Excel是办公利器,这无需多言.尤其在办公室,Excel用的熟练与否,会的Excel知识点多不多,很大程度上决定了你工作是否高效,能否按时打卡下班.可我们也时常听到这样的吐槽:Excel好是好,可就是表格大了之后,公式多了之后,它运算起来忒慢了. 我们写VBA宏,除了要实现特定的自动化功能,还肩负一个极其重要的使命:让Excel快起来~那么如何优化我们的VBA代码,给Excel宏提速呢? 方法一:启用[手动计算] 我们都知道[公式]菜单栏有[计算选项],可以选择[自动计算].[手动计算],一般

1.先圈住要做视图的区域,如图1 2.插入——>数据透视表,点下拉小标识,选择数据透视图(注,可能此功能没有,右键工具栏空白->自定义快速访问工具-->所有-->按下S 找到视图透视,添加到右侧) 3.点击确定 4.点击更改图标类型-->选择饼图-->确定 5.从右边“数据透视表字段列表”拉取数据字段,到最左上角那个表格里面,松开

11g里面有个很有用的新特性,对数据透视图的支持. 简单而言,它可以实现宽表和窄表之间的转化.举一个例子,有一张表记录了全校所有班级所有学生的成绩(A,B,C,D,E),现在想统计每个班级里每个分数级别对应的学生人数.当然,一个SQL就可以实现: SELECT class, score, count(*) FROM score_table GROUP BY class, score; 结果的格式如下: 班级 分数 人数 一年一班     A  10 一年一班     B  16 一年一班    

利用job提升马哈鱼数据血缘分析效率 一.Job基本知识 前面文章中已介绍马哈鱼的基本功能,其中一个是job,job其实是一个任务集合处理的概念,就是让用户通过job,可以一次递交所有需要处理的 SQL,SQLFlow处理这些 SQL,把所有的数据血缘都分析出来.从用户角度,job包含job list和The Latest Job.其中,job list是当前用户所有的job.而The Latest Job是所有用户job中最新的job列表.本文向您重点介绍job的作用及用法. job是马哈鱼收

Excel中,图表一共16个大类,但是数据透视图却被"阉"了好几个-- 这也就是说,数据透视图无法与上图中高亮标出的图表类型并存了? 确实如此,但并不绝对,因为我们可以在"数据透视表"上作点小动作. 早期的做法,要么直接用函数公式,要么就是将数据透视表粘贴值成普通表,再以此做图表,但是直接用函数恐怕是难倒了一大把函数恐惧症患者,而粘贴成值的表与数据源失去了关联,可见这些都不是最好的办法. 所以现在,最好的办法来了,直接将数据透视表转换成公式:先[插入]一个[数据透视

  当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回

当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回归

在 做Asp.NET开发的时候经常用到DataList.Repeater等,用这些控件的时候经常用到数据邦定,很多程序员都是按照MS提供的方 法<%#DataBinder.Eval(Container.DataItem,"xxx") %>进行邦定,经常听人说这样邦定效率低,那么到底哪里引起的效率低呢?不妨大家打开MS的代码来看看他是这么实现这个数据邦定的,这样一切都清楚 了.DataBinder是System.Web.UI中的一个静态类.首先看一下它的Eval方法: pub

最近看了篇文章,觉得挺有道理.实际项目中,我们进行sql条件过滤,我们不能确定是不是有条件.也不能确定条件的个数.大多数人会先把sql语句组装为: 这样,如果有其他过滤条件直接加上“and 其他条件”,如果没有的话,where 1=1也不影响查询结果.这样很可能会造成非常大的性能损失,因为使用添加了“1=1”的过滤条件以后数据库系统就无法使用索引等查询优化策略,数据库系统将会被迫对每行数据进行扫描 来比较此行是否满足过滤条件, 当表中数据量比较大的时候查询速度会非常慢. 因此如果数据检索对性能有

现象 新建了一张员工表,插入了少量数据,索引中所有的字段均在where条件出现时,正确走到了idx_nap索引,但是where出现部分自左开始的索引时,却进行全表扫描,与MySQL官方所说的最左匹配原则"相悖". 数据背景 CREATE TABLE `staffs` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT

我们在处理大数据表的时候经常会感觉的处理速度不够快,效率不够高,那么今天下面我就来简单实现下PLSQL的多线程编程处理数据: 我模拟一个简单的场景,把某一张表中的数据(当然这张表的数据非常大)同步到目的表中去 1.需要同步的数据表结构:WSFMDJ -- Create table create table WSFMDJ ( ) not null, reghospital ), hospitalid ), regname ), regaac002 ), regmz ), regblood ), r

想当初我自己想出来用where 1=1的时候还高兴了一小会,毕竟把代码简化了许多.今天看到的书里面说会影响性能.摘要如下: 低效的“WHERE 1=1” 网上有不少人提出过类似的问题:“看到有人写了WHERE 1=1这样的SQL,到底是什么意 思?”. 其实使用这种用法的开发人员一般都是在使用动态组装的SQL. 让我们想像如下的场景:用户要求提供一个灵活的查询界面来根据各种复杂的条件来查询 员工信息,界面如下图: 界面中列出了四个查询条件,包括按工号查询.按姓名查询.按年龄查询以及按工资查询,

// Initialize conn&stmt Connection conn=null; Statement stmt=null; ... conn=dataSource.getConnection(); stmt = conn.createStatement(); ... conn.setAutoCommit(false); stmt = conn.createStatement(); for(int i=0;i<recordCount;i++) { String insertSql=g

SELECT likp~vbeln likp~lfart lips~werks likp~kunnr INTO CORRESPONDING FIELDS OF TABLE it_likps FROM likp INNER JOIN lips ON likp~vbeln = lips~vbeln FOR ALL ENTRIES IN it_ztmt204 WHERE posnr = ' AND likp~vbeln = it_ztmt204-vbeln. FOR ALL ENTRIES IN ,与

在 ActiveReports 中可以通过矩阵控件非常方便的实现交叉报表,同时还可以设置数据的分组.排序.过滤.小计.合计等操作,可以满足您报表的智能数据分析等需求.在矩阵控件中组的行数和列数由每个行分组和列分组中的唯一值的个数确定.同时,您可以按行组和列组中的多个字段或表达式对数据进行分组.在运行时,当组合报表数据和数据区域时,随着为列组添加列和为行组添加行,矩阵将在页面上水平和垂直增长. 在矩阵控件中,也可以包括最初隐藏详细信息数据的明细切换,然后用户便可单击该切换以根据需要显示更多或更少的

场景是从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中.当然,最直接的做法就是遍历MySQL数据,一条一条写入到Redis中.这样可能没什么错,但是速度会非常慢.而如果能够使MySQL的查询输出数据直接能够与Redis命令行的输入数据协议相吻合,可能就省事多了.根据测试800w的数据迁移,时间从90分钟缩短到2分钟.具体案例如下:MySQL数据表结构: CREATE TABLE events_all_time (id int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREM

感谢神啊.上帝及老天爷让我失眠,才能够有了本篇文章. 记得不久之前,公司一同事曾经说过:“如果是Winform开发,由于程序是在本地,使用try...catch不会有太大性能问题,可是如果是在web服务器上的话,不推荐使用try...catch...,因为这对于web服务器的性能会有很大影响”.当时我对此一直心存疑问,由于我没有做过测试,不知道到底是不是这样?所以当时我没有表态.首先我通过Google进行了搜索,有同样想法或同样疑问的人不在少数,表达个人观点的人什么样的都有.但是从我个人主观上推

最近因为要开发大数据量网站,特作比较. Linq to SQL 查询 记录数:399997Linq to SQL 查询 Milliseconds:1910视图查询 记录数:399997视图查询 Milliseconds:3435Entity Framework 查询 记录数:400000Entity Framework 查询 Milliseconds:4049企业库存储过程 to DataReader 记录数:399997企业库存储过程 to DataReader Milliseconds:32

低效的“WHERE 1=1” 网上有不少人提出过类似的问题:“看到有人写了WHERE 1=1这样的SQL,到底是什么意 思?”. 其实使用这种用法的开发人员一般都是在使用动态组装的SQL. 让我们想像如下的场景:用户要求提供一个灵活的查询界面来根据各种复杂的条件来查询 员工信息,界面如下图: 界面中列出了四个查询条件,包括按工号查询.按姓名查询.按年龄查询以及按工资查询, 每个查询条件前都有一个复选框,如果复选框被选中,则表示将其做为一个过滤条件 .比如上图 就表示“检索工号介于DEV001和D

1.    能短就不要长.(磁盘I/O少一些) 比如固定 长度的CHAR数据列,定义 CHAR(40),而不是 CHAR(255); 比如MEDIUMINT代替BIGINT,数据表就小一些, 值的处理速度也快一些; 短的索引值也比长的索引值处理起来要快一些, 2.   固定长度的数据列速度较快,但是占用的空间也较大. 固定长度的CHAR会在值的后面添加空格; CHAR数据列获取固定长度列的性能优势,但占用了空间.如果空间很重要,那么就使用VARCHAR数据列. 3.    把数据列定义(NOT

int i = 5; object o = i; int j = (int)o; IComparer x = 5; 1. o的对象必须为一个引用,而数字5不是,则发生了装箱: 运行时将在堆上创建一个包含(5)的对象,o的值是对该对象的一个引用,该对象的值是原始值的一个副本,改变i的值不会改变箱内的值. 拆箱很明显. 2. 当对一个类型的值调用ToString. Equals 或GetHashCode方法时,如果该类型没有覆盖这些方法,也会发生装箱 3. 将值作为接口表达式使用时,把它赋值给一个接