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    聊一聊数据库的行存与列存

    行、列存储模型各有优劣,建议根据实际情况选择。 行、列存优缺点及适用场景比较见下表: 行存 列存 优点 数据被保存在一起。INSERT/UPDATE 容易。 查询时只有涉及到的列会被读取。...任何列都能作为索引。 缺点 选择 (Selection) 时即使只涉及某几列,所有数据也都会被读取。 选择完成时,被选择的列要重新组装。INSERT/UPDATE 比较麻烦。点查询不适合。...行存与列存实验 openGauss 支持行列混合存储,可以在建表的时候指定存储方式。下面我们进行一下实验。...插入频繁程度:频繁的少量插入,选择行存表。一次插入大批量数据,选择列存表。 表的列数:一般情况下,如果表的字段比较多即列数多(大宽表),查询中涉及到的列不多的情况下,适合列存储。...如果表的字段个数比较少,查询大部分字段,那么选择行存储比较好。 查询的列数:如果每次查询时,只涉及了表的少数(列数)几个列,选择列存表。(不要问剩下的列干啥用,甲方说有用就是有用。)

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    SQL中的行转列和列转行

    而在SQL面试中,一道出镜频率很高的题目就是行转列和列转行的问题,可以说这也是一道经典的SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集,这也是SQL领域经典的学生成绩表问题。...01 行转列:sum+if 在行转列中,经典的解决方案是条件聚合,即sum+if组合。...其基本的思路是这样的: 在长表的数据组织结构中,同一uid对应了多行,即每门课程一条记录,对应一组分数,而在宽表中需要将其变成同一uid下仅对应一行 在长表中,仅有一列记录了课程成绩,但在宽表中则每门课作为一列记录成绩...由多行变一行,那么直觉想到的就是要groupby聚合;由一列变多列,那么就涉及到衍生提取; 既然要用groupby聚合,那么就涉及到将多门课的成绩汇总,但现在需要的不是所有成绩汇总,而仍然是各门课的独立成绩...02 列转行:union 列转行是上述过程的逆过程,所以其思路也比较直观: 行记录由一行变为多行,列字段由多列变为单列; 一行变多行需要复制,列字段由多列变单列相当于是堆积的过程,其实也可以看做是复制;

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    数据库的方向 - 行vs列

    (这只是一个示例,事实上,操作系统会带来不止一页的数据,稍后详细说明) 另一方面,如果你的数据库是基于行的,但是你要想得到所有数据中,某一列上的数据来做一些操作,这就意味着你将花费时间去访问每一行,可你用到的数据仅是一行中的小部分数据...即使整个数据库都存放在内存里,也需要消耗大量的CPU资源,来将一行中的所有列拼接起来。 下面总结这一课的关键内容。...在选择使用哪种数据库时,问自己这样一个问题,哪种工作负载是你的数据库需要支持的最关键的工作负载。...尽管可能你两种操作都需要,但是当核心业务是OLTP时,一个行式的数据库,再加上数十年积累的优化操作,可能是最好的选择。...无论你选择了何种类别,都要确保证这一解决方案是稳定的,这可是要用来切实为企业数据服务的。

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    OpenCV 各数据类型中的行与列,宽与高,x与y

    在IplImage类型中图片的尺寸用width和 height来定义,在Mat类型中换成了cols与rows,但即便是这样,在C++风格的数据类型中还是会出现width和 height的定义,比如Rect...总的来说就是: Mat类的rows(行)对应IplImage结构体的heigh(高),行与高对应point.y Mat类的cols(列)对应IplImage结构体的width(宽),列与宽对应point.x...8UC1,Scalar(0)); 构造函数的定义是先行后列 2遍历像素点 for (int i=0;i<SrcImage.rows;i++) { for (int j=0;j<SrcImage.cols...;j++) { MoveImage.at(i,j) = (int)SrcImage.at(i,j); } } i = 行 = y j = 列 = x...定义: template inline Size_::Size_() : width(0), height(0) {} 可以看到先宽(列)后高(行) 应用:

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    表格行与列边框样式处理的原理分析及实战应用

    表格行与列边框样式处理的原理分析 1、border-style:none优先级最低 demo 结论 a)当且仅当两个相邻产生冲突的边框的border-style为none时,冲突边框才不会显示 2、border-style...chorme FF IE 结论 a)四个角重合之处采用组合层叠的方式进行渲染,而不是单一的选择某一种样式,而四条边框则非重合(单一选择某一条边进行渲染)(chrome与IE,FF四个角重合之处不会采用组合层叠的方式进行渲染...c)当outset 与 inset冲突且在表格第一行发生冲突时,两个冲突单元格的左上角和右上角以及冲突边的上角都存在问题 d)综合上部表现可以看出,当两个单元格发生冲突以后,处于表格的最后一行时,冲突边的上部...groove, inset ==> ridge,当outset 与 inset冲突且在表格 非 第一行发生冲突时,groove ==> outset,ridge ==> inset 表格行与列边框样式处理的实战应用...如果你查阅了上面推荐的文章,那么你就知道产生这种现象的原因。 解决方法是在高亮列的前一列的右边框添加高亮边框。 看到解决方法有没有一种很蛋疼的感觉,高亮列产生的问题,要跑到高亮列的前一列去解决。

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    列存储、行存储之间的关系和比较

    索引 Join 索引 Time Analytic 索引 三行列存储比较 基于行的储存 基于列的存储 四列存储数据查询中的连接策略选择方法 引言 相关工作 定义 连接策略选择方法 简单下推规则 动态优化树...2.1列存储 不同于传统的关系型数据库,其数据在表中是按行存储的,Sybase IQ是通过表中的列来存储与访问数据的。...尽管这种方式很明显的不太适合于交易环境,在交易环境中,一个事务与一行数据有效对应,而在查询进程环境中,很显然,查询是基于特定的列来选择的。...列存储法是将数据按照列存储到数据库中,与行存储类似; 3.1基于行的储存 基于行的存储是将数据组织成多个行,这样就能在一个操作中找到所有的列。...定义 2 (rowid) 为了重组一行数据, 每一列都附加一个伪列rowid, 形如, 如图 1. 每一列在rowid 上都存在B 树索引。

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    React路由的模糊匹配与严格匹配

    模糊匹配模糊匹配是React Router的默认匹配方式。在模糊匹配中,路由会根据URL的路径部分进行匹配。当URL的路径部分与路由的路径部分部分匹配时,就会触发匹配。...在Route组件中,我们使用path属性指定路由的路径。exact属性用于指定该路由是否需要进行精确匹配,默认为模糊匹配。...严格匹配严格匹配要求URL的路径必须与路由的路径完全匹配。只有当URL的路径与路由的路径完全相同时,才会触发匹配。...这意味着只有当URL的路径与path="/about"完全匹配时,才会触发About路由组件。例如,当URL为/about时,会触发About路由组件,因为它与path="/about"完全匹配。...但是,当URL为/about/或/about/extra时,不会触发About路由组件,因为它们与path="/about"不完全匹配。

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    ExcelVBA删除指定列含有指定字符的所在的行

    ExcelVBA删除指定列含有指定字符的所在的行 =====前面学习相关内容==== 1.ExcelVBA删除包含指定字符所在的行 2.ExceVBA删除指定字符所在的行_优化版 =====end...==== 1.用Find、Findnext,再删除, 2.用SpecialCells(xlCellTypeConstants, 16)快速定位 以上两种方法都可以不用理会“关键字符”在那一列的情况下执行...可以的,(其实以上两种方法的适应广泛度还比较高),既然有人提出,就写一个吧 【思路】 666,参考以前两篇吧 【代码】 Sub yhd_ExcelVBA删除指定列含有指定字符的所在的行()...'字符串型数据 xTitleId = "请输入内容" '选择区域弹窗的名字...InputRng.Address, Type:=8) DeleteStr = Application.InputBox("包含指定字符", xTitleId, Type:=2) '删除的行的关键字

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    性能优化-如何选择合适的列建立索引

    3、如何选择合适的列建立索引 1、在where从句,group by从句,order by从句,on从句中的列添加索引 2、索引字段越小越好(因为数据库数据存储单位是以“页”为单位的,数据存储的越多,...IO也会越大) 3、离散度大的列放到联合索引的前面 例子: select * from payment where staff_id =2 and customer_id =584; 注意:是index...2、利用索引中的附加列,您可以缩小搜索的范围,但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引。...复合索引的结构与电话簿类似,人名由姓和名构成,电话簿首先按姓氏对进行排序,然后按名字对有相同姓氏的人进行排序。...所以说创建复合索引时,应该仔细考虑列的顺序。对索引中的所有列执行搜索或仅对前几列执行搜索时,复合索引非常有用;仅对后面的任意列执行搜索时,复合索引则没有用处。

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    pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

    遍历数据有以下三种方法: 简单对上面三种方法进行说明: iterrows(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对,可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历,将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问。...iterrows(): for index, row in df.iterrows(): print(index) # 输出每行的索引值 1 2 row[‘name’] # 对于每一行,通过列名...name访问对应的元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1’], row[‘c2’]) # 输出每一行 1 2 3 按行遍历itertuples()

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