关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变的非常缓慢。还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTR

MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问

本文将讨论Python中下划线(_)字符的使用方法。我们将会看到,正如Python中的很多事情,下划线的不同用法大多数(并非所有)只是常用惯例而已。单下划线(_)通常情况下,会在以下3种场景中使用:1、在解释器中:在这种情况下,“_”代表交互式解释器会话中上一条执行的语句的结果。这种用法首先被标准CPython解释器采用,然后其他类型的解释器也先后采用。Python12345678910>>> _

相信大家看到这个标题的时候也会立马在脑海里面过一遍,觉得大多数时候我们并不太需要关注getattribute和getattr的一些细节(至少我自己吧:)), 一般情况下消费我们自定义的类的时候,我们对类的结构都了解,不会刻意偏离,造成一些属性访问的错误。 不过作为一个有好奇心有追求有气质的python宝宝,怎么可能不稍稍研究一下呢。好吧,其实是在github上读到一个开源项目sinaweibopy

搞定装饰器需要你了解一些函数式编程的概念,当然还有理解在python中定义和调用函数相关语法的一些特点。 我没法让装饰器变得简单,但是通过一步步的剖析,我也许能够让你在理解装饰器的时候更自信一点。因为装饰器很复杂,这篇文章将会很长(自己都说很长,还敢这么多废话blablabla...前戏就不继续翻译直接省略了) 1. 函数 在python中,函数通过def关键字、函数名和可选的参数列表定义。通过r

Compose是用于定义和运行复杂Docker应用的工具。你可以在一个文件中定义一个多容器的应用,然后使用一条命令来启动你的应用,然后所有相关的操作都会被自动完成。 1. 安装Docker和Compose 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # 当前最新的Docker是1.6.2,Compose为1.2.0 curl - s https : //get.docker.io/ubuntu/ |

Python的每个新版本都会增加一些新的功能,或者对原来的功能作一些改动。有些改动是不兼容旧版本的,也就是在当前版本运行正常的代码,到下一个版本运行就可能不正常了。 从Python 2.7到Python 3.x就有不兼容的一些改动,比如2.x里的字符串用'xxx'表示str,Unicode字符串用u'xxx'表示unicode,而在3.x中,所有字符串都被视为unicode,因此,写u'xxx'和

一、__init__.py的作用:         在使用PyDev插件,在Eclipse创建package时,会自动在package所在的目录自动创建一个__init__.py文件,且文件内容为空。这个文件有什么有呢?         __init__.py的作用有如下几点:        1. 相当于class中的def __init__(self):函数,用来初始化模块。        2.

索引是提高查询查询效率最有效的手段。索引是一种特殊的数据结构,索引以易于遍历的形式存储了数据的部分内容(如:一个特定的字段或一组字段值),索引会按一定规则对存储值进行排序,而且索引的存储位置在内存中,所在从索引中检索数据会非常快。如果没有索引,MongoDB必须扫描集合中的每一个文档,这种扫描的效率非常低,尤其是在数据量较大时。 创建索引 查看索引 删除索引 1. 创建索引ensureIndex(

MongoDB使用find()方法查询后,可能需要对于返回结果进行排序。在有些查询中,我们并不需要返回全部结果,而是按指定的页长和页码返回指定数量的结果 limit()指定查询结果数量 skip()指定查询偏移量 sort()实现查询结果排序 1. limit()指定查询结果数量 find()方法查询文档后,其默认返回前20条数据。要限制MongoDB查询结果数,使用limit()方法,该方法接受

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