥皂 回答

mysql 8.0嗎？看下這個(gè)
https://segmentfault.com/n/13...

愿如初 回答

mysql正常監(jiān)聽(tīng)3306端口，如果在docker容器里面可以連接的話，證明docker環(huán)境端口已經(jīng)打開(kāi)。
那么在外面連接不上的原因：可能是docker端口沒(méi)有映射到宿主機(jī)上。
解決方案：
宿主機(jī)為Linux環(huán)境的話，直接在docker run 命令中使用 -p 3306:3306映射即可
宿主機(jī)為windows環(huán)境的話，使用上述命令做好映射之后，還需要查找一下docker虛擬機(jī)的ip進(jìn)行連接
命令為：docker-machine ip default
原因是：docker是運(yùn)行在Linux上的，在Windows中運(yùn)行docker，實(shí)際上還是在Windows下先安裝了一個(gè)Linux環(huán)境，然后在這個(gè)系統(tǒng)中運(yùn)行的docker。也就是說(shuō)，服務(wù)中使用的localhost指的是這個(gè)Linux環(huán)境的地址，而不是我們的宿主環(huán)境Windows。

吃藕丑 回答

都不用加， SQLAlchemy 會(huì)用它選的那個(gè)實(shí)現(xiàn)而已。

陪她鬧 回答

可以使用mongoose的聯(lián)合查詢，具體在看
this

維她命 回答

線程框架的一個(gè)重要議題就是線程通信模型，而EDA（Event-Driven Architecture）是一種實(shí)現(xiàn)組件之間松耦合、易擴(kuò)展的更高維度的架構(gòu)方式，我寫(xiě)過(guò)個(gè)一個(gè)線程相關(guān)的項(xiàng)目其中就有這一塊的東西
在package com.echo.code.thread.mode.eventloop下

朕略傻 回答

使用mysql_use_result()時(shí)，必須執(zhí)行mysql_fetch_row()，直至返回NULL值，否則，未獲取的行將作為下一個(gè)檢索的一部分返回。
https://baike.baidu.com/item/...

淚染裳 回答

你這樣關(guān)聯(lián)字段來(lái)判斷是否已讀消息不科學(xué)啊，后期數(shù)據(jù)量大起來(lái)的話很難受的

一般都是消息表有個(gè)狀態(tài)字段來(lái)區(qū)分它們，比如：

—————————————————————————————————————————
| Id | 編號(hào) |
—————————————————————————————————————————
| State | 消息狀態(tài)：1 未讀 2 已讀 |
—————————————————————————————————————————

關(guān)聯(lián)還是 messageId 與 消息表 Id 關(guān)聯(lián)

但查詢未讀消息的話就這樣

SELECT * FROM [message] WHERE State=1

豈不美哉?。?！

不二心 回答

other 里存放的數(shù)據(jù)應(yīng)該只是單純地用于記錄，絕對(duì)不會(huì)被用于 搜索、 排序、 統(tǒng)計(jì)、 聯(lián)表的字段。

像 birthday、place這樣的字段我一般還是會(huì)分別使用一個(gè)字段進(jìn)行存儲(chǔ)的，這兩個(gè)字段很容易被用于類似不同年齡段的用戶占比，不同地區(qū)的用戶占比 的統(tǒng)計(jì)功能，存在other中的話會(huì)很不方便。

當(dāng)然，具體怎樣存儲(chǔ)還是需要根據(jù)實(shí)際需求來(lái)定。

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