昨天，视频交流群里有朋友在问，类似这个要将多列数据规范化问题，用Power Query怎么处理： 对于大多数的日常应用问题，我前期的文章基本都涉及到，所以，我直接给了文章的参考...，具体链接为《多列数据归一化处理，不用写SQL，还能随数据增加一键刷新》。...Power Query还存在一些疑问，比如说有些操作不如在Excel里方便，或者说不知道该什么时候用Power Query，对此，大家可以参考一下这个意见： 接下来，针对前面的数据规范化问题...】解法 = Table.Combine( List.Transform( List.Split(List.RemoveFirstN(Table.ToColumns(更改的类型...),1),2), each Table.FromColumns({Table.ToColumns(更改的类型){0}}&_,{"部门","车型","姓名"}) ) )
多列族引起的问题和设计 HBase集群的每个region server会负责多个region，每个region又包含多个store，每个store包含Memstore和StoreFile。...如果一个HBase表中设置过多的列族，则可能引起以下问题： 一个region中存有多个store，当region分裂时导致多个列族数据存在于多个region中，查询某一列族数据会涉及多个region导致查询效率低...（这一点在多个列族存储的数据不均匀时尤为明显） 多个列族则对应有多个store，那么Memstore也会很多，因为Memstore存于内存，会导致内存的消耗过大 HBase中的压缩和缓存flush是基于...region的，当一个列族出现压缩或缓存刷新时会引起其他列族做同样的操作，列族过多时会涉及大量的IO开销 所以，我们在设计HBase表的列族时，遵循以下几个主要原则，以减少文件的IO、寻址时间： 列族数量...，要尽可能的少 列族名字可读性好，但不能过长。
开本系列，谈谈一些有趣的 CSS 题目，题目类型天马行空，想到什么说什么，不仅为了拓宽一下解决问题的思路，更涉及一些容易忽视的 CSS 细节。...6、全兼容的多列均匀布局问题 如何实现下列这种多列均匀布局（图中直线为了展示容器宽度，不算在内）： ?...line-height:24px; display:inline-block; text-align:center; border-radius:50%; } 发现终于可以了，实现了多列均匀布局...上面说了要使用 text-align:justify 实现多列布局，要配合 text-align-last ，但是它的兼容性又不好，真的没办法了么，其实还是有的，使用伪元素配合，不需要 text-align-last...Demo戳我，任意列数均匀布局 通过给伪元素 :after 设置 inline-block 设置宽度 100% ，配合容器的 text-align: justify 就可以轻松实现多列均匀布局了。
考察的知识点，我罗列了一下： Java：String、synchronized、异常 操作系统：进程间通信、管道、用户态与内核态 MySQL：索引、联合索引、隔离级别、事务并发问题 网络：键入网址过程、...操作系统 进程间的通信方式？管道模型的分类？ 最简单的方式就是管道，管道分为「匿名管道」和「命名管道」。...在选择要添加索引的列时，请考虑以下几点： 对于经常用于查询条件的列，添加索引可以提高查询速度。 对于具有许多重复值的列，添加索引的性能提升可能不明显。...为了解决TCP拆包和沾包的问题，可以采用以下方法： 在应用层实现数据包的边界识别，例如通过添加包头，包头中包含数据包长度等信息，使得接收方能够准确地将数据包进行拼接。...使用固定长度的数据包或者特殊的分隔符，以便于接收方识别数据包的边界。 使用更高级的传输层协议，如WebSocket，它在TCP基础上增加了数据帧的概念，可以更好地解决拆包和沾包问题。
- 联合索引也叫多列索引，索引结构的key包含多个字段，排序时先第一列比较，如果相同再按第二列比较，以此类推。...联合索引结构图如图3所示： 图3 联合索引 联合索引上的查询要满足以下特点： 1、key按照最左开始查找，否则无法使用索引； 2、跳过中间列，会导致后面的列不能使用索引； 3、某列使用范围查询是，后面的列不能使用索引...所以要求我们提前做好预估，不要等需要拆分时再拆，一般把表的数据量控制在千万级别；常用分表策略有两种：按key取模，读写均匀；按时间分，冷热数据明确； 2、实际案例 案例一：用户表设计 用户表包含字段：uid...因为联合索引的第一列uid是唯一且不会变的，所以uid就已经决定了索引的顺序，switch列的改变只会改变索引节点上第二个key的值，不会改变索引结构。...每个月的数据又分为128个表。
在这里需要注意的是：我们在开发中辅助索引的数量往往大于聚集索引的数量，那么利用辅助索引去进行查询的时候是从内存中直接读取数据的，聚集索引有时会去读取磁盘这样就出现了拆查询缓慢的问题。...但是大部分开发人员所不知道的是联合多因其实是建立了多个索引，比如我们将上例中的 name、sex、birthday 三个字段做一个联合索引，那么在数据库中实际上是创建了三个索引，分别是：name 索引，...讲了这么多我们来总结一下使用联合索引的好处。首先它可以减少开销，当我们建立了一个联合索引就相当于创建了多个索引，我们知道多创建一个索引就会增加磁盘和操作开销，但是使用联合索引则会减少这些开销。...表数据量很小的情况，建立索引会引起开销增大； 不经常使用的列，在这样的列上建立索引完全没有用； 数据频繁更新的列，建立索引会影响新增和更新的效率； 数据平均分布的列。...一、总结 这篇文章从 SELECT * 讲起，最后以联合索引结尾，内容稍显复杂但是只要记住：避免使用 SELECT * ，会使覆盖索引策略失效，多索引情况下尽量使用联合索引减少开销。
优点：读写都到主，解决了一致性问题；“双主”当“主从”用，解决了可用性问题 带来的问题：读性能如何扩充？...最开始，分为2库，0库和1库，均采用“双主当主从用”的模式保证可用性 ?...“同城”回看（上）篇] 方案一：追日志方案 方案二：双写方案 （4.3）水平切分怎么切 四类场景覆盖99%拆库业务 a）“单key”场景，用户库如何拆分： user(uid, XXOO) b）“1对多...不会这么玩 a）各种联合查询 b）子查询 c）触发器 d）用户自定义函数 e）“事务”都用的很少 原因：对数据库性能影响极大 拆库后，IN查询怎么玩[回复“同城”回看（上）篇] 拆库后，非Partition...key的查询怎么玩[回复“同城”回看（上）篇] 拆库后，夸库分页怎么玩？
这个问题，可以在脑子里面先思考一下，如果让你来设计数据库的索引，你会怎么设计？ 我们还是用Why？What？How？三步法来看这个问题。 为什么会需要索引？索引是什么？索引怎么用的？...这里我解释一下回表，比如我们表主键索引是学号，另外我们还根据手机号也建了索引，如果我们where 条件是手机号，分二种情况： 正例：IDB能够建立索引的种类分为【主键索引、唯一索引、普通索引】，而覆盖索引是一种查询的一种效果...，用explain的结果，extra列会出现：using index....，a列的几乎接近于唯一值，那么只需要单建idx_a索引即可。说明：存在非等号和等号混合判断条件时，在建索引时，请把等号条件的列前置。如：where c>? and d=?...按照userId纬度拆分，安琪拉见过的常见的有，根据 userId % 64 取模拆0～63编号的64张表， 固定位拆，取userId 指定二位，例如倒数2，3位组成00～99 一共100张表的，百库表表
概念：数据库分区是一种物理数据库设计技术 目的：主要目的是为了在特定SQL操作中减少数据读写的总量以缩短响应时间 分类：分为水平分区(Horizontal Paritioning)和垂直分区(Vertical...(一定要通过某个属性来进行分割，这里使用的就是年份) 垂直分区:通过对表的垂直划分来减少目标表的宽度，事某些特定的列被划分到特定的分区， 每个分区都包含了其中的列所对应的行。...SQL经过优化 数据量过大 当频繁插入或者联合查询时，速度变慢 分表解决的问题: 分表后，单表的并发能力提高了，磁盘I/O性能也提高了，写操作效率提高了 查询一次的时间短了 数据分布在不同的文件，磁盘...： 单库单表 单库多表 多库多表 优先考虑分区，当分区不能满足要求时，开始考虑分表，合理的分表对效率的提升会优于分区 京东商品评价存储设计。...数据组织形式(不同的数据又可选择不同的库表拆分方案): 评论基础数据按用户ID进行拆库并拆表 图片及标签处于同一数据库下，根据商品编号分别进行拆表 其他的扩展信息数据，因数据量不大，访问量不高，处理于同一库下且不做分表即可
索引是什么在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。...按字段个数分类可分为：单列索引、联合索引（复合索引、组合索引）。...字段个数分类MySQL索引按字段个数分类可分为：单列索引、联合索引（复合索引、组合索引），从字面上就知道单列索引是单独一个列上建立的索引，而联合索引是建立在多列上的索引。...导致数据移动造成页分裂问题，从而影响查询效率，具体我们在后面索引优化的时候举例。...、索引统计和值比较都更复杂7：冗余和重复索引我们经常能在看到一张数据表中，同样的字段又是联合索引，又是二级索引， 比如 col1、col2列是一个联合索引， 就没必要再对col1列再建一个普通索引，除了增加维护成本
在创建多列索引中也涉及到了一种特殊的索引-->覆盖索引 我们前面知道了，如果不是聚集索引，叶子节点存储的是主键+列值 最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次。...所以，就不用回表了~ 所以，能使用覆盖索引就尽量使用吧~ 7、索引最左匹配原则 最左匹配原则： 索引可以简单如一个列(a)，也可以复杂如多个列(a, b, c, d)，即联合索引。...(很简单：索引命中只能是相等的情况，不能是范围匹配) 8、=、in自动优化顺序 不需要考虑=、in等的顺序，mysql会自动优化这些条件的顺序，以匹配尽可能多的索引列。...6，单个多列组合索引和多个单列索引的检索查询效果不同，因为在执行SQL时，MySQL只能使用一个索引，会从多个单列索引中选择一个限制最为严格的索引。 二、锁 ?...他俩可以说息息相关的，锁会涉及到很多关于索引的知识~
在上一篇关于DBus的文章（#DBus# 数据库表结构变更处理方案）中，我们主要介绍了在DBus的设计中，表结构变更及其带来的各种问题是如何处理的。...根据选定的分片列，对数据进行拆片，确定每片数据的上下界，然后根据每片上下界，以6~8左右的并发度，进行数据拉取。（6~8左右的并发度是经大量测试获得的经验值。.../smallint/long Char/Varchar/Text/NText 拆片原理大体一致，都是根据分片列的最大最小值，以及设定的每片大小，进行每一分片上下界的计算和确定。...如果表有主键，我们以主键列为分片列；如果没有主键，有唯一索引，我们以唯一索引列为分片列……以此类推。如果找到的键或索引是联合主键或联合索引，我取其中的第一列作为分片列。...(128), min 为abc，max为 xyz，怎么计算拆片点呢？
选表类型： mysql的myisam表适合读操作大，写操作少;表级锁表 innodb表正好相反；行级锁表 互联网服务，不算支付性的服务外，互动产品，新闻系统等等一般都是读多，写少。...表的设计 定长表:所有列的字段长度都是定长的。可以去查mysql的手册不定长字段是VARCHAR、BLOB或TEXT。int char都是定长的，定长表占用空间会大。 动态表:就是字段不是都定长的。...拆表 拆库 拆表就是将一张表复制N多张，里面分别存放不用内容的数据，数据的存放是用HASH算法来决定放入哪张表。...拆表或拆库有很多的HASH算法，主要目的就是减少表的数据量，用算法保证每个表的数据量平均，请求，读写操作被分摊降低压力，而且安全，出了问题最多是一部分用户受影响。缺点就是检索不方便，需要另想办法。...很多网站为了前期省事都会采用discuz的产品，如bbs,blog等，网上有不少关于这个产品的介绍和优化方法，没细研究过，听过一些网站介绍 他们的 优化方法时，对于数据库主要是采用主从的方法，将数据库的读写分离来提高性能
MIGA 在预训练阶段引入三个辅助任务，并将他们组织成统一的生成任务范式，可以将所有的 Text-to-SQL 数据集统一进行训练；同时在微调阶段，MIGA 针对多轮对话中的错误传递问题进行 SQL 扰动...最近也有一些关于 Text-to-SQL 的研究是基于生成式语言模型，可以很方便地继承预训练语言模型的知识和能力。...在微调阶段，MIGA 针对多轮对话和 SQL 中容易存在的错误传递问题，在训练过程中对历史 SQL 进行扰动，使得生成当前轮次的 SQL 效果更加稳定。...则需要输出与当前问题相关的数据表和列，目的是加强模型对 Text-to-SQL 的理解； 当前轮次的操作预测：上图中的灰色部分，设计 Prompt 为”translate dialogue to turn...该研究在预测当前轮次的 SQL 时，会拼接之前轮次的预测 SQL，在此过程中，为了尽量克服多轮对话和生成中所带来的错误传递问题，该研究提出了 SQL 扰动的方案，对输入数据中的历史轮次 SQL，以 α
单库单表 拆分为 N个库N个表 分为垂直拆分，水平拆分 什么是垂直拆分 按结构(表头/约束)拆分 垂直拆库 把单库中的不同业务的表, 拆分到不同库中 比如 原本单库的 用户表, 订单表 将用户表相关的表放到同一个库中...A库 将订单相关的表放到同一个库中 B库 垂直拆表 把表中的多个字段, 拆出来部分字段放到另一个表中 比如 A库B表的一行, 有 1 2 3 4 5 列 把 1 2 3 4 列 拆出来放到 A库...MySQL 5.7 Sharding-Sphere 4 (截止至 2021/1/4 sharding-sphere 5已经出了, 直接去apache官网可以搜到文档) 扩容问题 增加算法版本配置 看代码实现的思路...数据倾斜问题 一致性hash算法 + 权重配置 看代码实现的思路 todo 读写分离特性问题探讨 查询优化 sharding-proxy代理分享 注意点 读写分离 没有事务时, 根据SQL去做读写分离...shardingsphere.apache.org/index_zh.html 分库分表: https://zhuanlan.zhihu.com/p/99396275 Sharding-Sphere实战：实现类多租户分库分表
（2）同时订单都需要做父子订单处理，之前在初创公司一直只有一个订单，没有做父子订单处理后期需要进行拆单的时候就比较麻烦，尤其是多商户商场，和不同仓库商品的时候，父子订单就是为后期做拆单准备的。...支付完成后下一步是等待卖家发货或者是订单下放到仓库，在此过程中，会涉及到拆单过程，一般拆单分为两次拆单： 一次拆单：订单层面的拆单，这个拆单主要是因为组合商品时，各个商品属于不同商家，此时订单需要使用父子订单进行区分...二次拆单：商品层面的拆单，这个拆单由于商品分属不同的仓库，重量/体积限制，商品品类要求比如易燃或者贵重物品需要单独打包，商品库存原因，比如需要有些商品当天发生，有些商品48小时后发送，另外对于海淘来说还存在关税问题需要拆单的...到这里关于订单正向和逆向流程已经说明完毕，抛出一个问题，如果同一个SKU里面有多件商品，需要对某件商品进行退款怎么操作？ 六、订单拆单 为什么要拆单呢？...拆单的原因包括： 店铺：在多商户商场下，商品归属不同商户，所以涉及到商户后台的财务结算和物流发货问题。
关于web系统整体优化提速总结 一、背景 随着公司业务的拓展，随之而来就是各种系统横向和纵向的增加，PV、UV也都随之增加，原有的系统架构和模式慢慢遇上了瓶颈，需要逐步的对系统从整体上进行改造升级，...系统横向拆分： 系统横向拆分，主要是只，根据不同的业务角色，独立搭建对应的UI系统，避免一个平台大单点站点，只要一个模块出问题，导致整个系统平台都不能使用。...：比如，订单数据、账单数据、商品相关的数据，采用独立的库存储 横向拆表：主要是针对数据量比较大的表，按照某一规则，分表存储（是否分表的规则是保持单标数据不要超出百万）， 比如订单表...纵向分表：主要是针对表字段比较多的表，拆分为多表存储，一般拆分规则为： 对于一张表如果业务上分两次访问某一张表其中一部分数据，那么就可以根据每次访问列的不同来做拆分; 另外还可以根据列更新的频率来拆分...，例如某些列每天要更新3次，有些列从创建开始基本上很少更新。
这种分法，其难处在于，假设我要列20条数据，结果这三张表里都有2条，那么业务上很有可能要求读三次表。如果时间长了，有几十张表，而每张表是0条，那不就是要读完整个系统的表才行么?...这样一方面可以解决性能问题，因为一般新闻发布系统读取的都是新的内容，旧的内容读取少;第二可以委婉地解决功能问 题，比如平板式所说的问题，在归档式中最多也只需要读2张表就完成了。 ...在功能上，因为版块之间还是有一些隔阂，所以需要联合查询的需求不多，开发上比时间结构的方式要轻松。 ...tieba_unite_ab tieba_unite_ac … 三、哈希结构 哈希结构通常用于博客之类的基于用户的场合，在博客这样的系统里有几个特点，1是用户数量非常多，2是每个用户发的文章数量都较少...表的数量太多，要创建这些表也是挺麻烦的，可以考虑在程序里往数据库insert之前，多执行一句判断表存在与否并创建表的语句，很实用，消耗也并不很大。
1)基本概念 2)常见问题及解决思路 3)拆库实战 4)拆库后业务实战 5)总结 一、基本概念 大数据量下，搞mysql，以下概念需要先达成一致 1)单库，不多说了，就是一个库...=$my_uid 结论：“多key”场景一般有两种方案 a）方案一，使用2和3综合的方案 b）方案二，1%的请求采用多库查询 四、分库后业务实战 分库后出现的问题：单库时mysql的...SQL功能不再支持了 1）海量数据下，mysql的SQL怎么玩 不会这么玩 a）各种联合查询 b）子查询 c）触发器 d）用户自定义函数 e）“事务”都用的很少 原因：对数据库性能影响极大...4）数据量大，解决思路是分片（拆库） 《四大类拆库思路》 1）用户库，“单key”场景使用“单key”拆库 2）帖子库，“1对多”场景使用“1”分库，例如帖子库1个uid对应多个tid...3综合的方案 4.2）方案二，1%的请求采用多库查询 《拆库后业务实战》 1）不这么玩：联合查询、子查询、触发器、用户自定义函数、夸库事务 2）IN查询怎么玩 2.1）分发MR
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