避免空值 MySQL中字段为NULL时依然占用空间，会使索引、索引统计更加复杂。从NULL值更新到非NULL无法做到原地更新，容易发生索引分裂影响性能。...2.单表索引数不超过5个、单个索引字段数不超过5个。 3.字符串可使用前缀索引，前缀长度控制在5-8个字符。 4.字段唯一性太低，增加索引没有意义，如：是否删除、性别。...login_name, nick_name两个字段建立组合索引，比login_name简单索引要更快 SQL优化 分批处理 博主小时候看到鱼塘挖开小口子放水，水面有各种漂浮物。...，如下所示： (select id，product_name from orders where mobile_no = '13421800407') union(select id，product_name...from orders where user_id = 100); 此时id和product_name字段都有索引，查询才最高效。
避免空值 MySQL中字段为NULL时依然占用空间，会使索引、索引统计更加复杂。从NULL值更新到非NULL无法做到原地更新，容易发生索引分裂影响性能。...单表索引数不超过5个、单个索引字段数不超过5个。 字符串可使用前缀索引，前缀长度控制在5-8个字符。 字段唯一性太低，增加索引没有意义，如：是否删除、性别。...login_name, nick_name两个字段建立组合索引，比login_name简单索引要更快 5. SQL 优化 1）分批处理 博主小时候看到鱼塘挖开小口子放水，水面有各种漂浮物。...，如下所示： (select id，product_name from orders where mobile_no = '13421800407') union (select id，product_name...from orders where user_id = 100); 此时id和product_name字段都有索引，查询才最高效。
避免空值 MySQL中字段为NULL时依然占用空间，会使索引、索引统计更加复杂。从NULL值更新到非NULL无法做到原地更新，容易发生索引分裂影响性能。...单表索引数不超过5个、单个索引字段数不超过5个。 字符串可使用前缀索引，前缀长度控制在5-8个字符。 字段唯一性太低，增加索引没有意义，如：是否删除、性别。...login_name, nick_name两个字段建立组合索引，比login_name简单索引要更快。 SQL优化 分批处理 博主小时候看到鱼塘挖开小口子放水，水面有各种漂浮物。...，如下所示： (select id，product_name from orders where mobile_no = '13421800407') union (select id，product_name...from orders where user_id = 100); 此时id和product_name字段都有索引，查询才最高效。
避免空值 MySQL中字段为NULL时依然占用空间，会使索引、索引统计更加复杂。从NULL值更新到非NULL无法做到原地更新，容易发生索引分裂影响性能。...单表索引数不超过5个、单个索引字段数不超过5个。 字符串可使用前缀索引，前缀长度控制在5-8个字符。 字段唯一性太低，增加索引没有意义，如：是否删除、性别。...login_name, nick_name两个字段建立组合索引，比login_name简单索引要更快。 SQL优化 分批处理 博主小时候看到鱼塘挖开小口子放水，水面有各种漂浮物。...，如下所示： (select id，product_name from orders where mobile_no = '13421800407') union (select id，product_name... from orders where user_id = 100); 此时id和product_name字段都有索引，查询才最高效。
避免空值 MySQL中字段为NULL时依然占用空间，会使索引、索引统计更加复杂。从NULL值更新到非NULL无法做到原地更新，容易发生索引分裂影响性能。...单表索引数不超过5个、单个索引字段数不超过5个。 字符串可使用前缀索引，前缀长度控制在5-8个字符。 字段唯一性太低，增加索引没有意义，如：是否删除、性别。...合理使用覆盖索引，如下所示： login_name, nick_name两个字段建立组合索引，比login_name简单索引要更快 5....，如下所示： (select id，product_name from orders where mobile_no = '13421800407') union (select id，product_name...from orders where user_id = 100); 此时id和product_name字段都有索引，查询才最高效。
2.避免空值 MySQL中字段为NULL时依然占用空间，会使索引、索引统计更加复杂。从NULL值更新到非NULL无法做到原地更新，容易发生索引分裂影响性能。...单表索引数不超过5个、单个索引字段数不超过5个。 字符串可使用前缀索引，前缀长度控制在5-8个字符。 字段唯一性太低，增加索引没有意义，如：是否删除、性别。...login_name, nick_name两个字段建立组合索引，比login_name简单索引要更快。 四、SQL优化 1.分批处理 博主小时候看到鱼塘挖开小口子放水，水面有各种漂浮物。...，如下所示： (select id，product_name from orders where mobile_no = '13421800407') union (select id，product_name...from orders where user_id = 100); 此时id和product_name字段都有索引，查询才最高效。
除了内置模型字段外，我们还定义了 Name、Age、Email 和 Address 字段，分别表示用户的姓名、年龄、邮箱和地址。这些字段与数据库表的字段一一对应，用于存储用户的信息。...3.3 模型关联关系在 GORM 中，可以通过在模型结构体中建立字段关联来表示数据库表之间的关联关系，常见的关联关系包括一对一、一对多和多对多。...除了一对一关联关系外，GORM 还支持一对多和多对多等其他类型的关联关系，开发者可以根据实际需求选择合适的关联关系来设计模型。4....下面是一个示例，展示了如何在 GORM 中定义一对多关联：type User struct { ID uint Name string Age int Address...下面是一个示例，展示了如何在 GORM 中定义多对多关联：type User struct { ID uint Name string Age int Address
filter的语法非常灵活，允许用户执行各种操作，如： 提取特定字段或数组元素 基于条件过滤数据 转换数据结构 执行数学运算或字符串操作 filter 的强大之处在于它可以链式组合多个操作，使用管道符...例如，'.[] | select(.age > 30) | .name' 这个 filter 会先展开数组，然后选择年龄大于 30 的元素，最后只输出名字字段。 常用操作 1. 提取字段 使用 ....如果字段名包含特殊字符或空格，可以使用引号将其括起来，如 ."field name"。 对于嵌套的JSON结构，可以使用多个点号，如 .user.name。...迭代：使用 .[] 遍历数组中的所有元素。 数组操作函数：jq提供了许多内置函数来处理数组，如 length, map, reduce 等。...通过本文介绍的基本操作（如提取字段、数组操作、过滤和转换）以及高级特性（如条件语句、自定义函数、正则表达式支持和数学运算），jq能够轻松应对从简单的数据提取到复杂的数据转换的各种任务。
避免空值 MySQL中字段为NULL时依然占用空间，会使索引、索引统计更加复杂。从NULL值更新到非NULL无法做到原地更新，容易发生索引分裂影响性能。...单表索引数不超过5个、单个索引字段数不超过5个。 字符串可使用前缀索引，前缀长度控制在5-8个字符。 字段唯一性太低，增加索引没有意义，如：是否删除、性别。...login_name, nick_name两个字段建立组合索引，比login_name简单索引要更快。...，如下所示： (select id，product_name from orders where mobile_no = '13421800407') union (select id，product_name...from orders where user_id = 100); 此时id和product_name字段都有索引，查询才最高效。
本文将探讨常见的数据精简技术，如字段筛选、数据压缩，以及如何在实际开发中使用这些技术优化接口数据传输效率。...定义全量数据：allData是模拟的用户数据对象，包含用户的所有信息字段（如id、name、avatar等）。...实现逻辑详解字段筛选的实现逻辑核心功能：通过接口参数动态返回指定字段，减少多余数据传输。扩展性：支持根据需求灵活扩展字段筛选逻辑，如字段别名、嵌套字段处理。...根据场景需求选择，如字段筛选适合动态数据需求，压缩适合大数据量传输。Q2. 数据压缩是否会影响响应时间？通常不会，因为压缩的时间成本远小于传输时间的节省。总结数据精简技术是提升接口效率的重要手段。...通过字段筛选、数据压缩等技术，可以显著减少冗余数据传输，提高用户体验。在实际开发中，根据具体需求选择合适的技术方案，能够有效提升系统性能。
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