三种语法似乎让人眼花缭乱，但我们首先要明确一点：replace into做的是什么，这样它后面不管跟的是values、select还是set都不重要。
阅读发表在ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS'17)(CCF-A)上的论文 DeepLog : Anomaly Detection and Diagnosis from System Logs through Deep Learning，该文提出了一种基于深度学习的系统日志异常检测与诊断方法。通过阅读文章来了解一些使用深度学习进行日志异常检测的方法，期望能对我有所启发。春恋慕
我在保险行业工作，每天处理大量数据。有一次，我受命将多个Excel文件合并到一个“主电子表格”中。每个Excel文件都有不同的保险单数据字段，如保单编号、年龄、性别、投保金额等。这些文件有一个共同的列，即保单ID。在过去，我只会使用Excel和VLOOKUP公式，或者Power Query的合并数据函数。这些工具工作得很好，然而，当我们需要处理大型数据集时，它们就成了一种负担。
今天介绍一篇来自于浙江大学的一项研究，关于基于LLM进行人工智能领域内7个不同学术会议QA数据集的论文。
Apache Hudi(简称：Hudi)允许您在现有的hadoop兼容存储之上存储大量数据，同时提供两种原语，使得除了经典的批处理之外，还可以在数据湖上进行流处理。
Grafana Loki 是一套可以组合成一个功能齐全的日志堆栈组件，与其他日志记录系统不同，Loki 是基于仅索引有关日志元数据的想法而构建的：标签（就像 Prometheus 标签一样）。日志数据本身被压缩然后并存储在对象存储（例如 S3 或 GCS）的块中，甚至存储在本地文件系统上，轻量级的索引和高度压缩的块简化了操作，并显着降低了 Loki 的成本，Loki 更适合中小团队。
随着Apache Hudi变得越来越流行，一个挑战就是用户如何将存量的历史表迁移到Apache Hudi，Apache Hudi维护了记录级别的元数据以便提供upserts和增量拉取的核心能力。为利用Hudi的upsert和增量拉取能力，用户需要重写整个数据集让其成为Hudi表。此RFC提供一个无需重写整张表的高效迁移机制。
老师有个问题想请教一下，我们项目中有个需求是查询出数据集根据某个字段去重后的全部结果，用 collapse 发现很多数据都没查询到，后面发现是去重的这个字段的值太长了，ignore _above默认的是256，而这个字段的值有的有十几万甚至几十万个字符，像这种情况，还有什么比较好的查询去重方法吗？
试想一下，你有一个应用程序，你要性能测试，以及应用程序需要同时检测被消耗数据。如果您有这种需要（并且您熟悉JMeter），那么您可能会使用CSV数据集config。CSV数据集配置具有一些出色的功能，可让您控制测试将如何使用数据的大多数方面。
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析，数据清洗和准备。Pandas的一个惊人之处是，它可以很好地处理来自各种来源的数据，比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件，甚至是网页。
一、索引简介 再来老生常谈一番，什么是索引呢？数据库索引与书籍的索引类似。有了索引就不需要翻整本书，数据库可以直接在索引中查找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，这能使查找速度提高几个数量级。 然而，使用索引是有代价的：对于添加的每一个索引，每次写操作（插入、更新、删除）都将耗费更多的时间。这是因为，当数据发生变动时，MongoDB不仅要更新文档，还要更新集合上的所有索引。因此，MongoDB限制每个集合上最多只能有64个索引。通常，在一个特定的集合上，不应该拥有两个以上
MySQL的索引是一种数据结构，它可以帮助数据库系统更有效地检索数据。通过创建索引，可以显著提高查询性能，特别是对于大型数据集。索引的工作方式类似于书籍的目录：而不是搜索整个数据库来找到特定的信息，数据库系统可以使用索引直接定位到存储所需数据的位置。
2、RDBMS 术语 1. 数据库: 数据库是一些关联表的集合。 2. 数据表: 表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格 3. 列: 一列(数据元素) 包含了相同的数据, 例如邮政编码的数据。 4. 行： 一行（=元组，或记录）是一组相关的数据，例如一条用户订阅的数据。
与许多其他事务数据系统一样，索引一直是 Apache Hudi 不可或缺的一部分，并且与普通表格式抽象不同。在这篇博客中，我们讨论了我们如何重新构想索引并在 Apache Hudi 0.11.0 版本中构建新的多模式索引，这是用于 Lakehouse 架构的首创高性能索引子系统，以优化查询和写入事务，尤其是对于大宽表而言。
按天划分表就是一种模式，每天一张表的方式在数据库领域是反模式的一种方式，按天划分的表建议使用分区表，hive通过where子句中的表达式来选择查询所需要的指定的分区，这样查询执行效率高。
在如今深度学习的领域中，如果把数据比作老K，用以确保数据格式正确的就是Q，或者至少也得是J或者10，由此你可以看出它相当重要。在努力收集图像并注释所有的对象之后，你需要决定用什么格式来存储所有的信息。与其他你需要担心的事情相比，做这个决定似乎不算困难，但如果你想看到不同模型在数据上的表现差异多大，这一步是至关重要的。
Elasticsearch是被Netflix，微软，eBay，Facebook等Top N 顶级公司使用的搜索引擎。它很容易使用，但从长远来看相对难掌握。在本文中，我们分享了在系统中使用Elasticsearch六个不太明显但非常值得了解的注意事项。
Bitcask是一种“基于日志结构的哈希表”（A Log-Structured Hash Table for Fast Key/Value Data）
char 最多支持 255 个字符，char 如果存入数据的实际长度比指定长度要小，会补空格至指定长度；如果存入的数据的实际长度大于指定长度，低版本的 Mysql 会被截取前 255个 字符，高版本会报错。
最大文档大小有助于确保单个文档不会使用过多的RAM或在传输过程中占用过多的带宽。要存储大于该限制的文档，MongoDB提供了GridFS API。有关GridFS的更多信息，请参阅mongofiles和驱动程序的文档。
本文档为数据建模与设计部分笔记，思维导图与知识点整理。共分为6个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
SQL（结构化查询语言）是一种设计用于检索和操作数据的数据库。它属于美国国家标准协会（ANSI）的一种标准，可用于执行Select（选择）、Update（更新）、Delete（删除）和Insert（插入）等数据任务。
网上各种数据集鱼龙混杂，质量也参差不齐，简直让人挑花了眼。想要获取大型数据集，还要挨个跑到各数据集的网站，两个字：麻烦。
1. 安装mysql服务器的时候，我们将用户身份切换为root，安装好之后普通用户也是可以通过MySQL命令行式的客户端来访问mysqld服务，初期学习MySQL的时候建议直接使用root的身份来进行学习，快速上手基本的sql语句编写之后，我们在后期学习用户管理时，可以自己手动新建普通用户，给普通用户赋予一定的数据库管理权限。
这些范式的设计目的是为了减少数据冗余、提高数据完整性，并简化数据结构，从而使数据库更加稳定和高效。遵守这些范式可以让数据库设计得到结构化，但也应当注意，在某些情况下，为了提高查询效率，开发者会有意识地违反这些范式来进行数据库的反规范化设计。
递归查询是一种在数据库中处理具有层级结构数据的技术。它通过在查询语句中嵌套引用自身，以实现对嵌套数据的查询。递归查询在处理树状结构、父子关系或层级关系的数据时非常有用。
Hudi表允许多种类型操作，包括非常常用的upsert，当然为支持upsert，Hudi依赖索引机制来定位记录在哪些文件中。
MongoDB主要使用B+树作为其索引结构。B+树是一种自平衡的树，能够保持数据有序，并且允许对数据进行高效的插入、删除和查找操作。索引条目由键值对和指向相应文档的指针组成。当执行查询时，MongoDB会首先检查是否有可用的索引。如果存在合适的索引，MongoDB会使用该索引快速定位到数据集中的相关文档，从而避免全表扫描。
近两年来，大模型的热度持续高涨，并且开始在更广泛的领域进行落地探索。随着行业整体的快速发展，越来越多的开源大模型涌入市场，进一步推动了上层应用的拓展。
对大数据集或非常高吞吐量，仅复制还不够，还需将数据拆分成为分区（partitions），也称分片（sharding）1。
数据库分片是在多台机器上存储大型数据库的过程。一台计算机或数据库服务器只能存储和处理有限数量的数据。数据库分片通过将数据拆分为更小的块（称为分片）并将其存储在多个数据库服务器上来克服此限制。所有数据库服务器通常都具有相同的底层技术，它们协同工作以存储和处理大量数据。
索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对系统的性能是非常致命的。索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构
今天为大家介绍的是来自Kamal Choudhary团队的一篇论文。在这项工作中，作者介绍了ChemNLP库，它可用于以下方面：（1）整理材料和化学文献的开放访问数据集，开发和比较传统机器学习、transformer和图神经网络模型，用于（2）对文本进行分类和聚类，（3）进行大规模文本挖掘的命名实体识别，（4）生成摘要以从摘要中生成文章标题，（5）通过标题生成文本以建议摘要，（6）与密度泛函理论数据集集成，以识别潜在的候选材料，如超导体，以及（7）开发用于文本和参考查询的网络界面。作者主要使用公开可用的arXiv和PubChem数据集，但这些工具也可以用于其他数据集。此外，随着新模型的开发，它们可以轻松集成到该库中。
meme是一种现代的交流形式，其模板具有基本的语义，任何人都可以在社交媒体上发布它。由于机器学习系统没有足够的上下文来理解meme，因为它比图像和文本有更丰富的内容，所以机器学习系统很难处理meme。为了让这类系统理解meme，这篇文章发布了一个相关知识库，称之为Know Your Meme Knowledge Base(KYMKB)，这个知识库由54,000多张图片组成。KYMKB包括流行的meme模板、每个模板的示例以及关于模板的详细信息。
Pandas 提供的一个基本特性，是内存中的高性能的连接和合并操作。如果你曾经使用过数据库，那么你应该熟悉这种类型的数据交互。它的主要接口是pd.merge函数，我们将看到几个在实践中如何工作的例子。
当我们谈论编程中的数据结构时，顺序容器是不可忽视的一个重要概念。顺序容器是一种能够按照元素添加的顺序来存储和检索数据的数据结构。它们提供了简单而直观的方式来组织和管理数据，为程序员提供了灵活性和性能的平衡。
作者：hazenweng，腾讯 QQ 音乐后台开发工程师 MongoDB 作为一款优秀的基于分布式文件存储的 NoSQL 数据库，在业界有着广泛的应用。下文对 MongoDB 的一些基础概念进行简单介绍。 1 MongoDB 特点 面向集合存储：MongoDB 是面向集合的，数据以 collection 分组存储。每个 collection 在数据库中都有唯一的名称。 模式自由：集合的概念类似 MySQL 里的表，但它不需要定义任何模式。 结构松散：对于存储在数据库中的文档，不需要设置相同的字段，并且
先说一段题外话。我是一名数据科学家，在用SAS做分析超过5年后，我决定走出舒适区，寻找其它有效的数据分析工具，很快我发现了Python！
大多数数据库系统存储一组数据记录，这些记录由表中的列和行组成。字段是列和行的交集：某种类型的单个值。
数据目录、数据清单、数据字典是良好数据治理活动的组成部分。它们被经常混用，但它们并不相同。
字段属性：null/not null,primary key,auto_increment,unique key,comment,default
随着原本不相关的技术以令人兴奋的新方式融合在一起，数字融合正在我们周围发生。iPhone是一个完美的例子，将电话与计算机，相机和传感器结合在一起可提供出色的体验。
MapReduce是一个编程框架，允许我们在分布式环境中对大型数据集执行分布式和并行处理：
MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 公司。MySQL 是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源，HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务：读优化表（Read Optimized Table）和近实时表（Near-Real-Time Table）。
今天为大家介绍的是一篇使用图神经网路快速评估有机分子在金属上的吸附能量的论文。在异质催化中进行建模需要对吸附在表面上的分子的能量进行广泛评估。这通常通过密度泛函理论来实现，但对于大型有机分子来说，这需要巨大的计算时间，从而损害了该方法的可行性。在这里，作者设计了GAME-Net，一种用于快速评估吸附能的图神经网络。GAME-Net在一个平衡的化学多样性数据集上进行训练，其中包含了具有不同官能团的C分子，包括N、O、S和C芳香环。该模型在测试集上的平均绝对误差为0.18电子伏，并且比密度泛函理论快了6个数量级。应用于生物质和塑料中，预测的吸附能误差为0.016电子伏每个原子。该框架为催化材料的快速筛选提供了可用工具，特别适用于传统方法无法模拟的系统。
本文来自vivo官网商城开发团队，主要讲述 vivo 评论中台在数据库设计上的技术探索和实践。
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT的开源平替来了，源代码、模型权重和训练数据集全部公开。 它叫OpenChatKit，由前OpenAI研究员共同打造。 效果是这样儿的： 可以用简单的语言解释机器学习的概念，也可以回答测试者提出的第二个小问题。 信息提取也难不倒它，比如将一大段计划用表格表示。 据悉，OpenChatKit一共包含200亿参数，在EleutherAI的GPT-NeoX-20B（GPT-3开源替代品）上进行了微调，还可以连接其它API或数据源进行检索等等。
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