我想将这些数据逐行自动输入到Word文档的表格中并分别自动保存，Word文档表格如下图2所示，文档名为“datafromexcel.docx”。
靠谱 users.xml profile M(UInt64, replication_alter_partitions_sync, 1, "Wait for actions to manipulate the partitions. 0 - do not wait, 1 - wait for execution only of itself, 2 - wait for everyone.", 0) \M(Int64, replication_wait_for_inactive_replica_timeout
列权限授予用户或角色对指定表或视图上的指定列列表的指定权限。这允许访问某些表列，而不允许访问同一表的其他列。这提供了比GRANT OBJECT-PRIVICATION选项更具体的访问控制，后者定义了整个表或视图的权限。向被授权者授予权限时，应为表授予表级权限或列级权限，但不能同时授予两者。SELECT、INSERT、UPDATE和REFERENCES权限可用于授予对单个列中数据的访问权限。
散列表又称为哈希表（Hash Table）, 是为了方便查找而生的数据结构。关于散列的表的解释，我想引用维基百科上的解释，如下所示： 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。 散列表的创建就是将Value通过散列函数和处理散列key值冲突的函数来生成一个key, 这个key就是Value的查找映
基本思想是：当关键字key的哈希地址p=H（key）出现冲突时，以p为基础，产生另一个哈 希地址p1，如果p1仍然冲突，再以p为基础，产生另一个哈希地址p2，…，直到找出一个不 冲突的哈希地址pi ，将相应元素存入其中。
在Go语言中，我们可以使用map[int]bool来实现一个动态集合，同时保证O(1)的字典操作。因为map[int]bool底层实现就是哈希表，而哈希表的查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(1)。
1、直接插入排序（Straight Insertion Sort）是一种最简单的排序方法，它的基本操作是将一个记录插入到已排好序的有序表中，从而得到一个新的、记录数增1的有序表。
编辑手记： LogMiner是用于Oracle日志挖掘的利器，使用该工具可以轻松获得Oracle 重做日志文件（归档日志文件）中的具体内容，LogMiner分析工具实际上是由一组PL/SQL包和一些动态视图组成，它作为Oracle数据库的一部分来发布，是oracle公司提供的一个完全免费的工具。本文主要演示LogMiner的使用，直观展示LogMiner的作用。 环境：Oracle 11.2.0.4 RAC 1.查询当前日志组 2.业务用户插入操作 3.归档日志切换 4.业务用户插入操作 5.归档日志切换
当我们谈论首字母缩写“CRUD”时，“C”代表“创建”，它不仅仅意味着创建表。这也意味着将数据插入到表中，并使用表和插入来链接表。由于我们需要一些表和一些数据来完成其余的 CRUD（增删改查），我们开始学习如何在 SQL 中执行最基本的创建操作。
前面的几篇文章已经将磁盘管理和内存 buffer pool 管理的内容都介绍完了，接下来继续向上一层，来介绍关于 access method 的内容。
字典在Redis中的作用是非常巨大的，对Redis数据库的增删改查等操作都构建在对字典的操作之上，因此，了解字典的底层实现能让我们对Redis有更深的理解。下面分4个模块讲解Redis的字典实现（基本所有实现细节和重点都会谈到）：
当有多张表时，如何将一个excel表格的数据匹配到另一个表中？这时候就需要使用vlookup函数。它可以按条件查找出数据。
数组是最常用的数据结构，创建数组必须要内存中一块连续的空间，并且数组中必须存放相同的数据类型。比如创建一个长度为 10，数据类型为整型的数组，在内存中的地址是从 1000 开始，那么它在内存中的存储格式如下。
在Mysql数据库5.0版本中存在着一个元数据库information_schema，其中存放着用户在Mysql中创建的所有其他数据库的信息。
本节为分区高级篇，主要针对分区底层原理进行介绍，建议不了解分区概念的先看下面的分区入门篇:
Hydra是企业级数据仓库的开源替代品。速度快且功能丰富，开发人员可以更快的构建更好的分析。支持列存PG的更新和删除是#1客户功能请求，现在GA了。之前博文“如何为分析构建最快的PG数据库”中，回顾了Hydra团队如何将列存、向量化和查询并行化添加到PG中，以及使用ClickBench的基准测试结果。目前对WHERE进行了向量化。但未用SIMD，声称很快会提供。平均下来，查询性能比基本PG提高了23倍！这也太夸张了吧，可以弄下来测试下，文末有源码地址。
在ClickHouse中，ARRAY JOIN子句用于查询和展开数组数据。它可以将一个数组字段展开为多个行，以便在查询结果中分别处理每个数组元素。
上次小编已经将SQL的三大操作（库操作，表操作以及数据操作）简单介绍完啦，后面还会有相关的列类型和列属性以及索引...今天就先来介绍MySQL的列类型啦，说到SQL的数据类型，其实有很多和C语言差不多的，比如整数类型，浮点数类型，字符串类型等等，当然其中也会有改动，都有各自的特点。
在某个工作表单元格区域中查找值时，我们通常都会使用VLOOKUP函数。但是，如果在多个工作表中查找值并返回第一个相匹配的值时，可以使用VLOOKUP函数吗？本文将讲解这个技术。
GraphPad Prism 9 for Mac是一款优秀的医学绘图软件，为科学研究而设计的首选分析和绘图解决方案。加入世界顶尖科学家的行列，探索如何使用Prism节省时间，做出更合适的分析选择，以及优雅地绘制和展示您的科学研究成果。
希尔排序是一种高效的排序算法，由美国计算机科学家Donald Shell于1959年提出。希尔排序基于插入排序算法，通过比较相距一定间隔的元素来把元素移动到最终位置，从而实现排序。
真正约束字段的是数据类型，但是数据类型约束很单一，需要有一些额外的约束，更好的保证数据的合法性，从业务逻辑角度保证数据的正确性。所谓约束，就是避免犯一些低级错误，比如类似于语法错误，编译器的编译失败实际上也算是一种约束。
这一篇是MySQL中的重点也是相对于MySQL中比较难得地方，个人觉得要好好的去归类，并多去练一下题目。MySQL的查询也是在笔试中必有的题目。希望我的这篇博客能帮助到大家！ 重感冒下的我，很难受！keep on going,never givp up.(小编高中最喜欢用的句子，因为只记得这一句) 对数据表数据进行查询操作，其中可能大家不熟悉的就对于INNER JOIN(内连接)、LEFT JOIN(左连接)、RIGHT JOIN(右连接)等一些复杂查询，还有多表查询与子查询都是应用十分广泛的。 一、SEL
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
MergeTree表引擎是ClickHouse的一种外部存储类型，用于高效地存储和查询分布式数据。MergeTree表引擎将数据存储在多个分区中，并通过合并操作将小分区合并为更大的分区，以减少存储空间和提高查询性能。
http://blog.csdn.net/yyxaf/article/details/7527878 搜索关键词：散列函数、散列表、哈希函数、哈希表、Hash函数、Hash表 散列方法不同于顺序查找、二分查找、二叉排序树及B-树上的查找。它不以关键字的比较为基本操作，采用直接寻址技术。在理想情况下，无须任何比较就可以找到待查关键字，查找的期望时间为O(1)。 散列表的概念 1、散列表 设所有可能出现的关键字集合记为U(简称全集)。实际发生(即实际存储)的关键字集合记为K（|K|比|U|小得多）。 散列方
通过对数据关键字的提取和观察，结合对数据总量的分析，得出合理的hash地址的大小，以及hash地址的函数
数组是最常见的数据结构，创建数组必须要内存中一块连续的空间，并且数组中必须存放相同的数据类型。比如我们创建的长度10，数据类为整形的数组，在内存中的地址是从1000开始，那么他在内存中的存储格式如下：
排序的基本概念 排序：给定一组记录的集合{r1, r2, ……, rn}，其相应的关键码分别为{k1, k2, ……, kn}，排序是将这些记录排列成顺序为{rs1, rs2, ……, rsn}的一个序列，使得相应的关键码满足ks1≤ks2≤……≤ksn（称为升序）或ks1≥ks2≥……≥ksn（称为降序）。 正序：待排序序列中的记录已按关键码排好序。 逆序（反序）：待排序序列中记录的排列顺序与排好序的顺序正好相反。 趟：在排序过程中，将待排序的记录序列扫描一遍称为一趟。通常，一次排序过程需要进行多趟扫描才能完成
要在表之间强制执行引用完整性，可以定义外键。修改包含外键约束的表时，将检查外键约束。
稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。在实际应用中，很多矩阵都是稀疏的，比如网络图、文本数据等。由于矩阵中存在大量的零元素，因此稀疏矩阵的存储和计算都具有一定的特殊性。
在计算机科学中，数据结构和算法是构建强大应用的基础。本文将介绍两个非常有用的数据结构：跳跃表和布隆过滤器。这些数据结构可以在各种应用中提供高效的数据存储和检索解决方案。
分组技巧：分组不是简单地“逐段分割”，而是将相隔某个增量dk的记录组成一个组。让增量dk逐趟缩短，（例如依次取5,3,1），直到dk＝1为止。
回顾以前写的项目，发现在规范的时候，还是可以做点骚操作的。 假使以后还有新的项目用到了MySQL，那么肯定是要实践一番的。 为了准备，创建测试数据表（建表语句中默认使用utf8mb4以及utf8mb4_unicode_ci，感兴趣的读者可以自行搜索这两个配置）：
列表（list）是指是指在网页中讲相关信息以及条目的方式有序或无序排列而形成的表。常用的列表有无序列表（ul），有序列表（ol）和定义列表（dl）等，接下来，我们就一起来学习一下这些列表吧。
在上一篇博客中，我们主要介绍了四种查找的方法，包括顺序查找、折半查找、插入查找以及Fibonacci查找。上面这几种查找方式都是基于线性表的查找方式，今天博客中我们来介绍一下基于二叉树结构的查找，也就是我们今天要聊的二叉排序树。今天主要聊的是二叉排序树的查找、插入与删除的内容，二叉排序的创建过程其实就是不断查找与插入的过程，也就是说当我们在创建二叉排序树时，我们会先搜索该节点在二叉排序树中的位置，若没有找到该节点则返回该节点将要插入的父节点，然后将该结点插入。而二叉排序树结点的删除则有些复杂，分为几种情况讨
此次博主为大家带来的是Hive项目实战系列的第三部分，也是最终部分。 我们先来测试一下 0: jdbc:hive2://hadoop002:10000> select * from vid
在平时工作和源码学习的过程中经常遇到哈希相关的问题，每次都会上网找资料回忆哈希相关的知识点。趁这机会记录下来，防止以后又忘记了！！
为什么要学习数据结构与算法，如果你学会了做安卓，javaweb，前端等，都是你的武功秘籍，但是如果你的内功不够好，再厉害的功夫也是白费。
列表用于在单个变量中存储多个项目。列表是 Python 中的 4 种内置数据类型之一，用于存储数据集合，其他 3 种分别是元组（Tuple）、集合（Set）和字典（Dictionary），它们具有不同的特性和用途。
分区是一种表的设计模式，通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。但是对于应用程序来讲，分区的表和没有分区的表是一样的。换句话来讲，分区对于应用是透明的，只是数据库对于数据的重新整理。本篇文章给大家带来的内容是关于MySQL中分区表的介绍及使用场景，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
爬虫采集下来的数据除了存储在文本文件、excel之外，还可以存储在数据集，如：Mysql，redis，mongodb等，今天辰哥就来教大家如何使用Python连接Mysql，并结合爬虫为大家讲解。
java中和hash相关并且常用的有两个类hashTable和hashMap,两个类的底层存储都是数组，这个数组不是普通的数组，而是被称为散列表的东西。
给你一个文件里面包含全国人民（14亿）的年龄数据（0~180），现在要你统计每一个年龄有多少人？ 给定机器为 单台+2CPU+2G内存。不得使用现成的容器，比如map等。
要素编辑再不必繁琐，切换至图形对象视图，轻松处理文本标签、图形与图像。迷你工具栏随手可得，群组、取消群组多个元素任你搭配。布局窗口，让你把一切放得整整齐齐。双击条目，快速开启命名范围管理器对话框，查看命名范围列表，操作更便利。
列表是 Python 中最常用的数据类型之一。它是一种有序、可变，异构的数据集合，可以存储多个不同类型的元素。
涉及到SQL层和存储层，其中SQL层需要解析SQL语句，生成抽象语法树(AST)，计算表达式等，存储层需要判断主键冲突，包括增量数据和基线数据上的主键冲突，如果是非重复主键，则将数据插入到增量数据中。
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