大家好，我是小林。当我们对一张数据表中的记录进行统计的时候，习惯都会使用count函数来统计，但是count函数传入的参数有很多种，比如count(1)、count(*)、count(字段)等。到底哪种效率是最好的呢？是不是count(*)效率最差？我曾经以为count(*)是效率最差的，因为认知上selete*fromt会读取所有表中的字段，所以凡事带有*字符的就觉得会读取表中所有的字段，当时网上有很多博客也这么说。但是，当我深入count函数的原理后，被啪啪啪的打脸了！不多说，发车！哪种count性能最好？哪种count性能最好？我先直接说结论：要弄明白这个，我们得要深入count的原理，
大家好，我是小林。当我们对一张数据表中的记录进行统计的时候，习惯都会使用count函数来统计，但是count函数传入的参数有很多种，比如count(1)、count(*)、count(字段)等。到底哪种效率是最好的呢？是不是count(*)效率最差？我曾经以为count(*)是效率最差的，因为认知上selete*fromt会读取所有表中的字段，所以凡事带有*字符的就觉得会读取表中所有的字段，当时网上有很多博客也这么说。但是，当我深入count函数的原理后，被啪啪啪的打脸了！不多说，发车！哪种count性能最好？哪种count性能最好？我先直接说结论：要弄明白这个，我们得要深入count的原理，
这篇文章依然源于一位读者的提问：explain显示count(*)使用了索引，optimizertrace却显示为全表扫描，这是为什么？还记得当时调试源码的过程中，如果explain显示会使用二级索引进行全索引扫描，执行时也确实只会从二级索引中读取记录，不会进行全表扫描。不过，那会没有关注过optimizertrace是怎么显示的。既然不能从记忆里找到答案，那就只能从源码里找答案了。撸完源码发现：和5.7.35版本相比，8.0.32的 count(*) 实现逻辑，确实有了一些变化。接下来，我们一起来看看。本文基于MySQL8.0.32源码，存储引擎为InnoDB。如需转载，请联系『一树一溪』公
一位开发人员建议我们将一周中的几天选择存储为由1和0组成的7个字符的字符串，即“1000100”代表星期一和星期五。我更喜欢(并强烈建议)带有Flags枚举和按位运算的解决方案，我认为这是一种更简洁的方法，其他开发人员应该更容易理解。[Flags()]publicenumWeekdays:int{Monday=1,Tuesday=2,Wednesday=4,Thursday=8,Friday=16,Saturday=32,Sunday=64}但是，当我开始实现示例解决方案时，我意识到也许简单的字符串方法毕竟更简单:如果您只看数据，位串肯定比“17”更明显。我发现C#按位运算违反直觉且极
一位开发人员建议我们将一周中的几天选择存储为由1和0组成的7个字符的字符串，即“1000100”代表星期一和星期五。我更喜欢(并强烈建议)带有Flags枚举和按位运算的解决方案，我认为这是一种更简洁的方法，其他开发人员应该更容易理解。[Flags()]publicenumWeekdays:int{Monday=1,Tuesday=2,Wednesday=4,Thursday=8,Friday=16,Saturday=32,Sunday=64}但是，当我开始实现示例解决方案时，我意识到也许简单的字符串方法毕竟更简单:如果您只看数据，位串肯定比“17”更明显。我发现C#按位运算违反直觉且极
这个问题在这里已经有了答案:Whichmethodperformsbetter:.Any()vs.Count()>0?(11个答案)关闭3年前。当我想对列表做一些事情时，我首先检查它是否不是null或不包含任何元素(不要破坏foreach)并且我通常使用list.Any()但最好的选择是什么-使用list.Count>0还是使用list.Any()？
这个问题在这里已经有了答案:Whichmethodperformsbetter:.Any()vs.Count()>0?(11个答案)关闭3年前。当我想对列表做一些事情时，我首先检查它是否不是null或不包含任何元素(不要破坏foreach)并且我通常使用list.Any()但最好的选择是什么-使用list.Count>0还是使用list.Any()？
这个问题在这里已经有了答案:CountpropertyvsCount()method?(9个回答)关闭4年前。给定一个列表，最好用哪种方法来确定里面的元素个数？varmyList=newList();myList.CountmyList.Count()
这个问题在这里已经有了答案:CountpropertyvsCount()method?(9个回答)关闭4年前。给定一个列表，最好用哪种方法来确定里面的元素个数？varmyList=newList();myList.CountmyList.Count()
通过激光雷达或深度估计得到的深度图一般为float32或float64类型数据，具有超大量数据，保存为常见的jpg格式图像（uint8：80-255）时则会损失数据精度，如果保存为.npy文件时则文件大小过大（eg：1280*1920大小的深度数组保存后所占空间为37.5Mb），因此需要处理下数据再进行保存。1.考虑根据深度图精度信息将float32数据转为uint16或int16数据，比如常用激光雷达获取的深度图单位为米，我们取精度为厘米，则将含有深度信息的数组depth_map_m（1280x1920）从以米为单位的float64转为以厘米为单位的uint16，depth_map_cmde
