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    mysql 位取反_位与,位异或,位取反「建议收藏」

    **& 位与,相同的不变,否则都算成0 | 位或, ^ 位异或,不相同的都算成1** PHP位与或 (^ 、&)运算也是很常用的逻辑判断类型,有许多的PHP新手们或许对此并不太熟悉,今天结合一些代码对...PHP与或运算做些介绍,先说明下,在PHP中,位与主要是对二进制数操作: $a = 1; $b = 2; $c = $a^b; echo $c // 3 ?...> 十进制1换算成二进制为:00000001 十进制2换算成二进制为:00000010 位^ 00000011,就是把不相同的都算成1,然后: $a = 1; $b = 2; echo $a & $c...> 十进制3换算成二进制为:00000011 十进制1换算成二进制为:00000001 位& 00000001,就是各个位数相同的不变,否则都算成0,位“&”后返回值是没意义的,主要是用来判断$a

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    mysql聚合统计数据查询缓慢优化方案

    sql聚合函数 在mysql等数据中,都会支持聚合函数,方便我们计算数据。...增加索引并不能解决聚合函数统计慢的问题 优化聚合统计的方案 提前预算 建立统计数据表,以日期区分,如:20190801一天,销售了多少订单、金额等等数据。...当订单产生(支付完成后 可统计数据)时,便在统计数据表中对应的日期增加金额、数量。...来定时(比如每20分钟一次)计算总和,然后更新到统计数据表中。 优点:做的处理比较少,也无需改动退款操作等api,只需要依赖原订单表的数据,定时统计、刷新统计数据。...需要注意的是,根据不同的订单热度,来设置不同的落地频率,比如 一周内的数据变化几率比较大,可能20分钟落地。而一年前的数据则变化几率很小,可以选择某天同步一次,甚至确保不会变动时,则不再刷新。

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    Mysql - 多张千万级统计数据实践笔记(PHP Script)

    答案是取1000条,如果服务器的内存允许,一次可以取更多条,应该尽量避免mysql进程中连接和断开的消耗,性能提高的非常明显,17w测试数据,从8条/秒 提升到 140条/秒!...获取Mysql中最小的数据,主要统计用户行为,所以对用户分组SELECT `user_id` ,`novel_id` ,`chapter_id` ,MIN(DATETIME) AS `datetime`...FROM `wm_novel_reward`WHERE `user_id` BETWEEN 1AND 1006GROUP BY user_id`出于对安全的考虑,当mysql是字符串的时候,需要对字符串进行转义...2.mysql层面使用sql语句去重,使用 INSERT IGNORE INTO去重:INSERT IGNORE INTO 与 INSERT INTO 的区别就是 INSERT IGNORE INTO...其实有一个问题特别迷惑,Mysql数据库里的数据就是以特殊结构存储(B-tree)的文件,Redis中的数据也是用(list、hash)结构存储的数据,存储上没有什么太大的不同,只是有快慢的区别。

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    MySQL统计数据库所有表的数据量

    场景:mysql统计一个数据库里所有表的数据量,最近在做统计想查找一个数据库里基本所有的表数据量,数据量少的通过select count再加起来也是可以的,不过表的数据有点多,不可能一个一个地查 记得在...在mysql里是可以查询information_schema.tables这张表的 SELECT table_rows,table_name FROM information_schema.tables...table_name not in ('不查询的表名称') ORDER BY table_rows DESC; OK,本来还以为已经没问题了,然后还是被反馈统计不对,后来去找了资料 https://dev.mysql.com...大概意思是对于MyISAM才是正确的统计数据,但是对于InnoDB引擎的,可能与实际值相差 40% 到 50%,所以只是一个大概的统计 所以针对这种情况,要更改存储引擎,肯定是不太合适,因为InnoDB...是默认的存储引擎,能支持事务外健,并发情况性能也比较好 所以,根据网上的做法,重新analyze 对应表,在mysql8.0版本是不管用的,发现查询数据还是不对,估计是mysql版本太高,mysql5版本没验证过

    6.8K10

    MySQL字符串hash分区_mysql分区理论「建议收藏」

    查看mysql安装的引擎 mysql>show engines; 查看mysql安装的插件(这里用于查看当前mysql是否支持partition) mysql>show plugins; 不同分区对比...语句的优化,通过增加索引来调整,但是数据量增大将会导致索引的维护代价增大,逻辑层面提升 大表拆小表 垂直分表,拆列字段,缺点:破坏表关系,表关联 水平分表,拆数据行,缺点:php代码量维护,逻辑层面困难增加 mysql...分区 有点类似水平分表,但是它是基于逻辑层面,而不是物理层面,对于程序而言分区表还是一张表 mysql5.1的4种分区类型 range分区:基于属于一个给点连续区间的列值,把多行分配给分区 list分区...:类似range分区,区别在于list分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择,列值是固定值的时候,例如枚举的时候 hash分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算...,这个函数可以包含mysql中有效的,产生非负整数值得任何表达式,测试使用 key分区:类似hash分区,区别在于key分区只支持计算一列或多列,且mysql服务器提供自身的哈希函数 range分区sql

    2.6K20
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