大海：这个问题解决的思路很简单，Power Query里针对不同的格式有不同的解析函数。比如csv，可以用Csv.Document去解析，Excel则用Excel.Workbook去解析……
在本文中，我们将研究如何使用我所说的 Singleton Promise 模式来改进并发的 JavaScript 代码。
有时候，我们执行一条查询语句的时候，往往会得到N条返回结果，执行sql语句取出这些返回结果的接口(起始点)，就是游标。沿着这个游标，我们可以一次取出一行记录。
在高并发的网络应用中，减少网络往返次数是提升系统性能的关键。Redis，作为一款高性能的键值存储数据库，提供了管道技术，允许客户端连续发送多个命令而无需等待每个命令的响应，从而显著减少了网络延迟，提高了整体的吞吐量。本文将深入探讨 Redis 管道技术的原理、命令使用及其实现细节，通过具体案例展示如何在实际场景中应用管道技术，以达到性能优化的目的。
控制类小器件指的是设备上的LED灯和振动器。其中，LED灯主要用作指示（如充电状态）、闪烁功能（如三色灯）等；振动器主要用于闹钟、开关机振动、来电振动等场景。
本文是介绍 Android 协程系列中的第三部分，这篇文章通过发送一次性请求来介绍如何使用协程处理在实际编码过程中遇到的问题。在阅读本文之前，建议您先阅读本系列的前两篇文章，关于在 Android 开发中使用协程的背景介绍和上手指南。
所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，它指的就是数据量太大，无法在较短时间内迅速解决，无法一次性装入内存。
实习的时候被问过一个问题，为什么 redis 会有 pipline，mysql 会有 batch，这些东西都具有批量操作的共性，是什么原因让我们在处理数据时需要批量操作？
其实本部分的标题也可以换成批处理+预排序。clickhouse通过block的设计来实现批处理，通过lsm算法来实现预排序。我们分别来分析一下，这个组合对查询速度的影响。
背景 最近SSIS的开发过程中遇到几个问题。其中使用CTE时，遇到一个远程连接对象，结果导致严重的性能问题，为了应急我就修改了代码。 之前我写了一篇介绍CTE的随笔包含了CTE的用法等：
Office Tool Plus 是基于 Office Deployment Tool 所打造的一款 Office 工具，可以说是 ODT 的图形化实现。除了 ODT 所包含的下载与安装功能外，OTP 还包含额外的功能，让你可以很方便地配置 Office。
接口性能问题，对于从事后端开发的同学来说，是一个绕不开的话题。想要优化一个接口的性能，需要从多个方面着手。
统计类报表除了提供界面查询还提供导出的功能，一般量也不是很大，不容易遇到瓶颈。日志明细类的，比如一个全民APP的下载数据，可能一天的量就是百万级别的。在这种场景下，如果客户需要导出这类数据的明细那么就会遇到一些挑战。
先看常用的一种表结构设计方式： 那么可能会遇到一种典型的查询方式，主子表关联，查询子表中的某些（或者全部）Key点对应的Value，横向显示（也即以行的方式显示） 这种查询方式很明显的一个却显示多次对
假设你在阅读一本包含数万页的巨幅小说，这就像数据库中的大型结果集。显然，你不可能立刻记住这本书的所有内容。这就像你的程序不可能一次性把大型结果集加载到内存中。那么，你怎么做呢？你可能会使用一个书签（游标）来追踪你当前阅读到了哪一页。
在使用DNSPod注册域名的时候，当D妹想注册一个dmei的域名，发现.com已经被注册了。如果想再查询别的后缀，比如.net，则需要先【取消选中.com】，然后【点击.net】再【点击查询】。这样的三个步骤看似不多，但是当需要注册多个域名的时候，就大大的增加了工作量。 在上周，D妹发现在域名注册一览的页面，【单个查询】旁边，不知不觉的多了一个【批量查询】。 这个功能具体是怎么用起来呢？ 首先，D妹只需要输入自己想要的前缀。 然后一次性勾选自己心仪的后缀。 点击查询，接下来所有可供选择的后
订阅部分参考 实战分享: 小程序云开发玩转订阅消息 就可以完成从小程序订阅、存入云开发数据库、利用定时触发器定期发送消息了。
线上交电费虽然快捷方便，但输入户号一直是一个绕不过去的坎。 我们只能通过其它方式去找户号：电费单子，手机短信，机构网站……其次，动辄十几位数的户号在输入过程中又极易出错，这让缴费的宝宝们苦不堪言。 今天小堂妹有幸请来公司的一支队伍 他们将 手机号查电费 这个idea完美落地 让查电费so easy~ 赶紧来听听他们对于这个新功能 都有哪些想说的！ 我们的功能名称： 生活缴费：手机号快查电费 我们的小伙伴来自： 微信生活缴费团队、微信支付物料设计组、 深圳电力 成员名： rizeng
做数据处理的时候，会经常遇到在当前行读取上一行数据的问题，在Excel里，可以直接通过单元格的相对引用来实现。
在C#中，异步流（Async Streams）是指一种允许你以异步方式生成一系列值的技术。异步流使你能够使用异步方法生成序列，并且能够在序列生成的过程中进行异步操作。异步流通常用于处理大量的数据，例如从数据库或网络中异步读取数据。
document.get...查询的是整个节点树。 ParentNode.querySelector()和ParentNode.querySelectorAll()是有范围地查询ParentNode下的节点，过程中是需要根据传入的参数来比对节点上的属性。
DO关键字是SAP HANA中的一个功能强大的SQL关键字，用于执行临时性的SQL脚本。这使得开发人员可以在不创建存储过程或函数的情况下运行一次性的脚本。
在实际工作中当指定查询数据过大时，我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。但有些情况不需要分页的方式查询数据或分很大一页查询数据时，如果一下子将数据全部加载出来到内存中，很可能会发生OOM(内存溢出)；而且查询会很慢，因为框架耗费大量的时间和内存去把数据库查询的结果封装成我们想要的对象（实体类）。
举例：在业务系统需要从 MySQL 数据库里读取 100w 数据行进行处理，应该怎么做？
我们在思考流处理问题上花了很多时间，更酷的是，我们也花了很多时间帮助其他人认识流处理，以及如何在他们的组织里应用流处理来解决数据问题。
在本系列的第三章中介绍了 clickhouse 通过 block 和 lsm 来减少磁盘读取的数据量。严谨的逻辑应该时 clickhouse 通过 lsm 算法来实现数据预排序，从而减少了磁盘读取的数据量，本章番外主要为读者介绍什么是 LSM 算法，对 LSM 算法已经有了解的读者可以跳过本章。
在创建供应商时，必须选择对应的账户组。账户组有一定的控制功能，比如，屏幕及字段的显示，供应商主数据编码的号码段以及你所创建的供应商是否是一次性供应商，或者供应商的业务合作伙伴等。以上这些，都是由账户组控制的。其实账户组就是供应商的一种分类方式。
我们首先插入10000条数据，因为mongodb底层是javascript引擎，所以我们
1.数据关联性删除判断 示例：比如后台发布了一个待抢购的订单，app已经把此单抢购，因为后台没有及时刷新状态，所有如果要删除或下架此笔订单，必须先要验证此订单的状态是否为已经抢购； 2.数据重复录入问题 示例：新增数据的时候，由于网络卡顿原因，提交按钮我重复点击n次，就会发送n次请求，录入n条相同的数据，所有在第一次请求之前，先要把提交按钮设置不可编辑，等待返回结果之后再进行后续操作； 3.表单数据验证 表单验证的时候要验证数据库关键字符的处理，比如英文单引号（'）就要做非法关键字提示； 4.千
之前在学习JDBC使用的过程中，主要使用了实现类是StatementImpl单独执行的一些SQL语句，一直也是相安无事。在最近复习JDBC的过程中，发现了一些新知识，发现了新大陆 PreparedStatement 。
1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 orderby 涉及的列上建立索引；
2020已经悄然来到身边，感觉时间过的很快，学习的过程也是，一阵热乎的很简单，难再坚持两个字好写，做起来确实是难事。本系列后续还会有，会因为监控这个事情本身就没有完，只有更加的尽善尽美。所以监控系列还会有更多的内容，但会比较分散。
Redis 事务的本质是一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令，一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程，会按照顺序串行化执行队列中的命令，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。
【新智元导读】今天为大家介绍的这篇论文提出了一个在深度学习过程中使用的终身记忆模块，该模块利用快速最近邻算法来提高效率。这一记忆模块可以很容易地添加到有监督神经网络的任何部分。为了显示其灵活性，研究者把它加到了许多网络中，从简单的、用图像分类进行测试的卷积网络，到深度的、序列到序列的递归卷积模型。在各种情况下，经过加强的网络都获得了一次性终身学习的能力。模块记住了过去几千步的训练样本，并可以从中泛化。 带记忆的增强型神经网络是最近的研究热点。许多研究设计了一个记忆组件，用于标准递归神经网络的记忆泛化。在递
1、查询的时候尽量避免使用 * ，虽然在写sql语句的时候很方便，但是在执行sql语句的时候会耗费更多的内存和时间资源。
在之前的文章《如何优雅地使用Redis之位图操作》里为大家介绍了Redis位图操作常见的应用场景，今天继续聊聊Redis位图的其他应用。
在上一篇文章中，我们已经介绍了如何通过编写代码来更新云数据库中的数据，并指出了一些需要注意的事项。接下来，让我们进一步探讨如何有效地查询数据库中的信息。
所谓SQL注入，就是通过把SQL命令插入到Web表单提交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。
今天上班的时候接收到了一个业务方的反馈，说是一个数据库在删除表的时候报错了，我让他截给我日志看看，日志中的内容如下：
LSM tree (log-structured merge-tree) 是一种对频繁写操作非常友好的数据结构，同时兼顾了查询效率。LSM tree 是许多 key-value 型或日志型数据库所依赖的核心数据结构，例如 BigTable、HBase、Cassandra、LevelDB、SQLite、Scylla、RocksDB 等。
浏览器使用流式布局模型 (Flow Based Layout)。有了 RenderTree，我们就知道了所有节点的样式，然后计算他们在页面上的大小和位置，最后把节点绘制到页面上。
JWT（JSON Web Token）是一个开放标准（RFC 7519），它定义了一种紧凑且自包含的方式，用于在各方之间安全地传输信息。作为一种标准，JWT并不提供具体的技术实现，但它规定了一种格式，大多数语言平台都根据这个格式提供了相应的技术实现库。
一次性计划任务只执行一次，一般用于临时的工作需求。可以用 at 命令实现这种功能，只需要写成“at 时间”的形式就行。如果想要查看已设置好但还未执行的一次性计划任务，可以使用 at -l 命令；要想将其删除，可以使用“atrm 任务序号”。
内存溢出 out of memory，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory；比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数，那就是内存溢出。
常见 API 性能优化的 7 中方法 🔹 缓存 🔹 连接池 🔹 避免N+1问题 🔹 分页 🔹 JSON序列化 🔹 有效载荷压缩 🔹 异步日志记录
如上图所示，我的num集合里有103条数据，如果按照之前的分页思路，就是分两次请求，第一次请求1-100条，第二次请求101-103条。这样我们虽然是可以拿到103条数据，但是要做两次请求，我们该如何做，才能一次请求就可以获取这103条数据呢。
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