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在MongoDB中，简单场景是否适宜使用事务？

简单场景下使用mongoDB事务是否合适？有一个项目使用的是mongoDB作为存储数据库，其中用户充值购买VIP功能（逻辑很简单）打算使用mongoDB中的事务来实现，看官网文档的介绍说使用事务的性能并不好。那这样说在mongoDB中应该避免使用事务吗？（我是mongoDB新手，刚使用这种数据库）

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Yourselffff

vite 开发环境每次改动代码请求3百多个文件巨慢热更新有什么办法快点吗？

vite 开发环境每次改动代码请求3百多个文件巨慢热更新有什么办法快点吗https://wmlx-new-image.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/images/20250121/e9cc3c369b7cb0056b067e3d515efeea.png 配置也改过没用效果

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云卿山手

Vue2 如何优化大量图表渲染以避免卡顿和内存溢出？

vue2，需要展示图表，使用的echart插件。业务要求一个页面里要显示差不多三百个图表，每个图表平均大概是一千个数据。前提是打开页面不卡，不会造成内存溢出，怎么才能做到？目前自己没有好的思路，请教！！

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努力的大名

element-plus ^2.7.2 table组件 formatter 调用多次，如何解决？

代码使用的官方示例代码，只保留了1条数据，并对其中一个字段使用了:formatter const tableData = [ { date: '2016-05-03', name: 'Tom', state: 'California', city: 'Los Angeles', address: 'No. 189, Grove St, Los Angeles', } ] const handFormatter = (row: any) => { console.log(row) return "aaa" } 执行结果 https://wmprod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/c/user/20240927/6f98569efa6c3453cd357f026746817d.png 问题说明：刷新页面，1条数据打印了4次。备注问题：如果列表数据是来自接口，在不刷新界面的情况下，多次调用接口，数据格式化次数是累加的~~~

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应该是最帅的鹅

AMH 7.1 LNMP 如何开启 Gzip 压缩？

请问amh7.1的lnmp是如何开启gzip的，网上搜索又说lnmp默认是开启了gzip的, 但是为什么有的测速网站提示又没有开启呢？另外之前用lnmp我记得是在nginx.conf里面有看到开启gzip的, 如果这个amh7.1 的lnmp环境里面开启gzip该如何操作？ amh gzip

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刘一抗二二

【Mysql-Innodb引擎】SQL查询结果的一致性：不添加Order By时不同时间查询结果是否固定？

关于SQL查询的一个疑问。现在有两站Mysql数据库表【cs_mc_member】【cs_mc_member_card】其中 member表的一条数据对应多条 member_card，对应关系为一对多。两表的数据均为只增不删。现有查询： SELECT DISTINCT m.mobile,m.id FROM cs_mc_member m JOIN cs_mc_member_card mc ON m.id = mc.memberId WHERE m.status='NORMAL' AND m.mobile IS NOT NULL LIMIT 0,500; 请问，上述SQL不添加Orderr By语句的情况下，不同时间查询得到的结果一定相同吗？为什么不增加order by ? 使用DISTINCT后，order by 将不再执行索引，现有数据量查询一次大约5s,性能不被接受。

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脑洞大咖

如何在MySQL中高效处理多表插入操作？

目前有个需求是要将csv文件内容分别插入到某数据库的两张表中，有一定依赖关系。由于一直是学生本科刚大四没毕业，故实战经验与性能优化经验薄弱 demo信息如下：两张表分别是角色信息表和用户信息表角色信息表学号/工号 | 姓名 | 性别 | 角色（依赖权限表id） | 科目表id（依赖于科目表） ---|---|---|---|--- 用户信息表 uuid | 手机号 | 密码 | 角色id（依赖于角色信息表） ---|---|---|--- 权限表：老师、管理员、学生科目表：语、数、英…… 想请教各位大佬，用sql语句一次性批量插入与使用for循环去插入，性能方面影响大吗 *** 注：数据库环境为MySQL

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饼干爱折腾

ConcurrentHashMap 多个 key 如何实现原子操作？

在使用 ConcurrentHashMap 时，ConcurentHashMap 通过 CAS 保证了操作的线程安全。但是当我们需要进行多个操作和复合操作时，ConcurentHashMap 并不能保证操作的原子性： get 和 put 分别是线程安全的，然而当我们先 get 后 put 操作时，从 get 到 put 的过程中间，其他线程可能已经修改了这个key对应的值。 ConcurrentHashMap 通过 compute 提供了单个 key 的原子操作，然而当我们需要操作多个 key 时，compute 无法支持。现在我的业务场景需要将多个 key 原子地写入 ConcurentHashMap，当某个key已存在时，则所有 key 均不写入。我可以怎么样尽可能高性能地实现呢？我考虑过： 1. 整个 map 加锁，但是这样锁的粒度太大了，性能影响太大。 2. 对需要操作的键加锁，这就不如直接不使用ConcurrentHashMap了。

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嚯嚯嚯嚯嚯嚯

useDefferedValue的运用场景是什么？

useDefferedValue的运用场景是什么？为什么我的这个并没有实现useDefferedValue的延迟效果（不影响input的更新） import React, { memo, useDeferredValue, useEffect, useState } from 'react' const SlowList = memo(function SlowList({ val }) { const startime = performance.now() while (performance.now() - startime {val} }) export default function DefferedValue() { const [state, setstate] = useState(""); const defferedValue = useDeferredValue(state) return ( DefferedValue setstate(e.target.value)} value={state} /> {/* */} ) } 理论上不是应该每次输入，更新新的state的时候，slowList后台重新渲染，然后input的输入是不影响的，但是如果再次输入，就会触发slowList新的渲染，抛弃旧的渲染。就类似于渲染的防抖吗？ *** 重新找了些资料，但是也没有解决问题。。。从结果来看，没用useDefferedValue的： "image.png" (https://wmprod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/c/user/20241006/0d5a275308c265c6203c986afd787984.png) slowList的渲染次数确实和输入的次数一样，而且，有大大的卡顿感觉用了useDefferedValue的： "image.png" (https://wmprod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/c/user/20241006/54c047649b40fac3b6e7a2b55540e7f1.png) 确实slowList的渲染次数只有两次，也就是中间打断了，但不知为什么，input还是有影响，有卡顿的感觉，看来目前还是只能使用防抖了，等成长了再回来看看。。

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走你啊啊啊啊啊

MySQL查询当前数据的上一条，下一条？

获取当前数据的上一条，下一条的 MySQL 代码: WITH RankedRecords AS ( SELECT *, LEAD(id) OVER (ORDER BY time ASC) AS next_id, LAG(id) OVER (ORDER BY time ASC) AS prev_id FROM records ) SELECT r.id, r.time, -- 其他字段 CASE WHEN r.id = @CurrentID THEN 'Current' -- @CurrentID 是当前id WHEN r.prev_id = @CurrentID THEN 'Previous' WHEN r.next_id = @CurrentID THEN 'Next' END AS record_type FROM RankedRecords r WHERE r.id = @CurrentID OR r.prev_id = @CurrentID OR r.next_id = @CurrentID ORDER BY CASE WHEN record_type = 'Previous' THEN 1 ELSE 2 END, r.time ASC; 代码是一言生成的，测试达到了效果，想问问数据库大佬，这段代码如果对大量数据的查询会影响性能吗，像这一行： SELECT *, LEAD(id) OVER (ORDER BY time ASC) AS next_id, LAG(id) OVER (ORDER BY time ASC) AS prev_id FROM records 数据库结构： id | time | ···一些其他列 ---|---|--- 2 | 12345660 | ··· 3 | 12345640 | ··· 5 | 12345670 | ··· 查询id=2，以time排序： id | time | ···一些其他列 | record_type ---|---|---|--- 3 | 12345640 | ··· | Previuous 5 | 12345670 | ··· | Next 2 | 12345660 | ··· | Current 查询id=3： id | time | ···一些其他列 | record_type ---|---|---|--- 2 | 12345660 | ··· | Next 3 | 12345640 | ··· | Current

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