听到大牛们说执行计划，总是很惶恐，是对知识的缺乏的惶恐，所以必须得学习执行计划，以减少对这一块知识的惶恐，下面是对执行计划的第一讲-理解执行计划。 一、为什么需要执行计划？ （1）帮助分析 当我们想要
听到大牛们说执行计划，总是很惶恐，是对知识的缺乏的惶恐，所以必须得学习执行计划，以减少对这一块知识的惶恐，下面是对执行计划的第一讲-理解执行计划。 本系列【T-SQL】主要是针对T-SQL的总结。 一
MySQL8.0.18刚刚发布，它包含一个全新的功能EXPLAIN ANALYZE，用来分析和理解查询如何执行。
在开始阅读源码之前, 我们来看看什么是 Sort Merge Join (SMJ)，定义可以看 wikipedia。简单说来就是将 Join 的两个表，首先根据连接属性进行排序，然后进行一次扫描归并, 进而就可以得出最后的结果。这个算法最大的消耗在于对内外表数据进行排序，而当连接列为索引列时，我们可以利用索引的有序性避免排序带来的消耗, 所以通常在查询优化器中，连接列为索引列的情况下可以考虑选择使用 SMJ。
Swift 的 async/await[1] 特性提供了一种直观的、内建的方式来编写和使用在未来某个时间点返回一个值的函数。我们建议在这个特性的基础上，添加一种直观的、内置的方式来编写和使用在一段时间内返回多个值的函数。
寄语：本文对Pandas基础内容进行了梳理，从文件读取与写入、Series及DataFrame基本数据结构、常用基本函数及排序四个模块快速入门。同时，文末给出了问题及练习，以便更好地实践。
1 从阿里数据分析师笔试看职业要求 以下试题是来自阿里巴巴招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求我们一起来看看数据分析的职业要求。 一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？ 异常值（Outlier） 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识
编写 DAX 公式时要掌握的核心概念是上下文。DAX 作为一门动态数据分析语言，与 Excel 函数、SQL 查询 和 Power Query 脚本有着根本不同的原因就在于上下文的概念。以上所述的所有其他语言的公式只会在数据发生变化时才会返回不同的结果（除了一些例外情况，例如使用参数时），但是单个 DAX 公式就可以同时提供多个不同的结果，具体取决于您使用它的位置和方式，也就是：上下文。
提到事务，大家都有基本的了解，例如mysql的事务隔离级别包括：读未提交、读已提交、可重复读、串行化；InnoDB默认是RR（可重复读）；基本的MVCC等等。但大部分人对深入一些的原理就知之甚少了。本文整理事务模型的相关内容，仅供参考。
如果有人跟你谈索引，是不是你会第一时间想到数据库，那么索引解决了什么问题？比如查询SQL慢了，发生这种情况时，首先要做的事情之一是查看是否慢SQL走了数据库索引。
原文 http://blog.csdn.net/fangjian1204/article/details/39085941
UCSC（University of California Santa Cruz）作为生物领域里常用的数据库之一，整合了各大数据库的基因注释、基因表达、调控、变异等等各种基因组数据信息，不仅可以可视化浏览和数据挖掘，还能下载用于生信分析的fasta、GTF或BED文件和比较作图，听到这里，研究转录调控并且手里有感兴趣基因的老师是不是想问：这个数据库能找到可能调控我的目标基因的转录因子吗？可否来个“栗子”尝一尝？下面就以DUSP2为例，让小编带大家体验一下查找过程~
每个月的月底，“分享与成长群”要汇总所有成员的原创文章，这次我改用了水滴微信平台把数据采集到一个电子表格文件中。在《零基础学编程019：生成群文章目录》这一节里，我已经可以用读csv文本文件的办法，配
指令模式主要使用方向键移动光标位置进行文字的编辑，下面列出了常用的操作命令及含义。
在上一篇文章《用Explain 命令分析 MySQL 的 SQL 执行》中，我们讲解了 Explain 命令的详细使用。但是它只能展示 SQL 语句的执行计划，无法展示为什么一些其他的执行计划未被选择，比如说明明有索引，但是为什么查询时未使用索引等。为此，MySQL 提供了 Optimizer Trace 功能，让我们能更加详细的了解 SQL 语句执行的所有分析，优化和选择过程。
读取和写入文件 读取 写入 read_csv to_csv read_excel to_excel read_hdf to_hdf read_sql to_sql read_json to_json read_msgpack (experimental) to_msgpack (experimental) read_html to_html read_gbq(experimental) to_gbq (experimental) read_stata to_stata read_sas ro_sas rea
通过前两篇文章，我们已经对查询计划有了一定了解。接下来，我们还可以借助计算复杂度理论，来进一步深入地挖掘和思考性能的提升。理论计算机科学这一领域聚焦于：根据难度来对计算问题进行分类。这些计算问题可以是算法问题，也可以是查询问题。
SQL是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能，对于SQL来说，编写查询语句只是第一步，确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作，才是最重要的。在上一篇文章中，我们分享了评估查询语句的步骤和方法（参考：如何编写更好的SQL查询：终极指南（上））今天我们从更深入的角度继续分析。 时间复杂度和大O符号 通过前两篇文章，我们已经对查询计划有了一定了解。接下来，我们还可以借助计算复杂度理论，来进一步深入地挖掘和思考性能的提升。理论计算机科学这一领域聚焦于：根据难度来对计算问题进行分类。这些计算问题可以是算法问题
1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下： ●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。 ●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。 ●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”
一、什么是MySQL索引？ 想象一下，你正在图书馆找一本特定的书。如果没有索引，你需要走过每一个书架，查看每一本书的标题，这会非常耗时。但如果有一个索引卡片，告诉你每本书的位置，你就可以直接走到那本书所在的书架，快速找到你想要的书。在MySQL数据库中，索引就类似于这个索引卡片，它帮助数据库快速定位到存储在表中的数据。 索引的好处
当MySQL使用一个索引来检索表中的行时，可以使用ICP作为一种优化方案。不使用ICP时，存储引擎通过索引检索基础表中的行并将符合WHERE条件中的行返回给客户端。启用ICP后，如果只需要通过索引中的列就能够评估行是否符合WHERE中的一部分条件，MySQL将这部分WHERE条件下推到存储引擎中，然后存储引擎评估使用索引条目来评估下推的索引条件，并只从表中读取符合条件的行。ICP可以减少存储引擎访问基础表的次数以及MySQL访问存储引擎的次数。
ALLSELECTED函数是唯一一个使用影子筛选上下文的DAX函数。我们首先研究ALLSELECTED的行为，然后介绍影子筛选上下文。
数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。 在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。
TensorBoard（TB）是一个非常棒的模型可视化工具，早期我也写过一篇文章来详细介绍各个面板。
我相信大家在数据库优化的时候都会说到索引，我也不例外，大家也基本上能对数据结构的优化回答个一二三，以及页缓存之类的都能扯上几句，但是有一次阿里P9的一个面试问我：你能从计算机层面开始说一下一个索引数据加载的流程么？（就是想让我聊IO）
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。
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
一旦建立了良好的样本条件，高分辨率数据收集通常在强大的半自动系统上完成。目前，这个领域的市场主要由ThermoFisher Krios主导，其具有300 keV场发射电子枪电子源，平行和相干照明，自动样本处理，高机械和电磁稳定性，能量过滤器用于从图像中移除非弹性散射电子（对于更厚的样本和断层图非常重要），以及用于自动数据收集的先进软件和探测器。JEOL cryoARM提供了基本相同的功能和数据质量，两家公司也提供200 keV的半自动系统。高电压、高分辨率的自动化显微镜购买和运行的成本极高，目前它们需要熟练的操作员为每次数据收集会议进行设置。随着方法的改进和流程化，这些系统越来越像同步加速器束线那样作为中心设施运行。专门的员工操作显微镜，科学审查选中的用户带来或寄来他们的样本进行预定的会议。英国国家电子显微镜设施在钻石光源同步加速器建立，利用了现有的用户程序、同行评审、运行、数据处理和维护的基础设施（Clare等人，2017）。其他几个国家和国际组织已经效仿这个例子。
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。
数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。 在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种
通常EXPLAIN用于获取QEP，而DESCRIBE、DESC用于获取表结构信息。
聚合实际上对数据做分组统计，SQL Server使用两种操作符来实现聚合，流聚合（Stream Aggregation）和哈希聚合（Hash aggration）。流聚合是非阻塞性的，具有流的特性，流聚合操作符；边处理数据，边输出聚合的结果。而哈希聚合是阻塞性的，只要处理完所有的数据，才会输出聚合的结果。
当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时，预测者通常将可用的样本分成两部分：内样本（又称 "训练集"）和保留样本（或外样本，或 "测试集"）。然后，在样本中估计模型，并使用一些误差指标来评估其预测性能。
索引就是加快检索表中数据的方法。数据库的索引类似于书籍的索引。在书籍中，索引允许用户不必翻阅完整个书就能迅速地找到所需要的信息。在数据库中，索引也允许数据库程序迅速地找到表中的数据，而不必扫描整个数据库。
加锁是实现数据库并发控制的一个非常重要的技术。当事务在对某个数据对象进行操作前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务就对该数据对象有了一定的控制，在该事务释放锁之前，其他的事务不能对此数据对象进行更新操作。
背景 MySQL/InnoDB的加锁分析，一直是一个比较困难的话题。我在工作过程中，经常会有同事咨询这方面的问题。同时，微博上也经常会收到MySQL锁相关的私信，让我帮助解决一些死锁的问题。本文，准备就MySQL/InnoDB的加锁问题，展开较为深入的分析与讨论，主要是介绍一种思路，运用此思路，拿到任何一条SQL语句，都能完整的分析出这条语句会加什么锁？会有什么样的使用风险？甚至是分析线上的一个死锁场景，了解死锁产生的原因。 注：MySQL是一个支持插件式存储引擎的数据库系统。本文下面的所有介绍，都是基于I
和其它数据库相比，MySQL有点与众不同，它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上，插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。
目录 R语言第一章数据处理基础①读取EXEL表格数据 R语言第一章数据处理基础②一行代码完成数据透视表 rpivotTable：R的数据透视表 安装 # devtools::install_github(c("ramnathv/htmlwidgets", "smartinsightsfromdata/rpivotTable")) 数据透视表应出现在的RStudio的Viewer中。 data可以是data.frame表或data.table。如果仅选择数据，则数据透视表将打开，行和列上没有任何内容（但
Python语言越来越流行，作为一种解释型语言，被广大程式爱好者广泛使用，相信对于Python中的科学计算模组numpy使用的最多，那么今天就为大家简单总结一下numpy的用法，方便大家查阅。 话不多说直接上程序（直接Ctrl C&V过去就可以执行） 1.numpy基础操作 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import numpy as np array = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(array) print('维度：',
Block 抽样功能在 Hive 0.8 版本开始引入。具体参阅JIRA - Input Sampling By Splits
在 Java NIO 中，连网操作与其他操作一样，依赖于通道（Channel）和缓冲区（Buffer）。通道是用于读取和写入数据的途径，而缓冲区则用于暂存数据。
【数据库】MySQL进阶二、索引简易教程 Mysql索引简易教程 基本概念 索引是指把你设置为索引的字段A的内容储存在一个独立区间S里，里面只有这个字段的内容。在找查这个与这个字段A的内容时会直接从这个独立区间里查找，而不是去到数据表里查找。找到的这些符合条件的字段后再读取字段A所指向真实的数据记录的物理地址，再把对应的数据内容输出。如果你查找的不是索引的字段那么他会从数据表里面查找。因为数据表有很多不相关的字段，数据库程序是不会省略不查找。要判断那些不相关的字段以及多次在记录中跳转是花费
上下文菜单（也称为快捷菜单）是在一些随用户交互之后出现的菜单，通常是鼠标右键单击操作。在Microsoft Office中，上下文菜单提供了一组在应用程序的当前状态或上下文中可用的有限选项。通常，可用的选择是与选定对象（如单元格或列）相关的操作。
如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最前列并且不跳过索引中的列。
Pandas 是基于 NumPy 构建的库，在数据处理方面可以把它理解为 NumPy 加强版，同时 Pandas 也是一项开源项目。它基于 Cython，因此读取与处理数据非常快，并且还能轻松处理浮点数据中的缺失数据（表示为 NaN）以及非浮点数据。在本文中，基本数据集操作主要介绍了 CSV 与 Excel 的读写方法，基本数据处理主要介绍了缺失值及特征抽取，最后的 DataFrame 操作则主要介绍了函数和排序等方法。
简介： 本文全面详细介绍oracle执行计划的相关的概念，访问数据的存取方法，表之间的连接等内容。 并有总结和概述，便于理解与记忆! +++ 目录 --- 一．相关的概念 Rowid的概念 Recursive Sql概念 Predicate(谓词) DRiving Table(驱动表) Probed Table(被探查表) 组合索引(concatenated index) 可选择性(selectivity) 二．oracle访问数据的存取方法
数据仓库的索引是个棘手的问题。如果索引太多，数据插入很快但是查询响应就会很慢。如果太多索引，数据导入就很慢并且数据存储空间更大，但是查询响应更快。数据库中索引的作用就是加快查询速度，不论是传统数据库还是数据仓库。尤其是对于大数据量的表以及设计表连接的复杂查询。之前接触数据仓库比较少，这里只是介绍一点小经验。 当然，在创建数据仓库索引的时候需要考虑一些参数比如数据仓库类型、维度表和事实表大小、是否分区、是否AD hoc等等。这些参数决定了你的索引结构。本篇主要介绍如何对数据仓库中的关系表建立索引，注意是在关系
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
