Level <= LENGTH(q.nums) - LENGTH(REGEXP_REPLACE(q.nums, ',', '')) + 1) order by order_num; 业务：把nums按逗号拆分为多行
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引，MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行，还需要考虑每次读入数据页的IO开销。...B树是平衡多叉树，每个节点存放多少个值取决于值所占的空间，这与每一张数据页存放多少条记录与记录信息量有关同理。节点中的值是以非降序进行排列的，节点中的值总是小于等于指向它的结点中的值。...unique ----唯一索引,唯一索引,要求所有记录都唯一 primary key ----主键索引,也就是在唯一索引的基础上相应的列必须为主键 like 不能用索引？...利用索引中的附加列，您可以缩小搜索的范围，但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引。...对索引中的所有列执行搜索或仅对前几列执行搜索时，复合索引非常有用；仅对后面的任意列执行搜索时，复合索引则没有用处。 如：建立 姓名、年龄、性别的复合索引。
仅为整个 JSON 对象创建一个字段映射，这可以帮助防止由于大量不同的字段映射而导致映射爆炸。 另一方面，flatten的对象字段在搜索功能方面存在折衷。...在使用 flattened 数据类型时，必须注意的是： flattened 的映射类型不应用于索引所有文档内容，因为它将所有值都视为关键字，并且不提供完整的搜索功能。...在大多数情况下，默认方法（每个子字段在映射中都有其自己相对应的项）有效。 下面我们来用一个例子来展示如何使用 flattened 数据类型的用法。...请注意，所有查询（包括范围）都将值视为字符串关键字。 拼合的字段不支持突出显示(highlighting)。...排序时，这意味着按字典顺序对值进行比较。 展平的对象字段当前无法存储。 无法在映射中指定store参数。
索引（主键自动索引，其他字段均可添加索引） 索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的一种特殊数据结构，以协助快速查询,可以用来查询数据库表中特定的记录，索引是提高数据库性能的重要方式，所有字段都可添加...优点： 缺点: 索引的存储 创建两个儿子结点 将原根结点中的数据近似地拆成两半，分别写入新的两个儿子结点 根结点中加上指向两个儿子结点的指针 一条索引记录中包含的基本信息包括：键值（即你定义索引时指定的所有字段的值...这样的表中的数据行没有特定的顺序，所有的新行将被添加的表的末尾位置。 添加索引的字段应该出现在where 语句中，不是select后面要查询的字段。 索引的值，尽量唯一，效率更高。...聚集索引与查询操作: 我们在名字字段上建立聚集索引，当需要在根据此字段查找特定的记录时，数据库系统会根据特定的系统表查找的此索引的根，然后根据指针查找下一个，直到找到 例如我们要查询“Green”，由于它介于...如果你在若干个字段上创建了一个复合的非聚集索引，且你的查询中所需Select字段及Where,Order By,Group By,Having子句中所涉及的字段都包含在索引中，则只搜索索引页即可满足查询
也就是说 ，叶结点 中为数据文件的第一个记录设有一个键、指针对 ，该数据文件可以按主键排序，也可以不按主键排序 ；数据文件按主键排序，且 B +树是稀疏索引 ， 在叶结点中为数据文件的每一个块设有一个键...索引是对数据库表 中一个或多个列的值进行排序的结构。与在表 中搜索所有的行相比，索引用指针 指向存储在表中指定列的数据值，然后根据指定的次序排列这些指针，有助于更快地获取信息。...为了达到这个目的，在实际实现B- Tree还需要使用如下技巧： 每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个node只需一次...因此，MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址，读取相应数据记录 。...聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。
也就是说 ，叶结点 中为数据文件的第一个记录设有一个键、指针对 ，该数据文件可以按主键排序，也可以不按主键排序 ；数据文件按主键排序，且 B +树是稀疏索引 ， 在叶结点中为数据文件的每一个块设有一个键...索引是对数据库表 中一个或多个列的值进行排序的结构。与在表 中搜索所有的行相比，索引用指针 指向存储在表中指定列的数据值，然后根据指定的次序排列这些指针，有助于更快地获取信息。...为了达到这个目的，在实际实现B- Tree还需要使用如下技巧： 每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个node只需一次...因此，MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址，读取相应数据记录。...聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。
当根结点满时，数据库系统大抵按以下步骤进行分裂： A）创建两个儿子结点 B）将原根结点中的数据近似地拆成两半，分别写入新的两个儿子结点 C）根结点中加上指向两个儿子结点的指针 通常状况下，由于索引记录仅包含索引字段值...对于非聚集索引，叶结点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针，该层紧邻数据页，其行数量与数据表行数据量一致。 在一张表上只能创建一个聚集索引，因为真实数据的物理顺序只可能是一种。...这样的表中的数据行没有特定的顺序，所有的新行将被添加的表的末尾位置。 4．聚集索引 在聚集索引中，叶结点也即数据结点，所有数据行的存储顺序与索引的存储顺序一致。 ?...1）聚集索引与查询操作 如上图，我们在名字字段上建立聚集索引，当需要在根据此字段查找特定的记录时，数据库系统会根据特定的系统表查找的此索引的根，然后根据指针查找下一个，直到找到。...如果你在若干个字段上创建了一个复合的非聚集索引，且你的查询中所需Select字段及Where,Order By,Group By,Having子句中所涉及的字段都包含在索引中，则只搜索索引页即可满足查询
索引的存储 一条索引记录中包含的基本信息包括：键值（即你定义索引时指定的所有字段的值） + 逻辑指针 （指向数据页或者另一索引页）。 ?...对于非聚集索引，叶结点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针，该层紧邻数据页，其行数量与数据表行数据量一致。 在一张表上只能创建一个聚集索引，因为真实数据的物理顺序只可能是一种。...这样的表中的数据行没有特定的顺序，所有的新行将被添加的表的末尾位置。 4 ．聚集索引 在聚集索引中，叶结点也即数据结点，所有数据行的存储顺序与索引的存储顺序一致。 ?...1 ）聚集索引与查询操作 如上图，我们在名字字段上建立聚集索引，当需要在根据 此字段 查找特定的记录时，数据库系统会根据 特定的系统表 查找的此索引的根，然后根据指针查找下一个，直到找到。...如果你在若干个字段上创建了一个复合的非聚集索引，且你的查询中所需S elect 字段及 Where,Order By,Group By,Having 子句中所涉及的字段都包含在索引中，则只搜索索引页即可满足查询
索引是对数据库表 中一个或多个列的值进行排序的结构。与在表 中搜索所有的行相比，索引用指针 指向存储在表中指定列的数据值，然后根据指定的次序排列这些指针，有助于更快地获取信息。...也就是说 ，叶结点 中为数据文件的第一个记录设有一个键、指针对 ，该数据文件可以按主键排序，也可以不按主键排序 ；数据文件按主键排序，且 B +树是稀疏索引 ， 在叶结点中为数据文件的每一个块设有一个键...为了达到这个目的，在实际实现B- Tree还需要使用如下技巧： 每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个...因此，MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址，读取相应数据记录。...聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。
下图 B+Tree 为一个联合索引结构（idx_c2_c3），其叶子节点中存储的数据如下： 蓝色方块为 c2 字段值 紫色方块为 c3 字段值 黄色方块为 c1 字段值（主键） 假如有一个查询 SQL：...当根节点中的 可用空间用完时，继续插入记录，此时存储引擎会将根节点中的所有记录复制一份到另一个新分配的页中，比如 页 a，然后对这个新页进行 页分裂的操作，得到另一个新的页，比如 页 b。...，或者说当新增数据时：(9、1、'u')，对应表中的字段顺序为：c1、c2、c3，此时插入的 c2 列的值也为 1，在上述页 3 中存储的两条目录项记录的索引值都为 1，所有无法区分到底该插入哪个记录对应的页中...因为二级索引节点中都会引用主键索引，过长的主键索引会导致二级索引树结构变的很臃肿 用非单调的字段作为主键在 InnoDB 中不是一个好主意，已因为 InnoDB 索引本身是一颗 B+Tree，非单调的主键会导致在插入记录时...因为 B+Tree 的 各个节点 都是根据索引列值 从小到达按顺序存储的而存储的 双向链表。
分裂操作会将节点中的关键字和对应的值进行重新排列，以保证节点的平衡性。 父节点调整： 当一个节点分裂后，它的父节点可能也会达到最大容量，这时候需要将父节点进行调整以容纳新的子节点。...有序性的实现： 叶子节点存储数据： 在 B+ 树中，所有的数据都存储在叶子节点中，而非叶子节点仅存储索引信息。这意味着叶子节点中的数据是按照键的顺序排列的。...叶子节点形成有序链表： B+ 树的叶子节点通过指针相连接，形成了一个有序的链表。每个叶子节点都包含指向前一个节点和后一个节点的指针，使得叶子节点之间可以按顺序访问。...顺序访问： 由于 B+ 树叶子节点中的数据是按顺序排列的，因此非常适合顺序访问操作。通过遍历叶子节点链表，可以顺序地访问所有数据，而无需执行额外的排序操作。...在物流管理中的应用 在物流管理系统中，快递信息的查询和追踪是一个常见的需求。我们可以在快递单号、发货地址、收货地址等字段上创建B+树索引，以加速快递信息的查询和追踪操作。
假设用户需要用a 、b 两个列进行有序查询，那内在含义是，在a列值相同的情况下，再判断b的值。...同二级索引一样，InnoDB也需要再创建一棵B+树，且目录项的排序按先a，后b进行排序串联，叶子节点的数据项只包含 a 、b、主键三个值。...，被优化师叫停，而是考虑的该表所有查询方式后，创建了一个联合索引： (status,operator_id,type,operate_time) 为什么不建多个的二级索引？...因为创建索引的时候，根据索引字段的顺序来进行排序，如果把time字段放在type字段前面建索引，在查询时，因为time是一个范围值，那么多个time值延续到type字段，整体是无序的，无法用到type索引...原理关联：字段越长，索引占内存越多，只要其长度可以保证区分度即可 【强制】 字符搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。
b 树通常意味着所有的值都是按顺序存储的，并且每一个叶子节点到根的距离相同。B 树索引能够加快访问数据的速度，因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据。下图就是一颗简单的 B 树。...每个节点存储了多个 Key 和子树，子树与 Key 按顺序排列。 同二叉搜索树类似，每个节点存储了多个 key 和子树，子树与 key 按顺序排列。...有 3 个方案解决： 直接将 key 对应的数据行（可能对应多行）存储子节点中。 数据行单独存储；节点中增加一个字段，定位 key 对应数据行的位置。...如果要查询辅助索引中不包含的字段，得先遍历辅助索引，再遍历聚集索引，而如果要查询的字段值在辅助索引上就有，就不用再查聚集索引了，这显然会减少 IO 操作。 ️...如果要查询辅助索引中不含有的字段，得先遍历辅助索引，再遍历聚集索引，而如果要查询的字段值在辅助索引上就有，就不用再查聚集索引了，这显然会减少 IO 操作。
，那么直接把12按大小顺序插入到这个节点中 第四步，然后是插入5 ?...不管在叶子节点进行了那种操作，最后都要顺着指针回去，如果没有分裂，那么上层就不会分裂，可能会更新上层节点元素的值，如果分裂了，那么就带着两个分裂的节点往上走，该更新值就更新值，该分裂就分裂。...之前我实现的时候用的是哈希表，而且大部分的搜索引擎用的都是哈希表，为什么用树呢 首先，为了节省空间，如果用哈希表的话，假如有一个字段是主键，并且是不规则的（比如cookieid），那么如果巨量的文档的话...其次再来看看哈希表，查询的时间复杂度是O(1)，看上去确实美好，如果单单是一个全文搜索引擎的话，由于key都是字符串，而且基本都是中文字符串，整个中文的词汇量才几十万，确实很好，但是如果字段不见得是中文分词的东西...，还有一些其他的东西，比如各种ID，由于是个通用的搜索，所以不会给具体字段去定义专门的哈希函数，所以可能会大片产生碰撞，那复杂度就不是O(1)了，如果是一个特定场景的搜索，要规避这个问题，可以根据自己的业务需求来的
其他使用示例： ● 显示具有特定值的数据。例如：从数据库中显示所有23岁的用户。...● 选择具有特定值的数据按地理位置搜索数据 ● 地理搜索按天汇总数据 客户群 Elasticsearch非常有趣，以至Mozilla，GitHub，Stack Exchange，Netflix和更多用户使用它...每个分片本身就是一个功能齐全且独立的“索引”，可以托管在群集内的任何节点上。当放置在单个节点中的索引占用的磁盘空间超过可用磁盘空间时，这很有用。然后，将索引细分为不同的节点。...将查询DSL视为查询的AST（抽象语法树），它由两种子句组成： ● 叶子查询子句：它在特定字段中查找特定值，例如match，term或range查询。...此查询将匹配满足以下所有条件的文档： ● 该地址字段包含字街 ● 在性别字段包含确切的词˚F ● 该年龄字段包含数大于或等于25 GET / _search { “ query”：{// 1
这也可以在 Sentry 的其他部分作为顶级过滤器(top level filter)找到。 按搜索条件过滤 所有事件都有内置的关键字段(key fields)或自定义标签(custom tags)。...按这个新 equation 排序。 通过 Discover 发现趋势 Discover 是一个强大的查询引擎，允许您跨项目和应用程序查询所有错误元数据。...您还可以单击 “Open Group” 图标以在特定问题的上下文中继续查询事件堆栈。...URL 错误 创建一份报告，查看应用程序中 URL 端点中发生的所有错误。...您可以通过将特定文件名添加到过滤器并更改表列以显示该文件中的主要错误罪魁祸首来继续探索特定文件名： 每个 Release 的错误 要了解在发布新版本时特定项目的健康状况如何随着时间的推移而改善（或不改善
非叶子结点的子树指针与关键字个数相同； 非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树（B-Tree左右都是开区间）； 为所有叶子结点增加一个链指针； 5、数据库中的B...则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。...聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。...而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。 ...给出了一个简单实例，如下图所示： B+树的分裂：当一个结点满时，分配一个新的结点，并将原结点中1/2的数据复制到新结点，最后在父结点中增加新结点的指针；B+树的分裂只影响原结点和父结点，而不会影响兄弟结点
任何一个关键字出现且只出现在一个节点中。 搜索有可能在非叶子节点结束。 其搜索性能等价于在关键字集合内做一次二分查找。...所有的关键字全部存储在叶子节点上，且叶子节点本身根据关键字自小而大顺序连接。 非叶子节点可以看成索引部分，节点中仅含有其子树（根节点）中的最大（或最小）关键字。 ?...为了达到这个目的，在实际实现B-Tree还需要使用如下技巧： 每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个node只需一次...因此，MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址，读取相应数据记录。...聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。
，而 src 所对的值是视频播放的的链接 随便点开一个视频，还可以看到 data-vedio 和 src 字段 切换到 Source 选项卡，2 号是这个网站所有的文件，我们就需要在 3 里面搜索找到可疑的解码的...decode，encode，因为和解码编码有关； 在这个问题中，我们视频链接是 .mp4，试着在 2 从上往下一个一个 js 文件的搜索 mp4，下图搜索到了但看代码不太像 继续找下一个 js 文件...，在一个 js 文件中找到了一个带有关键字 decodeMp4 的字段，这个函数可能就是解码的函数了，两个绿色断点中间的部分 在这行代码行数那里打断点，按 F5 刷新，运行到这里会停止，网页呈灰色状态...，然后看看这个 decodeMp4 函数里，有没有调用了其他函数，这里发现了一个 atob 函数，把鼠标悬停在上面可以看到调用的地方，点击 点击后看到了这个函数，它最后返回了一个值，好了现在解码函数都找到了...，大致读代码它们是从上往下调用关系，然后先调试好在用 python 调用 具体的扣的代码，详细看源代码吧，在调试时，如果按原来的扣下来直接运行，总会报一些错： window。。。
移动与另一个折点重合时无法选择的贝塞尔控点。将鼠标悬停在控点上，直到指针变为折点，然后拖动该控点。 Ctrl+H 将 z 值移动到指针。 将选定折点的 z 值移动到指针的高程。保留 x 值和 y 值。...前进到下一折点并使其在地图中闪烁。 上箭头键 返回到上一折点。 返回到上一折点并使其在地图中闪烁。 Shift + 单击 选择包含行。 选择您单击的第一行与最后一行之间的所有行。...Ctrl+A 选择所有折点。 选择所有折点。 Ctrl+空格键 选择或取消选择行。 选择或取消选择当前行。 选项卡 前进到下一字段。 应用当前编辑，然后转到下一列。...要在不打开字段视图的情况下重新显示所有字段，请单击表格视图顶部的菜单按钮，然后单击显示所有字段。此时，所有隐藏字段将恢复为显示状态，并在表格视图和其他对话框中变为可用状态。...Ctrl + 单击 选择单个、分离的字段。 Shift + 单击 选择第一次单击和第二次单击之间的所有字段。 Ctrl+Shift+N 在显示字段名和显示别名之间切换。
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