什么是直方图，在MySQL8.0.3如何创建直方图？MySQL的直方图是如何影响执行计划生成的？创建直方图有哪些注意事项？直方图和索引对优化器的选择上有什么差异，又该如何选择？如何判断直方图对执行计划的影响？MySQL官方blog的这篇文章用非常具体的示例回答了这一系列问题，let'sgo。原文地址为https://dev.mysql.com/blog-archive/histogram-statistics-in-mysql/，以下为译文： 从MySQL8.0.3开始，您可以创建直方图统计信息，以便向优化器提供更多的统计信息。在这篇博文中，我们将看看如何创建直方图统计数据，并解释何时使用直
在日常开发工作中，我经常会遇到需要统计总数的场景，比如：统计订单总数、统计用户总数等。一般我们会使用MySQL的count函数进行统计，但是随着数据量逐渐增大，统计耗时也越来越长，最后竟然出现慢查询的情况，这究竟是什么原因呢？本篇文章带你一下学习一下。1.MyISAM存储引擎计数为什么这么快？我们总有个错觉，就是感觉MyISAM引擎的count计数要比InnoDB引擎更快，实际这不是错觉。MyISAM引擎把表的总行数单独记录在磁盘上，查询的时候可以直接返回，不需要再累加统计。但是当SQL查询中有where条件的时候，就无法再使用表的总行数了，还是需要乖乖的进行累加统计，查询性能也就跟InnoD
在日常开发工作中，我经常会遇到需要统计总数的场景，比如：统计订单总数、统计用户总数等。一般我们会使用MySQL的count函数进行统计，但是随着数据量逐渐增大，统计耗时也越来越长，最后竟然出现慢查询的情况，这究竟是什么原因呢？本篇文章带你一下学习一下。1.MyISAM存储引擎计数为什么这么快？我们总有个错觉，就是感觉MyISAM引擎的count计数要比InnoDB引擎更快，实际这不是错觉。MyISAM引擎把表的总行数单独记录在磁盘上，查询的时候可以直接返回，不需要再累加统计。但是当SQL查询中有where条件的时候，就无法再使用表的总行数了，还是需要乖乖的进行累加统计，查询性能也就跟InnoD
前言echarts 是apache的一个孵化项目，这次我们将它和kintone进行整合，实现了kintone门户页面的双十一的销量实时统计的Dashboard 。我们先看下效果图。折线图显示了双十一期间的产品销量走势，而饼图则显示了各渠道的产品销量的占比，同时他们都是实时变化的。接下来我们就来看下它是怎么实现的。公用的库下面是我们要用到的库：echartskintoneJSSDK※这里不对这两个库做具体介绍，如果还不熟悉它们，请先参阅相关文档。应用的自定义开发我们先来模拟一个kintone的销量统计的应用。Stp1:创建新应用选择“通过导入模板文件创建”。Step2: 通过导入模板文件创建选择
前言echarts 是apache的一个孵化项目，这次我们将它和kintone进行整合，实现了kintone门户页面的双十一的销量实时统计的Dashboard 。我们先看下效果图。折线图显示了双十一期间的产品销量走势，而饼图则显示了各渠道的产品销量的占比，同时他们都是实时变化的。接下来我们就来看下它是怎么实现的。公用的库下面是我们要用到的库：echartskintoneJSSDK※这里不对这两个库做具体介绍，如果还不熟悉它们，请先参阅相关文档。应用的自定义开发我们先来模拟一个kintone的销量统计的应用。Stp1:创建新应用选择“通过导入模板文件创建”。Step2: 通过导入模板文件创建选择
TheDataStreamAPIgetsitsnamefromthespecial DataStream classthatisusedtorepresentacollectionofdatainaFlinkprogram.Youcanthinkofthemasimmutablecollectionsofdatathatcancontainduplicates.Thisdatacaneitherbefiniteorunbounded,theAPIthatyouusetoworkonthemisthesame.执行模式（流/批）DataStreamAPI支持不同的运行时执行模式，你可以根据你的用
TheDataStreamAPIgetsitsnamefromthespecial DataStream classthatisusedtorepresentacollectionofdatainaFlinkprogram.Youcanthinkofthemasimmutablecollectionsofdatathatcancontainduplicates.Thisdatacaneitherbefiniteorunbounded,theAPIthatyouusetoworkonthemisthesame.执行模式（流/批）DataStreamAPI支持不同的运行时执行模式，你可以根据你的用
摘要：通过本教程，我们学习了另一类客流统计应用——过线客流统计，通常用于室内出入口，摄像头会架设在高处俯拍，使用头肩部检测可以减少人与人之间的遮挡。本文分享自华为云社区《客流分析之基于头肩部检测的过线客流统计》，作者：HiLens_feige。1.基于头肩部检测的过线客流统计除了划区域客流统计之外，另一类常见的客流统计场景是过线客流统计，本文介绍基于头肩部检测的过线客流统计技能：采用头肩部检测人形并进行跟踪，当头肩部中心点跨过事先划定的线段时，增加客流计数；过线前后的人形将使用不同颜色的框表示，画面中也会实时显示客流数量。准备工作本文将使用华为云ModelArts进行人形检测模型的训练，并使用
摘要：通过本教程，我们学习了另一类客流统计应用——过线客流统计，通常用于室内出入口，摄像头会架设在高处俯拍，使用头肩部检测可以减少人与人之间的遮挡。本文分享自华为云社区《客流分析之基于头肩部检测的过线客流统计》，作者：HiLens_feige。1.基于头肩部检测的过线客流统计除了划区域客流统计之外，另一类常见的客流统计场景是过线客流统计，本文介绍基于头肩部检测的过线客流统计技能：采用头肩部检测人形并进行跟踪，当头肩部中心点跨过事先划定的线段时，增加客流计数；过线前后的人形将使用不同颜色的框表示，画面中也会实时显示客流数量。准备工作本文将使用华为云ModelArts进行人形检测模型的训练，并使用
代码覆盖率（Codecoverage）是指在软件测试中测试用例执行时覆盖的代码量与总代码量的比例。代码覆盖率是软件测试中一个重要的指标，它对于保障软件质量、提高软件可靠性和可维护性具有许多好处：发现代码缺陷、提高代码的可维护性、确保代码的正确性和优化测试用例质量等。我们常用的IDE，VisualStudio、Rider等都直接查看覆盖率，但是如果我们想将覆盖率的管控，配置到自动化的质量管控流程里，如GithubActions、AzureDevops、GithubCI和Sonarqube等，需要我们额外做一些工作。这里我们可以借助开源项目Coverlet（https://github.com/t
