下面是创建一个表,并在上面建立一些index的SQL.我们会新建一个用户,然后再那个schema下运行下面的SQL. create table indtest (f1_num number(10)  not  null,f2_char varchar2(20)  not  null,f3_numnull number(10) null,f4_num  number(10),f5_char  varchar2(20));alter table indtest  add constraint PK_…

在mysql里边modifytime是一个神奇的column name,试一下. 请执行sql语句 CREATE TABLE `test_time` ( `modifytime` timestamp NOT NULL , `lastlivetime` timestamp NOT NULL ) 然后查看你刚才创建的表test_time的数据库执行语句. show create table test_time; 在查询出来的Create Table列里边你会看到mysql是如何创建表test_tim…

查看某一个点是否在某个多边形内  使用ST_Contains函数 --LINESTRING ( 121.312350 30.971457 , 121.156783 31.092221 , 121.353250 31.278195 , 121.509125 31.157431 , 121.312350 30.971457 )  是把连续的点围成一个多边形 --st_point(a,b) 表示为一个点 --查看某一个点是否在某个多边形内 返回t表示在范围内SELECT  ST_Contains( S…

使用performance monitor 查看 每一个cpu core的cpu time: 打开performance monitor,添加 counter 如下 运行一段cpu bound 的代码: cpu time瞬间彪到100% 结束代码运行.…

如果想查看某一个分支的提交信息:git log 或者是查看分支名:git log $分支名/tag名/远程分支名 查看提交的详情: git log -p…

工作中我们有时候想要查看某一个文件的历史提交版本,] 还想看都修改过那些内容,那么这两个简单的命令就会帮到你了, 话不多说,comeBaby...... 1,首先查看一个文件的历史提交信息 git log 文件名  2.查看某个版本文件修改情况 git show 版本号  文件名…

Parquet是Twitter贡献给开源社区的一个列数据存储格式,采用和Dremel相同的文件存储算法,支持树形结构存储和基于列的访问.Cloudera Impala也将使用Parquet作为底层的存储格式.在很多大数据的应用场景下面,比如电信行业,具有一定规则的数据,字段很多,但是每次查询仅仅针对其中少数的几个字段,这个时候列式存储是极佳的选择.优势: 使用列式存储,一列的值都是同质的,从而带来了更高的压缩比:对于在hadoop集群上的大数据量来说,使用parquet可以节省大量空间:可以提高…

前面大概学习了adb基础,但是adb的存在,在测试人员中究竟有什么必要,以及看log时,那么多的log,让我们看个屁啊,所以这一次,我决定一定要把adb这件事情搞清楚.   1.先来看最感兴趣的adb日志 首先来了解一共概念,安卓的日志有那些: Android 系统的日志分为两部分,底层的 Linux 内核日志输出到 /proc/kmsg,Android 的日志输出到 /dev/log.一般我们说的adb logcat看的都是android的日志   使用adb shell dmesg 可以能看…

我们知道SqlServer的查询优化器会将所执行的Sql语句的执行计划作缓存,如果后续查询可以复用缓存中的执行计划,那么SqlServer就会为后续查询复用执行计划而不是重新生成一个新的执行计划,因为复用执行计划的性能比生成执行计划的性能要高很多,所以SqlServer的这一特性可以大大提高Sql语句的执行效率.特别是对于存储过程,因为存储过程的执行计划是在存储过程第一次执行的时候生成的,存储过程的执行计划生成后就会被缓存到SqlServer的执行计划列表中,如果以后存储过程再被执行,那么存储过…

1)仅换掉index名称 df.index = list 2)调整index时,后面的项目也要跟着调整: df.reindex(list) 注意如果list中出现了df中没有的index,后面的项目会变成nan 举例: df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9]},columns=['a','b','c'],index=['11','22','33']) print(df): a  b  c 11  1  4  7 22  2  5 …