重新计算(刷新)并将每个结果保存到另一个工作表

重新计算(刷新)并将每个结果保存到另一个工作表是指在电子表格软件中，通过重新计算公式并将计算结果保存到另一个工作表中。

在电子表格软件中，公式通常用于计算和处理数据。当数据发生变化或者需要更新计算结果时，可以重新计算公式。重新计算可以通过手动操作或者自动触发来实现。

将每个结果保存到另一个工作表可以帮助我们将计算结果整理和存储在一个单独的工作表中，以便于查看和分析。这样做可以使数据更加清晰和有组织性，并且可以方便地与其他人共享和访问。

在云计算领域，云端电子表格服务可以提供类似的功能。腾讯云的云端电子表格服务提供了强大的计算和数据处理能力，可以通过公式计算和重新计算数据，并将结果保存到指定的工作表中。腾讯云的云端电子表格服务支持多种数据处理和分析功能，可以满足不同场景下的需求。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云的云端电子表格服务（Tencent Cloud Spreadsheet），该服务提供了丰富的功能和工具，可以帮助用户进行数据处理、计算和分析。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云的云端电子表格服务的信息：

腾讯云云端电子表格服务：https://cloud.tencent.com/product/tcs

通过使用腾讯云的云端电子表格服务，您可以方便地重新计算公式并将计算结果保存到另一个工作表中，以实现数据的整理和存储。

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用近乎实时的分析来衡量Uber货运公司的指标

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Power Query 真经 - 第 8 章 - 纵向追加数据

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Excel实战技巧：如何使用Excel数据表创建蒙特卡罗模型和预测

首先，无论何时打开使用模拟运算表的蒙特卡罗分析，请确保蒙特卡罗工作簿是唯一打开的工作簿。这是因为它需要多次重新计算，如果打开了其他工作簿，它们也会不必要地重新计算。这可能会使你的模拟非常慢。...Stats表下图3演示了在新工作簿中设置的统计表。图3 这张表将我们的四个关键假设转化为五个结果，我们可以在预测的每次迭代中使用这些结果。...注意，每次重新计算工作簿时，模型都会生成不同的结果，现在需要为许多重新计算自动捕获这些结果。设置Data表我们现在要建立一个数据表。...前面已提到过，如果复制后单元格中的值不变，这是由于计算选项设置成手动的缘故，可以按F9键重新计算，从而刷新数据。选择J6:K27，使用标题值为相应列的数据区域命名。...蒙特卡罗预测下图8在工作表“Reports”中，显示了我们迄今为止所做的工作所产生的预测。每次重新计算工作簿时，它可能会略有变化，但不应有明显变化。

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NodeJS模块研究 - cluster

; }).listen(4000); 借助 autocannon 开启 1000 个连接，每个连接的请求次数为 10 次，压测结果如下： ➜ _posts git:(master) ✗ autocannon...在主进程中， cluster.workders 是个哈希表，可以遍历得到所有工作进程。...cluster 模块中有 2 个 exit 事件：一个是 Worker 上的，仅用于工作进程中；另一个是主进程上，任何一个工作进程关闭都会触发。...并且重新 fork 一个新的工作进程，来保持服务稳定运行。代码如下： cluster.on("exit", (worker, code, signal) => { if (code || !...心跳保活：工作进程定时向主进程发送心跳包，主进程如果检测到长时间没有收到心跳包，要关闭对应的工作进程，并重启新的进程。自动重启：给每个工作进程设置一个“生命周期”，例如 60mins。

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【译】Envoy threading model

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如何实现一个跨库连表SQL生成器？

保序字段填充：如果上游提供了表示数据创建时间的字段，则用该字段作为数据保序字段，没有则填充系统接收到数据的时间作为保序字段。计算阶段生成大宽表，填充SQL。...SQL填充：填充Flink同步表映射SQL语句， Flink计算SQL语句， Flink结果表映射SQL语句。保存：把SQL和建表数据存入数据库，之后的请求可以复用已有的数据，避免重复建表。...假如A的主键是id，连接键是ext_id,那么我们可以将ext_id和id的值存储在一张表内，当B的数据更新时，用B的主键连接这种表的ext_id字段，拉取到所有的A表id字段，并将A表id字段重新流入...需要记录小功能运行状态，流程执行可回滚或者中断可恢复执行由于数据处理任务的步奏比较冗长，而且由于每个阶段的结果与下阶段的执行有关系，又不能分开。...目前我们实现了任意张表关联sql自动生成并发布，整体延迟控制在2s以内。之后SQL生成器主要会针对方便接入更多第三方实时计算平台（比如Tisplus），降低整体系统延迟工作展开。

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Postgresql 性能优化轻OLAP 如何进行优化

3 数据重新转移和计算，一个OLAP的SQL 大部分是多个表进行合并计算后的结果，这些表可能有大表，小表，一个个的结果被一次次的计算，如何在计算中，将多个结果先合并成小的结果，在进行拼装，让计算更小，...，为什么我们要抛弃原表，将结果进行临时的计算并且将结果存储到临时表中。...1 临时表只是在这个会话中存在，不必为了他的存储空间而担心，可以在多个并发中使用同样的临时表，每个临时表只对当时的SESSION负责，这适合变动的数据。...2 临时表将主表与计算分离，通过空间换时间的方式，避免的主表在OLTP 和OLAP 之间分身乏术，避免了长时间占用主表，导致OLTP 工作的失败。...最后就是物化视图，PG的物化视图是需要手动进行更新的，实际上物化视图针对部分场景是十分友好的，例如数据计算是前一天的数据，那么我凌晨计算好这些昨天的数据，并将其存储到物化视图中，转天可以避开实体表，让计算

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Canal 介绍

将计算好的结果，重新写如到服务器中，并返回到浏览器。需求根据需求，思考如何处理？获取用户的订单信息，保存入库，并且进行实时计算（A 商品成交单数，B商品成交单数...)。为什么要使用canal?...通过需求了解到需要对订单信息做计算，并且实时统计出每个商品的成交信息，如此时A 商品 100条，B 商品 20条。这商品信息是动态变化的，用户每提交一次，后台就应该计算出最新的商品订单记录。...那么展示的结果就是 A110条，B 30条。C5条。但是计算又不可能重头开始计算，也就是说，A+B+C =145 中条数据中，再重新分A,B,C各个商品的信息。...依次类推，最终由spark计算出结果返回出去。...拿到数据之后，再对数据进行解析，比如·只要新增的数据或者删除或修改的数据，并将数据重新进行包装，将数据重新写入到第三方服务中（mysql、Kafka、es等）。

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【高并发写】库存系统设计

可靠性 —— 由于大量的计算和依赖服务，他们的库存管道需要是异步的。Cadence 是一种无故障和有状态的工作流编排器,满足了他们的这一职责。...4.2 数据库表优化随着他们在每个步骤上添加更多指标,他们发现数据库访问是一个重要的瓶颈：选择自然主键而不是自动递增主键 —自然复合键帮助他们更有效减少列和查询清理数据库索引 —为所有查询添加缺失的索引并删除不必要索引...通过这样做，他们可以为下游服务和数据库节省大量 QPS，并为他们的系统以及他们的系统改善性能 4.3 在一个请求中将数据库插入批量化到CockroachDB 每次完成商品级处理后，都通过使用单商品插入将结果保存到数据库中...因此调整体系结构：在完成每个商品处理后，收集结果并将其保存在进程的内存然后将查询聚合为每批 1,000 个，并在一个 SQL 请求中发送批处理修改查询重写后，观察到应用层和存储层的服务性能显著提高...无论哪种，都有多个要更新的商品，所以最好尝试批量更新而非每个请求或查询更新单个商品若业务部门允许异步处理，使计算异步化，并为每个单元(商店或商品)建立强大SLA。

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BI为什么我的查询运行多次？

连接器设计连接器可以出于各种原因对数据源进行多次调用，包括元数据、结果缓存、分页等。此行为是正常的，旨在以这种方式工作。...如果查询由一个或多个其他查询引用，则独立计算每个查询（以及它依赖的所有查询）。在桌面环境中，使用单个共享缓存运行数据模型中所有表的单个刷新。...详细信息：缓冲表加载到Power BI Desktop模型在Power BI Desktop中，Analysis Services (AS) 使用两个评估来刷新数据：一个用于提取架构（即通过请求零行实现的架构...），另一个用于提取数据。...如果计算零行架构需要提取数据，则可能会出现重复的数据源请求。数据隐私分析数据隐私对每个查询进行自己的评估，以确定查询是否安全运行在一起。此评估有时可能会导致对数据源发出多个请求。

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处理大型Excel文件，用Python就对了！

打开几M的Excel文件，电脑卡的真是要吐血······ 网上说现在的各行业都要Python，即提高了工作效率，又能装B 。也因此，网上也出现了一堆一堆的Python培训。...另一个需求可能是销售部门需要按年份和类别求出每个国家的数据。那么，我们须将计算结果保存在不同的工作表中： ? 下一步，我们将数据再次保存为Excel，以便将其提供给销售和市场部门。...让我们来看看新创建的工作簿： ? 正如您所看到的，DataFrame被正确地保存到指定的工作表中。在我们向两个部门都发送了邮件后，第二天我们又收到了一封邮件：他们要求进行一些流程化和可视化。...因为每个月都要使用这类数据，所以我们决定用Python来执行这些任务与操作。我们须再创建一个writer对象： ? 代码的第一部分与第一个示例相同。我们创建了一个writer对象。...在本例中，我们将对第一个工作表执行修改。我们添加一个图表，指定数据的范围(= sales_sum !$B$2:$B$7’)，并将其添加到工作表的A9单元格中。 ? 可复制、可修改、效率高！

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HTMLCSSJS 是如何在浏览器中，渲染成你看到的页面？【图解Chrome】

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ElasticSearch 分片操作原理

但是究竟什么是一个分片，它是如何工作的？传统的数据库每个字段存储单个值，但这对全文检索并不够。文本字段中的每个单词需要被搜索，对数据库意味着需要单个字段有及检索多值的能力。...所以，搜索引擎会将正向索引重新构建为倒排索引，即把文件 ID 对应到关键词的映射转换为关键词到文件ID的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现这个关键词。...词项统计会对所有段的结果进行聚合，以保证每个词和每个文档的关联都被准确计算。这种方式可以用相对较低的成本将新文档添加到索引。...原始的操作直接从内存（Memory）的 index 到磁盘（Disk）进行写入数据 Segment 去掉 fsync 后，添加一层缓存区（OS Cache），当通过 index 写入时，存到缓存区里后直接返回结果...当检索的时候，刷新（refresh）操作会创建新的段并将段打开以供搜索使用合并进程选择一小部分大小相似的段，并且在后台将它们合并到更大的段中。

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