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2025-11-20 20:10:02
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2025-11-20 21:10:02
- postgresql数据校验如何实现_postgresql一致性验证方案
- PostgreSQL数据校验需结合页级、行级和日志级手段确保一致性。1.使用initdb--data-checksums启用页级校验，通过pg_checksums定期检查数据页完整性；2.行级比对采用COUNT(*)、MD5(array_agg())等聚合方法核对主从或迁移后数据内容，大表可分块校验；3.利用wal2json插件解析WAL日志，通过逻辑复制槽审计DML变更流，验证复制过程完整性；4.借助pg_comparator、Patroni脚本、自研diff工具及Prometheus监控实现
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2025-11-20 21:23:02
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2025-11-20 21:31:45
- python绝对和相对导入的介绍
- 绝对导入从根目录开始，明确清晰，推荐使用；相对导入基于当前位置，适用于包内模块。例如，在views.py中可用fromutils.helpersimportmy_function（绝对）或from..utils.helpersimportmy_function（相对）。建议优先用绝对导入，避免混用，确保根目录在Python路径中或用-m运行。
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2025-11-20 21:58:02
- mysql性能瓶颈如何定位_mysql监控指标讲解
- 首先检查系统资源使用情况，再结合MySQL内部指标定位性能瓶颈。1.系统层：CPU使用率持续高于80%、内存频繁使用swap、磁盘I/O等待时间高（await）、网络带宽不足均可能成为瓶颈。2.MySQL核心指标：连接数接近max_connections会拒绝新连接；InnoDB缓冲池命中率应大于95%，低于则需优化；Created_tmp_disk_tables高表明临时表写磁盘多，可调大tmp_table_size；Sort_merge_passes过大说明排序开销大；慢查询需开启slow_
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2025-11-20 22:12:51
- mysql时间类型如何存储_mysql时间字段选型
- 答案：MySQL时间类型需根据业务需求选择。DATE用于日期，TIME用于时长，YEAR存年份，DATETIME适合无时区场景，TIMESTAMP支持自动时区转换，推荐按使用场景结合精度、空间和扩展性综合判断。
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2025-11-20 22:14:02
- Python 使用 logging 将日志写入文件
- 使用logging.basicConfig()可将日志写入文件，如指定filename=‘app.log’和format格式；进阶用法通过Logger对象添加FileHandler和StreamHandler，实现日志同时输出到文件和控制台，并可设置编码、格式、级别及防止重复输出。
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2025-11-20 22:17:28
- mysql字符串查询如何优化_mysql模糊查询方案
- 答案：优化MySQL字符串模糊查询需优先利用索引，前缀匹配（如‘张%’）可走B+树索引，避免中间或右侧模糊（如‘%明%’）导致全表扫描；对长字段使用前缀索引以平衡空间与性能；禁止在字段上使用函数（如LOWER、CONCAT）防止索引失效；复杂场景应采用FULLTEXT全文索引配合MATCH()AGAINST()提升大文本搜索效率；业务层面可通过Redis缓存高频词、先精确过滤再模糊匹配、引入Elasticsearch等外部搜索引擎以及前端限制输入等方式降低数据库压力。核心原则是尽可能利用索引避免
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2025-11-20 22:18:05
- Python实现Excel数据的探索和清洗
- 使用Pandas读取并清洗Excel数据：先用read_excel加载数据，通过head、info、describe等方法探索数据，检查缺失值与唯一值；接着处理缺失值、去重、修正数据类型、处理异常值、标准化文本；最后用to_excel保存清洗后数据。掌握这些步骤可高效完成数据预处理，为分析打下基础。
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2025-11-20 23:53:02
