我相信大家经常会使用Excel对数据进行排序。有时候我们会按照两个条件来对数据排序。假设我们手上有下面这套数据，9个人，第二列（score）为他们的考试成绩，第三列（code）为对应的评级。...sam 46 poor tom 74 good peter 56 poor grace 69 good tim 98 excellent kit 56 poor 我们可以按照code对这9个人进行排序...我们只需要先根据code来进行升序排序，然后次要关键字再根据分数进行降序排序。 我们就会得到如下结果 那么这个过程怎么在R里面实现呢？今天我们就来探讨一下。...主要用的是R中的order这个函数。...只需要前面加个负号就可以了 View(file[order(file$Code,-file$Score),]) 下面是按照code升序，然后再按score降序排列的结果，是不是跟Excel处理的结果一样 在R里面我们还可以指定
在本文中，我们将学习一个 python 程序来按行和按列对矩阵进行排序。 假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。...创建一个函数 sortMatrixRowandColumn（） 通过接受输入矩阵 m（行数）作为参数来对矩阵行和列进行排序。...调用上面定义的sortMatrixRowandColumn（）函数，方法是将输入矩阵，m值传递给它，对矩阵行和列进行排序。...通过调用上面定义的 printingMatrix（） 函数按行和按列排序后打印生成的输入矩阵。...例 以下程序使用嵌套的 for 循环返回给定输入矩阵的按行和按列排序的矩阵 - # creating a function for sorting each row of matrix row-wise
GP的aocs_getnext函数中columScanInfo信息有投影列数和投影列数组，由此决定需要读取哪些列值： 2、接着就需要了解columScanInfo信息来自哪里 aoco_beginscan_extractcolumn...函数对列进行提取，也就是targetlist和qual： 3、顺藤摸瓜，targetlist和qual来自哪里？...在SeqNext函数中，可以看到SeqScan计划节点的targetlist和qual。...5、openGauss的聚合下列扫描仅扫描1列，它是如何做到的？...通过create_cstorescan_plan构建targetlist，可以看到它将传进来的tlist释放掉了，通过函数build_relation_tlist重新构建，此函数构建时，仅将聚合列构建进去
# 按照AIRLINE分组，使用agg方法，传入要聚合的列和聚合函数 In[3]: flights.groupby('AIRLINE').agg({'ARR_DELAY':'mean'}).head(...用多个列和函数进行分组和聚合 # 导入数据 In[9]: flights = pd.read_csv('data/flights.csv') flights.head() Out[9]...# 用列表和嵌套字典对多列分组和聚合 # 对于每条航线，找到总航班数，取消的数量和比例，飞行时间的平均时间和方差 In[12]: group_cols = ['ORG_AIR', 'DEST_AIR'...# 按'AIRLINE', 'WEEKDAY'分组，分别对DIST和ARR_DELAY聚合 In[14]: airline_info = flights.groupby(['AIRLINE', 'WEEKDAY...# 行和列都有两级索引，get_level_values(0)取出第一级索引 In[15]: level0 = airline_info.columns.get_level_values(0)
3 基数组中的 Split Attention 根据 [30,38]，每个基数组的组合表征可以通过跨多个 split 的元素求和融合来获得。第 k 个基数组的表征为： ?...基数组表征 V^k ∈ R^{H×W×C/K} 的加权融合通过使用 channel-wise 软注意力来聚合。其中，每个特征图通道都是在若干 split 上使用一个加权组合获得的。...R > 1时，每个subgroup中超过1个tensor，不妨设为x、y列向量，权重就是a、b，a * x + b * y，其中a、b都是列向量，同一行的两个scalar之和为1，因此在上面第2步最终输出...原始op 分别a * x + b * y，c * v + d * w，得到两个列向量，然后列方向concatenate，也就是， ? 2....ResNeSt 和其他SoTA的CNN模型进行性能比较（特别是NAS阵营） ? ResNeSt 在MS-COCO 目标检测和实例分割任务上的表现性能如下，涨点太恐怖！ ? ?
选择维度 度量列只能来自事实表，维度列可以来自维度表和事实表。...最后一步是，为模型补充分割时间的列和过滤条件，如果此模型中的事实表的记录是按照时间来增加的，可以指定一个日期或者时间列作为模型的分割时间列，从而可以让Cube按此列做增量构建。...有两种：MapReduce 和 Spark。如果你的 cube 只有简单度量（SUM, MIN, MAX)，建议使用 Spark。...Joint 联合维度，其通常适用于如下两种情形。总是会在一起查询的维度，基数非常接近（有1:1映射关系）。...如果某些列形成一个联合，那么在该分组产生的任何Cuboid中，这些联合维度要么一起出现，要么都不出现。 高基数维度使用聚合组控制Cube的膨胀率的思想？
ClickHouse提供了两种简单字符串的更优的存储方式，即： 存储固定长度（按字节数计）字符串的FixedString类型， 以及将字符串转为定长整形枚举值的Enum类型。...因此，ClickHouse又提供了第三条路，即LowCardinality——“低基数”类型。顾名思义，它适合长度和定义域都可变，但总体基数不是特别大的列。...可见在这个场景下，对低基数String进行聚合，速度是对普通String进行聚合的6倍，并且读取的数据量只有原来的4.5%。...也就是说，如果LowCardinality(String)列的基数大于该阈值，就会被拆分成多个字典文件存储。 那么，低基数String的基数控制在什么范围内的效率最高呢？...笔者利用现有数据集进行测试，String的基数是10万级别，采用LowCardinality的聚合效率仍然是普通String的4倍左右，看官可酌情参考。 The End
Set内部有两种实现实现原理：Hash和Tree。在海量数据的前提下，Hash和Tree有一个致命的问题：内存消耗，而且随着数据量级的增长，内存消耗也是线性增长。...，估计的方差和标准差是多大？这里涉及到较为底层的概率论知识，就先略过。略过数学知识，关键的问题在于，我们如何将待基数统计问题跟上面的伯努利实验建立联系？这两个点之间的桥梁就是Hash函数。...先分组聚合，然后汇总聚合。四、基数统计在Presto中的落地对于基数统计问题Presto支持两种实现方式。...图片即以id为主key, 对数据进行hash分发，进行部分聚合，最终整体聚合。依然是map-reduce的思路，只不过数据按id进行了分发。...前6位用于计算当前散列值所在分组m。实现过程中还有一个很有意思的细节：基于待统计的数据量，实现中同时采用了Linear Count算法和HyperLogLog算法。
行存跟列存各自约占一半的存储，是用户存储的大头。 1. Stored Fields ：类似于MySQL 的行存，按行存储，主要用于字段值的展示，例如Kibana 。...3. doc_value Fields：类似于大数据场景中的列存，按列存储，主要用于聚合跟排序等分析场景。 （1） 不同文档的相同字段的值一起连续存储在内存中，默认不通过压缩算法压缩。...字段可以设置子字段，比如对于text 字段有sort和聚合查询需求的场景，可以添加一个keyword子字段以支持这两种功能。 字段数量如果太多会降低ES 的性能，用户需要合理设计字段。...但由于当有新数据写入时就需要重新构建，且全量构建较为耗时（可能会是聚合本身耗时的数倍），所以腾讯云ES 也基于CBO 策略对高基数的聚合场景进行了优化，在高基数场景下跳过构建缓存。...在Composite 聚合的场景下，腾讯云ES 也基于CBO 策略对高基数的聚合场景进行了优化，在高基数场景下跳过构建缓存。 3.
在深入分析时，您只需要以下三种组合组合： 按大陆分组 按大陆，国家分组 按大陆，国家，城市分组 在这种情况下，组合计数从2 ^ 3 = 8减少到3，这是一个很好的优化。...另一方面将基数小的列放在rowkey的后面，可以减少构建的重复计算，有些cuboid可以通过一个以上的父cuboid聚合而成，在这种情况下，Kylin将会选择最小的父cuboid。...例如，AB能够通过ABC（id：1110）和ABD（id：1101）聚合生成，因此ABD会被作为父cuboid使用，因为它的id比ABC要小。...基于以上处理，如果D的基数很小，那么此次聚合操作就会花费很小的代价。因此，当设计cube的rowkey顺序的时候，请记住，将低基数的维度列放在尾部。...将数量相近也就是说某两个字段通过select count("字段名")获取的结果近似1:1，设置为joint维度。 rowkey的顺序按查询频率从高到低，从前往后排。
行存跟列存各自约占一半的存储，是用户存储的大头。 1. Stored Fields ：类似于MySQL 的行存，按行存储，主要用于字段值的展示，例如Kibana 。 ...3. doc_value Fields：类似于大数据场景中的列存，按列存储，主要用于聚合跟排序等分析场景。 （1） 不同文档的相同字段的值一起连续存储在内存中，默认不通过压缩算法压缩。...字段可以设置子字段，比如对于text 字段有sort和聚合查询需求的场景，可以添加一个keyword子字段以支持这两种功能。 字段数量如果太多会降低ES 的性能，用户需要合理设计字段。...但由于当有新数据写入时就需要重新构建，且全量构建较为耗时（可能会是聚合本身耗时的数倍），所以腾讯云ES 也基于CBO 策略对高基数的聚合场景进行了优化，在高基数场景下跳过构建缓存。...在Composite 聚合的场景下，腾讯云ES 也基于CBO 策略对高基数的聚合场景进行了优化，在高基数场景下跳过构建缓存。
一、执行结果 count(*) 和count(1) 都是统计行数，而count(col) 是统计col列非null的行数 二、执行计划 MyISAM与InnoDB，正如在不同的存储引擎中，count...因此表有二级索引，则使用二级索引key_len最小的索引进行扫描，尽管这个二级索引的key_len的值大于主键，都使用二级索引。...null，不为null的按行累计加1，返回累加值 三、执行效率 1、如果在开发中确实需要用到count()聚合，那么优先考虑count(*)，因为mysql本身对于count(*)做了特别的优化处理...平时我们检索一列的时候，基本上等值或范围查询，那么索引基数大的索引必然效率很高(符合走主键索引查找速度最快的原则)。...mysql非聚簇索引叶子节点保存指向主键ID的指针，所以需要检索两遍索引。但是这里相对于遍历主键索引,即使检索两遍索引效率也比单纯的检索主键索引快。
存储 列示存储 数据按列连续存储，按需读取 多种编码方式和自适应编码 在编码基础上基于Lz4算法进行压缩 1:8数据压缩比 存储编码方式 文件格式 多副本存储，自动数据迁移、副本均衡...倒排索引：基于Bitmap位图快速精确查询 MPP 基于MPP的火山模型 利用多节点间并行数据处理 节点内并行执行，充分利用多CPU资源 算子优化 自适应的两阶段聚合算子，避免阻塞等待...数据模型 建表 定义 Key 维度列和 Value 指标列 选择数据模型：Agg /Uniq /Dup 选择数据分布方式： Partition 分区和 Bucket 分桶 指定副本数量和存储介质...模型 Unique Key主键唯一模型，Key唯一、不聚合，实现精准去重和行级别数据更新； Aggregate聚合模型：相同key列其Value列合并(SUM,MIN,MAX,REPLACE)，...事务 多版本机制解决读写冲突,写入带版本、查询带版本 两阶段导入保证多表原子生效 支持并行导入 有冲突时按导入顺序生效，无冲突导入时并行生效 标准sql 单表聚合、排序、过滤 多表关联、子查询
Kylin 对于解决的问题有以下假设： 大数据查询要的一般是统计结果，是多条记录经过聚合函数计算后的统计值 原始的记录则不是必需的，或者访问频率和概率都极低 聚合是按维度进行的，有意义的维度聚合组合也是相对有限的...立方体：由维度构建出来的多维空间，包含了所有要分析的基础数据，所有的聚合数据操作都在立方体上进行 维度：观察数据的角度。...2.2.2、创建模型 Model 是 Cube 的基础，用于描述一个数据模型 有了数据模型，定义 Cube 可以直接从此模型定义的表和列中进行选择 基于一个数据模型可以创建多个 Cube ?...通常建议： 将必要维度放在开头 然后是在过滤 ( where 条件)中起到很大作用的维度 如果多个列都会被用于过滤，将高基数的维度（如 user_id）放在低基数的维度（如 age）的前面，这也是基于过滤作用的考虑...通过存储 ID 而不是实际值，Cube 的大小会显著减小 ID 保留值的排序，加速了区间（range）查询 减少了内存和存储的占用 对于每一个维度列，都会写入两个文件： 维度列 distinct 值 字典文件
依然假设磁盘一次可以读取 3 个方框的数据(实际按 byte 读取)。可以看出按列存储组织数据的方式，只需要 1 次磁盘操作就可以完成。 在程序的世界里，我们学会了，任何的选择和倾向都是有代价的。...因为按一行一行写和读取数据，因此读取数据时往往需要读取那些不必要的列 可以只读取必要的列 易于按记录读写数据 对一个一个记录的数据写入和读取都较慢 适合 OLTP 系统 适合 OLAP 系统 不利于大数据集的聚合统计操作...利于大数据集的数据聚合操作 不利于压缩数据 利于压缩数据 列存储优势 基于列模式的存储，天然就会具备以下几个优点： 自动索引 因为基于列存储，所以每一列本身就相当于索引。...利于数据压缩 利于压缩有两个原因。...一来你会发现大部分列数据基数其实是重复的，拿上面的数据来说，因为同一个 author 会发表多篇博客，所以 author 列出现的所有值的基数肯定是小于博客数量的，因此在 author 列的存储上其实是不需要存储博客数量这么大的数据量的
浮点数的规格化 规格化形式： 基数 r = 2 ，尾数最高位为 1 基数 r = 4 ，尾数最高 2 位不全为 0 基数 r = 8 ，尾数最高 3 位不全为 0 基数不同，浮点数的规格化形式不同。...= 8 左规 尾数左移 3 位，阶码减 1 右规 尾数右移 3 位，阶码加 1 基数 r 越大，可表示的浮点数的范围越大，基数 r 越大，浮点数的精度降低。...逻辑加运算 对两个数进行逻辑加就是按位求或，又称为逻辑或，常用“+”表示。 例：x = 10100001 y = 10011011 x+y = 10111011 注意逻辑加是按位运算，所以没有进位！...3.逻辑乘运算 对两个数进行逻辑乘就是按位求与，又称为逻辑与，常用“·”表示。...4.逻辑异或运算 对两个数进行逻辑异或就是按位求它们的模2和，又称为按位加，常用“\bigoplus”表示。
Redis支持多种类型的数据结构，最简单的字符串(strings)，适合存储对象的哈希(hash)，简单的字符串列表(list)，无序集合(set)，有序集合(sorted set)，以及用于做基数统计的...3" zadd article:score 2 "4" zadd article:score 1 "5" zadd article:score 5 "6" 但是如果我们需要在分类下的文章按照分数重新进行排序...[WEIGHTS weight] [SUM|MIN|MAX] numkey:操作的集合数 weights:是一个可选参数，乘法因子 aggregate:聚合，默认是求和SUM 如果destination...zinterstore article:score:1 2 article:type:1 article:score aggregate max 计算上面两个集合的交集，以取最大值的方式聚合。...：乘法因子用于所有的元素的score值在传递给聚合函数之前都要先乘以这个因子，说白了，先weights后aggregate。
、排序统计、二值状态统计和基数统计。...聚合统计聚合统计就是指统计多个集合元素的聚合结果，比如下面集合统计方式：1：统计多个集合的共有元素（交集统计） 2：把两个集合相比，统计其中一个集合独有的元素（差集统计） 3：统计多个集合的所有元素（并集统计...这个时候我们可以有两种方式来【避免阻塞主库实例】：从主从集群中选择一个从库，让它专门负责聚合计算把数据读取到客户端，在客户端来完成聚合统计排序统计List 和 Sorted Set 类型属于有序集合，两种类型的区别如下...、HyperLogLog 这些类型，这些类型能够支持的统计模式和情况如下：聚合统计Redis的Set类型支持聚合操作类型的统计Set 类型的底层数据结构是由 整数集合（intset）和哈希表（hashtable...总结关于 Redis统计场景的方案和方法就介绍到这里了，根据需求和实际情况去选择，希望对你在处理开发问题的时候有帮助！
没有一身好内功，招式再多都是空;算法绝对是防身必备，面试时更是不可或缺；跟着算法渣一起从零学算法 线性排序 常见的三种以线性时间运行的算法：计数排序、基数排序和桶排序； 需要注意的是线性排序算法是非基于比较的排序算法...，都有使用限制才能达到线性排序的效果 定义 基数排序的发明可以追溯到1887年赫尔曼·何乐礼在打孔卡片制表机（Tabulation Machine）, 排序器每次只能看到一个列。...由于整数也可以表达字符串（比如名字或日期）和特定格式的浮点数，所以基数排序也不是只能使用于整数 算法 原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较 基数排序可以采用两种方式： LSD（Least...，r为基数，d为位数。...则基数排序的时间复杂度为O(d(n+r))。 空间复杂度 在基数排序过程中，对于任何位数上的基数进行“装桶”操作时，都需要n+r个临时空间
汇总数据层 DWS (Data Warehouse Summary) ：DWS 层就是关于各个主题的加工和使用，是宽表聚合值。...技术选型 通过数仓建设，我们需要解决以下问题： 数据存储的规范性 数据模型的复用性 数据模型的耦合性 数据的完整性 数据查询效率 数据成本可控 在标准测试数据集上，我们选取了一些常见的低基数聚合场景。...在 SSB 单表和用户经常碰到的低基数聚合场景下对比了 StarRocks 和 ClickHouse 的性能指标。...按列的数据组织也会更加充分的利用 CPU 的 Cache，按列计算会有更少的虚函数调用以及更少的分支判断从而获得更加充分的 CPU 指令流水。...目前数据平台以实时流和离线处理两条方式同时向 StarRocks 数据仓库中进行数据 load。
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