分面设置在ggplot2应该也是要经常用到的一项画图内容,在数据对比以及分类显示上有着极为重要的作用, 下面是两个经常要用到的分面函数. facet_wrap(facets, nrow = NULL, ncol = NULL, scales = "fixed", shrink = TRUE, as.table = TRUE, drop = TRUE) facet_grid(facets, margins = FALSE, scales = "fixed", spac

ggplot2绘图系统--图形分面 ggplot2的分面faceting,主要有三个函数: facet_grid facet_wrap facet_null (不分面) 1. facet_grid函数 facet_grid函数及参数: facet_grid(facets, #x~y, x+y~z margins = F, #仅展示组合数据 scales = 'fixed', #是否通用坐标轴,free_x/free_y/free space = 'fixed', #是否保持相同面积 shrink

支持MySql的数据库自动分表工具DBShardTools发布 前段时间参与了公司的一个项目,这个项目的特点是数据量.访问量都比较大,考虑使用数据库水平分表策略,Google了大半天,竟然没有找到分表工具.于是自己写了个数据库水平分表工具,支持MS Sql Server和 MySQL,对MYSQL支持比较好. 下面介绍下分表工具的使用方法. 首先是设置数据库连接界面 输入连接名称(也可以点击右边的选择框,从之前保存的连接中选择),选择数据库类型(目前支持Mysql和Sql Server),输入i

一.UINavigationBar的结构 导航栏几乎是每个页面都会碰到的问题,一般两种处理方式:1.隐藏掉不显示 2.自定义 1. 添加导航栏 TestViewController * mainVC = [[TestViewController alloc] init]; UINavigationController * nav = [[UINavigationController alloc] initWithRootViewController:mainVC]; self.window.ro

ggplot2 作图 ggplot2是著名的R语言作图工具包,gg为Grammar of Graphics的缩写,体现了结构化作图的思想.ggplot2根据图层来作图是非常优秀的思想,官方文档在这里 1.数据(data) ggplot2要求数据集格式是data.frame,指定数据集之后就可以直接查找需要的列 例 library(ggplot2) # 选择mtcars数据集 ggplot(data = mtcars, mapping = aes(mpg, wt, color = cyl)) +

剧情回顾 前面,我们一共学习了读写分离,垂直拆分,垂直拆分+读写分离.对应的文章分别如下: Sharding-JDBC:查询量大如何优化? Sharding-JDBC:垂直拆分怎么做? 通过上面的优化,已经能满足大部分的需求了.只有一种情况需要我们再次进行优化,那就是单表的数量急剧上升,超过了1千万以上,这个时候就要对表进行水平拆分了. 表的水平拆分是什么? 就是将一个表拆分成N个表,就像一块大石头,搬不动,然后切割成10块,这样就能搬的动了.原理是一样的. 除了能够分担数量的压力,同时也能分散

MapReduce自带的分区器是HashPartitioner 原理:先对map输出的key求hash值,再模上reduce task个数,根据结果,决定此输出kv对,被匹配的reduce任务取走. 自定义分分区需要继承Partitioner,复写getpariton()方法 自定义分区类: 注意:map的输出是<K,V>键值对 其中int partitionIndex = dict.get(text.toString()),partitionIndex是获取K的值 附:被计算的的文本 Dea

一.前言 感觉很久没写文章了,最近也比较忙,写的相对比较少,抽空分享基于Dapper 的分库分表开源框架core-data的强大功能,更好的提高开发过程中的效率: 在数据库的数据日积月累的积累下,业务数据库中的单表数据想必也越来越大,大到百万.千万.甚至上亿级别的数据,这个时候就很有必要进行数据库读写分离.以及单表分多表进行存储,提高性能,但是呢很多人不知道怎么去分库分表,也没有现成的分库分表的成熟框架,故不知道怎么下手,又怕影响到业务:现在我给大家推荐core-data的分库分表开源框架.框架

参考资料:猿天地   https://mp.weixin.qq.com/s/901rNhc4WhLCQ023zujRVQ 作者:尹吉欢 当单表的数量急剧上升,超过了1千万以上,这个时候就要对表进行水平拆分. 表的水平拆分是什么? 就是将一个表拆分成N个表,就像一块大石头,搬不动,然后切割成10块,这样就能搬的动了.原理是一样的. 除了能够分担数量的压力,同时也能分散读写请求的压力,当然这个得看你的分片算法了,合理的算法才能够让数据分配均匀并提升性能. 今天我们主要讲单库中进行表的拆分,也就是不分

ShardingCore ShardingCore 是一个支持efcore 2.x 3.x 5.x的一个对于数据库分表的一个简易扩展, 目前该库暂未支持分库(未来会支持),仅支持分表,该项目的理念是让你可以已最少的代码量来实现自动分表的实现,经过多个开源项目的摸索参考目前正式开源本项目 项目地址 github 喜欢的朋友可以点下star Thanks♪(･ω･)ﾉ 依赖 Release EF Core .NET Standard .NET (Core) Sql Server Pomelo.Ent

ShardingCore 如何呈现"完美"分表 这篇文章是我针对efcore的分表的简单介绍,如果您有以下需求那么可以自己选择是否使用本框架,本框架将一直持续更新下去,并且免费开源为.net生态做贡献,如果您觉得不错那么请帮忙点个star谢谢,框架地址[`sharding-core`](https://github.com/xuejmnet/sharding-core) 您的支持是对我最大的动力. 如果您对分表有以下痛点那么不妨试试我这边开源的框架sharding-core ,是否需要

分表情况下的分页如何优化 首先还是要给自己的开原框架打个广告 sharding-core 针对efcore 2+版本的分表组件,首先我们来快速回顾下目前市面上分表下针对分页常见的集中解决方案 分表解决方案 解决方案 skip<=100 skip<10000 skip>10000 优点 缺点 内存分表 速度快O(n),n=skip*分表数 速度快O(n),n=skip*分表数,内存暴涨 O(n),n=skip*分表数,内存爆炸,速度越来越慢 实现简单,支持分库 skip过大内存暴涨 uni

一.疑问&目的 1.1 分表使用场景 (1)可扩展架构设计,比如一个ERP用5年不卡,到了10就卡了因为数据太多了,这个时候很多人都是备份然后清空数据,这个工作大并且麻烦,以前的数据很难在使用 (2) 数据量太多 ,例如每天都有 几十上百万的数据进入库,如果不分表后面查询将会非常缓慢 (3)   性能瓶颈 ,比如我插入超过1个亿很多索引会莫名失效,性能缓存,具体原因很难排查,有分表功能,我就能知道插入哪个表,这样我只对一个分表进行插入性能是成倍增长 1.2  我的目的 说到ORM很多会想到EF

一.序言 在实际业务中,单表数据增长较快,很容易达到数据瓶颈,比如单表百万级别数据量.当数据量继续增长时,数据的查询性能即使有索引的帮助下也不尽如意,这时可以引入数据分库分表技术. 本文将基于SpringBoot+MybatisPlus+Sharding-JDBC+Mysql实现企业级分库分表. 1.组件及版本选择 SpringBoot 2.6.x MybatisPlus 3.5.0 Sharding-JDBC 4.1.1 Mysql 5.7.35 2.预期目标 使用上述组件实现分库分表,简化起

R语言中文社区历史文章整理(类型篇)   R包: R语言交互式绘制杭州市地图:leafletCN包简介 clickpaste包介绍 igraph包快速上手 jiebaR,从入门到喜欢 Catterplots包,让你绘制不一样的图 今天再来谈谈REmap包 ggplot2你需要知道的都在这... R访问数据库管理系统(通过RODBC包和RMySQL包两种方式) NLP——自然语言处理(三)text2vec包 Rattle:数据挖掘的界面化操作 借助caret包实现特征选择的工作 R语言的高质量图形

相信很多人都看到过上面这种方块图,有点像"华夫饼图"的升级版,也有点像"热图"的离散版.我在一些临床多组学的文章里面看到过好几次这种图,用它来展示病人的临床信息非常合适,我自己也用R包或者AI画过类似的图.今天给大家演示一下,如何用ggplot2里面的geom_tile函数画这种图. 先构造一个练习数据集,假设有15个病人,每个病人有年龄.性别.症状.是否有RNA-seq和WES测序等信息. library(ggplot2) library(tidyverse) l

分布函数家族: *func()r : 随机分布函数d : 概率密度函数p : 累积分布函数q : 分位数函数 func()表示具体的名称如下表: 例子 #r : 随机分布函数 #d : 概率密度函数 #p : 累积分布函数 #q : 分位数函数 #生成符合二项分布的数据 # 二项分布 # X~(N,P) str(rbinom) x<-rbinom(,,0.5) #做1次试验,假设正面概率为0.5,进行5次观察,每1次试验中正面出现的次数为别为 0 0 1 1 0 x<-rbinom(,,0.5

linux现在的版本已经升级到7.x的版本了,现在虽然企业还是使用6.x的版本,但是未来的趋势肯定是往7的方向发展的,很多的培训机构或者一些学校的课程也都更新的7的版本进行教学,下面的安装实例就是以7的版本进行的: 1.下载linux的iso镜像文件 下载地址是:http://pan.baidu.com/s/1bnD2fwz(red hat) https://www.centos.org/download(centos) 2.安装:我是安装在vmware12的虚拟平台上的,虚拟平台的安装和服务器

数据预处理是指因为算法或者分析需要,对经过数据质量检查后的数据进行转换.衍生.规约等操作的过程.整个数据预处理工作主要包括五个方面内容:简单函数变换.标准化.衍生虚拟变量.离散化.降维.本文将作展开介绍,并提供基于Python的代码实现. 1. 简单函数变换 简单函数变换是指对原始数据直接使用某些数学函数进行转换,主要用于将不具有正态分布的数据变换成具有正态分布,同时也可以用于对数据进行压缩,比如\(10^8和10^9\)更关注的是相对差距而不是绝对差距,可以通过取对数变换实现. 常用的函数包括

一致性hash 一致性hash是将数据按照特征值映射到一个首尾相接的hash环上,同时也将节点(按照IP地址或者机器名hash)映射到这个环上.对于数据,从数据在环上的位置开始,顺时针找到的第一个节点即为数据的存储节点.这里仍然以上述的数据为例,假设id的范围为［0, 1000］,N0, N1, N2在环上的位置分别是100, 400, 800,那么hash环示意图与数据的分布如下:   可以看到相比于上述的hash方式,一致性hash方式需要维护的元数据额外包含了节点在环上的位置,但这个数据量

前几天刚写完的一个东西,写的比较简单,没有使用其他插件,原生php+计划任务实现 极光推送的代码 /* $receiver="registration_id" : [ "4312kjklfds2", "8914afd2", "45fdsa31" ]; $receiver="tag" : [ "深圳", "广州", "北京" ] $receiver=