explain

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    以下是其中我需要一個解釋的代碼: for (i in id) { data <- read.csv(files[i]) c <- complete.cases(data) naRm <- data[c, ] completeCases <- rbind(completeCases, c(i, nrow(naRm))) 據我所知,變量c這裏存儲多個邏輯值。後面的路線對我來說似乎是陌生的

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    雖然標題欄被使用下面的查詢添加索引: ALTER TABLE Recipe ADD INDEX Title_idx (Title) MySQL不使用索引的查詢: SELECT * FROM Recipe WHERE Title LIKE '%cake%'; 我用EXPLAIN關鍵字和關鍵領域是NULL。 如何解決?我必須改進這個查詢。

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    執行簡單的左連接時出現問題。 當我運行EXPLAIN SELECT * FROM Feature f LEFT JOIN feature_translations t ON f.id = t.object_id我得到了以下結果: +----+-------------+-------+------+---------------------------+------+---------+-----

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    這是我的MySQL查詢: SELECT DISTINCT a.lineid FROM (SELECT DISTINCT tmd.lineid, a.linename FROM tagmodeldata tmd INNER JOIN tagline a ON a.documentid = tmd.documentid AND tmd.tagva

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    以下查詢需要6.6秒來運行,併產生26行。 EXPLAIN結果是'ref'類型的兩個SIMPLE查詢,使用鍵掃描23行和48行。 表f有1000行,表m有42000行。 seltype table type keys key keylen ref rows filtered extra SIMPLE f ref PRIMARY, forum_site_id

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    我需要訂購記錄並將「熱」(提升)的記錄放在最上面。如果它的hot_expires_at列不爲空並且將來記錄是「熱」。目前,我有這個簡單的解決方案: ORDER BY IF(hot_expires_at IS NOT NULL AND hot_expires_at > NOW(), hot_expires_at, from_unixtime(0)) DESC, cre

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    我有一箇舊的MyISAM表,當我提交一些計數查詢時,表被鎖定。如果我在相同的InnoDB表上執行相同的查詢,查詢將得到快速執行。問題是,舊的MyISAM表仍然在生產中使用,並且負載很重,而新的不是。 現在我們來談談我的問題和問題。當我解釋在兩個表中執行的查詢時,我會得到一些令我困惑的結果。 這裏是我兩個表中正在執行查詢: SELECT COUNT(*) FROM table WHERE vrs

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    我用蒙戈的解釋()來檢查某些查詢的性能,有時keep_mutation階段會出現這樣的: "executionStats" : { ... "executionStages" : { "stage" : "KEEP_MUTATIONS", "nReturned" : 1, "executionTimeMillisEs

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    試圖瞭解EXPLAIN功能 - 我有兩個疑問 - 第一個查詢優化,運行600毫秒(我有10萬行)和第二查詢正在運行900毫秒 但是當我運行EXPLAIN ANALYZE - 第一個查詢,即快速運行,顯示成本 - 64296,第二個查詢,即運行速度慢,顯示成本 - 20873 無法理解爲什麼更快的查詢成本更高,以及爲什麼運行時間更長的查詢成本更低。 有人可以給我一些提示嗎?

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    所以我相信我理解這段代碼。在codewars中提示我在提供的數組中返回重複項。這是我經過一番搜索後想出來的。我很新的Ruby和想深入瞭解這段代碼,而不是僅僅用它來傳遞代碼的挑戰。 糾正我,如果我錯了,或添加任何東西,我失蹤... ARR是數組。 .detect是一種通過枚舉傳遞enum中的每個條目的方法。然後它返回該塊不是假的第一個。 在這種情況下,使其通過: {|e| arr.rindex(e)