由于HashMap本身是无序的，我希望能够按照各个流量模型的value值进行排序输出，所以我又开始了学习Java的短暂旅途。 没想到除了java一行代码打印心形以外，又发现了一行代码。...Map.Entry::getValue, (v1, v2) -> v1 + v2, LinkedHashMap::new)); output(linkedHashMap); 哈哈，又是一行代码创造的奇迹
； 方法三：使用PIVOT关系运算符，静态列字段； 方法四：使用PIVOT关系运算符，动态列字段； 扩展阅读一：参数化表名、分组列、行转列字段、字段值； 扩展阅读二：在前面的基础上加入条件过滤； 参考文献...、值这四个行转列固定需要的值变成真正意义的参数化，大家只需要根据自己的环境，设置参数值，马上就能看到效果了（可以直接跳转至：“参数化动态PIVOT行转列”查看具体的脚本代码）。...、分组列、行转列字段、字段值这几个参数，逻辑如图5所示， 1 --5：参数化动态PIVOT行转列 2 -- =============================================...SYSNAME --分组字段 12 DECLARE @row2column SYSNAME --行变列的字段 13 DECLARE @row2columnValue SYSNAME --行变列值的字段...13 DECLARE @row2column SYSNAME --行变列的字段 14 DECLARE @row2columnValue SYSNAME --行变列值的字段 15 SET @tableName
需求描述： 在 chaos(id,v1,v2,v3) 表中获取每个 id 对应的 v1、v2、v3 字段的最大值，v1、v2、v3 同为数值类型。...再用求得的值和 v3 作比较。...v12 = IF(v1 > v2, v1, v2) v_max = IF(v12 > v3, v12, v3) 如果 chaos 再增加两个数值列 v4、v5，要同时比较这五个字段的值，嵌套的 IF...先使用 UNION ALL 把每个字段的值合并在一起，再根据 id 分组求得最大值。...使用 CONCAT_WS() 函数将 v1、v2、v3 的值组合成使用逗号分割的字符串； 在递归语句使用 SUBSTRING_INDEX() 根据逗号分解字符串的每个数值； 根据 id 分组求得最大值。
解决方法： 新建查询->输入： delete 数据库名.表名 where 要删除的字段名 = 字段值 F5 执行
环境：mssql ent 2k8 r2 原理：遍历所有含自增列的用户表，用sp_spaceused过程分别获取每张表的行数并写入临时表，然后使用IDENT_CURRENT函数获取表的最大标识值，比较二者并返回结果
List中，则数据丢失 一般只针对某一列 Hash 线性Hash使得增加、删除和合并更快捷 线性Hash的数据分布不均匀，而一般Hash的数据分布较均匀 一般只针对某一列 Key 列可以为字符型等其他非...垂直分表，拆列字段，缺点：破坏表关系，表关联 水平分表，拆数据行，缺点：php代码量维护，逻辑层面困难增加 mysql分区 有点类似水平分表，但是它是基于逻辑层面，而不是物理层面，对于程序而言分区表还是一张表...mysql5.1的4种分区类型 range分区：基于属于一个给点连续区间的列值，把多行分配给分区 list分区：类似按range分区，区别在于list分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择...，列值是固定值的时候，例如枚举的时候 hash分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算，这个函数可以包含mysql中有效的，产生非负整数值得任何表达式...，测试使用 key分区：类似按hash分区，区别在于key分区只支持计算一列或多列，且mysql服务器提供自身的哈希函数 range分区sql create table emp( int int not
生产者线程会遍历待导出数据库表集合，再会将生成好的导出 SQL 发送给消费者线程，由消费者线程将 SQL 执行结果格式化后写入文件。不难看出，不同消费者间可以互不干扰地进行并发导出。...在 TiDB 数据库如何计算一文中，提到了 TiDB 会为表中每行数据分配一个行 ID，用 RowID 表示。...但是 rows 值设置与否仍将决定 Dumpling 是否采取表内并发的方式导出 TiDB 数据库。...但上文按 region 划分的思路仍然是行之有效的方法，然而需要更好的获取 region 边界划分数据的方法。...例如使用该 SQL SELECT 聚簇索引的各个列时，该 SQL 会返回该表每个 REGION 中第一行聚簇索引的各列值用于均匀划分 chunk。
数据导入不均匀：在数据导入过程中，如果没有均衡地分配数据到各个实例或分区，可能会导致数据倾斜。例如，某些实例或分区导入的数据量比其他实例或分区多，这可能会导致数据集中到这些实例或分区上。...通过合理设置动态分区的参数，可以使得数据更加均匀地分布在各个分区中。 使用虚拟列：Doris支持虚拟列功能，可以根据需要自动计算并存储一些列的值。...点查询通常用于检索具有特定键值的行或数据，其特点是通过提供唯一的主键值或唯一索引值来定位并返回一行数据/单个数据点。...由于列存储是按列存储的，获取整行数据需要从不同列的数据块中进行随机读取，增加了磁盘I/0操作的次数；如果列宽度较大，那么需要读取的数据块数量就会增加，导致随机读取的开销放大；同时较大的列宽导致单个记录的大小较大...Unique 模型下的点查优化 Unique模型支持写入时合并(Merge-On-Write)策略，当开启该策略结合行存时，对于主键的点查会走短路径对SQL执行优化，仅需执行一次RPC查询即可完成。
按表分发方案在多个表负载均匀场景里使用很好。但若碰到热点表，比如所有更新事务都会涉及到某个表时，所有事务都会被分配到同一worker，就变成单线程复制。...这时判断一个事务T和worker是否冲突，用的就规则就不是“修改同一个表”，而是“修改同一行”。 按行复制和按表复制的数据结构差不多，都是为每个worker，分配一个hash。...只是按行分发的key是库名+表名+唯一键的值。...这时id=1的行的a的值还是1，就会报唯一键冲突。 所以基于行策略，事务hash表中还需考虑唯一键，即key应该是 库名+表名+索引a的名字+a的值。...不过，若是大事务，按行分发策略有如下问题： 耗费内存 比如一个语句要删除100万行数据，这时候hash表就要记录100万个项 耗费CPU 解析binlog，然后计算hash值，对于大事务，该成本很高
1.倾斜原因：map 输出数据按 key Hash 的分配到 reduce 中，由于 key 分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的 reduce 上的数据量差异过大。...1）key 分布不均匀; 2）业务数据本身的特性; 3）建表时考虑不周; 4）某些 SQL 语句本身就有数据倾斜; 如何避免：对于 key 为空产生的数据倾斜，可以对其赋予一个随机值。...2）SQL 语句调节： ① 选用 join key 分布最均匀的表作为驱动表。做好列裁剪和 filter 操作，以达到两表做 join 的时候，数据量相对变小的效果。...优势是文件和 hadoop api 中的 MapFile 是相互兼容的 3、RCFile 存储方式：数据按行分块，每块按列存储。...存储方式：数据按行分块 每块按照列存储。
为什么要分库 按一般的经验来说，一个单库最多支持并发量到2000，且最好保持在1000。...具体就是将一个表拆分为N个表，让每个表的数据量控制在一定的范围内，保证SQL的性能。否则，单表的数据量越大，SQL的性能也就越差，一般是200万行左右，不要太多。...如果你的SQL越复杂，就尽量让单表的行数越少。 无论是分库还是分表，主流的数据库中间件都是可以支持的。这些中间件可以在你分库分表之后，根据指定的某个字段值自动路由到对应的库和对应的表上面。...按照某个字段的hash值均匀分散，这个较为常用。...优点在于可以平均分配每个库表的数据量和请求压力；缺点在于扩容比较麻烦，因为会存在一个数据迁移的过程，即之前的数据需要重新计算hash值并重新分配到不同的库表中。
常见窗口函数 ROW_NUMBER() 为每个分区的每一行分配唯一的行号。...DESC) AS row_num FROM employees; RANK() 为每个分区的每一行分配排名，排名有重复，且后面排名会有跳跃。...DESC) AS dense_rank FROM employees; NTILE(n) 将分区中的行均匀分布到 n 个桶中，并为每一行分配桶号。...; SUM(), AVG(), MIN(), MAX() 在窗口内计算聚合值。...FROM employees; 窗口框架窗口框架用来定义在计算聚合值时哪些行应该被包含在窗口内。
space-between：项目间均匀分配间隔，第一个和最后一个项目分别贴靠容器两端。 space-around：项目间均匀分配间隔，项目两侧间隔相等。...space-evenly：项目间均匀分配间隔，项目与容器边缘和项目之间的间隔相等。...space-between：各行间均匀分配间隔，第一行和最后一行分别贴靠容器两端。 space-around：各行间均匀分配间隔，行两侧间隔相等。...默认值为0。 .item { order: ; } flex-grow 定义项目的放大比例。默认值为0，表示不放大。如果所有项目设置为非零值，则按照比例分配剩余空间。...可选值： row（默认）：按行填充。 column：按列填充。 dense：当row或column与dense一起使用时，如果网格中有空缺，新项目将尝试填补这些空缺，而非仅仅添加到网格末尾。
按表分发策略 按表分发事务的基本思路是，如果两个事务更新不同的表，它们就可以并行。因为数据是存储在表里的，所以按表分发，可以保证两个 worker 不会更新同一行。 按表并行复制模型： ?...这个按表分发的方案，在多个表负载均匀的场景里应用效果很好。但是，如果碰到热点表，比如所有的更新事务都会涉及到某一个表的时候，所有事务都会被分配到同一个 worker 中，就变成单线程复制了。 2....按行分发策略 要解决热点表的并行复制问题，就需要一个按行并行复制的方案。按行复制的核心思路是：如果两个事务没有更新相同的行，它们在备库上可以并行执行。...相比于按表和按行分发，这个策略有两个优势： 构造 hash 值的时候很快，只需要库名；而且一个实例上 DB 数也不会很多，不会出现需要构造 100 万个项这种情况。 不要求 binlog 的格式。...WRITESET，表示的是对于事务涉及更新的每一行，计算出这一行的 hash 值，组成集合 writeset。如果两个事务没有操作相同的行，也就是说它们的 writeset 没有交集，就可以并行。
如果只跟一个 worker 冲突，coordinator 线程就会把这个事务分配给这个存在冲突关系的 worker。 这个按表分发的方案，在多个表负载均匀的场景里应用效果很好。...这时候，我们判断一个事务 T 和 worker 是否冲突，用的就规则就不是“修改同一个表”，而是“修改同一行”。 按行复制和按表复制的数据结构差不多，也是为每个 worker，分配一个 hash 表。...只是要实现按行分发，这时候的 key，就必须是“库名 + 表名 + 唯一键的值”。...对比按表分发和按行分发这两个方案的话，按行分发策略的并行度更高。不过，如果是要操作很多行的大事务的话，按行分发的策略有两个问题： 1. 耗费内存。...相比于按表和按行分发，这个策略有两个优势： 1. 构造 hash 值的时候很快，只需要库名；而且一个实例上 DB 数也不会很多，不会出现需要构造 100 万个项这种情况。 2.
TiDB会为每个表分配一个TableID，为每一个索引分配一个IndexID，为每一行分配一个RowID（默认情况下，如果表使用整数型的Primary Key，那么会用Primary Key的值当做RowID...同一个表的数据会存储在以表ID开头为前缀的一个range中，数据会按照RowID的值顺序排列。在插入（insert）表的过程中，如果RowID的值是递增的，则插入的行只能在末端追加。...常见的increment类型自增主键就是按顺序递增的，默认情况下，在主键为整数型时，会将主键值作为RowID ，此时RowID也为顺序递增，在大量insert时就会形成表的写入热点。...PRE_SPLIT_REGIONS指的是建表成功后的预均匀切分，我们通过设置PRE_SPLIT_REGIONS=2，实现建表成功后预均匀切分2^(PRE_SPLIT_REGIONS)个Region。...我们针对特定的慢SQL进行了深入分析，并针对性地进行了索引优化，取得了不错的成效。
优势是文件和hadoop api中的MapFile是相互兼容的 3、RCFile 存储方式：数据按行分块，每块按列存储。...，并且能跳过不必要的列读取； 4、ORCFile 存储方式：数据按行分块 每块按照列存储。...1）倾斜原因：map输出数据按key Hash的分配到reduce中，由于key分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的reduce 上的数据量差异过大。 ...（1）key分布不均匀; （2）业务数据本身的特性; （3）建表时考虑不周; （4）某些SQL语句本身就有数据倾斜; 如何避免：对于key为空产生的数据倾斜，可以对其赋予一个随机值。 ...（2）SQL 语句调节： ① 选用join key分布最均匀的表作为驱动表。做好列裁剪和filter操作，以达到两表做join 的时候，数据量相对变小的效果。
int类型，默认的hash就都会按int类型来分配，那我们直接把int类型都转为string就好了，这样key字段都为string，hash时就按照string类型分配了： 不可拆分大文件引发的数据倾斜...优势是文件和hadoop api中的MapFile是相互兼容的 3、RCFile 存储方式：数据按行分块，每块按列存储。...存储方式：数据按行分块 每块按照列存储。...1）倾斜原因 map输出数据按key Hash的分配到reduce中，由于key分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的reduce 上的数据量差异过大。...key分布不均匀; 业务数据本身的特性; 建表时考虑不周; 某些SQL语句本身就有数据倾斜; 如何避免：对于key为空产生的数据倾斜，可以对其赋予一个随机值。
怎么算出新插入一行数据，需要放到分区1，还是分区4呢? id的值除以4，余下1，这一行数据就分到1分区。 常规hash，可以让数据非常平均的分布每一个分区。...比如分为4个取，取余数，余数总是0-3之间的值(总到这几个分区去)。分配打散比较均匀。 但是也是有缺点的：由于分区的规则在创建表的时候已经固定了，数据就已经打散到各个分区。...两者也有有相同的地方： 都是均匀分布的，预先指定n个分区，然后均匀网几个分区上面分布数据。根据一个字段值取hash值，这样得到的结果是一个均匀分布的值。后面添加新的分区多少需要考虑数据迁移。...如果不能均匀分布，某个分区的操作量特别大，出现单点瓶颈。 虽然4种类型的分区方式。 其实总共两大类，按范围分区和按hash运算分区。 range范围分区，适合按照范围来切分数据。...由于用户编号不是自增，注册分配到的用户编号，可能是1到2千万之间的数字，也可能是4千万到6千万之间的一个数字。如果被分配到4千万到6千万的数字会更多，那么各个分区给到的数据是不均匀的。
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