数据库中有A B C三列，用SQL语句实现：当A列大于B列时选择A列否则选择B列，当B列大于C列时选择B列否则选择C列。
下班路上看见网上有人问一个问题： oracle 10g以后count(*)和count(非空列)性能方面有什么区别？...首先，准备测试数据，11g库表bisal的id1列是主键(确保id1列为非空)，id2列包含空值， ?...前三个均为表数据总量，第四个SQL结果是99999，仅包含非空记录数据量，说明若使用count(允许空值的列)，则统计的是非空记录的总数，空值记录不会统计，这可能和业务上的用意不同。...其实这无论id2是否包含空值，使用count(id2)均会使用全表扫描，因此即使语义上使用count(id2)和前三个SQL一致，这种执行计划的效率也是最低的，这张测试表的字段设置和数据量不很夸张，因此不很明显...总结： 11g下，通过实验结论，说明了count()、count(1)和count(主键索引字段)其实都是执行的count()，而且会选择索引的FFS扫描方式，count(包含空值的列)这种方式一方面会使用全表扫描
小勤：在Power BI里怎么增加一列？ 大海：在Power BI里增加列有2种方法，一种是咱们在学Power Query里的“添加列”方法，还有一种是在PowerPivot里的新建“计算列”方法。...具体操作方法如下： 在查询编辑中添加列： 直接在Power BI Desktop界面中新建列： 小勤：啊。Power BI真是两这个的完全组合啊。这两者之间有什么不同吗？...但在构造的时候是有以下差别的： 查询编辑器里添加列用的是Power Query的知识，一般情况下，Power Query在这方面的功能比较强一些，尤其是做文本的相关处理时。...但是，新建计算列的方法有个好处，是可以直接引用计算度量的相关结果，这一点是用PQ添加列方法做不到的。 小勤：那该怎么决定到底用哪一种方法呢？ 大海：我很少纠结这个问题，反正觉得哪个用起来方便就用哪个。...总的来说，我一般是除非要引用某些计算度量的结果或者是一些非常简单的计算列，绝大部分的时候我都是用PQ进行处理的。 小勤：嗯。我大概知道了。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群有个粉丝咨询了这个问题：获取到数据表的列数比较简单，一般不超过99列，怎样能自动按列01 列02 最大为列99，来设置列标题？...二、实现过程 针对这个问题，【群除我佬】给了一个代码，如下所示： ["列0" + str(i) if len(str(i)) < 2 else "列" + str(i) for i in range(1,100...)] 后来【~上善居士~ 郭百川】使用字符串格式化，也给了一个代码，如下所示： [f"列{i:02d}" for i in range(1,100)] 后来【Eric】也给了一个可行的代码，如下所示...： columns = [] for i in range(10): columns.append(f"列{i:02d}") print(columns) df.columns = ['00',...(str(i)) < 2 else "列" + str(i) for i in range(1,df. shape[1]+1)] [f"列{i:02d}" for i in range(1,df.shape
本文通过一个例子，综合体现常用的删列、移列、添加索引列操作方法。数据样式及要求如下： 要求： 1. 删除状态列； 2....将货币列移动到合同总金额的后面； 3. 添加以1为起始的索引列。...Step-1：获取数据 Step-2：删除列 Step-3：移动列 Step-4：添加以1为开始的索引列 Step-5：上载数据
原来是Groudhog类没有重写hashCode()方法，所以这里是使用Object的hashCode()方法生成散列码，而他默认是使用对象的地址计算散列码。...二、理解hashCode() 散列的价值在于速度：散列使得查询得以快速执行。...这个数字就是散列码，由定义在Object的hashCode()生成(或成为散列函数)。同时，为了解决数组容量被固定的问题，不同的“键”可以产生相同的下标。那对于数组来说？...备注：为使散列分布均衡，Java的散列函数都使用2的整数次方来作为散列表的理想容量。对现代的处理器来说，除法和求余是最慢的动作。使用2的整数次方的散列表，可用掩码代替除法。...也就是说，它必须基于对象的内容生成散列码。 应该产生分布均匀的散列码。如果散列码都集中在一块，那么在某些区域的负载就会变得很重。
散列是一种用于以常数平均时间执行插入、删除和查找的技术。 每个关键字被映射到从0-TableSize-1这个范围中的某个数，并且被放到适当的单元中。...这种映射就叫做散列函数 我认为，先用散列函数将我们所要进行操作的集合整合成散列表，是对之后的操作的一种便利。放到实际中去，我们要进行操作的集合不仅仅只是数字，例如图书馆中的书籍分类等等。...我们可以通过某种规定，将每个关键字放到合适的为止上去，编写散列函数。但是难免会遇到两个关键词被单列到同一个值的情况，（称为冲突），如何解决冲突是一个很关键的问题，之后另开博。...int b[9]; int i; for(i = 0; i < 9; i++) { b[a[i]%10] = a[i]; //通过模10运算，将关键字散列合适的位置...设所有关键字最多8个字符长，由于char类型的值最多是127，因此这个散列函数之恩那个取值在0到27*8之间，若TableSize超过了1w，显然这并不是一种均匀的分配。
和上面的解决方案是一样的，自己动脑筋哦 下面的overflow的方式 display:table和flex大家自己练习。
上次讲到了列类型的枚举类型，那么接下来还有集合记录长度，列属性倒不是特别多，也就有空属性，列描述以及默认值，所以学起来也是超快~ 集合字符串 集合跟枚举实际上很类似，实际上存储的是数值，而不是字符串（集合可以多选...下面可以开始讲述列属性的三个小部分啦~ 列属性 是真正约束字段的数据类型。...列属性有很多：NULL/NOT NULL，default，primary key，auto＿increment，comment(描述表的字段） 这里讲到的是空属性，列描述和默认值。...列描述（注释） 列描述：comment，起描述作用，无实际意义。是专门用来描述字段，根据表的创建语句一起保存的。...当数据很相似时，数据管理员不怎么方便查看，这就给数据库管理员带来了麻烦，那么列描述的作用就显现出来了。
包含列索引 概述 包含列索引也是非聚集索引，索引结构跟聚集索引结构是一样，有一点不同的地方就是包含列索引的非键列只存储在叶子节点；包含列索引的列分为键列和非键列，所谓的非键列就是INCLUDE中包含的列...的要求所以引进了包含列索引。...正文 创建包含列索引 ----创建表 CREATE TABLE [dbo]....在计算索引键列数或索引键大小时，数据库引擎不考虑它们。 当查询中的所有列都作为键列或非键列包含在索引中时，带有包含性非键列的索引可以显著提高查询性能。...，当我们查询数据时直接在索引页中查找数据就可以，不需要访问数据页，减少磁盘IO，提高性能 带有包含列的索引准则 设计带有包含列的非聚集索引时，请考虑下列准则： 在 CREATE INDEX 语句的 INCLUDE
选择键值，冲突的时候采取不同的策略 散列函数： 简单的散列函数： 1 int hash(const string & key,int tableSize) 2 { 3 int hashVal =...key.length();++i) 5 { 6 hashVal + = key[i]; 7 } 8 return hashVal % tableSize; 9 } 比较好的散列函数...if(hashVal < 0) 6 hashVal += theLists.size(); 7 return hashVal; 8 } 使用name成员为键，提供的散列函数实例...= 0; 8 for(int i = 0 ; i < array.size(); i++) 9 array[i].info = EMPTY; 10 } 使用平方探测进行散列的...对分离散列表的再散列 1 void rehash() 2 { 3 vector oldArray = array; 4 array.size(nextPrime
复杂度分析: 顺序查找: O(n) 二分查找: O(\log_2n) 散列方法: O(C) 散列表与散列方法 将一个元素的关键码和存储位置之间建立对应的函数关系 Hash( ), 使得每个关键码与结构中的唯一的存储位置相对应...: Address=Hash( ) 需要解决两个问题: 找到一个合适的散列函数,避免或尽量减少冲突 拟定解决冲突的方案 散列函数 取余法 散列表中地址数位m, p为不大于m但最接近m的质数....将结果化成八进制 处理冲突的闭散列(开地址)方法 产生冲突元素的关键码互为同义词....注意:闭散列情况下不能真正地将已有的元素删去, 因为中间的元素被删掉后会影响到之后元素的探查. 所以用一个状态数组来标识哈希表中每个元素的状态....再散列 当表项数>表的70%时, 可以再散列. 即, 建立一个两倍大的表, 新的散列函数取距离原规模两倍大小最近的素数. 处理冲突的开散列(链地址)方法 将同义词放入同一个桶.
在这个级别中，我们检查选项以将其他列添加到非聚集索引（称为包含列）。 在检查书签操作的级别6中，我们将看到SQL Server可能会单方面向您的索引添加一些列。...包括列 在非聚集索引中但不属于索引键的列称为包含列。 这些列不是键的一部分，因此不影响索引中条目的顺序。 而且，正如我们将会看到的那样，它们比键列造成的开销更少。...创建非聚集索引时，我们指定了与键列分开的包含列; 如清单5.1所示。...确定索引列是否是索引键的一部分，或只是包含的列，不是您将要做的最重要的索引决定。也就是说，频繁出现在SELECT列表中但不在查询的WHERE子句中的列最好放在索引的包含列部分。...为了说明在索引中包含列的潜在好处，我们将查看两个针对SalesOrderDetailtable的查询，每个查询我们将执行三次，如下所示： 运行1：没有非聚集索引 运行2：使用不包含列的非聚簇索引（只有两个关键列
逆透视列操作主要针对的是有多列数据的表单，这类表单的特点是一般有一个主列，该列中数值多数情况下都是非重复值；而其他数据列类型基本相同，其数值都是对主列中数据某一属性的描述。...对于这种有一定汇总关系的表单，可以将主列外的其他多列数据合并成一个列，即将列转换成行，然后将主列中原始值扩展成多个重复数值与合并后的新列产生对应关系，以便进行后续分析计算。...逆透视列/逆透视其他列选项和仅逆透视选中列选项的区别在于，当有新的列添加到表单中时，逆透视列和逆透视其他列选项拥有自动将新列进行逆透视操作的能力，而仅逆透视选中列选项则不会对新列进行处理。...因此，当数据源中出现新列时，也不会被进行逆透视操作。 2 透视列 透视列操作是将列下所有的N个非重复数据转换成N个新列，然后对原始数据进行汇总合并来计算新列中的每一行值。...Power BI会提示季度列中的内容会被用来创建新列，值列所选择的销售额则会根据季度列中的内容进行聚合求和操作来生成相应的列值。
--这里面是由行和列来组成--> col-md-1...div> col-md-4 嵌套列...被嵌套的行（row）所包含的列（column）的个数不能超过12（其实，没有要求你必须占满12列）。 列嵌套 </div
列操作（增加 修改 删除列） 创建表单 表单描述 增加列 1 alter table 列名 add 列声明； 列声明 列名称 列类型 【列属性】[列默认值] 增加的列默认在表的的最后一列...2 alter table 列名 add 列声明 after 列； 声明 新增的列在原来哪个列后面 3 alter table 列名 add 列声明 first...； 如果放在第一列 那么 在列声明后加first即可 发现问题 auto_increment的问题 插入 id 使用auto_increment时 要求列声明里列必须被定义为 key 修改列...alter table 表名change 被改变的列 列声明 原来： 修改列： 删除列 alter table 表名 drop 列名 ；
那么列存储索引究竟是什么？大多数时候，列存储索引被描述作为一种数据仓库和数据报表的功能。事实上，你最有可能就是在这种情况下利用这种索引。...这个数据库本身不包含任何列存储索引，事实上不是一个坏事,为了能更好的体现列存储索引的优点，我们将对同一查询对比带和不带列存储索引的性能。下面的例子是一个典型的来自于BI信息工作人员的查询。...不过，即使如此，我们也将看到在创建列存储索引后将会极大的提升执行效率。 创建列存储索引 列存储索引有两个类型：聚集和非聚集。有很多相似之处两者之间，也有很多不同。...假如编写 listing 1代码的编程人员打算将BrandName为“Contoso ”的所有产品，即使没有卖出去过的，都包含在结果中，那么就需要将Inner Join 变为Right Outer Join...包含了变化造成的在执行计划中的额外消耗，这部分大概花费了0.44秒在，耗时增加了接近百分之7。
采用散列技术将记录存在在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间称为散列表或哈希表。那么，关键字对应的记录存储位置称为散列地址。 散列技术既是一种存储方法也是一种查找方法。...散列技术的记录之间不存在什么逻辑关系，它只与关键字有关，因此，散列主要是面向查找的存储结构。...根据前辈们的经验，若散列表的表长为m，通常p为小于或等于表长（最好接近m）的最小质数或不包含小于20质因子的合数。 2.6 随机数法 选择一个随机数，取关键字的随机函数值为它的散列地址。...综合以上等因素，才能决策选择哪种散列函数更合适。 处理散列冲突的方法 在理想的情况下，每一个关键字，通过散列函数计算出来的地址都是不一样的，可现实中，这只是一个理想。...3.2 再散列函数法 对于散列表来说，可以事先准备多个散列函数。 这里RHi 就是不同的散列函数，可以把前面说的除留余数、折叠、平方取中全部用上。
散列 散列为一种用于以常数平均时间执行插入，删除和查找的技术。一般的实现方法是使通过数据的关键字可以计算出该数据所在散列中的位置，类似于Python中的字典。...关于散列需要解决以下问题： 散列的关键字如何映射为一个数（索引）——散列函数 当两个关键字的散列函数结果相同时，如何解决——冲突 散列函数 散列函数为关键字->索引的函数，常用的关键字为字符串，则需要一个字符串...->整数的映射关系，常见的三种散列函数为： ASCII码累加（简单） 计算前三个字符的加权和$\sum key[i] * 27^{i}$ （不太好，3个字母的常用组合远远小于可能组合） 计算所有字符加权和并对散列长度取余...，发生冲突，本次使用分离链接法解决： 每个散列中的数据结构有一个指针可以指向下一个数据，因此散列表可以看成链表头的集合 当插入时，将数据插入在对应散列值的链表中 访问时，遍历对应散列值的链表，直到找到关键字...，因此需要定义一个散列节点用于计算散列值 point := h.table[temp.hash].next for point !
public static void main(String[] args) {
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