大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1.函数功能 用来读写一个数据块。...2.一般调用形式 fread(buffer,size,count,fp); fwrite(buffer,size,count,fp); 3.说明 （1）buffer：是一个指针，对fread来说...，它是读入数据的存放地址。...对fwrite来说，是要输出数据的地址。 （2）size：要读写的字节数； （3）count:要进行读写多少个size字节的数据项； （4）fp:文件型指针。...4.例： 1.fread(&id,1,10,f)就是把f里面的值读到id里面，每次读1个字节，一共读10次，或者把id里面的值都读完，不到10次也会停止。
创建index的时候，报了如下的错误。让人有些摸不着头脑。...file_id,'datafile' AS TYPE 2 FROM DBA_DATA_FILES where file_id=201 3 / no rows selected 可以采用如下的语句来查询...ora11g/oradata/TEST01/temp01.dbf TEMPTS1 201 tempfile 查询表空间的使用情况...，发现不了任何问题 Current Instance ~~~~~~~~~~~~~~~~ DB Id DB Name Inst Num Instance -----------...然后将temp空间做了适当的调整，如下。再次创建就没有问题了。
写了几天程序，深刻地感受到python语言中（特指numpy、pandas）对于数据强大的索引能力。...特此总结一下： iloc和loc的区别 https://www.cnblogs.com/ghllfl/p/8481576.html loc：通过行标签索引行数据 例 loc[n]表示索引的是第n行（index...是整数） loc[‘d’]表示索引的是第’d’行（index 是字符） iloc ：通过行号获取行数据，不能是字符 ix：结合前两种的混合索引 三者区别： ix / loc 可以通过行号和行标签进行索引...，比如 df.loc[‘a’] , df.loc[1], df.ix[‘a’] , df.ix[1] 而iloc只能通过行号索引 , df.iloc[0] 是对的, 而df.iloc[‘a’] 是错误的...建议： 当用行号索引的时候, 尽量用 iloc 来进行索引; 而用标签索引的时候用 loc , ix 尽量别用。
DOCTYPE html> 关于赋值和内存的问题 <!...-- 问题: var a = xxx, a内存中到底保存的是什么?
来自《高性能MySql》的解释 《高性能MySql》的5.3.5章节对于聚簇索引的描述： 聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据数据存储方式； 当表有聚簇索引是，它的数据行实际上存在放在索引的叶子页...(leaf page)中； 叶子页包含了行的全部数据； 看来我的疑问可以解释了：索引数据和表数据分开存储这种理解在InnoDB是错误的，实际上InnoDB的表数据保存在主键索引的B-Tree的叶子节点；...从上图可见，并不存在表数据这样的内容，只有节点页(Node pages)和叶子页(Leaf pages) 关于节点页和叶子页的详情，以及每个聚簇索引结构体内容的详情，请看Jeremy Cole博客的图片集...反思 向数据库新增一条记录会保存索引数据和表数据，但并不代表会分别写索引文件和表数据文件，以前犯的是想当然错误； 之前的疑问是"索引文件中有数据行，那表数据文件有啥用"，没有放过这个疑问，而是去刨根问底...，终于有所收获； 虽然搜索一些中文文章也有答案，但搜索权威著作或者大神文章，能把问题理得更清晰，而且通过翻阅相关的目录和章节还能获得更全面的答案；
日志相关问题: 1. 在两阶段提交的不同瞬间, mysql如果发生异常重启, 怎么保证数据的完整性? 两阶段示意图 image.png 2....一个事务的binlog是有完整的格式的: statement格式的binlog, 最后会有一个commit row格式的binlog, 最后会有一个xid event 5. redolog 和 binlog...在时刻B中, binlog写完之后, mysql崩溃, 这时候由于binlog已经写入, 之后就会被从库(或者用这个binlog恢复出来的库)使用,所以主库再恢复的时候, 也要提交这个事务, 这样保证了主库和备份库的数据一致性...为什么不写完redolog 在写binlog, 崩溃恢复的时候, 必须两个日志都完整才可以, 这不是一样的逻辑吗? 两阶段提交是典型的分布式系统的问题, 并不是mysql独有的 举个栗子....但是，InnoDB 引擎使用的是 WAL 技术，执行事务的时候，写完内存和日志，事务就算完成了。如果之后崩溃，要依赖于日志来恢复数据页。
软件配置 几个包： install.packages(c("rio","readr","data.table","feather","WDI")) 关于数据I/O的高级技巧 R语言自己的文件格式是.Rds...：1）基础R的read.csv()，2）fread() 里data.table方法3）较新的readr包里read_csv()函数。...read.csv()是read.delim()和read.table()的封装。readstata13包是专门读取Stata13以上版本的.dta文件而开发的。...对于小于1M的数据，read.csv()比read_csv()要快，然而fread()比两个都快，如果是更大的数据，read_csv()和data.table比read.csv()快5倍左右。...使用readr的话，会将违规数值转换成NA，而fread()会自动将它认为是数值的列转化成字符，fread()另一特征是可以使用列名或索引来设置select参数，从而有选择的读取列。
Oracle中有80%的性能问题，是由20%的优化技术所决定。索引策略，执行路径，就是绝大多数性能问题的那20%的关键因素。...索引的优点： ①可以加快数据的检索速度。 ②可以加速表和表之间的连接。...③使用分组和排序子句进行数据检索时,可以减少查询中分组和排序的时间。 索引的缺点： ①创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。...③当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引需要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。...dba_indexes, 总结： 1.唯一索引和非唯一索引的root block和branch block结构大体基本一致。
这是一篇PPT分享稿，也算是一篇对数据存储模型思考的引线
索引 其实数据库中的数据是按页存放的 其实索引也是按页存放的 所以本质上索引也占硬盘空间（以最小的消耗，换取最大的利益） 索引是一种有效组合数据的方式！...主键：加快检索数据/唯一标识 常用索引类型： 01.普通索引：允许在定义为索引的列中 出现 重复值和空值！ ...（name,sid）姓名和身份证号！ 05.全文索引：允许值的全文查询！允许空值和重复值！适合在一个内容比较多的列！text！ ...06.空间索引：对空间数据类型的列建立的索引 ■按照下列标准选择建立索引的列 频繁搜索的列 经常用作查询选择的列 经常排序、分组的列 ,经常用作连接的列(主键/外键) ■请不要使用下面的列创建索引 仅包含几个不同值的列... INDEX index_studentName ON student(studentName); -- 给学生姓名和身份证号 增加 组合索引 CREATE INDEX index_name_sid
Oracle的CBO基于成本的优化器，计算过程中最重要的依据就是统计信息，而统计信息的采集存在着他的逻辑。...而索引，情况不同， 创建索引的时候，会自动采集， 从他的创建语句就可以看出端倪，自带了"compute statistics"子句，他的意思是通过对数据对象的完全扫描来收集精确的统计数据， 但是存在一种特殊的场景...，为空代表统计信息未锁定，ALL是锁定， 此时再创建索引， 可以看到，创建语句中并未带着"compute statistics"， 索引的统计信息，自然是空的， 如果在创建时，显式带着compute...、直方图，以及索引统计信息，都会被锁定， 因此，当锁定了表的统计信息时，如果显式使用compute statistics创建索引，就会提示错误，因为索引统计信息同样被锁定了，开锁前，不能采集。...如果不指定compute statistics，指定不采集索引统计信息，因此能创建。 以上现象不仅对普通表，对于分区表而言，同样适用，有兴趣的朋友，可以测下。
所以会出现问题。...方法一 使用字符串形式可以达到想要的结果： window.setTimeout("count(num)",1000); 这是我以前常用的方法。 但这种写法是将函数包在引号里，有点像字符串，不够直观。...，在这个函数内部使用了外部函数的参数，从而对其调用，不需要使用参数。...在 window.setTimeout函数中，使用_count(30)来返回一个不带参数的函数，此时不需要用引号也实现了参数传递的功能。...========================================================== //* 功能： 修改 window.setInterval ，使之可以传递参数和对象参数
fread函数读取csv的速度最快； readr::read_csv函数次之； 默认使用的read.csv速度最慢。...默认使用的read.csv速度最慢。...fread函数读取csv的速度最快； readr::read_csv函数次之； 默认使用的read.csv速度最慢。...`readr::read_csv` （处理不同编码更合适，R中读取包含中文字符的文件时这个诡异的错误你见过吗?）和`data.table::fread`可以作为日常使用或读取大表格的首选。...不同电脑测试结果差别大（可能是软件版本的问题，也可能是硬件特征问题）。别人用着快的你不一定用着快，多尝试。
AOP并没有帮助我们解决任何新的问题，它只是提供了一种更好的办法，能够用更少的工作量来解决现有的一些问题，使得系统更加健壮，可维护性更好。 4.什么是Spring的事务管理？...这样可以防止出现脏数据，防止数据库数据出现问题。 开发中为了避免这种情况一般都会进行事务管理。...Spring可以很便捷地和其他MVC框架集成，如Struts，Spring 的MVC框架用控制反转把业务对象和控制逻辑清晰地隔离。它也允许以声明的方式把请求参数和业务对象绑定。...原理：AOP是面向切面编程，是通过动态代理的方式为程序添加统一功能，集中解决一些公共问题。...所以，控制反转是，关于一个对象如何获取他所依赖的对象的引用，这个责任的反转。 41.spring有两种代理方式？
不知道大家有没有用read.table和read.csv读取过文件，当文件不大的时候你可能还感觉不出读取速度，但是当文件比较大的时候，比如有上万行的时候，你就会感觉到等待时间明显变长，甚至无法忍受...接下来我们分别用传统的read.csv和data.table包里面的fread函数来读取这个超大的文件，然后比较两种方法的读取速度。...to import system.time({m_df read.csv('m2.csv')}) # Time taken by fread to import system.time({m_dt...fread('m2.csv')}) 我们可以看到传统的read.csv读取该文件所需要的时间为48.84秒，而利用data.table包中的fread函数来读取只需要0.47秒，速度整整提升了100...1.09 50.72 > # Time taken by fread to import > system.time({m_dt fread('m2.csv')}) 用户 系统 流逝 0.47
开局一道题 请大家猜猜打印x和y的内容会是什么？以及想想为什么会这样子？其中的知识点有哪些？...切片{1,2},所以y和x指向的内存地址是一样的； 【2】因为y指向的内存地址和x是一样的，在尾部append一个值的时候，会挤掉后面的值3，故这时候x和y都为1，2，10 【3】这时候y又再次appned...，超出了原来的大小3，这时候会会分配一个更大数组来容纳，会新建一块独立的内存地址给到y（y独立了，和x没有什么关系了）。...指向地址变化了 知识点 Slice实现原理 } slice 的数据结构,一个指向真实 array 地址的指针 ptr ，slice 的长度 len 和容量 cap ，在底层数组容量不足时可以实现自动重分配并生成新的...Slice，在实际使用中，我们最好事先预期好一个cap，这样在使用append的时候可以避免反复重新分配内存复制之前的数据，减少不必要的性能消耗。
str4是在堆中创建的String对象，str3是在字符串池中创建的的"helloworld" 但是！以上的情况是一般情况！...special1.这个例子实际仔细一分析也很好理解，STR1和STR2都是final常量，它们在类编译时就已经确定。...String str4 = STR1 + STR2; System.out.println(str3 == str4); //true } } special2.这个例子和上个例子不同在于...在str4被赋值前STR1+STR2是何值都还不确定，STR1和STR2在赋值前实际上就是一个变量而不是一个常量，那么str4就不能在编译期被确定，而只能在运行时被创建。...String str4 = STR1 + STR2; System.out.println(str3 == str4); //false } } 回到开始提到的问题
目前系统集成商对连锁超市行业特点和用户业务流程的了解还不够全面和细致，在“粗节”的可用性和完整性还成问题的时候谈“细节决定成败”，为时尚早。...用两个例子来说明这个问题：1、不少集成商都宣称在产品中提供了“先进的”生鲜管理模块，而实际上并没有掌握生鲜商品经营管理的特殊规律，还是按管理常规商品的思维方式来处理生鲜商品的数据。...”的数据要清理（已经忙不过来还添乱）；在所考察过的系统中，没有看到比较合理的解决方案，还是要用户用手工解决生鲜的成本核算问题。...（如果能像哥伦布那样跳出思维的窠臼，鸡蛋是完全可以竖得起来的，因为竖鸡蛋在技术上不是问题！）...由此，“需求变更的管理与控制”的理论研讨和“产品定义委员会”的机构设置也就应运而生了。这种严谨的态度没有错，但这种试图把动态的“细节”固化住的方法和思维的“出发点”却有问题！
Problem & Solution Problem_0 $ conda update conda Traceback (most recent c...
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