Zsh的树洞

count用法在 MySQL 中，COUNT 是一个聚合函数，用于统计行数或计算特定列中非 NULL 值的数量。它是数据分析中非常常用的函数，可以帮助你快速了解数据集中的记录数量。 基本语法123sql复制代码COUNT(expression) expression ：可以是一个列名、 1* 或其他表达式。 使用 * 时，COUNT 会统计所有行数，包括 NULL 值。 使用列名时，COUNT 只会统计该列中非 NULL 的值。 使用其他表达式时，COUNT 会统计表达式结果非 NULL 的行数。 示例假设我们有一个表 employees，结构如下： id name department 1 Alice HR 2 Bob IT 3 Charlie NULL 4 David HR 5 Eve IT 统计总行数 使用 * 来统计表中所有行的数量： 123sql复制代码SELECT COUNT(*) FROM employees; 结果：5 统计特定列的非 NULL 值数量 统计 department 列中非 NULL...

round用法在 MySQL 中，ROUND 是一个用于对数值进行四舍五入的函数。它允许你指定精度，从而对数值进行取整或保留一定的小数位数。 语法123sql复制代码ROUND(number, decimals) number：要进行四舍五入的数字。 decimals：保留的小数位数。如果省略此参数，则默认对整数部分进行四舍五入（即保留 0 位小数）。 示例 对整数进行四舍五入 123sql复制代码SELECT ROUND(123.456); 结果：123 保留 2 位小数 123sql复制代码SELECT ROUND(123.456, 2); 结果：123.46 保留 0 位小数（等价于对整数四舍五入） 123sql复制代码SELECT ROUND(123.456, 0); 结果：123 负数的小数位数参数如果 decimals 是负数，则 ROUND 会对整数部分的位数进行四舍五入。例如： 123sql复制代码SELECT ROUND(12345.678, -2); 结果：12300 注意事项 如果 decimals 超出范围，MySQL...

多表查询的连接 inner join：2表值都存在 outer join：附表中值可能存在null的情况。 总结： 　　①A inner join B：取交集 　　②A left join B：取A全部，B没有对应的值，则为null 　　③A right join B：取B全部，A没有对应的值，则为null 　　④A full outer join B：取并集，彼此没有对应的值为null 　　上述4种的对应条件，在on后填写。

HAVING 用法在 MySQL 中，HAVING 子句用于对聚合函数的结果进行过滤。它通常与 GROUP BY 子句一起使用，以过滤分组后的数据。与 WHERE 子句不同，WHERE 用于在分组之前过滤记录，而 HAVING 用于在分组之后过滤分组结果。 基本语法12345SELECT column1, column2, aggregate_function(column3)FROM table_nameWHERE conditionGROUP BY column1, column2HAVING aggregate_condition; aggregate_condition：这是一个条件，用于过滤聚合函数的结果（如 SUM、COUNT、AVG 等）。 示例假设我们有一个表...

连接远程服务器上的Redis1,下载， 可以利用宝塔面板下载 2，配置 3，设置安全组，在阿里云服务器上 4，连接

使用Redis的Stream结构作为消息队列，实现的异步秒杀下单需求： 创建一个Stream类型的消息队列，名为stream.orders 修改之前的秒杀下单Lua脚本，在认定有抢购资格后，直接向stream.orders中添加消息，内容包含voucherId、userId、orderId 项目启动时，开启一个线程任务，尝试获取stream.orders中的消息，完成下单\ 修改了lua表达式 新增以下内容 12-- 订单idlocal...

Redis中的各种消息队列基于list结构模拟消息队列 基于PubSub的消息队列 基于Stream的消息队列Stream 是 Redis 5.0 引入的一种新数据类型，可以实现一个功能非常完善的消息队列。 发送消息的命令： 例如： 读取消息的方式之一：XREAD 例如，使用XREAD读取第一个消息： XREAD阻塞方式，读取最新的消息： 在业务开发中，我们可以循环的调用XREAD阻塞方式来查询最新消息，从而实现持续监听队列的效果，伪代码如下 注意：当我们指定起始ID为$时，代表读取最新的消息，如果我们处理一条消息的过程中，又有超过1条以上的消息到达队列，则下次获取时也只能获取到最新的一条，会出现漏读消息的问题 STREAM类型消息队列的XREAD命令特点： 消息可回溯 一个消息可以被多个消费者读取 可以阻塞读取 有消息漏读的风险 基于Stream的消息队列-消费者组消费者组（Consumer...

基于阻塞队列实现的异步秒杀大体思路 lua脚本 初始化 123456private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;static { SECKILL_SCRIPT=new DefaultRedisScript<>(); SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua")); SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);} 代码实现 12345678910111213141516171819local voucherId=ARGV[1]local userId=ARGV[2]local stockKey='seckill:stock:' .. voucherIdlocal orderKey='seckill:order:' .....

关于在mp静态代码块中使用条件构造器造成的错误错误代码 12345boolean flag = seckillVoucherService.update(new LambdaUpdateWrapper<SeckillVoucher>() .eq(SeckillVoucher::getVoucherId, voucherId) .gt(SeckillVoucher::getStock, 0) .setSql("stock = stock - 1")); 错误信息 org.mybatis.spring.MyBatisSystemException: nested exception is org.apache.ibatis.builder.BuilderException: Error evaluating expression ‘ew.sqlSegment != null and ew.sqlSegment != ‘’ and ew.nonEmptyOfWhere’. Cause:...

Redission锁的MutiLock原理为了提高redis的可用性，我们会搭建集群或者主从，现在以主从为例 此时我们去写命令，写在主机上， 主机会将数据同步给从机，但是假设在主机还没有来得及把数据写入到从机去的时候，此时主机宕机，哨兵会发现主机宕机，并且选举一个slave变成master，而此时新的master中实际上并没有锁信息，此时锁信息就已经丢掉了。 为了解决这个问题，redission提出来了MutiLock锁，使用这把锁咱们就不使用主从了，每个节点的地位都是一样的， 这把锁加锁的逻辑需要写入到每一个主丛节点上，只有所有的服务器都写入成功，此时才是加锁成功，假设现在某个节点挂了，那么他去获得锁的时候，只要有一个节点拿不到，都不能算是加锁成功，就保证了加锁的可靠性。 那么MutiLock 加锁原理是什么呢？ 当我们去设置了多个锁时，redission会将多个锁添加到一个集合中，然后用while循环去不停去尝试拿锁，但是会有一个总共的加锁时间，这个时间是用需要加锁的个数 * 1500ms...