bilibili用户信息查询 http://space.bilibili.com/ajax/member/GetInfo?mid= 后缀为用户mid号 # -*- coding:utf-8 -*- # !python3 import requests import json url = 'http://space.bilibili.com/ajax/member/GetInfo?mid=423895' head = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT

导读: 本文主要介绍哔哩哔哩在数据湖与数据仓库一体架构下,探索查询加速以及索引增强的一些实践.主要内容包括: 什么是湖仓一体架构 哔哩哔哩目前的湖仓一体架构 湖仓一体架构下,数据的排序组织优化 湖仓一体架构下,索引增强与优化的实践探索 -- 01 什么是湖仓一体 当我们讲湖仓一体时,涉及到数据湖和数据仓库两个概念. 什么是数据湖?通常来说,它有以下几个特点: 有一个统一的存储系统,所有的数据都放到这个统一的存储系统里,没有数据孤岛. 支持任意数据类型,比较自由,包括结构化.半结构化和非结构化的数

前言 首先对大家表示抱歉,这个系列已经将近一个月没有更新了,相信大家等本篇更新都等得快失望了.实在没办法,由于本人水平有限,写篇博客基本上要大半天的时间,最近实在是抽不出这么长段的空闲时间来写.另外也是一直没想好本篇应该怎样写比较容易理解,于是就一天一天的拖着了.废话不多说,言归正传. EF的CodeFirst是个好东西,让我们完全不用考虑数据库端(注意,这里并不是说不需要对数据库知识进行了解),一切工作都可以通过代码来完成.EF是ORM,已经把数据访问操作封装得很好了,可以直接在业务层中使用,

创建数据库: create database mydb ; use mydb ; create table News ( ids int identity primary key, title varchar(50) not null, memo varchar(5000), time datetime default getdate(), type varchar(10) ) insert into news (title,memo,type) values( '习大大谈社会主义新农村建设 强

读了“蓝皮书”距今差不多一年,它改变了我的软件开发和构建软件架构观.在我作为一名程序员期间,我尝试了许多不同的方式来构建软件.方法有很多,包括一个贫血的域模型(Anemic Domain Model).构建贫血领域模型并无什么不妥,但对于较为复杂的业务逻辑应用,它可能不是最好的选择.最终结果只能是代码间高耦合的很多“意大利面条式的代码”.贫血领域模型使得其业务逻辑遍布整个代码,如果业务规则改变,需要经常更新多个地方的代码,想避免这种情况,编码时请牢记这点. “编程的时候,总是想着那个维护你代码的

在上一章中我们学习了<MyBatis学习总结(二)——MyBatis核心配置文件与输入输出映射>,这一章主要是介绍一对一关联查询.一对多关联查询与动态SQL等内容. 一.多表关联查询 表与表之间有三种常见的关联关系,分别是一对一,一对多与多对多关系,MyBatis直接提供一对一与一对多的关联关系,可能通过间接的方式实现一对多关联. 1.1.一对一关系 1.1.1.执行环境 假定一个员工(emp)拥有一个登录用户(user),员工与用户表之间是一对一关系: 用户表: 员工表: SQL: ; --

MySQL 查询练习记录 最近在复习mysql,在b站上找了一个感觉还不错的视频,把视频中查询练习相关的内容记录了下来,以便自己日后查阅和复习. 视频连接:https://www.bilibili.com/video/av39807944/?p=1 数据准备 创建数据表 学生表 student: 1234567 create table student( sno varchar(20) primary key, name varchar(10) not null, sex varchar(10)

阅读本文大概需要 2.8 分钟. 陌陌风控系统正式开源 陌陌风控系统静态规则引擎,零基础简易便捷的配置多种复杂规则,实时高效管控用户异常行为. GitHub 地址 https://github.com/momosecurity/aswan Sniper:bilibili 开源的轻量级 Go 业务框架 Sniper 起源于一项新业务.在转岗之前,我一直在 L 部门写 PHP 代码,遇到过如下问题: 基于 TCP 的 RPC 协议,我们都称之为 Weisai-RPC 手工维护 RPC 文档,难以及时

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mysql 中合并查询结果union用法 or.in与union all 的查询效率 (2016-05-09 11:18:23) 转载▼ 标签: mysql union or in 分类: mysql 问题一 mysql 中合并查询结果union用法 今天来写写union的用法及一些需要注意的. union:联合的意思,即把两次或多次查询结果合并起来. 要求:两次查询的列数必须一致 推荐:列的类型可以不一样,但推荐查询的每一列,想对应的类型以一样 可以来自多张表的数据:多次sql语句取出的列名可

1 考察知识点 本题考察的知识点有以下几个: Keys 和 Scan 的区别 Keys 查询的缺点 Scan 如何使用? Scan 查询的特点 2 解答思路 Keys 查询存在的问题 Scan 的使用 Scan 的特点 3 Keys 使用相关 1)Keys 用法如下

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面试问题 Redis 如何实现查询附近的人? 涉及知识点 Redis 中如何操作位置信息? GEO 底层是如何实现的? 如何在程序实现查询附近的人? 在实际使用中需要注意哪些问题? 视频答案 视频地址:https://www.bilibili.com/video/av89369236/ 图文答案 Redis 中要实现查询附近的人,需要使用 Redis 3.2 版本中提供的 GEO 数据类型,它包含以下几个重要的方法: GEOADD 添加元素位置信息: GEOPOS 查询元素经纬度信息: GEOD

对网页接口的追踪探索(以b站通过bv号查询av号为例 序言 本文只提供一种探索网页加载时后端访问接口情况的思路,所举例子没有太大实际用处. 一 自2020年3月23日起,AV号将全面升级到BV号.但是以往的的视频既保留的之前的av号,还添加了新的bv号.在此通过bv号查询旧的av号. 二 随便打开一个B站视频网页,打开开发者调试,查看网络访问.然后我发现一个接口的访问参数有bv号,于是便查看一下这个接口 发现这个接口参数有两个,一个cid不知道是什么,一个bvid经查验就是这个视频的bv号. 接

目录 一.关联查询的分类 按年代分 按功能分 二.sql92语法的连接 语法 1. 简单应用 2. 为表起别名 3. 加入筛选 4. 加入分组 5. 三表连接 6. 非等值连接 7. 自连接 三.sql99语法的连接 连接类型分类 1. 内连接(INNER JOIN) 2. 外连接 3. 交叉连接 一.关联查询的分类 按年代分 sql92:仅仅支持内连接 sql99[推荐]:支持内连接+外连接(左外,右外)+交叉连接 按功能分 内连接 等值连接 非等值连接 自连接 外连接 左外连接 右外连接 全

最近,又遇到了慢 SQL,简单的看了下,又是因为 MySQL 本身优化器还有查询计划估计不准的问题.SQL 如下: select * from t_pay_record WHERE (( user_id = 'user_id1' AND is_del = 0 )) ORDER BY id DESC LIMIT 20 这个 SQL 执行了 20 分钟才有结果.但是我们换一个 user_id,执行就很快.从线上业务表现来看,大部分用户的表现都正常.我们又用一个数据分布与这个用户相似的用户去查,还是比

1.登录业务系统,输入用户名和密码 2.进入下载模块 3.输入下载查询条件 4.进入文件明细单 5.下载文件 视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1964y1D7pZ?share_source=copy_web

JSON是一个非常流行的,用于数据交换的文本数据(textual data)格式,主要用于Web和移动应用程序中.JSON 使用“键/值对”(Key:Value pair)存储数据,能够表示嵌套键值对和数组两种复杂数据类型,JSON仅仅使用逗号(引用Key)和中括号(引用数组元素),就能路由到指定的属性或成员,使用简单,功能强大.在SQL Server 2016版本中支持JSON格式,使用Unicode字符类型表示JSON数据,并能对JSON数据进行验证,查询和修改.推荐一款JSON验证和格式化

APP简介 律师查询是基于聚合数据的律师查询接口做的,这个接口目前处于停用状态,但是,由于我是之前申请的,所以,还可以用,应该是无法再申请了. 效果图 开发 一.HttpHelper 既然是请求接口的,那就少不了请求方式,这里是比较常用的HttpClient,用起来也比较方便,单独封装一个HttpHelper类,专门用来作为基础的连接用 public static class BaseService { /// <summary> /// 访问服务器时的Cookies /// </sum

Elasticsearch 5.0 关于term query和match query的认识 一.基本情况 前言:term query和match query牵扯的东西比较多,例如分词器.mapping.倒排索引等.我结合官方文档中的一个实例,谈谈自己对此处的理解 string类型在es5.*分为text和keyword.text是要被分词的,整个字符串根据一定规则分解成一个个小写的term,keyword类似es2.3中not_analyzed的情况. string数据put到elasticse