这意味着当我们在一个矩阵中表示用户(行)和行为(列)时,结果是一个由许多零值组成的极其稀疏的矩阵。
在管理数据库时,性能是一项非常重要而又复杂的任务。它可能会受到系统的配置、硬件甚至设计的影响。有趣的是,PostgreSQL和MySQL都配置了兼容性和稳定性,这取决于我们的数据库设计的硬件基础架构。
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如果我们想索引向量中 "第4,6,9 个元素",上面的索引和切片操作显然不能满足我们的需求。比较直观的想法是直接将三个位置的元素索引出来,然后再存储到一个新的向量中。
有一个功能,按照算法得出的权重值,分页展示一批列表数据,权重值越大越靠前。研发同学反馈查询速度慢且排序不稳定。
在Pandas中,append()方法用于将一个或多个DataFrame或Series添加到DataFrame中。append()方法也可以用于合并操作,本文介绍append()方法的用法。
如果两个整数各位数字的和是一样的,则被称为是“朋友数”,而那个公共的和就是它们的“朋友证号”。例如 123 和 51 就是朋友数,因为 1+2+3 = 5+1 = 6,而 6 就是它们的朋友证号。给定一些整数,要求你统计一下它们中有多少个不同的朋友证号。
首先公布结论:对于 InnoDB 存储引擎来说,每张表都一定有个主键(Primary Key)!
这是Python数据分析实战基础的第三篇内容,主要对前两篇进行补充,把实际数据清洗场景下常用但零散的方法,按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类,以减少记忆成本,提升学习和使用效率。
之前松哥在前面的文章中介绍 MySQL 的索引时,有小伙伴表示被概念搞晕了,主键索引、非主键索引、聚簇索引、非聚簇索引、二级索引、辅助索引等等,今天咱们就来捋一捋这些概念。 1. 按照功能划分 按照功能来划分,索引主要有四种: 普通索引 唯一性索引 主键索引 全文索引 普通索引就是最最基础的索引,这种索引没有任何的约束作用,它存在的主要意义就是提高查询效率。 普通索引创建方式如下: CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INC
6.1 图6.5中的SELECT查询在当前索引条件下需要花费1分钟。请用两种方案设计可能的最佳索引:(1)不增加额外的第三个索引,(2)增加第三个索引。
本文提要 最近写的几篇文章都是关于数据层优化方面的,这几天也在想还有哪些地方可以优化改进,结合日志和项目代码发现,关于数据层的优化,还是有几个方面可以继续修改的,代码方面,整合了druid数据源也开启了sql监控等,修改和规范了变量的命名方式,建表时的命名方式也做了修改,不过做的这些还不够,优化这件事真是一个长期和自觉的过程,mapper文件中的sql语句,依然不是十分的符合规范,有继续优化的必要,数据库中表的结构也需要继续优化。 前一篇文章主要讲了慢sql的整理,以及explain关键字在优化查询语句中的
3. table 查询的表名。 4. type(重要)显示查询使用了何种类型。 从最好到最差的连接类型依次为: system,const, eq_ref ,ref,fulltext,ref_or_null,index_merge, unique_subquery,index_subquery,range,index,ALL
MySQL是目前世界上最流行的数据库,InnoDB是MySQL最流行的存储引擎,它在大数据量高并发量的业务场景下,有着非常良好的性能表现,之所以如此,是和InnoDB的锁机制相关。
Excel中的一项常见任务是在工作表中插入行,这可以通过Excel功能区命令或者右键快捷菜单或者快捷键来完成。
开篇 编写高效的程序并不只在于算法的精巧,还应该考虑到计算机内部的组织结构,cpu微指令的执行,缓存的组织和工作原理等。 好的算法在实际中不见得有高效率,如果完全没有考虑缓存、微指令实现的话。 前两篇博文 局部性原理浅析 介绍了程序的局部性原理,如何写出局部性良好代码。 提高程序性能、何为缓存 讨论了存储器层次结构,计算机内部的存储结构、缓存的概念,简单的介绍了缓存的工作机制。 建议先阅读前两篇博文,虽然他们之间联系不大,在前面也有一些对本文的铺垫。而且,这是一个系列的文章。旨在优化程序性能。 这篇博文主要
最近有一个粉丝问过我一个问题,觉得挺有意思,分享给大家。经过简化后大概就是有一个长这样的时间序列数据? 可以看到,一共有15行数据,其中有一些行的value是空值, 现在想在不改变原数据的情况下取出从
在上一篇文章中,我和你介绍了间隙锁和 next-key lock 的概念,但是并没有说明加锁规则。间隙锁的概念理解起来确实有点儿难,尤其在配合上行锁以后,很容易在判断是否会出现锁等待的问题上犯错。
关于MySQL 的 join,大家一定了解过很多它的“轶事趣闻”,比如两表 join 要小表驱动大表,阿里开发者规范禁止三张表以上的 join 操作,MySQL 的 join 功能弱爆了等等。这些规范或者言论亦真亦假,时对时错,需要大家自己对 join 有深入的了解后才能清楚地理解。
MySQL8.0.18刚刚发布,它包含一个全新的功能EXPLAIN ANALYZE,用来分析和理解查询如何执行。
鱼皮最新原创项目教程,欢迎学 大家好,我是鱼皮。有的面试官喜欢考手写 SQL 然后问你这个 SQL 语句上面加了哪些锁,很多小伙伴遇到这种问题的时候都是一脸懵逼,所以今天来分享下问题答案 ,希望对大家有啥帮助。 首先众所周知,InnoDB 三种行锁: Record Lock(记录锁):锁住某一行记录 Gap Lock(间隙锁):锁住一段左开右开的区间 Next-key Lock(临键锁):锁住一段左开右闭的区间 哪些语句上面会加行锁? 1)对于常见的 DML 语句(如 UPDATE、DELETE 和 INS
当数据库的隔离级别为Repeatable Read或Serializable时,我们来看这样的两个并发事务(场景一):
我们前面已经知道了对于DML语句来讲其数据的更改将被放到对应的Event中。比如‘Delete’语句会将所有删除数据的before_image放到DELETE_ROWS_EVENT中,从库只要读取这些before_image进行数据查找,然后调用相应的‘Delete’的操作就可以完成数据的删除了。下面我们来讨论一下从库是如何进行数据查找的。
Flush tables 做的是将缓存刷回硬盘,with read lock 给所有表加读锁,对于大部分 lock,当客户端连接断开的时候,锁一般会释放。
上篇文章我们看了Spring Cloud Stream的基本使用,小伙伴们对Spring Cloud Stream应该也有了一个基本的了解,但是上篇文章中的消息我们是从RabbitMQ的web管理页面
python数据分析学习笔记系列——基础知识篇 总第44篇 ▼ 基本概念 1、数 在Python中有4种类型的数——整数、长整数、浮点数和复数。一般我们默认只使用整数—int;浮点数—float两种。
前面已经介绍了 index_select 和 mask_select 两个选择函数,这两个函数通过一定的索引规则从输入张量中筛选出满足条件的元素值,只不过 index_select 函数使用索引 index 的索引规则,而 mask_select 函数使用布尔掩码 mask 的索引规则。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。1.索引作用和优缺点 索引就一种特殊的查询表,数据库的搜索可以利用它加速对数据的检索。它很类似与现实生活中书的目录,不需要查询整本书内容就可以找到想要的数据。索引可以是唯一的,创建索引允许指定单个列或者是多个列。缺点是它减慢了数据录入的速度,同时也增加了数据库的尺寸大小。
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MySQL中的间隙是指索引中两个索引键之间的空间,间隙锁用于防止范围查询期间的幻读,确保查询结果的一致性和并发安全性。
查询优化: 1.show status like ‘slow_queries’;
假设我们有一张数据表 employee(员工表),该表有三个字段(列),分别是name、age 和address。假设表employee有上万行数据(这公司还真大),现在需要从这个表中查找出所有名字是‘ZhangSan’的雇员信息,你会快速的写出SQL语句:
本文提要 从编码角度来优化数据层的话,我首先会去查一下项目中运行的sql语句,定位到瓶颈是否出现在这里,首先去优化sql语句,而慢sql就是其中的主要优化对象,对于慢sql,顾名思义就是花费较多执行时间的语句,它带来的影响也比较恶劣,首先是执行时间过长影响数据的返回速度,其次,慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源,影响其他的sql语句执行,过多的慢sql极其影响性能,如果系统流量或者并发量较大的情况下,过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使用。 dr
今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能。这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
在 Arctype 社区里,我们回答了很多关于数据库性能的问题,尤其是 Postgres 和 MySQL 这两个之间的性能问题。在管理数据库中,性能是一项至关重要而又复杂的任务。它可能受到配置、硬件、或者是操作系统的影响。PostgreSQL 和 MySQL 是否具有稳定性和兼容性取决于我们的硬件基础架构。
作者:David Durant,2013/01/25(首次发布于:2011/06/22) 关于系列 本文是属于Stairway系列:Stairway to SQL Server Indexes 索引是数据库设计的基础,并告诉开发人员使用数据库关于设计者的意图。不幸的是,当性能问题出现时,索引往往被添加为事后考虑。这里最后是一个简单的系列文章,应该使他们快速地使任何数据库专业人员“快速” 这个阶段的前面的层次提供了一般索引和非聚集索引的概述。它以下面关于SQL Server索引的关键概念结束。当请求到达您的数
这些说明是我担任学校多媒体技术助教自己编写的实验说明,呕心沥血结合C++详细介绍BMP格式。 原理篇: 一、编码的意义。 让我们从一个简单的问题开始,-2&-255(中间的操作符表示and的意思)的结果是多少,这个很简单的问题,但是能够写出解答过程的人并不 多。这个看起来和图片格式没有关系的问题恰恰是图片格式的核心内容以至于整个计算机系统的核心内容,多媒体技术虽然没有数据结构,操作系统等计算机基础课 所占的地位重,但是在于研究编码方面有着非常重要的地位。图像其实可以看做一种特殊编码过的文件。
作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第一篇,总结了MySQL的基础架构、一个查询语句的执行过程 以及 一条更新语句的执行过程。
上周我们关于Python中科学计算库Numpy的介绍就结束了,今天我们开始介绍一个新的常用的计算工具库,它就是大名鼎鼎的Pandas。
随机获取数据的业务场景,想必大家都有遇到过,今天我们分析一下如何正确的显示随机消息.
java 使用缓存读取文件是,会相应的创建一个内部缓冲区数组在java虚拟机内存中,因此每次处理的就是这一整块内存。
介绍了为什么MySQL使用B+TREE 而 MongoDB使用B-TREE
记录很棒,数组更好,但是当你把记录放入数组时,这个生活中几乎没有你不能编码的东西。
attr = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
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