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【求助】从大表中删除小表中存在的记录问题

A表：30万，主键ID B表：300万，主键ID 从B表中删除ID=A表ID的记录。...SELECT T.ID, ROWNUM RN FROM A) WHERE RN > 0 AND RN <= 50000) AB WHERE A.ID = B.ID); 但执行计划显示COST较大，且瓶颈是B表的全表扫描...B10多个B表(都是300万)，串行操作相当于10次B表的全表扫描，因为磁盘IO性能较差，执行单个DELETE时都可能占据较大CPU，所以不能并行。是否还有优化空间呢？请高手指点，谢谢！

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从 git 的历史记录中彻底删除文件或文件夹

如果你对外开源的代码中出现了敏感信息（例如你将私钥上传到了仓库中），你可能需要考虑将这个文件从 git 的历史记录中完全删除掉。本文介绍如何从 git 的历史记录中彻底删除文件或文件夹。...---- 第一步：修改本地历史记录彻底删除文件： 1 git filter-branch --force --index-filter 'git rm --cached --ignore-unmatch...walterlv.xml' --prune-empty --tag-name-filter cat -- --all 其中 walterlv.xml 是本来不应该上传的私钥文件，于是使用此命令彻底删除...' --prune-empty --tag-name-filter cat -- --all 删除文件夹时需要额外带一个 -r 选项，并指定文件夹名称，这里的例子是 WalterlvDemoFolder...第二步：强制推送到远端仓库刚刚我们的操作仅仅发生在本地仓库，敏感信息需要删除的仓库通常都在远端，于是我们一定要将修改推送到远端仓库。

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MySQL【知识改变命运】08

POREIGN KEY 外键约束外键约束关联两张表 CHECK 约束用于限制或数据库表中的值，确保数据可靠性，准确性 2：NOT NULL非空约束创建一个表：创建一个学生表中，name一般不能为...我们就要给名字加上NOTNULL 非空约束条件; 我们查询表结构，就可以看出来NULL那一列为no表示不能为NULL值这样name这一列添加NULL就会报错。...，就报错了，但是可以插入NULL 4：PRIMARY KEY 主键约束主键约束唯⼀标识数据库表中的每条记录。...5：FOREIGN KEY 外键约束外键⽤于定义主表和从表之间的关系外键约束主定义在从表的列上，主表关联的列必须是主键或唯⼀约束当定义外键后，要求从表中的外键列数据必须在主表的主键或唯⼀列存在或为...删除主表某条记录时，从表中不能有对该记录的引⽤删除主表某条记录时，从表中不能有对该记录的引⽤删除主表时要先删除从表 6：DEFALUT 默认值约束 DEFAULT 约束⽤于向列中插

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【MySQL】不可忽视的数据库约束，维护数据秩序的幕后英雄

一、数据库约束的定义和类型数据库约束是一种规则，用于限制数据库中数据的插入、更新和删除操作，以确保数据的准确性、完整性和一致性。...以创建一个学生表为例，当学生名为null，这条记录就是不完整的。此时班级名为null，就没有意义了，所以我们要约束学⽣名的列不能为NULL。当name列为空时，他就会报错。...DEFALUT 默认值约束 DEFAULT 约束⽤于向列中插⼊默认值，如果没有为列设置值，那么会将默认值设置到该列重构学⽣表，新增年龄列插⼊⼀条记录，没有设置默认约束时，不指定年龄的值时列为...NULL 重构学⽣表，为年龄的列加⼊默认约束插⼊⼀条记录，不指定年龄的值时列使⽤了默认值，可以看到使用了默认值18 查看表结构，年龄列的默认值为18 当然当⼿动明确指年龄列为...，主表关联的列必须是主键或唯⼀约束当定义外键后，要求从表中的外键列数据必须在主表的主键或唯⼀列存在或为null。

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Polars Rust 第 5 课：数据清洗与转换

如果你的数据值在 ±21 亿以内，优先使用 Int32。二、空值处理 2.1 空值：数据中的"沉默杀手" 空值（Null）是数据清洗中最常见的问题之一。...("删除任意列为空的行：\n{}", clean_age); // 只留Alice 和 Diana Ok(()) } 运行结果删除空值后： shape: (2, 3) ┌───────┬──...│ │ Diana ┆ 28 ┆ d@test.com │ └─────────┴─────┴────────────┘ 删除任意列为空的行： shape: (2, 3) ┌────...删除 customer 为空的行（没有客户信息的订单无意义） .filter(col("customer").is_not_null()) // 2....总结与下节预告今天我们学习了 Polars 中数据清洗的五大核心技能：技能核心方法应用场景类型转换 .cast(), Schema Override 读取数据后的类型修正空值处理 fill_null

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数据库圣经--约束

约束是关系型数据库的一个重要功能主要作用是保证数据的完整性，也可能理解数据的正确性 (数据本身是否正确，关联关系是否正确) 1、not null空约束定义表时某列不允许为null时，可以为列添加非空约束...外键约束主定义在从表的列上，主表关联的列必须是主键或唯⼀约束当定义外键后，要求从表中的外键列数据必须在主表的主键或唯⼀列存在或为null。...删除主表某条记录时，从表中不能有对该记录的引用 # 删除从表中没有引⽤的记录，可以成功 delete from class where name = 'go'; select * from class...; # 删除从表中引⽤的记录，失败 delete from class where name = 'java'; 1.6删表删除主表时要先删除从表 # 从表存在是不能删除主表 drop...table class; # 删除从表 drop table student; # 再删除主表，成功 drop table class; 2、check约束可以应用于⼀个或多个列，用于限制列中可接受的数据值

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【MySQL】详解表的约束

一、空属性空属性有两个值：null（默认的）和not null(不为空)。数据库默认字段基本都是字段为空，但是实际开发时，尽可能保证字段不为空，因为数据为空没办法参与运算。...当表创建好以后但是没有主键的时候，可以再次追加主键： alter table 表名 add primary key(字段列表); 删除主键： alter table 表名 drop primary...假如指定表中两列为复合主键，只要两列中有一列的数据不同于其他列数据就可以正常插入。...四、自增长 auto_increment：当对应的字段，不给值，会自动的被系统触发，系统会从当前字段中已经有的最大值 +1操作，得到一个新的不同的值。通常和主键搭配使用，作为逻辑主键。...六、外键外键用于定义主表和从表之间的关系：外键约束主要定义在从表上，主表则必须是有主键约束或unique约束。当定义外键后，要求外键列数据必须在主表的主键列存在或为null 。

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DS：循环队列的实现

我们要往循环队列中删除一个元素，那么首先必须确保队列不为空（后面会封装），front++就行了，同样front也会遇到上面这种情况，处理当时一样，++完后%上数组的实际大小 bool myCircularQueueDeQueue...int myCircularQueueFront(MyCircularQueue* obj); //从队首获取元素。如果队列为空，返回 - 1 。...int myCircularQueueRear(MyCircularQueue* obj);//从队尾获取元素。如果队列为空，返回 - 1 。...int myCircularQueueFront(MyCircularQueue* obj); //从队首获取元素。如果队列为空，返回 - 1 。...int myCircularQueueRear(MyCircularQueue* obj);//从队尾获取元素。如果队列为空，返回 - 1 。

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PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

**查询总行数：** 取别名 **查询某列为null的行：** **输出list类型，list中每个元素是Row类：** 查询概况去重set操作随机抽样 --- 1.2 列元素操作 --- **获取...(参考：王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中，需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...DataFrame 返回当前DataFrame中不重复的Row记录。...； Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢，没有Pandas那么及时反映； Pyspark DataFrame的数据框是不可变的，不能任意添加列，只能通过合并进行； pandas比Pyspark...使用的逻辑是merge两张表，然后把匹配到的删除即可。

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最全面的Pandas的教程！没有之一!

从现有的列创建新列： ? 从 DataFrame 里删除行/列想要删除某一行或一列，可以用 .drop() 函数。...在 DataFrame 中缺少数据的位置， Pandas 会自动填入一个空值，比如 NaN或 Null 。...请注意，如果你没有指定 axis 参数，默认是删除行。删除列： ? 类似的，如果你使用 .fillna() 方法，Pandas 将对这个 DataFrame 里所有的空值位置填上你指定的默认值。...最后，on='Key' 代表需要合并的键值所在的列，最后整个表格会以该列为准进行归并。对于两个都含有 key 列的 DataFrame，我们可以这样归并： ?...这返回的是一个新的 DataFrame，里面用布尔值（True/False）表示原 DataFrame 中对应位置的数据是否是空值。

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Pandas光速入门-一文掌握数据操作

可以支持从各种格式的文件中导入数据，比如CSV、EXCEL、JSON、SQL等，并提供了两种数据结构Series和DataFrame，可以方便的对数据进行操作运算清洗加工等。...(data2) # 等价同上数据读写 ---- 上面的数据是直接定义的，但实际场景往往是从文件中读写数据，pandas可以支持很多文件格式，读取文件函数一般命名是read_*(路径)，比如常用的CSV...；axis默认0表示以行为连接轴，为1表示以列为连接轴；level指定多层索引的组；dropna默认True删除含NA的行和列，为False则不删NA的行列。...DataFrame.dropna(axis, how, thresh, subset, inplace)其中axis默认为0，表示逢空值删除整行，置为1则删除整列；how默认为 ‘any’ 如果一行（或列...import pandas as pd df = pd.DataFrame([1, None, 3, 5], columns=["value"]) print(df) # 删除空值 print("--

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PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

最大的不同在于pd.DataFrame行和列对象均为pd.Series对象，而这里的DataFrame每一行为一个Row对象，每一列为一个Column对象 Row：是DataFrame中每一行的数据抽象...03 DataFrame DataFrame是PySpark中核心的数据抽象和定义，理解DataFrame的最佳方式是从以下2个方面：是面向二维关系表而设计的数据结构，所以SQL中的功能在这里均有所体现...1）创建DataFrame的方式主要有两大类：从其他数据类型转换，包括RDD、嵌套list、pd.DataFrame等，主要是通过spark.createDataFrame()接口创建从文件、数据库中读取创建...以上主要是类比SQL中的关键字用法介绍了DataFrame部分主要操作，而学习DataFrame的另一个主要参照物就是pandas.DataFrame，例如以下操作： dropna：删除空值行实际上也可以接收指定列名或阈值...，当接收列名时则仅当相应列为空时才删除；当接收阈值参数时，则根据各行空值个数是否达到指定阈值进行删除与否 dropDuplicates/drop_duplicates：删除重复行二者为同名函数，与pandas

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StringUtils常用方法

String trimToEmpty(String str)：如果此字符串在修剪后为空（“”）或为null，则从此String的两端删除控制字符（char 空String（“...String trimToNull(String str)：如果该字符串在修剪后为空（“”）或为null，则从此String的两端删除控制字符（char null。...String deleteWhitespace(String str):从Character.isWhitespace（char）定义的字符串中删除所有空格。....')); // hina.c 8、移除 StringUtils常用的移除方法： String remove(String str, char remove)：从源字符串中删除所有出现的字符。...String remove(String str, String remove)：从源字符串中删除所有出现的子字符串。

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精品教学案例 | 金融贷款数据的清洗

null_index = list(na_ratio[na_ratio['NA_Ratio']>=56].index) print("需要删除的缺失值较多的列为:",null_index) 使用copy..."需要填补的缺失值的列为:",less_null_index) 首先分别查看这四列的信息，以方便之后进行填补。...，由此新的DataFrame来计算得到所需的中位数的值，再填补回原数据中。...("需要填补的缺失值的列为:",less_null_index) 查看此三列的信息。...为了演示重复值检测的方法，此处从数据中随机选取一个行并将其添加到数据中。

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SQL基本语法入门看这里就够了

表示当前列为主键列，不能重复，不能为空 out_increment表示当前列为自动增长列，由DBMS分配该列的值，可以保证不重复 CREATE TABLE t_user( id INT PRIMARY...②如果列名和列的值不写，则默认添加为空（null），如果数据库设计时存在默认值，则为添加默认值。——2019/11/09更新，感谢评论纠正。...DELETE FROM t_user WHERE id=2; 四、修改 1、修改列修改列的值必须与修改后的类型相符，如果修改列的值为null，则可以改为任意类型。...SELECT * FROM t_user; -- 例如(显示姓名和工资列)： select userName,money from t_user 2、查询返回限定行第一个参数为起始记录数，从0开始...，第二个参数为显示记录数 -- MySQL语法 SELECT * FROM t_student LIMIT 0,3; 3、查询空值null null不能用=，只能用is null 或 is not null

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JDK8的LinkedList源码学习笔记

//获取但不移除此队列的头；如果此队列为空，则返回 null public E peek() { final Node f = first; return (f...null : f.item; } //获取，但不移除此双端队列的最后一个元素；如果此双端队列为空，则返回 null public E peekLast() { final...null : l.item; } //获取并移除此双端队列的第一个元素；如果此双端队列为空，则返回 null public E pollFirst() { final...null : unlinkFirst(f); } //获取并移除此双端队列的最后一个元素；如果此双端队列为空，则返回 null public E pollLast() {...在面对并发的修改时，迭代器很快就会完全失败，而不是冒着在将来某个不确定时间发生任意不确定行为的风险。晚安~

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算法与数据结构(二)：队列

队列也是一种线性的数据结构，它与链表的区别在于链表可以在任意位置进行插入删除操作，而队列只能在一端进行插入，另一端进行删除。它对应于现实世界中的排队模型。...这种队列不存在队列满的情况，当然也可以根据业务需求给定一个最大值。当头结点为空时表示队列为空。...() { g_front = g_real = NULL; return true; } 元素入队元素入队的操作就是从队列尾部插入，当队列为空时，同时也是在队首插入元素，因此针对元素入队的操作...== tail，注意，由于数组是循环数组，此时并不一定能保证它们二者都为0，只有当队列中从来没有过数据，也就是说是刚刚初始化完成的时候它们才都为0 那么队列为满的情况又怎么确定呢？...在使用普通数组的时候，当二者相等都为MAXSIZE的时候队列为满，但是在循环队列中，并不能根据二者都等于MAXSIZE来判断队列是否已满，有可能之前进行过出队的操作，所以在队列头之前的位置仍然能存数据，

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红黑树的实现

应用场景中插入频率远高于删除数据结构的典型使用模式：在多数使用红黑树的场景（如数据库索引、内存管理、缓存系统）中，插入操作通常比删除更频繁。...例如：数据库索引需要不断插入新记录，而删除可能通过标记（如逻辑删除）延迟处理。缓存系统（如Redis）中数据自动过期，实际显式删除较少。...1.1 红黑树的规则：每个节点必须是红色或黑色根节点必须是黑色红色节点的两个子节点必须都是黑色（即不允许出现连续红色节点）从任意节点到其所有NULL节点的简单路径上，黑色节点数量必须相同以上这些都是红黑树...：黑→黑→黑→黑→NULL（长度4）最长路径：黑→红→黑→红→黑→红→黑→红→NULL（长度8）实际应用中的表现形式：并非所有红黑树都会达到理论极值插入/删除操作时，通过旋转和重新着色来维持这个比例关系...）规则4：在前序遍历过程中，通过形参记录从根到当前节点的黑节点数量（blackNum），遇到黑节点时递增计数。

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十分钟入门 Pandas

print('Null Series:\n', pd.Series()) # 从ndarray创建一个系列 data = np.array(['a', 'b', 'c', 'd']) print('ndarray...np.random.randn(5)) print('axes:\n', seri.axes) # 2、dtype，返回对象数据类型 print('dtype:\n', seri.dtype) # 3、empty，若系列为空...""" # pandas.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy) # 创建空DataFrame print(pd.DataFrame()) # 从列表创建DataFrame...dataFrame.axes) # 2、dtypes，返回对象数据类型 print('dtype:\n', dataFrame.dtypes) # 3、empty，若系列为空，返回True print...# 2、upper() 将Series/Index中的字符串转换为大写。 # 3、len() 计算字符串长度。 # 4、strip() 帮助从两侧的系列/索引中的每个字符串中删除空格(包括换行符)。

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十分钟入门Pandas

print('Null Series:\n', pd.Series()) # 从ndarray创建一个系列 data = np.array(['a', 'b', 'c', 'd']) print('ndarray...np.random.randn(5)) print('axes:\n', seri.axes) # 2、dtype，返回对象数据类型 print('dtype:\n', seri.dtype) # 3、empty，若系列为空...""" # pandas.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy) # 创建空DataFrame print(pd.DataFrame()) # 从列表创建DataFrame...dataFrame.axes) # 2、dtypes，返回对象数据类型 print('dtype:\n', dataFrame.dtypes) # 3、empty，若系列为空，返回True print...# 2、upper() 将Series/Index中的字符串转换为大写。 # 3、len() 计算字符串长度。 # 4、strip() 帮助从两侧的系列/索引中的每个字符串中删除空格(包括换行符)。

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