走好工作中的那段路

回望走过的这些年,沟沟坎坎遇到过很多问题,历经各种挫折与困难。我怀念这段时光,我享受这风雨中的美丽。

1、路是“蹚”出来的
也许你走过荆棘草丛,走过碎石小路。我们充满疑虑,充满胆怯,充满恐惧。
等待?前进?撤退?然而,一咬牙挺过去,原来不过如此,回头再看,荡然无存。
很多事情,积极的面对,一切困难都是纸老虎。踏平的越多,积累能力越多。世上本没有路,蹚过之后,自然有路。
 
2、价值是“摆”出来的
黑社会之所以收保护费,那是因为他能摆平事。
公司之所以给你工资,那也是因为你能摆平事。
一个人的价值往往在于你能摆平多少事。价值就是这样“摆”出来的,不是靠秀出来的。
注意,当所有的事情与你无关时,你价值也就不复存在。


3、世界上没有绝对公平的  
工作中不要总强调该给我什么样的支持,该给我什么样资源我才能做。(如果什么都具备了,什么都是现成的,还要你来做什么?)
也无需埋怨自己的薪水和付出不公平,对别的部门(人)重视,而不重视自己。
比尔盖茨说过:“人生是不公平的,习惯去接受它吧。这个世界不会在乎你的自尊,这个世界期望你先做出成绩,再去强调自己的感受。”
所以,别人的一切也是靠成绩争取来的,而不是坐在那里评估出来的。

4、思路决定出路
问题或者困难,就像一面镜子,你如何看待它,它就如何给你反馈。俗话说,世界上没有过不去的坎。
遇到非常麻烦解决的问题,能不能分步,分块,分期,分解拆分解决?
暂时没有办法解决的问题,能不能变通的解决,间接的实现你原始真实的目的,而不是为了解决无法解决的问题而纠结等待。
没有头绪的繁杂问题,不要一筹莫展,是否可以考虑抓要点,抓根本,排优先级再处理。
遇到无法沟通和协调的问题,是否考虑过换位思考,你在这种位置和情况下是否也会这样做。
一些和我们相关但又最终不由我们决定的问题,是否可以考虑寻找相关资源,相关途径,甚至相关领导,去沟通一下,去侧面推动一下?
不要认为这一切和你无关,不要认为这不是我的责任而袖手旁观!
一个人的不平凡往往就是在这样一些特别的时候体现。它不但是你能力的提升,更是你价值潜力的体现。
方法总比问题多,成功的人找方法,失败的人找借口。 思路决定出路,成功往往源于这些不平凡。 

5、给别人路,给自己路
人做事宜善始善终,为别人考虑的同时,就是在给自己积累善缘。  
给别人留路就是给自己铺路。俗话说“好人有好报,傻人有傻福”也许就是这个道理。

人生有得有失,舍去未必不得,离开未必放弃。无论好坏,走好那段路!
AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
<think>嗯,用户问的是SQL中使用OR条件时是否会利用索引以及如何优化。这个问题我需要仔细想一想。首先,我得回忆一下数据库索引的工作原理。索引通常是在某个列上建立的,当查询条件使用该列时,数据库可能会使用索引来加速查询。但OR条件涉及多个列的话,情况可能比较复杂。 比如,假设有一个查询是WHERE a=1 OR b=2,如果a和b上都有单独的索引,那数据库会不会使用这两个索引呢?我记得MySQL在5.0之后引入了Index Merge优化,允许对多个索引的结果进行合并。这种情况下,可能会使用到两个单列索引,然后取它们的并集。不过这个优化是不是总有效呢?可能要看具体情况,比如数据分布、索引的选择性等。不过有时候,Index Merge可能不如预期的那么高效,尤其是当OR条件导致需要扫描大量数据的时候。 那如果其中一个条件没有索引,情况会怎样呢?比如WHERE a=1 OR c=2,如果c列没有索引,这时候数据库可能无法使用索引,只能全表扫描。这时候性能就会比较差。所以这时候可能需要考虑建立联合索引或者其他优化方式。 用户可能想知道如何优化这种情况。常见的优化方法包括使用UNION ALL代替OR,因为UNION ALL可以将查询拆分成两个独立的查询,每个都可以利用各自的索引。例如,将原来的OR条件拆分成两个SELECT,然后用UNION ALL合并结果。但需要注意去重的问题,如果有重复数据可能需要用UNION,但那样会有性能开销,所以如果确定不会有重复,用UNION ALL更好。 另外,改写为IN查询是否有效呢?比如如果有多个OR条件在同一个列上,比如WHERE a=1 OR a=2,可以改成WHERE a IN (1,2),这时候数据库可能更容易使用索引。但如果是不同列的话,IN可能就不适用了。 还有覆盖索引的概念,如果索引包含了查询需要的所有列,那么查询可以只通过索引完成,减少回表操作,提高效率。所以如果OR条件涉及的列都被包含在一个覆盖索引中,可能会有所帮助。不过这种情况可能需要建立联合索引,比如在(a,b)上建立索引,但OR条件是两个不同的列的话,联合索引可能也不适用。 还有一个办法是使用全文索引或者位图索引,不过这可能取决于具体的数据库系统。比如MySQL的InnoDB不支持位图索引,所以这种方法可能不适用。而全文索引则适用于文本搜索的场景,可能不适用于数值类型的OR条件。 另外,用户可能需要注意OR条件的顺序吗?比如把有索引的条件放在前面会不会更好?但实际上,数据库优化器会根据统计信息来决定执行计划,所以人为调整顺序可能不会有帮助,反而可能让查询变得更难维护。 需要提醒用户使用EXPLAIN来分析查询的执行计划,查看是否用到了索引,或者是否出现了Index Merge的情况。通过EXPLAIN的输出,可以确认优化是否生效。此外,show profile工具也可以用来查看SQL各个阶段的耗时情况,帮助定位性能瓶颈。 可能还需要考虑数据量的问题。如果数据量很小,全表扫描可能比使用索引更快,这时候优化反而没有必要。但对于大数据量的表来说,索引的使用就很重要了。 总结一下,OR条件是否使用索引取决于具体的数据库实现、索引的存在情况以及查询的结构。优化方法包括改写为UNION ALL、使用覆盖索引、调整索引策略或者使用IN查询。同时,利用数据库提供的分析工具来验证优化效果是必要的步骤。</think>### SQL中OR条件使用索引情况及优化策略分析 #### 一、OR条件索引使用情况 1. **单字段OR条件** 当OR条件仅涉及单个索引字段时,例如: ```sql WHERE id = 1 OR id = 2 ``` 数据库通常会使用索引,等价改写为`WHERE id IN (1,2)`,此时索引有效。 2. **多字段OR条件** 若OR条件涉及多个字段且每个字段均有独立索引,例如: ```sql WHERE a = 1 OR b = 2 ``` - MySQL 5.0+支持**Index Merge优化**,可能合并两个索引的结果[^1] - 但效率可能低于预期,尤其是当数据量较大时。 3. **无索引字段OR条件** 若OR条件中任意字段无索引,例如: ```sql WHERE a = 1 OR c = 2 # c字段无索引 ``` 此时会触发全表扫描,索引失效。 --- #### 二、优化策略 1. **UNION ALL改写** 将OR条件拆分为多个独立查询: ```sql SELECT * FROM table WHERE a = 1 UNION ALL SELECT * FROM table WHERE b = 2 ``` - 每个子查询可单独使用索引 - 需注意去重问题,若无重复数据优先用`UNION ALL` 2. **覆盖索引优化** 创建包含所有查询字段的联合索引: ```sql CREATE INDEX idx_a_b ON table(a, b) ``` 适用于高频查询且字段组合固定的场景。 3. **IN替代OR** 单字段多值查询优先用IN: ```sql WHERE id IN (1,2,3) # 替代 WHERE id=1 OR id=2 OR id=3 ``` 更易触发索引范围扫描。 4. **强制索引提示** 在特定场景下可强制指定索引: ```sql SELECT * FROM table USE INDEX(idx_a) WHERE a = 1 OR b = 2 ``` 需通过`EXPLAIN`验证效果[^1]。 --- #### 三、验证工具 1. **执行计划分析** ```sql EXPLAIN SELECT * FROM table WHERE a = 1 OR b = 2 ``` - 观察`type`列是否出现`index_merge` - 检查`key`列是否使用预期索引 2. **性能剖析** ```sql SHOW PROFILE FOR QUERY [query_id]; ``` 可查看各阶段耗时,定位OR条件导致的性能瓶颈[^2]。 --- #### 四、典型场景对比 | 场景 | 索引使用情况 | 优化建议 | |---------------------|--------------------------|--------------------------| | 单字段OR | 索引有效 | 改写为IN查询 | | 多字段OR(均有索引)| Index Merge可能触发 | 评估UNION ALL改写效果 | | 含无索引字段OR | 全表扫描 | 建立缺失索引或调整查询逻辑 | ---
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