前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题，每张表的数据量都在五千万以上，个别表数据量甚至在一个亿以上，在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点，笔者在开发过程中查询了很多资料，很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章，以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据，在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
程序示例， 说明如何用前面描述的命名统一变量块LightTransform【std140例程处】 建立一个统一变量缓冲区对象： 【思路： 块与自定义绑定点关联， 创建缓冲区实例对象， 缓冲区实例对象绑定到与块关联的绑定点，即用块建立了一个统一变量缓冲区对象】 【！！！！！！ 注意注释，关于代码的功能，注释写的很清楚 ！！！！！！】
上篇介绍Hive优化器原理与源码解析系列—统计信息中间结果估算文章，TableScan，Project、Filter、Sort等等Operator操作符中间结果大小的估算受到两个因素的影响，选择率Selectivity和记录数RowCount。
在学习语言时,我们都会遇到数组.大学期间学过C,C++,Java,C#.这些语言中都学了数组,那时候用的不多,概念比较模糊,现在又学了php,里面也有数组,就打算写一篇笔记总结下不同语言的数组之间的异同. 首先看下C是怎么定义数组的:
4、拆分表，为了提高查询效率，把不必要查询的字段拆分成独立的表，比如收件地址一类的富文本可以拆分单独表。
导读 京东ES支持ZSTD压缩算法上线了,这是一种高性能、低成本的压缩算法,能够提高数据存储和传输的效率,同时降低存储和带宽成本。ZSTD算法是一种快速压缩算法,可提供比其他压缩算法更高的压缩比和更快的压缩速度。这意味着,京东ES用户可以更高效地存储和传输数据,同时节省存储和带宽成本。此外,ZSTD算法还具有更好的可扩展性和鲁棒性,可满足大规模分布式系统的需求。因此,京东ES支持ZSTD压缩算法上线,将为用户带来更高的性能、更低的成本和更好的体验。
R 语言为线性代数的研究提供了矩阵类型，这种数据结构很类似于其它语言中的二维数组，但 R 提供了语言级的矩阵运算支持。
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。
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。
其源于 Google 三大论文之一的 bigtable ，是一个具有高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，简单来说就是一个数据库。
🧑个人简介：大家好，我是 shark-Gao，一个想要与大家共同进步的男人😉😉
在使用 R 语言的过程中，需要给函数正确的数据结构。因此，R 语言的数据结构非常重要。通常读入的数据并不能满足函数的需求，往往需要对数据进行各种转化，以达到分析函数的数据类型要求，也就是对数据进行“塑形”，因此，数据转换是 R 语言学习中最难的内容，也是最重要的内容。
Python读execl主要用到xlrd库，用到主要函数详解如下：准备工作：准备工作和所用材料和《Python读execl之xlrd库函数详解一：工作簿相关》一致。图片 库函数：单元格相关cell(self, rowx, colx)#获取单元格对象（附带单元格属性，比如单元格格式）#-*- encoding:utf-8 -*-import xlrd,jsondef openexec(): book1 = xlrd.open_workbook('datalist.xlsx') # 打开表格 q =
NumPy(Numerical Python) 是科学计算基础库，它提供了大量科学计算相关功能。比如数据统计，随机数生成等。其提供最核心类型为多维数组类型(ndarray)，支持大量的维度数组与矩阵运算，NumPy支持向量处理ndarray对象，提高程序运行速度。
Master是所有Region Server的管理者，其实现为HRegionServer,主要作用有:
最近公司项目添加新功能，上线后发现有些功能的列表查询时间很久。原因是新功能用到旧功能的接口，而这些旧接口的 SQL 查询语句关联5,6张表且编写不够规范，导致 MySQL 在执行 SQL 语句时索引失效，进行全表扫描。原本负责优化的同事有事请假回家，因此优化查询数据的问题落在笔者手中。笔者在查阅网上 SQL 优化的资料后成功解决了问题，在此从==全局角度==记录和总结 MySQL 查询优化相关技巧。
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情，希望文章的这些优化技巧对你有用。
Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。它的License是MPL2。它支持多平台。
索引是为了提高数据查询效率的数据结构，类似于书的目录一样，可以根据目录而快速找到相关内容。
关系：实际上是一张二维表，表的每一行是一个元素，每一列是一项属性。 元组：指的是一个关系上属性集的笛卡尔积的一个元素。大部分情况一下，我们可以理解为表的一行数据。
前言 上一篇我们介绍了 Octave 的一些基本情况，大家对 Octave 应该已经有了一个基本的了解，我相信看这篇文章的朋友已经在自己的电脑中安装好 Ocatve 了。矩阵的操作是 Octave 的一大特色。这一节，我将讲述 Octave 对于矩阵的一些操作，希望大家在看文章的过程中可以跟着一起敲一下代码，加深一下印象。 矩阵的生成 Octave 中，我们用一个中括号来表示一个矩阵，用分号来分隔每一行，即使在输入的时候不在同一行就像下面这样： >> A = [1 2; 3 4; 5 6] A =
主要参考论文：Median Filter in Constant Time.pdf
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-file-attribute.html
Linux 文件或目录的属性主要包括：文件或目录的节点、种类、权限模式、链接数量、所归属的用户和用户组、最近访问或修改的时间等内容。具体情况如下 使用ls -lih列出上述信息 > ls -lih 12939236190 drwxr-xr-x 3 mac staff 96B 2 19 21:47 doc 第一列：inode 第二列：文件种类和权限 第三列：硬链接个数 第四列：属主 第五列：所归属的组 第六列：文件或目录的大小； 第七列：最后修改时间； 第八列：文件名或目录名 [image-202
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录，附加个人拙见，同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
MySQL是我们非常常用的关系型数据库，非常重要，所以在这里给大家整理下MySQL的高级内容。
根据阿里专家Spark的DataFrame不是真正的DataFrame-秦续业的文章-知乎[1]的文章：
在深入探讨 Python 之前，简要地谈谈笔记本。Jupyter 笔记本允许在网络浏览器中本地编写并执行 Python 代码。Jupyter 笔记本使得可以轻松地调试代码并分段执行，因此它们在科学计算中得到了广泛的应用。另一方面，Colab 是 Google 的 Jupyter 笔记本版本，特别适合机器学习和数据分析，完全在云端运行。Colab 可以说是 Jupyter 笔记本的加强版：它免费，无需任何设置，预装了许多包，易于与世界共享，并且可以免费访问硬件加速器，如 GPU 和 TPU（有一些限制）。 在 Jupyter 笔记本中运行教程。如果希望使用 Jupyter 在本地运行笔记本，请确保虚拟环境已正确安装（按照设置说明操作），激活它，然后运行 pip install notebook 来安装 Jupyter 笔记本。接下来，打开笔记本并将其下载到选择的目录中，方法是右键单击页面并选择“Save Page As”。然后，切换到该目录并运行 jupyter notebook。
ORC的全称是(Optimized Row Columnar)，ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它的产生早在2013年初，最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内进行按列存储。ORC文件是自描述的，它的元数据使用Protocol Buffers序列化，并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消耗，目前也被Spark SQL、Presto等查询引擎支持，但是Impala对于ORC目前没有支持，仍然使用Parquet作为主要的列式存储格式。2015年ORC项目被Apache项目基金会提升为Apache顶级项目。ORC具有以下一些优势:
官方定义：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，即索引是数据结构。 其出现就是为了提高数据查询效率，就像书的目录。
创建合适的索引是SQL性能调优中最重要的技术之一。在学习创建索引之前，要先了解MySql的架构细节，包括在硬盘上面如何组织的，索引和内存用法和操作方式，以及存储引擎的差异如何影响到索引的选择。
提升SELECT 的最好方式是使用索引。索引条目作为表数据行的指针，使得查询能够很快的定位到所要查找的数据。所有的MySQL数据类型都可以创建索引。
Linux 文件或目录的属性主要包括：文件或目录的节点、种类、权限模式、链接数量、所归属的用户和用户组、最近访问或修改的时间等内容。具体情况如下：
一 前言 死锁是每个MySQL DBA 都会遇到的技术问题，本文是自己针对死锁学习的一个总结,了解死锁是什么，MySQL如何检测死锁，处理死锁，死锁的案例，如何避免死锁。
很多数据仓库产品都采用了列式存储。如果数据表的总列数很多而计算涉及的列很少，采用列存就只读取需要的列即可，能够减少硬盘访问量，提高性能。
表单打印的多个部分都可以进行自定义，大多数的自定义选项存在于PrintInfo对象中。大多数打印选项是在PrintInfo对象上进行设置，并在表单级别上应用。当你执行打印操作时，你将一个特定的表单发送给使用这些设置的打印机。如果你想为不同的表单使用不同的打印设置，那么你可能需要重置PrintInfo对象，然后在表单打印的间隔内做必要的修改。 深入理解打印选项 你可以通过设置PrintInfo对象的 属性，并将表单的PrintInfo属性值设置为该对象，来自定义打印设置。PrintInfo对象提供了以下属性用
（1）矩阵本质上是一个二维数据结构，要求矩阵的每一列长度相同，同时元素类型要求一致，比如都是数值型元素。
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在任何编程语言的学习中，数据的索引都是最基本且重要的技能，它是我们熟练进行数据管理和统计分析的基础，今天我将和大家简单介绍一下R中的数据索引方式。这里我主要以向量和数据框的索引方式为例进行演示，其它数据类型的索引方式和它们是一致，所以就不赘述了。
Parquet仅仅是一种存储格式，它是语言、平台无关的，并且不需要和任何一种数据处理框架绑定，目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些，可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配，并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式。
分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试
分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试。
实际工程中发现，Python做for循环非常缓慢，因此转换成numpy再找效率高很多。numpy中有两种方式可以找最大值（最小值同理）的位置。
索引按照物理实现方式，索引可以分为 2 种：聚簇（聚集）和非聚簇（非聚集）索引。我们也把非聚集 索引称为二级索引或者辅助索引。
· Mysql 5.1之前默认的存储引擎，支持包括全文索引、压缩、空间函数(GIS)等，不支持事务和行级锁。最大的缺陷是崩溃后无法安全恢复。
在应用的的开发过程中，由于初期数据量小，开发人员写 SQL 语句时更重视功能上的实现，但是
索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。因此良好的性能非常关键。尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。在数据量较小且负载较低时，不恰当的索引对性能的影响可能不明显，但当数据量逐渐增大时，性能则会急剧下降。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，“最优”的索引有时比一个“好的”索引性能要好两个数量级。
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