student中每一个Sno 的值与sc表的第一个元素比较 等student.Sno 的值都与Sc.sno 第一个值比较完成后，在与下一个值比较，以此类推 满足条件就是一行 为了满足接下来的例子 插入数据后的三张表如下...叫做不相关子查询 这件事也可以用连接查询来查询 select B.Sname from student A,Student B where A.sdept = B.sdept and A.sname...假设2 重复执行1-5 知道 x表中的Sno 全部查询完毕 我们看到子查询的y.sno 的值依赖于父查询的x.sno 这就叫做相关子查询 由此我们可以看出来 求解相关子查询的时候不能像不相关子查询那样一次性把子查询结果求出来...带有any或者all 谓词的子查询 我们用比较运算符的时候，只能在返回值是一个的时候用，并且 单个值得时候 = 和in 的左右是一样的，但是你不能用 in 代替 那返回多值得时候 假设返回的是1...带有exists 的子查询 exists 代表存在量词 的意思 返回值是true 或者false 我们可以用它判断是否属于这个集合，是否是子集，两个集合是否相等 交集是否为空 我们查询所有选修了005
业务方有时只仅仅只是考虑了当下的情况。例如业务想要一个审核通过人员的明细数据，我们设计了一个全量的审核明细表，过了几天，业务方又想要分析审核流程中每个环节的转化情况，我们又要设计一张增量的明细表。...一张表就可以满足需要的事被弄成了两张，而如果放弃前一张表一方面否定了自己之前的工作，另一方面所有依赖的下游都需要变更取数逻辑，增加了工作量；不放弃表的数量增加，数据就有了两个逻辑出口，统一口径和数据管理也成为一个问题...我们使用多事务事实表来替代单事务事实表需要明白3个问题 1.如何同时记录多个业务过程的信息（多事务的实现）？2.如何进行单个业务过程的统计分析（成为单事务事实表的替代品）？...事务事实表区别: 单事务事实表 多事务事实表 业务过程 一个 多个 粒度 相互之间不相关 相同粒度 维度 相互之间不相关 一致 事实 只取当前业务过程中的事实，且需要为可累加事实 保留多个业务过程巾的事实...需要通过标签来限定 计算存储成本 较多 ， 每个业务过程都需要计算 较少 ， 不同业务过程融合到一起 ， 降低了储存计算量， 但是会存在大量零值。
将文本信息分离成单独的文字，并逐字进行标记。 移除一些不相关的字词串，比如Twitter的“@”标识、网址链接等。...例如，我们可以为数据集的所有词汇建立一个特定的词汇表，令每一个词汇对应一个唯一的索引值。这样，每句话均可表示为一个列表，列表的长度由词汇表中单词的数量来决定。...由于词汇表的量通常都非常大，在20000个维度上显示数据不现实，因此像PCA（主成分分析）这样能把数据降维到两个维度的技术就很有帮助了。...TF-IDF通过词汇在数据集中的稀有程度来评估它的重要性，适度削弱出现过于频繁的单词。...LIME LIME是Github上的一个开源软件包，它允许用户通过观察输入的扰动（比如在我们的例子中，从句中移除单词）来分析一个特定分类器的预测结果是如何变化的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1.简介 不相关子查询：子查询的查询条件不依赖于父查询的称为不相关子查询。...相关子查询：子查询的查询条件依赖于外层父查询的某个属性值的称为相关子查询，带EXISTS 的子查询就是相关子查询 EXISTS表示存在量词：带有EXISTS的子查询不返回任何记录的数据，只返回逻辑值“True...); 相关子查询执行过程：先在外层查询中取“学生表”的第一行记录，用该记录的相关的属性值（在内层WHERE子句中给定的）处理内层查询，若外层的WHERE子句返回“TRUE”值，则这条记录放入结果表中。...NOT EXISTS ：若子查询结果为空，返回“TRUE”值；若子查询的结果集非空时，返回 “FALSE。...BY 学号 ) AS RA(学号, AVG_G) WHERE AVG_G > 80 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/154297.html原文链接
insert语句将数据写入表。更新和删除语句修改和删除已经写入Hive的值。merge语句通过利用共存表来简化更新、删除和更改数据捕获操作。...创建一个称为综合浏览量的表，并将空值分配给您不想分配值的列。...SET语句的右侧不允许子查询。分区和存储桶列无法更新。 您必须具有SELECT和UPDATE特权才能使用UPDATE语句。 创建一条语句来更改gpa列的值为1.0的所有行的name列中的值。...DELETE FROM students WHERE gpa <= 1,0; 创建一个临时表 在CDP数据中心中，您可以创建一个临时表来提高性能，方法是临时存储数据以供复杂查询中间使用或重用。...相关查询包含带有等于（=）运算符的查询谓词。运算符的一侧必须引用父查询中的至少一列，而另一侧必须引用子查询中的至少一列。不相关的查询不会引用父查询中的任何列。
相较于行存储，列存储的最大优势有二，其一就是查询涉及到数据库的哪几个列就读哪几个列，不读一点与查询不相关的列，大大减少了数据的读取，其二就是数据库数据分为多个独立的列来存储，相同数据类型的数据连续存储在一起...图一给出了一个简单的示意图，其中一个排好序的列仅包含两个distinct值，通过Run-Length Encoding，整个列使用两个简单的三元组就可以表示了。...图二给出了一个简单的示意图，其中一个无序的列仅包含两个distinct值，8000这个值分别出现在列中的0、3、4、6四个位置,3000这个值分别出现在列中的1、2、5三个位置，使用位图便可以表示出来，...其次，每个块中也创建一个块字典表chunk-dict，该表中存储了块中所有的distinct字符串在global-dictionary中的全局id，且每个全局id均对应了一个块id，通过这种二级字典表的方式...，一个字符串就可以通过全局字典表映射到一个全局id，再通过块字典表映射到一个块id。
这是CSS设计指南的读书笔记，用于加深学习效果。 最近想做一个小程序，前端是必修课，那就从css开始吧。 css 工作原理 每个html元素都有一组样式属性，可以通过css来设定。...当html元素的同一个样式属性有多种样式值的时候，css就要靠层叠机智来决定最终应用哪种样式。...，但会被行内样式覆盖） 写在单独css样式表中（也叫链接样式，样式表是一个扩展名为.css 的文件，可以在任意多个HTML页面链接同一个样式表文件。...以上CSS选择符已经介绍完了，接下来讨论在一个大的样式表中，规则选择的问题。 CSS提供了三种机制来决定那条规则会胜出： 继承 层叠 特指 继承 CSS属性的值会向下传递。...这一篇我们主要介绍了CSS规则，以及如何用它来为HTML应用样式。 ---- 最后，感谢女朋友支持。
全表扫描计算主要看聚簇索引占用多少data_length，我们知道每个页是16kb，所以可以通过这个参数算出多少页，那么如何看data_length呢，这是属于统计数据，通过show table status...还有一个rows也可以看到，值得注意的是innoDB这个是一个估算值，比如1万条真实数据可能只显示9900多条，但是myISAM是真实的值。...如果连接查询如何计算成本呢，我们前面说了连接查询有驱动表和被驱动表，被驱动表查询次数取决于驱动表查询的数据，这里称为 扇出值。 上面那些数据是怎么来的呢？...他们分别存储在两个表里，一个是innodb_table_stats和innodb_index_stats。...那么子查询是如何执行的呢？ 当执行不相关 标量查询或者行查询的时候，mysql则会当做两个表来查询，先查询内层子查询，用结果再查询外层。
2、方法介绍 AnomalyCLIP 旨在通过学习对象不相关的文本提示来让 CLIP 实现不同领域中的准确 ZSAD，从而捕获图像中的通用正常性和异常性，如图 2 所示。...AnomalyCLIP 首先为 “正常” 和 “异常” 这两个广泛的类别设计了一个简单而普遍有效的可学习的文本提示模板，然后通过使用辅助数据，结合图像级别和像素级别的损失函数来让提示嵌入学习图像中存在的通用正常和异常模式...另外，CoOp 采用了可学习的提示来学习全局异常语义。然而，这些提示专注于全局特征，忽略了细粒度的局部异常语义，导致它们在异常分割上表现不佳。...为了将 CLIP 适应于零样本异常检测，AnomalyCLIP 学习了对象不相关的文本提示，通过全局和局部上下文优化，专注于学习通用的异常 / 正常模式，使得模型能够有效识别全局和局部的异常。...在所有这些方法中，由于其通过对象不相关的提示学习带来的强大泛化能力，AnomalyCLIP 是表现最佳的。
这个过程的重要性可能比模型选择更重要，人工得到的特征总带有一定的局限性。在本文中作者将为我们介绍如何使用 Feature Tools Python 库实现特征工程自动化，项目已开源。...另一方面，「聚合」是跨表实现的，并使用一对多的关联来对观测值分组，然后计算统计量。...实体和实体集 特征工具的前两个概念的是「实体」和「实体集」。一个实体就是一张表（或是 Pandas 中的一个 DataFrame（数据框））。一个实体集是一组表以及它们之间的关联。...每个实体都必须带有一个索引，它是一个包含所有唯一元素的列。就是说，索引中的每个值只能在表中出现一次。在 clients 数据框中的索引是 client_id，因为每个客户在该数据框中只对应一行。...一个例子就是根据 client_id 对 loan 表分组并找到每个客户的最大贷款额。 转换：对一张表中一或多列完成的操作。一个例子就是取一张表中两列之间的差值或者取一列的绝对值。
PG 中收集的统计信息 在 PostgreSQL 中，收集的统计信息分为三类：为一张表收集的统计信息，为一个列收集的统计信息，以及为了一组列收集的统计信息。...为表收集的统计信息 为表收集的统计信息主要是记录了这个表有多少行、有多少页（disk pages）。这两个信息也会为每个索引进行维护，同一个表的索引它的行数虽然一样，但是页数显然会不同。...为多列收集的统计信息 PostgreSQL 没有直接为索引收集统计信息，而是需要通过语句来为某几个列收集统计信息。...比较特殊的是，它并不只是简单的记录了最常出现的那些值的 frequency（出现次数/总行数），还记录了如果这些列之间是完全不相关时的 frequency。...TiDB 目前并没有使用 s = s1 + s2 - s1*s2 来为 DNF 进行估算，而是简单的是用一个 magic number(0.8) 来表示 DNF 的选择率。
当遇到表2中第一条大于表1连接字段值的元组时，对表2的查询不再继续 找到表1的第二条元组，然后从刚才的中断点处继续顺序扫描表2，查找满足连接条件的元组，找到后就将表1中的第一个元组与该元组拼接起来，形成结果表中一个元组...LEFT JOIN (LEFT OUTER JOIN) RIGHT JOIN (RIGHT OUTER JOIN) FULL JOIN (FULL OUTER JOIN) 这里就以SC和Course两个表来检验这四类连接...（3）相关子查询 子查询的查询条件依赖于父查询 首先取外层查询中表的第一个元组，根据它与内层查询相关的属性值处理内层查询，若WHERE子句返回值为真，则取此元组放入结果表 然后再取外层表的下一个元组 重复这一过程...，直至外层表全部检查完为止 （4）带有IN谓词的子查询 [例39] 查询与“刘晨”在同一个系学习的学生。...结果为: （6）带有ANY（SOME）或ALL谓词的子查询 谓词语义： ANY：任意一个值 ALL：所有值 需要配合使用比较运算符: > ANY 大于子查询结果中的某个值 > ALL 大于子查询结果中的所有值
我们继续用前面创建的表single_table来演示，假设有两个一样的表s1和s2，以前我是这么认为的： SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT common_field...写入的临时表而且会通过唯一索引去重，如果超过了tmp_table_size则会创建物理磁盘的临时表，索引类型也会变为b+树索引。...这时候我们可以看到，其实就是两个表的内链接，如果是内连接，就要考虑表优先级顺序来选择最低成本的来执行sql了。...如果key1查询来aa,aa,aa,ab,ab,ab,bb,bb,bb,只需要在s1表中s1.key3 = ‘aa’，只需要取相同值第一个值的记录放入结果集，这种取值方式就是松散扫描。...，但需要注意的是，由于相关子查询不是一个独立的查询，所以不能转为物化表来执行。
contenttypes 是Django内置的一个应用，可以追踪项目中所有app和model的对应关系，并记录在ContentType表中。 那么这个表有什么作用呢？...这里提供一个场景，网上商城购物时，会有各种各样的优惠券，比如通用优惠券，满减券，或者是仅限特定品类的优惠券。...# 每增加一张表，关系表的结构就要多加一个字段。...，那么所有的ForeignKey为null，如果仅限某些商品，那么对应商品ForeignKey记录该商品的id，不相关的记录为null。...但是这样做是有问题的：实际中商品品类繁多，而且很可能还会持续增加，那么优惠券表中的外键将越来越多，但是每条记录仅使用其中的一个或某几个外键字段。
需求：查询表一（Person）条件是表二（Person_Visison）里有没有表一（Person）的 id 如果有则不返回 结果集，没有则返回。...* FROM Person_Visison WHERE Person_Visison.Pid=Person.id) '); 不相关子查询：子查询的查询条件不依赖于父查询的称为不相关子查询。...相关子查询：子查询的查询条件依赖于外层父查询的某个属性值的称为相关子查询，带EXISTS 的子查询就是相关子查询。...EXISTS表示存在量词：带有EXISTS的子查询不返回任何记录的数据，只返回逻辑值“True”或“False”。...相关子查询执行过程：先在外层查询中取“学生表”的第一行记录，用该记录的相关的属性值（在内层WHERE子句中给定的）处理内层查询，若外层的WHERE子句返回“TRUE”值，则这条记录放入结果表中。
一、嵌套查询概念 在sql语言中，一个select-from-where语句成为一个查询块，将一个查询块嵌套在另一个查询块的where子句或having短语的条件中的查询成为嵌套查询。...2、不相关子查询/非相关子查询：子查询的查询条件不依赖于父查询，比如：子查询从数据表中查询了数据结果，这个数据结果只执行一次，然后这个数据结果作为主查询的条件进行执行，这样的子查询叫做非关联子查询。...二、嵌套查询方式 2.1 带有比较运算符的子查询 带有比较运算符的子查询是指父查询和子查询之间用比较运算符连接，当用户能确切知道子查询返回的是单个值时，可以用带有比较运算符的子查询； 比较运算符：...= , 例如：子查询是查询学生表中姓名为张三的学生所在的系，父查询是查询该系所有学生的姓名和学号。张三只能在一个系，所以子查询的结果是单个值，可以使用比较运算符连接。...带有exists谓词的子查询不返回任何数据，只产生逻辑真值”true“或逻辑假值”false“。它只查找满足条件的那些记录。一旦找到第一个匹配的记录后，就马上停止查找。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1、简介 不相关子查询：子查询的查询条件不依赖于父查询的称为不相关子查询 相关子查询：子查询的查询条件依赖于外层父查询的某个属性值的称为相关子查询。...带Exists的子查询就是相关子查询 Exists表示存在量词：带有Exists的子查询不返回任何记录的数据，只返回逻辑值“True”或“False” 2、表结构 选课表：学号StudentNo、课程号...='C1') 相关子查询执行过程：先在外层查询中取“学生表”的第一行记录，利用该记录的相关属性值（在exists子查询的where子句中用到的列）处理内层查询，若外层的where子句返回“true”，则本条记录放入结果表中...然后再取下一行记录，重复上述过程直到外层表遍历完毕。 Exists语句不关心子查询返回的具体内容，因此用“exists(select 1 from)”来判断子查询是否返回记录。...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/159253.html原文链接：https://javaforall.cn
25.9.2 路由表 回忆一下在 1 4 . 4节中，我们讨论了 D N S如何进行地址排序的问题。当时我们介绍了从域名服务器返回的第 1个I P地址是和客户有相同子网掩码的情况。...还介绍了用其他的 I P地址也会正常工作，但是效率比较低。现在我们从 S N M P的角度来查阅路由表的入口，在这里将用到前面章节中和I P路由有关的很多相关知识。...路由器g e m i n i是一个多接口主机，有两个以太网接口。首先确认一下两个接口都可以Te l n e t登录： ? ? 可以看出这两个地址的连接没有什么区别。...还剩下一个需要用S N M P来解释的问题就是：在n e t b路由器的路由表中，哪条信息代表寻径到1 4 0 . 2 5 2 . 3？...用g e t命令来取下一跳路由器的值。 ?
该数据流模型通过时延和数据完整性保证两个维度去权衡以构建数据管道。下图所示的是Uber Engineering如何根据这两个维度进行处理方式的划分。...下面是带有默认配置的Hudi摄入的写路径: Hudi从所涉及的分区(意思是，从输入批处理分散开来的分区)中的所有parquet文件加载Bloom过滤器索引，并通过将传入的键映射到现有文件以进行更新，将记录标记为更新或插入...这是通过在提交元数据中存储关于块和日志文件版本的开始偏移量的元数据来处理的。在读取日志时，跳过不相关的、有时是部分写入的提交块，并在avro文件上适当地设置了seek位置。...Hudi为这些视图提供了一个自定义的InputFormat，并包括一个Hive注册模块，该模块将这两个视图注册为Hive metastore表。...可以获得更改集的持续时间是由可以保留多少个未清理的数据文件版本决定的。 这使得带有水印的流到流连接和流到数据集连接能够在HDFS中计算和插入建模的表。
与先前的工作不同，本文并不关心特定方法的性能，而是研究一个特定的实验设置因素如何影响不同方法的总体排序。 本文选取了8种具有代表性的推荐算法作为比较方法，包括传统方法和基于神经网络的方法。...实验步骤 给定一个指标，我们首先根据配置（用验证集优化）导出八种方法的表现排序。为了检验一个因素的影响，我们将通过考虑备选方案来生成多个配置。...当考虑一个因素时，我们会固定其余两个因素。 也就是说，在两个配置进行比较的情况下，我们只改变所研究的因素，而将其余的设置设为相同的。...实验结果 图2显示了两个领域之间的平均相关结果。我们对行和列进行重新排序，以便可以在对角线上聚合较大的值。有趣的是，整个热度图似乎包含四大块（组），其中组内相关值高于组间相关值。...这里，“领域”是指Amazon数据集的类别。我们将在未来的工作中使用更多的数据集来研究这个问题。 ? 图2：成对领域相关性的可视化。每个单元格表示两个领域之间计算的相关性分数（颜色越深表示值越大）。
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