最近、デジタル資産分野での議論は熱いままです。 Dogecoin Dogeは、最も人気のある焦點(diǎn)の1つとして、多くの人々が探求した疑問となっています。どこで「落ち著く」のですか？現(xiàn)在の主要な取引プラットフォームであるBinanceとの関係は何ですか？これらの質(zhì)問に答えるには、デジタル資産とプラットフォームエコロジーの基礎(chǔ)となる技術(shù)論的論理の2つの次元から、外観を維持するのではなく、詳細(xì)な分析を?qū)g施する必要があります。

デジタル通貨取引の世界では、さまざまな注文タイプを使用する際の理解と習(xí)熟度がトランザクションを成功させるための鍵です。車両を運(yùn)転するには、アクセルとブレーキをマスターする必要があるのと同じくらい基本的です。市場(chǎng)注文と制限付き注文は、すべてのトレーダーが習(xí)得しなければならない2つの最も基本的で強(qiáng)力なツールです。 Binance Binance、Ouyi Okx、Huobi、Gate.ioセサミの開いたドアなどの主流の取引プラットフォームで運(yùn)営されているかどうかにかかわらず、それらはすべてあなたの取引戦略の中核を形成します。

ミームコインの臺(tái)頭は、暗號(hào)通貨市場(chǎng)におけるコミュニティパワーとソーシャルメディアの影響の重要な役割を反映しています。 1。ドグコインはもともと風(fēng)刺的な冗談であり、2013年に生まれました。 2。Elon Muskなどの有名人からのツイートに駆られ、注意が急上昇しました。 3.市場(chǎng)価値はかつて數(shù)千億ドルに達(dá)し、主流のデジタル資産になりました。 Shiba Inu Coinは「Dogcoin Killer」として配置されており、コミュニティ主導(dǎo)の戦略を急速に上昇させ、分散型の交換Shibaswapを構(gòu)築し、低価格のユニットに依存して多くのユーザーを引き付けるために參加しています。その成功は、Binance、Coinbase、OKXなどの主流のプラットフォームの流通保証にも依存しています。ミームコインのコア駆動(dòng)力には、次のものが含まれます。1。ウイルス伝達(dá)メカニズム、情報(bào)の急速な広がり。 2。コミュニティの帰屬感の強(qiáng)化

USDC、DAI、およびTUSDのコアの違いは、発行メカニズム、擔(dān)保資産、リスク特性にあります。 1。USDCは、Circleによって発行された集中型の馬小屋であり、現(xiàn)金および短期財(cái)務(wù)省債で擔(dān)保されています。その利點(diǎn)は、コンプライアンスと透明性、強(qiáng)力な流動(dòng)性、高い安定性ですが、集中型のレビューと単一のポイント障害のリスクがあります。 2。Daiは、Makerdaoプロトコルを介して生成された分散型のstableコインであり、擔(dān)保は暗號(hào)資産です。それは、反検閲、チェーンへの透明性、および許可のない利點(diǎn)がありますが、體系的なリスク、集中資産への依存、複雑さの問題にも直面しています。 3. TUSDは集中型のスタブコインであり、リアルタイムのオンチェーン予備証明を強(qiáng)調(diào)し、より高い周波數(shù)の透明性の検証を提供しますが、市場(chǎng)シェアが少なく、流動(dòng)性が弱い。 3つは擔(dān)保タイプと分散化です

CTESは、複雑なクエリの読みやすさとメンテナンスを改善するために、MySQL8.0によって導(dǎo)入された機(jī)能です。 1。CTEは一時(shí)的な結(jié)果セットであり、現(xiàn)在のクエリでのみ有効で、明確な構(gòu)造があり、重複する?yún)⒄栅颔单荸`トしています。 2。サブQueriesと比較して、CTEはより読みやすく、再利用可能であり、再帰をサポートします。 3.再帰CTEは、初期クエリと再帰部品を含める必要がある組織構(gòu)造などの階層データを処理できます。 4.提案の使用には、虐待の避け、仕様の命名、パフォーマンス、デバッグ方法に注意を払うことが含まれます。

MySQLクエリパフォーマンスの最適化は、インデックスの合理的な使用、SQLステートメントの最適化、テーブル構(gòu)造設(shè)計(jì)とパーティション戦略、キャッシュおよび監(jiān)視ツールの利用など、コアポイントから開始する必要があります。 1.合理的にインデックスを使用する：一般的に使用されるクエリフィールドでインデックスを作成し、完全なテーブルスキャンを避け、結(jié)合されたインデックス順序に注意を払い、低い選択フィールドにインデックスを追加しないでください。 2。SQLクエリの最適化：Select*を避け、Whereで機(jī)能を使用しないでください。サブクエリネスティングを削減し、ページングクエリメソッドを最適化します。 3。テーブル構(gòu)造の設(shè)計(jì)とパーティション化：読み取りおよび書き込みシナリオに従ってパラダイムまたはアンチパラダイムを選択し、適切なフィールドタイプを選択し、定期的にデータをクリーンし、水平テーブルを検討して、テーブルまたはパーティションを時(shí)間単位で分割します。 4.キャッシュと監(jiān)視の利用：Redisキャッシュを使用してデータベースの圧力を下げ、遅いクエリを有効にします

MySQLの説明は、クエリ実行計(jì)畫の分析に使用されるツールです。選択クエリの前に説明を追加して、実行プロセスを表示できます。 1.メインフィールドには、ID、select_type、テーブル、タイプ、キー、エクストラなどが含まれます。 2。効率的なクエリは、タイプ（const、eq_refが最適です）、キー（適切なインデックスを使用するかどうかなど）、および追加（Filesortを使用しないようにして、使用しないでください）に注意を払う必要があります。 3.一般的な最適化の提案：関數(shù)を使用したり、フィールドの主要なワイルドカードのぼやけを避けたり、一貫したフィールドタイプを確保したり、接続フィールドインデックスを合理的に設(shè)定し、ソートを最適化してパフォーマンスを改善し、資本を削減したりします。

集約関數(shù)は、一連の値で計(jì)算を?qū)g行し、単一の値を返すために使用されます。一般的なものには、カウント、合計(jì)、平均、最大、および最小が含まれます。 GroupByグループは、1つ以上の列によるデータをグループ化し、各グループに集約関數(shù)を適用します。たとえば、各ユーザーの合計(jì)注文額をカウントするには、GroupByUser_IDが必要です。 selectuser_id、sum（amon）fromordersgroupbyuser_id;凝集していないフィールドは、Groupbyに表示する必要があります。複數(shù)のフィールドをマルチコンディショングループに使用できます。グループ化後の場(chǎng)所ではなく、持つことが使用されます。分類された製品の數(shù)、最大注文ユーザー、毎月の販売動(dòng)向などのアプリケーションシナリオ。これらを習(xí)得すると、數(shù)を効果的に解決できます