首先对一些基本概念要有认知，《人月神话》很恰当地把工作为分智慧密集型与劳动力密集型，研发属于智慧密集型活动，难以短期内通过人力或流程大幅度提高效率。如果是真的60%提升，那之前做的到底是有多差劲。...1.数据来源与采样 看到一份数据，首先警惕数据来源，凡是数据一定有采样率，一手数据或二手数据，来源是否可靠客观全面。...相对靠谱的数据来源有很多，如下 企业平台报告（淘宝电商、微信社交等只放出了私聊范围内的数据，聊胜于无） 数据服务行业报告（艾瑞、易观 不清楚这么多的行业报告数据是怎么收集的，有了解的请留言告知。...好的文章都会给出数据引用，那怕会被质疑。凡是没有给出参考，没有数据来源说明的报告或分析都是耍流氓。 2.偷换概念混淆 有了数据，接着则需要做聚合，用一些数据概念来描述总结量或趋势。...通俗易懂说来，两组数据基数差距大，数值与比率合一计算，但结果相反，原因在于忽略了加权。那么问题来了。 到底Android和IOS哪个转化率更好？ 合计的加权公式应该是什么？
关系型数据库最典型的数据结构是表，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织 当今十大主流的关系型数据库 Oracle，Microsoft SQL Server，MySQL，PostgreSQL，DB2...为了保证数据库的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），必须尽量按照其要求的范式进行设计，关系型数据库中的表都是存储一个格式化的数据结构。 二、非关系型数据库 ?...指非关系型的，分布式的，且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等。...因此，关系型数据库也被成为面向行的数据库。相反，面向列的数据库是以列为单位来存储数据的，擅长以列为单位读入数据。...4、不适合持久存储海量数据 分类和比较： 1、文档型 2、key-value型 3、列式数据库 4、图形数据库 ? ? ? ?
[pexels-meijii-2014864.jpg] 范式定义 百度百科:设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小...人类语言: 范式可以理解为设计一张数据表的表结构，符合的标准级别、规范和要求。 而通常我们用的最多的就是第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF），也就是本文要讲的“三大范式”。...一次修改，需要修改多个表，很难保证数据一致性。 范式的缺点 范式的缺点是获取数据时，需要通过Join拼接出最后的数据。...科名 分数 学历 所在年级 001 张三 计算机系 李雷 高等数学 87 本科 大二 002 李四 计算机系 李雷 大学英语 88 研究生 研三 实际上 ，1NF是所有关系型数据库的最基本要求...,你在关系型数据库管理系统（RDBMS），例如SQL Server，Oracle，MySQL中创建数据表的时候，如果数据表的设计不符合这个最基本的要求，那么操作一定是不能成功的。
Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强，而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存，因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe，分析操作以后再将dataframe存到sql...之类的包建立 index_col: 选择某一列作为index coerce_float: 非常有用，将数字形式的字符串直接以float型读入 parse_dates: 将某一列日期型字符串转换为datetime...型数据，与pd.to_datetime函数功能类似。...，比如字符型会以sqlalchemy.types.TEXT类型输出，相比NVARCHAR，TEXT类型的数据所占的空间更大，所以一般会指定输出为NVARCHAR；而如果df的列的类型为np.int64时...，将会导致无法识别并转换成INTEGER型，需要事先转换成int类型（用map，apply函数可以方便的转换）。
范式定义 百度百科:设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。...人类语言: 范式可以理解为设计一张数据表的表结构，符合的标准级别、规范和要求。 而通常我们用的最多的就是第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF），也就是本文要讲的“三大范式”。...一次修改，需要修改多个表，很难保证数据一致性。 范式的缺点 范式的缺点是获取数据时，需要通过Join拼接出最后的数据。...学号 姓名 系名 系主任 科名 分数 学历 所在年级 001 张三 计算机系 李雷 高等数学 87 本科 大二 002 李四 计算机系 李雷 大学英语 88 研究生 研三 实际上 ，1NF是所有关系型数据库的最基本要求...,你在关系型数据库管理系统（RDBMS），例如SQL Server，Oracle，MySQL中创建数据表的时候，如果数据表的设计不符合这个最基本的要求，那么操作一定是不能成功的。
如果你前面学习了宽型数据转长型数据的3节内容，那么这节内容你看起来就非常简单了，所以我十分推荐你想看一下前3节的内容。...R基础|do包（3）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（1） R基础|do包（4）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（2）进阶 R基础|do包（5）：宽型数据转长型数据reshape_toLong...因为宽型数据和长型数据本质上是一样的，所以命令转换是完全相反的过程，命令的内容是完全相同的。...do包中的其他命令 R基础|do包（1）：左截取、右截取、中间截取 R基础|do包（2）：替换replace R基础|do包（3）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（1） R基础|...do包（4）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（2）进阶 R基础|do包（5）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（3）直升机 课程目录 1、简介 2、安装R语言及Rstudio
当一张表中的字段更多时，可以尝试将大表拆分成多张子表，高频的主信息放入主表中，其他放入子表），分库（将一个数据库拆分成多个数据库，主数据库用于写入和修改数据，其他的用于同步主数据并提供给客户端查询） （...最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据，方便做数据压缩，对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。...全文搜索数据库 ElasticSearchsolr 它们的出现解决了关系型数据库全文搜索功能较弱的问题 2.2.1 文档型数据库 文档型数据库通常以 JSON 或者 XML 为格式进行数据存储，主要以...2.2.2 全文搜索型数据库 传统的关系型数据库主要依赖索引来实现快速查询功能，但是在全文搜索的业务下，索引很难满足查询的需求。关系型数据库的模糊匹配在数据量较大的情况下查询的效率是很低的。...需要创建大量的索引，因此也需要专门的全文搜索引擎及相关的数据库来实现 2.2.3 键值型数据库 键值型数据库通常被当作非持久化的内存型数据库缓存来使用，典型代表数据库是 Redis 和 Memcached
一 三范式 1,所有列必须为原子化列 2,设计时需要主键列 3,所有非主键列不能依靠传递与主键列发生关系（所有列与主键列发生的都是直接关系） 生活中的主键：ID 车牌 手机号 二 关系 数据库结构关系...集合 --> 表 线型关系 -->约束 树形关系 -->索引（二叉树模型需哦延展的平衡二叉树） 图形关系 --> 数据库既包括了线型关系同事也包含了约束关系与依赖关系。...RDBMS（关系型数据库系统） HBASE（NOSQL --> not only sql） 非关系型数据库的优势：1....可扩展性同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。关系型数据库的优势：1. 复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。2....事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。
首先来说我们的关系型数据库，既然称为关系型数据库，肯定围绕关系二字，即建立在关系型模型基础上的数据库，借助集合代数数学概念方法处理的数据，那什么事关系模型呢？...，bug、事务等方面做的很完善 NoSql: 在互联网2.0时代的来临，我们的传统数据库显出了不足，尤其是对大规模和高并发的方案，而此时，非关系型数据库出现，并且得到了迅速发展，非关系型数据库很好理解，...而且分为四大类： 1 Key-Value型，如我们的Redis，主要用来处理大数据和缓存等 2 列存储型，有Cassandra, HBase，用来做分布式的文件系统居多 3 文档型，时下很出名的MongoDB...就是文档型，其实文档型与key-value型类似，只不过他的value变成了结构化而已 4 图形数据库，Neo4J，常用于及时通信等 Nosql之所以推广如此迅速，离不开他的简单部署（只需简单压缩，配置路径就可以...关系型数据库和非关系型数据库都是为了适应更好的场景而生，没有谁比谁更好，只要满足满足于我们的生产环境，它就是更好的。
Document Store 文档存储，又称为面向文档的数据库。在这篇文章里将简要介绍一下什么是文档存储？它与传统的关系型数据库有什么区别？以及MySQL是如何实现文档存储的。...NoSQL接口：一种API，它不要求使用SQL语句去访问数据，这个API会提供类或方法用于连接服务器，访问数据，找回数据等等。...区分文档存储与关系型数据的最重要两点是半结构化的数据和NoSQL接口。关系型数据要求事先定义一个结构，数据按照相同的结构存放在一起。...之前我们很少能够看到使用关系型数据的访问机制去访问文档存储里面的数据，从MySQL5.7.8之后，用户可以通过JSON数据类型将JSON文档作为一列存储在表中。...其次，当JSON文档存储在表里，存储引擎会用一种专门优化的二进制格式进行处理，使得服务器可以快速访问里面的数据，而不是每次访问时进行解析处理。因此MySQL能够在关系型数据里面存储非结构化数据。
参考链接： Java程序将char类型变量转换为int java如何把char型数据转换成int型数据(转) 一字符串，String=“2324234535”； 把第i个数取出来时是char型的：char...temp=String.charAt(i) 如何把char型转换成int型？...每个字符取出来，得到char型的1,2,3,4,5； 但是求和得到的结果是ASCII码值 处理办法： （1）把char转成字符串， Integer.parseInt(""+‘1’) 或 String...自动转换一般是用于大的类型向小的类型转换，也叫窄化转换 强制类型转换一般是用于小的类型向大的类型转换，也叫扩展转换**
而文档型数据库是一种非关系型数据库，非关系型数据库（Not Only SQL，NoSQL）正好与关系型数据库相反，它不是建立在“关系模型”上的数据库。文档型数据库的典型代表是 MongoDB。...我们本课时的面试题是，关系型数据库和文档型数据库有什么区别？...知识扩展 非关系型数据库 VS 文档型数据库 非关系型数据和文档型数据库属于包含关系，非关系型数据包含了文档型数据库，文档型数据库属于非关系型数据。...非关系型数据通常包含 3 种数据库类型：文档型数据库、键值型数据库和全文搜索型数据库，下面分别来看每种类型的具体用途。...文档型数据库 文档型数据库以 MongoDB 和 Apache CouchDB 为代表，文档型数据库通常以 JSON 或者 XML 为格式进行数据存储。
现代数据库系统除了支持一些标准的通用数据类型以外，大多数还支持一种称之为BLOB型的数据。...针对BLOB型数据，OLEDB也提供了对它的支持 使用BLOB型数据的利弊 一般数据库对BLOB型数据有特殊的处理方式，比如压缩等等，在数据库中存储BLOB数据可以方便的进行检索，展示，备份等操作。...但是由于BLOB型数据本身比较大，存储量太大时数据量太大容易拖慢数据库性能，所以一般的说法都是尽量不要在数据库中存储这类信息。特别是图片，音视频。...BLOB型数据的一个ISequentialStream接口指针,最终会通过这个接口来进行BLOB型数据的读写操作 判断一个列是否是BLOB型数据 判断某个列是否是BLOB型数据一般通过如下两个条件： pColumnInfo...，它有3个BLOB型数据，所以这里直接定义了3个缓冲用来接收3个BLOB型数据。
3 综合型分析方法 3.1 相关性分析法 相关性分析法：寻找指标之间关系的方法。 指标之间有两种关系：直接相关、间接相关 3.1.1 直接相关 直接相关关系是不言而喻的，不用分析。...想要论证相关关系，需要： 1.明确对象（谁和谁相关）； 2.找到衡量对象的数据指标； 3.计算相关系数法&散点图法。...（1）散点图法： 通过散点图，能直观看出来是否有相关关系 两个指标相关，则数据呈规律性分布，不会散布在图上 （2）相关系数法： excel->数据->数据分析->相关分析，输入区域，把要计算的两列指标选中...4 如何使用九大方法 做数据分析时，要做到能说出来： 1.我负责的业务，收入指标是…，成本是…； 2.我负责的业务，收入规律是…，哪些动作能影响收入； 3.收入的内部结构是…，最近半年这个结果稳定...…，尚不能证明的是…’ 掌握了九大分析方法以后，看数据的积累量： 1.积累了固定的分析维度：业务分析模型； 2.针对预测、分类问题，积累足够特征：算法模型； 3.针对抽样检验问题：统计学检验；
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 此数据集用于星型预测和分类。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
1.泛型 1.1泛型的引出 泛型：其实就是对类型的进行参数化 问题：实现一个类，类中有一个数组，使得数组中可以存放任意类型的数据 我们可以把数组定义为Object.因为所有类都默认继承于Object...如果Object里面的数据都是String，也不可以强转。 使用Object类的缺点： 1.在存放元素的时候，任何类型的数据都可以存放。...extends Number>//可以传入的实参类型是Number或者Number的子类 通配符的上界，不能进行写入数据，只能进行读取数据。 7.3通配符的下界 语法： //代表 可以传入的实参的类型是Integer或者Integer的父类类型 通配符的下界，不能进行读取数据，只能写入数据 8.包装类 在Java中，由于基本类型不是继承自...8.1基本数据类型和对应的包装类 8.2装箱和拆箱 8.3自动装箱和自动拆箱 下面，我们来看一段代码： 为什么输出的值一个是true 一个是flase呢？？？
它保证多表重复值一致 关系数据库分为两类：一类是桌面数据库，例如Access、FoxPro和dBase等；另一类是客户/服务器数据库，例如SQLServer、Oracle和Sybase等。...一般而言，桌面数据库用于小型的、单机的应用程序，它不需要网络和服务器，实现起来比较方便，但它只提供数据的存取功能。...客户/服务器数据库主要适用于大型的、多用户的数据库管理系统，应用程序包括两部分：一部分驻留在客户机上，用于向用户显示信息及实现与用户的交互；另一部分驻留在服务器中，主要用来实现对数据库的操作和对数据的计算处理
基本要求：1、数据从产生到可检索的实时性要求高。2、最新数据的查询和统计频率高，返回速度要求快。3、历史数据要保留的时间长。...一、冷热数据分离1、热点数据相对冷数据更小，可以配置低一点的heap-size，比如26G，冷数据配置31G 。2、在业务低峰期把热数据迁移到冷节点。...3、热节点数据可以启用压缩项（在cpu空闲的时候可以启用),这样迁移的数据量会更小， 在冷节点配置索引压缩选项，执行force merge操作的时候，ES会自动将结点上配置的索引压缩属性用到merge...index.routing.allocation.total_shards_per_node可以做到某个索引的shard在具体的group节点之间数据的均匀分布，解决热点问题。...3、冷节点可以不做shard分布的精细控制，所有数据迁移到冷数据节点后，由ES默认的shard分布策略去控制数据的分布。
本文将介绍Java中的各种变量类型，包括浮点型、字符型和布尔型，以及字符串类型的使用。通过本文的学习，您将更好地理解Java中变量的特性和用法，为编写高效的Java程序打下坚实的基础。...一、变量 1.1 浮点型 双精度浮点型 double d = 3.14; System.Out.println(d); 在 Java 中, int 除以 int 的值仍然是 int(会直接舍弃小数部分)...Double double 类型的内存布局遵守 IEEE 754 标准(和C语言一样), 尝试使用有限的内存空间表示可能无限的小数, 势 必会存在一定的精度误差，因此浮点数是个近似值，并不是精确值 单精度浮点型...由于表示的数据精度范围较小, 一般在工程上用到浮点数 都优先考虑 double, 不太推荐使用 float. float的包装类型为Float 1.2 字符型变量 char c1 = 'A'; //...全篇总结 上述介绍了Java中的各种变量类型，包括双精度浮点型、单精度浮点型、字符型、布尔型和字符串类型。
关系型数据库与非关系型数据库的特点引言在数字化时代，数据库扮演着至关重要的角色。...本文将深入探讨这两种数据库的特点关系型数据库关系型数据库，也称为SQL数据库，是基于关系模型的数据库。它们通过表格的形式存储数据，并使用结构化查询语言（SQL）进行数据操作。...非关系型数据库非关系型数据库，也称为NoSQL（Not Only SQL）数据库，是一种不同于传统关系型数据库的数据库类型。...然而，非关系型数据库在提供高性能和可扩展性的同时，也牺牲了一些传统关系型数据库的特性和功能。例如，非关系型数据库通常不支持ACID属性，数据一致性需要通过应用程序来确保。...关系型数据库与非关系型数据库的比较以下是关系型数据库与非关系型数据库在一些关键方面的比较：特点关系型数据库非关系型数据库数据模型表格形式，固定结构键值对、文档、列族、图形等，灵活结构ACID属性支持通常不支持数据完整性支持不支持查询功能强大
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