SQL NULL 值 什么是 NULL 值？ NULL 值是指字段没有值的情况。如果表中的字段是可选的，那么可以插入新记录或更新记录而不向该字段添加值。此时，该字段将保存为 NULL 值。...IS NOT NULL 运算符 IS NOT NULL 运算符用于测试非空值（非 NULL 值）。...使用 IS NULL 和 IS NOT NULL 运算符可以有效地处理数据库中的空值情况。 SQL UPDATE 语句 UPDATE 语句用于修改表中的现有记录。...演示数据库 以下是示例中使用的 Customers 表的一部分： CustomerID CustomerName ContactName Address City PostalCode Country...UPDATE语句用于修改数据库表中的记录，可以根据需要更新单个或多个记录，但务必小心使用WHERE子句，以防止意外更新。
安全地删除没有任何特殊属性的文件相对而言简单而直接：安全删除程序使用安全删除模式简单地覆盖文件。较为复杂的是安全地删除 Windows NT/2K 压缩、加密和稀疏文件，以及安全地清理磁盘可用空间。...NTFS 采取此保守方法的原因与数据完整性有关，而且对于压缩和稀疏文件，这样可以在出现新分配大于现有分配（新的压缩数据大于旧的压缩数据）的情况下正确应对。...SDelete 使用非缓存文件 I/O 完成此任务，这样就不会将 NT 文件系统缓存的内容扔掉，也不会用与 SDelete 的占用大量空间的文件相关联的无用数据替代这些内容。...在 NTFS 驱动器上，分配和覆盖这两个文件并非 SDelete 的全部工作。SDelete 还必须用适合 MFT 记录的文件填充 NTFS MFT（主文件表）的任何现有可用部分。...当 SDelete 甚至无法再创建新文件时，它会知道 MFT 中所有先前可用的记录都已完全被安全覆盖文件填充。
创建全文索引的表必须要有一个唯一的非空索引，并且这个唯一的非空的索引只能是一个字段，不能是组合字段。 每个表只允许有一个全文索引。若要对某个表创建全文索引，该表必须具有一个唯一且非 Null 的列。...SQL Server 进程组件： 用户表 这些表包含要进行全文索引的数据。 全文收集器 全文收集器使用全文爬网线程。它负责计划和驱动对全文索引的填充，并负责监视全文目录。...同义词库文件 这些文件包含搜索项的同义词。 非索引字表对象 非索引字表对象包含对搜索无用的常见词列表。 SQL Server 查询处理器 查询处理器编译并执行 SQL 查询。...-全文索引-定义全文索引 1.全文索引必须要有一个唯一非空索引，这里选择主键。...，每页20条记录。
-->下面的脚本同前面的示例基本相似，所不同的是使用了delete方式删除其中的部分记录，导致集合变得稀疏。 -->其次在forall子句处使用indices OF方式来控制循环。...VALUES OF 子句中所使用的元素必须是PLS_INTEGER或BINARY_INTEGER 当VALUES OF 子句所引用的集合为空，则FORALL语句会导致异常 ...; -->异常记录的索引值将填充ins_log_type联合数组 END LOOP; -->此处的结果是ins_log_tab...-- 4、使用forall子句将所有有效的记录插入到valid_orders，注意此时使用了indices of，因此此时的两个嵌套表已为稀疏表。...-- 7、使用VALUES OF 子句将两个嵌套表中对应下表的记录插入到对应的表中。
稀疏数组 稀疏数组(sparse array)是一种只为数组中的非零元素分配内存的特殊类型数组 内存中存储 了稀疏数组中非零元素的下标和值 public class SparseArray {.../** * * 稀疏数组可以简单的看作为是压缩，在开发中也会使用到。...* - 由于稀疏矩阵中存在大量的“空”值，占据了大量的存储空间，而真正有用的数据却少之又少， * - 且在计算时浪费资源，所以要进行压缩存储以节省存储空间和计算方便...的数放入稀疏数组 //count：标识第几个非0数 int count = 0; for (int i = 0;i<11;i++)...throw new RuntimeException("队列为空，没有数据"); } return arr[front+1]; } /* * 获取队列的尾数据 */ public
，可能是因为里面包含了很多0或者空值导致的，本文后面我们会有详细的分析和介绍 什么是稀疏矩阵？...第二个值1：表示第3行起始，前一行的只有一个非0值，所以前面的values总数是1，也就是values的index起始是1。...所以可以理解为将这些数据转换为稀疏矩阵是值得得，因为能够节省很多得存储。 那么如何判断数据的稀疏程度呢？使用NumPy可以计算稀疏度。...这意味着，超过 90% 的数据点都用零填充。回到嘴上面的图，这就是上面我们看到为什么pandas占用内存多的原因。 我们为什么要关心稀疏矩阵？ 好吧，使用稀疏矩阵有很多很好的理由。...0.9 倍，上面计算出的数据集的稀疏度也是 0.96，基本类似 通过这个简单的技巧，我们减少了数据集的内存使用量。
2代表蓝子 但是这样的做法存在一个问题 二维数组中很多值是默认值0，因此记录了很多没有意义的数据 这个时候就可以使用稀疏数组对数据进行压缩。...稀疏数组 当一个数组大部分为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组 稀疏数组的处理办法是： 1.记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值 2.把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组...在往后，每一行分别记录二维数组中每一个非0值的行列和具体值。...这里就得到两个结论： 二维数组的有效值越少，转换为对应的稀疏数组就越高效 稀疏数组适用于空数据较多的情况下 在使用稀疏数组之前一定要具体问题具体分析，不能一股脑的用！...int[][] sparse = new int[sum+1][3]; //填充稀疏数组第一行数据 sparse[0][0] = 11;
通常，我们的数据是密集的，拥有的每个实例填充特征列。...如果使用有限的列来可靠地描述某些事物，则通常为给定数据点分配的描述性值已被剪掉，以提供有意义的表示：一个人，一张图像，一个虹膜，房价，潜在的信用风险等。...在矩阵表示的标准方法中，也不得不记录事物的不存在，而不是简单地记录事物的存在。 事实上，一定有更好的方法！ 碰巧有。稀疏矩阵不必以标准矩阵形式表示。...只要大多数元素为零，无论非零元素中存在什么，矩阵都是稀疏的。 我们还需要创建稀疏矩阵的顺序， 我们是一行一行地行进，在遇到每个非零元素时存储它们，还是一列一列地进行？...总结 之后遇到处理一个大的数据集，并考虑通过适当地使用稀疏矩阵格式节省内存。
有关列级 CHECK 约束，请参阅 sys.check_constraints (Transact-SQL)。 is_sparse bit 1 = 列为稀疏列。 有关详细信息，请参阅 使用稀疏列。...有关详细信息，请参阅 使用稀疏列。 generated_always_type tinyint 适用于：SQL Server 2016 (13.x) 及更高版本、SQL 数据库。...在 SQL Server 2005 (9.x) 及更高版本中，maxirow 与早期版本不完全兼容。 OrigFillFactor tinyint 创建索引时使用的初始填充因子值。...不保留该值；但如果需要重新创建索引但不记得当初使用的填充因子，则该值可能很有帮助。 StatVersion tinyint 返回 0。 标识为仅供参考。 不支持。 不保证以后的兼容性。...o.type = 'U' AND i.ROWS > 0; SQL 查询库里所有包含某列名的非空表 SELECT o.name FROM sysindexes i INNER JOIN
第二个值1：表示第3行起始，前一行的只有一个非0值，所以前面的values总数是1，也就是values的index起始是1。...第三个值3：表示第3行起始，前二行的非0值为3（1，1，2），所以前面的values总数是3，也就是values的index起始是3。...所以可以理解为将这些数据转换为稀疏矩阵是值得的，因为能够节省很多的存储。 那么如何判断数据的稀疏程度呢？使用NumPy可以计算稀疏度。...这意味着，超过 90% 的数据点都用零填充。回到最上面的图，这就是上面我们看到为什么pandas占用内存多的原因。 我们为什么要关心稀疏矩阵？ 好吧，使用稀疏矩阵有很多很好的理由。...在函数内部它的 dtype 将被转换为 dtype = np.float32。如果提供了稀疏矩阵，则将其转换为稀疏的 csc_matrix。 让我们继续使用数据集进行实验。
聚簇索引具有唯一性 由于聚簇索引是将数据跟索引结构放到一块，因此一个表仅有一个聚簇索引 一个误区：把主键自动设为聚簇索引 聚簇索引默认是主键，如果表中没有定义主键，InnoDB 会选择一个唯一的非空索引代替...使用独享表空间可以弱化碎片 表因为使用UUId（随机ID）作为主键，使数据存储稀疏，这就会出现聚簇索引有可能有比全表扫面更慢， ? 所以建议使用int的auto_increment作为主键 ?...当达到页的最大填充因子时（InnoDB 默认的最大填充因子是页大小的 15/16，留出部分空间用于以后修改），下一条记录就会写入新的页中。...一旦数据按照这种顺序的方式加载，主键页就会近似于被顺序的记录填满（二级索引页可能是不一样的） 如果主键比较大的话，那辅助索引将会变的更大，因为辅助索引的叶子存储的是主键值；过长的主键值，会导致非叶子节点占用占用更多的物理空间...mysql中聚簇索引的设定 聚簇索引默认是主键，如果表中没有定义主键，InnoDB 会选择一个唯一的非空索引代替。如果没有这样的索引，InnoDB 会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。
由于聚簇索引是将数据跟索引结构放到一块，因此一个表仅有一个聚簇索引 聚簇索引默认是主键，如果表中没有定义主键，InnoDB 会选择一个唯一的非空索引代替。...使用独享表空间可以弱化碎片 2、表因为使用UUId（随机ID）作为主键，使数据存储稀疏，这就会出现聚簇索引有可能有比全表扫面更慢，所以建议使用int的auto_increment作为主键 主键的值是顺序的...当达到页的最大填充因子时（InnoDB 默认的最大填充因子是页大小的 15/16，留出部分空间用于以后修改），下一条记录就会写入新的页中。...一旦数据按照这种顺序的方式加载，主键页就会近似于被顺序的记录填满（二级索引页可能是不一样的） 3、如果主键比较大的话，那辅助索引将会变的更大，因为辅助索引的叶子存储的是主键值；过长的主键值，会导致非叶子节点占用占用更多的物理空间...mysql中聚簇索引的设定 聚簇索引默认是主键，如果表中没有定义主键，InnoDB 会选择一个唯一的非空索引代替。如果没有这样的索引，InnoDB 会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。
不是，视图只是将查询的复杂SQL语句进行记录，方便后续使用，使用时用视图可直接替代复杂的SQL语句，不会开辟空间存储表结果。...18.密集索引和稀疏索引的区别 密集索引文件中每个搜索码的值都对应一个索引值 稀疏索引只为数据文件的每个存储块设一个键-指针对,它比稠密索引节省了更多的存储空间，但查找给定值的记录需更多的时间。...在mysql中InnoDB引擎使用的是密集索引，MyIsam使用的稀疏索引。...InnoDB中一定会有一个密集索引，如果定义了主键那么它就是密集索引，如果没有那就取第一个唯一非空索引作为密集索引，如果都没有那么内部会生成一个隐藏索引作为密集索引。 ?...根据慢日志定位查询Sql（超出设定执行时间的sql语句会被记录到慢日志中） 使用explain分析Sql（type字段为index或者all时表示是全表扫描，建议优化） 修改Sql，尝试使用索引优化查询
5.完整代码 一，稀疏数组 1.定义 稀疏数组可以看做是普通数组的压缩，但是这里说的普通数组是值无效数据量远大于有效数据量的数组 形如： 0 0 0 0 0 0 0 0 0...普通存储 第一行存储原始数据总行数，总列数，总的非0数据个数 接下来每一行都存储非0数所在行，所在列，和具体值 形如： rows cols n r1 c1 val1 r2...* - 由于稀疏矩阵中存在大量的“空”值，占据了大量的存储空间，而真正有用的数据却少之又少， * - 且在计算时浪费资源，所以要进行压缩存储以节省存储空间和计算方便。...我们可以使用java的IO流将稀疏数组存放到磁盘中，原数组和稀疏数组比较，肯定是稀疏数组体积更小，占用空间更小 /** * 将稀疏数组存入磁盘（文件） * */ public...* - 由于稀疏矩阵中存在大量的“空”值，占据了大量的存储空间，而真正有用的数据却少之又少， * - 且在计算时浪费资源，所以要进行压缩存储以节省存储空间和计算方便。
下面的矩阵就是一个典型的稀疏矩阵： 优化稀疏矩阵数据存储的方法 1.直接存储为二维矩阵 使用二维矩阵作为电子表格的存储方法具有简单直接的优点，可以避免频繁地创建或删除内存段。...在实际应用中通常使用三元组表示稀疏矩阵： 三元组的表示方法是：对于一个 m×n 的稀疏矩阵 A，我们只存储矩阵中非零元素的信息，具体来说，将每个非零元素的行下标、列下标和值存储下来，得到一个三元组(i,...以前面举的稀疏矩阵为例，其三元组表示如下： (1, 4, 6) (2, 2, 5) (3, 3, 4) 直接存储为二维矩阵的复杂度： 占用空间：O(N2) 。 插入数据：需要破坏矩阵。...通过键值对(Map, Dictionary)优化稀疏数组的复杂度： 空间：O(N)。 插入：O(1)。 删除：O(1)。 搜索：O(N)。 访问：O(1)。 N为所记录的条目数。...与其他存储方式不同，稀疏矩阵只存储非空数据，无需额外开辟内存空间来存储空数据。这种特殊存储策略使得数据片段化变得容易，可以随时框取整个数据层中的一片数据进行序列化或反序列化。
显然这不是同一条数据，应该是记录的时候出现的错误。 那么对于这样一份数据，我们怎么发现它们当中的问题，又怎么修正呢？ 我们先从最简单开始，先来找找完全一样的数据。...空值处理 当我们完成了数据的过滤和清洗还没有结束，我们还需要对空值进行处理。因为实际的数据往往不是完美的，可能会存在一些特征没有收集到数据的情况。...，比如存在若干行数据大部分列为空，存在一些列大部分行为空。...因为现实中的数据往往是分布不均匀的，存在一些特征和样本比较稀疏。比如有些标签或者是行为非常小众，很多用户没有，或者是有些用户行为非常稀疏，只是偶尔使用过产品，所以缺失了大部分特征。...总之手段还是挺多的，我们这里就用最简单的方法，也就是均值来填充。看看spark当中使用均值填充是怎么操作的。 既然要填充，那么显然需要先算出均值。所以我们首先要算出每一个特征的均值。
稀疏列减少了 Null 值的空间需求，但代价是检索非 Null 值的开销增加。 当至少能够节省 20% 到 40% 的空间时，才应考虑使用稀疏列。 三、稀疏列的使用场景 1....列集 使用稀疏列的表可以指定一个列集以返回表中的所有稀疏列。列集是一种非类型化的 XML 表示形式，它将表的所有稀疏列组合成为一种结构化的输出。...详见 http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/cc280604(v=sql.105).aspx 2....筛选索引 对于仅包含少量非 NULL 值的稀疏列，因为稀疏列有许多 Null 值行，所以尤其适用于筛选索引。稀疏列的筛选索引可以仅仅对已填充值的行编制索引。这会创建一个更小、更有效的索引。...本文结语： 使用稀疏列，可以减小存储空间，或者创建更有效的筛选索引。
稀疏矩阵是内存高效的数据结构，使我们能够存储具有极少非零元素的大型矩阵。 可以用稀疏度来表示矩阵的稀疏程度。 ...一种可行的优化方法是将矩阵压缩，转为不同的格式进行存储，主要思想是如何高效地记录下非零值。 ...这个性能我看了下，指的其实就是执行一次矩阵乘法的耗时。 他的数据集使用的是佛罗里达大学的公开稀疏矩阵集。 ...作者的实验思路为以下4步，比较常规。 首先他使用的是佛罗里达的稀疏矩阵数据集，大概2800+个。 ...因为它为矩阵的每一行使用一个线程向量(在我们的实验中是32个线程)。 由于ELL格式中的行大小(在零填充之后)等于每行非零元素的最大数量(max)。
启用FastStart 使用DBMS_INMEMORY_ADMIN.FASTSTART_ENABLE过程为FastStart区域指定表空间。 设置为FastStart区域创建的LOB的日志记录模式。...如何创建IM FastStart区域： 1、在SQL * Plus或SQL Developer中，使用必要的权限登录数据库。...在这个阶段，FastStart区域中没有用户数据。 5、查询FastStart LOB的日志记录模式： ? 6、强制IM列存储重新填充任何当前填充的对象。以下查询强制重新销售销售，产品和客户表： ?...先决条件 要检索FastStart表空间的名称，必须具有管理员权限。 如何检索FastStart表空间的名称： 1、在SQL * Plus或SQL Developer中，使用必要的权限登录数据库。...迁移IM FastStart区域的步骤： 1、在SQL * Plus或SQL Developer中，使用必要的权限登录数据库。
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