116.402687是搜索点中心经度（例如想搜索北京天安门附近的标记点，则这里就是北京天安门的经度） distance字段是标记点与搜索点中心的距离，单位：公里（如果地球半径是英里，则这里也是英里） 25是范围
修正时间范围 AssertUtils.notNull(startTime,"起始时间不能为空"); AssertUtils.notNull(endTime,"结束时间不能为空
实现 为了方便下面说明，先给出一个初始表结构，我使用的是MySQL： CREATE TABLE `customer` ( `id` INT(11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT...区间查找 customer表中使用两个字段存储了经度和纬度，如果提前计算出经纬度的范围，然后在这两个字段上加上索引，那搜索性能会很不错。 那怎么计算出经纬度的范围呢？..., '%'); 这样会比区间查找快很多，并且得益于geo_code的相似性，可以对热点区域做缓存。..., '%'); 原来的1次查询变成了9次查询，性能肯定会下降，这里可以优化下。...还用上面的需求场景，搜索1公里范围内的商户，从上面的表格知道，geo_code长度为5时，网格宽高是4.9KM，用9个geo_code查询时，范围太大了，所以可以将geo_code长度设置为6，即缩小了查询范围
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在《高性能MySQL》里面提及用in这种方式可以有效的替代一定的range查询，提升查询效率，因为在一条索引里面，range字段后面的部分是不生效的（in后面的点查还能生效的，但是order by无效，...使用in这种方式其实MySQL优化器是转化成了n*m种组合方式来进行查询，最终将返回值合并，有点类似union但是更高效。...同时它存在这一些问题： 老版本的MySQL在IN()组合条件过多的时候会发生很多问题。查询优化可能需要花很多时间，并消耗大量内存。...新版本MySQL在组合数超过一定的数量就不进行计划评估了，这可能导致MySQL不能很好的利用索引。...在MySQL5.7版本中将默认值从10修改成200目的是为了尽可能的保证范围等值运算（IN()）执行计划尽量精准，因为IN()list的数量很多时候都是超过10的。
寻找答案： 带着这样的疑问，先查阅了mysql官方文档关于MySQL锁的章节，InnoDB本身支持3种锁： Record Locks：锁住表中的某一条记录 Gap Locks：锁住某个范围 Next-key...更进一步，问题(2)： 解决了上述index_id=5时，（4，4）记录插不进去的问题之后，为了验证官方文档上所说的锁范围，我进一步做了如下实验： mysql> select * from index_test...然后在网上搜索相关的资料，看看别人有没有遇到过这样的问题，在一篇关于MySQL加锁处理分析的blog中得到了启示，按照blog中组合七：id非唯一索引+RR的理论，gap锁的范围不仅跟被锁定的键有关，还跟主键有关...按照该blog中的理论：上述client1中gap锁的范围应该如下图所示： [6608848834725035442.jpg] 即当执行： mysql> select * from index_test...因此，在我们使用mysql加锁过程中，也首先需要搞清楚，我们的隔离级别是什么，是否开启了binlog等等，然后才能正确分析加锁的范围。
改为 YYYY-MM-DD hh:mm:ss 就可以使用上面两种写法 二、你用mysql的函数date_format select * from test where date_format(create_time
一、MRR优化概述 MRR，全称Multi-Range Read Optimization，直译为多范围读取优化，是MySQL中一种用于提高索引查询性能的技术。...当基于辅助索引的范围查询时，需要先通过辅助索引找到对应的主键值，再通过主键值回表查询完整的行数据。这种回表会产生大量的随机磁盘I/O，尤其是在处理大表时，随机I/O的性能瓶颈尤为明显。...三、MRR优化的原理 MRR优化的核心思想是将多个范围查询中的随机磁盘I/O转换为顺序磁盘I/O，从而提高查询性能。...扫描辅助索引并收集主键值： 当执行一个包含范围条件的查询时，MySQL优化器首先会扫描辅助索引，找到满足条件的一系列索引元组。 对于每个索引元组，MySQL会收集其对应的主键值（rowid）。...四、MRR优化的优势 提高查询性能：通过减少随机磁盘I/O次数和提高缓存命中率，MRR优化能够显著提高查询性能。
但是要注意的是~你执行 b= 2 and a =1 也是能匹配到索引的，因为Mysql有优化器会自动调整a,b的顺序与索引顺序一致。 相反的，你执行 b = 2 就匹配不到索引了。...因为遇到了范围查询！ 最左匹配的原理？ 假设，我们对(a,b)字段建立索引，那么入下图所示 ? 如图所示他们是按照a来进行排序，在a相等的情况下，才按b来排序。...因为a的值此时是一个范围，不是固定的，在这个范围内b值不是有序的，因此b字段用不上索引。 综上所示，最左匹配原则，在遇到范围查询的时候，就会停止匹配。...如果你建立的是(a,b)索引，那么只有a字段能用得上索引，毕竟最左匹配原则遇到范围查询就停止匹配。...对(a)建立索引，因为a的值是一个范围，这个范围内b值是无序的，没有必要对(a,b)建立索引。
使用字母查找中文要快速响应，不然会影响界面交互。 在网上找到了一个中文拼音字库，看了下里面的数据将近两万个。比如输入"a"字母，一般我们会遍历所有符合"a"字母的中文，这样将会遍历两万次。...如果将a到z细分26大类，就可以将查找范围大大缩小，而a到z就是其索引。 ?...建立a到z的索引，而查找的时候先查找某一个索引(字母)，再通过索引进一步查找对应的数据，从而实现优化查找效率。
各种字段类型的取值范围。...01-01 00:00:00 – 2037年的某天(具体是哪天我也不知道,呵呵) TIME -838:59:59” to 838:59:59 YEAR[(2|4)] 缺省为4位格式,4位格式取值范围为...1901 – 2155,0000,2位格式取值范围为70-69(1970-2069) CHAR(M) [BINARY] 或 NCHAR(M) [BINARY] M的范围为1 – 255,如果没有BINARY...[NATIONAL] VARCHAR(M) [BINARY] M的范围为1 – 255.在数据库中末尾的空格将自动去掉.
文章目录 mysql between的边界范围 not between 的范围是不包含边界值 mysql between日期边界的问题留意 mysql between的边界范围 between 的范围是包含两边的边界值...eg： id between 3 and 7 等价与 id >=3 and id<=7 not between 的范围是不包含边界值 eg：id not between 3 and 7 等价与...--- SELECT * FROM `test` where id NOT BETWEEN 3 and 7; 等价于 SELECT * FROM `test` where id7; mysql...between日期边界的问题留意 边界问题： mysql， between 开始日期 AND 结束日期 包含开始日期，不包含结束日期 例如： BETWEEN '2018-01-22' AND
SELECT 字段1,字段2 FROM 表名; SELECT 表名.字段名 FROM 表名; 别名 SELECT 字段 AS 别名 FROM 表名; 偏移量 S...
一说到模糊匹配, 大家肯定都想到like, 假设表结构如下 id keyword reply 1 大卫 他就是大卫 2 大卫王 他就是大卫 假如输入的关键字是大卫可以查找出所有含有大卫的关键字...table_name where keyword like '%大卫% 我们换一种场景, 假如数据库我们只存一条记录, 不管用户输入, 大卫还是大卫王我们都会回复它同一个内容.这时候我们只需要反向模糊查找即可...表数据如下 id keyword reply 1 %大卫% 他就是大卫 之后我们写的SQL如下即可完成反向模糊查找 select * from table_name
前文回顾： Pandas案例精进 | 结构化数据非等值范围查找 ① Pandas案例精进 | 结构化数据非等值范围查找 ② 本文是承接前两篇的实战案例，没看过的小伙伴建议先点击?...当然二分查找对于这种2位数级别的区间个数查找优化不明显，但是当区间增加到万级别，几十万的级别时，那个查找效率一下子就体现出来了，大概就是几万次查找和几次查找的区别。...先取出区间范围列表，用于索引位置查找： price_range = cost.columns[2:].str.split("~").str[1].astype("float").tolist() price_range...price)) result = pd.DataFrame(result, columns=["产品ID", "地区代码", "地区缩写", "重量（kg）", "价格"]) result 两种算法的性能对比...可以看到即使如此小的数据量下依然存在几十倍的性能差异，将来更大的数量量时，性能差异会更大。
欢迎来到「Pandas案例精进」专栏，点击蓝字查看全部 前文回顾：Pandas案例精进 | 结构化数据非等值范围查找 ① 本文是承接上一篇的实战案例，没看过的小伙伴建议先点击?...顺序查找匹配 考虑到直接merge会产生笛卡尔积，多消耗N倍的内存，所以下面采用筛选连接法，执行耗时比merge连接稍微长点，但减少了内存消耗。...pd.DataFrame(result, columns=["产品ID", "地区代码", "地区缩写", "重量（kg）", "价格"]) result 小结 上述方法就已经解决了问题，考虑到上述区间查找其实是一个顺序查找的问题...，所以我们还可以使用二分查找进一步优化减少查找次数！...Pandas案例精进 | 结构化数据非等值范围查找 ①
前两篇文章就已经解决了问题，考虑到上述区间查找其实是一个顺序查找的问题，所以我们可以使用二分查找进一步优化减少查找次数。...当然二分查找对于这种2位数级别的区间个数查找优化不明显，但是当区间增加到万级别，几十万的级别时，那个查找效率一下子就体现出来了，大概就是几万次查找和几次查找的区别。...先取出区间范围列表，用于索引位置查找： price_range = cost.columns[2:].str.split("~").str[1].astype("float").tolist() price_range...price)) result = pd.DataFrame(result, columns=["产品ID", "地区代码", "地区缩写", "重量（kg）", "价格"]) result 两种算法的性能对比...可以看到即使如此小的数据量下依然存在几十倍的性能差异，将来更大的数量量时，性能差异会更大。
my.cnf中有两个参数设置： expire_logs_days = 7 #binlog保留时间7天 max_binlog_size = 1G #binlog大小 问题描述： mysql...如果你正使用大的事务，二进制日志还会超过max_binlog_size：事务全写入一个二进制日志中，不会写入不同的二进制日志中，所以会出现binlog日志大小超过限定范围。...注意： 5.5.5版本后不再支持 set @@session.sql_log_bin 方式设置在事物或子查询中 Beginning with MySQL 5.5.5, it is no longer possible...(Bug #53437) http://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/set-sql-log-bin.html
简介在MySQL数据库中，使用BETWEEN AND操作符可以进行范围查询，即根据某个字段的值在指定范围内进行检索数据。...，value1和value2则是指定的范围的起始和结束值。...查询的结果将返回满足这个范围条件的所有行数据。...我们希望查找价格在100到200之间，库存量不为0的商品。...如果想要排除边界值，可以使用NOT BETWEEN操作符，或者在条件中使用>和<操作符进行范围筛选。总结BETWEEN AND是MySQL中非常有用的操作符，可以轻松地对某个字段进行范围查询。
那么Tinyint的取值范围怎么来的呢？我们先看无符号的情况。...有符号的Tinyint的取值范围是怎么来的呢？在计算机中，用最高位表示符号。0表示正，1表示负，剩下的表示数值。...有了以上的介绍，你对mysql的tinyint数据类型是不是了解更多了呢？ 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
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