MySQL（18）：MySQL8.0的其它新特性

MySQL从5.7版本直接跳跃发布了8.0版本。

MySQL8.0 新增特征

1.更简便的NoSQL支持。 NoSQL泛指非关系型数据库和数据存储。随着互联网平台的规模飞速发展，传统的关系型数据库已经越来越不能满足需求。从5.6版本开始，MySQL就开始支持简单的NoSQL存储功能。MySQL 8对这一功能做了优化，以更灵活的方式实现NoSQL功能，不再依赖模式（schema）。

2.更好的索引。在查询中，正确地使用索引可以提高查询的效率。MySQL 8中新增了 隐藏索引 和 降序索引 。隐藏索引可以用来测试去掉索引对查询性能的影响 。在查询中混合存在多列索引时，使用降序索引可以提高查询的性能 。

3.更完善的JSON支持。 MySQL从5.7开始支持原生JSON数据的存储，MySQL 8对这一功能做了优化，增加了聚合函数 JSON_ARRAYAGG() 和 JSON_OBJECTAGG() ，将参数聚合为JSON数组或对象，新增了行内操作符 ->>，是列路径运算符 ->的增强，对JSON排序做了提升，并优化了JSON的更新操作。

4.安全和账户管理 。MySQL 8中新增了 caching_sha2_password 授权插件、角色、密码历史记录和FIPS模式支持，这些特性提高了数据库的安全性和性能，使数据库管理员能够更灵活地进行账户管理工作。

5.InnoDB的变化。 InnoDB是MySQL默认的存储引擎 ，是事务型数据库的首选引擎，支持事务安全表（ACID），支持行锁定和外键。在MySQL 8 版本中，InnoDB在自增、索引、加密、死锁、共享锁等方面做了大量的 改进和优化 ，并且支持原子数据定义语言（DDL），提高了数据安全性，对事务提供更好的支持。

6.数据字典。 在之前的MySQL版本中，字典数据都存储在元数据文件和非事务表中。从MySQL 8开始新增了事务数据字典，在这个字典里存储着数据库对象信息，这些数据字典存储在内部事务表中。

7.原子数据定义语句。 MySQL 8开始支持 原子数据定义语句（Automic DDL），即原子DDL 。目前，只有InnoDB存储引擎支持原子DDL。原子数据定义语句（DDL）将与DDL操作相关的数据字典更新、存储引擎操作、二进制日志写入结合到一个单独的原子事务中，这使得即使服务器崩溃，事务也会提交或回滚。使用支持原子操作的存储引擎所创建的表，在执行DROP TABLE、CREATE TABLE、ALTER TABLE、RENAME TABLE、TRUNCATE TABLE、CREATE TABLESPACE、DROP TABLESPACE等操作时，都支持原子操作，即事务要么完全操作成功，要么失败后回滚，不再进行部分提交。 对于从MySQL 5.7复制到MySQL 8版本中的语句，可以添加 IF EXISTS 或IF NOT EXISTS 语句来避免发生错误。

8.资源管理。 MySQL 8开始支持创建和管理资源组，允许将服务器内运行的线程分配给特定的分组，以便线程根据组内可用资源执行。组属性能够控制组内资源，启用或限制组内资源消耗。数据库管理员能够根据不同的工作负载适当地更改这些属性。 目前，CPU时间是可控资源，由“虚拟CPU”这个概念来表示，此术语包含CPU的核心数，超线程，硬件线程等等。服务器在启动时确定可用的虚拟CPU数量。拥有对应权限的数据库管理员可以将这些CPU与资源组关联，并为资源组分配线程。 资源组组件为MySQL中的资源组管理提供了SQL接口。资源组的属性用于定义资源组。MySQL中存在两个默认组，系统组和用户组，默认的组不能被删除，其属性也不能被更改。对于用户自定义的组，资源组创建时可初始化所有的属性，除去名字和类型，其他属性都可在创建之后进行更改 。 在一些平台下，或进行了某些MySQL的配置时，资源管理的功能将受到限制，甚至不可用。例如，如果安装了线程池插件，或者使用的是macOS系统，资源管理将处于不可用状态。在FreeBSD和Solaris系统中，资源线程优先级将失效。在Linux系统中，只有配置了CAP_SYS_NICE属性，资源管理优先级才能发挥作用。

9.字符集支持。MySQL 8中默认的字符集由 latin1 更改为 utf8mb4 ，并首次增加了日语所特定使用的集合，utf8mb4_ja_0900_as_cs。

10.优化器增强。 MySQL优化器开始支持隐藏索引和降序索引。隐藏索引不会被优化器使用，验证索引的必要性时不需要删除索引，先将索引隐藏，如果优化器性能无影响就可以真正地删除索引。降序索引允许优化器对多个列进行排序，并且允许排序顺序不一致 。

11.公用表表达式 公用表表达式（Common Table Expressions）简称为CTE，MySQL现在支持递归和非递归两种形式的CTE。CTE通过在SELECT语句或其他特定语句前 使用WITH语句对临时结果集 进行命名。

WITH cte_name (col_name1,col_name2 ...) AS (Subquery)
SELECT * FROM cte_name;

Subquery代表子查询，子查询前使用WITH语句将结果集命名为cte_name，在后续的查询中即可使用
cte_name进行查询。

12.窗口函数 。 MySQL 8开始支持窗口函数。在之前的版本中已存在的大部分 聚合函数 在MySQL 8中也可以作为窗口函数来使用。
在这里插入图片描述
13.正则表达式支持。MySQL在8.0.4以后的版本中采用支持Unicode的国际化组件库实现正则表达式操作，这种方式不仅能提供完全的Unicode支持，而且是多字节安全编码。MySQL增加了REGEXP_LIKE()、EGEXP_INSTR()、REGEXP_REPLACE()和 REGEXP_SUBSTR()等函数来提升性能。另外，regexp_stack_limit和regexp_time_limit 系统变量能够通过匹配引擎来控制资源消耗。

14.内部临时表。 TempTable存储引擎取代MEMORY存储引擎成为内部临时表的默认存储引擎 。TempTable存储引擎为VARCHAR和VARBINARY列提供高效存储。internal_tmp_mem_storage_engine会话变量定义了内部临时表的存储引擎，可选的值有两个，TempTable和MEMORY，其中TempTable为默认的存储引擎。temptable_max_ram系统配置项定义了TempTable存储引擎可使用的最大内存数量。

15.日志记录。 在MySQL 8中错误日志子系统由一系列MySQL组件构成。这些组件的构成由系统变量log_error_services来配置，能够实现日志事件的过滤和写入。

16.备份锁。 新的备份锁允许在线备份期间执行数据操作语句，同时阻止可能造成快照不一致的操作。新备份锁由 LOCK INSTANCE FOR BACKUP 和 UNLOCK INSTANCE 语法提供支持，执行这些操作要备份管理员特权。

17.增强的MySQL复制。 MySQL 8复制支持对 JSON文档 进行部分更新的 二进制日志记录 ，该记录 使用紧凑的二进制格式 ，从而节省记录完整JSON文档的空间。当使用基于语句的日志记录时，这种紧凑的日志记录会自动完成，并且可以通过将新的binlog_row_value_options系统变量值设置为PARTIAL_JSON来启用。

MySQL8.0移除的旧特性

1.查询缓存 查询缓存已被移除 ，删除的项有：
（1）语句：FLUSH QUERY CACHE和RESET QUERY CACHE。
（2）系统变量：query_cache_limit、query_cache_min_res_unit、query_cache_size、
query_cache_type、query_cache_wlock_invalidate。
（3）状态变量：Qcache_free_blocks、Qcache_free_memory、Qcache_hits、Qcache_inserts、Qcache_lowmem_prunes、Qcache_not_cached、Qcache_queries_in_cache、Qcache_total_blocks。
（4）线程状态：checking privileges on cached query、checking query cache for query、invalidating query cache entries、sending cached result to client、storing result in query cache、waiting for query cache lock。
2.加密相关 删除的加密相关的内容有：ENCODE()、DECODE()、ENCRYPT()、DES_ENCRYPT()和
DES_DECRYPT()函数，配置项des-key-file，系统变量have_crypt，FLUSH语句的DES_KEY_FILE选项，HAVE_CRYPT CMake选项。 对于移除的ENCRYPT()函数，考虑使用SHA2()替代，对于其他移除的函数，使用AES_ENCRYPT()和AES_DECRYPT()替代。
3.空间函数相关 在MySQL 5.7版本中，多个空间函数已被标记为过时。这些过时函数在MySQL 8中都已被移除，只保留了对应的ST_和MBR函数。
4.\N和NULL 在SQL语句中，解析器不再将\N视为NULL，所以在SQL语句中应使用NULL代替\N。这项变化不会影响使用LOAD DATA INFILE或者SELECT...INTO OUTFILE操作文件的导入和导出。在这类操作中，NULL仍等同于\N。
5. mysql_install_db 在MySQL分布中，已移除了mysql_install_db程序，数据字典初始化需要调用带着--initialize或者--initialize-insecure选项的mysqld来代替实现。另外，--bootstrap和INSTALL_SCRIPTDIR CMake也已被删除。
6.通用分区处理程序 通用分区处理程序已从MySQL服务中被移除。为了实现给定表分区，表所使用的存储引擎需要自有的分区处理程序。 提供本地分区支持的MySQL存储引擎有两个，即InnoDB和NDB，而在MySQL 8中只支持InnoDB。
7.系统和状态变量信息 在INFORMATION_SCHEMA数据库中，对系统和状态变量信息不再进行维护。GLOBAL_VARIABLES、SESSION_VARIABLES、GLOBAL_STATUS、SESSION_STATUS表都已被删除。另外，系统变量show_compatibility_56也已被删除。被删除的状态变量有Slave_heartbeat_period、Slave_last_heartbeat,Slave_received_heartbeats、Slave_retried_transactions、Slave_running。以上被删除的内容都可使用性能模式中对应的内容进行替代。
8.mysql_plugin工具 mysql_plugin工具用来配置MySQL服务器插件，现已被删除，可使用--plugin-load或--plugin-load-add选项在服务器启动时加载插件或者在运行时使用INSTALL PLUGIN语句加载插件来替代该工具。

新特性1：窗口函数

使用窗口函数前后对比

假设现在有这样一个数据表，它显示了某购物网站在每个城市每个区的销售额

CREATE TABLE sales(
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
city VARCHAR(15),
county VARCHAR(15),
sales_value DECIMAL
);


INSERT INTO sales(city,county,sales_value)
VALUES
('北京','海淀',10.00),
('北京','朝阳',20.00),
('上海','黄埔',30.00),
('上海','长宁',10.00);


SELECT * FROM sales;

在这里插入图片描述
需求：现在计算这个网站在每个城市的销售总额、在全国的销售总额、每个区的销售额占所在城市销售额中的比率，以及占总销售额中的比率。
如果用分组和聚合函数，就需要分好几步来计算。
第一步，计算总销售金额，并存入临时表 a：

CREATE TEMPORARY TABLE a
SELECT SUM(sales_value) AS sales_value
FROM sales;

SELECT * FROM a;

在这里插入图片描述
第二步，计算每个城市的销售总额并存入临时表 b：

CREATE TEMPORARY TABLE b
SELECT city,SUM(sales_value) AS sales_value
FROM sales;

SELECT * FROM b;

第三步，计算各区的销售占所在城市的总计金额的比例，和占全部销售总计金额的比例。我们可以通过下面的连接查询获得需要的结果：

SELECT s.city AS 城市,s.county AS 区,s.sales_value AS 区销售额,
b.sales_value AS 市销售额,s.sales_value/b.sales_value AS 市比率,
a.sales_value AS 总销售额,s.sales_value/a.sales_value AS 总比率
FROM sales s
JOIN b ON (s.city=b.city) -- 连接市统计结果临时表
JOIN a          -- 连接总计金额临时表
ORDER BY s.city,s.county;

同样的查询，如果用窗口函数，就简单多了。可以用下面的代码来实现：

SELECT city AS 城市,county AS 区,sales_value AS 区销售额,
SUM(sales_value) OVER(PARTITION BY city) AS 市销售额,
sales_value/SUM(sales_value) OVER(PARTITION BY city) AS 市比率,
SUM(sales_value) OVER() AS 总销售额,
sales_value/SUM(sales_value) OVER() AS 总比率
FROM sales
ORDER BY city,county;

在这里插入图片描述

使用窗口函数，只用了一步就完成了查询。而且，由于没有用到临时表，执行的效率也更高了。很显
然，在这种需要用到分组统计的结果对每一条记录进行计算的场景下，使用窗口函数更好。

窗口函数分类

MySQL从8.0版本开始支持窗口函数。窗口函数的作用类似于在查询中对数据进行分组，不同的是，分组操作会把分组的结果聚合成一条记录，而窗口函数是将结果置于每一条数据记录中。

窗口函数可以分为 静态窗口函数 和 动态窗口函数 。
1.静态窗口函数的窗口大小是固定的，不会因为记录的不同而不同；
2.动态窗口函数的窗口大小会随着记录的不同而变化。

MySQL官方网站窗口函数：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-function-descriptions.html#function_row-number

在这里插入图片描述

语法结构

窗口函数的语法结构是：

函数 OVER（[PARTITION BY 字段名 ORDER BY 字段名 ASC|DESC]）

或者是：

函数 OVER 窗口名 … WINDOW 窗口名 AS （[PARTITION BY 字段名 ORDER BY 字段名 ASC|DESC]）

OVER 关键字 指定函数窗口的范围。
如果省略后面括号中的内容，则窗口会包含满足WHERE条件的所有记录，窗口函数会基于所有满足WHERE条件的记录进行计算。
如果OVER关键字后面的括号不为空，则可以使用如下语法设置窗口。
窗口名：为窗口设置一个别名，用来标识窗口。
PARTITION BY子句：指定窗口函数按照哪些字段进行分组。分组后，窗口函数可以在每个分组中分别执行。
ORDER BY子句：指定窗口函数按照哪些字段进行排序。执行排序操作使窗口函数按照排序后的数据
记录的顺序进行编号。
FRAME子句：为分区中的某个子集定义规则，可以用来作为滑动窗口使用。

分类

CREATE TABLE goods(
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
category_id INT,
category VARCHAR(15),
NAME VARCHAR(30),
price DECIMAL(10,2),
stock INT,
upper_time DATETIME
);

INSERT INTO goods(category_id,category,NAME,price,stock,upper_time)
VALUES
(1, '女装/女士精品', 'T恤', 39.90, 1000, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '连衣裙', 79.90, 2500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '卫衣', 89.90, 1500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '牛仔裤', 89.90, 3500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '百褶裙', 29.90, 500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '呢绒外套', 399.90, 1200, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '自行车', 399.90, 1000, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '山地自行车', 1399.90, 2500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '登山杖', 59.90, 1500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '骑行装备', 399.90, 3500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '运动外套', 799.90, 500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '滑板', 499.90, 1200, '2020-11-10 00:00:00');

SELECT * FROM goods;

在这里插入图片描述

序号函数

1．ROW_NUMBER()函数
ROW_NUMBER()函数能够对数据中的序号进行顺序显示。

# 查询 goods 数据表中每个商品分类下价格降序排列的各个商品信息
SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS
row_num,id, category_id, category, NAME, price, stock
FROM goods;

在这里插入图片描述

#查询 goods 数据表中每个商品分类下价格最高的3种商品信息。
SELECT *
FROM (SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS
row_num, id, category_id, category, NAME, price, stock
FROM goods) t
WHERE row_num <= 3;

在这里插入图片描述

2．RANK()函数
使用RANK()函数能够对序号进行并列排序，并且会跳过重复的序号，比如序号为1、1、3。

# 使用RANK()函数获取 goods 数据表中各类别的价格从高到低排序的各商品信息
SELECT RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) 
AS row_num, id, category_id, category, NAME, price, stock
FROM goods;

在这里插入图片描述在名称为“女装/女士精品”的商品类别中，有两款商品的价格为89.90元，分别是卫衣和牛仔裤。两款商品的序号都应该为2，而不是一个为2，另一个为3。此时，可以使用RANK()函数和DENSE_RANK()函数解决。

# 使用RANK()函数获取 goods 数据表中类别为“女装/女士精品”的价格最高的4款商品信息。
SELECT *
FROM(
SELECT RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) 
AS row_num,id, category_id, category, NAME, price, stock
FROM goods) t
WHERE category_id = 1 AND row_num <= 4;

在这里插入图片描述
使用RANK()函数得出的序号为1、2、2、4，相同价格的商品序号相同，后面的商品序号是不连续的，跳过了重复的序号。

3.DENSE_RANK()函数
DENSE_RANK()函数对序号进行并列排序，并且不会跳过重复的序号，比如序号为1、1、2.

# 使用DENSE_RANK()函数获取 goods 数据表中各类别的价格从高到低排序的各商品信息。
SELECT DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) 
AS row_num,id, category_id, category, NAME, price, stock
FROM goods;

在这里插入图片描述

# 使用DENSE_RANK()函数获取 goods 数据表中类别为“女装/女士精品”的价格最高的4款商品信息。
SELECT * 
FROM(SELECT DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) 
AS row_num, id, category_id, category, NAME, price, stock
FROM goods) t
WHERE category_id = 1 AND row_num <= 3;

在这里插入图片描述
使用DENSE_RANK()函数得出的行号为1、2、2、3，相同价格的商品序号相同，后面的商品序号是连续的，并且没有跳过重复的序号。

分布函数

1．PERCENT_RANK()函数
PERCENT_RANK()函数是等级值百分比函数。

(rank - 1) / (rows - 1)

其中，rank的值为使用RANK()函数产生的序号，rows的值为当前窗口的总记录数。

# 计算 goods 数据表中名称为“女装/女士精品”的类别下的商品的PERCENT_RANK值。
#写法一：
SELECT RANK() OVER (PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS r,
PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS pr,
id, category_id, category, NAME, price, stock
FROM goods
WHERE category_id = 1;
#写法二：
mysql> SELECT RANK() OVER w AS r,
 PERCENT_RANK() OVER w AS pr,
 id, category_id, category, NAME, price, stock
 FROM goods
 WHERE category_id = 1 WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price
DESC);

在这里插入图片描述

2．CUME_DIST()函数
CUME_DIST()函数主要用于查询小于或等于某个值的比例。

# 查询goods数据表中小于或等于当前价格的比例。
SELECT CUME_DIST() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price ASC) 
AS cd,id, category, NAME, price
FROM goods;

在这里插入图片描述

前后函数

1.LAG(expr,n)函数
LAG(expr,n)函数返回当前行的前n行的expr的值。

# 查询goods数据表中前一个商品价格与当前商品价格的差值。
SELECT id, category, NAME, price, pre_price, price - pre_price AS diff_price
FROM (
SELECT id, category, NAME, price,LAG(price,1) OVER w AS pre_price
FROM goods
WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price)) t;

在这里插入图片描述
2.LEAD(expr,n)函数
LEAD(expr,n)函数返回当前行的后n行的expr的值。

# 查询goods数据表中后一个商品价格与当前商品价格的差值。
SELECT id, category, NAME, behind_price, price,behind_price - price AS diff_price
FROM(
	SELECT id, category, NAME, price,LEAD(price, 1) OVER w AS behind_price
FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price)) t;

在这里插入图片描述

首尾函数

1.FIRST_VALUE(expr)函数
FIRST_VALUE(expr)函数返回第一个expr的值。

# 按照价格排序，查询第1个商品的价格信息。
SELECT id, category, NAME, price, stock,FIRST_VALUE(price) OVER w AS first_price
FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);

在这里插入图片描述

2.LAST_VALUE(expr)函数
LAST_VALUE(expr)函数返回最后一个expr的值。

# 按照价格排序，查询最后一个商品的价格信息。
SELECT id, category, NAME, price, stock,LAST_VALUE(price) OVER w AS last_price
FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);

在这里插入图片描述

其他函数

1.NTH_VALUE(expr,n)函数
NTH_VALUE(expr,n)函数返回第n个expr的值。

# 查询goods数据表中排名第2和第3的价格信息。
SELECT id, category, NAME, price,NTH_VALUE(price,2) OVER w AS second_price,
NTH_VALUE(price,3) OVER w AS third_price
FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);

在这里插入图片描述

2.NTILE(n)函数
NTILE(n)函数将分区中的有序数据分为n个桶，记录桶编号。

# 将goods表中的商品按照价格分为3组。
SELECT NTILE(3) OVER w AS nt,id, category, NAME, price
FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);

在这里插入图片描述

新特性2：公用表表达式

公用表表达式（或通用表表达式）简称为CTE（Common Table Expressions）。CTE是一个命名的临时结果集，作用范围是当前语句。CTE可以理解成一个可以复用的子查询，当然跟子查询还是有点区别的，CTE可以引用其他CTE，但子查询不能引用其他子查询。所以，可以考虑代替子查询。
依据语法结构和执行方式的不同，公用表表达式分为 普通公用表表达式 和 递归公用表表达式 2 种。

普通公用表表达式

WITH CTE名称
AS （子查询）
SELECT|DELETE|UPDATE 语句;

普通公用表表达式类似于子查询，不过，跟子查询不同的是，它可以被多次引用，而且可以被其他的普通公用表表达式所引用。

# 查询员工所在的部门的详细信息。
USE atguigudb;
SELECT * FROM departments
WHERE department_id IN ( SELECT DISTINCT department_id FROM employees)

在这里插入图片描述

递归公用表表达式

递归公用表表达式也是一种公用表表达式，只不过，除了普通公用表表达式的特点以外，它还有自己的特点，就是可以调用自己。它的语法结构是

WITH RECURSIVE
CTE名称 AS （子查询）
SELECT|DELETE|UPDATE 语句;

递归公用表表达式由 2 部分组成，分别是种子查询和递归查询，中间通过关键字 UNION [ALL]进行连接。这里的种子查询，意思就是获得递归的初始值。这个查询只会运行一次，以创建初始数据集，之后递归查询会一直执行，直到没有任何新的查询数据产生，递归返回。

公用表表达式的作用是可以替代子查询，而且可以被多次引用。递归公用表表达式对查询有一个共同根节点的树形结构数据非常高效，可以轻松搞定其他查询方式难以处理的查询。

数据库学习视频：
【MySQL数据库入门到大牛，mysql安装到优化，百科全书级，全网天花板】

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：/a/151243.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

给女朋友开发个小程序低价点外卖吃还能赚钱

给女朋友开发个小程序低价点外卖吃还能赚钱

前言 今天又是无聊的一天，逛了下GitHub，发现一个库里面介绍美团饿了吗外卖红包外卖优惠券，先领红包再下单。外卖红包优惠券，cps分成，别人领红包下单，你拿佣金。哇靠，那我岂不是可以省钱还可以赚钱，yyds。。。。想想都美好哈哈哈！！！ 回到正题，这个是美团饿了么分销…
阅读更多...
基于51单片机电子钟温度计数码显示设计( proteus仿真+程序+设计报告+讲解视频）

基于51单片机电子钟温度计数码显示设计( proteus仿真+程序+设计报告+讲解视频）

这里写目录标题 ✅1.主要功能&#xff1a;✅讲解视频&#xff1a;✅2.仿真设计✅3. 程序代码✅4. 设计报告✅5. 设计资料内容清单&&下载链接✅[资料下载链接&#xff1a;](https://docs.qq.com/doc/DS0Nja3BaQmVtWUpZ) 基于51单片机电子钟温度检测数码显示设计( proteu…
阅读更多...
【文件读取/包含】任意文件读取漏洞 afr_3

【文件读取/包含】任意文件读取漏洞 afr_3

1.1漏洞描述 漏洞名称任意文件读取漏洞 afr_3漏洞类型文件读取/包含漏洞等级⭐⭐⭐⭐⭐漏洞环境docker攻击方式 1.2漏洞等级 高危 1.3影响版本 暂无 1.4漏洞复现 1.4.1.基础环境 靶场docker工具BurpSuite 1.4.2.环境搭建 1.创建docker-compose.yml文件 version: 3.2 servi…
阅读更多...
VSCode配置ESP-IDF

VSCode配置ESP-IDF

参考其他 文章即可 如果编译时遇到问题&#xff0c;就去找环境变量&#xff0c;多半是环境变量没有配置好。根据自己安装的idf的目录重新配置 环境变量. 如果电脑上有python环境&#xff0c;但是编译时出现找不到python解释器&#xff0c;需要执行下面命令&#xff0c;另外重…
阅读更多...
modbus-RTU是一种比较简单、可靠的协议

modbus-RTU是一种比较简单、可靠的协议

modbus-RTU是一种比较简单、可靠的协议 RTU, 是modbus中的一种应用层协议&#xff0c;在OSI的第七层 数据格式 应用
阅读更多...
环境检测lims系统 环境检测行业实验室管理系统

环境检测lims系统 环境检测行业实验室管理系统

白码环境监测实验室管理系统针对实验室管理中遇到的问题和难点&#xff0c;提供对环境监测实验室所有监测业务的全流程管理&#xff0c;实现对实验室“人、机、料、法、环”(即人员、仪器、样品、方法、环境)的全面资源管理&#xff0c;实现环境监测实验室工作的自动化和规范化…
阅读更多...
基于springboot+vue大学生社团活动管理系统

基于springboot+vue大学生社团活动管理系统

基于springbootvue大学生社团活动管理系统 摘要 本文介绍了一种基于Spring Boot和Vue.js的大学生社团活动管理系统的设计与实现。社团活动在大学生活中扮演着重要角色&#xff0c;而有效的管理系统可以帮助提高社团活动的组织性和效率。本系统采用了前后端分离的架构&#xff0…
阅读更多...
Javaweb之Vue的概述

Javaweb之Vue的概述

2.1 Vue概述 通过我们学习的htmlcssjs已经能够开发美观的页面了&#xff0c;但是开发的效率还有待提高&#xff0c;那么如何提高呢&#xff1f;我们先来分析下页面的组成。一个完整的html页面包括了视图和数据&#xff0c;数据是通过请求 从后台获取的&#xff0c;那么意味着我…
阅读更多...
2023年【陕西省安全员C证】最新解析及陕西省安全员C证试题及解析

2023年【陕西省安全员C证】最新解析及陕西省安全员C证试题及解析

题库来源&#xff1a;安全生产模拟考试一点通公众号小程序 陕西省安全员C证最新解析根据新陕西省安全员C证考试大纲要求&#xff0c;安全生产模拟考试一点通将陕西省安全员C证模拟考试试题进行汇编&#xff0c;组成一套陕西省安全员C证全真模拟考试试题&#xff0c;学员可通过…
阅读更多...
SQL note2：DIsks and Files

SQL note2：DIsks and Files

目录 1、内存和磁盘 2、磁盘API 3、磁盘结构 4、访问磁盘页面 5、磁盘 vs SSD 5、磁盘空间管理 6、Files, Pages, Records 7、选择文件类型 8、堆文件 1&#xff09;链表实现 2&#xff09;页面目录实现 9、排序文件 10、关于计算标题页的注意事项 11、记录类型 …
阅读更多...
网络编程TCP/UDP

网络编程TCP/UDP

1 网络通信概述 1.1 IP 和端口 所有的数据传输&#xff0c;都有三个要素 &#xff1a;源、目的、长度。 怎么表示源或者目的呢&#xff1f;请看图 所以&#xff0c;在网络传输中需要使用“IP 和端口”来表示源或目的。 1.2 网络传输中的 2 个对象&#xff1a;server 和 clie…
阅读更多...
基于单片机的汽车安全气囊系统故障仿真设计

基于单片机的汽车安全气囊系统故障仿真设计

**单片机设计介绍&#xff0c; 基于单片机微波炉加热箱系统设计 文章目录 一 概要二、功能设计设计思路 三、 软件设计原理图 五、 程序六、 文章目录 一 概要 基于单片机的汽车安全气囊系统的故障检测系统是一种用于检测安全气囊系统故障的智能化设备&#xff0c;通过单片机控…
阅读更多...
WPF小知识

WPF小知识

在编写WPF程序遇到一些小问题&#xff0c;所以记录起来&#xff0c;查其他方便。 Label自动换行 网上搜的都不能自动换行&#xff0c;发现使用Run 就可以。在脚本中直接调用labTip.Text进行赋值就可以了。 <Label Foreground"#FF9E9E9E" FontSize"16"…
阅读更多...
[Android]创建TabBar

[Android]创建TabBar

创建一个包含“首页”、“分类”和“我的”选项卡的TabBar并实现切换功能&#xff0c;通常可以通过使用TabLayout结合ViewPager或ViewPager2来完成。以下是一个基本的示例&#xff0c;展示了如何使用Kotlin和XML来实现这个功能。 1.添加依赖项到build.gradle dependencies {/…
阅读更多...
pg_bouncer在使用中的坑勿踩

pg_bouncer在使用中的坑勿踩

目录 简介 环境信息 问题配置 问题配置 启动pgbouncer 链接逻辑图 测试存在问题 pgadmin4 Idea JAVA调用 ​编辑 dbeaver 建议&#xff1a; 简介 前面文章说过关于pg_bouncer的安装讲解&#xff0c;这里讲一下在使用中的坑&#xff0c;在进行配置的时候需要注意。 …
阅读更多...
Linux设备树（DTS）介绍

Linux设备树（DTS）介绍

Dts&#xff1a;DTS即Device Tree Source&#xff0c;是一个文本形式的文件&#xff0c;用于描述硬件信息。一般都是固定信息&#xff0c;无法变更&#xff0c;无法overlay。 设备树由来 linux内核源码中&#xff0c;之前充斥着大量的平台相关&#xff08;platform Device&…
阅读更多...
《算法通关村——位运算常用技巧》

《算法通关村——位运算常用技巧》

《算法通关村——位运算常用技巧》 位运算的性质有很多&#xff0c;此处列举一些常见性质&#xff0c;假设以下出现的变量都是有符号整数。 ●幂等律&#xff1a;a &aa&#xff0c;a ∣ aa&#xff08;注意异或不满足幂等律&#xff09;&#xff1b; ●交换律&#xff1…
阅读更多...
基于Python实现连锁咖啡店经营情况EDA分析【500010097】

基于Python实现连锁咖啡店经营情况EDA分析【500010097】

导入模块 import pandas as pd import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import make_subplots import plotly.express as px获取数据 df pd.read_csv(r./data/coffeeshop.csv) data_exploration(df)数据缺失值情况 print(数据缺失值情况&#xff1a;) df.…
阅读更多...
【halcon】外观检测总结之灰度操作

【halcon】外观检测总结之灰度操作

1 灰度操作之 滞后延时 *滞后阈值 hysteresis_threshold (ImageInvert, RegionHysteresis, 190, 220, 3)这句话的意思就是&#xff0c;逐个判断这个图片区域里像素的灰度值&#xff0c;如果这个值小于190就不考虑了pass掉&#xff0c;如果大于220就直接入选。值在190和220之间…
阅读更多...
大型语言模型与知识图谱融合方法概述

大型语言模型与知识图谱融合方法概述

背景意义 大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;已经很强了&#xff0c;但还可以更强。通过结合知识图谱&#xff0c;LLM 有望解决缺乏事实知识、幻觉和可解释性等诸多问题&#xff1b;而反过来 LLM 也能助益知识图谱&#xff0c;让其具备强大的文本和语言理解能力。而如果…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023