


Penapisan Pertanyaan GAE yang Cekap
Artikel ini menangani isu biasa yang dihadapi semasa menapis pertanyaan Google App Engine (GAE). Masalah timbul apabila penapis nampaknya tidak berkuat kuasa, mengakibatkan hasil carian yang tidak dijangka.
Pertimbangkan coretan kod yang disediakan:
q := datastore.NewQuery("employee") q.Filter("Name =", "Andrew W")
Dalam contoh ini, matlamatnya adalah untuk mendapatkan semula entiti dengan sifat Nama khusus "Andrew W." Walau bagaimanapun, pertanyaan itu tidak berfungsi seperti yang diharapkan. Untuk menyelesaikan masalah ini, adalah penting untuk memahami bahawa Query.Filter() mengembalikan pertanyaan derivatif dengan penapis digunakan. Oleh itu, pendekatan yang betul adalah untuk menyimpan dan menggunakan nilai pulangan daripada Query.Filter().
q := datastore.NewQuery("employee").Filter("Name =", "Andrew W")
Sebagai alternatif, ini boleh ditulis dalam satu baris untuk ringkas:
q := datastore.NewQuery("employee").Filter("Name =", "Andrew W")
Satu lagi faktor penting untuk dipertimbangkan ialah ketekalan akhirnya, yang mempengaruhi operasi stor data dalam SDK pembangunan GAE. Ini bermakna pertanyaan yang dilaksanakan sejurus selepas operasi Put() mungkin tidak segera mengembalikan entiti yang disimpan. Untuk menangani perkara ini, kelewatan singkat boleh diperkenalkan sebelum menjalankan pertanyaan.
time.Sleep(time.Second) var e2 Employee q := datastore.NewQuery("employee").Filter("Name=", "Andrew W") // Rest of the code...
Untuk hasil yang sangat konsisten, pertimbangkan untuk menggunakan kunci ancestor semasa mencipta kunci. Kunci nenek moyang tidak wajib melainkan keputusan yang sangat konsisten diperlukan. Jika beberapa kelewatan dalam keputusan boleh diterima, kunci nenek moyang tidak diperlukan.
Ingat bahawa kunci nenek moyang boleh menjadi kunci fiksyen yang digunakan semata-mata untuk semantik dan tidak perlu mewakili entiti sedia ada. Entiti yang diberikan kunci nenek moyang yang sama membentuk kumpulan entiti dan pertanyaan nenek moyang pada kumpulan ini akan sangat konsisten.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Pertanyaan Enjin Apl Google Saya Tidak Menapis dengan Betul?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini menerangkan mekanisme import pakej Go: Dinamakan import (mis., Import & quot; fmt & quot;) dan import kosong (mis., Import _ & quot; fmt & quot;). Dinamakan import membuat kandungan pakej boleh diakses, sementara import kosong hanya melaksanakan t

Artikel ini menerangkan fungsi Newflash () Beego untuk pemindahan data antara halaman dalam aplikasi web. Ia memberi tumpuan kepada menggunakan NewFlash () untuk memaparkan mesej sementara (kejayaan, kesilapan, amaran) antara pengawal, memanfaatkan mekanisme sesi. Limita

Artikel ini memperincikan penukaran yang cekap hasil pertanyaan MySQL ke dalam kepingan struct go. Ia menekankan menggunakan kaedah imbasan pangkalan data/SQL untuk prestasi optimum, mengelakkan parsing manual. Amalan terbaik untuk pemetaan medan struct menggunakan tag db dan robus

Artikel ini menunjukkan penciptaan dan stub di GO untuk ujian unit. Ia menekankan penggunaan antara muka, menyediakan contoh pelaksanaan mengejek, dan membincangkan amalan terbaik seperti menjaga mocks fokus dan menggunakan perpustakaan penegasan. Articl

Artikel ini meneroka kekangan jenis adat Go untuk generik. Ia memperincikan bagaimana antara muka menentukan keperluan jenis minimum untuk fungsi generik, meningkatkan keselamatan jenis dan kebolehgunaan semula kod. Artikel ini juga membincangkan batasan dan amalan terbaik

Artikel ini memperincikan penulisan fail yang cekap di GO, membandingkan OS.WriteFile (sesuai untuk fail kecil) dengan os.openfile dan buffered menulis (optimum untuk fail besar). Ia menekankan pengendalian ralat yang teguh, menggunakan penangguhan, dan memeriksa kesilapan tertentu.

Artikel ini membincangkan ujian unit menulis di GO, meliputi amalan terbaik, teknik mengejek, dan alat untuk pengurusan ujian yang cekap.

Artikel ini meneroka menggunakan alat pengesanan untuk menganalisis aliran pelaksanaan aplikasi GO. Ia membincangkan teknik instrumentasi manual dan automatik, membandingkan alat seperti Jaeger, Zipkin, dan OpenTelemetry, dan menonjolkan visualisasi data yang berkesan


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular
