把两个单独的索引合并成一个组合索引,即把where条件字段的索引和group by的分组字段索引组合成一个. 如果分组的字段需要用函数处理,可以用索引函数 Generated Column(函数索引) mysql5.7版本,函数索引用虚拟列,virtual是查询时在内存中计算,而store是计算好后存放在磁盘中.一般作为索引,默认用virtual. 语法: <type> [ GENERATED ALWAYS ] AS ( <expression> ) [ VIRTUAL|STORE

IN为什么慢? 在应用程序中使用子查询后,SQL语句的查询性能变得非常糟糕.例如: SELECT driver_id FROM driver where driver_id in (SELECT driver_id FROM driver where _create_date > '2016-07-25 00:00:00'); 独立子查询返回了符合条件的driver_id,这个问题是解决了,但是所用的时间需要6秒,可以通过EXPLAIN查看SQL语句的执行计划: 可以看到上面的SQL语句变成了相

django 为使用一种新的方式,即关系对象映射(ORM) 一,创建表 1,基本结构 注意: 1,创建标的时候,如果我们不给表加自增列,生成表的时候会默认给我们生成一列为ID的自增列,当然我们也可以自定义. 2,如果我们给某一列设置了外键的时候,生成表的时候,该列的表名会自生成auter_id(即两个字段中间用_连接起来) 3,创建外键的时候 models.ForeignKey(UserType) ForeignKey 中参数代表的类必须在其上面,否则就必须写成字符串的形式 from djang

补充上一篇修改用非聚集索引: update Employee set age=age+1 from Employee with(index=nc_Employee_Age) where age<30 执行计划: 并发访问控制隔离级别: 1.读提交:默认行为,读取时请求S锁 set transaction isolation level read committed select * from Employee where age=34 2.   脏读:读取时不请求S锁,不会受到其他X锁限制 se

背景 随着大数据时代的到来,越来越多的数据流向了Hadoop生态圈,同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要,在Hadoop生态圈的快速发展过程中,涌现了一批开源的数据分析引擎,例如Hive.Spark SQL.Impala.Presto等,同时也产生了多个高性能的列式存储格式,例如RCFile.ORC.Parquet等,本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式,并对它们做了相应的对比测试. 列式存储 由于OLAP查

ORM 就是用面向对象的方式去操作数据库的创建表以及增删改查等操作 到目前为止,当我们的程序涉及到数据库相关操作时,我们一般都会这么搞: 创建数据库,设计表结构和字段 使用 MySQLdb 来连接数据库,并编写数据访问层代码 业务逻辑层去调用数据访问层执行数据库操作 import MySQLdb def GetList(sql): db = MySQLdb.connect(user=', host='localhost') cursor = db.cursor() cursor.execute(

基本上通过索引来解决 . 通常索引键在where , group by , order by 相关的列 一个表只能用一个索引(查询的时候)所以当要执行复杂查询时最好使用联合索引就是 index (a,b,c,d,....)where 需要注意的事,索引是左到右使用的 , 如果是 index(a,b,c) 那么可以1. where a = x and b = y and c = z 2. where a = x order by b,c 3 where a = x group by a,b,cgr

6.Restore and Recovery Task 非关键性文件丢失的恢复 临时文件丢失的恢复 临时表空间文件丢失的恢复: 查看数据库中的临时文件: SQL> select file#,STATUS,NAME from v$tempfile; 临时文件丢失后,一些操作,比如排序,有可能不能执行 排序:首先在pga中进行,如果pga中空间不够,就会将数据库临时放入临时文件 模拟损坏: SQL> alter system set pga_aggregate_target=10M; SQL>

Model 到目前为止,当我们的程序涉及到数据库相关操作时,我们一般都会这么搞: 创建数据库,设计表结构和字段 使用MySQLdb 来连接数据库,并编写数据访问层代码 业务逻辑层去调用数据访问层执行数据库操作 import MySQLdb def GetList(sql): db = MySQLdb.connect(user=', host='localhost') cursor = db.cursor() cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall()

目录 1  分组操作 1.1  按照列进行分组 1.2  按照字典进行分组 1.3  根据函数进行分组 1.4  按照list组合 1.5  按照索引级别进行分组 2  分组运算 2.1  agg 2.2  transform 2.3  apply 3  利用groupby技术多进程处理DataFrame 我们在这里要讲一个很常用的技术, 就是所谓的分组技术, 这个在数据库中是非常常用的, 要去求某些分组的统计量, 那么我们需要知道在pandas里面, 这些分组技术是怎么实现的. 分组操作 我们

作业一.多项式的加减运算 1.设计要点与自我分析 我设计的类图 老师建议类图 我设计了两个类来进行多项式的计算,类Polynomial进行多项式的存储和输入输出,第二个类进行多项式加减运算.而加减运算的类里面只有方法,而且都是静态方法,没有存储变量,感觉这个设计还是有些问题.之后我也参考了一下别人的代码. 多项式的存储: 我用的是一维数组来存储多项式,下标代表的是多项式的次数,数组存储的是多项式的系数,这种存储方法对于多项式加减法的操作很方便,但是浪费的空间大,因为很多系数是0:而且存储多项式加

一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消

一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消

正则表达式 概念: 正则匹配就是一个模糊的匹配 只要符合我的匹配规则 就会认为是正确的数据(精确的匹配) 1.[] #代表原子表把想要匹配的内容写入原子表中   匹配包含的任意一位字符 [a]     #匹配小写字母a   [ab] #匹配小写字母a或者b   [aAbB] #匹配字母a或b   [195]   #匹配任意一位数字   [a-z] #匹配任意一位小写字母   2.^ #在原子表外称之为以...作为开头   放在原子表内叫取反 相当于 \A ^[abc] #匹配以a/b/c字符作为

1 前言 众所周知在IOS中没有单选按钮这一控件,今天我们来学习一下简单的单选控件.类似与Web中的radio表单元素. 2 详述 本控件单纯的利用按钮控件和NSObject的respondsToSelector方法来判断某一个类中是否存在某方法. 代码概述: RadioButton.h(控件头文件): [plain] view plaincopy #import <UIKit/UIKit.h> @protocol RadioButtonDelegate <NSObject> -(

业务保障部有一个需求,须要用hive实时计算上一小时的数据.比方如今是12点,我须要计算11点的数据,并且必须在1小时之后执行出来.可是他们用hive实现的时候发现就单个map任务执行都超过了1小时,根本没法满足需求,后来打电话让我帮忙优化一下,下面是优化过程: 1.hql语句: CREATE TABLE weibo_mobile_nginx AS SELECT split(split(log, '`') [ 0 ], '\\|')[ 0 ] HOST, split(split(log, '`'

在很久之前已经开发过的一些自定义函数,未能有详细的讲解,接下来几波中着重对之前开发过的自定义函数进行详细讲解及示例说明,希望能够帮助到普通用户们能顺利使用,此篇介绍为正则表达式函数. 文章出处说明 原文在简书上发表,再同步到Excel催化剂微信公众号或其他平台上,文章后续有修改和更新将在简书上操作, 其他平台不作同步修改更新,因此建议阅读其他出处的文章时,尽可能跳转回简书平台上查看. 为何要使用正则表达式 正则表达式在字符串处理中,是一大利器,从复杂的杂乱的字符串内容中,提取出有用的符合要求的信

LogMiner Utility Release 8i - 11g (Doc ID 291686.1) APPLIES TO: Oracle Database Exadata Cloud Machine - Version N/A and laterOracle Cloud Infrastructure - Database Service - Version N/A and laterOracle Database Exadata Express Cloud Service - Version

1. 手工创建DataFrame a = [[1, 2, 2],[3,None,6],[3, 7, None],[5,None,7]] data = DataFrame(a) 2. Excel数据数据没有顶头的处理 import os import pandas as pd base_path = "D:\\practicespace\\Python\\datasets" file_name = "data.xlsx" path = os.path.join(bas

一.概述 理解为hadoop中的key-value存储,数据按列存储,基于HDFS和Zookeeper 1.应用 2.场景 适用场景: 存储格式:半结构化数据,结构化数据存储,Key-Value存储 数据版本:固定集合(多版本),定时删除(TTL) 更新:列族结构经常调整 写Pattern:高并发写入 不适用场景: 事务 复杂查询Operator:Join,Union,Group By 索引支持:不按照rowkey查询数据 读Pattern:高并发随机读 NoSQL线性扩展的功能,数据多了之后,

分组概念&贪婪与懒惰 1.分组 2.贪婪和懒惰 3.懒惰 4.处理选项 5.实例:百度搜索结果页面源码中获取当前页的10个标题 5.1页面源码分析规律 5.2正则表达式,匹配出10个标题 这是两个分组,分组只是一个括号标记一下,类似方法封装,并不会改变分组中exp的本身效果: 不起别名,默认group1,2,3...; 5.2.1 忽略第一个分组([?:],exp的效果还是在的,不占group的索引,不能获取其单独结果展示),第二个分组取别名: