快乐，是精神和肉体的朝气，是希望和信念，是对自己的现在和来来的信心，是一切都该如此进行的信心。...`language` ON `film`.language_id = `language`.language_id 我们查询一百万多条后耗时为33457.8317 ms，大约30来秒，这是没有加索引的情况下...那么如果再连一次呢，模拟两个LEFT JOIN的场景 SELECT * FROM `film` LEFT JOIN `language` ON `film`.language_id...发现仅仅多了一秒左右啊 上面的连表SQL，就算在language表的language_id上加了索引，也是耗时35314.184 ms 也远远没有我们的单表快 所以结论： 同样的数据，单表多次查询在正确使用下...，比连表确实快不少 但连表只需要一条SQL而单表需要写一大堆代码
今天，另一个同事告诉我，说服务器的clusterProfiler和enrichplot自从重新装了服务器，就没有安装成功做，做分析都是放到个人电脑上去做的。不能忍，今天就解决。...头脑风暴 我有一个设想： 用root权限，新建一个环境R4.1，然后在里面安装R4.1 在R4.1中安装那几个包 将Rstudio的R版本设置为新建环境的R4.1 我的顾虑： 不确定我用root新建的环境...，能不能让大家使用 不确定Rstudio-server能不能指定新建环境中的R4.1版本 3....其它人用Rstudio-server安装R包 因为现在Rstudio-server用的是conda环境中的R4.1，它会在conda环境中有一个library，普通用户没有写入的权限，安装R包时会在自己的路径下自动新建一个...2，外部是可以用conda环境中的程序的，指定路径就行。
hive删除表和表中的数据，以及按分区删除数据 hive删除表： drop table table_name; hive删除表中数据： truncate table table_name; hive按分区删除数据
在MySQL中对于并发，锁问题总是会有很多值得讨论的地方，但是通常来说，要模拟这些锁或者一些锁的问题需要花点功夫，比如创建多个表，创建大量的数据，然后像调试钟表的秒针一样，让问题刚好复现在哪个时间点上...如果换一个角度，单表来模拟这类而是可以吗，其实是可行的。 今天简单通过单表的测试模拟死锁，事务中的隐式提交（其实可以理解是个bug),间歇锁。...初始化数据 首先的准备工作就是初始化数据，我们创建一个表test,事务隔离级别为默认的RR。...模拟意料之外的事务自动提交 为了基于上面的测试数据，让两条数据成功插入，我们在会话2中结束事务。 mysql>commit; 然后开始做意料之外的事务自动提交测试，这一次我们在同一个会话中测试即可。...，我就简单用单表模拟一下间歇锁。
简介 最近在做论文模拟实验并将实验结果进行可视化。下面是我这阶段的一些经验总结，在此记录下，也希望能够帮助到你。 方法不一定最优，也欢迎批评指正。...由于工作还在继续，完整代码现阶段不会公开，下面给出部分代码和代码编写思路。 整个工作流程：由于参数不同，会得到不同的结果。我的目标是将不同参数模拟的结果最后通过一副图进行可视化。...最后新建一个 R 脚本，加载参数模拟结果并绘图。最终可视化结果如下： ? 这里的每行图形来自一个Rdata（一组参数），整幅图中包含了三组不同参数的结果。...部分脚本 注意： 为了方便查看，我将自己论文所需函数都放到了all_function.r脚本中，然后使用source()将其进行加载。脚本中参数修改主要是numbers，sigma，nums和it。.../data/latex/plot_data/R11_500_200_0.3.Rdata")），然后内部关键数据集（point_final）进行重新定义，并通过前面写的函数进行绘制，并保存到变量中（p_0.3
在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率表和列联表，之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据的可视化。 ...创建频率表和列联表 R语言提供了许多方法来创建频率表和列联表，在这里我们主要介绍三种常用的函数，它们虽有各自的特点，但大同小异，大家在学习中能细细体会出来。 1....函数table(） #首先自己创建训练数据（这里的数据是随手编写的，不具有科学性） #所有的数据都是分类变量（这里选择的是二分类变量） #建立2维频率表 A <- c(rep("male",15),rep...当然table()函数也可以生成高维的数据表（3个及以上的变量），不过这时候使用ftable()函数可能会得到更好的展示效果： # 创建3维频数表 mytable <- table(A, B, C) table...但是由于这些功能我们也可以通过R的基本函数来实现，所以这里就不对CrossTable()这个函数进行过多讲解，感兴趣的朋友可以使用方法?CrossTable()自行了解和学习。
有时候有这样一种应用场景：需要等待多个事件到达，然后返回尽可能多的事件；如果没有事件到达就阻塞等待。例如服务器等待客户端建立连接，或者等待客户端数据等就有这种应用需求。...在go语言里，可以利用select原语和它的非阻塞(default)分支组合实现这个功能： // 从ch获取尽可能多的数据放到events里，并返回实际数量；如果没有数据就阻塞等待 func wait(...events[count] = x count++ } } } return count, nil } 可以看到，这里的实现有很多重复代码...，非常的冗长难读。...我们可以利用channel以下特性改写一下： 1.读取或者写入空channel时永久阻塞 2.读取一个已经关闭的channel立即返回空值 import "errors" var ( CLOSED
统计模拟的基本概念 （一）统计模拟的定义 统计模拟即是计算机统计模拟，它实质上是计算机建模，而这里的计算机模型就是计算机方法、统计模型(如程序、流程图、算法等)，它是架于计算机理论和实际问题之间的桥梁。...它与统计建模的关系如下图。 ? （二）统计模拟方法 一般地，统计模拟分类如下： 若按状态变量的变化性质分为连续随机模拟和离散随机模拟。 而按变量是否随时间变化又可分为动态随机模拟和静态随机模拟。...+ Sys.sleep(1) + x + r > y + }) > mean(prb) [1] 0.4 三、R软件的统计模拟功能 1、R软件优秀的随机数模拟功能 生产某概率分布的随机数是实现统计模拟的前提条件...2、优良的编程环境和编程语言 R所拥有的好的兼容性、拓展性和强大的内置函数有利于统计模拟的实现。 3、高效率的向量运算功能 使用R拥有的向量运算功能可以大大减少程序运行的时间，提高程序运行的效率。...,types,parameter){ + #计算需模拟的数据集 + datas<-seq(n1,n2,steps) + #通过switch语句选择理论分布的类型并调用相应类型的模拟子函数
使用arrange()排列行 arrange()函数工作原理和filter()相似，但它不是选择行，而是改变行的顺序。它使用一个数据框和一系列有序的列变量（或者更复杂的表达式）作为输入。...一般我们分析的原始数据集有非常多的变量（列），第一个我们要解决的问题就是缩小范围找到我们需要的数据（变量）。...# 根据名字选择列 select(flights, year, month, day) ## # A tibble: 336,776 x 3 ## year month day ##...air_time , ## # distance , hour , minute , time_hour 有很多帮助函数可以使用在select()函数中：...ends_with("xyz")匹配以“xyz”结尾的名字。 contains("ijk")匹配包含“ijk”的名字。 matches("(.)\1")选择符合正则表达式的变量。
to ASSETPROJECT; 结果提示:ORA-00054: 资源正忙, 但指定以 NOWAIT 方式获取资源, 或者超 … ORACLE中修改表的Schema的总结 前阵子遇到一个案例,需要将数据库中的几个表从...USER A 移动到USER B下面,在ORACLE中,这个叫做更改表的所有者或者修改表的Schema.其实遇到这种案例,有好几种解决方法.下面我们通过实验 … 在mysql中修改表名的sql语句 在使用...可以通过建一个相同的表结构的表,把原来的数据导入到新表中,但是这样视乎很麻烦.能否简单使用一个 … oracle中修改表已有数据的某一列的字段类型的方法，数据备份 1.在开发过程中经常会遇到表中的某一个字段数据类型不对...,比如说需要保存的数据带小数,但是在最初设计的时候是给的number(10)类型,开始保存是整数的时候满足要求,后来在保存小数的时候 会发现自动四 … db2 中 SQL判断物理表是否存在、修改表名 1...T_Stu; mysql中如何修改表的名字?修改表名? 需求描述: 今天在进行mysql表的历史数据迁移,需要将某张表进行备份,修改表的名字,在此记录下操作过程.
前言 前面的文章我们学习了unordered_set和unordered_map的使用以及哈希表，并且我们提到了unordered_set和unordered_map的底层结构其实就是哈希表。...那这篇文章我们就对之前我们实现的哈希表（拉链法实现的那个）进行一个改造，并用它模拟实现一下unordered_set和unordered_map。...那在模拟实现之前要声明一下： 我们这里的模拟实现里面所做的操作和前面红黑树模拟实现mapset基本上是一样的，增加和改造的那些模板参数的意义基本都是一样的。...所以这里有些地方我们就不会特别清楚的去说明了，如果某些地方大家看的不能太明白，建议先搞懂这篇文章——使用红黑树模拟实现STL中的map与set 这里面我们是讲的比较清楚的。...，是不是第一个非空的哈希桶的第一个结点啊 注意我们这里的迭代器的构造 是用结点的指针和表的指针，而this就是当前哈希表的指针。
方案 在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist <- objects(packageName)...移除包含箭头 <- 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version
utm_content=m_31236 hbase中的宽表是指很多列较少行，即列多行少的表，一行中的数据量较大，行数少；高表是指很多行较少列，即行多列少，一行中的数据量较少，行数大。...据此，在HBase中使用宽表、高表的优劣总结如下： 查询性能：高表更好，因为查询条件都在row key中, 是全局分布式索引的一部分。高表一行中的数据较少。...数据压缩比：如果我们对一行内的数据进行压缩，宽表能获得更高的压缩比。因为宽表中，一行的数据量较大，往往存在更多相似的二进制字节，有利于提高压缩比。...根据查询模式，需要分布式索引、分片、**有很高选择度**（即能据此查询条件迅速锁定很小范围的一些行）的查询用字段，应该放入row key；能够均匀地划分数据字节数的字段，也应该放入row key，作为分片的依据...选择度较低，并且不需要作为分片依据的查询用字段，放入column family和column qualifier，不放入row key。
，映射 至表中对应的位置，实现存储，利用空间换时间，哈希表的查找效率非常高，可以达到 O(1)，哈希表的实现主要分为两种：闭散列 与 开散列，本文中将利用这两种方案实现哈希表 ---- ️正文 1、模拟实现哈希表...传统写法思路：创建一个容量足够的 新表，将 原表 中的数据映射至 新表 中，映射完成后，交换 新表 和 原表，目的是为了更新当前哈希表对象中的 表 关于 平衡因子 的控制 根据别人的试验结果，哈希表中的存储的有效数据量超过哈希表容器的...答案是不需要，往新的哈希表中插入 _n 个数据，意味着无论是 新的哈希表 还是当前对象，它们的有效数据量都是一致的，因此不需要更新 可以对 查找 和 插入 这两个功能进行测试 //测试 void TestCloseHash1...2.4、插入 在进行数据插入时，既可以尾插，也可以头插，因为桶中的存储顺序没有要求 为了操作简单，我们选择 头插 同样的，哈希桶在扩容时，也有传统写法和现代写法，这里采用 传统写法 //插入 bool...》 ---- 总结 以上就是本次关于 C++【哈希表的模拟实现】的全部内容了，在本文中，我们主要对哈希表的两种实现方式：闭散列与开散列（哈希桶）进行了简单模拟实现，学习了 线性探测 和 单链表 这两种哈希冲突的解决方法
我们用R做数据处理的时候，经常要对数据的格式进行变换。例如将数据框（dataframe）转换成列表（list），或者反过来将列表转换成数据框。...那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。 这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠，就像下面这张图展示的这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢？下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框的第二列的分组信息，将第一列的数据划分到各个组，是一个去堆叠的过程。...一、unstack 下面我们来看几个具体的例子 例如现在我们手上有一个数据框，里面的数据来自PlantGrowth 我们可以先看看PlantGrowth 中的内容，第一列是重量，第二列是不同的处理方式...df = PlantGrowth unstacked_df = unstack(df) unstacked_df 结果如下，因为这里ctrl，trt1和trt2中的样本刚好都是10个，所以这里结果看上去还像是一个数据框
在Hive数据仓库中，重要点就是Hive中的四个表。Hive 中的表分为内部表、外部表、分区表和分桶表。 内部表 默认创建的表都是所谓的内部表，有时也被称为管理表。...当我们删除一个管理表时，Hive 也会删除这个表中数据。管理表不适合和其他工具共享数据。...在查询时通过 WHERE 子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多。 具体的分区表创建命令如下，比外部表多一个PARTITIONED。...PARTITIONED英文意思就是分区的，需要指定表中的其中一个字段，这个就是根据该字段的不同，划分不同的文件夹。...同时表和分区也可以进一步被划分为 Buckets，分桶表的原理和 MapReduce 编程中的 HashPartitioner 的原理类似；分区和分桶都是细化数据管理，但是分区表是手动添加区分，由于 Hive
在日常数据分析的过程中，我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西，或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。...这个时候我们会用到R中最常用的两个函数，grep和grepl。...其实grep这个函数也并非是R所特有的，在linux中模式匹配也用grep这个函数，前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...我们先来看看grep和grepl这两个函数的用法。 这两个函数最大的区别在于grep返回找到的位置，grepl返回是否包含要查找的内容。接下来我们结合具体的例子来讲解。...☞讨论学习R的grepl函数 参考资料： ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习R的grepl函数
事实数据表不应该包含描述性的信息，也不应该包含除数字度量字段及使事实与纬度表中对应项的相关索引字段之外的任何数据。...包含在事实数据表中的“度量值”有两中：一种是可以累计的度量值，另一种是非累计的度量值。最有用的度量值是可累计的度量值，其累计起来的数字是非常有意义的。用户可以通过累计度量值获得汇总信息，例如。...维度表 维度表可以看作是用户来分析数据的窗口，纬度表中包含事实数据表中事实记录的特性，有些特性提供描述性信息，有些特性指定如何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息，维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构...例如，包含产品信息的维度表通常包含将产品分为食品、饮料、非消费品等若干类的层次结构，这些产品中的每一类进一步多次细分，直到各产品达到最低级别。...在维度表中，每个表都包含独立于其他维度表的事实特性，例如，客户维度表包含有关客户的数据。维度表中的列字段可以将信息分为不同层次的结构级。
较高的查询性能 处理少量大型数据 merge-tree的存储 TinyLog表引擎：存储结构：TinyLog表引擎是以先进先出的顺序存储数据，保持写入顺序...查询性能：由于存储结构和数据压缩的特性，TinyLog表引擎的查询性能较低，特别是在涉及大量数据的情况下。应用场景：TinyLog表引擎适合处理大量小型日志数据，例如日志文件、事件日志等。...这些数据一般按照时间顺序进行写入和查询，而且很少需要进行复杂的查询操作。...这种存储结构有助于提高写入和查询性能。数据压缩：LogBlock表引擎支持使用压缩算法（如LZ4）对数据进行压缩，有助于减小存储空间的占用。...查询性能：由于存储结构和数据压缩的特性，LogBlock表引擎具有较高的查询性能，特别是在处理大量数据的情况下。
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