这一次的实验课关于SQL处理,对应作业12。如果之前错过了的小伙伴刚好可以这一次补上。这节课的内容非常扎实,基本上涵盖了SQL当中常用的所有语法,虽然说通过一篇文章或者是一节课入门某个技术有些夸张。但至少打下一个比较扎实的基础还是没有问题的。
国内大佬翻译的文章,因为文章较长,不适合碎片化阅读,因此分为几篇文章来转载,满满的干货,外链在微信上不能显示
实现动手自主学习的途径是通过大型语言模型(LLM)。Jon Udell 展示了教育科技行业如何利用人工智能。
本文首次发表在《程序员》杂志 2017 年 09 月期。 前言 ---- 基于本地数据的全文搜索(Full-Text-Search,FTS)在移动应用上扮演着重要的角色。与基于服务端提供的搜索服务不同,移动端受硬件条件限制,尤其在数据量相对较大的情况下,搜索性能问题表现得十分突出。本文以移动平台广泛采用的SQLite FTS Extension为例,介绍了移动平台FTS的基本原理,结合微信安卓客户端自身实践,重点讲述微信在FTS上的一些性能优化经验。 SQLite FTS Extension ---- SQ
计算 SQLite 表中的行数是数据库管理中的常见任务。Python凭借其强大的库和对SQLite的支持,为此目的提供了无缝的工具。
基于本地数据的全文搜索(Full-Text-Search,FTS)在移动应用上扮演着重要的角色。与基于服务端提供的搜索服务不同,移动端受硬件条件限制,尤其在数据量相对较大的情况下,搜索性能问题表现得十分突出。
前言 随着微信 iOS 客户端业务的增长,在数据库上遇到的性能瓶颈也逐渐凸显。在微信的卡顿监控系统上,数据库相关的卡顿不断上升。而在用户侧也逐渐能感知到这种卡顿,尤其是有大量群聊、联系人和消息收发的重度用户。 我们在对 SQLite 进行优化的过程中发现,靠单纯地修改 SQLite 的参数配置,已经不能彻底解决问题。因此从6.3.16版本开始,我们合入了 SQLite 的源码,并开始进行源码层的优化。 本文将分享在 SQLite 源码上进行的多线程并发、I/O 性能优化等,并介绍优化相关的 SQLite 原
Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动。 本期,我们邀请了腾讯 WXG iOS 开发工程师——张三华,为大家分享《微信 iOS SQLite 源码优化实践》。 分享内容简介: SQLite是微信iOS选用的数据库,随着微信iOS客户端业务的增长,在重度用户的场景下,性能瓶颈逐渐显现。靠单纯地修改SQLite的参数配置,已经不能彻底解决问题,因此我们尝试从源码开始做深入的优化。 内容大体框架: SQLite对于
WPF也是我今年刚开始深入去了解,看了不少的学习视频和书籍,受剑神Python入门到放弃的启发,想把这段时间学习内容做个总结,一是因为我相信技术总是需要不断的总结与练习才能有所进步,二是希望帮助初学者对WPF有个初步的了解,大家一起探讨学习进步。
本文主要介绍WPF(Windows Presentation Foundation),是微软推出的一项基于windows操作系统、.NET平台的C/S客户端构建技术。
SQLite 在移动端开发中广泛使用,其使用质量直接影响到产品的体验。
当谈到关系数据库时,我不禁想到缺少了一些东西。它们到处都在使用。有许多不同的数据库:从小而有用的 SQLite 到强大的 Teradata。但是,只有几篇文章解释了数据库的工作原理。你可以自己谷歌“关系数据库是如何工作的”,看看有多少结果。而且,这些文章很短。现在,如果您寻找最新的流行技术(大数据、NoSQL 或 JavaScript),您会发现更深入的文章解释了它们的工作原理。
OS X自从10.4后把SQLite这套相当出名的数据库软件,放进了作业系统工具集里。OS X包装的是第三版的SQLite,又称SQLite3。这套软件有几个特色:
既然是应用程序,那么数据库就是必不可少的一部分。数据库按照一定规则保存程序数据,程序再发起查询取回所需的数据。Web 程序最常用基于关系模型的数据库,这种数据库也称为 SQL 数据库,因为它们使用结构化查询语言。不过最近几年文档数据库和键值对数据库成了流行的替代选择,这两种数据库合称 NoSQL数据库,比如 redis 等等。
1、python内置的sqlite3模块,创建数据库中的表,并向表中插入数据,从表中取出所有行,以及输出行的数量。
工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来(实际数据本身:返回实际数据是对时间和处理资源的浪费),这种类型的检索有以下特点:
一个scikit-learn教程,通过将数据建模到KMeans聚类模型和线性回归模型来预测MLB每赛季的胜利。
如今,Web应用程序的响应速度是成功的关键法宝之一。它与用户互动,用户对网站的看法,甚至谷歌网站排名情况都有着密不可分的关系。数据库性能是响应速度最重要的因素之一,一旦出错,所有程序都将会宕机。 工欲善其事,必先利其器。几乎每一个Web开发人员都有一个最钟爱的MySQL管理工具,它帮助开发人员在许多方面支持包括PostgreSQL,MySQL,SQLite,Redis,MongoDB等在内的多种数据库;提供各种最新的特性,包括触发器、事件、视图、存储过程和外键;此外,它还支持导入、数据备份、MySQL对象结
Matrix 是一款微信研发并日常使用的 APM (Application Performance Manage) ,当前主要运行在 Android 平台上。Matrix 的目标是建立统一的应用性能接入框架,通过对各种性能监控方案快速集成,对性能监控项的异常数据进行采集和分析,输出相应问题的分析、定位与优化建议,从而帮助开发者开发出更高质量的应用。 在经历微信内 1 年多的验证与迭代,现在 Matrix 终于开源了: https://github.com/tencent/matrix 欢迎 Star
Matrix 是一款微信研发并日常使用的 APM (Application Performance Manage) ,当前主要运行在 Android 平台上。Matrix 的目标是建立统一的应用性能接入框架,通过对各种性能监控方案快速集成,对性能监控项的异常数据进行采集和分析,输出相应问题的分析、定位与优化建议,从而帮助开发者开发出更高质量的应用。 在经历微信内 1 年多的验证与迭代,现在 Matrix 终于开源了。 Matrix 有哪些功能? Matrix 当前监控范围包括:应用安装包大小,SQLit
Perfetto是一种用于分析Android操作系统性能的工具,由Google开发并开源。可以用于监测和分析Android设备的各种性能指标,如CPU使用率、内存使用情况、网络流量等等,并且可以将这些数据导出到其他工具中进行分析和可视化。下面简单阐述使用perfetto分析native和java内存的步骤
前几天,有一位小伙伴在后台给我留言,说自己有几十个微信群,自己精力有限,没法看过来,想要筛选一些高质量的群,让我是否能帮忙想想办法。
导语 iOS 程序能从网络获取数据。少量的 KV 类型数据可以直接写文件保存在 Disk 上,App 内部通过读写接口获取数据。稍微复杂一点的数据类型,也可以将数据格式化成 JSON 或 XML 方便保存,这些通用类型的增删查改方法也很容易获取和使用。这些解决方案在数据量在数百这一量级有着不错的表现,但对于大数据应用的支持则在稳定性、性能、可扩展性方面都有所欠缺。在更大一个量级上,移动客户端需要用到更专业的桌面数据库 SQLite。 这篇文章主要从 SQLite 数据库的使用入手,介绍如何合理、高效、便捷的
我们经常需要汇总数据而不用把它们实际检索出来,为此MySQL提供了专门的函数。使用这些函数,MySQL查询可用于检索数据,以便分析和报表生成。
image.png 背景 打开会话速度慢 在同一个会话有较多的历史消息下,各种查询,更新,删除等操作,速度明显下降。 在会话内有较大量历史消息情况下,进入速度/刷新速度明显降低。 分析阶段 整个优化我们分2个阶段进行: 第一阶段,针对历史记录较小的会话 通过Android自带的trace工具分析,我们发现较大的耗时分布在进入会话的几个关键点: 在打开会话过程中涉及的磁盘读写操作 加载会话UI所执行的inflate操作(inflate指的是创建View对象) 退出会话后,列表控件的数据适配器被重置,触发
数据透视表是一个很重要的数据统计操作,最有代表性的当属在Excel中实现(甚至说提及Excel,个人认为其最有用的当属三类:好用的数学函数、便捷的图表制作以及强大的数据透视表功能)。所以,今天本文就围绕数据透视表,介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用,这也是沿承这一系列的文章之一。
R平台及编程语言支持浩大的数据科学技术,他拥有几十年的的历史和超过7000个包,这挂在CRAN的包纷杂的让你无法决定从哪里入手。R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导,但是没有详细介绍如何用R操作数据集。 幸运的是,数据库专业人员可以通过他们的精湛的SQL技术,短时间内在这个领域变得更有效率。如你所愿,R支持使用SQL检索中心位置的关系数据库中的数据。然而,一些R包允许你超出这领域创建介于处理和分析数据之间的集席数据集的飞速查询,而不管数据的来源和最终目标。
数据库非常重要,程序的数据增删改查需要数据库支持。python处理数据库非常简单。而且不同类型的数据库处理逻辑方式大同小异。本文以sqlite数据库为例,介绍一下python操作数据库的方法。
工欲善其事,必先利其器。几乎每个开发人员都有最钟爱的 MySQL 管理工具,它帮助开发人员在许多方面支持包括 PostgreSQL,MySQL,SQLite,Redis,MongoDB 等在内的多种数据库;提供各种最新的特性,包括触发器、事件、视图、存储过程和外键,支持导入、数据备份、对象结构等多种功能。
如果需要汇总数据而不是检索,SQL 提供专用函数,可用于检索数据,以便分析和报表生成。这种类型的检索例子有:
此问题的提示也就是数据库文件损坏。如果在程序访问数据库期间拷贝是很容易出现该问题的,断开所有连接去拷贝在实际项目中有时候是不现实的,所以我们有时去做一下手动修复。
索引可以分为聚簇索引和非聚簇索引。聚簇索引通过树形结构重排表中的数据来提高数据的访问速度,非聚簇索引则通过维护表中的数据指针来提高数据的索引。
说明:1)需要安装扩展库openpyxl;2)随着数据库的增大,导入速度可能会有所下降;3)本文只考虑Python代码优化,没有涉及数据库的优化;4)本文要点在于使用executemany实现批量数据导入,通过减少事务提交次数提高导入速度。 from random import choice, randrange from string import digits, ascii_letters from os import listdir import sqlite3 from time import ti
译注:cstsck在github维护了一个简单的、类似SQLite的数据库实现,通过这个简单的项目,可以很好的理解数据库是如何运行的。本文是第二篇,主要是实现数据库的前端组件,编译器与虚拟机部分的功能。
"代码下载:SQLite3_2013_0402详细版.zip" http://vdisk.weibo.com/s/Gb9Qi
最近搭建各种蜜罐测试,这篇文章主要分享 HFish V0.4 使用过程中的一些心得。
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netstandard,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode。
Pandas是一个强大且灵活的Python数据处理和分析库。它提供了高效的数据结构和数据操作工具,使得数据分析变得更加简单和便捷。本文将详细介绍Pandas库的常用功能和应用场景,并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
记录一款好用的大屏工具,DataGear,官方标记为“开源免费的数据可视化分析平台”。 其支持的数据集可以为SQL或HTTP API等,SQL支持MySQL等关系型数据库及Hive等大数据引擎,可以作为IT人员的数据展示工具。 另外其支持Excel、CSV、JSON数据集,也可以用作业务人员的数据展示工具。 但如果做数据的可视化分析,距离tableau等专业工具还很远,个人感觉仅是数据的展示工具。
Google 推出的 Protocal Buffers 是一种更轻便高效的存储结构,但消耗内存较大。
Sqlite 是一款轻量级的关系型数据库,以小巧和嵌入式闻名。以前只是听说,现在终于忍不住要尝试下.本文的初衷是为.net平台的使用者提供帮助。 Sqlite有专门为VS2010开发的程序包,大家可以到System.Data.SQLite Download Page 下去下载,注意是:This is the only setup package that is capable of installing the design-time components for Visual Studio 2010
SQLite,是一款轻型的数据库,是遵守ACID的关系型数据库管理系统,它包含在一个相对小的C库中。它的功能特点有:
漫威宇宙,其实就讲了一件事情。整个宇宙就好比一个项目组。其中有一群叫作美国队长、钢铁侠、惊奇队长、浩克、索尔等人在维护这个项目,兢兢业业的维护整个项目。
数据持久化的应用场景有很多。比如,用户的账号登录信息需要保存,用于每次与 Web 服务验证身份;又比如,下载后的图片需要缓存,避免每次都要重新加载,浪费用户流量。
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最近刷完了LeetCode中的所有数据库题目,深深感到有些题目还是非常有深度和代表性的,而且比较贴合实际应用场景,特此发文以作分享。
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