一个现象是，在使用pandas进行数据处理的时候，加载大的数据或占用很大的内存和时间，甚至有时候发现文件在本地明明不大，但是用pandas以DataFrame形式加载内存中的时候会占用非常高的内存。
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/seasonality_holiday_effects__regressors
通常在数据量较少的情况下，我们从一个数据源将全部数据加载到目标数据库的时候可以采取的策略可以是：先将目标数据库的数据全部清空掉，然后全部重新从数据源加载进来。这是一个最简单并且最直观的并且不容易出错的一种解决方案，但是在很多时候会带来性能上的问题。
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔 注：Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。此外，Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 相比较于 Numpy，Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据， 可以存储混合的数据结构，同时使用 NaN 来表示缺失的数据，而不用像 Numpy 一样要手工处理
对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。如果不加索引的话，那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描，如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少，那么不加索引会引起致命的性能下降。但是也不是什么情 况都非得建索引不可，比如性别可能就只有两个值，建索引不仅没什么优势，还会影响到更新速度，这被称为过度索引。
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。
MySQL限制每个表最多存储4096列，并且每一行数据的大小不能超过65535字节 减少磁盘IO,保证热数据的内存缓存命中率（表越宽，把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大,也会消耗更多的IO） 更有效的利用缓存，避免读入无用的冷数据 经常一起使用的列放到一个表中（避免更多的关联操作）
在本文中，我们将介绍 PostGIS 的一些基础知识及其功能，以及一些可用于简化解决方案或提高性能的提示和技巧。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。
本文我们讨论 pandas 的内存使用，展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型，就能够减少 dataframe 近 90% 的内存占用。
本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件，将数据写入这些电子表格，并找到最好的软件包来做这些事。
HBase是一个开源的、分布式的、版本化的NoSQL数据库（即非关系型数据库），依托Hadoop分布式文件系统HDFS提供分布式数据存储，利用MapReduce来处理海量数据，用Zookeeper作为其分布式协同服务，一般用于存储海量数据。HDFS和HBase的区别在于，HDFS是文件系统，而HBase是数据库。HBase只是一个NoSQL数据库，把数据存在HDFS上。可以把HBase当做是MySQL，把HDFS当做是硬盘。
常规的敏捷框架适用于中小型项目团队，而且不具有扩展性。基于常规的敏捷框架，SAFe定义了一个可扩展的敏捷框架模型，它适用于大型多个团队的合作开发，可以提高团队之间的协作性，降低团队管理的复杂性。
hbase是apache hadoop生态系统中的重要一员，主要用于海量结构化数据存储
目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为：Delta、Iceberg 和 Hudi，但是 Iceberg是一个野心勃勃的项目，因为它具有高度抽象和非常优雅的设计，为成为一个通用的数据湖方案奠定了良好基础。目前 Flink+Iceberg 构建全场景实时数仓已经有了非常良好的实践，本文带大家简单了解下Iceberg。后面五分钟学大数据会有一期专门介绍基于Flink+Iceberg打造T+0实时数仓，本文算是这篇文章的前置铺垫。
注意：MySQL 中的分区表在定义分区键时，必须确保分区键列包含在表的主键（Primary Key）或唯一键（Unique Key）中，为了确保分区表的数据唯一性和正确性。如果不将分区键列包含在主键或唯一键中，可能会导致数据分布不正确，从而产生错误或数据冗余。
上篇博客，我们详细的说明了mysql的索引存储结构，也就是我们的B+tree的变种，是一个带有双向链表的B+tree。那么我今天来详细研究一下，怎么使用索引和怎么查看索引的使用情况。
1、整合DDL语句 在将索引添加到MySQL表的过程中，一个很重要的问题就是DDL语句时阻塞性，把多条alter语句整合成一条SQL语句时一种简单的优化改进。 例如： alter table test add index(username); alter table test drop index name,add index name(last_name,first_name); alter table test add column laset_visit date null; 改成： alter table test add index(username), drop index name, add index name(last_name,first_name), add column laset_visit date null; 该优化能够大幅度提升管理任务的性能。 2、去除重复索引 重复的索引有两个主要的影响：第一，所有DML语句都会运行的更慢，因为需要更多工作来保持数据和索引的一致性；第二，数据库的磁盘占用量会更大，这将导致备份和恢复的时间增加。 例如： create table test (id int unsinged not null, first_name varchar(30) not null, last_name varchar(30) not null, joined date not null, primary key(id), index (id) ); 这个DDL中id列上的索引是重复的索引，需要将其移除。 当一个给定索引的最左边部分被包含在其他索引中时也会产生重复索引。 create table test (id int unsinged not null, first_name varchar(30) not null, last_name varchar(30) not null, joined date not null, primary key(id), index name1 (last_name), index name2 (last_name,first_name) ); name1这个索引是多余的，因为此索引所在的列已经被包含在索引name2的最左边部分里面了。 3、删除不用的索引 除了重复索引没有被使用到之外，还有其他索引可能也没有被用到，这些索引和重复索引一样会影响性能。 4、监控无效的索引 当定义多列索引时，一定要注意确定所指定的每一列是否真的有效，可以通过分析指定表上的所有SQL语句的key_len列来找到那些可能包含没有使用到的列的索引。
近年来预训练语言模型(BERT、ERNIE、GPT-3)迅速发展，促进了NLP领域各种任务上的进步，例如阅读理解、命名实体识别等任务。但是目前的这些预训练模型基本上都是在通用文本上进行训练的，在需要一些需要对结构化数据进行编码的任务上（如Text-to-SQL、Table-to-Text），需要同时对结构化的表格数据进行编码，如果直接采用现有的BERT等模型，就面临着编码文本与预训练文本形式不一致的问题。
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该处理器用于生成在表中执行分页查询的SQL 查询语句，分区(属性partition)大小以及表的行数决定页面的大小和数量以及生成的流文件。此外，可以通过设置最大值列来实现增量抓取数据，处理器会跟踪列的最大值，从而只抓取列值超过已记录到的最大值的行，该处理器只在主节点上运行，可以接受传入的连接;
我们在设计一个系统的时候，有时候通常为了基础业务，写出的查询sql语句并不高效，从而影响到用户使用系统的整体体验感不是很好，我们通常在系统的测试阶段会开启MySQL中的慢日志查询的功能，可以在MySQL的系统配置文件中开启这个慢日志的功能，并且也可以设置SQL执行超过多少时间来记录到一个日志文件中，只要SQL执行的时间超过了我们设置的时间就会记录到日志文件中，我们就可以在日志文件找到执行比较慢的SQL了，从而就可以对这些语句进行调优优化，使用 Explain来分析 SQL 语句的性能。
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析查询语句或是结构的性能瓶颈。在select语句之前增加explaion关键字，MySQL会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是执行SQL。
◆ 通过查询实施解放 基于查询的数据解放涉及查询数据存储并将所选择的结果发布到相关的事件流中。一个使用合适的 API、SQL 或类 SQL 语言的客户端会被用于向数据存储请求特定的数据集。必须能够批量查询数据集以提供事件的历史记录，然后定期更新，以确保数据的更改被发布到输出事件流中。 此模式有几种查询类型。 ◆ 批量加载 执行批量查询并加载数据集中的所有数据。当需要在每个轮询间隔加载整张表时，以及在进行增量更新之前，都需要执行批量加载。 批量加载成本很高，因为它需要从数据存储中获取整个数据集。对较小的数据集
生物信息学的日常就是利用五花八门的工具和各种各样的数据打交道，很多时候需要在命令行安装软件或者包。我相信每一个生信人都碰到过安装软件或包时无法解决依赖的囧况，安装软件或者包，听起来是一件很简单的一件事，实际情况却不是如此。比如说编译时碰到系统lib不存在或版本太低，安装一个python/R包却需要升级当前的python/R,而这又会导致之前安装好的包不能使用。今天给大家介绍一下跨平台包管理神器Anaconda，学习一下它在Linux下的正确使用姿势。
在本节中，我们将讨论重要的概念和术语，这些概念和术语有助于理解并有效使用这些原语。
但是，经常会遇到一些重复繁琐的事情，这时候手工操作显得效率极其低下；通过 Python 实现办公自动化变的很有必要
是的。Apache Phoenix 用于 OLTP（在线事务处理）用例，而不是 OLAP（在线分析处理）用例。不过，您可以将 Phoenix 用于实时数据摄取作为主要用例。
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具体在 Python 中，数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
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
Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
本号之前已经分享过关于如何使用 Python 中的数据处理分析包 pandas 处理 Excel 的数据，本文继续分享一个小案例，此案例源于上周末帮朋友做的一个需求，并且是以 vba 编写解决，后来我用 Python 再解决一次，通过本文作简单分享。
Excel Power Query具有“从文件夹获取数据”功能，允许我们加载特定文件夹中所有文件。我们可以用Python轻松地完成这项工作。工作流程如下所示：
在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
· 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来）
OpenOffice是一个免费的、开源的办公套装，集成了允许开发者用不同语言进行开发的API。Python-UNO让你可以在Python环境下使用OpenOffice。本文简要介绍了一下Python-UNO的使用方法。 OpenOffice.org作为一款免费的开源Office套装，提供了强大的、兼容的解决方案，这为它树立了相当好的口碑。据它所称，下载次数已经超过了五千万次了，而且它可以在多个平台上运行。开发者很难忽视这样一个项目，这也是OpenOffice.org为什么要提供API允许开发者在
在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询时，会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL（如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中）
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
范式是关系数据库理论的基础，也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。
如果您曾经发现自己在编程时一次又一次地查找相同的问题、概念或语法，那么您并不孤单。我发现自己经常这样做。我们生活在一个世界里，似乎有无限数量的可访问的。然而，这既是福也是祸。如果没有有效地管理，过度依赖这些资源会养成坏习惯，让你长期停滞不前。
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
mysql中索引类型有：最基本的没有限制的普通索引，索引列的值必须唯一的唯一索引，主键索引，多个字段上创建的组合索引以及用来查找文本中的关键字的全文索引
作为一名数据科学家，我在工作中所做的第一件事就是网络数据采集。使用代码从网站收集数据，当时对我来说是一个完全陌生的概念，但它是最合理、最容易获取的数据来源之一。经过几次尝试，网络抓取已经成为我的第二天性，也是我几乎每天使用的技能之一。
按行比较两个已排序的文件。当FILE1或FILE2为-时，读取标准输入。无选项时输出三列，第一列为FILE1独有的行，第二列为FILE2独有的行，第三列为FILE1，FILE2共有的行。
–如果要用到group by 一般用到的就是“每这个字” 例如说明现在有一个这样的表：每个部门有多少人 就要用到分组的技术
设计好MySql的索引可以让你的数据库飞起来，大大的提高数据库效率。设计MySql索引的时候有一下几点注意：
MovieLens数据集是一个关于电影评分的数据集，里面包含了从IMDB, The Movie DataBase上面得到的用户对电影的评分信息，详细请看下面的介绍。
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