引言：本文整理自vbaexpress.com论坛，有兴趣的朋友可以研阅。...Q：我在列D的单元格中存放着一些数据，每个单元格中的多个数据使用换行分开，列E是对列D中数据的相应描述，我需要在列E的单元格中查找是否存在列D中的数据，并将找到的数据标上颜色，如下图1所示。 ?...A：实现上图1中所示效果的VBA代码如下： Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格中的数据并存放到数组中...，然后遍历该数组，在列E对应的单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组中的值，如果出现则对该值添加颜色。
图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?...Set wksData =Workbooks("Data.xlsx").Sheets("Sheet1") '判断所选单元格是否在列C中 If ActiveCell.Column...Exit Sub Else '遍历所选的单元格 For Each rng In Selection '在数据工作表中查找相应的值所在的单元格...使用了Find方法来查找数据所在的单元格，使用Offset属性偏移到指定的单元格，使用Resize属性来扩展单元格区域。
作为一只菜鸟，研究了一个上午+一个下午，才把属性表的更新修改搞了出来，记录一下： 我的需求是： 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表（不是要素类FeatureClass），注意不是要素类...FeatureClass的属性表，而是单独的一个ITable类型的表格，现在要读取其中的某一列，并统一修改这一列的值。...表在ArcCatalog中打开目录如下图所示： ? ?...updateCursor = pTable.Update(queryFilter, false); int fieldindex = pTable.FindField("JC_AD");//根据列名参数找到要修改的列...= "X";//新值，可以根据需求更改，比如字符串部分拼接等。
需要注意的是在ANALYZE 语句中没必要指定表的每个列-只要指定那些在过滤/join条件或group by等中涉及的列 统计信息类型 下表列出了所收集的统计信息的类型，包括数字类型、日期、时间戳和字符串...因此，根据全部过滤表达式来估计选择是非常复杂的。 我们来演示对包含多个条件逻辑表达式的复杂逻辑表达式做过滤选择 的一些计算。...等于操作符 (=) :我们检查条件中的字符串常量值是否落在列的当前最小值和最大值的区间内 。这步是必要的，因为如果先使用之前的条件可能会导致区间改变。如果常量值落在区间外，那么过滤选择就是 0.0。...早先我们解释了在hash join操作中根据精确的基和统计信息选择构建方。 同样，根据确定的基和join操作的前置所有操作的大小估计，我们可以更好的估计join测的大小来决定该测是否符合广播的条件。...使用了CBO的Q25 另一方面，用了CBO,Spark创建了优化方案可以减小中间结果（如下）。在该案例中，Spark创建了浓密树而不是左-深度树。
2022-09-25：给定一个二维数组matrix，数组中的每个元素代表一棵树的高度。...你可以选定连续的若干行组成防风带，防风带每一列的防风高度为这一列的最大值 防风带整体的防风高度为，所有列防风高度的最小值。...比如，假设选定如下三行 1 5 4 7 2 6 2 3 4 1、7、2的列，防风高度为7 5、2、3的列，防风高度为5 4、6、4的列，防风高度为6 防风带整体的防风高度为5，是7、5、6中的最小值 给定一个正数...k，k <= matrix的行数，表示可以取连续的k行，这k行一起防风。...求防风带整体的防风高度最大值。 答案2022-09-25： 窗口内最大值和最小值问题。 代码用rust编写。
♣ 题目部分 在Oracle中，对于一个NUMBER(1)的列，如果查询中的WHERE条件分别是大于3和大于等于4，那么这二者是否等价？ ♣ 答案部分 首先对于查询结果而言，二者没有任何区别。...而对于大于3这种情况，虽然根据CHECK的约束和列定义，可以推断出这条查询不会返回任何记录，但是Oracle的优化器并没有聪明到根据列的精度来进行分析，因此这个查询会执行全表扫描。...原则上到底是选择大于3还是大于等于4，应该根据具体的业务来决定，而不要尝试利用Oracle的数据精度来设置查询条件。...（三）在使用物化视图上的差别 如果表上建立了可查询重写的物化视图，那么这两个查询在是否使用物化视图上有所差别。...虽然根据字段类型可以判断出大于3和大于等于4是等价的，但是对于CBO来说，并不会将数据类型的因素考虑进去。因此导致两个查询在使用物化视图时执行计划的区别。
在建表时用户可以指定date(event_time) 作为分区， Iceberg 会保证正确的数据总是写入正确的分区，而且在查询时不需要手动指定分区列，Iceberg 会自动根据查询条件来进行分区裁剪。...因此，如果可以跟踪表中的每个数据文件，分区和列级指标的主要信息，那么就可以根据数据文件的统计信息来更有效的进行Data skip。...在Iceberg中对于每个数据文件，都会存在一个manifest清单文件来追踪这个数据文件的位置，分区信息和列的最大最小，以及是否存在 null 或 NaN 值等统计信息。...其次在真正读取过滤数据时，Spark并不自己实现谓词下推，而是交给文件格式的reader来解决。...在构造reader类时需要提供filter的参数，即过滤的条件。过滤逻辑稍后由RowGroupFilter调用，根据文件中块的统计信息或存储列的元数据验证是否应该删除读取块。
并且可以根据查询语句进行列剪枝和谓词下推，这些方法都可以在Plan Task时就尽可能的过滤掉无关的文件。...所以我们在进行Task Plan时可以加入column stats，这样可以把多个小的split合并到一个大的split，来实现1的目的，并且根据stats来实现，更为准确。目前这个方案正在开发中。...当我们执行如下Query，在Iceberg生成查询任务时，所有的OLD Data都无法根据where条件过滤，因为我们没有addr列的Metrics，无法知道这些文件是否满足where条件。...信息，这样我们在查询上述语句时就可以先判断where条件的列是否存在于写入表的schema中，可以过滤更多的文件。...在大数据处理中优化SQL查询的重要手段就是谓词下推和列剪枝以此来减少不需要的数据读取，在BroadCastHashJoin中由于维度表已经存在于每个计算进程中了，所以我们可以利用维度表对事实表做文件过滤
functions **另一种方式通过另一个已有变量：** **修改原有df[“xx”]列的所有值：** **修改列的类型（类型投射）：** 修改列名 --- 2.3 过滤数据--- 3、-------...去重set操作 data.select('columns').distinct().show() 跟py中的set一样，可以distinct()一下去重，同时也可以.count()计算剩余个数 随机抽样...，然后生成多行，这时可以使用explode方法 下面代码中，根据c3字段中的空格将字段内容进行分割，分割的内容存储在新的字段c3_中，如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3...，一列为分组的组名，另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) ——...计算每组中一列或多列的最小值 sum(*cols) —— 计算每组中一列或多列的总和 — 4.3 apply 函数 — 将df的每一列应用函数f： df.foreach(f) 或者 df.rdd.foreach
并且可以根据查询语句进行列剪枝和谓词下推，这些方法都可以在Plan Task时就尽可能的过滤掉无关的文件。...当我们执行如下Query，在Iceberg生成查询任务时，所有的OLD Data都无法根据where条件过滤，因为我们没有addr列的Metrics，无法知道这些文件是否满足where条件。...信息，这样我们在查询上述语句时就可以先判断where条件的列是否存在于写入表的schema中，可以过滤更多的文件。...在大数据处理中优化SQL查询的重要手段就是谓词下推和列剪枝以此来减少不需要的数据读取，在BroadCastHashJoin中由于维度表已经存在于每个计算进程中了，所以我们可以利用维度表对事实表做文件过滤...Spark异步IO加速Iceberg文件读取的优化也已经在开发中。 根据表的查询统计信息对常用的过滤字段开启索引加速查询。 列字段的生命周期管理，进一步降低存储成本。
通常为提高数据处理的效率，计算引擎要实现谓词的下推，而存储引擎可以根据下推的过滤条件尽可能的跳过无关数据或文件。...它指的是在元数据中都记录这数据文件中的每一列的最小值和最大值，通过查询中列上的谓词来决定当前的数据文件是否可能包含满足谓词的任何records，是否可以跳过读取当前数据文件。...其次为了避免分区字段列与其他查询过滤列存在clustering或相关性，一般是建议在查询前进行sort排序。 但是传统的线性排序排序，其跳过效率仅在第一列中很高，但在随后的列中其效果迅速下降。...将多列转换为一个Z-index列，按照其进行排序，根据Z-Order值相近的数据会分布到同一个文件中的特性，从各个维度的值分布来说，从数据整体来看也会呈现近似单调的分布。...其次zorder列，必须是在元数据中完成了min-max统计的列，即可以通过其进行数据跳过。最后在调用OptimizeExecutor的optimize方法。
使得小左表leftjoin大右表的情况可以进行ShuffledHashJoin调整 难点： Left-join语义：左表没有join成功的key，也需要输出 原理 在构建左表Map的时候，额外维持一个"...是否已匹配"的映射表；在和右表join结束之后，把所有没有匹配到的key，用null进行join填充。...Parquet文件读取原理： （1）每个rowgroup的元信息里，都会记录自己包含的各个列的最大值和最小值 （2）读取时如何这个值不在最大值、最小值范围内，则跳过RowGroup 生成hive...分区文件时，先读取metastore，获取它是否需要使用localsort，如果需要，选择它的高频列是哪个。...基于Parquet数据读取剪枝：Prewhere 基于列式存储各列分别存储、读取的特性•针对需要返回多列的SQL，先根据下推条件对RowId进行过滤、选取。
映射下推(Project PushDown) 说到列式存储的优势，映射下推是最突出的，它意味着在获取表中原始数据时只需要扫描查询中需要的列，由于每一列的所有值都是连续存储的，所以分区取出每一列的所有值就可以实现...Row Group里所有需要的列的Cloumn Chunk都读取到内存中，每次读取一个Row Group的数据能够大大降低随机读的次数，除此之外，Parquet在读取的时候会考虑列是否连续，如果某些需要的列是存储位置是连续的...无论是行式存储还是列式存储，都可以在将过滤条件在读取一条记录之后执行以判断该记录是否需要返回给调用者，在Parquet做了更进一步的优化，优化的方法时对每一个Row Group的每一个Column Chunk...通过这些统计值和该列的过滤条件可以判断该Row Group是否需要扫描。另外Parquet还增加诸如Bloom Filter和Index等优化数据，更加有效的完成谓词下推。...在使用Parquet的时候可以通过如下两种策略提升查询性能： 类似于关系数据库的主键，对需要频繁过滤的列设置为有序的，这样在导入数据的时候会根据该列的顺序存储数据，这样可以最大化的利用最大值、最小值实现谓词下推
其中column_stats分区纪录了源表中各个分区内所有文件的统计信息，主要是每个文件中各个列的最大值，最小值，纪录数据，空值数量等。...图5. 2 column stats index storage format 由于HFile的前缀搜索速度很快，因此上述布局（一个列的统计信息在相邻的data block中）可以快速拿到一个列在各个文件中的统计信息...设计 原理：二级索引可以精确匹配数据行（记录级别索引只能定位到fileGroup），即提供一个column value -> row 的映射，如果查询谓词包含二级索引列就可以根据上述映射关系快速定位目标行...，key为列值，value为row id集合）过滤出指定的行（以row id标识），合并各谓词的row id，加载各个列的page页并进行row id对齐，取出目标行。...，如果我们对timestamp列做一个HOUR(timestamp)的函数索引，然后将每个文件对应的函数索引min,max值记录到metadata table中，就可以快速的使用上述索引值进行文件过滤。
介绍 Hudi支持上层Hive/Presto/Spark查询引擎，其中使用Spark读取Hudi数据集方法非常简单，在spark-shell或应用代码中，通过 spark.sqlContext.read.format...而过滤主要逻辑在 HoodieROTablePathFilter#accept方法中， HoodieROTablePathFilter会处理Hudi数据集和非Hudi数据集，对于Hudi数据集而言，会选取分区路径下最新的提交的...(); 那么会发现结果包含了新增的sex列，未更新的值为null。...总结 当使用Spark查询Hudi数据集时，当数据的schema新增时，会获取单个分区的parquet文件来推导出schema，若变更schema后未更新该分区数据，那么新增的列是不会显示，否则会显示该新增的列...；若未更新该分区的记录时，那么新增的列也不会显示，可通过 mergeSchema来控制合并不同分区下parquet文件的schema，从而可达到显示新增列的目的。
在 Dataset 中可以轻易的做到使用 SQL 查询并且筛选数据，然后使用命令式 API 进行探索式分析。...在这个过程中，会判断SQL语句是否符合规范，比如select from where 等这些关键字是否写对。当然此阶段不会对表名，表字段进行检查。 步骤2....此过程就会判断SQL语句的表名，字段名是否真的在元数据库里存在。 步骤3....列值裁剪(Column Pruning) 列值裁剪是当用到一个表时，不需要扫描它的所有列值，而是扫描只需要的id，不需要的裁剪掉。...比如join算子，Spark根据不同场景为该算子制定了不同的算法策略，有BroadcastHashJoin、ShuffleHashJoin以及SortMergejoin等，物理执行计划实际上就是在这些具体实现中挑选一个耗时最小的算法实现
在现有RDD API的基础之上，我们固然可以利用mapPartitions方法来重载RDD单个分片内的数据创建方式，用复用可变对象的方式来减小对象分配和GC的开销，但这牺牲了代码的可读性，而且要求开发者对...上文讨论分区表时提到的分区剪 枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。...对于一些“智能”数据格 式，Spark SQL还可以根据数据文件中附带的统计信息来进行剪枝。...简单来说，在这类数据格式中，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等 一些基本的统计信息。...得到的优化执行计划在转换成物 理执行计划的过程中，还可以根据具体的数据源的特性将过滤条件下推至数据源内。
使用skiprows和header之类的函数，我们可以操纵导入的DataFrame的行为。 ? 6、导入特定列 使用usecols参数，可以指定是否在DataFrame中导入特定的列。 ?...6、查看DataFrame中的数据类型 ? 三、分割：即Excel过滤器 描述性报告是关于数据子集和聚合的，当需要初步了解数据时，通常使用过滤器来查看较小的数据集或特定的列，以便更好的理解数据。...8、筛选不在列表或Excel中的值 ? 9、用多个条件筛选多列数据 输入应为列一个表，此方法相当于excel中的高级过滤器功能： ? 10、根据数字条件过滤 ?...11、在Excel中复制自定义的筛选器 ? 12、合并两个过滤器的计算结果 ? 13、包含Excel中的功能 ? 14、从DataFrame获取特定的值 ?...4、将总列添加到已存在的数据集 ? 5、特定列的总和，使用loc函数 ? 或者，我们可以用以下方法： ? 6、用drop函数删除行 ? 7、计算每列的总和 ?
Spark SQL外部数据源API的一大优势在于，可以将查询中的各种信息下推至数据源处，从而充分利用数据源自身的优化能力来完成列剪枝、过滤条件下推等优化，实现减少IO、提高执行效率的目的。...上文讨论分区表时提到的分区剪枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。...对于一些“智能”数据格式，Spark SQL还可以根据数据文件中附带的统计信息来进行剪枝。...简单来说，在这类数据格式中，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等一些基本的统计信息。...得到的优化执行计划在转换成物理执行计划的过程中，还可以根据具体的数据源的特性将过滤条件下推只数据源内。
中处理数据时，我们可以使用多种方法来查看和检查对象，例如 DataFrame和Series。...它提供了各种函数来过滤、排序和分组DataFrame中的数据。...')['other_column'].sum().reset_index() / 06 / 加入/合并 在pandas中，你可以使用各种函数基于公共列或索引来连接或组合多个DataFrame。...df1, df2, on='A', how='right') / 07 / Pandas中的统计 Pandas提供了广泛的统计函数和方法来分析DataFrame或Series中的数据。...# 计算某列的最大值 df['column_name'].max() # 计算某列中非空值的数量 df['column_name'].count() # 计算列中某个值的出现次数 df['column_name
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