注：下面的讨论和结论是基于 InnoDB 引擎的。 首先要弄清楚 count() 的语义。...count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是 NULL，累计值就加 1，否则不加。最后返回累计值。...所以，count(*)、count(1)和count(主键 id) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而 count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为 NULL 的总个数。...至于分析性能差别的时候，记住这么几个原则： server 层要什么就给什么； InnoDB 只给必要的值； 现在的优化器只优化了 count(*) 的语义为“取行数”，其他“显而易见”的优化并没有做...注意：count(1)执行速度比count(主键 id)快的原因：从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。 count(*) MySQL 执行count(*)在优化器做了专门优化。
注：下面的讨论和结论是基于 InnoDB 引擎的。 首先要弄清楚 count() 的语义。...count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是 NULL，累计值就加 1，否则不加。最后返回累计值。...所以，count(*)、count(1)和count(主键 id) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而 count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为 NULL 的总个数。...至于分析性能差别的时候，记住这么几个原则： server 层要什么就给什么； InnoDB 只给必要的值； 现在的优化器只优化了 count(*) 的语义为“取行数”，其他“显而易见”的优化并没有做。...注意：count(1)执行速度比count(主键 id)快的原因：从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。 count(*) MySQL 执行count(*)在优化器做了专门优化。
count(1) count(*) 两者的主要区别是 count(1) 会统计表中的所有的记录数，包含字段为null 的记录。...count(字段) 会统计该字段在表中出现的次数，忽略字段为null 的情况。即不统计字段为null 的记录。...count(*) 和 count(1)和count(列名)区别 count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候...，不会忽略列值为NULL count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是表示null）的计数，即某个字段值为NULL时，不统计。
Python中的PySpark入门PySpark是Python和Apache Spark的结合，是一种用于大数据处理的强大工具。它提供了使用Python编写大规模数据处理和分析代码的便利性和高效性。...解压Spark：将下载的Spark文件解压到您选择的目录中。...安装pyspark：在终端中运行以下命令以安装pyspark：shellCopy codepip install pyspark使用PySpark一旦您完成了PySpark的安装，现在可以开始使用它了。...最后，我们使用训练好的模型为每个用户生成前10个推荐商品，并将结果保存到CSV文件中。 请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的数据处理和模型优化。...Python与Spark生态系统集成：尽管PySpark可以与大部分Spark生态系统中的组件进行集成，但有时PySpark的集成可能不如Scala或Java那么完善。
然而，易于学习，并且受益于我最喜爱的库。在我看来，Python是大数据/机器学习领域中原型设计的完美语言。...=0.0.0.0 --port=8888" 将这些行添加到您的/.bashrc（或/etc/profile）文件中。...num_samples = 100000000 def inside(p): x, y = random.random(), random.random() return x*x + y*y < 1 count...= sc.parallelize(range(0, num_samples)).filter(inside).count() pi = 4 * count / num_samples print(pi...) sc.stop() 不同的模式运行pyspark spark是分为local,standalone,yarn-client,yarn-cluster等运行模式的. local模式 import findspark
在 MySQL 中，COUNT 函数是一个非常常用的聚合函数，它用于计算某列或某表达式在查询结果中出现的次数。...但是，在实际使用过程中，我们可能会遇到不同的 COUNT 函数写法，比如 COUNT(*)、COUNT(主键id)、COUNT(字段) 和 COUNT(1)，这些写法在效率上有何差别呢？...除此之外，还有一个需要注意的地方，就是在某些数据库中，COUNT(字段) 可能比 COUNT(1) 更快。...，避免了访问其他内存中的区域。...在一些数据库中，COUNT(字段) 可能比 COUNT(1) 更快。因此，在实际应用中，我们可以根据具体的情况来选择不同的写法，从而获得更好的查询性能。
但实际过程中样本往往很难做好随机，导致学习的模型不是很准确，在测试数据上的效果也可能不太好。...把机器学习作为一个模块加入到Spark中，也是大势所趋。 为了支持Spark和Python，Apache Spark社区发布了PySpark 。...PySpark ML中的NaiveBayes模型支持二元和多元标签。 2、回归 PySpark ML包中有七种模型可用于回归任务。这里只介绍两种模型，如后续需要用可查阅官方手册。...KMeans : 将数据分成k个簇，随机生成k个初始点作为质心，将数据集中的数据按照距离质心的远近分到各个簇中，将各个簇中的数据求平均值，作为新的质心，重复上一步，直到所有的簇不再改变。...LDA：此模型用于自然语言处理应用程序中的主题建模。
在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些差别。...需要注意的是，下面的讨论还是基于InnoDB引擎的。 这里，首先你要弄清楚count()的语义。...所以，count(*)、count(主键id)和count(1) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为NULL的总个数。...我们提到了在不同引擎中count(*)的实现方式是不一样的，也分析了用缓存系统来存储计数值存在的问题。...而把计数值也放在MySQL中，就解决了一致性视图的问题。 InnoDB引擎支持事务，我们利用好事务的原子性和隔离性，就可以简化在业务开发时的逻辑。这也是InnoDB引擎备受青睐的原因之一。
经常会看到这样的例子： 当你需要统计表中有多少数据的时候，会经常使用如下语句 SELECT COUNT(*) FROM demo_info; 由于聚集索引和非聚集索引中的记录是一一对应的，而非聚集索引记录中包含的列...如果我们使用非聚集索引执行上述查询，即统计一下非聚集索引uk_key2中共有多少条记录，是比直接统计聚集索引中的记录数节省很多I/O成本。所以优化器会决定使用非聚集索引uk_key2执行上述查询。...，所以其实读取任意一个索引中的记录都可以获取到id字段，此时优化器也会选择占用存储空间最小的那个索引来执行查询。...综上所述： 对于count(*)、count(常数)、count(主键)形式的count函数来说，优化器可以选择扫描成本最小的索引执行查询，从而提升效率，它们的执行过程是一样的，只不过在判断表达式是否为...NULL时选择不同的判断方式，这个判断为NULL的过程的代价可以忽略不计，所以我们可以认为count(*)、count(常数)、count(主键)所需要的代价是相同的。
，本质都是统计满足条件的行数的： select count(*) from `user` select count(1) from `user` select count(1) from `user...column是建了索引的，那么速度会比没有建立索引的快很多 4.使用count(column)时，一定要注意思考业务逻辑，比如说，查询user表中一共有多少人： 很多人上来就 select count...select count(*) from `user` 这是查询这张表中user_name不为空的行数。...select count(user_name) from `user` 这是查询这张表中，user_name有多少不重复的行，null的也会被统计为一行。...select count(distinct(user_name)) from `user` 以上数据，是在mysql数据库，100万条数据，200万条数据，和300万条数据下做出验证的。
map和set两种容器的底层结构都是红黑树，所以容器中不会出现相同的元素，因此count()的结果只能为0和1，可以以此来判断键值元素是否存在(当然也可以使用find()方法判断键值是否存在)。...拿map举例，find()方法返回值是一个迭代器，成功返回迭代器指向要查找的元素，失败返回的迭代器指向end。...count()方法返回值是一个整数，1表示有这个元素，0表示没有这个元素。...string>maps; if(maps.find(1)==maps.end()) { cout<<"没有1这个元素"<<endl; } if(maps.count...=maps.end()) { cout<<"有1这个元素"<<endl; } if(maps.count(1)) { cout<<"有1这个元素
今天有人跟我讲 MySQL 中 count(1) 比 count(*) 快，这能忍？必须得和他掰扯掰扯。 声明：以下讨论基于 InnoDB 存储引擎，MyISAM 因为情况特殊我在文末会单独说一下。...： 可以看到，在主键索引中，叶子结点保存了每一行的数据。...而在普通索引中，叶子结点保存的是主键值，当我们使用普通索引去搜索数据的时候，先在叶子结点中找到主键，再拿着主键去主键索引中查找数据，相当于做了两次查找，这也就是我们平常所说的回表操作。...3.2 原理分析 不知道小伙伴们有没有注意过，我们学习 MySQL 的时候，count 函数是归在聚合函数那一类的，就是 avg、sum 等，count 函数和这些归在一起，说明它也是一个聚合函数。...可能有小伙伴知道，MyISAM 引擎中的 select count(*) from user; 操作执行起来是非常快的，那是因为 MyISAM 把表中的行数直接存在磁盘中了，需要的时候直接读取出来就行了
tips：在Vue3中，按键事件可以使用按键别名方式指定某一种按键生效按键别名的使用方式和修饰符一样，放到按键事件后面常用的按键别名有8种，enter,tab,esc,delete,space,up,down...,left,right按键别名可以多个同时使用，在后面继续追加即可example： //enter----回车 //tab------tab /
在昨天的一篇闲聊《说说心里话》中，提到了面试中经常会被面试官问到的一个知识点：MYSQL中count(*)、count(1)、count(col)之间的差异；无论是面试开发岗，还是运维岗，这个问题被面试的几率是非常的大...通过上面四个执行计划对比发现： 在MYISAM表中，当表中只有主键的时候，count(*)和count(1)的效果都是一样的；但是count(col)出现了区别，也就是: 如果col是主键，那么count...通过上面四个执行计划对比发现： 在MYISAM表中，当表中即有主键由于普通索引的时候，count(*)和count(1)、count(主键列)的效果都是一样的，直接返回结果；count(普通索引列)使用普通索引...通过上面四个执行计划对比发现： 在INNODB表中，当表中只有主键的时候，count(*)和count(1)、count(主键列)的效果都是一样的，都会走主键索引；count(普通列)如果col是普通列...通过上面四个执行计划对比发现： 在INNODB表中，当表中即有主键又有普通索引的时候，count(*)和count(1)、count(主键列)、count(普通索引列)的效果都是一样的，都会走普通索引
从执行计划来看，count(1)和count(*)的效果是一样的。但是在表做过分析之后，count(1)会比count(*)的用时少些（1w以内数据量），不过差不了多少。...如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快。但是差的很小的。 因为count(*),自动会优化指定到那一个字段。...2、count(1) and count(字段) 两者的主要区别是 count(1) 会统计表中的所有的记录数，包含字段为null 的记录。...count(字段) 会统计该字段在表中出现的次数，忽略字段为null 的情况。即不统计字段为null 的记录。...，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候
假如有如下数据： 所有记录 统计行的总数 计算 Zara 的记录数 count(1)、count() 都是检索表中所有记录行的数目，不论其是否包含null值。...count(1)比count()效率高。 count(字段)是检索表中的该字段的非空行数，不统计这个字段值为null的记录。...从执行计划来看，count(1)和count()的效果是一样的。 但是在表做过分析之后，count(1)会比count()的用时少些（1w以内数据量），不过差不了多少。...如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快。但是差的很小的。 因为count() 会自动优化指定到那一个字段。...count(1) and count(字段) count(1) 会统计表中的所有的记录数，包含字段为null 的记录 count(字段) 会统计该字段在表中出现的次数，忽略字段为null 的情况。
COUNT() 函数作用是统计符合查询条件的记录中，函数指定的参数不为 NULL 的记录有多少个。...那么，InnoDB 循环遍历聚簇索引（主键索引），将读取到的记录返回给 server 层，但是不会读取记录中的任何字段的值，因为 COUNT 函数的参数是 1，不是字段，所以不需要读取记录中的字段值。...可以看到，COUNT(1) 相比 COUNT(主键) 少一个步骤，就是不需要读取记录中的字段值，所以通常会说 COUNT(1) 执行效率会比 COUNT(主键) 高一点。...但是，如果表里有二级索引时，InnoDB 循环遍历的对象就二级索引了。 3.3 COUNT(*) 的执行过程？ 看到 * 这个字符的时候，是不是大家觉得是读取记录中的所有字段值？...第二种：额外表保存表记录数 如果是想精确的获取表的记录总数，我们可以将这个计数值保存到单独的一张计数表中。 当我们在数据表插入一条记录的同时，将计数表中的计数字段 + 1。
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