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为什么不使用Hash表 使用Hash表存在的问题： Hash表必须要有hash算法，这个算法还要足够优秀来保证你的数据能够很好的散列，如果存在大量的hash冲突或者hash碰撞，会导致一部分查询效率非常低 即使算法足够优秀，如果进行范围查询，需要逐一对比每一个元素值，效率很低，并且在生产环境中大部分的查询是范围查询，如果还需要排序那就更低了 hash比较浪费内存空间，而内存是非常宝贵的资源 为什么不使用AVL、BST、红黑树 使用这些二叉树存在的问题： 每一个分支有且尽有两个子节点，当需要向其中插

mysql的分页查询 -- select 字段 from 表名.tables limit m,n; -- m：需要查询的页数减1，n：每页显示几条数据 -- 例：查询第一页，每页显示4条数据 select * from information_schema.tables limit 0,4; oracle的分页 -- select 字段 from (select rownum r,表名.* from 表名) where between m,n; -- m：需要查询的页数，n：每页显示几条数据 -- 例：

驱动依赖 <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>8.0.26</version> </dependency> JDBC Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); String url = "jdbc

共享锁(读锁，S锁) 查询语句加此锁，在本次事务没有提交或回滚时，对查询到的数据进行加锁。 例： select * from mytable where id = 3 lock in share mode; 排它锁(写锁，X锁) 查询语句加此锁，在本次事务没有提交或回滚时，如果查询条件有索引对查询到的数据进行加锁，如果查询条件没有索引，对表进行加锁。 例： select * from mytable where id = 7 for update; 意向锁 分为意向排它锁(IX)和意向共享锁(IS)，它们都

索引分为主键索引、唯一索引、普通索引。 主键索引 拥有主键约束的列含有主键索引。 添加主键约束： alter table [db].[table] add constraint [pk_name] primary key([col]); [pk_name]：自定义主键约束名称 [db]：库名 [table]：表名 [col]：列名 注：每个表中主键只能有一个 唯一索引 拥有唯一约束的列含有唯一索引。 添加主键约束： alter table [db].[table] add constraint [u

存放表名和库名的对应 select * from information_schema.tables 存放字段名和表名的对应 select * from information_schema.columns 查询库名 select table_schema from information_schema.tables GROUP BY table_schema select table_schema from information_schema.columns GROUP BY table_s..

a.使用MySQL数据库首先需要安装驱动程序 pip install PyMySQL b.在Django的工程同名子目录的__init__.py文件中添加如下语句 import pymysql pymysql.install_as_MySQLdb() 作用是让Django的ORM能以mysqldb的方式来调用PyMySQL。 c.修改DATABASES配置信息 DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mys