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    宝宝睡觉不太好怎么办

    文章来源:大发棋牌彩网址   发布时间:2019-08-21  【字号:     】  

     12、避免水火相冲避免水火相冲:在风水学的观念里,认为炉灶炎热的火气,与湿凉的水不协调,正所谓水火不相容,因此灶位避免紧靠碗盆,炉灶属火,而洗碗盆则属水,故此两者不宜及接近,更忌炉灶夹在两水之间,例如在洗衣机和洗碗盆之间,这样会对煮食的炉灶有冲克,因面间接影响家人的饮食健康。
    设置是否实时报错错误提示的样式,单条显示还是合并显示,以及函数形式遇到错误是否停止接下来的验证常用验证,邮箱,字符串,手机,以及两个字段进行比较的验证,支持自定义正则单条验证规则失败后的提示信息,支持字符串或者函数使用说明:varF=Validator(form表单name值,{together:false,//默认遇错误打断,显示单条错误信息,默认为false(只显示一条)errShow:alert,//错误提示,默认为alert,支持字符串(alert,single,multiple),自定义function(string||array())errBox:error_strings,//错误消息class,默认为form表单中的.error_stringserrPar:li,//单个表单元素的父级元素,用于定位错误的位置li(spaninput)~_stringstimely:false//实时判断,是否失去焦点以及change判断});//添加验证规则,传参为二位数组([[username,required,姓名不能为空],[username,regex=/^[A-Za-z]+$/,只能是a-z],[username,minlength=3,姓名必须大于3个字符],[username,maxlength=10,姓名必须小于10个字符],[email,required,邮箱必填],[email,email,邮箱格式]]);其中第三个参数可以是function,比如([[username,required,function(){alert(姓名不能为空)}],.....]);全局的报错也支持function(接收参数为错误的数组),errShow:function(data){varwrongList=(wrongList),html=[];=for(vari=0;i+data[i].msg+}=(}APIregex:正则,(regex=/^[A-Za-z]+$/)required:必填内容,针对input,textareaminlength:最小字符长度(minlength=3)maxlength:最大字符长度(maxlength=10)number:数字alpha:字母(大小写都可)string:字母,数字,下划线email:邮件格式telphone:电话mobile:手机greaterthan:大于某个值,或者某个input中的值(greaterthan=5或者greaterthan=字段名)lessthan:小于某个值,用法同上equal:等于某个值,或者数组(数组以|分隔)中的某个值,或者字段(equal=66或者equal=字段名或者equal=aa|bb|cc)unequal:不等于某个值,用法同上notselect:不能选择的值,指的是select中option的value,或者radio/checkbox数组中某一个的value(notselect=字符串或者数字或者数组)shouldselect:必须选中,用法同上minselect:最少选中几项maxselect:最多选择几项Github:Demo:
    这样优秀又暖心的陈乐一,不仅给无数网友留下深刻印象,更让节目导师周笔畅、宋茜视其为战队标杆!  被创始人赞为“战队主唱”的陈乐一,以过硬的唱功与广阔的音域成为女生战队中的主唱担当。
    也许大家已经知道,每一个搜索引擎都有自己的地址库,地址库的主要作用是方便蜘蛛的爬行和抓取。
    步入正题:1.全表搜索返回结构是67015297条数据SELECTCOUNT(id)FROMipdatas;SELECTCOUNT(uid)FROMipdatas;SELECTCOUNT(*)FROMipdatas;首先这两个全表数据查询速度很快,mysql中包含数据字典应该保留了数据库中的最大条数查询索引条件SELECTCOUNT(*)FROMipdatasWHEREuid=1;返回结果时间:2分31秒594SELECTCOUNT(id)FROMipdatasWHEREuid=1;返回结果时间:1分29秒609SELECTCOUNT(uid)FROMipdatasWHEREuid=1;返回结果时间:2分41秒813第二次查询都比较快因为mysql中是有缓存区的所以增大缓存区的大小可以解决很多查询的优化,真可谓缓存无处不在啊在程序开发中也是层层都是缓存查询数据第一条开始查询SELECT*FROMipdatasORDERBYidDESCLIMIT1,10;31毫秒SELECT*FROMipdatasLIMIT1,10;15ms第10000条开始查询SELECT*FROMipdatasORDERBYidASCLIMIT10000,10;266毫秒SELECT*FROMipdatasLIMIT10000,10;16毫秒第500万条开始查询SELECT*FROMipdatasLIMIT5000000,10;秒SELECT*FROMipdatasORDERBYidASCLIMIT5000000,10;秒这两条返回结果完全一样,也就是mysql默认机制就是id正序然而时间却大相径庭第5000万条开始查询SELECT*FROMipdatasLIMIT60000000,10;秒(对比下面的测试)SELECT*FROMipdatasORDERBYidASCLIMIT50000000,10;秒SELECT*FROMipdatasORDERBYidDESCLIMIT17015307,10;秒第三条和第二条结果一样只是排序的方式不同但是用时却相差不少,看来这点还是不如很多的商业数据库,像oracle和sqlserver等都是中间不成两边还是没问题,看来mysql是开始行越向后越慢,这里看来可以不排序的就不要排序了性能差距巨大,相差了20多倍查询数据返回ID列表第一条开始查selectidfromipdatasorderbyidasclimit1,10;31msSELECTidFROMipdatasLIMIT1,10;0ms第10000条开始SELECTidFROMipdatasORDERBYidASCLIMIT10000,10;68msselectidfromipdataslimit10000,10;0ms第500万条开始查询SELECTidFROMipdatasLIMIT5000000,10;,10;第6000万条记录开始查询SELECTidFROMipdatasLIMIT60000000,10;,10;,10;,10;,10;,10;,10;,10;*fromipdataslimit10000002,10;*fromipdataslimit20000002,10;*fromipdataslimit30000002,10;*fromipdataslimit40000002,10;*fromipdataslimit50000002,10;*fromipdataslimit60000002,10;,10;,10;,10;,10;,10;,10;至于SELECT*ipdatasorderbyidasc就不测试了大概都在十几分钟左右可见通过SELECTid不带排序的情况下差距不太大,加了排序差距巨大下面看看这条语句SELECT*FROMipdatasWHEREidIN(10000,100000,500000,1000000,5000000,10000000,2000000,30000000,40000000,50000000,60000000,67015297);耗时可见in在id上面的查询可以忽略不计毕竟是6000多万条记录,所以为什么很多lucene或solr搜索都返回id进行数据库重新获得数据就是因为这个,当然lucene/solr+mysql是一个不错的解决办法这个非常适合前端搜索技术,比如前端的分页搜索通过这个可以得到非常好的性能.还可以支持很好的分组搜索结果集,然后通过id获得数据记录的真实数据来显示效果真的不错,别说是千万级别就是上亿也没有问题,真是吐血推荐啊.
    孤独,不一定不快乐。
    步入正题:1.全表搜索返回结构是67015297条数据SELECTCOUNT(id)FROMipdatas;SELECTCOUNT(uid)FROMipdatas;SELECTCOUNT(*)FROMipdatas;首先这两个全表数据查询速度很快,mysql中包含数据字典应该保留了数据库中的最大条数查询索引条件SELECTCOUNT(*)FROMipdatasWHEREuid=1;返回结果时间:2分31秒594SELECTCOUNT(id)FROMipdatasWHEREuid=1;返回结果时间:1分29秒609SELECTCOUNT(uid)FROMipdatasWHEREuid=1;返回结果时间:2分41秒813第二次查询都比较快因为mysql中是有缓存区的所以增大缓存区的大小可以解决很多查询的优化,真可谓缓存无处不在啊在程序开发中也是层层都是缓存查询数据第一条开始查询SELECT*FROMipdatasORDERBYidDESCLIMIT1,10;31毫秒SELECT*FROMipdatasLIMIT1,10;15ms第10000条开始查询SELECT*FROMipdatasORDERBYidASCLIMIT10000,10;266毫秒SELECT*FROMipdatasLIMIT10000,10;16毫秒第500万条开始查询SELECT*FROMipdatasLIMIT5000000,10;秒SELECT*FROMipdatasORDERBYidASCLIMIT5000000,10;秒这两条返回结果完全一样,也就是mysql默认机制就是id正序然而时间却大相径庭第5000万条开始查询SELECT*FROMipdatasLIMIT60000000,10;秒(对比下面的测试)SELECT*FROMipdatasORDERBYidASCLIMIT50000000,10;秒SELECT*FROMipdatasORDERBYidDESCLIMIT17015307,10;秒第三条和第二条结果一样只是排序的方式不同但是用时却相差不少,看来这点还是不如很多的商业数据库,像oracle和sqlserver等都是中间不成两边还是没问题,看来mysql是开始行越向后越慢,这里看来可以不排序的就不要排序了性能差距巨大,相差了20多倍查询数据返回ID列表第一条开始查selectidfromipdatasorderbyidasclimit1,10;31msSELECTidFROMipdatasLIMIT1,10;0ms第10000条开始SELECTidFROMipdatasORDERBYidASCLIMIT10000,10;68msselectidfromipdataslimit10000,10;0ms第500万条开始查询SELECTidFROMipdatasLIMIT5000000,10;,10;第6000万条记录开始查询SELECTidFROMipdatasLIMIT60000000,10;,10;,10;,10;,10;,10;,10;,10;*fromipdataslimit10000002,10;*fromipdataslimit20000002,10;*fromipdataslimit30000002,10;*fromipdataslimit40000002,10;*fromipdataslimit50000002,10;*fromipdataslimit60000002,10;,10;,10;,10;,10;,10;,10;至于SELECT*ipdatasorderbyidasc就不测试了大概都在十几分钟左右可见通过SELECTid不带排序的情况下差距不太大,加了排序差距巨大下面看看这条语句SELECT*FROMipdatasWHEREidIN(10000,100000,500000,1000000,5000000,10000000,2000000,30000000,40000000,50000000,60000000,67015297);耗时可见in在id上面的查询可以忽略不计毕竟是6000多万条记录,所以为什么很多lucene或solr搜索都返回id进行数据库重新获得数据就是因为这个,当然lucene/solr+mysql是一个不错的解决办法这个非常适合前端搜索技术,比如前端的分页搜索通过这个可以得到非常好的性能.还可以支持很好的分组搜索结果集,然后通过id获得数据记录的真实数据来显示效果真的不错,别说是千万级别就是上亿也没有问题,真是吐血推荐啊.
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