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使用Python快速对比两个Excel表格之间的差异

主要介绍如何通过DeepDiff实现两个Excel文件数据的快速对比。 对于日常办公中需要处理数据的同学来说,有时候需要对比两个Excel表格(或者是数据库)的数据是否完全相同。...对于简单少量的数据,我们当然可以人工肉眼对比,但是如果数据量一大,那么最好还是借助工具实现。 这篇文章主要通过使用DeepDiff库,介绍了一种简单地对比两个Excel文件是否完全相同的方法。...首先,我们直接对两个不一样的DataFrame进行对比对比结果为{},这在DeepDiff中是表示没有差异的意思,但是,这个结果显然不符合实际,因为我们的data1跟data3其实是完全不一样的才对...接下来进入我们的重头戏,对比data3和data4,为了对比两个对象,我们可以先把数据转成列表,然后再设置DeepDiff中的ignore_order参数忽略字典元素的顺序: 可以看到,结果非常简单完美地实现了我们的对比需求...本文小结 本文只是对DeepDiff的使用场景进行了简单介绍,实际上基于这个Python库,我们还可以实现诸如JSON文件对比数据库数据对比等拓展操作。

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关系型数据库查询语言 SQL 和图数据库查询语言 nGQL 对比

摘要:这篇文章将介绍图数据库 Nebula Graph 的查询语言 nGQL 和 SQL 的区别。...nGQL 是一种类 SQL 的声明型的文本查询语言,相比于 SQL, nGQL 为可扩展、支持图遍历、模式匹配、分布式事务(开发中)的图数据库查询语言。...对比项SQLnGQL创建图空间(数据库)CREATE DATABASE CREATE SPACE 列出图空间(数据库)SHOW DATABASESSHOW...该数据集包含两种类型的点,也就是两个标签,即 player 和 team ;两种类型的边,分别是 serve 和 follow。...在 Nebula Graph 中,点之间的关系由边表示。每条边都有一种类型,在 NBA 数据集中,我们使用边类型 serve 和 follow 来区分两种类型的边。

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客户端、服务器数据库之间的时区转换

上面下单的例子涉及到三个设备:客户端(电脑浏览器/手机App)、网站web服务器、网站数据库服务器,都配置了对应的时区,假设这三种设备配置的时区就是所在地区的时区。...在【客户端→web服务器】、【web服务器数据库】、【数据库→web服务器】、【web服务器→客户端】这几个过程都涉及到了时区的转换。...当北京的用户查询订单的时候,数据库返回给应用服务器的订单时间为2020-06-01 03:00:00,最后应用服务器返回给用户的订单时间(用户看到的时间)也就是2020-06-01 03:00:00,如下图...: 但实际上对用户来说是在2020-06-01 10:00:00下的单,应该是这样: 要解决这个问题,可以通过在客户端和web服务器、web服务器数据库两两交互的时候添加”时区协议“来自动转换时区...同样当应用服务器查询数据的时候,会把数据库所在时区的时间2020-06-01 02:00:00(UTC)转换成服务器所在时区的时间2020-06-01 03:00:00(UTC+1) 题外话 1、修改时区

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数据库PostrageSQL-服务器配置(查询规划)

相应地,如果你的数据可以完全放在高速缓存中(例如当数据库小于服务器总内存时),降低 random_page_cost 可能是合适的。...同样,在缓冲率很高的 数据库上,你应当相对于 CPU 开销同时降低这两个值,因为获取内存中 的页比通常情况下的开销小许多。...同样,在一个高度缓存化的数据库中,你应该相对于 CPU 参数降低这两个值,因为获取一个已经在 RAM 中的页面的代价要远小于通常情况下的代价。...系统也不会假设在查询之间数据会保留在磁盘缓冲中。默认值是 4吉字节(4GB)。...大的数值增加花在进行查询 规划上面的时间,但是也很可能会提高选中更有效的查询规划的几率。 控制 GEQO 中规划时间和查询计划质量之间的折中。这个变量必须是位于 1 到 10 之间的一个整数。

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数据库PostrageSQL-服务器配置(查询规划)

相应地,如果你的数据可以完全放在高速缓存中(例如当数据库小于服务器总内存时),降低 random_page_cost 可能是合适的。...同样,在缓冲率很高的 数据库上,你应当相对于 CPU 开销同时降低这两个值,因为获取内存中 的页比通常情况下的开销小许多。...同样,在一个高度缓存化的数据库中,你应该相对于 CPU 参数降低这两个值,因为获取一个已经在 RAM 中的页面的代价要远小于通常情况下的代价。...系统也不会假设在查询之间数据会保留在磁盘缓冲中。默认值是 4吉字节(4GB)。...大的数值增加花在进行查询 规划上面的时间,但是也很可能会提高选中更有效的查询规划的几率。 控制 GEQO 中规划时间和查询计划质量之间的折中。这个变量必须是位于 1 到 10 之间的一个整数。

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mysql数据库高级查询对比较全的练习题

).push({ google_ad_client: "ca-pub-6940460185323525", enable_page_level_ads: true }); 设有一数据库...表1-1数据库的表结构 表(一)Student (学生表) 属性名 数据类型 可否为空 含 义 Sno Char(3) 否 学号(主码) Sname Char(8) 否 学生姓名 Ssex...Char(2) 否 教工性别 Tbirthday datetime 可 教工出生年月 Prof Char(6) 可 职称 Depart Varchar(10) 否 教工所在部门 表1-2数据库中的数据...2、 查询教师所有的单位即不重复的Depart列。 3、 查询Student表的所有记录。 4、 查询Score表中成绩在60到80之间的所有记录。...(子查询或者排序) 11、 查询每门课的平均成绩。 12、查询Score表中至少有5名学生选修的并以3开头的课程的平均分数。 13、查询分数大于70,小于90的Sno列。

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使用链接服务器在异构数据库查询数据

SQL Server提供了链接服务器用于分布式查询异构数据库。...使用SSMS或者使用T-SQL语句配置成功链接服务器后便可通过: [服务器名].[数据库名].[架构名].[对象名] 的形式来访问数据库。...造成这种情况的是SQL Server查询链接服务器的机制。 不同的数据库对应的SQL语言是有所不同的。...而对于Oracle数据库,通过链接服务器查询数据时,SQL Server为了保证T-SQL语句能够正常使用,但是Oracle数据库可能不认识这些T-SQL语句,所以SQL Server将会把查询中所用到的...SQL Server为了解决这个问题,提供了OPENQUERY函数用于将查询语句直接送到链接服务器中,由链接服务器数据库引擎负责查询,而不是由SQL Server将全部数据读取到本地来查询

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时序数据库Apache IoTDB单元与多元时间序列写入与查询性能对比——田原

单元与多元时间序列业务场景分别对时序数据库的存储引擎提出了不同的要求,所以我们在 Apache IoTDB 中支持了两个存储引擎来分别满足单元与多元时间序列的不同业务诉求。...因为是否共享时间戳列的差异,两个存储引擎在与查询引擎交互的结果集格式、内存表、持久化的排序阶段和持久化的编码方式都有显著差异。但是得益于良好的抽象,在元数据管理器以及缓存管理器上,两者是共享的。...3 性能对比 Performance Comparison 写入性能与磁盘占用对比 为了测试多元时间序列在具有不同分量数量时,共享时间戳存储引擎的写入持久化性能提升以及磁盘空间的节省程度,我们分别测试了具有...查询性能对比 时序数据库查询场景很丰富,但是总体上分为两种:第一种是原始数据查询,返回序列写入的原始点,通过where子句中是否含有值过滤条件,又细分为不带值过滤的原始数据查询和带值过滤的原始数据查询...我们固定多元时间序列的分量数为30,在上述三种查询场景下,对比多元时间序列和单元时间序列的查询性能差异。

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登录和退出 MySQL 服务器建表约束数据库的三大设计范式查询练习事务推荐

登录和退出 MySQL 服务器 # 登录MySQL $ mysql -u root -p12345612 # 退出MySQL数据库服务器 exit; 基本语法 -- 显示所有数据库 show databases...查询练习 准备数据 -- 创建数据库 CREATE DATABASE select_test; -- 切换数据库 USE select_test; -- 创建学生表 CREATE TABLE student...teacher; -- 查询 score 表中成绩在60-80之间的所有行(区间查询和运算符查询) -- BETWEEN xx AND xx: 查询区间, AND 表示 "并且" SELECT *...-- 增加一个查询字段 name,分别从 score、course 这两个表中查询。 -- as 表示取一个该字段的别名。...思路是,使用区间 ( BETWEEN ) 查询,判断学生的成绩 ( degree ) 在 grade 表的 low 和 upp 之间

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Mycat基准测试报告 原

好久没上OSC,上面安排测下Mycat,于是申请服务器,花了两个周做出这个东西,供以借鉴。...2、单台单库情况下,查询性能应该随数据量呈负增长。 3、Mycat管理下的mysql实例越多,性能提升越大。 二、测试指标 2.1 并发数 指同时访问服务器站点的链接数。...2.3 QPS(TPS) 一个系统吞吐量通常由QPS(TPS)、并发数两个因素决定,每套系统这两个值都有一个相对极限值,在应用场景访问压力下,只要某一项达到系统最高值,系统的吞吐量就上不去了,如果压力继续增大...因为经多次实验,单库单表情况下插入数据性能随并发数呈凸型,最佳范围在300到400之间,故而方案一及其他方案对比并发设为100、300。...7、查询数据:对比方案二对比图 ? 8、查询数据:对比方案一、二对比图 ? 小结: 对比方案一,插入性能依然因为资源平分问题不如方案一,但差距不是很大。

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