优化后SQL执行计划没有变化，耗时最多步骤返回的记录数多了，最终返回的记录数也是优化前的6倍多，执行时间却变成了优化前的1/6，到底做了什么优化操作？...欲知后事如何，且听下回分解，给大家留一个思考的时间！ 有思路的朋友可以留言讨论。...SQL出现性能问题的文章，在分析SQL执行计划时使用的是plsql developer工具。...其实plsql developer工具作为plsql 开发调试工具来说是非常不错的，但是作为查看执行计划的工具，显示的信息就差很多，补充信息无法显示，用它查看执行计划的唯一的好处就是各执行步骤层次感比较清晰...因为，有经验的DBA遇到SQL第二次执行比第一次慢的情况，第一时间就能想到是cardinality feedback 的问题。
上一期留下了一个悬念，有几个朋友也参与了留言，大家都看出了主要的区别是IO 请求多了，却没想到一个简单的索引重建就带来了这么大的性能提升。...通过执行计划我们可以看到，重建索引前后，XLA_EVENTS_N3索引的IO request 从310K，降到了5311次。...因为正常情况下索引扫描的io quests要比索引回表的io requests要低，而我们看到的优化前的执行计划，实际恰恰相反。 验证索引是否真的要重建？...我们通过一个脚本，可以检查索引的稀疏度，本case得到下面结果（截取部分）： 这个结果表明：如果重建索引，可以节省798221个block。...根据执行计划的判断，再加上稀疏索引检查得到的具体值的证实，我们就可以通过重建索引来提高索引扫描的效率了。
提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、PySpark RDD 转换操作 1.窄操作 2.宽操作 3.常见的转换操作表 二、pyspark 行动操作 三、...键值对RDD的操作 ---- 前言 提示：本篇博客讲的是RDD的各种操作，包括转换操作、行动操作、键值对操作 一、PySpark RDD 转换操作 PySpark RDD 转换操作(Transformation...https://sparkbyexamples.com/pyspark/pyspark-map-transformation/ flatMap() 与map的操作类似，但会进一步拍平数据，表示会去掉一层嵌套...，mapPartitions() 的输出返回与输入 RDD 相同的行数，这比map函数提供更好的性能; filter() 一般是依据括号中的一个布尔型表达式，来筛选出满足为真的元素 union...RDD【持久化】一节已经描述过 二、pyspark 行动操作 PySpark RDD行动操作(Actions) 是将值返回给驱动程序的 PySpark 操作.行动操作会触发之前的转换操作进行执行
熟悉pandas的pythoner 应该知道给dataframe增加一列很容易，直接以字典形式指定就好了，pyspark中就不同了，摸索了一下，可以使用如下方式增加 from pyspark import...SparkContext from pyspark import SparkConf from pypsark.sql import SparkSession from pyspark.sql import...Jane”, 20, “gre…| 10| | Mary| 21| blue|[“Mary”, 21, “blue”]| 10| +—–+—+———+——————–+——-+ 2、简单根据某列进行计算...比如我想对某列做指定操作，但是对应的函数没得咋办，造，自己造~ frame4 = frame.withColumn("detail_length", functions.UserDefinedFunction...给dataframe增加新的一列的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关pyspark dataframe增加列内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn
假设我们要把 emp 表中的 ename、job 和 sal 字段的值整合到一列中，每个员工的数据（按照 ename -> job -> sal 的顺序展示）是紧挨在一块，员工之间使用空行隔开。...5000 (NULL) MILLER CLERK 1300 (NULL) 解决方案 将多列的数据整合到一列展示可以使用 UNION...使用 case when 条件1成立 then ename when 条件2成立 then job when 条件3成立 then sal end 可以将多列的数据放到一列中展示，一行数据过 case...when 转换后最多只会出来一个列的值，要使得同一个员工的数据能依次满足 case when 的条件，就需要复制多份数据，有多个条件就要生成多少份数据。...使用笛卡尔积可以"复制"出多份数据，再对这些相同的数据编号（1-4），编号就作为 case when 的判断条件。
本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说，处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情，但无论如何都必须处理它。...使用spark的Read .csv()方法读取数据集: #create spark session import pyspark from pyspark.sql import SparkSession...从文件中读取数据并将数据放入内存后我们发现，最后一列数据在哪里，列年龄必须有一个整数数据类型，但是我们看到了一些其他的东西。这不是我们所期望的。一团糟，完全不匹配，不是吗?...我们已经成功地将“|”分隔的列(“name”)数据分成两列。现在，数据更加干净，可以轻松地使用。...接下来，连接列“fname”和“lname”: from pyspark.sql.functions import concat, col, lit df1=df_new.withColumn(‘fullname
由于移动设备屏幕宽度较小，所以一般不建议使用多列布局。但有时你可能需要并排放置一些元素（如按钮之类的）。 ...jQuery Mobile通过约定的类名ui-grid来提供了一种基于css的多列布局方法。...共提供了五种布局方式，分别是：ui-gird-solo：单列布局，ui-gird-a：双列布局，ui-gird-b：三列布局，ui-gird-c：四列布局，ui-gird-d：五列布局。...布局网格总宽度100%，完全不可见（无边框无背景），没有任何内边距或外边距，不会对网格中的内容产生任何干扰。 今天我们来看看jqm的多列布局demo: jQuery Mobile页面跳转切换的几种方式
其中表示第描述子的第个元素，表示软分配函数（即属于这一类的程度），表示第个聚类中心， 经过上述的VLAD聚合后，需要对结果矩阵进行降维：1. 按照列进行归一化；2....将矩阵重排成一列得到一个向量；3. 对该向量进行；4. 白化PCA并进行 。以上降维过程可以表示为。 2....于是，通过对每一个patch进行NetVLAD特征聚合与降维就会得到该patch的描述子，其中。 进一步地，通过提取不同尺寸patch描述子并融合之会进一步提高位置识别性能（后续实验中会对比）。...回想一下，若要计算多尺度得分就要知道多尺度patch描述子，而计算多尺度patch描述子的过程存在大量的冗余操作，如较大patch的描述子的计算中包含了较小patch描述子的计算过程。...； 该方法说到底是对NetVLAD的初选参考图像结果的re-ranking，目前阶段并没有脱离前置召回操作；同时由于缺乏更细粒度的局部描述子也无法做到与传统/学习的局部特征一样的特征匹配精度；但考虑到这仅仅用来做
最近在写SQL过程中发现需要对一张表结构作调整（此处是SQL Server），其中需要删除多列，由于之前都是一条SQL语句删除一列，于是猜想是否可以一条语句同时删除多列，如果可以，怎么写法？...第一次猜想如下（注意：此处是猜想，非正确的写法）： ALTER TABLE TableName DROP COLUMN column1,column2 但是执行后，发现语法错误， 于是改成如下的方式：...ALTER TABLE TableName DROP COLUMN column1,COLUMN column2 执行正确，之后查看表结构，发现列已删除，证明猜想正确。...以上所述是小编给大家介绍的SQL删除多列语句的写法，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对开源独尊的支持！
golang 的反射很慢。这个和它的 api 设计有关。在 java 里面，我们一般使用反射都是这样来弄的。...它是可以复用的。只要传入不同的obj，就可以取得这个obj上对应的 field。...golang的反射性能怎么可能快？ Jsoniter 是 golang 实现的，基于反射的 JSON 解析器。...利用这个可以计算出字段的指针值。我们可以写一个小测试来验证，这个是对的。...&{hello} 获取 interface{} 的指针 如果对应的结构体是以 interface{} 传进来的。
序 本文主要展示如何使用mysql的多列组合查询 何为多列组合查询呢，就是查询的值不再是单个列的值，而是组合列的值。...,40); insert into t_demo(name,score) values('d',50); insert into t_demo(name,score) values('e',60); 多列...-----+ | 3 | c | 30 | | 6 | e | 60 | +----+------+-------+ 2 rows in set Time: 0.112s 多列...--+ | 3 | c | 30 | | 6 | e | 60 | +----+------+-------+ 2 rows in set Time: 0.119s 小结 多列组合查询平常比较少见...，初次看还觉得挺神奇的。
一、多列布局是什么？...就是用 CSS 的 column-count、column-width、column-gap、break-inside、page-break-inside 等实现多列显示的功能。...二、应用场景 1、文字多列显示 通过 column-count、column-gap、column-rule 就能做出下面多列显示效果。...column-width: 250px; column-gap: 20px; } .card { /* 取消注释即可看到，不截断内容的效果... 三、参考文档 CSS 的多列布局是什么？
因此，如果您避免对触发布局或绘制操作的CSS属性进行动画化，并坚持使用诸如转换和不透明度之类的属性，那么您将看到动画性能的显著提高，因为现代浏览器在优化这些属性方面做得非常出色。...更改仅触发复合操作的CSS属性是优化web动画性能的一个简单而有效的步骤。...将处理诸如滚动、调整大小、鼠标事件等事件的代码与使用requestAnimationFrame()处理屏幕更新的代码分离开来，是优化动画代码以提高性能的好方法。...6、利用浏览器的DevTools来控制性能问题 您的浏览器的开发工具提供了一种方法来监控您的浏览器在运行JavaScript代码或第三方库的过程中有多困难。它们还提供有关帧速率和更多的有用信息。...如果您的框架涉及复杂的绘图操作，那么一个好主意是创建一个屏幕外的画布，您在其中执行所有的绘图操作一次或仅当发生更改时，然后在每个框架上绘制屏幕外的画布。
RDD的操作 函数分类 *Transformation操作只是建立计算关系，而Action 操作才是实际的执行者*。...# -*- coding: utf-8 -*- # Program function：完成单Value类型RDD的转换算子的演示 from pyspark import SparkConf...# -*- coding: utf-8 -*- # Program function：完成单Value类型RDD的转换算子的演示 from pyspark import SparkConf...从性能角度分析，按照分区并行比元素更加高效 rdd1.foreachPartition(f) 4-map—按照元素进行转换 rdd2 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4]) print...聚合算子，可以实现更多复杂功能 案例1: # -*- coding: utf-8 -*- # Program function：完成单Value类型RDD的转换算子的演示 from pyspark
今天和大家分享一个很有意思的例子，关于索引列的顺序导致的性能问题。...发现数据库的性能比较差,CPU消耗很高,抓了一个awr,发现瓶颈在sql上,top 1的sql是一个很简单的update语句，没有复杂的条件和表关联。...最后我随机取了两列的值，测试的数据基于这两条数据。 为了模拟，我把数据,staticstics导出到一个测试库里,可以看到查询单条数据的逻辑读还是很高的,没有走索引。 ?...删除原来的索引，然后重新索引，按照指定的顺序来建立索引，立马进行验证，但失望的是性能指标并没有任何改变。 ?...有的朋友可能说，是不是由于索引没有关联主键导致的这样的问题。如果建立索引还是按照PARTITION_KEY,NOTIFICATION_SEQ_NO 性能应该没有什么差别 ?
支持高并发： 列存储在读取数据时可以仅加载需要的列，提供了更好的并发性能，更适合处理大规模数据查询。行存储行存储将整行数据存放在一起，即将同一行的数据存储在一起。在行存储中，每一行都有自己的存储空间。...综上所述，列存储更适合大规模数据的查询分析，能够快速响应聚合操作和复杂查询，而行存储则更适合事务处理和单行读写操作。不同的数据存储方式选择取决于具体的应用场景和查询需求。...ClickHouse之所以如此之快，是因为它采取了许多优化措施来提高查询和写入性能。1. 列式存储ClickHouse使用列式存储，将表按列存储在磁盘上，而不是按行存储。...通过使用WAL和多个日志文件同时写入的方式，提高了写入性能和数据可靠性。...综上所述，ClickHouse通过列式存储、数据压缩、数据分区和排序、数据跳过、并行计算、向量化计算和异步写入等优化措施，大幅提高了查询和写入性能。
同一种编程语言之间的数据通信非常简单，因为数据的规范都是相同的，所以输入和输出不需要做任何转换。但是在不同的编程语言之间做数据通信，就比较麻烦了。...对齐一门语言的数据或许还没啥，但是如果对接的语言多了，你就需要写很多份能够与之对应的数据对齐转换代码。编写和维护的成本可想而知，那么目前有没有一种通用，而且各个编程语言都能够支持的数据格式呢？...综上所述，JSON是基于键值对集合以及有序值列表这两种结构的纯文本形式的数据交换格式。大白话讲就是，JSON是一段纯文本，这段纯文本是按照一定的规则组合在一起的，其中的两大主体就是字典和数组。...试想一下，如果将JSON应用到更大的场景时，比如对编程语言的描述或者界面布局的描述，其生成的JSON文件可能会很大，因此对这种大JSON文件解析性能的要求也会更高。...那么，有没有比原生的NSJSONSerialization解析性能更好的JSON解析方法呢？
其做法是将很多个公共图片合并为一个大的图片文件，然后你通过CSS控制位置让图片需要的地方显示。于是，告别N多图片，现在只有一个。...有不少很赞的工具可以数据的可视化处理，包括：Processing, D3 和 Flot 利用Ajax技术只让页面需要的一小部分去响应用户的操作，可以让你的网站或web程序变得更加的互动和高效。...具体来讲就是使用指向同一服务器但不同的域名来提高每次页面的请求数目。例如img1.foo.com和img2.foo.com要比单纯使用img.foo.com两倍高效下载。...没有使用浏览器缓存或本地存储 显然，最快的获取资源的方法就是从本地缓存中获取了。 使用正确的header为静态资源设置长时间缓存头，尤其是这些资源被多个页面调用的时候，这是一个很好的提高性能的方法。...以避免其糟糕的性能拖累你整个页面的交互体验。 性能测量（停止使用低性能的）如题。 6. 太多的字节数 有不少方法可以让响应的尺寸更小。 压缩一个很明显也很重要的方案就是引入压缩(gzip)。
在前者中，我们需要具有定义明确的列的明确表，并且所有数据都需要适合表格行类型。但是，MongoDB允许你以JSON格式和非关系方式以文档形式存储数据。...MongoDB就是一个具有多模型功能的数据库。尽管MongoDB提供了空间数据和文本搜索功能，但它不如Solr或Elastic Search那样好，后者可以提供更好的搜索引擎。...我们可以使用多线程提高数据提取的速度，或者以较小的时间间隔进行调度；然而，当我们扩展集群时，跨多个域管理它们使得维护起来将会很头痛。...现在，通过写入数据库表的新设计，性能仅为每分钟4-5k条消息。这在性能上是一个很大的折衷，我们承受不起。...我们用Oracle AQs重新编写了框架，其中Web服务将数据写入Oracle AQ; 数据库中有一个调度程序作业，它将来自AQ的消息出队并将数据插入表中。这将性能提高到每分钟10k条消息。
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