此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率,具体内容如下:
本文介绍了HBase数据模型的相关知识,包括版本、排序、连接查询、计数器、原子操作、行锁、自动分区、CAP原理等。
HBase表,本质是以Key-Value的方式存储,然后使用二维表的形式进行组织。每张表都属于一个NameSpace(命名空间)之下,它是对表的逻辑分组,类似于关系数据库中的Database;利用命名空间,在多租户场景下可做到更好的资源和数据隔离。
把源数据汇总后,为了满足质量要求的数据,需要做数据清洗。PQ就好像变形金刚(英文版PowerBI的转换选项卡恰好也叫“Transform”),在转换选项卡中,集成了各类变形功能。使用频率最高的一般有12个小招: 首行作标题、修改数据类型、删除(重复、错误、空项目)、拆分、提取、合并、替换、填充、移动、排序、格式、逆透视。
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种ETL工具的使用,必不可少。
1、转换是转换里面的第四个分类。转换属于ETL的T,T就是Transform清洗、转换。ETL三个部分中,T花费时间最长,是一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。
前面的《Excel VBA:办公自动化》和大家分享了VBA常用的基础知识,就有同学留言问我:猴子老师,能不能出一个项目实战案例,可以把前面的知识都应用起来。
Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window、Linux、Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定。
在访问数据库时,应该只请求需要的行和列。请求多余的行和列会消耗MySql服务器的CPU和内存资源,并增加网络开销。 例如在处理分页时,应该使用LIMIT限制MySql只返回一页的数据,而不是向应用程序返回全部数据后,再由应用程序过滤不需要的行。 当一行数据被多次使用时可以考虑将数据行缓存起来,避免每次使用都要到MySql查询。 避免使用SELECT *这种方式进行查询,应该只返回需要的列。
视频地址: https://www.bilibili.com/video/BV1zy4y1m7ZS/
分析师面临的普遍问题是,无论从哪里获得数据,大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此,不仅需要时间把数据加载到文件中,还得花更多的时间来清洗它,改变它的结构,以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
在这篇博客文章中,我们主要深入看一下H Base 的体系结构以及在 NoSQL 数据存储解决方案主要优势。
维度表是维度建模的灵魂所在,在维度表设计中碰到的问题(比如维度变化、维度层次、维度一致性、维度整合和拆分等)都会直接关系到维度建模的好坏,因此良好的维表设计就显得至关重要,今天就让我们就一起来探究下关于维表设计的相关概念和一些技术。
我们在使用图片识别文字时常常会出现识别出来的文字是这样的,如果识别出来是这样的东西,它们的数据图片中是4列的,识别变成文字后是一列的:
Master是所有Region Server的管理者,其实现为HRegionServer,主要作用有:
mysq中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时,我们可以考虑分表或分区。
之前在《初识 HBase - HBase 基础知识》中提到过,HBase 的数据物理存储格式为多维稀疏排序 Map, 由 key 及 value 组成:
我们知道 Linux 三剑客,它们是 grep、sed、awk。在前边已经讲过 grep 和 sed,没看过的同学可以直接点击阅读,今天要分享的是更为强大的 awk。
要在 Excel 中编写规则,您只需在表中编写规则,并使用 Oracle Policy Modeling 样式标识单元格中的信息类型,
1. 安装 pip install openpyxl 1 2. 打开文件 ① 创建 from openpyxl import Workbook # 实例化 wb = Workbook() # 激活 worksheet ws = wb.active 12345 ② 打开已有 >>> from openpyxl import load_workbook >>> wb2 = load_workbook('文件名称.xlsx') 12 3. 储存数据 # 方式一:数据可以直接分配到单元格中(可以输入公式)
数据库分片是在多台机器上存储大型数据库的过程。一台计算机或数据库服务器只能存储和处理有限数量的数据。数据库分片通过将数据拆分为更小的块(称为分片)并将其存储在多个数据库服务器上来克服此限制。所有数据库服务器通常都具有相同的底层技术,它们协同工作以存储和处理大量数据。
在无尽的代码优化中时刻提醒着自己保持克制,一定不要骂娘,一定不要让自己生气,不然受伤的只会是自己。
最近在逐步跟进Hbase的相关工作,由于之前对Hbase并不怎么了解,因此系统地学习了下Hbase,为了加深对Hbase的理解,对相关知识点做了笔记,并在组内进行了Hbase相关技术的分享,由于Hbase涵盖的内容比较多,因此计划分享2期,下面就是针对第一期Hbase技术分享整体而成,第一期的主要内容如下:
openpyxl是一个第三方库,可以处理xlsx格式的Excel文件。pip install openpyxl安装。
5、Hbase的表在物理存储上,是按照列族来分割的,不同列族的数据一定存储在不同的文件中
也就是我们所谓的"客户端",Client作为访问数据的入口,包含访问hbase的API接口,维护着一些cache(高速缓存存储器)来加快hbase的访问。
为了加深对Hbase的理解,对相关知识点做了笔记,并在组内进行了Hbase相关技术的分享,由于Hbase涵盖的内容比较多,因此计划分享2期,下面就是针对第一期Hbase技术分享整体而成,第一期的主要内容如下:
上次讲完了数组的基本操作,不知道是否熟悉使用了,本篇将要对矩阵部分的操作再进行介绍,这部分的内容我觉得蛮有意思的,不过你们觉不觉得我就不知了,但还是想让你们可以感受到它的有趣之处。
为了帮助设计和实现批量处理系统,基本的批量应用是通过块和模式来构建的,同时也应该能够为程序开发人员和设计人员提供结构的样例和基础的批量处理程序。
如果将数据存储在关系数据库中,最好将数据规范化,通常需要将数据拆分为通过键逻辑连接的多个表。大多数非简易的查询都需要多个表的连接来完成。本文简要介绍了SQL连接,重点介绍了内连接和外接之间的区别。
所谓的事实表和维度表技术,指的就是如何和构造一张事实表和维度表,是的事实表和维度表,可以涵盖现在目前的需要和方便后续下游数据应用的开发。
近日,在实际工作中遇到了这样一道数据处理的实际问题,凭借自己LeetCode200+算法题和Pandas熟练运用一年的功底,很快就完成了。特此小结,以资后鉴!
本文作者:康凯森,来源于:https://blog.bcmeng.com,文章写的非常详细,从各个方面对Kylin和Doris进行了对比。
HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库。建立在 HDFS 之上。Hbase的名字的来源是 Hadoop database,即 Hadoop 数据库。HBase 的计算和存储能力取决于 Hadoop 集群。
python 读写 excel 有好多选择,但是,方便操作的库不多,在我尝试了几个库之后,我觉得两个比较方便的库分别是 xlrd/xlwt、openpyxl。
每一个Excel数据文件从上至下分为三个层级的对象: workbook: 每一个Excel文件就是一个workbook。 sheet: 每一个workbook中可以包含多个sheet,具体就对应Excel中我们在左下脚所看到的“sheet1”,“sheet2”等。 cell: 每一个sheet就是我们通常所看到的一个表格,可以含有m行,n列,每个确定的行号,列号所对应的一个格子就是一个cell。
1 包含访问hbase的接口,client维护着一些cache来加快对hbase的访问,比如regione的位置信息。
HBase的原型是Google的BigTable论文,受到了该论文思想的启发,目前作为Hadoop的顶级项目来开发维护,用于支持结构化的数据存储。
大文件拆分问题涉及到io处理、并发编程、生产者/消费者模式的理解,是一个很好的综合应用场景,为此,花点时间做一些实践,对相关的知识做一次梳理和集成,总结一些共性的处理方案和思路,以供后续工作中借鉴。
小史是一个非科班的程序员,虽然学的是电子专业,但是通过自己的努力成功通过了面试,现在要开始迎接新生活了。
那么高并发系统都有哪些经验,掌握核心技巧,你可以快速成为一个架构师,主导一些高访问量系统的架构设计
在MySQL数据库中,表设计的优劣同样对性能有非常重要的影响。本节将介绍表设计的优化方法,包括巧用多表关系、表结构设计优化和表拆分等。
你是否真的理解这些优化技巧?是否理解它背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。
(2)、无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态增加,同一个表中的不同行的可以有截然不同的列。
一、引言 对数据库索引的关注从未淡出我的们的讨论,那么数据库索引是什么样的?聚集索引与非聚集索引有什么不同?希望本文对各位同仁有一定的帮助。有不少存疑的地方,诚心希望各位不吝赐教指正,共同进步。[最近首页之争沸沸扬扬,也不知道这个放在这合适么,苦劳?功劳?……] 二、 B-Tree 我们常见的数据库系统,其索引使用的数据结构多是 B-Tree 或者 B+Tree 。例如, MsSql 使用的是 B+Tree , Oracle 及 Sysbase 使用的是 B-Tree 。所以在最开始,简单地介绍一
HBase 是一款面向列存储,用于存储处理海量数据的 NoSQL 数据库。它的理论原型是 Google 的 BigTable 论文。你可以认为 HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。
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