T1 读取数据后，T2 对该数据进行了更新操作， 导致 T1 无法再次读到前一次读取的结果，这种现象叫做不可重复读，导致不可重复读的原因包括下面三种情况： T1 读取某一数据后，T2 对其进行了修改，...（收缩阶段） 封锁粒度 加锁时，你可以选择对一个属性值，关系，索引项，整个索引甚至整个数据库加锁，加锁对象的大小叫做锁的粒度，一般来说，粒度越大，并发度越小，系统开销也越小，封锁粒度越小，并发度越高，系统开销也就越大...这里的间隙可以是两个索引值之间的间隙，也可以是从无穷到单个索引值之间的间隙 使用唯一索引检索唯一行时不会使用间隙锁，但是如果检索条件仅包含多列唯一索引的一些列时，仍然会使用间隙锁锁定，例如一个简单的...当一个事务 T1 读到满足某些条件的行集合后，事务 T2 向表中插入了满足这些条件的一行或多行数据，如果 T1 使用相同的条件重复读取，它将得到不同的结果，这叫幻读，而对于删除的情况，92 标准也明确说了这属于不可重复读...COMMIT; UNLOCK TABLES; 表级锁可防止对表的并发更新，从而避免死锁，但代价是对繁忙系统的响应速度较慢。 序列化事务的另一种方法是创建一个仅包含一行的辅助“信号量”表。
随着无效行的数量随时间增加，扫描性能和空间利用效率会降低。PolarDB-IMCI定期检测和重新整理不足的打包，以保持列索引无效行的低水位。例如，少于一半有效行的稀疏包被选为不能进行package。...请记住，列索引的更新操作是就地进行的，因此旧行在整理期间甚至之后仍然可以进行前台操作，这使得更新操作不受阻塞。整理后选定的打包在没有活动事务访问时将被永久删除。...与这些工作不同，PolarDB-IMCI提出了一种新的重放方法，即2P-COFFER，使得两个重放阶段都是无冲突的。...在2P-COFFER中，第一阶段以页面粒度进行，而第二阶段以行粒度进行，以实现对不同页面/行的并发修改。修改相同页面/行但属于不同事务的日志条目被视为依赖项，应该按顺序重放。...作为一种优化，PolarDB-IMCI允许RO节点像RW节点一样维护行存储的缓冲池，以减少数据页面读取量。在我们的实践中，第一阶段的计算能力远远超过RW的日志产生能力。
在rustdoc.rs文件中，有一些关键的数据结构和枚举类型，其中的DocFragment结构体用于表示文档注释中的片段，每个片段都包含了文档中的一段内容，例如一个段落、一行代码或者一条注释等。...它包含了一些标志和参数，可以用来指定如何生成类型标识符。例如，可以选择只生成类型的名称，也可以选择包含类型的模块路径或泛型参数等。...这个trait要求值可以通过哈希稳定的方式进行序列化和反序列化，以便比较编译前后代码的差异并对代码进行正确更新。...依赖图的创建和更新需要根据代码文件之间的依赖关系进行精细的管理，以便在编译过程中避免无效的重新计算或重复工作。同时，依赖图还能够帮助编译器进行增量编译，提高编译速度和效率。...例如，在进行代码分析和优化时，可以使用位集数据结构来表示一组代码中的某些特性或状态，并对其进行操作和分析。枚举类型则用于表示位集的迭代方式和迭代器的行为。
激活 B 树索引 Deduplication PostgreSQL 13引入了一种在B树索引存储重复值的新方法，称为“B树 Deduplication”（重复数据删除）。...对于每个索引值，B树索引将在其叶中同时保留值和指向行的指针（TID）。索引值越大，索引越大。PostgreSQL 12 当索引包含许多重复值时，这些重复值将存储在索引叶中。如此一来，将占用很多空间。...为了说明 B树 Deduplication 对索引大小的影响，可创建一个包含唯一列和非唯一列的表，填充1M行。...： 可以看到，Deduplication对唯一索引没有影响，但对有重复值的索引却有重大影响。...清除表中的Bloat 就像在索引中一样，表也可能包含死元组，可能会导致碎片化。与包含关联表中数据的索引不同，不能仅简单地重新创建表。
要进行此处理，需要使用一种工具，使我们能够对单维和多维数据进行检索，索引，清理和整齐，整形，合并，切片并执行各种分析，包括沿着数据自动对齐的异类数据。...接下来，我们介绍了数据和统计建模中涉及的几个概念。 其中包括涵盖许多常见的分析技术和概念，以便向您介绍这些技术和概念，并在后续各章中对其进行更详细的探讨时使您更加熟悉。...对列重新排序 通过按所需顺序选择列，可以重新排列列的顺序。 下面通过反转列进行演示。...两者中都包含位置2处的行（带有标签ABBV），以演示重复索引标签的创建。...通过扩展来添加和替换行 也可以使用.loc属性将行添加到DataFrame。 .loc的参数指定要放置行的索引标签。 如果标签不存在，则使用给定的索引标签将值附加到数据帧。
利用Python进行数据分析(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作 一、reindex() 方法：重新索引 针对 Series 的重新索引操作 重新索引指的是根据index...如果传入的索引值在数据里不存在，则不会报错，而是添加缺失值的新行。不想用缺失值，可以用 fill_value 参数指定填充值。 ?...针对 DataFrame 的重新索引操作 ? 二、drop() 方法：丢弃数据 针对 Series ? 针对 DataFrame 不仅可以删除行，还可以删除列： ?...三、索引、选取和过滤 针对 Series ? 需要注意一点的是，利用索引的切片运算与普通的 Python 切片运算不同，其末端是包含的，既包含最后一个的项。比较： ? 赋值操作： ?...和Series 对象一样，不重叠的索引会取并集，值为 NA；如果不想这样，试试使用 add() 方法进行数据填充： ? 五、函数应用和映射 将一个 lambda 表达式应用到每列数据里： ?
转自：志学python 利用Python进行数据分析(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作 一、reindex() 方法：重新索引 针对 Series 的重新索引操作 重新索引指的是根据...如果传入的索引值在数据里不存在，则不会报错，而是添加缺失值的新行。不想用缺失值，可以用 fill_value 参数指定填充值。 ?...针对 DataFrame 的重新索引操作 ? 二、drop() 方法：丢弃数据 针对 Series ? 针对 DataFrame 不仅可以删除行，还可以删除列： ?...三、索引、选取和过滤 针对 Series ? 需要注意一点的是，利用索引的切片运算与普通的 Python 切片运算不同，其末端是包含的，既包含最后一个的项。比较： ? 赋值操作： ?...和Series 对象一样，不重叠的索引会取并集，值为 NA；如果不想这样，试试使用 add() 方法进行数据填充： ? 五、函数应用和映射 将一个 lambda 表达式应用到每列数据里： ?
如果你有兴趣了解这些概念上的更多数学细节，可以查看维基百科中的有关内容，本文也包含了一些详解。最后，本文将更详细地讨论字符串匹配的方法。...这个警告指出了记录连接库和模糊匹配器之间的区别。通过记录连接，我们可以灵活地影响评估的记录对的数量。调用索引对象的full方法，可以计算出所有可能的记录对（我们知道这些记录对的数量超过了14M）。...除了这些选参数之外，你还可以定义其他一些参数，比如数字、日期和地理坐标。了解更多示例，请参阅文档。 最后一步是使用compute方法对所有特征进行比较。在本例中，我们使用完整索引，用时3分钟41秒。...现在我们知道了匹配项，还需要对数据进行调整，以便更容易地对所有数据进行检查。我将为每一个数据集创建一个用于连接的名称和地址查询。...我鼓励感兴趣的读者阅读文档中的示例。 其中一个非常方便的功能是：有一个基于浏览器的工具，它可以用来为机器学习算法生成记录对。 本文所介绍的两个包，都包含一些预处理数据的功能，以便使匹配更加可靠。
引用链法： 通过一种 GC ROOT 的对象（方法区中静态变量引用的对象等-static 变 量）来判断，如果有一条链能够到达 GC ROOT 就说明，不能到达 GC ROOT 就说明 可以回收 5....简而言之，第三 范式（3NF）要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关 键字信息。 >所以第三范式具有如下特征： >>1. 每一列只有一个 值 >>2. 每一行都能区分。 >>3....UNION ALL 要比 UNION 快很多，所以，如果可以确认合并的两个结 果集中不包含重复数据且不需要排序时的话，那么就使用 UNION ALL。...对排序的处理：Union 将会按照字段的顺序进行排 序；UNION ALL 只是简单的将两个结果合并后就返回。 3. 请简述常用的索引有哪些种类? 1. 普通索引: 即针对数据库表创建索引 2....InnoDB 行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的，这一点 MySQL 与 Oracle 不同，后者是通过在数据块中对相应数据行加锁来实现的。
其流程如下： （1）从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心； （2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分； （3）重新计算每个...也可以自己设计接口。 (3)收集了一些手机品牌的字典，如{iphone, 诺基亚}。 现在要求查找包含这些手机品牌的网页，比如包含 iphone6, 诺基亚 9973 等。 ...这样以后就可将该对象恢复到保存的状态。 Observer：定义对象间的一种一对多的依赖关系,以便当一个对象的状态发生改变时,所有依赖于它的对象都得到通知并自动刷新。...，可以加快搜索的速度；在作为 主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；在经常需要根据范围进行搜索 的列上创建索引，因为索引已经排序...这是因为，由于这些列的 取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加 快检索速度。
解析树是一种以正式、明确的形式表示查询含义的数据结构。...在这里个例子中，PG决定对recalls表（Seq Scan on recalls）。PG可以使用多个算子来执行查询。稍后更详细解释算子类型。 成本估算包含3个数据行。...排序操作对顺序扫描产生的结果集进行重新排序，并将最终结果集返回给客户端应用程序。 注：ORDER BY子句在所有情况下都不需要排序操作。规划器/优化器可能决定它可以使用索引来对结果集进行排序。...Unique通过将每一行的唯一列与前一行进行比较来工作。如果值相同，则从结果集中删除重复项。Unique算子仅删除行，不会删除列，也不会更改结果集的顺序。...Unique可以在处理完输入集之前返回结果集中的第一行。计划器/优化器使用Unique算子来满足DISTINCT子句。Unique还用于消除UNION中的重复项。
现在，在每个文件id组中，都有一个增量日志，其中包含对基础列文件中记录的更新。在示例中，增量日志包含10:05至10:10的所有数据。与以前一样，基本列式文件仍使用提交进行版本控制。...因此，对于日志重复数据删除等用例（结合下面提到的过滤重复项的选项），它可以比插入更新快得多。插入也适用于这种用例，这种情况数据集可以允许重复项，但只需要Hudi的事务写/增量提取/存储管理功能。...默认情况下会选择最大值的记录（由 compareTo决定）。 对于 insert或 bulk_insert操作，不执行 preCombine。因此，如果你的输入包含重复项，则数据集也将包含重复项。...也可以使用Spark数据源API读取和写入数据集。迁移后，可以使用此处讨论的常规方法执行写操作。这里也详细讨论该问题，包括部分迁移的方法。 18....也可以自定义索引，需要实现HoodieIndex类并在配置中配置索引类名称。 21.
在这一环节中，我们主要通过一定的检测与处理方法，将良莠不齐的“脏”数据清理成质量较高的“干净”数据。pandas为数据清理提供了一系列方法，本章将围绕这些数据清理方法进行详细地讲解。...删除缺失值的前后对比： 2.1.3 填充缺失值 pandas中提供了填充缺失值的方法fillna()，fillna()方法既可以使用指定的数据填充，也可以使用缺失值前面或后面的数据填充。...duplicated()方法检测完数据后会返回一个由布尔值组成的Series类对象，该对象中若包含True，说明True对应的一行数据为重复项。...，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last ‘和’False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项，仅保留最后一次出现的数据项；'False...inplace：表示是否放弃副本数据，返回新的数据，默认为False。 ignore_index：表示是否对删除重复值后的对象的行索引重新排序，默认为Flase。
header：表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引，默认为0，即第一行数据作为列索引。...1.1.4 读取json文件 掌握read_json()函数的用法，可以熟练地使用该方法从JSON文件中获取数据 JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式...duplicated()方法检测完数据后会返回一个由布尔值组成的Series类对象，该对象中若包含True，说明True对应的一行数据为重复项。...inplace：表示是否放弃副本数据，返回新的数据，默认为False。 ignore_index：表示是否对删除重复值后的对象的行索引重新排序，默认为Flase。...它们的区别是： df.join() 相同行索引的数据被合并在一起，因此拼接后的行数不会增加(可能会减少)、列数增加； df.merge()通过指定的列索引进行合并，行列都有可能增加;merge也可以指定行索引进行合并
它作为一种编程语言提供了更广阔的生态系统和深度的优秀科学计算库。 在科学计算库中，我发现Pandas对数据科学操作最为有用。...在利用某些函数传递一个数据帧的每一行或列之后，Apply函数返回相应的值。该函数可以是系统自带的，也可以是用户定义的。举个例子，它可以用来找到任一行或者列的缺失值。 ? ?...#只在有缺失贷款值的行中进行迭代并再次检查确认 ? ? 注意： 1. 多索引需要在loc中声明的定义分组的索引元组。这个元组会在函数中用到。...在这里，我定义了一个通用的函数，以字典的方式输入值，使用Pandas中“replace”函数来重新对值进行编码。 ? ? 编码前后计数不变，证明编码成功。。...# 12–在一个数据帧的行上进行迭代 这不是一个常用的操作。毕竟你不想卡在这里，是吧？有时你可能需要用for循环迭代所有的行。例如，我们面临的一个常见问题是在Python中对变量的不正确处理。
mysql查询优化的方法有很多种，explain是工作当中用的比较多的一种检查方式。...type 联接类型，比较重要的项，从这一项可以看出是否高效的重要依据 性能从好到坏依次如下： system：表中只有一条数据，这是一个特殊的const 类型； const：针对主键或唯一索引的等值查询扫描...实际用的不多； unique_subquery：用于where中的in形式子查询，子查询返回不重复值唯一值； index_subquery：用于in形式子查询使用到了辅助索引或者in常数列表，子查询可能返回重复值...； index：全表扫描，只是扫描表的时候按照索引次序进行而不是行。...具体的对执行计划解释可以参考msyql官网： https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html 扩展 另外，mysql5.6增加了对
A=Atomicity ，原子性：事务是数据库最小逻辑单位。事务中包含的各项操作在一次执行过程中，只允许出现两种状态之一，要么全部执行成功 ，要么全部执行失败。...可重复读（Repeatable Read ，简称 RR）：不存在幻读问题，对当前读获取的数据加记录锁，同时对涉及的范围加间隙锁，防止新的数据插入，导致幻读。...delete:delete是DML，执行delete操作时，每次从表中删除一行，并且同时将该行的的删除操作记录在redo和undo表空间中以便进行回滚（rollback）和重做操作，但要注意表空间要足够大...除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大；当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。...没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)； 没有创建计算列导致查询不优化； 查询出的数据量过大（可以采用多次查询或其他方法降低数据量）； 查询语句需要优化； 10 若客户反馈系统慢
2.1 重新索引 2.2 丢弃指定轴上的项 2.3 索引、选取和过滤 2.4 用 loc 和 iloc 进行选取 2.5 整数索引 2.6 算术运算和数据对齐 2.7 在算术方法中填充值 2.8 DataFrame...每个索引都有一些方法和属性，它们可用于设置逻辑并回答有关该索引所包含的数据的常见问题。...---- 2.6 算术运算和数据对齐 Pandas 最重要的一个功能是，它可以对不同索引的对象进行算术运算。在将对象相加时，如果存在不同的索引对，则结果的索引就是该索引对的并集。...无论如何，在计算相关系数之前，所有的数据项都会按标签对齐。 ---- 3.2 唯一值、值计数以及成员资格 还有一类方法可以从一维Series的值中抽取信息。...与isin类似的是Index.get_indexer方法，它可以给你一个索引数组，从可能包含重复值的数组到另一个不同值的数组： to_match = pd.Series(['c', 'a', '
Python 解释器易于扩展，可以使用 C 或 C++（或者其他可以从 C 调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python 也可用作可定制化软件中的扩展程序语言。...一个 列表 可以包含不同类型的元素，但通常使用时各个元素类型相同: 粗糙点的话，这就介绍完了 但是为了完整性，这里要补一些,Python 编程语言中有四种集合数据类型： 列表（List）是一种有序和可更改的集合...允许重复的成员。 元组（Tuple）是一种有序且不可更改的集合。允许重复的成员。 集合（Set）是一个无序和无索引的集合。没有重复的成员。 词典（Dictionary）是一个无序，可变和有索引的集合。...Python 中的 for 语句并不总是对算术递增的数值进行迭代（如同 Pascal），或是给予用户定义迭代步骤和暂停条件的能力（如同 C），而是对任意序列进行迭代（例如列表或字符串），条目的迭代顺序与它们在序列中出现的顺序一致...第一个子句体中的 continue 语句在执行时将跳过子句体中的剩余部分并转往下一项继续执行，或者在没有下一项时转往 else 子句执行。 for 循环会对目标列表中的变量进行赋值。
前言 “去重”通过字面意思不难理解，就是删除重复的数据。在一个数据集中，找出重复的数据删并将其删除，最终只保存一个唯一存在的数据项，这就是数据去重的整个过程。...删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题。通过数据去重，不仅可以节省内存空间，提高写入性能，还可以提升数据集的精确度，使得数据集不受重复数据的影响。...方法应用 首先创建一个包含有重复值的 DataFrame 对象，如下所示： import pandas as pd data={ 'A':[1,0,1,1], 'B':[0,2,5,0...，行标签使用的数字是原来的，并没有从 0 重新开始，那么我们应该怎么从 0 重置索引呢？...，对于B来说两个0是重复项 df=df.drop_duplicates(subset=['B'],keep=False) #重置索引，从0重新开始 df.reset_index(drop=True) -
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