关联子查询的基本执行方式类似于 Nested-Loop，但是这种执行方式的效率常常低到难以忍受。...关键在于：Filter、Project 里面原本包含了带有关联变量的表达式，但是把它提到 Apply 上方之后，关联变量就变成普通变量了！ 这正是我们想要的。...如果 R 没有主键或唯一键，理论上，我们可以在 Scan 时生成一个。 为什么变换前后是等价的呢？...变换前，我们是给每个 R 的行做了一次 ScalarAgg 聚合计算，然后再把聚合的结果合并起来；变换后，我们先是将所有要聚合的数据准备好（这被称为 augment），然后使用 GroupAgg 一次性地做完所有聚合...和之前一样，我们假设 RR 存在主键或唯一键，如果没有也可以在 Scan 的时候加上一个。 ? ? 注意到，这些规则与之前我们见过的规则有个显著的不同：等式右边 RR 出现了两次。
比如使用map(len)或map(upper)这样的东西可以让预处理变得更容易。...applymap就像map一样，但是是在DataFrame上以elementwise的方式工作，但由于它是由apply内部实现的，所以它不能接受字典或Series作为输入——只允许使用函数。...我们可以通过transform来使用聚合逻辑。...我们还可以构建自定义聚合器，并对每一列执行多个特定的聚合，例如计算一列的平均值和另一列的中值。 性能对比 就性能而言，agg比apply稍微快一些，至少对于简单的聚合是这样。...当对多个聚合进行测试时，我们会得到类似的结果。
map()还有一个参数na_action，类似R中的na.action，取值为'None'或'ingore'，用于控制遇到缺失值的处理方式，设置为'ingore'时串行运算过程中将忽略Nan值原样返回。...()语句可以对单列或多列进行运算，覆盖非常多的使用场景，下面我们来分别介绍： ● 单列数据 这里我们参照2.1向apply()中传入lambda函数： data.gender.apply(lambda...● 多列数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据，譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中...当变量为1个时传入名称字符串即可，当为多个时传入这些变量名称列表，DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器，需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集，如下面的示例： #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组...可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字
map()还有一个参数na_action，类似R中的na.action，取值为None或ingore，用于控制遇到缺失值的处理方式，设置为ingore时串行运算过程中将忽略Nan值原样返回。...但相较于map()针对单列Series进行处理，一条apply()语句可以对单列或多列进行运算，覆盖非常多的使用场景。...其主要使用到的参数为by，这个参数用于传入分组依据的变量名称，当变量为1个时传入名称字符串即可。...当为多个时传入这些变量名称列表，DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器，需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集，如下面的示例： #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组 groups...可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字
但相较于map()针对单列Series进行处理，一条apply()语句可以对单列或多列进行运算，覆盖非常多的使用场景。...譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...其主要使用到的参数为by，这个参数用于传入分组依据的变量名称，当变量为1个时传入名称字符串即可。...当为多个时传入这些变量名称列表，DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器，需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集，如下面的示例： #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组 groups...False) 可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg
这包括for、while和if。 本地变量 你必须显式引用你想在表达式中使用的任何本地变量，方法是在名称前面放置@字符。...当使用DataFrame.eval()和DataFrame.query()时，这允许你在表达式中拥有一个本地变量和一个DataFrame列具有相同的名称。...这包括for、while和if。 本地变量 您必须显式引用您想在表达式中使用的任何本地变量，方法是在名称前面放置@字符。...当使用DataFrame.eval()和DataFrame.query()时，这允许您在表达式中具有与局部变量和DataFrame列相同的名称。...这包括for、while和if。 局部变量 你必须通过在名称前加上@字符来显式引用任何你想在表达式中使用的本地变量。
MVVM模式的优势有如下四点： 低耦合：View可以独立于Model变化和修改，同一个ViewModel可以被多个View复用；并且可以做到View和Model的变化互不影响； 可重用性：可以把一些视图的逻辑放在...element实例.因为compile只会运行一次,所以当你需要生成多个element实例的时候是可以提高性能的....不过一般情况下，我们不需要手动调用$digest或者$apply（如果一定需要手动调用的话，我们通常使用$apply，因为它里面除了调用$digest还做了异常处理），因为内置的directive和controller...$digest，更推荐使用$timeout服务，因为它内部会帮我们调用$apply）。...对于像游戏和有图形界面的编辑器之类的应用，会进行频繁且复杂的DOM操作，和CRUD应用不同。因此，可能不适合用Angular来构建。在这种场景下，使用更低抽象层次的类库可能会更好。
仅第一次断言时使用。 Resquest Data：断言请求数据 Pattern Matching Rules：模式匹配规则 ?...4个配合使用 Or：表示或，和前4个配合使用，有一个为true则为true 注意： Contains,Matches：将字符串当做正则表达式处理 Equals,Substring：纯字符串，不会解析成正则表达式...+：一次或多次。 ?：抑制贪婪，在找到第一个匹配项后停止。 （1）模板：用$$引用起来，如果在正则表达式中有多个正则表达式，则可以是$2$$3$等等，表示解析到的第几个值给title。...如：$1$表示解析到的第1个值 （2）匹配数字：有多个匹配值时，0代表随机取值；正数n代表取第n个匹配的值；负数代表将变量名和数字拼接，比如如果写-1的话，那么拼接后的变量就是title_1。...Listener：监听器 它是用来对测试结果数据进行处理和可视化展示的一系列元件。图形结果、查看结果树、聚合报告等都是我们经常用到的元件。 ? 10.
要知道数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始，即使有索引也需要从头计算一次。出现这种性能问题，多数情形下是程序员偷懒了。...2、隐式转换 SQL语句中查询变量和字段定义类型不匹配是另一个常见的错误。...： 聚合子查询； 含有 LIMIT 的子查询； UNION 或 UNION ALL 子查询； 输出字段中的子查询； 如下面的语句，从执行计划可以看出其条件作用于聚合子查询之后： SELECT * FROM...不难看出子查询 c 是全表聚合查询，在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。 其实对于子查询 c，左连接最后结果集只关心能和主表 resourceid 能匹配的数据。...程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时，要把算法的思想或意识带进来。 编写复杂SQL语句要养成使用 WITH 语句的习惯。简洁且思路清晰的SQL语句也能减小数据库的负担 。
要知道数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始，即使有索引也需要从头计算一次。出现这种性能问题，多数情形下是程序员偷懒了。...2、隐式转换 SQL语句中查询变量和字段定义类型不匹配是另一个常见的错误。...： 聚合子查询； 含有 LIMIT 的子查询； UNION 或 UNION ALL 子查询； 输出字段中的子查询； 如下面的语句，从执行计划可以看出其条件作用于聚合子查询之后： SELECT * FROM...不难看出子查询 c 是全表聚合查询，在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。 其实对于子查询 c，左连接最后结果集只关心能和主表 resourceid 能匹配的数据。...程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时，要把算法的思想或意识带进来。 编写复杂SQL语句要养成使用 WITH 语句的习惯。简洁且思路清晰的SQL语句也能减小数据库的负担 。 (end)
要知道数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始，即使有索引也需要从头计算一次。出现这种性能问题，多数情形下是程序员偷懒了。...2、隐式转换 SQL语句中查询变量和字段定义类型不匹配是另一个常见的错误。...： 1、聚合子查询；2、含有 LIMIT 的子查询；3、UNION 或 UNION ALL 子查询；4、输出字段中的子查询； 如下面的语句，从执行计划可以看出其条件作用于聚合子查询之后： SELECT...不难看出子查询 c 是全表聚合查询，在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。 其实对于子查询 c，左连接最后结果集只关心能和主表 resourceid 能匹配的数据。...程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时，要把算法的思想或意识带进来。 编写复杂SQL语句要养成使用 WITH 语句的习惯。简洁且思路清晰的SQL语句也能减小数据库的负担 。
要知道数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始，即使有索引也需要从头计算一次。出现这种性能问题，多数情形下是程序员偷懒了。...隐式转换 SQL语句中查询变量和字段定义类型不匹配是另一个常见的错误。...条件下推 外部查询条件不能够下推到复杂的视图或子查询的情况有： 聚合子查询； 含有LIMIT的子查询； UNION 或UNION ALL子查询； 输出字段中的子查询； 如下面的语句，从执行计划可以看出其条件作用于聚合子查询之后...不难看出子查询 c 是全表聚合查询，在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。 其实对于子查询 c，左连接最后结果集只关心能和主表resourceid能匹配的数据。...程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时，要把算法的思想或意识带进来。 编写复杂SQL语句要养成使用WITH语句的习惯。简洁且思路清晰的SQL语句也能减小数据库的负担 ^^。
要知道数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始，即使有索引也需要从头计算一次。出现这种性能问题，多数情形下是程序员偷懒了。...2、隐式转换 SQL语句中查询变量和字段定义类型不匹配是另一个常见的错误。...： 1、聚合子查询；2、含有 LIMIT 的子查询；3、UNION 或 UNION ALL 子查询；4、输出字段中的子查询； 如下面的语句，从执行计划可以看出其条件作用于聚合子查询之后： SELECT...不难看出子查询 c 是全表聚合查询，在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。 其实对于子查询 c，左连接最后结果集只关心能和主表 resourceid 能匹配的数据。...程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时，要把算法的思想或意识带进来。 编写复杂SQL语句要养成使用 WITH 语句的习惯。简洁且思路清晰的SQL语句也能减小数据库的负担 。 ---- ----
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