MySQL 优化器 Index Condition Pushdown下推（ICP）
ICP 测试
准备数据
CREATE TABLE `icp` (`employee_id` int(6) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`first_name` varchar(20) DEFAULT NULL,`last_name` varchar(25) DEFAULT NULL,`email` varchar(25) DEFAULT NULL,`phone_number` varchar(20) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`employee_id`)
);insert into `icp`(`employee_id`,`first_name`,`last_name`,`email`,`phone_number`) values (100,'Steven','K_ing','SKING','515.123.4567'),(101,'Neena','Kochhar','NKOCHHAR','515.123.4568'),(102,'Lex','De Haan','LDEHAAN','515.123.4569'),(103,'Mary','Hunold','AHUNOLD','590.423.4567'),(104,'Mary','Ernst','BERNST','590.423.4568'),(105,'Mary','Austin','DAUSTIN','590.423.4569'),(106,'Valli','Pataballa','VPATABAL','590.423.4560'),(107,'Diana','Lorentz','DLORENTZ','590.423.5567'),(108,'Nancy','Greenberg','NGREENBE','515.124.4569'),(109,'Daniel','Faviet','DFAVIET','515.124.4169'),(110,'Mary','Chen','JCHEN','515.124.4269'),(111,'Ismael','Sciarra','ISCIARRA','515.124.4369'),(112,'Jose Manuel','Urman','JMURMAN','515.124.4469'),(113,'Mary','Popp','LPOPP','515.124.4567'),(114,'Den','Raphaely','DRAPHEAL','515.127.4561'),(115,'Alexander','Khoo','AKHOO','515.127.4562'),(116,'Mary','Lichtman','SBAIDA','515.127.4563'),(117,'Mary','Tobias','STOBIAS','515.127.4564'),(118,'Mary','Oberman','GHIMURO','515.127.4565'),(119,'Karen','Colmenares','KCOLMENA','515.127.4566'),(120,'Matthew','Weiss','MWEISS','650.123.1234'),(121,'Adam','Fripp','AFRIPP','650.123.2234'),(122,'Payam','Kaufling','PKAUFLIN','650.123.3234'),(123,'Mary','Vollman','SVOLLMAN','650.123.4234'),(124,'Kevin','Mourgos','KMOURGOS','650.123.5234'),(125,'Julia','Nayer','JNAYER','650.124.1214'),(126,'Irene','Mikkilineni','IMIKKILI','650.124.1224'),(127,'Mary','Landry','JLANDRY','650.124.1334'),(128,'Mary','Markle','SMARKLE','650.124.1434'),(129,'Mary','Bissot','LBISSOT','650.124.5234'),(130,'Mozhe','Atkinson','MATKINSO','650.124.6234'),(131,'Mary','Marlow','JAMRLOW','650.124.7234'),(132,'TJ','Olson','TJOLSON','650.124.8234'),(133,'Mary','Mallin','JMALLIN','650.127.1934'),(134,'Michael','Rogers','MROGERS','650.127.1834'),(135,'Ki','Gee','KGEE','650.127.1734'),(136,'Mary','Philtanker','HPHILTAN','650.127.1634'),(137,'Renske','Ladwig','RLADWIG','650.121.1234'),(138,'Stephen','Stiles','SSTILES','650.121.2034'),(139,'Mary','Seo','JSEO','650.121.2019'),(140,'Mary','Hofman','JPATEL','650.121.1834'),(141,'Trenna','Rajs','TRAJS','650.121.8009'),(142,'Curtis','Davies','CDAVIES','650.121.2994'),(143,'Mary','Matos','RMATOS','650.121.2874'),(144,'Mary','Vargas','PVARGAS','650.121.2004'),(145,'John','Russell','JRUSSEL','011.44.1344.429268'),(146,'Karen','Partners','KPARTNER','011.44.1344.467268'),(147,'Mary','Errazuriz','AERRAZUR','011.44.1344.429278'),(148,'Gerald','Cambrault','GCAMBRAU','011.44.1344.619268'),(149,'Eleni','Zlotkey','EZLOTKEY','011.44.1344.429018'),(150,'Mary','Weedman','PTUCKER','011.44.1344.129268'),(151,'Mary','Bernstein','DBERNSTE','011.44.1344.345268'),(152,'Peter','Hall','PHALL','011.44.1344.478968'),(153,'Christopher','Olsen','COLSEN','011.44.1344.498718'),(154,'Mary','Cambrault','NCAMBRAU','011.44.1344.987668'),(155,'Oliver','Tuvault','OTUVAULT','011.44.1344.486508'),(156,'Mary','K_ing','JKING','011.44.1345.429268'),(157,'Mary','Sully','PSULLY','011.44.1345.929268'),(158,'Mary','Dymetman','AMCEWEN','011.44.1345.829268'),(159,'Mary','Smith','LSMITH','011.44.1345.729268'),(160,'Mary','Doran','LDORAN','011.44.1345.629268'),(161,'Mary','Sewall','SSEWALL','011.44.1345.529268'),(162,'Mary','Vishney','CVISHNEY','011.44.1346.129268'),(163,'Mary','Greene','DGREENE','011.44.1346.229268'),(164,'Mattea','Marvins','MMARVINS','011.44.1346.329268'),(165,'David','Lee','DLEE','011.44.1346.529268'),(166,'Mary','Ande','SANDE','011.44.1346.629268'),(167,'Mary','Banda','ABANDA','011.44.1346.729268'),(168,'Lisa','Ozer','LOZER','011.44.1343.929268'),(169,'Mary','Bloom','HBLOOM','011.44.1343.829268'),(170,'Tayler','Fox','TFOX','011.44.1343.729268'),(171,'Mary','Mary','WSMITH','011.44.1343.629268'),(172,'Mary','Bates','EBATES','011.44.1343.529268'),(173,'Mary','Kumar','SKUMAR','011.44.1343.329268'),(174,'Ellen','Abel','EABEL','011.44.1644.429267'),(175,'Alyssa','Hutton','AHUTTON','011.44.1644.429266'),(176,'Jonathon','Taylor','JTAYLOR','011.44.1644.429265'),(177,'Jack','Livingston','JLIVINGS','011.44.1644.429264'),(178,'Mary','Grant','KGRANT','011.44.1644.429263'),(179,'Mary','Johnson','CJOHNSON','011.44.1644.429262'),(180,'Mary','Taylor','WTAYLOR','650.507.9876'),(181,'Mary','Fleaur','JFLEAUR','650.507.9877'),(182,'Mary','Sullivan','MSULLIVA','650.507.9878'),(183,'Girard','Geoni','GGEONI','650.507.9879'),(184,'Mary','Sarchand','NSARCHAN','650.509.1876'),(185,'Mary','Bull','ABULL','650.509.2876'),(186,'Mary','Botman','JDELLING','650.509.3876'),(187,'Mary','Cabrio','ACABRIO','650.509.4876'),(188,'Kelly','Chung','KCHUNG','650.505.1876'),(189,'Jennifer','Dilly','JDILLY','650.505.2876'),(190,'Mary','Gates','TGATES','650.505.3876'),(191,'Randall','Perkins','RPERKINS','650.505.4876'),(192,'Sarah','Bell','SBELL','650.501.1876'),(193,'Mary','Everett','BEVERETT','650.501.2876'),(194,'Mary','McCain','SMCCAIN','650.501.3876'),(195,'Vance','Jones','VJONES','650.501.4876'),(196,'Alana','Walsh','AWALSH','650.507.9811'),(197,'Mary','Feeney','KFEENEY','650.507.9822'),(198,'Mary','OConnell','DOCONNEL','650.507.9833'),(199,'Mary','Grant','DGRANT','650.507.9844'),(200,'Mary','Whalen','JWHALEN','515.123.4444'),(201,'Mary','Hartstein','MHARTSTE','515.123.5555'),(202,'Pat','Fay','PFAY','603.123.6666'),(203,'Susan','Mavris','SMAVRIS','515.123.7777'),(204,'Mary','Baer','HBAER','515.123.8888'),(205,'Mary','Higgins','SHIGGINS','515.123.8080'),(206,'William','Gietz','WGIETZ','515.123.8181');mysql> desc employees;
+--------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| employee_id | int | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| first_name | varchar(20) | YES | MUL | NULL | |
| last_name | varchar(25) | YES | | NULL | |
| email | varchar(25) | YES | | NULL | |
| phone_number | varchar(20) | YES | | NULL | |
+--------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
ICP 只能作用于二级索引，所以需要建立一个二级索引。执行下述命令建立 first_name 和 last_name 的联合索引：
mysql> alter table employees add index first_name_last_name (first_name, last_name);打开 ICP 的性能测试
为了明确看到查询性能，我们启用 profiling：
mysql> set profiling = 1;
mysql> select * from employees where first_name='Mary' and last_name like '%man';
mysql> select * from employees where first_name='Mary' and last_name like '%man';
mysql> select * from employees where first_name='Mary' and last_name like '%man';
mysql> show profiles;
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration | Query |
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------+
| 1 | 0.00165975 | select * from employees where first_name='Mary' and last_name like '%man' |
| 2 | 0.00162125 | select * from employees where first_name='Mary' and last_name like '%man' |
| 3 | 0.00164050 | select * from employees where first_name='Mary' and last_name like '%man' |
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------+注意：mysql 默认开启 ICP 机制
PS：MySQL 有一个叫 profile 的东东，可以用来监视 SQL 语句在各个阶段的执行情况，咱们可以使用这个工具来观察 SQL 语句在各个阶段的运行情况，关于 profile 的详细说明可以参考官方文档。
上述执行中查询语句中只有 first_name 采用索引，last_name 由于使用了模糊查询，没法使用索引进行匹配。
关闭 ICP 性能测试
mysql> set optimizer_switch='index_condition_pushdown=off';
mysql> set profiling = 1;
mysql> select * from employees where first_name='Mary' and last_name like '%man';
mysql> select * from employees where first_name='Mary' and last_name like '%man';
mysql> select * from employees where first_name='Mary' and last_name like '%man';
mysql> show profiles;
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration | Query |
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------+
| 1 | 0.00317075 | select * from employees where first_name='Mary' and last_name like '%man' |
| 2 | 0.00316175 | select * from employees where first_name='Mary' and last_name like '%man' |
| 3 | 0.00316075 | select * from employees where first_name='Mary' and last_name like '%man' |
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------+结果对比
从上述结果可以看出，打开 ICP 机制时，随机执行三次查询，花费时间都在 0.0016...
而关闭 ICP 机制后，随机执行三次查询，花费时间都在 0.0031...，约是打开 ICP 机制时的 2 倍
此外，通过 explain 命令也可查看 ICP 是否打开，执行如下命令：
mysql> explain select * from employees where first_name='Mary' and last_name like '%man';情况 1
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+----------------------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+----------------------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | employees | NULL | ref | first_name_last_name | first_name_last_name | 83 | const | 56 | 11.11 | Using index condition |
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+----------------------+---------+-------+------+----------+-----------------------+情况 2
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+----------------------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+----------------------+---------+-------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | employees | NULL | ref | first_name_last_name | first_name_last_name | 83 | const | 56 | 11.11 | Using where |
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+----------------------+---------+-------+------+----------+-------------+情况 1 中的 Extra 列显示 Using index condition 代表 ICP 机制已打开；
情况 2 中的 Extra 列显示 Using where 代表 ICP 机制已关闭；
ICP原理
5.6 之前，在 SQL 语句的执行过程中，server 层通过 engine 的 api 获取数据，然后再进行 where_cond 的判断（具体判断逻辑在: evaluate_join_record），每一条数据都需要从 engine 层返回 server 层做判断。5.6 之后，在利用索引扫描的过程中，如果发现 where_cond 中含有这个 index 相关的条件，则将此条件记录在 handler 接口中，在索引扫描的过程中，只有满足索引与 handler 接口的条件时，才会返回到 server 层做进一步的处理，在前缀索引区分度不够，其它字段区分度高的情况下可以有效的减少 server & engine之间的开销，提升查询性能。
举例说明：
mysql> select * from employees where first_name='Mary';
+-------------+------------+------------+----------+--------------------+
| employee_id | first_name | last_name | email | phone_number |
+-------------+------------+------------+----------+--------------------+
| 166 | Mary | Ande | SANDE | 011.44.1346.629268 |
| 105 | Mary | Austin | DAUSTIN | 590.423.4569 |
| 204 | Mary | Baer | HBAER | 515.123.8888 |
| 167 | Mary | Banda | ABANDA | 011.44.1346.729268 |
| 172 | Mary | Bates | EBATES | 011.44.1343.529268 |
| 151 | Mary | Bernstein | DBERNSTE | 011.44.1344.345268 |
| 129 | Mary | Bissot | LBISSOT | 650.124.5234 |
| 169 | Mary | Bloom | HBLOOM | 011.44.1343.829268 |
| 186 | Mary | Botman | JDELLING | 650.509.3876 |
| 185 | Mary | Bull | ABULL | 650.509.2876 |
| 187 | Mary | Cabrio | ACABRIO | 650.509.4876 |
| 154 | Mary | Cambrault | NCAMBRAU | 011.44.1344.987668 |
| 110 | Mary | Chen | JCHEN | 515.124.4269 |
| 160 | Mary | Doran | LDORAN | 011.44.1345.629268 |
| 158 | Mary | Dymetman | AMCEWEN | 011.44.1345.829268 |
| 104 | Mary | Ernst | BERNST | 590.423.4568 |
| 147 | Mary | Errazuriz | AERRAZUR | 011.44.1344.429278 |
| 193 | Mary | Everett | BEVERETT | 650.501.2876 |
| 197 | Mary | Feeney | KFEENEY | 650.507.9822 |
| 181 | Mary | Fleaur | JFLEAUR | 650.507.9877 |
| 190 | Mary | Gates | TGATES | 650.505.3876 |
| 178 | Mary | Grant | KGRANT | 011.44.1644.429263 |
| 199 | Mary | Grant | DGRANT | 650.507.9844 |
| 163 | Mary | Greene | DGREENE | 011.44.1346.229268 |
| 201 | Mary | Hartstein | MHARTSTE | 515.123.5555 |
| 205 | Mary | Higgins | SHIGGINS | 515.123.8080 |
| 140 | Mary | Hofman | JPATEL | 650.121.1834 |
| 103 | Mary | Hunold | AHUNOLD | 590.423.4567 |
| 179 | Mary | Johnson | CJOHNSON | 011.44.1644.429262 |
| 173 | Mary | Kumar | SKUMAR | 011.44.1343.329268 |
| 156 | Mary | K_ing | JKING | 011.44.1345.429268 |
| 127 | Mary | Landry | JLANDRY | 650.124.1334 |
| 116 | Mary | Lichtman | SBAIDA | 515.127.4563 |
| 133 | Mary | Mallin | JMALLIN | 650.127.1934 |
| 128 | Mary | Markle | SMARKLE | 650.124.1434 |
| 131 | Mary | Marlow | JAMRLOW | 650.124.7234 |
| 171 | Mary | Mary | WSMITH | 011.44.1343.629268 |
| 143 | Mary | Matos | RMATOS | 650.121.2874 |
| 194 | Mary | McCain | SMCCAIN | 650.501.3876 |
| 118 | Mary | Oberman | GHIMURO | 515.127.4565 |
| 198 | Mary | OConnell | DOCONNEL | 650.507.9833 |
| 136 | Mary | Philtanker | HPHILTAN | 650.127.1634 |
| 113 | Mary | Popp | LPOPP | 515.124.4567 |
| 184 | Mary | Sarchand | NSARCHAN | 650.509.1876 |
| 139 | Mary | Seo | JSEO | 650.121.2019 |
| 161 | Mary | Sewall | SSEWALL | 011.44.1345.529268 |
| 159 | Mary | Smith | LSMITH | 011.44.1345.729268 |
| 182 | Mary | Sullivan | MSULLIVA | 650.507.9878 |
| 157 | Mary | Sully | PSULLY | 011.44.1345.929268 |
| 180 | Mary | Taylor | WTAYLOR | 650.507.9876 |
| 117 | Mary | Tobias | STOBIAS | 515.127.4564 |
| 144 | Mary | Vargas | PVARGAS | 650.121.2004 |
| 162 | Mary | Vishney | CVISHNEY | 011.44.1346.129268 |
| 123 | Mary | Vollman | SVOLLMAN | 650.123.4234 |
| 150 | Mary | Weedman | PTUCKER | 011.44.1344.129268 |
| 200 | Mary | Whalen | JWHALEN | 515.123.4444 |
+-------------+------------+------------+----------+--------------------+
56 rows in set (0.01 sec)ICP的原理简单说来就是将可以利用索引筛选的 where 条件在存储引擎一侧进行筛选，而不是将所有 index access 的结果取出放在 server 端进行 where 筛选。
以上面的查询为例，在没有 ICP 时，首先通过索引前缀从存储引擎中读出 56 条 first_name 为 Mary 的记录，然后在 server 端用 where 筛选 last_name 的 like 条件（回表操作）；而启用 ICP 后，会继续在 56 条数据上继续使用索引对 last_name 进行匹配，筛选掉不符合 where 条件的记录，这个过程不需要读出整条记录，同时只返回给 server 筛选后的 6 条记录，因此提高了查询性能。
ICP 使用场景
上述是关于 Index Condition Pushdown（ICP）优化的适用条件的说明。让我们逐一解释每个场景，并提供相应的示例：
1）ICP 适用于range, ref, eq_ref, and ref_or_null 访问方法，当需要访问完整的表行时。
示例：考虑一个包含 "users" 表的数据库，其中有一个名为 "age" 的索引。我们想要查询年龄大于等于 18 岁且性别为男性的用户的信息。
SELECT * FROM users WHERE age >= 18 AND gender = 'Male';在这种情况下，ICP 可以应用于 "age" 索引和 "gender" 索引，以减少访问完整表行的次数。
2.）ICP 可以用于 InnoDB and MyISAM 表，包括分区的 InnoDB 和 MyISAM 表。
示例：对于 InnoDB 表和 MyISAM 表，ICP 都可以应用。例如，在具有 InnoDB 存储引擎的数据库中，ICP 可以用于减少对辅助索引的完整行读取次数。
3）对于 InnoDB 表，ICP 仅适用于辅助索引。ICP 的目标是减少完整行读取的次数，从而减少 I/O 操作。对于 InnoDB 聚集索引，完整的记录已经被读入 InnoDB 缓冲区。在这种情况下使用 ICP 不会减少 I/O。
示例：考虑一个包含 "orders" 表的数据库，其中有一个聚集索引（主键索引）和一个辅助索引。我们想要查询购买了特定产品的订单信息。
SELECT * FROM orders WHERE product_id = '123';在这种情况下，ICP 可以应用于辅助索引，以减少对完整行的读取次数。
4）ICP 不支持在虚拟生成列上创建的辅助索引。InnoDB 支持对虚拟生成列创建辅助索引。
示例：考虑一个包含 "users" 表的数据库，其中有一个名为 "full_name" 的虚拟生成列。我们想要查询具有特定全名的用户信息。
SELECT * FROM users WHERE full_name = 'John Doe';在这种情况下，ICP 无法应用于虚拟生成列上的辅助索引。
5）无法下推涉及子查询的条件。
示例：考虑一个包含 "users" 和 "orders" 两个表的数据库。我们想要查询购买了特定产品的用户的信息。
SELECT * FROM users WHERE user_id IN (SELECT user_id FROM orders WHERE product_id = '123');在这种情况下，涉及子查询的条件无法被下推。
6）无法下推涉及存储函数的条件。存储引擎无法调用存储函数。
示例：考虑一个包含 "users" 表的数据库，其中有一个名为 "get_age()" 的存储函数。我们想要查询年龄大于等于 18 岁的用户的信息。
SELECT * FROM users WHERE get_age() >= 18;在这种情况下，涉及存储函数的条件无法被下推。
7）无法下推触发器中的条件。
示例：考虑一个包含触发器的数据库，当插入或更新 "users" 表时触发。我们想要查询满足特定条件的用户的信息。
SELECT * FROM users WHERE condition = 'some_condition';在这种情况下，触发器中的条件无法被下推。
8）（适用于 MySQL 8.0.30 及更高版本）无法将条件下推到包含对系统变量的引用的派生表。
示例：考虑一个包含派生表的查询，其中引用了系统变量。
SELECT * FROM (SELECT * FROM users WHERE age >= @min_age) AS derived_table;在这种情况下，条件无法被下推到引用了系统变量的派生表。
总结：ICP 是一种针对 MySQL 的查询优化技术，具有一些适用条件和限制。它可以减少对完整表行的访问次数，从而提升查询性能。然而，需要注意的是，在特定的场景和条件下，ICP 可能无法应用。
相关文章：
MySQL 优化器 Index Condition Pushdown下推（ICP）
ICP 测试 准备数据 CREATE TABLE icp (employee_id int(6) NOT NULL AUTO_INCREMENT,first_name varchar(20) DEFAULT NULL,last_name varchar(25) DEFAULT NULL,email varchar(25) DEFAULT NULL,phone_number varchar(20) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (employee_id) );insert i…...
ruoyi 若依框架采用第三方登录
在项目中，前后端分离的若依项目，需要通过统一认证，或者是第三方协带认证信息跳转到本系统的指定页面。需要前后端都做相应的改造，由于第一次实现时已过了很久，再次重写时，发现还是搞了很长时间，…...
dom api
dom的全称为Document Object Model,即文档对象模型.所谓文档就是html页面,对象就是js里的对象,通过这个模型把页面上的元素和js里的对象关联起来. 下面是关于dom api的一些常用方法 1.获取元素 使用querySelector()方法获取一个元素 使用querySelectorAll()方法获取所有元素 当…...
音视频项目—基于FFmpeg和SDL的音视频播放器解析（二十一）
介绍 在本系列，我打算花大篇幅讲解我的 gitee 项目音视频播放器，在这个项目，您可以学到音视频解封装，解码，SDL渲染相关的知识。您对源代码感兴趣的话，请查看基于FFmpeg和SDL的音视频播放器 如果您不理解本…...
Qt项目打包发布超详细教程
https://blog.csdn.net/qq_45491628/article/details/129091320...
简单递归题
本来不想用递归做的，最后还是用了 题目如下： 洪尼玛有 n 块长度不同的木板，他想用这些木板拼成一个等边三角形的围栏，好将他的草泥马养在这个围栏里面。现在，给你这 n 块木板的长度，洪尼玛想知道他能否拼…...
再生式收音机踩坑记
下载《A Simple Regen Radio for Beginners》这篇文章也有好几年了，一直没有动手，上周末抽空做了一个，结果相当令人沮丧，一个台也收不到，用示波器测量三极管振荡波形，只有在调节再生电位器R2过程中…...
稻谷飘香金融助力——建行江门市分行助力乡村振兴
7月的台山，稻谷飘香。在大耕户李胜业的农田里，金灿灿的稻谷翻起层层稻浪，收割机在稻浪里来回穿梭，割稻、脱粒、装车等工序一气呵成。空气中弥漫着丰收的喜悦。 夏粮迎丰收的背后，是中国建设银行江门市分行（…...
【Pytorch】Visualization of Feature Maps（1）
学习参考来自 CNN可视化Convolutional Featureshttps://github.com/wmn7/ML_Practice/blob/master/2019_05_27/filter_visualizer.ipynb 文章目录 filter 的激活值 filter 的激活值 原理：找一张图片，使得某个 layer 的 filter 的激活值最大，…...
js修改浏览器地址栏里url的方法
1、更新url某一参数的值 function updateQueryStringParameter(uri, key, value) {if (!value) { return uri }var re new RegExp("([?&])" key ".*?(&|$)", "i");var separator uri.indexOf(?) ! -1 ? "&" : &q…...
正则表达式（Java）（韩顺平笔记）
正则表达式（Java） 底层实现 package com.hspedu.RegExp;import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern;public class RegExp00 {public static void main(String[] args) {String content "1998年12月8日，第二代J…...
)
LLVM学习笔记（62)
4.4.3.3.2. 指令处理的设置 4.4.3.3.2.1. 目标机器相关设置 除了基类以外，X86TargetLowering构造函数本身也是一个庞然大物，我们必须要分段来看。V7.0做了不小的改动，改进了代码的结构，修改了一些指令的设置。 100 X86Targ…...
解决Spring Boot应用在Kubernetes上健康检查接口返回OUT_OF_SERVICE的问题
现象 在将Spring Boot应用部署到Kubernetes上时，健康检查接口/healthcheck返回的状态为{"status":"OUT_OF_SERVICE","groups":["liveness","readiness"]}，而期望的是返回正常的健康状态。值得注意的…...
Java对象逃逸
关于作者：CSDN内容合伙人、技术专家， 从零开始做日活千万级APP。 专注于分享各领域原创系列文章 ，擅长java后端、移动开发、商业变现、人工智能等，希望大家多多支持。 未经允许不得转载 目录 一、导读二、概览三、相关知识3.1 逃逸…...
Greenplum的数据库年龄检查处理
概述 Greenplum是基于Postgresql数据库的分布式数据库，而PG数据库在事务及多版本并发控制的实现方式上很特别，采用的是递增事务id的方法，事务id大的事务，认为比较新，反之事务id小，认为比较旧。 事务id的上…...
[HCIE] IPSec-VPN (IKE自动模式)
概念： IKE：因特网密钥交换 实验目标：pc1与pc2互通 步骤1：R1与R3配置默认路由 R1： ip route-static 0.0.0.0 0.0.0.0 12.1.1.2 R2： ip route-static 0.0.0.0 0.0.0.0 23.1.1.2 步骤2：配ACL…...
Qt/QML编程学习之心得：一个Qt工程的学习笔记（九）
这里是关于如何使用Qt Widget开发，而Qt Quick/QML的开发是另一种方式。 1、.pro文件 加CONFIG += c++11，才可以使用Lamda表达式（一般用于connect的内嵌槽函数） 2、QWidget 这是Qt新增加的一个类，基类，窗口类，QMainWindow和QDialog都继承与它。 3、Main函数 QApplicati…...
c++ 课程笔记
105课: cpp文件分为 .h .cpp .cpp 文件 110课:124课 深拷贝 浅拷贝 自建拷贝构造解决浅拷贝释放new后堆区析构函数的问题 (浅拷贝 拷贝内存地址, 释放堆区时 导致源数据 释放时,该地址无数据?而报错) 浅拷贝: 拷贝了对方的值和 堆区内存地址(删除 影响原数据堆区) 深拷贝…...
ELK企业级日志分析平台——ES集群监控
启用xpack认证 官网：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.6/configuring-tls.html#node-certificates 在elk1上生成证书 [rootelk1 ~]# cd /usr/share/elasticsearch/[rootelk1 elasticsearch]# bin/elasticsearch-certutil ca[rootelk1 ela…...
Twincat使用：EtherCAT通信扫描硬件设备链接PLC变量
EtherCAT通信采用主从架构，其中一个主站设备负责整个EtherCAT网络的管理和控制，而从站设备则负责在数据环网上传递数据。 主站设备可以是计算机、工控机、PLC等， 而从站设备可以是传感器、执行器、驱动器等。 EL3102:MDP5001_300_CF8D1684;…...
Vim 调用外部命令学习笔记
Vim 外部命令集成完全指南 文章目录 Vim 外部命令集成完全指南核心概念理解命令语法解析语法对比 常用外部命令详解文本排序与去重文本筛选与搜索高级 grep 搜索技巧文本替换与编辑字符处理高级文本处理编程语言处理其他实用命令 范围操作示例指定行范围处理复合命令示例 实用技…...
云启出海，智联未来｜阿里云网络「企业出海」系列客户沙龙上海站圆满落地
借阿里云中企出海大会的东风，以**「云启出海，智联未来｜打造安全可靠的出海云网络引擎」为主题的阿里云企业出海客户沙龙云网络&安全专场于5.28日下午在上海顺利举办，现场吸引了来自携程、小红书、米哈游、哔哩哔哩、波克城市、…...
基于uniapp+WebSocket实现聊天对话、消息监听、消息推送、聊天室等功能，多端兼容
基于 UniApp + WebSocket实现多端兼容的实时通讯系统，涵盖WebSocket连接建立、消息收发机制、多端兼容性配置、消息实时监听等功能，适配微信小程序、H5、Android、iOS等终端 目录 技术选型分析WebSocket协议优势UniApp跨平台特性WebSocket 基础实现连接管理消息收发连接…...
ETLCloud可能遇到的问题有哪些？常见坑位解析
数据集成平台ETLCloud，主要用于支持数据的抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）过程。提供了一个简洁直观的界面，以便用户可以在不同的数据源之间轻松地进行数据迁移和转换。…...
DBAPI如何优雅的获取单条数据
API如何优雅的获取单条数据 案例一 对于查询类API，查询的是单条数据，比如根据主键ID查询用户信息，sql如下： select id, name, age from user where id #{id}API默认返回的数据格式是多条的，如下： {&qu…...
CRMEB 框架中 PHP 上传扩展开发：涵盖本地上传及阿里云 OSS、腾讯云 COS、七牛云
目前已有本地上传、阿里云OSS上传、腾讯云COS上传、七牛云上传扩展 扩展入口文件 文件目录 crmeb\services\upload\Upload.php namespace crmeb\services\upload;use crmeb\basic\BaseManager; use think\facade\Config;/*** Class Upload* package crmeb\services\upload* …...
Unit 1 深度强化学习简介
Deep RL Course ——Unit 1 Introduction 从理论和实践层面深入学习深度强化学习。学会使用知名的深度强化学习库，例如 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory 和 CleanRL。在独特的环境中训练智能体，比如 SnowballFight、Huggy the Do…...
华为云Flexus+DeepSeek征文｜DeepSeek-V3/R1 商用服务开通全流程与本地部署搭建
华为云FlexusDeepSeek征文｜DeepSeek-V3/R1 商用服务开通全流程与本地部署搭建 前言 如今大模型其性能出色，华为云 ModelArts Studio_MaaS大模型即服务平台华为云内置了大模型，能助力我们轻松驾驭 DeepSeek-V3/R1，本文中将分享如何…...
是否存在路径（FIFOBB算法）
题目描述 一个具有 n 个顶点e条边的无向图，该图顶点的编号依次为0到n-1且不存在顶点与自身相连的边。请使用FIFOBB算法编写程序，确定是否存在从顶点 source到顶点 destination的路径。 输入 第一行两个整数，分别表示n 和 e 的值（1…...
Maven 概述、安装、配置、仓库、私服详解
目录 1、Maven 概述 1.1 Maven 的定义 1.2 Maven 解决的问题 1.3 Maven 的核心特性与优势 2、Maven 安装 2.1 下载 Maven 2.2 安装配置 Maven 2.3 测试安装 2.4 修改 Maven 本地仓库的默认路径 3、Maven 配置 3.1 配置本地仓库 3.2 配置 JDK 3.3 IDEA 配置本地 Ma…...