目前,我正在尝试合并两个非常大的表(1100万行),我的查询已经运行了两天多了,看不到尽头。
我的基本查询是:
UPDATE us_demand
SET ...
FROM us_demand_addtl AS sub
WHERE us_demand.geoid10=sub.geoid10;
每个表都有一个被索引的空间列(但不是更新的列之一),而geoid10在两个表中都没有索引。
机器规格:
2x7200RPM 1tb驱动器在Raid中
英特尔i74790k - 4.00ghz四核
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分析结果:
📷
我有两个问题。为什么这个手术这么慢,我能做些什么来加速它呢?
给定一个字符串,其对查询(i, j, k, l)的响应迅速:
-1 if s[i..j] < s[k..l]
0 if s[i..j] = s[k..l]
1 if s[i..j] > s[k..l]
假设
i <= j
k <= l
0 <= i, k < s.length - 1
换句话说,执行许多字典学子字符串比较。
s[i..j]是一个(j - i + 1)-character子字符串,从i位置开始(从0开始索引),以位置j结尾(包括在内)。
s[i..j] < s[i..j+1],即一个单词的前缀被认为
我面临着有几个整数的问题,我必须用它们生成一个整数。例如。
Int 1: 14
Int 2: 4
Int 3: 8
Int 4: 4
Hash Sum: 43
我对这些值有一些限制,它和属性的最大值是30,它们的加法总是30。而且这些属性都是正的。
关键是,我想为类似的整数生成相同的散列和,例如,如果我有整数,14、4、10、2,那么我想生成相同的散列和,在上面的情况下。但是当然,如果整数是非常不同的(4,4,2,20),那么我应该有一个不同的散列和。而且,它需要快速。
理想情况下,我希望散列和的输出在0到512之间,并且应该均匀分布。有了我的限制,我可以有大约5K不同的可能性,所以我想要的
来自第46页“有效Java”的乔舒亚·布洛赫。第9项:当重写等于时,ALways重写hashCode
get方法涉及一些类hashCode()"two重写等于()并且不覆盖HashMap实例:一个用于插入HashMap,另一个用于(尝试)检索。“.”.即使这两个实例碰巧散列到同一个桶中,get方法也几乎肯定会返回null,因为HashMap有一个优化,它缓存与每个条目关联的哈希代码,如果哈希代码不匹配,就不检查对象相等。
问题是--如果“两个实例碰巧散列在同一个桶上”,为什么'get‘会返回'null’呢?
cashes..."?Just for the cas
显然python允许我散列类似于(i for i in [1, 2, 3, 4, 5])的生成器表达式。
>>> hash(i for i in [1, 2, 3, 4, 5])
8735741846615
然而,仔细检查一下,不管我在其中投入了什么生成器,这个哈希值始终是相同的!
>>> hash(i for i in range(2))
8735741846615
>>> hash(i for i in [1, 2, 3, 4, 5, 6])
8735741846615
>>> hash(i for i in [0,
因此,我最近学习了如何在DB中存储密码,即向明文密码添加盐,对其进行散列,然后存储散列。
我正在开发一个非常小的Flask应用程序来尝试这一切,但我在密码哈希和检查部分的过程中遇到了问题。对于同一个输入,我似乎得到了两个不同的哈希,我似乎不知道为什么。
我在解释器中运行了一个小实验来测试它。
>>> from os import urandom
>>> salt = urandom(32).encode('base-64')
>>> salt
'+3DejJpQZO9d8campsxOB6fam6lBE0mJ/+Uv
在将CSV数据加载到雪花表时,我面临ADF复制活动中的问题,
问题是当使用ADF复制活动将CSV文件加载到雪花表时,它将单个列的数据作为多列数据处理,
例如:"My brother often watches different cricket shows on different ""screens"", but on the same different platform"
这是单个column_A的值,但ADF复制活动是作为两列的值而不是col_A=My brother often watches different cricket sho