基本查询通过match实现全文搜索{FIELD}-就是我们需要匹配的字段名{TEXT}-就是我们需要匹配的内容{"query":{"match":{"{FIELD}":"{TEXT}"}}}通过term实现精确搜索{FIELD}-就是我们需要匹配的字段名{TEXT}-就是我们需要匹配的内容{"query":{"term":{"field":"value"}}}类似sqlselect*fromzyzkwjjwherefield="value"通过terms实现SQL的in搜索{"query":{"terms":{"{FIELD}":["{VALUE1}","{VALUE2}"]}}}{FIELD
大家好，又见面了。本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容，将会通过系列专题，讲清楚缓存的方方面面。如果感兴趣，欢迎关注以获取后续更新。有诗云“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，在上一篇文章《手写本地缓存实战2——打造正规军，构建通用本地缓存框架》中，我们一起论证并逐步实现了一套简化版本的通用本地缓存框架，并在过程中逐步剖析了缓存设计关键要素的实现策略。本篇文章中，我们一起来聊一聊缓存框架实现所需要遵循的规范。为何需要规范上一章中构建的最简化版本的缓存框架，虽然可以使用，但是也存在一个问题，就是它对外提供的实现接口都是框架根据自己的需要而自定义的。这样一来，项目集成了此缓
大家好，又见面了。本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容，将会通过系列专题，讲清楚缓存的方方面面。如果感兴趣，欢迎关注以获取后续更新。有诗云“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，在上一篇文章《手写本地缓存实战2——打造正规军，构建通用本地缓存框架》中，我们一起论证并逐步实现了一套简化版本的通用本地缓存框架，并在过程中逐步剖析了缓存设计关键要素的实现策略。本篇文章中，我们一起来聊一聊缓存框架实现所需要遵循的规范。为何需要规范上一章中构建的最简化版本的缓存框架，虽然可以使用，但是也存在一个问题，就是它对外提供的实现接口都是框架根据自己的需要而自定义的。这样一来，项目集成了此缓
声明主页： 元存储的博客_CSDN博客依公开知识及经验整理，如有误请留言。个人辛苦整理，付费内容，禁止转载。内容摘要前言提升效果NANDDataregister&CacheregisterCache操作PROGRAMPAGECACHE时序前言NANDFlash凭借其高性能、以及低成本等特性大受欢迎，是最为广泛的非易失存储介质。为了满足业务性能要求，人们想了许多方法来提升基于NANDFlash的系统性能，本节我们带大家探索一下其中从CacheProgram是如何提升性能，提升大不大？1.提升效果话不多说，先看提升效果。CacheProgram相对于简单的Pageprogram，吞吐率从4.4M
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大家好，又见面了。本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容，将会通过系列专题，讲清楚缓存的方方面面。如果感兴趣，欢迎关注以获取后续更新。通过《重新认识下JVM级别的本地缓存框架GuavaCache——优秀从何而来》一文，我们知道了GuavaCache作为JVM级别的本地缓存组件的诸多暖心特性，也一步步地学习了在项目中集成并使用GuavaCache进行缓存相关操作。GuavaCache作为一款优秀的本地缓存组件，其内部很多实现机制与设计策略，同样值得开发人员深入的掌握与借鉴。作为系列专栏，本篇文章我们将进一步探讨下GuavaCache实现层面的一些逻辑与设计策略，让我们可以
大家好，又见面了。本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容，将会通过系列专题，讲清楚缓存的方方面面。如果感兴趣，欢迎关注以获取后续更新。通过《重新认识下JVM级别的本地缓存框架GuavaCache——优秀从何而来》一文，我们知道了GuavaCache作为JVM级别的本地缓存组件的诸多暖心特性，也一步步地学习了在项目中集成并使用GuavaCache进行缓存相关操作。GuavaCache作为一款优秀的本地缓存组件，其内部很多实现机制与设计策略，同样值得开发人员深入的掌握与借鉴。作为系列专栏，本篇文章我们将进一步探讨下GuavaCache实现层面的一些逻辑与设计策略，让我们可以
先说大致的结论（完整结论在文末）：在语义相同，有索引的情况下：groupby和distinct都能使用索引，效率相同。在语义相同，无索引的情况下：distinct效率高于groupby。原因是distinct和groupby都会进行分组操作，但groupby可能会进行排序，触发filesort，导致sql执行效率低下。基于这个结论，你可能会问：为什么在语义相同，有索引的情况下，groupby和distinct效率相同？在什么情况下，groupby会进行排序操作？带着这两个问题找答案。接下来，我们先来看一下distinct和groupby的基础使用。推荐一个开源免费的SpringBoot最全教程
先说大致的结论（完整结论在文末）：在语义相同，有索引的情况下：groupby和distinct都能使用索引，效率相同。在语义相同，无索引的情况下：distinct效率高于groupby。原因是distinct和groupby都会进行分组操作，但groupby可能会进行排序，触发filesort，导致sql执行效率低下。基于这个结论，你可能会问：为什么在语义相同，有索引的情况下，groupby和distinct效率相同？在什么情况下，groupby会进行排序操作？带着这两个问题找答案。接下来，我们先来看一下distinct和groupby的基础使用。推荐一个开源免费的SpringBoot最全教程
本文首发于微信公众号：Hunter后端原文链接：Django笔记十七之groupby分组用法总结这篇笔记介绍Django里面model的groupby对应的一些操作。用到的Model如下：classTestModel(models.Model):num=models.IntegerField()user_id=models.IntegerField()create_date=models.DateField()我们写入几条数据：TestModel.objects.create(num=78,user_id=1,create_date="2022-01-01")TestModel.objects
