原标题：Spring认证|Spring Data JDBC参考文档三 (内容来源：Spring中国教育管理中心）
原文地址：http://kylin.apache.org/docs/howto/howto_optimize_cubes.html
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data R2DBC框架教程三（Spring中国教育管理中心）
排序规则特性允许指定每一列甚至每一个操作的数据的排序顺序和字符分类行为。这放松了数据库的LC_COLLATE和LC_CTYPE设置自创建以后就不能更改这一限制。
说到Hash（哈希），开发人员应该不陌生，比如Hash表是一种非常常用的数据结构，通过Hash表能够根据键值快速找到数据。哈希函数将文本（或其他数据）映射为整数，从而能够提高检索效率。
到2017年初，我们的大数据平台被整个公司的工程和运营团队使用，使他们能够在同一个地方访问新数据和历史数据。用户可以通过同一个UI门户轻松访问不同大数据平台的数据。我们的计算集群中有超过100PB的数据和100000个vcores。每天支持100,000个Presto查询， 10,000个Spark作业，以及 20,000个Hive查询。我们的Hadoop分析架构遇到了可扩展性限制，许多服务受到高数据延迟的影响。
理论上，对于N维，你最终会得到2 ^ N维组合。但是对于某些维度组，不需要创建这么多组合。例如，如果您有三个维度：洲，国家，城市（在层次结构中，“更大”维度首先出现）。在深入分析时，您只需要以下三种组合组合：
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data R2DBC框架教程六（Spring中国教育管理中心）
以前总是追求新东西，发现基础才是最重要的，今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化。 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 概述： 本篇主要是对表表达式中视图和内联表值函数
4.1.2 分配 分配：是推导过程中给某一字段赋值，如同 A ＝ B 一样赋值。字段可以是源数据，也可以是辅助数据，也可以是目标数据。设置见下图 定义： ① 源字段：指定目标字段的值来自另一个字段，例
要充分利用 Spring Data for Apache Cassandra 支持中的对象映射功能，您应该使用注释对映射的域对象进行@Table注释。这样做可以让类路径扫描器找到并预处理您的域对象以提取必要的元数据。仅使用带注释的实体来执行模式操作。在最坏的情况下， SchemaAction.RECREATE_DROP_UNUSED操作会删除您的表并丢失数据。以下示例显示了一个简单的域对象：
子查询也称为内查询（Inner Query），必须位于括号之中。包含子查询的查询称为外查询（Outer Query）。子查询支持多层嵌套，也就是子查询可以包含其他子查询。
现在我们想要实时统计有多少用户访问我们的网站，这是一个相当简单的任务，一般的做法是存储用户ID，然后计算任意时刻集合中不同ID的个数即为网站实时访问量，这是一种可行的做法，但是慢慢就会发现随着用户的不断增长，存储集合数据所需要的空间越来越大，所需要的统计成本也越来越高，因此我们需要另外一种算法来解决这个问题，即本次我们要介绍的hyperloglog概率数据结构。
使用 EXPLAIN 查看执行计划， 5.6后可以加参数 EXPLAIN FORMAT=JSON xxx输出json格式的信息。
分别是id,select_type,table、type,partitions,possible_keys,key,key_len,ref,rows,Extra,下面对这些字段出现的可能进行解释：
索引视图创建注意事项 对视图创建的第一个索引必须是唯一聚集索引。 创建唯一聚集索引后，可以创建更多非聚集索引。 为视图创建唯一聚集索引可以提高查询性能，因为视图在数据库中的存储方式与具有聚集索引的表的存储方式相同。 查询优化器可使用索引视图加快执行查询的速度。 要使优化器考虑将该视图作为替换，并不需要在查询中引用该视图。
Apache Hudi(简称：Hudi)允许您在现有的hadoop兼容存储之上存储大量数据，同时提供两种原语，使得除了经典的批处理之外，还可以在数据湖上进行流处理。
第二篇：数据库关系建模 前言 ER建模环节完成后，需求就被描述成了ER图。之后，便可根据这个ER图设计相应的关系表了。 但从ER图到具体关系表的建立还需要经过两个步骤：1. 逻辑模型设计 2. 物理模型设计。其中前者将ER图映射为逻辑意义上的关系表，后者则映射为物理意义上的关系表。逻辑意义上的关系表可以理解为单纯意义上的关系表，它不涉及到表中字段数据类型，索引信息，触发器等等细节信息。 本文将详细介绍前者。确切来说，也就是ER模型到逻辑关系表的映射是如何完成的。 基本概念 在开始进行ER模型到逻辑关系表的
对于 Jenkins 而言，可使用插件来可视化各种构建步骤的结果。有一些插件可用于呈现测试结果、代码覆盖率、静态分析等。这些插件通常都会获取给定构建步骤的构建结果，并在用户界面中显示它们。为了呈现这些细节，大多数插件使用静态 HTML 页面，因为这种类型的用户界面是 Jenkins 自 2007 年成立以来的标准可视化。
在学习 numpy 之前，你总得在 python 上装上 numpy 吧，安装命令非常简单：
以前总是追求新东西，发现基础才是最重要的，今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化。 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 概述： 本篇主要是对表表达式中派生表和公用表表达
今天郭先生来说一说three.js的三维矩阵，这块知识需要结合线性代数的一些知识，毕业时间有点长，线性代数的知识大部分都还给了老师。于是一起简单的复习了一下。
索引是由持久类维护的结构，InterSystems IRIS®数据平台可以使用它来优化查询和其他操作。
MySQL8.0.30已经正式GA好几天了，为大家翻译一下release note。由于内容比较长，部分内容机器翻译。重点内容有校对。
可以看到，现在index和columns对应的位置有不同的值。因此，必须确保我们指定的列和行没有重复的数据，才可以用pivot函数
最近遇到了不少MySQL性能优化的案例，都和子查询有关，今天就这个话题做一定的分析。
子查询是一个嵌套在 SELECT、INSERT、UPDATE 或 DELETE 语句或其他子查询中的查询。任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询。
Alter TABLE [dbo].[CustomerBackupConfig] Add [Stamp] [timestamp] NULLGO
http://blog.csdn.net/zs634134578/article/details/20938113
Visdom，用于创建、组织和共享实时丰富数据可视化的灵活工具。支持Python。
网络数据的基本单位总是字节。Java NIO 提供了ByteBuffer 作为它的字节容器，但是这个类使用起来过于复杂，而且也有些繁琐。
1、简介 Reflection,中文翻译为反射。.Net的应用程序由以下几个部分组成: a、程序集(assembly) b、模块(moudle) c、类型(class) 而通过反射技术可以让程序员在允许期间获取这几个组成部分的关键信息。 2、程序集和命名空间的关系 程序集是.Net应用程序的最小执行单位,通过vs编译工具编译出来的.dll文件就是程序集。 程序集和命名空间的对应关系如下: a、一个程序集可以包含多个命名空间(命名空间名可以相同,如果命名空间相同,则类似parital关键字的效果) b、一个命
用过Oracle的朋友都知道，现在绝大部分Oracle数据库使用的是基于服务器的参数文件。对于查询当前数据库实例级别，system级别，session级别参数的具体设置有些时候很容易混淆。本文主要介绍了Oracle数据库参数使用的相关视图(V$PARAMETER，V$PARAMETER2，V$SYSTEM_PARAMETER，V$SYSTEM_PARAMETER2，V$SPPARAMETER)，以及通过查询Oracle视图来获得不同情形下的参数值并进行对比。
根据表、列、索引和WHERE子句中的条件的详细信息，MySQL优化器考虑了许多技术来有效地执行SQL查询中涉及的查找。对一个巨大表的查询可以在不读取所有行的情况下执行；涉及多个表的联接可以在不比较每个行组合的情况下执行。「优化器选择执行最有效查询的操作集称为“查询执行计划(query execution plan)”，也称为EXPLAIN计划。」
设置类的A属性依赖于B、C属性时，对类的A属性进行观察，当B、C属性发生改变时，也会触发对A的观察者方法。
与 Excel 和 DAX 语言具有IFERROR函数的方式类似，Power Query具有自己的语法来测试和捕获错误。
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用（该查询可以利用的索引，如果没有任何索引显示 null）
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
NumPy 是 Python 中用于科学计算的基本包。它是一个 Python 库，提供了一个多维数组对象、各种派生对象(比如屏蔽数组和矩阵) ，以及一系列用于数组快速操作的例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、 i/o、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计操作、随机模拟等等。
MySQL 官方文档地址: 8.8 Understanding the Query Execution Plan
在 React Europe 2020 Conference 上， Facebook 软件工程师 Dave McCabe 介绍了一个新的状态管理库 Recoil。
Context 是 Go 中一个比较独特而常用的概念，用好了往往能事半功倍。但如果不知其然而滥用，则往往变成 "为赋新词强说愁"，轻则影响代码结构，重则埋下许多bug。Context 本质上是一种在 API 间树形嵌套调用时传递信号的机制。本文将从接口、派生、源码分析、使用等几个方面来逐一解析 Context。
上图是使用Explain分析的一条sql语句，下面我们来看一下各个字段的具体含义是什么
注意:本文基于mysql5.7进行操作,各个版本的mysql使用Explan会有微小的差异
expain出来的信息有10列，分别是id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra,下面对这些字段出现的可能进行解释：
作为一个后端程序员，数据库这个东西是绕不开的，特别是写sql的能力，如果您参加过多次面试，那么一定会从面试复盘中发现面试官总是会考察到sql优化这个东西。
一条SQL被一个懵懂的少年，一阵蹂躏，扔向了MySQL服务器的尽头，少年苦苦等待，却迟迟等不来那满载而归的硕果。于是少年气愤，费尽苦心想从度娘那边寻求帮助，面对执行计划EXPLAIN，却等来的是无尽的折磨与抓狂。
| 作者 沈启超，19年硕士毕业于东南大学，目前在腾讯CSIG企业产品部担任后台开发，同时也参与公司内部存储开源组件MySync的开发。 ---- 前言：MySQL架构体系 首先分享实验前的基础知识，MySQL主要分为Server层与存储引擎层。 Server层主要包含连接器、检索内存、分析器、优化器、执行器等，所有跨存储引擎的功能均于这一层构建，例如存储过程、触发器、视图，函数等，有一个标准化的binglog日志模块。 存储引擎负责数据的存储与存取，使用可更换的插件式架构，拥有InnoDB、MyISA
与云相比，移动系统受计算资源限制。然而众所周知，深度学习模型需要大量资源 。为使设备端深度学习成为可能，应用程序开发者常用的技术之一是压缩深度学习模型以降低其资源需求，但准确率会有所损失。尽管该技术非常受欢迎，而且已被用于开发最先进的移动深度学习系统，但它有一个重大缺陷：由于应用程序开发者独立开发自己的应用，压缩模型的资源-准确率权衡在应用开发阶段的静态资源预算的基础上就被预先确定了，在应用部署后仍然保持不变。
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