2022-12-19：大的国家。...如果一个国家满足下述两个条件之一，则认为该国是 大国 ： 面积至少为 300 万平方公里（即，3000000 km2），或者 人口至少为 2500 万（即 25000000） 编写一个 SQL 查询以报告...大国 的国家名称、人口和面积。
2022-12-19：大的国家。...如果一个国家满足下述两个条件之一，则认为该国是 大国 ：面积至少为 300 万平方公里（即，3000000 km2），或者人口至少为 2500 万（即 25000000）编写一个 SQL 查询以报告 大国...的国家名称、人口和面积。
而在RC隔离级别下，不存在间隙锁，其他事务是可以插入数据！ ps:在RC隔离级别下并不是不会出现死锁，只是出现几率比RR低而已！ 缘由二：在RR隔离级别下，条件列未命中索引会锁表！...但在实际中，MySQL做了优化，在MySQL Server过滤条件，发现不满足后，会调用unlock_row方法，把不满足条件的记录放锁。 实际加锁如下 ?...在5.1.15的时候，innodb引入了一个概念叫做“semi-consistent”，减少了更新同一行记录时的冲突，减少锁等待。...所谓半一致性读就是，一个update语句，如果读到一行已经加锁的记录，此时InnoDB返回记录最近提交的版本，由MySQL上层判断此版本是否满足update的where条件。...若满足(需要更新)，则MySQL会重新发起一次读操作，此时会读取行的最新版本(并加锁)！ 具体表现如下: 此时有两个Session，Session1和Session2！
而在RC隔离级别下，不存在间隙锁，其他事务是可以插入数据！ ps:在RC隔离级别下并不是不会出现死锁，只是出现几率比RR低而已！ 缘由二：在RR隔离级别下，条件列未命中索引会锁表！...加锁如下： 但在实际中，MySQL做了优化，在MySQL Server过滤条件，发现不满足后，会调用unlock_row方法，把不满足条件的记录放锁。...在5.1.15的时候，innodb引入了一个概念叫做“semi-consistent”，减少了更新同一行记录时的冲突，减少锁等待。...所谓半一致性读就是，一个update语句，如果读到一行已经加锁的记录，此时InnoDB返回记录最近提交的版本，由MySQL上层判断此版本是否满足update的where条件。...若满足(需要更新)，则MySQL会重新发起一次读操作，此时会读取行的最新版本(并加锁)！ 具体表现如下: 此时有两个Session，Session1和Session2！
在理解嵌套循环连接时，可以将其想象为两层嵌套的循环，外部循环遍历一个表（通常称为外表），而内部循环则针对外部循环中的每一行遍历另一个表（称为内表）。...使用索引：确保内表上的JOIN条件列有索引，这样数据库系统就可以快速定位匹配的行，而不是进行全表扫描。 表顺序：如果可能的话，将较小的表作为外表，这样内部循环的次数会减少。...内部表扫描：对于内存中保存的外部行的每一行，算法在内部表中执行搜索操作，查找满足JOIN条件的匹配行。这个步骤与标准嵌套循环连接相似，但是在一个数据块的所有外部行都处理完之后才会继续。...如果内存容量有限，无法容纳足够多的外部行，则性能提升可能不明显。 索引与数据分布：如果内部表上的JOIN条件列有适当的索引，那么块嵌套循环连接的性能可以得到进一步提升。...扫描驱动表：数据库系统会顺序或根据某种策略（如索引顺序）扫描驱动表中的行。 使用索引查找匹配行：对于驱动表中的每一行，数据库系统会使用被连接表上的索引来快速查找满足连接条件的匹配行。
FOR SHARE在对应记录行上加锁之前会在对应表上加的意向共享锁，而SELECT .. FOR UPDATE则先会对表加意向排他锁。 意向锁只会和表级别的锁之间发生冲突，而不会和行级锁发生冲突。...但是，为了效率考量，MySQL做了优化，对于不满足条件的记录，会在判断后放锁，最终持有的，是满足条件的记录上的锁，但是不满足条件的记录上的加锁/放锁动作不会省略。同时，优化也违背了2PL的约束。...如果不能快速加锁成功的话，调用lock_rec_lock_slow上锁： 如果该事务上已经拥有一个在该记录上更强的锁了，直接返回成功； 如果没有的话： 通过heap no去bitmap查是否这一行存在冲突...一个update语句，如果读到一行上没有锁，读取最新版本的数据并加锁；如果读到一行已经加锁的记录，此时InnoDB返回记录最近提交的版本，由MySQL上层判断此版本是否满足update的where条件。...若满足，则MySQL会重新发起一次读操作，此时会读取行的最新版本(并加锁)。 对于不满足更新条件的记录，可以提前放锁，减少并发冲突的概率。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 网页内容更新后，如果更新的内容满足一个或多个条件时，就发出报警提醒。...先观察一下页面布局，最新的地震信息永远显示在第一行，因此我们也只需要监控第一行地震数据更新就可以了。 首先， 点击木头浏览器自动控制菜单下的项目管理器。...表示需同时满足上一个元素监控条件才会报警提醒。 6、按照上面的两个元素监控条件，出现一个同时满足两个条件的地震时，则每次刷新监控都满足两个条件会报警提醒，如果限制只提醒一次呢？...可以再增加一个元素监控条件，监控第一行地震时间有变化时才提醒。...同样设置与上一条件的逻辑关系为“与”. 7、设置报警提醒方式，上述三个条件同时满足是，将执行元素监控的Yes子节点步骤，选择弹窗提醒、声音提醒和邮件提醒。
共享锁、排他锁 InnoDB存储引擎实现了如下两种标准的行级锁： 共享锁（S Lock）：允许事务读一行数据 排他锁（X Lock）：允许事务删除 或 更新一行数据 如果一个事务T1已经获取了行r的共享锁...在可重复读的情况下，MVCC的SELECT操作只会查找行版本号小于当前事务版本号的记录，其他事务（事务开启时间比当前事务晚）新插入的记录版本号不满足条件，就不会查出来。...这也很好理解，修改和删除某一行的时候，必须获得强锁，禁止这一行上的其他并发，以保障数据的一致性。） InnoDB支持多粒度锁定，这种锁定允许事务在行级上的锁和表级上的锁同时存在。...在read committed隔离级别下，非一致性读总是读取被锁定行的最新一份快照数据（如果没有被锁定，则读取行的最新数据；如果行锁定了，则读取该行的最新一个快照）。...如果不加筛选条件（或者筛选条件不走索引），会升级为表锁 索引数据重复率太高会导致全表扫描：当表中索引字段数据重复率太高，则MySQL可能会忽略索引，进行全表扫描，此时使用表锁。
，来表示棋盘，因为棋盘上一行只能有一个皇后，所以的话，我们这样子表示的话，直接能表示出每一个皇后在第几行第几列，然后我们就一行行来找，第一行放在第几个，第二行放在第几个…,如此直到找到每一行都有一个皇后的解...，然后tot++;然后返回，这一行继续往下找，看看是否还有满足的解，主要的是一个判断函数，就是在这一行之前看看是否有皇后与之同列或者对角线即可。...思路:在充分理解n皇后问题的基础上，我们对这个题进行分析，本题多了限制条件，有的位置能放皇后，有的位置不能放皇后。...cur列第i行满足放皇后的前提条件即 mp[cur][i] == 1 continue; //如果不满足，则结束当前循环，进行下一次循环即i+1。...posb[cur] = i; //就尝试把第cur列的黑皇后放在第i行上 if( checkb(cur)) //然后判断该尝试是否成立，如成立，则进行递归，如不成立，则尝试把当前列的黑皇后放在下一行
row rt in RT such that P1(lt, rt) {// 遍历右表每一行，找到满足join条件的行 IF P2(lt, rt) {//满足 where 过滤条件...b) { // 遍历完RT，发现lt在RT中没有有对应的行，则尝试用null补一行 IF P2(lt,NULL) {// 补上null后满足 where 过滤条件 t:=lt||NULL...; // 输出lt和null补上的行 } } } 从这个伪代码中，我们可以看出两点： 如果想对右表进行限制，则一定要在on条件中进行，若在where中进行则可能导致数据缺失...因为对左表无右表匹配行的行而言，遍历右表后b=FALSE,所以会尝试用NULL补齐右表，但是此时我们的P2对右表行进行了限制，NULL若不满足P2(NULL一般都不会满足限制条件，除非IS NULL这种...如果没有where条件，无论on条件对左表进行怎样的限制，左表的每一行都至少会有一行的合成结果，对左表行而言，若右表若没有对应的行，则右表遍历结束后b=FALSE，会用一行NULL来生成数据，而这个数据是多余的
判断方法判断方法是根据 Read View 中的 4 个重要字段，先去 Undo Log 中最新的数据行进行比对，如果满足下面 Read View 的判断条件，则返回当前行的数据，如果不满足则继续查找...Undo Log 的下一行数据，直到找到满足的条件的数据为止，如果查询完没有满足条件的数据，则返回 NULL。...判断规则trx_id==creator_trx_id：先将 Undo Log 最新数据行中的 trx_id 和 ReadView 中的 creator_trx_id 进行对比，如果他们两个值相同，则说明是在同一个事务中执行...，那么直接返回当前 Undo Log 的数据行即可，如果不相等，则继续下面流程。...trx_id如果 trx_id 小于 min_trx_id，则说明在执行查询时，其他事务已经提交此行数据了，那么直接返回此行数据即可，如果大于等于，则继续下面流程。
这些单元格已经采用正确的样式：分别为条件和结论。删除随后两行，因为这些行不会用到。 1.在下面的行中，输入另一个条件“苏格兰”，关联的结论为“苏格兰人”。...如果表的第一行无法 求值（即如果有些条件值未知），即使表中后面的行因为其所有条件值完全已知而可以求值，规则表整体的 求值也不会超过第一行。 在某些情况下，这不是规则求值的最有用方式。...但是，如果我们合并包含适用于这两行的结论的单元格，则 Oracle Policy Modeling 生成的内部规则 会将这些行与单个规则表行中的“或者”条件合并，而不是上面生成的两个单独规则表行。...这个新结构允许按任何顺序对证明结论的条件进行求值，因此现在即使第一行的值未知，第二行也允许对规则进行求值。 ?...注：在 Excel 中不能这样使用的实体函数是那些处理多个实体的函数：范围满足条件、范围内所有都满足 条件、范围内存在一个满足条件、是集合的成员、不是集合的成员、实例等于、实例不等于。
共享锁、排他锁 InnoDB存储引擎实现了如下两种标准的行级锁： 共享锁（S Lock）：允许事务读一行数据 排他锁（X Lock）：允许事务删除 或 更新一行数据 如果一个事务T1已经获取了行r的共享锁...）新插入的记录版本号不满足条件，就不会查出来。...这也很好理解，修改和删除某一行的时候，必须获得强锁，禁止这一行上的其他并发，以保障数据的一致性。） InnoDB支持多粒度锁定，这种锁定允许事务在行级上的锁和表级上的锁同时存在。...对于快照数据，非一致性读总是读取被锁定行的最新一份快照数据（如果没有被锁定，则读取行的最新数据；如果行锁定了，则读取该行的最新一个快照）。...如果不加筛选条件（或者筛选条件不走索引），会升级为表锁 索引数据重复率太高会导致全表扫描：当表中索引字段数据重复率太高，则MySQL可能会忽略索引，进行全表扫描，此时使用表锁。
(LT,RT) 其中P1是on过滤条件，缺失则认为是TRUE，P2是where过滤条件，缺失也认为是TRUE，该语句的执行逻辑可以描述为： FOR each row lt in LT {// 遍历左表的每一行...BOOL b = FALSE; FOR each row rt in RT such that P1(lt, rt) {// 遍历右表每一行，找到满足join条件的行 IF P2(lt...b) { // 遍历完RT，发现lt在RT中没有有对应的行，则尝试用null补一行 IF P2(lt,NULL) {// 补上null后满足 where 过滤条件 t:=lt||NULL...从这个伪代码中，我们可以看出两点： 如果想对右表进行限制，则一定要在on条件中进行，若在where中进行则可能导致数据缺失，导致左表在右表中无匹配行的行在最终结果中不出现，违背了我们对left join...如果没有where条件，无论on条件对左表进行怎样的限制，左表的每一行都至少会有一行的合成结果，对左表行而言，若右表若没有对应的行，则右表遍历结束后b=FALSE，会用一行NULL来生成数据，而这个数据是多余的
行锁: 锁住某一行，如果表存在索引，那么记录锁是锁在索引上的，如果表没有索引，那么 InnoDB 会创建一个隐藏的聚簇索引加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。...2.检查WHERE条件中应用于此表的部分。根据检查结果接受或拒绝行。 使用ICP,则会变成下面这样： 1.获取下一行的索引元组(但不是整个表行)。...2.检查应用于此表的WHERE条件的部分，仅使用索引列即可进行检查。如果条件不满足，则进入下一行的索引元组。...（因为索引条件下推到了存储引擎层） 3.如果条件满足，则使用index元组定位和读取整个表行。 4.测试应用于此表的WHERE条件的其余部分。...从主库的binlog中读取事件，如果已经读到最新了，线程进入睡眠并等待ma主库产生新的事件。
表现：A和B满足连接条件记录的交集，如果没有连接条件，则是A和B的笛卡尔积 3. 特点：在MySQL中,cross join ，inner join和join所实现的功能是一样的。...表现：左表的数据全部保留，右表满足连接条件的记录展示，不满足的条件的记录则全是null 右外连接 1. 语法：A right join B 2....表现：右表的数据全部保留，左表满足连接条件的记录展示，不满足的条件的记录则全是null 全外连接 MySQL不支持全外连接，只支持左外连接和右外连接。...BNLJ算法减少的是总的扫描行数，SNLJ算法是外层循环要一行行扫描A表的数据，然后取A.id去表B一行行扫描看是否匹配。...而BNLJ算法则是外层循环要一行行扫描A表的数据，然后放到内存分块里，然后去表B一行行扫描，扫描出来的B的一行数据与内存分块里的A的数据块进行比较。
left join 通俗的解释：以左表为主表，返回左表的所有行，如果右表中没有匹配，则依然会有左表的记录，右表字段用null填充。看起来非常好理解，但实际操作的过程中可能会有一些很容易被忽略的点。...that P1(lt, rt) {// 遍历右表每一行，找到满足join条件的行 IF P2(lt, rt) {//满足 where 过滤条件 t:=lt||rt;//合并行，输出该行...b) { // 遍历完RT，发现lt在RT中没有有对应的行，则尝试用null补一行 IF P2(lt,NULL) {// 补上null后满足 where 过滤条件 t:=lt||NULL; /.../ 输出lt和null补上的行 } } } 如果代码看不懂，直接看结论就好： 如果想对右表进行限制，则一定要在on条件中进行，若在where中进行则可能导致数据缺失，导致左表在右表中无匹配行的行在最终结果中不出现...如果没有where条件，无论on条件对左表进行怎样的限制，左表的每一行都至少会有一行的合成结果，对左表行而言，若右表若没有对应的行，则右表遍历结束后b=FALSE，会用一行NULL来生成数据，而这个数据是多余的
(LT,RT)其中P1是on过滤条件，缺失则认为是TRUE，P2是where过滤条件，缺失也认为是TRUE 该语句的执行逻辑可以描述为：FOR each row lt in LT {// 遍历左表的每一行...BOOL b = FALSE;FOR each row rt in RT such that P1(lt, rt) {// 遍历右表每一行，找到满足join条件的行IF P2(lt, rt) {//满足...b) { // 遍历完RT，发现lt在RT中没有有对应的行，则尝试用null补一行IF P2(lt,NULL) {// 补上null后满足 where 过滤条件t:=lt||NULL; // 输出lt和...从这个伪代码中，我们可以看出两点：1、右表限制用ON如果想对右表进行限制，则一定要在on条件中进行，若在where中进行则可能导致数据缺失，导致左表在右表中无匹配行的行在最终结果中不出现，违背了我们对left...2、左表限制用WHERE如果没有where条件，无论on条件对左表进行怎样的限制，左表的每一行都至少会有一行的合成结果，对左表行而言，若右表若没有对应的行，则右表遍历结束后b=FALSE，会用一行NULL
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