在实际工作中，经常会遇到查询的任务，比如根据某些rs号，检索dbsnp数据库，提取这些snp位点的信息，对于这样的任务，最基本的操作方法是将数据库的内容存为字典，然后检索特定的key即可。 通过序列化，只需要读取一次数据库，然后将生存的字典对象保存为一个文件，后续在使用时，直接读取序列化产生的文件，就可以快速得到数据库对应的字典。 使用数据库 对于数据检索这种任务，在工业界有成熟的解决方案——专用的数据库软件，比如耳熟能详的mysql等关系型数据库，以及redis等非关系型数据库。 在python3中，内置了模块sqlite3, 支持创建sqlite3数据库，一个轻量级，文本型的数据库。 print(row) ... (1, 'A') (2, 'B') 将数据存储在数据库中，称之为对象持久化，除了sqlite3之外，python也支持mysql等其他数据库，只需要安装对应的模块即可。
所以的优化并不是绝对，具体得根据业务实际情况 百万条数据快速查询优化技巧 1.应尽量避免在where子句中使用！ ，sql是根据表中数据来进行优化查询的，当索引列有大量数据重复时，sql查询可能不会利用索引，如一表中有字段sex,male,female几乎各一半，那么即使在Sex上建了索引也对查询效率起不了作用 13 如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引） 18.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗 19.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用select into代替 对小型数据集使用FAST_FORWARD游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。 无需在执行存储过程和触发器的每个语句后在客户端发送DONE_IN_PROC消息 25.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力 26.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理
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你好，我是田哥 先来看一个面试场景： 面试官：来说说，一千万的数据，你是怎么查询的？ 小哥哥：直接分页查询，使用limit分页。 面试官：有实操过吗？ 小哥哥：肯定有呀 也许有些朋友根本就没遇过上千万数据量的表，也不清楚查询上千万数据量的时候会发生什么。 三次查询时间分别为： 14060 ms 13755 ms 13447 ms 普通分页查询 MySQL 支持 LIMIT 语句来选取指定的条数数据， Oracle 可以使用 ROWNUM 来选取。 数据量大，我们分别着手优化 优化偏移量大问题 采用子查询方式 我们可以先定位偏移位置的 id，然后再查询数据 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000 增大网络开销，* 有时会误带上如log、IconMD5之类的无用且大文本字段，数据传输size会几何增长。特别是MySQL和应用程序不在同一台机器，这种开销非常明显。
前言 面试官：来说说，一千万的数据，你是怎么查询的？ B哥：直接分页查询，使用limit分页。 面试官：有实操过吗？ B哥：肯定有呀 此刻献上一首《凉凉》 也许有些人没遇过上千万数据量的表，也不清楚查询上千万数据量的时候会发生什么。 三次查询时间分别为： 14060 ms 13755 ms 13447 ms 普通分页查询 MySQL 支持 LIMIT 语句来选取指定的条数数据， Oracle 可以使用 ROWNUM 来选取。 数据量大，我们分别着手优化 优化偏移量大问题 采用子查询方式 我们可以先定位偏移位置的 id，然后再查询数据 SELECT * FROM `user_operation_log` LIMIT 1000000 增大网络开销，* 有时会误带上如log、IconMD5之类的无用且大文本字段，数据传输size会几何增涨。特别是MySQL和应用程序不在同一台机器，这种开销非常明显。
3）案例实操 查询出分数大于60的数据 select * from score where sscore > 60; 二、运算符 1、比较运算符 1、操作符 操作符 支持的数据类型 描述 2、案例实操 （1）查询分数等于80的所有的数据 select * from score where sscore = 80; （2）查询分数在80到100的所有数据 select * from score where sscore between 80 and 100; （3）查询成绩为空的所有数据 select * from score where sscore is null; （4 80，并且sid是01的数据 select * from score where sscore >80 and sid = '01'; （2）查询成绩大于80，或者sid 是01的数 select ；having针对查询结果中的列发挥作用，筛选数据。
1.进入mysql mysql -u root -p 2.创建数据库 CREATE DATABASE 数据库名; 3.设置参数 set sql_log_bin=OFF; //关闭日志 set autocommit =0; //关闭autocommit自动提交模式 4.使用数据库 use 数据库名; 5.开启事务 START TRANSACTION; 6.引入SQL文件 source 文件的路径; 7.成功后事务提交
连接并操作数据库 简单demo代码已放置github https://github.com/dmhsq/easy-Spring-Boot-demo 推荐去这位大佬博客学习 江南一点雨 数据库可视化工具 Navicat for MySQL 连接并操作数据库 配置数据库以及Jpa 新建汽车类 运行项目 编写数据库访问接口 dao层 配置数据库以及Jpa 新建汽车类 @Entity 表明该类为实体类 对应数据库表名为car @Entity public class Car { @Id private String carId; private String carName ; private Integer carPrice; } 在代码内按住 ALT INS键可快速添加 Getter Setter package com.bk.demo.domain; import 因为我们配置了Jpa 每次启动会更新数据库 没有就创建 编写数据库访问接口 dao层 我们手动添加一个数据 这里继承了JpaRepository 第一个参数Car代表类名 String
在之前曾经写过一篇叫做“数据分析：未来，你可能发生信用卡逾期吗？”，是分析什么样的人容易发生信用卡逾期行为呢？哪些因素会影响逾期行为的严重程度？ 之前的分析还是比较粗浅的，那么接下来从银行的角度，从模型和算法的角度从更加深入和全面的角度探究信用卡违约风险和欺诈行为的识别，并且尝试分析判断信用卡拖欠行为，从而建立一快速识别风险的模型。 具体来说，就是通过对银行的客户信用记录、申请客户信息、拖欠历史记录、消费历史记录做分析，对不同信用程度的客户做归类，研究信用卡拖欠、信用卡欺诈等问题与客户的个人信息、使用信息，为银行提前识别、防控信用卡风险提供参考 主要内容包括：客户信用等级影响因素、信用卡客户信用等级影响因素、基于消费的信用等级影响因素、信用卡欺诈判断模型、欺诈人口属性分析。 Ok，那就正式开始，这次就先讲信用卡申请成功影响因素和信用卡客户信息等级影响因素。
你好，我是征哥，最近要做一个数据大屏，来向领导展示项目总体进度情况，于是我就打开了 VSCode，计划 Python、flask、echarts 开干。 http://127.0.0.1:5000/ 4600 万企业数据大屏可视化 http://127.0.0.1:5000/corp (2020-09) 厦门 10 万招聘数据大屏可视化 http:// 其他大屏模版 可以参考各行业数据大屏模版[2]，都是 echarts 做的，需要的话拿过来，用 Python 的 Web 框架来渲染一下，就可以做数据大屏了，Django 和 Flask 都可以。 最后的话 本文分享了 Python 数据大屏的模版，你可以修改后为自己所用，这是非常快速的开发方法。如果觉得有帮助，还请点赞、在看扩散。如果有问题，可以直接下方发消息，新来的朋友可以关注下。 参考资料 [1] TurboWay/big_screen: https://github.com/TurboWay/big_screen [2] 各行业数据大屏模版: https://gitee.com
Pinot 是一个实时分布式 OLAP 数据存储，专为提供超低延迟分析而构建，即使在极高吞吐量下也是如此。 在上述步骤中，我们已经在Dokcer中拉起Pinot运行环境，接下来便可导入数据进行查询。 JobSpec yaml 文件包含有关数据格式、输入数据位置和 Pinot 簇坐标的所有信息。 您可以复制此作业规范文件。 pinot:latest LaunchDataIngestionJob \ -jobSpecFile /tmp/pinot-quick-start/docker-job-spec.yml 导入完数据之后即可在前端界面进行查询 ： 本文为从大数据到人工智能博主「xiaozhch5」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
优化shema、sql语句+索引； 第二加缓存，memcached, redis； 主从复制，读写分离； 垂直拆分，根据你模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统； 水平切分 ，针对数据量大的表，这一步最麻烦，最能考验技术水平，要选择一个合理的sharding key, 为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带sharding key，将数据定位到限定的表上去查
之前项目中对于数据详情的查询使用的ddb技术，由于成本过高，现考虑使用开源的hbase框架，借此机会进行hbase的代码案例记录，之前已经对 hbase的原理进行介绍，介绍了hbase中的rowkey， false; }finally { close(admin,null,null); } return true; } 查询数据 stopRowKey)); } return this.queryData(tableName,scan); } /** * 通过行前缀过滤器查询数据 filter); } return this.queryData(tableName,scan); } /** * 通过表名以及过滤条件查询数据 table); } return result; } /** * 根据tableName、rowKey、familyName、column查询指定单元格的数据
或者有一些 IP 归属地的查询工具也可以迅速的查找到 IP 归属地。 ? IP 地址数据那么庞大，它是怎么在短短不到一秒时间查找出 IP 地址的归属地呢？ 随后我带着疑问模拟了在 20 万条数据中快速查找一个 IP 地址的归属地。 我们可能会想到用快速增删改查的数据结构和算法，平衡树、散列表、跳表、基于数组的二分查找等。 通过两个二分查找的条件继续进行问题的分析，那么问题又来了，二分查找是快速的查找一个数据是否存在一组数据中，而且效率极高，1000亿查找一个数据只需 36 次查找。 如果是后者，会造成循环指向一个数据。 2、mid 的取值 因为如果 low 比和 height 大的话，两者之和可能会溢出。
在之前曾经写过一篇叫做“数据分析：未来，你可能发生信用卡逾期吗？”，是分析什么样的人容易发生信用卡逾期行为呢？哪些因素会影响逾期行为的严重程度？ 之前的分析还是比较粗浅的，那么接下来从银行的角度，从模型和算法的角度从更加深入和全面的角度探究信用卡违约风险和欺诈行为的识别，并且尝试分析判断信用卡拖欠行为，从而建立一快速识别风险的模型。 具体来说，就是通过对银行的客户信用记录、申请客户信息、拖欠历史记录、消费历史记录做分析，对不同信用程度的客户做归类，研究信用卡拖欠、信用卡欺诈等问题与客户的个人信息、使用信息，为银行提前识别、防控信用卡风险提供参考 主要内容包括：客户信用等级影响因素、信用卡客户信用等级影响因素、基于消费的信用等级影响因素、信用卡欺诈判断模型、欺诈人口属性分析。 Ok，那就正式开始，这次就先讲信用卡申请成功影响因素。 信用卡申请成功影响因素分析 通过对信用卡业务的初步了解，发现在客户申请信用卡的时候，主要考虑的因素如下表所示，那么本次的建模依据也是来自下表的维度。 ?
在代码设计中时常面对这样的场景，给定两个元素，我们需要快速判断他们是否属于同一个集合，同时不同的集合在需要时还能快速合并为一个集合，例如我们要开发一个社交应用，那么判断两个用户是否是朋友关系，或者两人是否属于同一个群就需要用到我们现在提到的功能 我们先看复杂度为O(n)的算法逻辑，假设我们有6个元素，编号分别为0到6，我们可以使用队列来模拟集合，属于同一个集合的元素就存储在同一个队列中，然后每个元素通过哈希表映射到队列头，如下图所示： 在这种数据结构下 ，查询两个元素是否属于同一个集合，那么只要通过哈希表找到各自元素所在队列的头部，判断头部是否一致即可，我们用areDisjoint(x,y)来表示两个元素是否属于一个集合，那么在当前数据结构下areDisjoint 我们仅仅是把root2的父指针指向root1，这么做会存在合并后树不平衡问题，也就是合并后的左右子树高度可能相差较大，这种情况也会对效率产生不利影响，如下图所示： 可以看到右下角合并后左右子树高度差异大， elem.set_parent(parent) #路径压缩直接指向根节点 return parent #返回根节点 注意到find_partion的实现中有递归过程，如果当前节点不是根节点，那么递归的查询根节点
kafka消息存储及查询机制原理 一、Kafka数据存储机制 segment段中有两个核心的文件一个是log,一个是index。 通过下图中的数据，可以看到一个segment段差不多会存储70万条数据。 二、Kafka数据查询机制 需求1: 读取 offset=368776 的message消息数据, 数据集如下 第一步: 确定segment段 第二步: 通过segment file 查找 message 寻找的步骤总结 确定数据所在的segment段, 所以可以推断 368776 这条数据在第二个segment段中 在这个段中, 先去查询 index文件, 从中找到 368776 消息在log文件具体的物理偏移量位置 遍历log文件, 顺序查询到具体位置, 将数据直接获取即可 ---- 博客主页：https://lansonli.blog.csdn.net 欢迎点赞 收藏 ⭐留言 如有错误敬请指正！
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