DDL（ Data Definition Language，数据定义语言）用在定义或改变表的结构数据类型、表之间的链接和约束等初始化工作上。常用的语句关键字包括 CREATE、 DROP、 ALTER 等。
HBase中的一行由一个行键和一个或多个列组成，列的值与这些列相关联。存储行时，按行键按字母顺序排列。因此，行键的设计非常重要。目标是以这样一种方式存储数据，即相关的行彼此接近。常见的行键模式是网站域。如果您的行键是域，您可能应该反向存储它们(org.apache.www, org.apache.mail, org.apache.jira)。这样，所有Apache域都在表中彼此接近，而不是基于子域的第一个字母展开。
Numpy比Python列表更具优势，其中一个优势便是速度。在对大型数组执行操作时，Numpy的速度比Python列表的速度快了好几百。因为Numpy数组本身能节省内存，并且Numpy在执行算术、统计和线性代数运算时采用了优化算法。
Hbase最核心但也是最难理解的就是数据模型，由于与传统的关系型数据库不同，虽然Hbase也有表（Table），也有行（Row）和列（Column），但是与关系型数据库不同的是Hbase有一个列族（Column Family）的概念，它将一列或者多列组织在一起，HBase必须属于某一个列族。
https://github.com/SeafyLiang/Python_study
第3章 决策树 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=
使用索引的原则 1. 如果没有唯一性要求,可以选择普通索引 2. 如果列上有唯一性要求,可以选择唯一索引 3. 如果是需要模糊搜索,建议选择全文索引 4. 如果有多个条件一起查询,可以选择组合索引 使用索引需要注意以下几点： 1. 按需使用索引 2. 索引所在的列基数越大越好 , 男女这种字段建立索引的效果并不大 ,基数很小 3.在组合索引上要注意最左原则
使用索引的原则 1. 如果没有唯一性要求,可以选择普通索引 2. 如果列上有唯一性要求,可以选择唯一索引 3. 如果是需要模糊搜索,建议选择全文索引 4. 如果有多个条件一起查询,可以选择组合索引
之前黄同学曾经总结过一些Pandas函数，主要是针对字符串进行一系列的操作。在此基础上我又扩展了几倍，全文较长，建议先收藏。
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
为了保证数据的完整性，SQL 规范以约束的方式对表数据进行额外的条件限制。从以下四个方面考虑：
来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文用25个示例详细介绍groupby的函数用法。 groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。 在本文中，我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。 这里使用
explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
假设A是一个n\*n的二维数组。它的行和列都按照升序排列，给定一个数值x，设计一个有效算法，能快速在数组A中查找x是否存在。同时考虑一个算法效率的下界，也就是无论任何算法，它的时间复杂度都必须高于某个给定水准。
与Spring不同，Spring Boot只需要一个依赖项来启动和运行Web应用程序：
现在来介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。
工作中最近常用到pandas做数据处理和分析，特意总结了以下常用内容。 pandas常用速查 引入依赖 # 导入模块 import pymysql import pandas as pd import numpy as np import time # 数据库 from sqlalchemy import create_engine # 可视化 import matplotlib.pyplot as plt # 如果你的设备是配备Retina屏幕的mac，可以在jupyter notebook中，使用下
现在来介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。 注：索引不是万能的！索引可以加快数据检索操作，但会使数据修改操作变慢。每修改数据记录，索引就必须刷新一次。为了在某种程序上弥补这一缺陷，许多SQL命令都有
=SUM(--(FREQUENCY(IF((A4:A12=D4)*(B4:B12<>""),MATCH("~"&B4:B12,B4:B12&"",0)),ROW(B4:B12)-ROW(B4)+1)>0))
使用频率最高的SQL语句应该就是select语句了，它的用途就是从一个或多个表中检索信息，使用select检索表数据必须给出至少两条信息：想选择什么，以及从什么地方选择
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 允许用户创建游标， 用于在一个大的查询里面检索少数几行数据。 变量是在批处理或过程的主体中用 DECLARE 语句声明的，并用 SET 或 SELECT 语句赋值。游标变量可使用此语句声明，并可用于其他与游标相关的语句。除非在声明中提供值，否则声明之后所有变量将初始化为 NULL。 Transact-SQL 语法约定 语法
昨天周五，没能按时发leetcode，说声抱歉，今天补上，每周的两次刷算法，必不可少，今日刷题两篇，分别是螺旋矩阵II与合并两个有序数组！
每个元素不仅链向下一个元素和上一个元素，而且头部和尾部的元素也相连，形成一个闭环。
无法直接dump，写了java多线程程序做迁移 问题1：Operation not allowed after ResultSet closed 裸jdbc语句，一个线程跑7个表，只有第一个表时候出这
众所周知，高斯消元是线性代数中重要的一课。通过矩阵来解线性方程组。高斯消元最大的用途就是用来解多元一次方程组。
今天客户那边遇到一个问题：多选文件进行操作，数据量一大后台处理就特别慢，浏览器显示504超时。为了验证问题是否出在sql语句，所以用以下方法来分析：
一条SQL被一个懵懂的少年，一阵蹂躏，扔向了MySQL服务器的尽头，少年苦苦等待，却迟迟等不来那满载而归的硕果。于是少年气愤，费尽苦心想从度娘那边寻求帮助，面对执行计划EXPLAIN，却等来的是无尽的折磨与抓狂。
Stephen Wolfram在他的博客中宣布了Mathematica 12.1版本的正式发行，提到了Dataset相关的更新，以便我们更便捷地研究、理解和演示你的数据。下面是如何使用更新后的Dataset，以及你可以如何利用这个函数更深入地了解你的数据的方法。
这篇文章写的算法是高斯消元，是数值计算里面基本且有效的算法之一：是求解线性方程组的算法。
explain显示了MySQL如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。下面是一个例子：
这是两个方程和两个变量，正如你从高中代数中所知，你可以找到 和 的唯一解（除非方程以某种方式退化，例如，如果第二个方程只是第一个的倍数，但在上面的情况下，实际上只有一个唯一解）。在矩阵表示法中，我们可以更紧凑地表达：
日复一日年复一年，伴随着我们系统稳定运行的一定还有日益增长的数据量，当然本次我们只来讨论我们的关系型数据库——MySQL中的数据量，如果我们的MySQL从上线之后没有进行过任何优化，数据量上去了之后，SQL的查询时间必然会越来越久，久而久之的自然会奔溃而拖垮整个系统，所以既然数据量上去了，我们程序员的本事也要跟着涨一涨了，涨知识之前先来回忆一下我们日常工作中是不是经常听到这样一句话，xxx模块响应有点慢了，看看咋回事是不是要加个索引？下面就来介绍一下MySQL中最常见的优化手段：添加索引。
1 CREATE DATABASE 句法 2 3 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name 4 5 CREATE DATABASE 以给定名字创建一个数据库。允许的数据库名规则在章节 6.1.2 数据库、表、索引、列和别名 中被给出。 如果数据库已经存在，并且你没有指定 IF NOT EXISTS，这时会产生一个错误。 6 7 在 MySQL 中，数据库以包含数据库表对应文件的目录实现的。因为数据库在初始创建时没有表，所以 CREAT
位图索引是一种特殊类型的索引，它使用一系列位串来表示与给定索引数据值相对应的一组ID值。
EXPLAIN 命令用于SQL语句的查询执行计划。这条命令的输出结果能够让我们了解MySQL 优化器是如何执行SQL 语句的。这条命令并没有提供任何调整建议，但它能够提供重要的信息帮助你做出调优决策。
MySQL 数据库在 5.1 版本时添加了对分区（partitioning）的支持。分区的过程是将一个表或索引分解成多个更小、更可管理的部分。就访问数据库的应用而言，从逻辑上来讲，只有一个表或一个索引，但是在物理上这个表或索引可能由数十个物理分区组成。
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
SIMPLE（simple）：简单SELECT(不使用UNION或子查询)。 PRIMARY（primary）：子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY。 UNION（union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句。 DEPENDENT UNION（dependent union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询。 UNION RESULT（union result）：UNION的结果，union语句中第二个select开始后面所有select。 SUBQUERY（subquery）：子查询中的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询。 DEPENDENT SUBQUERY（dependent subquery）：子查询中的第一个SELECT，依赖于外部查询。 DERIVED（derived）：派生表的SELECT (FROM子句的子查询)。 UNCACHEABLE SUBQUERY（uncacheable subquery）：(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)
索引管理 索引是什么？ 索引就好比一本书的目录，它会让你更快的找到内容； 让获取的数据更有目的性，从而提高数据库检索数据的性能； 索引建立在表的列上(字段)。 索引的设计理念 数据库索引的设计原则：
博客因为域名未被实名被暂停解析，申请实名加审批到域名重新可用，上下折腾导致博客四五天不能访问，这期间也成功了使用spring batch Integration 完成了spring batch分区远程的工程搭建，期间有使用ActiveMQ（JMS）的实现也有基于RabbitMQ（AMQP）的实现，最终选择了基于RabbitMQ的远程主从模式搭建项目，最终项目模型支持一主多从，多主多从，主从混用的使用，极大的提高了批处理的效率，解决了单机批处理的性能瓶颈。为了强化对spring batch关键概念的理解，故有了如下的对spring batch元数据结构的记录描述
其实网上有很多写的很好的sql优化文章，全面细致，但是都遗漏了一个问题，只教了大家怎么治病，没教怎么看病，这就好比一个饱读医书的大夫，病人往这一坐，望闻问切全都不会，一身的本事不知道该用哪个？
关系模型的数据结构非常简单，只包含单一的数据结构——关系。在用户看来，关系模型中数据的逻辑结构是一张扁平的二维表。
comment是专门用来给开发人员进行维护的注释说明 基本语法： ** comment’字段描述’**
有时候，你可能会发现了解正在与之交互的文件或文件路径的基本文件属性很有用。如果你读取文件内容后再将内容写回文件，那么知道原始文件是否为只读是重要的，在这种情况下，你的写入将失败，或者如果它是系统文件，在这种情况下写入也可能会失败，但是如果成功，可能会损坏系统。有时候，你可能只想检查一个字符串是否确实指向一个有效的文件或目录。
数字 1-9 在每一行只能出现一次。数字 1-9 在每一列只能出现一次。数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。空白格用 '.' 表示。
一期我们了解了Pandas里面Series数据结构，了解了如何创建修改，清理Series，也了解了一些统计函数，例如方差，标准差，峰度这些数学概念。那么今天我们就来了解Pandas里面的另一个数据结构-----DataFrame。
Java Database Connectivity简称JDBC，属于Java核心API的一部分，是Java语言中用来规范客户端程序如何来访问数据库的应用程序接口。支持ANSI SQL-92标准，通过调用这些类和接口提供的成员方法，我们可以方便地连接各种不同的数据库，进而使用标准的SQL命令对数据库进行查询、插入、删除、更新等操作。
HBase 与传统关系数据库（例如MySQL，PostgreSQL，Oracle等）在架构的设计以及为应用程序提供的功能方面有很大的不同。HBase 权衡了其中一些功能，以实现更好的可扩展性以及更灵活的模式。与关系数据库相比，HBase 表的设计有很大的不同。下面将通过解释数据模型向您介绍 HBase 表设计的基础知识，并通过一个例子深入探讨 HBase 表的设计。
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