不幸的是，我们还没有学过SQL中聚合的语法，它可以帮助我们计算每个特定的值出现的次数。所以我们只能手动检查数据来寻找它了。然而，一个匿名的小精灵告诉我们最小的独一无二的整数大于15！...通过select出number和count(*)，我们可以得到出现次数最多的number以及它被选择的次数。...所以我们就选出了出现次数最大的top 10 Q7: Let's Count 让我们来做一些有趣的事，对于接下来的每一个查询，我们都为它在lab12_extra.sql中创建了表。...所以给对应的表填写代码，在使用ok来进行运行。 提示：如果你不是想要对某一个属性进行统计次数，而只是想要统计行数，可以使用count(*) 上个学期最喜欢的数字是什么呢？...编写一个SQL查询，使用count聚合来创建一张表，将smallest和它出现的次数存储下来。
name: 'Tom', age: 18 } 如果通过 obj[属性名称] 获取对应的 属性值 , 如果存在该属性名称键值对 , 则返回对应的值 ; 如果不存在...true ; 如果 条件表达式 的结果是 undefined 值 , 则会被转为 false 值 ; 2、判定对象是否有某个属性 代码示例 : <!...} console.log(obj['sex']); 执行结果 : 二、统计字符串中每个字符出现的次数...; 每次使用 charAt 函数遍历时 , 查询对象中是否有该字符对应的属性键值对 ; 如果没有 , 则将该 字符 作为属性名 设置给该对象 , 并设置值 1 ; 如果有 , 则取出该字符 属性名 对应的...// 给定一个字符串 var str = 'Hello World Tom and Jerry'; // 创建空对象 , 用于存储 字符 键 和 字符出现次数
事实上，像SQLite这样最简单的数据库也只是一堆文件而已，但SQLite是精心设计的一堆文件，因为它允许你： 使用事务来确保数据的安全和一致性 快速处理百万条以上的数据 数据库一般可以用如下图形来理解...在本文剩余部分，我会集中探讨数据库如何通过如下进程管理SQL查询的： 客户端管理器 查询管理器 数据管理器（含复原管理器） 客户端管理器 ?...当你要求数据库收集统计信息，数据库会计算下列值： 表中行和页的数量 表中每个列中的： 唯一值 数据长度（最小，最大，平均） 数据范围（最小，最大，平均） 表的索引信息 这些统计信息会帮助优化器估计查询所需的磁盘...因为 LAST_NAME 不大可能重复，多数情况下比较 LAST_NAME 的头 2 、 3 个字符就够了，这将大大减少比较的次数。 不过，这些只是基本的统计。你可以让数据库做一种高级统计，叫直方图。...数据达到百万级时统计会变得困难，这时候，你可以选择仅做基本统计或者在一个数据库样本上执行统计。 举个例子，我参与的一个项目需要处理每表上亿条数据的库，我选择只统计10%，结果造成了巨大的时间消耗。
这样，您可以得到所有组合，并统计出现的次数。...，并统计每个人做每项工作的次数。...，并仅提供查询的 cross join 组件的输出。...ChatGPT：要显示PersonJobCombos CTE的输出，我们需要仅运行查询的那部分。该CTE生成所有可能的人员和工作组合，而不考虑一个人是否实际上做过工作。...这展示了人员和工作表的笛卡尔积，创建了每个人与每个工作的组合，而不考虑他们是否实际上做过这份工作。 规则7：通过实践学习 现在这里有一个尴尬的坦白。
通过接口传入 SQL 语句，由编译器编译 SQL 生成虚拟机的操作码 opcode。而虚拟机是基于生成的操作码，控制 Backend 的行为。 Backend层。...忽略文件锁 当 OS 层的 unlock 操作结束后： 取出 Queue 头部的状态量，并比较状态是否能够跳转。...也许你会很奇怪，虽然没有文件锁的需求，但这个操作耗时也很短，是否有必要特意优化呢？其实并不全然。耗时多少是比出来。 SQLite 中有 cache 机制。...禁用内存统计锁 SQLite 会对申请的内存进行统计，而这些统计的数据都是放到同一个全局变量里进行计算的。这就意味着统计前后，都是需要加线程锁，防止出现多线程问题的。...因此，如果不需要内存统计的特性，可以通过sqlite3_config(SQLITE_CONFIG_MEMSTATUS, 0)进行关闭。
第10讲 sqlite以及数据复用 本期主要实现将sqlite数据读取写入excel中以及将连接数据库语句进行封装以方便多次使用时的复用功能。...workbook = null; FileStream fs = null; IRow row = null; ISheet sheet = null; ICell cell = null; 防止程序出现异常我们用...= null && dt.Rows.Count > 0) //判断表是否有实际的数据 { workbook =new XSSFWorkbook(); //创建xlsx的excel对象 sheet...，同时多次使用更加的方便 多次点击读取SQlite数据重复， 我们用listbox.Items.Clear(); 在读取数据之前先将之前的数据清掉。...通过这十期的内容，希望能帮助新手对WPF入门有个基本的认识，当然WPF还有很多东西还没涉及，比如数据绑定、绘图、动画等。目前我也还没掌握，就不继续分享了，江湖路远，有缘再见。 就这么简单！
通过建立与 SQLite 数据库的连接、执行 SQL 查询和提取行计数，我们将指导您完成整个过程。无论您是新手还是经验丰富的Python开发人员，掌握这种技术都将提高您的数据处理技能。...综上所述，以下是使用 Python 计算 SQLite 表中行数的完整代码： import sqlite3 conn = sqlite3.connect('your_database.db') cursor...通过利用这些步骤，您可以使用 Python 毫不费力地确定特定 SQLite 表的行计数。事实证明，此功能对于许多目标都很有价值，包括数据分析和监视表的大小。 当然！...通过这样做，您可以确保程序即使在出现错误时也能正确响应。...cursor.execute(query, (table_name,)) 通过使用占位符（在本例中为 ？）并将表名称作为单独的参数传递，可以确保正确清理表名并防止任何潜在的 SQL 注入攻击。
本期主要实现将sqlite数据读取写入excel中以及将连接数据库语句进行封装以方便多次使用时的复用功能。...workbook = null; FileStream fs = null; IRow row = null; ISheet sheet = null; ICell cell = null; 防止程序出现异常我们用...= null && dt.Rows.Count > 0) //判断表是否有实际的数据 { workbook =new XSSFWorkbook(); //创建xlsx的excel对象 sheet...，同时多次使用更加的方便 多次点击读取SQlite数据重复， 我们用listbox.Items.Clear(); 在读取数据之前先将之前的数据清掉。...通过这十期的内容，希望能帮助新手对WPF入门有个基本的认识，当然WPF还有很多东西还没涉及，比如数据绑定、绘图、动画等。目前我也还没掌握，就不继续分享了，江湖路远，有缘再见。
通过接口传入SQL语句，由编译器编译SQL生成虚拟机的操作码opcode。而虚拟机是基于生成的操作码，控制Backend的行为。 Backend层。...2、忽略文件锁 当OS层的unlock操作结束后： 1、取出Queue头部的状态量，并比较状态是否能够跳转。...也许你会很奇怪，虽然没有文件锁的需求，但这个操作耗时也很短，是否有必要特意优化呢？其实并不全然。耗时多少是比出来。 SQLite中有cache机制。被加载进内存的page，使用完毕后不会立刻释放。...禁用内存统计锁 SQLite会对申请的内存进行统计，而这些统计的数据都是放到同一个全局变量里进行计算的。这就意味着统计前后，都是需要加线程锁，防止出现多线程问题的。...因此，如果不需要内存统计的特性，可以通过sqlite3_config(SQLITE_CONFIG_MEMSTATUS, 0)进行关闭。
重试一定次数依然失败后，则返回 SQLITE_BUSY 错误码。 下面这段代码是 SQLite 默认的 Busy Handler ?...通过接口传入 SQL 语句，由编译器编译SQL生成虚拟机的操作码 opcode。而虚拟机是基于生成的操作码，控制 Backend 的行为。 Backend 层。...而我们知道，I/O 操作是远远慢于内存操作的。 3.2 禁用内存统计锁 SQLite 会对申请的内存进行统计，而这些统计的数据都是放到同一个全局变量里进行计算的。...这就意味着统计前后，都是需要加线程锁，防止出现多线程问题的。 以下 SQLite 内存申请的函数可以看到，当内存统计打开时，会跑代码的第二个 if，malloc 的前后被锁保护了起来。 ?...因此，如果不需要内存统计的特性，可以通过 sqlite3_config(SQLITE_CONFIG_MEMSTATUS, 0)进行关闭。
通过hook的技巧，向 SQLite3 C 层的 api sqlite3_profile 方法注册回调，也能拿到分析所需的信息，从而无需开发者额外的打点统计代码。 2....预处理 包括生成对应的 sql 语法树，生成不带实参的 sql ，判断是否 select* 语句等，为后面的分析做准备。预处理和后面的算法调度都在一个单独的处理线程。 3....比如有 Order By 关键字，就有可能出现这样查询计划 ---- 通过分析查询计划，SQLiteLint 目前主要检查以下几个索引问题： 1....SQLiteLint 检测出这种问题，建议先关注该 sql 语句是否有性能问题，再决定是否建立一个更长的索引。举个例子： ?...的次数就可能变多，这也有一定的性能影响。
减少总体循环次数 减少取数据阶段的总体循环次数，比较容易想到的就是在SQL层做数据的分页返回，分页返回就意味着需要在DB层排序，在DB层排序的决定因素就是排序因子。...通过以上的分析，减少总体循环次数的核心点就在于，把Java层的排序转移到SQL层去做，优点如下： 减少I/O 减少C层到Java层的数据拷贝 所以这里关键的实现点在于中间转化函数的实现，微信的中间转化函数...鉴于之前分析过减少循环次数可以通过分页返回，其核心点在于把排序从Java层转移到SQL层，所以就有了优化方案一。...优化方案一：Group By 实现SQL如下： 此方案通过Group By在SQL层直接统计出命中聊天记录的个数，并按照最近的时间排序，但是也有明显的缺陷： 无法使用索引加速：当GroupBy和OrderBy...优化方案三：MessageCount 鉴于方案二需要多条SQL的问题，可以通过自定义聚合函数实现一次性统计。
当前，APK Checker 主要包含以下功能： 读取 manifest 的信息 按文件大小排序列出 APK 中的所有文件 统计方法数 统计 class 数目 检查是否经过资源混淆（AndResguard...） 搜索不含 alpha 通道的 png 文件 搜索未经压缩的文件类型 检查是否包含多 ABI 版本的动态库 统计 APK 中包含的 R 类以及 R 类中的 field count 搜索冗余的文件 检查是否有多个动态库静态链接了...，犹如一个 SQLite 优化高手在开发或者测试过程中不厌其烦地、仔细地 review 你的 SQL 语句，是团队高质量 SQLite 实践中的一个有用工具。...：除具备 APKAnalyzer 的功能外，还支持统计 APK 中包含的 R 类、检查是否有多个动态库静态链接了 STL 、搜索 APK 中包含的无用资源，以及支持自定义检查规则等 输出的检查结果更加详实...编译期动态修改字节码, 高性能记录执行耗时与调用堆栈 准确的定位到发生卡顿的函数，提供执行堆栈、执行耗时、执行次数等信息，帮助快速解决卡顿问题 自动涵盖卡顿、启动耗时、页面切换、慢函数检测等多个流畅性指标
当前，APK Checker 主要包含以下功能： 读取 manifest 的信息 按文件大小排序列出 APK 中的所有文件 统计方法数 统计 class 数目 检查是否经过资源混淆（AndResguard...） 搜索不含 alpha 通道的 png 文件 搜索未经压缩的文件类型 检查是否包含多 ABI 版本的动态库 统计 APK 中包含的 R 类以及 R 类中的 field count 搜索冗余的文件 检查是否有多个动态库静态链接了...，犹如一个 SQLite 优化高手在开发或者测试过程中不厌其烦地、仔细地 review 你的 SQL 语句，是团队高质量 SQLite 实践中的一个有用工具。...：除具备 APKAnalyzer 的功能外，还支持统计 APK 中包含的 R 类、检查是否有多个动态库静态链接了 STL 、搜索 APK 中包含的无用资源，以及支持自定义检查规则等 输出的检查结果更加详实...准确的定位到发生卡顿的函数，提供执行堆栈、执行耗时、执行次数等信息，帮助快速解决卡顿问题 自动涵盖卡顿、启动耗时、页面切换、慢函数检测等多个流畅性指标 IO Canary 接入简单，代码无侵入 性能、
通过以上的分析，减少总体循环次数的核心点就在于，把Java层的排序转移到SQL层去做，优点如下： 减少I/O； 减少C层到Java层的数据拷贝。...鉴于之前分析过减少循环次数可以通过分页返回，其核心点在于把排序从Java层转移到SQL层，所以就有了优化方案一。 【优化方案一：Group By】 实现SQL如下： ?...此方案通过Group By在SQL层直接统计出命中聊天记录的个数，并按照最近的时间排序。...在SQL层统计命中聊天记录个数是统计了所有会话，上图中只需要统计3个会话，浪费了大量资源。...【优化方案三：MessageCount】 鉴于方案二需要多条SQL的问题，可以通过自定义聚合函数实现一次性统计。执行步骤如下。 第一步：找出最近活跃的3个会话 ?
这就是为什么在大多数数据库中默认情况下不会自动计算它们的原因。数以百万计的数据很难计算出来。在这种情况下，您可以选择仅计算基本统计信息或计算数据库样本的统计信息。...例如，当我在处理每个表中的数亿行的项目时，我选择仅计算 10% 的统计信息，这导致了巨大的时间收益。...请记住，真正的优化器通过统计信息知道 N 和 M 的值。注：N 和 M 是关系的基数。嵌套循环连接嵌套循环连接是最简单的一种。...这是一个轻量级数据库，因此它使用基于贪心算法的简单优化和额外规则来限制可能性的数量：SQLite 选择永远不会在 CROSS JOIN 运算符中重新排序表连接被实现为嵌套连接外连接总是按照它们出现的顺序进行评估...SQL 规范定义了 4 个隔离级别：可序列化（SQLite 中的默认行为）：最高级别的隔离。同时发生的两个事务是 100% 隔离的。每笔交易都有自己的“世界”。
可以通过联接交叉引用平台的不同方面，可以使用 WHERE 子句实现对特定应用程序项的精确定位，并且 SELECT 列列表允许您仅带回您感兴趣的那些项的特定属性。...现在，通过安装 Postgres 或 SQLite 的扩展，有了一种更简单的方法来使用 Steampipe。...现在，通过安装特定于 Steampipe 插件的扩展到 Postgres 或 SQLite 中，有了一种更简单的方法来使用 Steampipe。...可能性是巨大的，不仅出现在 SQL 提示符中，而且出现在任何可以与 Postgres 通信的 BI 工具中（基本上，所有工具）。...然后想象一下获取特定开发者在特定 GitHub 仓库中代码签入的统计信息，并将这些汇总数据存储在您的 HR 系统中和/或在您在 Tableau 或 Power BI 等工具中构建的仪表板中对其进行报告。
而服务器资源又非常的有限，老板又不给预算买新机器，如果一直继续这么开发下去，这个项目迟早要出现 P0 事故。...英雄评论次数 从以上观众分布和评分的数据可以看到，这一部剧，观众朋友还是非常地喜欢。前面，从猫眼拿到了观众的评论数据。...现在，笔者将通过 Jieba 把评论进行分词，然后通过 Wordcloud 制作词云，来看看，观众朋友们对《复联》的整体评价： ? 词云分析 可以看到，灭霸和钢铁侠出现的词频比其他英雄要高很多。...这是否表示，这部剧的主角就是他们两个呢？ 细心的朋友应该发现了，钢铁侠、灭霸的数量在词云和评论数量里面不一致。...原因在于，评论数量就按评论条数来统计的，而词云中，使用的是词频，同一条评论中，多次出现会多次统计。所以，灭霸出现的次数居然高于了钢铁侠。
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