目前非常流行的RDBMS PostgresSQL已经在几周前发布了它的第10个版本。由于Postgres的可靠性、节约成本、成熟,当然还有它的开源,已经21岁的Postgres在开发者之中仍旧非常流行。
PostgreSQL 12专注于性能和优化。此版本的发布并未考虑到全新的闪亮功能;相反,它是对现有PostgreSQL功能的微调和精心设计的实现。因为PostgreSQL每年都会发布新版本,所以并不是每一个新功能都完全具备。在发布了几个版本之后,当该功能有机会从其最初的实现中发展出来时,其性能将得到改善,边缘情况将得到支持,缺失的功能将得到实现。
关系数据库管理系统是许多网站和应用程序的关键组件。它们提供了一种存储,组织和访问信息的结构化方法。
如果表里没有没有对itemid建立索引,需要对表里所有记录进行比对,才能找到符合条件记录, chartevents表有313645063 条记录, 就要进行 313645063次对比, 慢是正常的
B-tree索引适合用于存储排序的数据。对于这种数据类型需要定义大于、大于等于、小于、小于等于操作符。
关系型数据库都需要产生一个最佳的执行计划从而在查询时耗费的时间和资源最少。通常情况下,所有的数据库都会产生一个以树形式的执行计划:计划树的叶子节点被称为表扫描节点。查询节点对应于从基表获取数据。
前面一篇文章着重讲述了 B+ 树索引,实际上一些数据库中,树索引除了 B+ 树结构,还有其他的一些比较常见的索引结构。
Polars[2]是Pandas最近的转世(用Rust编写,因此速度更快,它不再使用NumPy的引擎,但语法却非常相似,所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
在涉及order by操作的sql时,b-tree索引返回的结果是有序的,可以直接返回,而其他索引类型,需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序,空值放在最后,创建索引时可以指定排序方式,如按倒序排序时,空值默认是放在最前的,但往往我们的查询并不想展示空值的结果,此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。
会话(session)是任何基于 HTTP 的 web 框架的重要组成部分。它使得 web 服务器可以记录重复请求的 HTTP 客户端而不需要对每一次请求重新进行认证。记录会话的方式有多种。其中的一些方法不需要你服务器保持会话数据(如 JSON Web Tokens),而另外一些则需要。
索引主要被用来提升数据库性能,不当的使用会导致性能变差。 PostgreSQL 提供了多种索引类型: B-tree、Hash、GiST、SP-GiST 、GIN 和 BRIN。每一种索引类型使用了一种不同的算法来适应不同类型的查询。默认情况下,CREATE INDEX 命令创建适合于大部分情况的 B-tree 索引。
PostgreSQL13.0于2020年9月24日正式release,13版本的PG带来很多优秀特性:比如索引的并行vacuum,增量排序,btree索引deduplication,异构分区表逻辑订阅等。在这里面最闪亮的特性非deduplication莫属。
本文是对两大开源关系型数据库MySQL、PostgreSQL做了详细的对比,欢迎大家在评论区发表自己的见解。
网上已经有很多拿PostgreSQL与MySQL比较的文章了,这篇文章只是对一些重要的信息进行下梳理。在开始分析前,先来看下这两张图:
现在MySQL 8和PostgreSQL 10已经发布,现在是重新审视两个主要的开源关系数据库如何相互竞争的好时机。
Python数据分析之numpy数组全解析 Python数据分析之Pandas读写外部数据文件
greenplum Schema 是 Database中逻辑组织object和data。 在同一Database中,不同schema的对象可以使用相同的名称。
在本文中,我们将介绍 PostGIS 的一些基础知识及其功能,以及一些可用于简化解决方案或提高性能的提示和技巧。
pandas中最常用的数据结构是DataFrame,而DataFrame相较于嵌套list或者二维numpy数组更好用的原因之一在于其提供了行索引和列名。本文主要介绍行索引的几种变换方式,包括rename与reindex、index.map、set_index与reset_index、stack与unstack等。
写了600 多篇博客文章后,我以为我已经掌握了cluster命令的复杂性 ,但似乎我还没有,所以现在让我们开始吧。
MATLAB中的多维数组是指具有两个以上维度的数组。在矩阵中,两个维度由行和列表示。
在我看来,对于Numpy以及Matplotlib,Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础。而Scipy(会在接下来的帖子中提及)当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库,但是我认为前三者才是真正的Python科学计算的支柱。
在 MATLAB中,根据元素在数组中的位置(索引)访问数组元素的方法主要有三种:按位置索引、线性索引和逻辑索引。
PostGIS作为PostgreSQL数据库的空间扩展,提供了对空间数据管理的支持。对于空间矢量数据,PostGIS提供了Geometry和Geography俩种类型用于空间对象的存储,Geometry使用笛卡尔坐标系,而Geography使用球面坐标系(默认是WGS84坐标系)。对于空间栅格数据,则提供了Raster类型。
OID 是 PostgreSQL 内部用于标识数据库对象(数据库,表**,视图,**存储过程等等)的标识符,用4个字节的无符号整数表示。它是PostgreSQL大部分系统表的主键。
包含三个文件, 具体介绍请看PostgreSQL目录结构之base目录,Free Space Map and Visibility Map:
NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效,因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。
attr = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
假如你是一个初创公司的 CTO,想迅速推出一款面向 AP 市场可用的数据库产品,还得有差异化的功能(不然谁会用一个新产品),你会怎么做呢?
e=np.array([['ding','mo'],['xiao','momo']])
选自Hackernoon 作者:Rakshith Vasudev 机器之心编译 参与:蒋思源 本文为初学者简要介绍了 NumPy 库的使用与规则,通过该科学计算库,我们能构建更加高效的数值计算方法。此外,因为机器学习存在着大量的矩阵运算,所以 NumPy 允许我们在 Python 上实现高效的模型。 NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效,因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。 在本文中
最近有人在IRC,Slack和Reddit上讨论使用int4/integer替代int8/bigint能够少4个字节。事实并非如此,来解释下。
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘,就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上,借用了它的许多概念和语法约定,所以如果你对NumPy很熟悉,你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。即使你从未听说过NumPy,Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识,今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍,通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
许多人不停抱怨 Ruby 运行缓慢。诚然,它的确不如人意,然而这并非致命伤,因为问题的根源在于你的数据库速度缓慢,成为了瓶颈。因此,这个标题也可以改为 “Ruby 虽慢,但对你而言无关紧要”。
对开发人员来说,Django的ORM 确实非常实用,但是将数据库的访问抽象出来本身是有成本的,那些愿意在数据库中探索的开发人员,经常会发现修改 ORM 的默认行为可以带来性能的提升。在本文中,我将分享在 Django 中使用数据库的 9 个技巧。
简单说,忽略列存储概念,将之认为压缩的行存储。列存储是这个概念的扩展,在下节解释。最基本的磁盘数据结构是B-tree,以TID为索引列。注意,这不是现有的Btree索引,而是独立于表数据存储的另外新Btree。
元胞数组定义 : 使用 cell 定义元胞数组 , 其中的两个参数分别是行数和列数 ;
在Python中,数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
在数据分析与机器学习中,经常会遇到处理数据的问题。而使用Python进行数据处理和分析时,pandas库和numpy库是常用的工具。其中,pandas库提供了DataFrame数据结构,numpy库提供了ndarray数据结构。然而,有时候我们会遇到DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法进行运算的问题。本文将介绍一种解决这个问题的方法。
PostgreSQL是自由的对象-关系型数据库服务器,在灵活的BSD风格许可证下发行。它在其他开放源代码数据库系统和专有系统之外,为用户又提供了一种选择。 我们还是建议您使用云数据库进行搭建,省去数据迁移等麻烦操作,数据库详见:https://cloud.tencent.com/product/cdb-overview
导读:在Python中,进行数据分析的一个主要工具就是Pandas。Pandas是Wes McKinney在大型对冲基金AQR公司工作时开发的,后来该工具开源了,主要由社区进行维护和更新。
具体在 Python 中,数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
Numpy比Python列表更具优势,其中一个优势便是速度。在对大型数组执行操作时,Numpy的速度比Python列表的速度快了好几百。因为Numpy数组本身能节省内存,并且Numpy在执行算术、统计和线性代数运算时采用了优化算法。
选自Medium 作者:Niklas Donges 机器之心编译 参与:Tianci LIU、思源 线性代数的概念对于理解机器学习背后的原理非常重要,尤其是在深度学习领域中。它可以帮助我们更好地理解算法内部到底是怎么运行的,借此,我们就能够更好的做出决策。所以,如果你真的希望了解机器学习具体算法,就不可避免需要精通这些线性代数的概念。这篇文章中,我们将向你介绍一些机器学习中涉及的关键线性代数知识。 线性代数是一种连续形式的数学,被广泛应用于理工类学科中;因为它可以帮助我们对自然现象建模,然后进行高
选自Medium 作者:Niklas Donges 机器之心编译 参与:Tianci LIU、思源 线性代数的概念对于理解机器学习背后的原理非常重要,尤其是在深度学习领域中。它可以帮助我们更好地理解算
It’s easy to index and slice NumPy arrays regardless of their dimension,meaning whether they are vectors or matrices. 索引和切片NumPy数组很容易,不管它们的维数如何,也就是说它们是向量还是矩阵。 With one-dimension arrays, we can index a given element by its position, keeping in mind that indices start at 0. 使用一维数组,我们可以根据给定元素的位置对其进行索引,记住索引从0开始。 With two-dimensional arrays, the first index specifies the row of the array and the second index 对于二维数组,第一个索引指定数组的行,第二个索引指定行 specifies the column of the array. 指定数组的列。 This is exactly the way we would index elements of a matrix in linear algebra. 这正是我们在线性代数中索引矩阵元素的方法。 We can also slice NumPy arrays. 我们还可以切片NumPy数组。 Remember the indexing logic. 记住索引逻辑。 Start index is included but stop index is not,meaning that Python stops before it hits the stop index. 包含开始索引,但不包含停止索引,这意味着Python在到达停止索引之前停止。 NumPy arrays can have more dimensions than one of two. NumPy数组的维度可以多于两个数组中的一个。 For example, you could have three or four dimensional arrays. 例如,可以有三维或四维数组。 With multi-dimensional arrays, you can use the colon character in place of a fixed value for an index, which means that the array elements corresponding to all values of that particular index will be returned. 对于多维数组,可以使用冒号字符代替索引的固定值,这意味着将返回与该特定索引的所有值对应的数组元素。 For a two-dimensional array, using just one index returns the given row which is consistent with the construction of 2D arrays as lists of lists, where the inner lists correspond to the rows of the array. 对于二维数组,只使用一个索引返回给定的行,该行与二维数组作为列表的构造一致,其中内部列表对应于数组的行。 Let’s then do some practice. 然后让我们做一些练习。 I’m first going to define two one-dimensional arrays,called lower case x and lower case y. 我首先要定义两个一维数组,叫做小写x和小写y。 And I’m also going to define two two-dimensional arrays,and I’m going to denote them with capital X and capital Y. Let’s first see how we would access a single element of the array. 我还将定义两个二维数组,我将用大写字母X和大写字母Y表示它们。让我们先看看如何访问数组中的单个元素。 So just typing x square bracket 2 gives me the element located at position 2 of x. 所以只要输入x方括号2,就得到了位于x的位置2的元素。 I can also do slicing. 我也会做切片。 So
Pandas 是基于NumPy 基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包,提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
pandas的两大数据结构:Series和DataFrame. Series用于储存一个序列一样的一维数据;DataFrame用于多维数据。
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