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英豪&&的后半部,达也读大学了的
只有动画版，因为这是动画原创,所以没有漫画的
这是动画的下栽
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《棒球英豪 TV特别篇——在那之后的你》(Touch TV Special - Miss Lonely Yesterday ) 是大学篇
《棒球英豪 TV特别篇——在那之后的你》(Touch TV Special - Miss Lonely Yesterday ] 又叫美国篇
剧情我贴出来给你：
棒球英豪 TV特别篇——在那之后的你
Touch TV Special - Miss Lonely Yesterday
【原作】 安达充
时间过得很快，距离和也过世已经五年了。如今，达也与小南分别考上了不同的大学，小南上了大学后仍然在新体操领域中继续奋斗，而达也却放弃了棒球，纵使旁人再怎么费心相劝，他还是无动
只有动画版，因为这是动画原创,所以没有漫画的
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《棒球英豪 TV特别篇——在那之后的你》(Touch TV Special - Miss Lonely Yesterday ) 是大学篇
《棒球英豪 TV特别篇——在那之后的你》(Touch TV Special - Miss Lonely Yesterday ] 又叫美国篇
剧情我贴出来给你：
棒球英豪 TV特别篇——在那之后的你
Touch TV Special - Miss Lonely Yesterday
【原作】 安达充
时间过得很快，距离和也过世已经五年了。如今，达也与小南分别考上了不同的大学，小南上了大学后仍然在新体操领域中继续奋斗，而达也却放弃了棒球，纵使旁人再怎么费心相劝，他还是无动于衷。某日，一个名叫水野香织的漂亮女生突然出现在达也身边，她是今年春天刚转入达也班上的同学，据说是某大企业的千金小姐。由于水野的介入，小南与达也长期所建立的感情与信任终于出现了变化……
TOUCH大学篇--剧情介绍
和也、达也和小南，从出生起就在一起。
和也、达也和小南，无论什么时候都在一起，从没想到过会有这么一天，无论是谁，都不曾想到过会有这么一天……和也死了。从那个炎热的夏天开始，达也和小南共同度过了很多个季节，现在回想起来，无论是达也还是小南，在他们心中最重要的部分，还仍然停留在那个夏天。
就好象做梦一样，和也的去世已经五年了。小南和达也，现在都是大学生了，还记得他们养的那只狗"小胖"吗？在《touch》的后段，它已经拥有一双儿女"小吉"和"小波"，现在，小吉和小波都已经和小胖一样大了，而且又多添了"小嘉"和"小兰"^^。本来要和小南考同一所大学的达也，却在考试的前一天，跳进河里救小狗而感冒（日本的高考是在冬天的哦），结果……不过，更让人惋惜的是，明明是很有天赋而且心里也仍然喜欢着，达也却固执地放弃了棒球，因为在他的心里，那个结仍然没有解开，甲子园是和也的甲子园，棒球是和也的棒球，自己只是个代打……
既然是纪念版，自然是要安慰《touch》迷的怀旧之情的，所以原来《touch》中大部分主要人物都有机会出场。文子（还记得吗？把小南拉进体操队的那个）已经是七个月大的婴儿的母亲，孝太郎则在自家的酒铺里干活，准备继承家业，西村勇加入了职棒，虽然有短暂的风光，但最后还是因为旧伤复发而失败，最可乐的是原田，当初居然真的中了奖，现在也从国外流浪回来了……唯一新出现的人物是一个叫水野佳代子的女孩。
在一个很偶尔的机会，达也发现一直以来在想方设法接近自己，自称是财阀水野家继承人的同学，水野香织，其实是一个在东京打工的孤儿，就连大学生的身份也是伪造出来的……但，知道了真相的达也，反而不能弃佳代子于不顾似的。忙于体操队的训练，又不在同一个大学，小南对达也与佳代子的关系渐渐产生了怀疑，而这个时候，始终在一边安慰着小南，是新田明男……
当然啦，作为纪念版，绝对不可能更改原作结尾各人的关系，尤其是，在《touch》结局时，达也对小南那样动人的告白之后。所以，新田最后也还只是小南的拥护者中的一个，而佳代子，仿佛就是这个夏天的一个梦似的，随着夏天的离去而消失……重要的是，小南也好，达也也好，终于都作出了自己对未来的选择。
"小南，我会继续打棒球。我还不知道要花多少年。"
"没有问题。"
"但你可能已经变成老太婆。"
"没有问题。"
"真的吗？真的没有问题？"
"没问题，我已决定自己所走的路。"
"小南……"
"我浅仓南永远都爱上杉达也，无论生老病死，甘苦与共。"
完全是与原作对应的结局，虽然第一次用是清鲜，第二次用是俗套，但是，不可否认，对于想要重温和也、达也和小南的梦的人来说，真的是个很好的结局^^
Touch TV Special - Cross Road 风之速
上杉达也为了找寻真正属于自己的棒球，决定放下所有在日本的一切，加入美国职棒小联盟的翡翠队。而此时的浅仓南自从放弃了体操运动后，也开始从事摄影助理的工作，这一对恋人强忍着相思之苦分隔两地，相约在彼此找到真正的自我后再见面。 翡翠队是一支老吃败仗的烂球队，但由于达也优异的投手表现，使得整个球队激起了奋斗的意志，连连在巡回赛中赢得胜利，逐渐朝着联盟冠军的目标前进。此时，球队老板的孙女艾丽斯已不知不觉中喜欢上了达也，在得知达也有女朋友的事后不由伤心欲绝，而达也则因为队友的讥讽与排挤变得意志消沈，准备放弃自己的理想返回日本……
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&&&& 是这样的，最近几年的项目，总是遇到客户询问原厂的存储工程师，在存储RAID规划方面一些信息(RAID 1,10,5,6....)：&使用几个RAID?使用的RAID级别？为什么使用这个级别的RAID？这个级别有什么好处？等等&，存储工程师可能是已经厌倦了这些重复的问题，也可能是入行不久，总是简单的概述下：&RAID 5吧，容量损失小，速度也慢不了哪去&。以至于我近几年项目，所需求的资源-LUN都是一个磁盘柜，一个RAID5。
坦白的说，在以往的项目中，这些并非是我的职责，所以我会保留自己的意见，但是总是遇到这样的事，不免心里会想：当面对客户这些稚嫩的声音时，可以用5句话答复，可以用50句，当然也可以花费整个上午。但作为客户而言，有足够的权利了解产品的信息，即使在更深入的技术细节因经验不足无法领会，但也是有权知道的。并且叙述这部分技术细节并非复杂，对吗？
如果我们把它当作讨好客户的一种方式，缓解下销售同事的压力，再或者让其它RAID 级别(1,10)有点活下去的信心，何乐而不为？^_^
而我们仅仅需要建立一些逻辑，在解释的内容上！
(*这篇内容虽然标识为原创，但并非鄙人分析结果，而是来自总部Technical Support一些建议，我只是在符合国人的阅读习惯下，把它翻译过来，加一部分自己的经验，希望能够用更好的逻辑叙述给客户，或多一些实践经验！！！)
如下是每个RAID级别的优劣所在，一些关键的数据，我们甚至可以放在方案中，提高解决方案的整体权威性。
磁盘的类型与性能
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这些建议，帮助我们如何根据预算和性能需求，购买何种特征的磁盘。不过这些完全是理论值，实际结果可能会有差别，因为厂商往往会隐去磁头的定位时间，随机访问响应，磁盘使用到70%后性能衰减等等。
条带大小与性能
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如果有一个选择的机会，同样是需求2TB的容量，那选择3颗750GB盘和选择15颗146GB盘会有多大区别？后者当然会多占用一些磁盘仓位和预算，但是却提高了15倍的性能(IOPs)。
关于RAID的设置
其实在技术上，RAID不同的级别，不仅仅是容量损耗多与少，性能，还有一部分是经常被忽略的-RAID重建工作，如果更长的重建周期，意味着更严重的隐患，想想我们以往的环境，有多少情况允许用户同一台存储在1小时内同时坏2颗磁盘？
使用不同特征的磁盘和RAID级别，映射给不同的类型的业务，这是最佳的做法，如下图的建议(RAID级别稍后讨论)：
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一，合理利用RAID组和RAID级别？这次议题的核心内容如下(在大，中型的IT环境中):
1.》15颗磁盘制定一个RAID组,输出一个LUN:
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优：IO分散多个磁盘，性能高；最小化的资源开销(取决于RAID级别)。
劣：如果一个RAID失效整个RAID组将失效；RAID重建过程漫长，性能因此下降；IO通过一个LUN主轴写入磁盘，数据并发可能导致瓶颈。
2.》15颗磁盘制定一个RAID组，输出3个LUN:
650) this.width=650;" width="306" height="161" border="0" src="/uploads/allimg/44363F-4.png" alt="" />
优：最小的资源开销(取决于RAID级别)；
劣：一个RAID失效，整个RAID组将重建；RAID组重建需要漫长周期，性能也会因此下降；
&性能较差，较多的缺点，不建议使用这种配置&
3.》15颗磁盘在三个RAID组，对应每个RAID组输出1个LUN:
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优：有3个IO队列到存储；分布式读/写和提高性能；一个RAID失效，只会影响一个LUN；RAID重建工作快速恢复。
劣：更大的存储开销(取决于RAID级别)。
&优点多于缺点。良好的平衡性能/可用性和成本。推荐配置。&
4.》不制定RAID级别，所有的磁盘独立输出(JBoD)
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优：没有容量损失；多个IO扩展到磁盘；分布式读写磁盘；
劣：没有安全机制保护；
二，合理利用RAID组和RAID级别？
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优：充分利用资源；最高的写入性能；最高的读取性能；
劣：潜在的高风险；从一个LUN的IO写入队列，有可能在数据高并发时阻塞；单磁盘故障导致整个LUN损坏；RAID重建需要漫长的周期。
&劣多于优，请尽量避免这种设置&
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优：高安全级别；高-顺序读/写性能；高-随机读/写性能；所有LUN能够均衡负载；RAID故障不会显著的影响性能；RAID重建能够快速恢复。
劣：50%容量损耗。
&大量的IO可以通过多个LUN主轴进行读写，并且得到快速的RAID重建工作，减少的故障隐患。对于高并发随机数据IO读写有着明显的优势&
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优：高安全级别；高-顺序读/写性能；高-随机读/写性能；
劣：50%容量损耗；较少的IO队列，比较RAID1而言。
&RAID 10没有显著的优势，对于特殊的业务模式(如大量的顺序读写)会受益于底层条带化的设置，多种情况比较，多个RAID 1集合优势多于RAID 10在访问上(比如更多的IO队列)&
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优：温和的容量损失；高-顺序读/写性能；高-随机读性能；
劣：低-随机写性能；中等安全级别；RAID重建影响性能。
&RAID 5设置可以提高-顺序读/写和随机读取。由于工作机制，需要重新计算和更新校验信息,高并发的随机写入可能遭受性能影响。磁盘故障导致RAID重建，性能会显著降低。RAID
5设置适合业务主要顺序IO读/写或高度随机读取。类似文件服务器,均衡负载数据库等等。建议创建多个RAID 5子集&
希望这些内容在实践中作为一些依据，无论与客户沟通，还是操作部署。
而相关的建议，仅仅作为参考！！！
The End...............
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愚公说金：现货市场惨遭打压&周内刷新低后市看那般
20:34:05来源：金投专家
摘要：&span&&/span&&p&&span&style=&font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18&&&strong&&span&愚公说金：现货市场惨遭打压&/span&&span&&周内刷新低后市看那般&/s
愚公说金：现货市场惨遭打压 周内刷新低后市看那般隔夜宁贵银受空头打压，一度跌破隔年12月份形成的平台3050一线，最低刷低至3013一线，日内开盘后银价小幅回踩后，接力支撑位反抽突破一线压力，并在此形成震荡，从成交量来看，市场日内多头仓量达到上个交易日空头仓量的半数，日线附图指标RSI及KDJ拐头上钩，在严重超卖后低位蓄能，但日线突破依旧需关注均线指标及MACD的运行势能。从四小时线来看，银价反弹，收取几根小阳柱，5日均线及10日均线拐头初步朝上的迹象，但受布林中轨及30日均线的压制，四小时线在光头光脚阳柱后，收取一根长上影小阳；MACD、RSI、KDJ均初步形成金叉，若K线能继续形成长上影K线，削弱附图指标的所蓄力的势能，那么空单在此布局成功率更近一步。从一小时线指标来看，银价在突破布林中轨压制后，于布林上轨及120日均线形成大压力，RSI及KDJ高位拐头朝下死叉趋成；重点看能否在3080一线继续杀跌一波。现货白银、宁贵银操作建议：短线分批沽空，止损30个点，目标00.中线多单在埋伏宁贵油方面：隔夜油价跌破一线支撑后形成反抽，日内维持日线布林下轨在的窄幅区间震荡整理，日线指标形态维持前期走势，整体不改空头局面；四小时线指标及一小时线指标处于弱势蓄能阶段，重点看小级别指标能否拉动大周期指标的运行。宁贵油操作建议：油价回调附近沽空，止损30个点，目标50.回踩做多，止损30个点，目标.
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真实姓名：张德威
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&&一起来看流星雨&&叶烁是谁演的 叶烁扮演者魏晨个人资料图片
11:56:00&&&编辑：&&&来源：网络&&&
因参加2007年的快乐男声获季军出道的歌手
，阳光爽朗帅气的形象备受粉丝们的喜欢，而在偶像剧《一起来看流星雨》中的出色表演，更是备受关注，以下给大家分享一下一起来看流星雨叶烁是谁演的 叶烁扮演者魏晨个人资料图片。在备受90后观众喜欢的偶像剧《一起来看流星雨》中饰演叶烁的是演员魏晨，魏晨1986年出生于甘肃，2007年因参加快乐男声获得季军出道。魏晨在2008年的时候发行自己的首张专辑《乐天派》，并且举办了个人首场演唱会，在2009年出演电视剧《一起来看流星雨》。在偶像剧《一起来看流星雨》中饰演叶烁，魏晨踏入演艺圈中，之后人气更是高涨，接连发行自己的三四张个人专辑。
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国家信息产业部备案：陕ICP备号 qq客服:转载请注明：&TheViper&/TheViper&这篇说下mysql查询语句优化是否请求了不需要的数据典型案例：查询不需要的记录，多表关联时返回全部列，总是取出全部列，重复查询相同的数据。是否在扫描额外的记录最简单的衡量查询开销的指标。响应数据扫描的行数返回的行数&访问类型在评估查询开销时，需要考虑下从表中找到某一行数据的成本，mysql有好多种方式可以查找并返回一行结果。有些访问方式可能需要扫描很多行才能返回一行结果，也有些方式可能无须扫描就能返回结果。在EXPLAIN语句中type列反应了访问类型。访问类型有很多种，从全表扫描到索引扫描，范围扫描，唯一索引查询，常数引用等。这里列的这些，速度是从慢到快，扫描的行数也是从小到大。因此，要尽力避免让每一条sql做全表扫描。如果查询没办法找到合适的访问类型，那么解决的最好方式通常就是增加一个合适的索引，这个上一篇里说到过。索引让mysql以最高效，扫描行数最少的方式找到需要的记录。&一般mysql有三种方式应用where条件。从好到坏依次为在索引中使用where条件过滤不匹配的记录，这是在存储引擎层中完成。使用索引覆盖扫描（在extra列中出现using index）来返回记录，直接从索引中过滤不需要的记录并返回命中的结果。这是在mysql服务层完成的，但不用再回表查询记录。从表中返回数据，然后过滤不满足条件的记录（在extra列中出现where）,这是在mysql服务层完成的,mysql需要先从数据表中读取记录然后过滤。&如果发现查询中扫描大量的数据却只返回少量的行。可以尝试下面方法优化。使用索引覆盖扫描，把所有需要用到的列都放到索引中，这样存储引擎不用回表获取对应行就可以返回结果了。改变表的结构，例如使用单独的汇总表重写这个复杂的查询，让mysql优化器以更优化的方式执行这个查询&重构查询方式一个复杂查询还是多个简单查询？在传统实现中，总是强调数据库层完成尽可能多的工作，这样做的逻辑在于以前总是认为网络通信，查询解析，优化是一件代价很高的事。但是这样的想法对于mysql并不适用，mysql从设计上让连接和断开连接都很轻量，在返回一个小的查询结果方面很高效。另外，现在的网络速度比以前快的多，无论是宽带还是延迟。在某些版本的mysql上，即便在一个通用的服务器上，也能运行每秒超过10万的查询。即使是一个千兆网卡也能轻松满足每秒超过2000次的查询。&切分查询即所谓的分而治之，将大查询切分成小查询，每个查询功能完全一样，每次只返回一小部分结果。删除旧的数据就是个很好的例子，定期的清理大量数据时，如果用一个大语句一次性完成的话，则可能一次锁住很多数据，占满整个事务日志，耗尽系统资源，阻塞很多小的但很重要的查询。&因此可以&&&分解关联查询简单说，就是对每个表进行一次单表查询，然后将结果在应用程序中进行关联。例如可以将其分解成下面查询来替代乍一看，这样做没有好处。事实上，有下面这些优势让缓存效率更高。许多应用程序可以方便的缓存单表查询对应的结果对象。将查询分解后，执行单个查询可以减少锁的竞争。在应用层做关联，可以更容易对数据库进行拆分，更容易做到高性能，可扩展。查询本身效率也会有所提升。在这个例子中，使用in代替关联查询，可以让mysql按照id顺序进行查询，这可能比随机的关联更高效。可以减少冗余记录的查询。做关联查询时，可能需要重复访问一部分数据。从这点看，这样的重构还可能减少网络和内存的消耗。实现了哈希关联，而不是使用mysql的嵌套循环关联。某些场景，哈希关联的效率要高很多。&mysql如何执行关联查询mysql中&关联&一词所包含的意义比一般理解上要更广泛。总的来说，mysql认为任何一个查询都是一次&关联&，并不仅仅是一个查询需要到两个表匹配才叫关联。所以，在mysql中，每个查询，每个片段（包括子查询，甚至基于单表的select）都可能是关联。下面看下mysql如何执行关联查询。先看union查询。mysql先将一系列的单个查询结果放到一个临时表中，然后再重新读取临时表数据完成union查询。在mysql概念中，每个查询都是一次关联，所以读取结果临时表也是一次关联。mysql对任何关联都执行嵌套循环关联策略，即mysql先在一个表中循环取出单条数据，然后再嵌套循环到下一个表中寻找匹配的行，依次下去，直到所有表中匹配的行为止。然后根据各个表匹配的行，返回查询中所需要的各个列。&可以看到查询是从actor表开始的,这是mysql关联查询优化器自动做的选择。现在用STRAIGHT_JOIN关键字，不让mysql自动优化关联。&这次的关联顺序倒转过来，可以看到，倒转后第一个关联表只需要扫描很少的行数。而且第二个，第三个关联表都是根据索引查询，速度都很快。最后，确保任何的group by,order by中的表达式只涉及到一个表中的列，这样mysql才有可能使用索引优化这个过程。排序优化无论如何排序都是一个成本很高的操作。所以从性能角度考虑，应尽可能避免排序或避免对大量数据进行排序。&上一篇说到了如何通过索引排序。当不能使用索引生成排序结果时，mysql需要自己进行排序，如果数据量小，就在内存中进行，数据量大，则需要使用磁盘。mysql统一将这一过程称为文件排序（filesort）。&在关联查询时如果需要排序，mysql会分两种情况处理文件排序。1.如果order by子句中的所有列都来自关联的第一个表，mysql在关联处理第一个表时就进行文件排序。如果是这样，在EXPLAIN结果中的Extra字段会有Using filesort.2.除此之外的所有情况，mysql都会先将关联的结果存放到一个临时表中，然后在所有的关联结束后再进行文件排序。如果是这样，在EXPLAIN结果中的Extra字段会有UUsing filesort.如果查询中有LIMIT的话，LIMIT也会在排序之后应用。所以即使需要返回较少的行数，临时表和需要排序的数据量仍然会非常大。&mysql5.6在这里做了很多重要的改进。当只需要返回部分排序结果的时候，例如，使用LIMIT子句，mysql不再所有结果排序，而是根据实际情况，选择抛弃不满足条件的结果，然后再排序。&关联子查询mysql的子查询实现非常糟糕，最糟糕的一类查询是where条件中包含in的子查询语句。mysql对in()列表中的选项有专门的优化策略，一般会认为，mysql会先执行子查询。但是，很不幸，mysql会先将相关的外层表押到子查询中。例如mysql会将查询改成这样&可以看到，mysql会先对film进行全表扫描，然后根据返回的film_id逐个执行子查询。如果外层表是个非常大的表，那这个查询的性能会非常糟糕。当然很容易重写这个查询，直接用关联就可以了。&另一个优化方法是使用函数GROUP_CONCAT()在IN()中构造一个由逗号分隔的列表。另外，通常建议用EXISTS()等效的改写IN()子查询。&如何用好关联子查询并不是所有的关联子查询性能都会很差。写好之后，先测试，然后做出自己的判断。有时候，子查询也会快些，例如当返回结果中只有一个表的某些列时，假设要返回所有包含同一个演员参演的电影，因为一个电影会有很多演员参演，所以可能会返回些重复记录。使用DISTINCT和GROUP BY移除重复的记录如果用EXISTS的话，就不需要使用DISTINCT和GROUP BY，也不会产生重复的结果集。我们知道一旦使用DISTINCT和GROUP BY，那么在执行过程中，通常会参数临时中间表。测试，看哪种写法快点&可以看到在这个案例中，子查询速度要快些。&最值优化对于MIN(),MAX()，mysql的优化做的并不好，例如mysql不能够进行主键扫描，只有全表扫描了。这时可以用LIMIT重写查询。&这样可以让mysql扫描尽可能少的表&优化group by和distinct它们都可以使用索引优化，这也是最有效的办法。当无法使用索引时，group by使用两种策略完成：使用临时表或文件排序来做分组。&对关联查询分组，通常用查找表的标识符分组的效率比其他列更高。例如下面的效率更高&这个查询利用了演员姓名和id直接相关的特点，所以改写后的结果不受影响。&如果不相关的话，可以用MIN(),MAX().绕过这种限制。但一定要清楚，select后面出现的非分组列一定是直接依赖分组列的，并且在每个组内的值是唯一的。&实在较真的话，写成这样不过这样成本有点高。因为子查询需要创建和填充临时表，而创建的临时表是没有任何索引的。&优化LIMIT分页最简单的办法是尽可能使用索引覆盖扫描，而不是查询所有的列。然后根据需要做一次关联操作，再返回所需的列。例如如果这个表非常大，最好改写成这样&这里的&延迟关联&将大大提升效率，让mysql扫描尽可能少的页面，获取需要访问的记录后再根据关联列回原表查询需要的所有列。这个也可以用来优化关联查询里面的limit.&有时候也可以将limit查询转换为已知位置的查询，让mysql通过范围扫描获得结果。例如在一个位置列上有索引，并且预先计算出了边界值。另外，limit和offset的问题，会导致mysql扫描了大量不需要的行然后在抛弃掉，比如select .... limit 1000,20.这时可以有变通方法，例如图书馆按照租借记录翻页，获取第一页。因为rental_id是递增的，而查看记录的时候都是从离当前时间最近的地方开始的。后面的页就可以用类似于下面的查询实现&
无相关信息}