当我们通过索引定位页时，然后通过内部的有序数组再借助二分法去定位行。 InnoDB索引模型？ InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放，这种存储方式称为索引组织表。...基于非主键索引的查询可能需要多扫描一棵索引树，因此我们在查询的时候尽量使用主键查询。 索引维护 B+树为了维护索引有序性，在插入新值时必须做必要的维护。...最左前缀可以是联合索引的最左的N个字段，也可以是字符串索引的最左M个字符。 索引下推 索引遍历过程中，会对索引的中包含的字段先进性判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。...如果没有cb索引，limi t 1仅仅表示返回给客户端1条数据，起不到限制扫描行数的作用，所以需要加cb索引；但是ca的索引由于满足最左前缀原则，所以不需要加，且c列是固定值，a列又有序，limit 1...limit的操作是在Server层进行完成，引擎每找到一条数据会返回给Server层，Server层进行数据的过滤，过滤完成以后会判断一下够不够limit的数，如果够了就结束循环，否则继续读取下一行。
如：AAAAABBCCCDDDDA --> A5B2C3D4A1，如果要以where col = 'C'过滤数据，平均计算复杂度等于总行数/列的基数，列基越大过滤越快（当然副作用是结果集很大）；另外，如果输出的列数据是排过序的...，那where col = 'C'过滤数据的计算复杂度降为log(总行数/列的基数)，速度更快。...向量化执行引擎以列存为前提，每次从磁盘上读取一批列，这些列以数组形式组织。每次operator（如实际执行中的scan扫表算子，agg聚合算子）的next操作都通过for循环处理列数组。...延迟物化 物化指的是在SQL的执行过程中，获得最终数据的所处执行时机。...如： select R.b from R where R.a=X and R.d=Y 延迟物化是指只有在算出过滤条件所对应的准确记录时，才去取记录所对应的结果值b.
一张表包括行（Row）和列（Column），Row 即用户的一行数据，Column 用于描述一行数据中不同的字段。Column 可以分为两大类：Key 和 Value。...这里 Short Key Index 索引也采用了稀疏索引结构，在数据写入过程中，每隔一定行数，会生成一个索引项。这个行数为索引粒度默认为 1024 行，可配置。...当查询条件中列字段存在 BitMap Index 索引时，会按照 BitMap 索引直接查出符合条件的 Ordinal 行号，与 row_bitmap 求交过滤。...当查询条件中列字段存在 BloomFilter 索引并且条件为等值（eq，in，is）时，会按 BloomFilter 索引过滤，这里会走完所有索引，过滤每一个 Page 的 BloomFilter，找出查询条件能命中的所有...当查询条件中列字段存在 ZoneMap 索引时，会按 ZoneMap 索引过滤，这里同样会走完所有索引，找出查询条件能与 ZoneMap 有交集的所有 Page。
Druid 的一些关键特性包括有： 列示存储格式（Columnar storage format） Druid 使用列式存储，这意味着在一个特定的数据查询中它只需要查询特定的列。...这样的设计极大的提高了部分列查询场景性能。另外，每一列数据都针对特定数据类型做了优化存储，从而能够支持快速扫描和聚合。...原生结合云的容错架构，不丢失数据（Cloud-native, fault-tolerant architecture that won’t lose data） 一旦 Druid 获得了数据，那么获得的数据将会安全的保存在...针对快速过滤的索引（Indexes for quick filtering） Druid 使用 Roaring 或 CONCISE 来压缩 bitmap indexes 后来创建索引，以支持快速过滤和跨多列搜索...在数据摄取的时候自动进行汇总(Automatic summarization at ingest time) Druid 支持在数据摄取阶段可选地进行数据汇总，这种汇总会部分预先聚合您的数据，并可以节省大量成本并提高性能
有关详细信息，请参见Impala中有关运行时筛选的文档。 CDP Runtime 7.1.5和CDP公共云在Kudu中增加了对布隆过滤器列谓词下推的支持，在Impala中增加了相关的集成。...Kudu中使用的实现是Putze等人的“高速，散列和空间高效的布隆过滤器”中的一种基于空间，哈希和高速缓存的基于块的布隆过滤器。此布隆过滤器来自Impala的实现，并得到了进一步增强。...Schema： 大表由2.6亿行组成，其中随机生成的数据哈希由主键跨Kudu上的20个分区进行分区。Kudu表已明确进行了重新平衡，以确保加载后保持平衡的布局。...在进一步调查中，扫描来自Kudu的行所需的时间最多增加了2倍。在调查此回归时，我们发现被下推的布隆过滤器谓词筛选出的行数不到10％，从而导致Kudu中CPU使用率的增加，其价值超过了过滤器的优势。...功能可用性 使用Impala查询Kudu的用户将默认从CDP 7.1.5起和CDP公共云启用此功能。我们强烈建议用户升级以在版本中获得此性能增强和许多其他性能增强。
GROUP BY： 将具有指定列中公共值的行的聚合（或分组）到一行中。GROUP BY 子句将具有公共值的行的聚合到一行中，因此行数将与唯一值的数量一样多。...对于未在 GROUP BY 中指定的列的值，SELECT 子句中的聚合函数需要按组聚合这些值。 HAVING： 过滤由 GROUP BY 子句生成的行。...因此，JOIN 子句会将该地区过滤掉（因为在 countries 表中没有符合 ON 子句所指定的 matching region_id）。...要执行此操作，请根据所有行的唯一第一个字母值创建与组一样多的组，方法是使用 SUBSTR() 函数，然后计算属于该组或类别中的行： SQL> SELECT SUBSTR(name,1,1), COUNT...从逻辑角度来看，它的行为与 WHERE 子句相同，但它在不同的处理阶段进行过滤： SQL> SELECT r.name, SUM(c.population) 2 FROM regions r
可以看出v1和v2以及v3其实都是QuerySet类型 区别在于： v1中是QuerySet中存着每行数据的对象 v2中是QuerySet中存着数据对应的字典 v3中是QuerySet中存着数据对应的元组...这也是objects.all()、objects.all().values()、objects.all().values_list()的区别 一对多的跨表操作的三种方式 其实我们在建立ForeignKey...如果这个时候我们需要注意：如果我们通过for循环可以v1可以获得每行数据任意列的数据，但是这里host表中最后一列有点特殊 如果我们用如下代码： for row in v1: print...(row.nid,row.hostname,row.port,row.ip,row.b_id,sep="\t") 我们知道数据库中host表的最后一别是b_id，所以我们可以通过row.b_id获得最后一列的值...的对应关系 obj.r.all()：这里获得是所有相关的主机对象的“列表”即QuerySet
线性代数之矩阵秩的求法 K阶子式的定义 在m×n的矩阵A中，任取k行、k列(k小于等于m、k小于等于n)，位于这些行和列交叉处的 个元素，在不改变原有次序的情况下组成的矩阵叫做矩阵A的k阶子式。...对矩阵实施(行、列）初等变换不改变矩阵的秩 阶梯形矩阵的秩 r(A)等于非零行的行数。...阶梯型数非零行数 分两步: 第一步先将原矩阵化简成阶梯型矩阵 第二步数新矩阵的非零行行数，该函数即对应原矩阵的秩。...阶梯型画台阶 我们可以借助阶梯的图形化方式勾出台阶数，见下图示例#Sample5（示例五）： 注：1 画阶梯(台阶下的元素全为0)数台阶，台阶水平方向可跨多列，垂直(列)方向不能跨多行（即一次只能有1...2 该方法本质上属于阶梯型，只是操作时以图形化数台阶的方式。
在 TiDB 中，我们维护的统计信息包括表的总行数，列的等深直方图，Count-Min Sketch，Null 值的个数，平均长度，不同值的数目等等。...在这个部分中，我们会先从最简单的单一列上的过滤条件开始，然后考虑如何处理多列的情况。 1. 范围查询 对于某一列上的范围查询，TiDB 选择了常用的等深直方图来进行估算。...在处理多列之间的查询条件的时候，一个常见的做法是认为不同列之间是相互独立的，因此我们只需要把不同列之间的过滤率乘起来。...在 Selectivity 中，首先计算了每一列和每一个索引可以覆盖的过滤条件，并用一个 int64来当做一个 bitset，将该列可以覆盖的过滤条件的位置置为 1。...接下来的任务就是选择尽量少的 bitset，来覆盖尽量多的过滤条件，在这一步中，我们使用了贪心算法，即每一次在还没有使用的 bitset 中，选择一个可以覆盖最多尚未覆盖的过滤条件。
SELECT col_name -- 这是一条注释 FROM table_name; 多行注释 多行注释以/*起始，以*/结尾。...SELECT col_name FROM table_name; 检索多列 从table_name表中检索col_1,col_2和col_3列。...检索某列中不同的值 检索col_1中具有唯一性的行，即唯一值。...这里可以看出，DESC关键字的用法：只对跟在语句前面的变量有效。所以，想要对多列进行降序排序时，需要对每一列都指定DESC关键字。...用通配符进行过滤（LIKE） 通配符用来匹配值的一部分，跟在LIKE关键字后面进行数据过滤。
影响：统计结果不准确，造成数据仓库中无法统计数据 解决办法：在ETL过程中过滤这一部分数据，特殊数据进行数据转换。...，二个所表示的实体的不重复计数的比率 合理性检查，将重要字段/实体的不同值计数的比率与阈值或历史比率作比较 8 一致性 数据行数 一致性多列剖析 合理性检查，为了测试业务规则，将跨多个字段的值的记录数分布和历史百分比作比较...12 完整性/有效性 数据行数 有效性检查，表内多列，详细结果 将同一个表中相关列的值与映射关系或业务规则中的值作比较 13 完整性/完备性 接收数据状态 数据集的完备性——重复记录的合理性检查 合理性检查...数据集的完备性——测量和控制的总体充分性 评估测量和控制的成效 34 完整性/有效性 跨库跨表数据检查 有效性检查，跨表，详细结果 比较跨表的映射或业务规则的关系中的值，以保证数据关联一致性 35 完整性.../一致性 跨库跨表数据检查 跨表多列剖析一致性 跨表合理性检查，将跨相关表的字段的值的记录数据分布于历史百分比作比较，用于测试遵从业务规则的情况 36 完整性/一致性 跨库跨表时序检查 跨表的时序与业务规则的一致性
-B --before-context= # 除了显示符合样式的那一行之外，并显示该行之前的内容。 -c --count # 计算符合范本样式的列数。...-C --context=或- # 除了显示符合范本样式的那一列之外，并显示该列之前后的内容。...-w --word-regexp # 只显示全字符合的列。 -x --line-regexp # 只显示全列符合的列。 -y # 此参数效果跟“-i”相同。 -o # 只输出文件中匹配到的部分。...01:14:22 redis-server *:6379 grep -v grep不显示grep进程本身 找出以r开头的行内容 > cat rumenz.txt | grep ^r rumenz.txt...redis rumenz 找出非r开头的行内容 > cat rumenz.txt | grep ^[^r] one tow qaz linux123 linuxxxx 123 789 输出以3结尾的行内容
二、ClickHouse高性能特性 众多的设计和优化成就了ClickHouse的高性能，下面找一些比较突出的点梳理下： 特性 描述 列式存储 数据按列组织，同一列的数据保存在一起，不同的列分不同的文件保存...系列为官方主流系列 备注：在寄存器层面实现数据并行执行，SIMD大量用于文本转换、数据过滤、数据解压以及JSON转换等场景。...三、多主架构、分片与副本 1、多主架构 ClickHouse采用多主架构，而不是主从架构 意味着不像ElasticSearch有Master、Data、Coordinating等角色的区分 访问中集群中的任何节点均可获得相同的结果...，失去分片的意义 小结：ClickHouse多主架构中，支持DDL的分布式动态创建，支持通过分布式表查询和写入数据。...的升级版2、根据ORDER BY排序键聚合数据，并写入表中，本分区相同数据合并3、在分区合并的时候执行聚合计算，跨分区不计算 CollapsingMergeTree 1、折叠合并树通过增加不同sign标志的数据代替删除的方式
Oracle默认认为SQL语句where条件中的各个字段间彼此是独立没有关联关系的，所以对于AND连接的各列，where条件的组合选择率就是各个字段经过各自谓词过滤后的可选择率的乘积。...Oracle 在 test 表上已经创建了一个名为SYS_STU$BSXWYIMOAA45XM0L_V4R6D 的组合列，可以从dba_stat_extensions 中查到关于目标表中组合列的详情 eygle...创建多列统计信息后估算的返回行数是200，与实际返回的行数219非常接近 eygle@TEST>select * from TEST where a1=40 and a2=40; 219 rows selected...表的两个索引中获得；如果girls表有其他列，那么就没法走上index join了，可能就会走上index merge或者其他的执行计划，这又是另外一个问题了。...这是因为组合索引中保存了索引键值按照顺序存放的所有列，直接在索引键值上多列进行过滤筛选，无论是access还是filter； 而多个单列索引合并的时候，是需要在多个索引段之间进行跳跃的，而且假设满足
这个时候如果用户插入的数据是 {id: 0, vector:[1.0,2.0,...,100.0], x: "abc"}，这行数据里多一个 x 列，这个 x 列就会被当做 dynamic field。...其中 int64， float_vector 和 json 的数据会插入到对应的列中，后面的动态数据每一行会组织成一个 json 格式插入 meta 列中。...Search or Query search 或者 query 时都可以对 JSON field 或者 dynamic field 进行表达式过滤，过滤的方式与之前的标量列类似。...但需要注意的几点是： 不可以直接对 json 列进行过滤，如表达式 json == 1 是非法的。...当我们只想查询 json 或者 dynamic field 中包含某个key 的数据时，就可以用 exists 表达式进行过滤。
实时分析应用 需要大规模并行性、协调数百个内核以快速获得数值、统计或计数查询结果的应用程序。通过跨多个节点对 SQL 查询进行分片和并行化，Citus 可以在一秒钟内对数十亿条记录执行实时查询。...选择分布列 Citus 使用分布式表中的分布列将表行分配给分片。为每个表选择分布列是最重要的建模决策之一，因为它决定了数据如何跨节点分布。...多租户应用 多租户架构使用一种分层数据库建模形式在分布式集群中的节点之间分布查询。数据层次结构的顶部称为 tenant id，需要存储在每个表的列中。...数据共存的原理是数据库中的所有表都有一个共同的分布列，并以相同的方式跨机器分片，使得具有相同分布列值的行总是在同一台机器上，即使跨不同的表也是如此。...为了确保共置，即使在重新平衡操作之后，具有相同哈希范围的分片也始终放置在同一个节点上，这样相等的分布列值始终位于跨表的同一个节点上。 我们发现在实践中运行良好的分布列是多租户应用程序中的租户 ID。
；完善的数据类型和生态；支持跨语言跨系统互操作。...Plan描述了数据在通过这个节点时，是怎么转换的，也就是计算的。比如下面的例子：使用一个公共列合并两个数据流；以现有列为基础通过表达式计算产生一个额外列；以分区布局形式将数据流写入磁盘。...有多种其他的节点，每个节点以不同方式将输出进行转换，例如： 1）Scan节点就是一个从文件中读数据的source节点； 2）Aggregate节点进行聚合计算 3）Filter节点根据过滤表达式进行过滤计算...可以有零个或者多列，并且每列必须有相同长度。RecordBatch和ExecBatch的几个关键区别： 1）ExecBatch没有schema。...若是标量，意味着该列的一个batch种仅一行值。它还有一个长度属性，描述batch中的行数。 3）ExecBatch还有额外信息以供执行器使用。
另外绘制图片是有跨域限制的，本地看的话，要么你的图片服务器支持跨域，要么你就跑个本地服务器吧。...，第五个数字就代表第二个像素的R值了。...实际上，图像是二维的，是由height决定行数，width决定列像素的行列式。...内侧循环有个if判断语句，[i+3]指的是像素中Alpha的值，大于128是用于过滤掉一些透明像素的。...后面那个imgData.data[i] < 100因为我用的是个白底黑字的jpeg文件，所以还需要把不像黑色的像素过滤掉，因为大都只有黑白两色，所以就简单判断了R值小于100，所以就像之前说的，还是用png
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