「数据分析」Sqlserver中的窗口函数的精彩应用之数据差距与数据岛（含答案）

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「数据分析」Sqlserver中的窗口函数的精彩应用之数据差距与数据岛（含答案）

上一篇介绍过数据差距与数据岛的背景,这里不再赘述,请翻阅上一文.此篇在Sqlserver上给大家演示1000万条记录的计算性能. 测试电脑软硬件说明一般般的笔记本电脑,2017年7月,价格:4500+. 数据构造 1000万行数据,由10万个用户+每用户100条记录组成,同样使用书中所提及的构造序列的表值函数轻松构造完成. 使用循环和随机函数,实现删除10万条数据,因测试时先建了索引再删除数据,慢得一塌糊涂,最终中途中止了,没有实际删除这么多数据. 关系型数据库,性能优化的核心是适当的索引,此…

「数据分析」Sqlserver中的窗口函数的精彩应用-问题篇

最近看到PowerBI圈子在讨论最大连续区间段的问题,即某人最大的全勤时间,某人的最长的连续打卡时间等问题的计算,佐罗老师给出了10万倍性能的答案.这个问题也引发了笔者一些兴趣,隐约记得以前看过Sqlserver的窗口函数的应用场景中有这方面的知识,这周末也花了一天时间重新温故了一翻,非常有味道,在此打算和大家一同分享一下.时间有限,首篇只能抛出问题,下一篇再贴出答案. 在此强烈推荐一下此书,老外Sqlserver的MVP写的,非常精彩.正因为看过这相关的书籍,才不断地向身边人推荐,做数据分析的…

「翻译」Unity中的AssetBundle详解（二）

为AssetBundles准备资源使用AssetBundles时,您可以随意将任何Asset分配给所需的任何Bundle.但是,在设置Bundles时,需要考虑一些策略.这些分组策略可以使用到任何你认为适合的特定项目中.你可以随心所欲地混合和匹配这些策略. 逻辑实体分组逻辑实体分组是根据其所代表的项目的功能部分将资产分配给AssetBundles的.这包括诸如用户界面.人物.环境以及在整个应用程序的整个生命周期中频繁出现的其他部分. 例子把用户界面的所有纹理和布局数据打包到一起把人物角色…

「翻译」Unity中的AssetBundle详解（一）

AssetBundles AssetBundle是一个存档文件,其中包含平台在运行时加载的特定资产(模型,纹理,预制,音频剪辑,甚至整个场景).AssetBundles可以表示彼此之间的依赖关系;例如AssetBundle A中的一个材质可以引用AssetBundle B中的一个纹理.为了通过网络进行有效的传递,可以根据用例要求,选择内置算法(LZMA和LZ4)来对AssetBundles进行压缩. AssetBundles可用于可下载内容(DLC),减少初始安装大小,加载为最终用户平台优化的资…

「JSOI2013」游戏中的学问

「JSOI2013」游戏中的学问传送门考虑 \(\text{DP}\) 设 \(dp_{i, j}\) 表示将前 \(i\) 个人分成 \(j\) 个集合,并且第 \(i\) 个人在第 \(j\) 个集合的方案数. 转移就是: \[ dp_{i, j} = dp_{i - 1, j} \times (i - 1) + dp_{i - 3, j - 1} \times {i - 1 \choose 2} \times 2 \] 其中前面那一项就是加入一个人,感觉有点像第一类斯特林数递推式中的一…

「Kafka」Kafka中offset偏移量提交

在消费Kafka中分区的数据时,我们需要跟踪哪些消息是读取过的.哪些是没有读取过的.这是读取消息不丢失的关键所在. Kafka是通过offset顺序读取事件的.如果一个消费者退出,再重启的时候,它知道从哪儿继续读取消息进行处理.所以,消费者需要「提交」属于它们自己的偏移量.如果消费者已经提交了偏移量,但消息没有得到有效处理,此时就会造成消费者消息丢失.所以,我们应该重视偏移量提交的时间点以及提交的方式. Kafka消费者的可靠性配置 1.group.id 如果两个消费者有相同的 group.id…