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面试突击59:一个可以多个自增列

table table_name”可以查看表自增列的自增列值,如下图所示: 此的自增值为 50,我们可以创建一条数据来验证一下自增值是否为 50,如下图所示: 2.手动修改自增值...100,可使用以下 SQL 来实现: 注意事项 当我们试图将自增值设置为比自增列的最大值还要小的值的时候,自增值会自动变为自增列的最大值 +1 的值,如下图所示: 3.一个可以多个自增列...一个只能有一个自增列,这和一个只能有一个主键的规则类似,当我们尝试给一个添加一个自增列时,可以正常添加成功,如下图所示: 当我们尝试给一个添加多个自增列时,会提示只能有一个自增列的报错信息...总结 自增列的值默认是 1,每次递增 1,但也可以创建的时候手动指定自增值,当然特殊情况下我们被创建之后,也可以通过 alter 修改自增值。...一个只能有一个自增列,就像一个只能有一个主键一样,如果设置多个自增列,那么 SQL 执行就会报错。

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我们为什么MySQL几乎不使用分区

Oracle使用分区是一种很自然的事情,数据库容量基本都是500G起,大小5T以上都是很常见的。...但是MySQL的使用我们几乎不使用分区,今天有同学群里一起沟通,我就按照我的理解做了梳理。...我觉得主要是使用模式的差异,我们使用的主要原因是避免单库存储过大,而且分区变更相对会比较麻烦,MySQL侧,我们的目标是让数据库更小巧轻量一些,可能更偏TP一些,我们目前是排除了分区的设计,而且也明确写进了开发规范...,如果按照数据类型来说,状态,流水表和配置,这三种类型也就只有流水日志的数据都是建议使用周期的形式进行存储,方便随时扩展,结构变更也方便T+1的变更模式 在这个基础上,可以把这个问题转化为,...,已经接管了300多个周期的自动管理。

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iScience|不确定性量化问题:我们可以相信AI药物发现的应用

然而,除此之外,集成学习也可以用于UQ。 集成学习旨在构建多个相似但不同的基础学习者。通常,基础学习者的预测被整合到最终预测(例如平均值,中位数等),并且它们的方差被视为对认识不确定性的估计。...因此,预测的不确定性总预测不确定性的比例可以用来估计一个模型是否达到了可能的MAA。...为了解决这个问题,主动学习(AL)是一种不确定性引导算法,并被越来越多地使用 AL ,模型通常使用有限的训练集(例如,当前可用的样本)进行初始化。...提高模型准确性和稳健性 到目前为止,我们引入的大多数策略都将UQ视为模型建立工作流程的独立模块。一个重要原因是,我们希望模型准确性和可解释性之间做出权衡。...总体而言,UQ方面,我们还需要走很长的路,才能让人工智能在药物开发的不同阶段的决策中发挥更重要的作用。 参考资料 Yu J, Wang D, Zheng M.

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Excel公式技巧17: 使用VLOOKUP函数多个工作查找相匹配的值(2)

我们给出了基于多个工作给定列匹配单个条件来返回值的解决方案。本文使用与之相同的示例,但是将匹配多个条件,并提供两个解决方案:一个是使用辅助列,另一个不使用辅助列。 下面是3个示例工作: ?...图4:主工作Master 解决方案1:使用辅助列 可以适当修改上篇文章给出的公式,使其可以处理这里的情形。首先在每个工作数据区域的左侧插入一个辅助列,该列的数据为连接要查找的两个列数据。...VLOOKUP函数多个工作查找相匹配的值(1)》。...解决方案2:不使用辅助列 首先定义两个名称。注意,定义名称时,将活动单元格放置工作Master的第11行。...先看看名称Arry2: =ROW(INDIRECT("1:10"))-1 由于将在三个工作执行查找的范围是从第1行到第10行,因此公式中使用了1:10。

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Excel公式技巧16: 使用VLOOKUP函数多个工作查找相匹配的值(1)

某个工作表单元格区域中查找值时,我们通常都会使用VLOOKUP函数。但是,如果在多个工作查找值并返回第一个相匹配的值时,可以使用VLOOKUP函数?本文将讲解这个技术。...最简单的解决方案是每个相关的工作使用辅助列,即首先将相关的单元格值连接并放置辅助列。然而,有时候我们可能不能在工作使用辅助列,特别是要求在被查找的左侧插入列时。...因此,本文会提供一种不使用辅助列的解决方案。 下面是3个示例工作: ? 图1:工作Sheet1 ? 图2:工作Sheet2 ?...图3:工作Sheet3 示例要求从这3个工作从左至右查找,返回Colour列为“Red”对应的Amount列的值,如下图4所示。 ?...,我们首先需要确定在哪个工作中进行查找,因此我们使用的函数应该能够操作三维单元格区域,而COUNTIF函数就可以

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了解HBase与BigTable

用户标记存储数据行,数据行中有一个有序的key和任意数量的列。这张的存储是稀疏的,所以如果用户喜欢的话,甚至可以同一张的每行疯狂的存储差异巨大的列。...数据以一种类似于 RAID 系统的方式多个参与节点中进行复制。在这里,我们并不在乎使用哪种分布式文件系统来实现。重要的是我们需要知道它是分布式的,它提供了一层保护,以防止集群的某个节点发生故障。...从这里开始,我们将顶级键/Map对称为行(Row)。同样, BigTable/HBase 命名,A和 B 映射称为列族。的列族是创建时指定的,以后很难或无法修改。...由于每一行都可以有任意数量的不同列,因此没有内置的方法来查询所有行中所有列。要获取该信息,我们必须进行全扫描。但是,我们可以查询所有列族,因为它们是不变的。...HBase/BigTable 中最后一个维度是时间。我们可以使用整数时间戳(自纪元以来的秒数)或我们选择自定义整数来对数据进行版本控制。客户端可以插入数据时指定时间戳。

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HBase 学习一(基础入门).

就像 Bigtable 利用了 Google 文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase Hadoop 之上提供了类似于 Bigtable 的能力。...无模式:每一行都有一个可以排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态增加,同一张不同的行可以有截然不同的列。...数据多版本:每个单元的数据可以多个版本,默认情况下,版本号自动分配,版本号就是单元格插入时的时间戳。 数据类型单一:HBase 的数据都是字符串,没有类型。... HBase 使用过程,设计 RowKey 是一个很重要的环节。...我们进行 RowKey 设计的时候可参照如下步骤: 结合业务场景特点,选择合适的字段来做为 RowKey, 且按照查询频次来放置字段顺序。

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HBase 分布式数据库

我从来没见过我们单位的主库系统,无论是小机或者EMC。如果哪天值班时,收到通知主库挂了,我会觉得是一个深藏在机房沉重铁门里的大家伙,冒了几缕青烟,紧接着监控上各种Web小图标就都红了.......5、6年前,我们就希望能用分布式存储和分布式数据库来替代集中存储,觉得分布式廉价,而且高可靠。 其实,分布式存储不能替代集中存储。如果你问一个老鸟,他会给你一个关键字--事务。...增删改查是事务? 什么是事务,我确实也不清楚,但我觉得分布式不能替换集中存储,主要因为性能,小量数据规模下集中存储提供更高的性能。...系统的管理系统,将文件作为内容直接存储HBase,实现海量文件的索引、查找。...Table操作 list 列出全部 create "scores","grade","course" 创建一张,命为scores,两个列族grade和course。

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Hive经典简答题

(前提是,join字段设置为分桶字段) 2、用于数据取样(获取/提取数据样本) 要求: 分桶字段必须是的字段 11、数据导入的方式 1.直接向插入数据 2.通过查询插入数据 3...“Where”是一个约束声明,查询数据库的结果返回之前对数据库的查询条件进行约束,即在结果返回之前起作用,且where后面不能使用“聚合函数”; “Having”是一个过滤声明,所谓过滤是查询数据库的结果返回之后进行过滤...,即在结果返回之后起作用,并且having后面可以使用“聚合函数”。...; 替换语句 SELECT count(id) FROM (SELECT id FROM bigtable GROUP BY id) a; 先过滤管理 27、如何使用分区剪裁、列剪裁 列剪裁...允许多个task使用一个jvm 降低了任务启动的开销,提高了任务的执行效率 (但是,整个任务结束前,jvm不释放,长时间占用。

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Hive快速入门系列(15) | Hive性能调优 的优化

、大Join   将key相对分散,并且数据量小的放在join的左边,这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率;再进一步,可以使用map join让小的维度(1000条以下的记录条数)先进内存。...2.2 空key转换   有时虽然某个key为空对应的数据很多,但是相应的数据不是异常数据,必须要包含在join的结果,此时我们可以akey为空的字段赋一个随机的值,使得数据随机均匀地分不到不同的...行列过滤 列处理:SELECT,只拿需要的列,如果有,尽量使用分区过滤,少用SELECT *。...行处理:分区剪裁,当使用外关联时,如果将副的过滤条件写在Where后面,那么就会先全关联,之后再过滤. 案例实操: 1....动态分区调整   关系型数据库,对分区Insert数据时候,数据库自动会根据分区字段的值,将数据插入到相应的分区,Hive也提供了类似的机制,即动态分区(Dynamic Partition),只不过

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图解大数据 | 海量数据库查询-Hive与HBase详解

我们可以直接或通过HBase的存储HDFS数据。使用HBaseHDFS读取消费/随机访问数据。 HBaseHadoop的文件系统之上,并提供了读写访问。...HBase是谷歌BigTable的基础之上进行开源实现的,是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库,可以用来存储非结构化和半结构化的稀疏数据。...稀疏:对于为空(NULL)的列,并不占用存储空间,因此,可以设计的非常稀疏。 无模式:每一行都有一个可以排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态增加,同一张不同的行可以有截然不同的列。...数据多版本:每个单元的数据有多个版本,默认情况下,版本号是单元格插入时的时间戳。 数据类型单一:HBase的数据都是字符串,没有类型。 ...6) Hive的数据模型 [1353ff5b237cbd428a89b71d6173c348.png] Hive 中所有的数据都存储 HDFS Hive 包含以下数据模型: (Table) 外部

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LSM与TSM原理分析

进行插入操作时,数据会先被写入日志(类似es的translog和MySQL innodb的redo log),并在内存和硬盘构造两种树状存储结构,内存树为C0树,硬盘树为C1树,数据根据键值进行排序...图3 自己画了个更容易理解的图 bigtable插入的数据同样先写入commit log,以便记录和备份(GFS, Google File System, 屏蔽了文件分布式系统的存储方式)。...这样在数据从内存保存到硬盘的过程,只进行了一次io操作,将memtable里的数据一次性写入硬盘,并且将多个ssTable合并成一个文件,文件系统由一个inode去记录起始block,实现硬盘的连续存储...另外可以通过布隆过滤器等方式,快速判断是否保存了对应数据。 删除操作与LSM的实现一样,会用tombstone标记对应节点,然后ssTable文件合并时进行处理。...与LSM主要的不同是TSM使用了mmap加快了文件从硬盘加载到内存的速度,并进行series的区分来加快数据定位。同时,写入的wal部分区分删除和插入数据,分别写入不同的wal文件。

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bigtable是什么_BigTable

一个列族存放的数据通常是相同类型的。在数据用key存储之前必须显式创建列族。列族创建完成之后,该族任意的列键都可以使用:数据可以不影响模式的前提下存储在这样的列键。...语言族我们使用一个列键和一个空的标识符来存储每个网页的语言ID。该另一个有用的列族是anchor;该族的每一个列键都代表一个anchor。标识符就是所指向网址的名字。...客户端既可以选择保存最近的几个版本,也可以选择保存足够新的版本(例如,仅保存最近七天写入的) Webtable例子我们可以把时间戳存储扒取网页的内容:这列意味着这些网页版本实际扒取的时间...GFS是一个分布式文件系统,可以保存每个文件的多个备份以提高可靠性和易用性。 Bigtable使用Google SSTable不变文件格式存储Bigtable数据文件。...随着大小的增长,它会自动分裂成多个tablets,默认每个可以达到1GB。 尽管,我们的模型支持任意大小的数据,但是目前的Bigtable的实现还不能非常大的数据。

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第一天:Hbase 概述

如果一张的行过多,会影响查询效率,我们将这样的称之为高可以采用水平拆的方式提高效率: ?...也可以这样理解,我把要插入的数据放进缓存,再也不用管了,直接由数据库从缓存拿数据插入到数据库。此时程序不需要等待数据插入成功,提高了并行工作的效率。...RegionServer: RegionServer就是一台机器,它上边有多个region。我们读写的数据就存储Region。...RegionServer 宏观架构图的最后一个RegionServer可以看到 ,它的内部是多个Region的集合: ? 现在我们放大一下这个RegionServer的内部架构: ?...通过wal日志切换,这样可以避免产生单独的过大的wal日志文件,这样可以方便后续的日志清理(可以将过期日志文件直接删除)另外如果需要使用日志进行恢复时,也可以同时解析多个小的日志文件,缩短恢复所需时间。

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