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Bootstrap行和列

在Bootstrap中,行(Row)和列(Column)是构建响应式网格布局的核心组件。它们允许我们创建灵活的网格系统,以便在不同的屏幕尺寸下进行布局。...列(Column)列(Column)是行的子元素,用于将内容放置在网格布局中的特定位置。通过指定列的宽度和偏移量,我们可以控制内容在不同屏幕尺寸下的布局。...在这种情况下,.col-6表示每个列占据行的一半宽度,因此左侧和右侧内容将并排显示。Bootstrap使用12列的网格系统。...演示如何使用行和列创建响应式网格布局: ...每个列包含一个卡片(.card),其中有博客文章的标题和内容。通过使用行和列,我们可以创建具有自适应布局的网格系统,以适应不同屏幕尺寸的设备。

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    SQL中的行转列和列转行

    而在SQL面试中,一道出镜频率很高的题目就是行转列和列转行的问题,可以说这也是一道经典的SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集,这也是SQL领域经典的学生成绩表问题。...01 行转列:sum+if 在行转列中,经典的解决方案是条件聚合,即sum+if组合。...其基本的思路是这样的: 在长表的数据组织结构中,同一uid对应了多行,即每门课程一条记录,对应一组分数,而在宽表中需要将其变成同一uid下仅对应一行 在长表中,仅有一列记录了课程成绩,但在宽表中则每门课作为一列记录成绩...由多行变一行,那么直觉想到的就是要groupby聚合;由一列变多列,那么就涉及到衍生提取; 既然要用groupby聚合,那么就涉及到将多门课的成绩汇总,但现在需要的不是所有成绩汇总,而仍然是各门课的独立成绩...02 列转行:union 列转行是上述过程的逆过程,所以其思路也比较直观: 行记录由一行变为多行,列字段由多列变为单列; 一行变多行需要复制,列字段由多列变单列相当于是堆积的过程,其实也可以看做是复制;

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    列存储、行存储

    列存储法是将数据按照列存储到数据库中,与行存储类似; 3.1基于行的储存 基于行的存储是将数据组织成多个行,这样就能在一个操作中找到所有的列。...这种体系结构在处理数据仓库使用的海量数据时没有问题,但不适合需要进行大量以行的方式进行访问和更新操作的联机事物处理。就是这种数据库之一。...在由一万亿行组成的测试数据集中,输入数据共很明显,这是一种适合数据仓库的技术。这种技术虽然在压缩和快速访问方面有优势,但也存在插入操作复杂的缺点。...图 6 算法中2~5 行代码处理T 空间的中间节点, 为每个连接节点评估串行连接和并行连接的 I/O, 选取产生较小I/O 的连接方式。...同时, 提出了基于代价的优化连接策略选择方法, 它针对数据按列存储后并行连接和串行连接两种策略进行代价估计和策略的选择, 充分利用了串行连接和并行连接各自的优势, 为列存储的查询优化提出了新的策略。

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    Excel按列排序和按行排序

    文章背景:Excel二维表中记录着多行多列的数据,有时需要按行或按列排序,使数据更加清晰、易读。下面分别对按列排序和按行排序进行介绍。...对于商品编号一列,存在文本型数字,因此,按列排序时会出现排序提醒。 将任意类似数字的内容排序 所有类似数字的文本会以数字大小排序。...分别将数字和以文本形式存储的的数字排序 首先排序的是数字,其次排序的是数字和字母混合的文本。...按行排序 视频演示:http://mpvideo.qpic.cn/0b78lyaaaaaapuabszbfqjpvaxwdabpaaaaa.f10002.mp4? 本例中,行一代表各个月份。...在进行按行排序时,数据区域不包括A列。在Excel中,没有行标题的概念。因此,排序前如果框中A列的话,A列也将参与排列,会排到12月份之后,而这不是我们想要的结果。

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    列存储、行存储之间的关系和比较

    索引 Join 索引 Time Analytic 索引 三行列存储比较 基于行的储存 基于列的存储 四列存储数据查询中的连接策略选择方法 引言 相关工作 定义 连接策略选择方法 简单下推规则 动态优化树...列存储法是将数据按照列存储到数据库中,与行存储类似; 3.1基于行的储存 基于行的存储是将数据组织成多个行,这样就能在一个操作中找到所有的列。...这种体系结构在处理数据仓库使用的海量数据时没有问题,但不适合需要进行大量以行的方式进行访问和更新操作的联机事物处理。就是这种数据库之一。...在由一万亿行组成的测试数据集中,输入数据共很明显,这是一种适合数据仓库的技术。这种技术虽然在压缩和快速访问方面有优势,但也存在插入操作复杂的缺点。...图 6 算法中2~5 行代码处理T 空间的中间节点, 为每个连接节点评估串行连接和并行连接的 I/O, 选取产生较小I/O 的连接方式。

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    行存储 VS 列存储

    概述 目前大数据存储有两种方案可供选择:行存储(Row-Based)和列存储(Column-Based)。...2)列存储由于需要把一行记录拆分成单列保存,写入次数明显比行存储多(意味着磁头调度次数多,而磁头调度是需要时间的,一般在1ms~10ms),再加上磁头需要在盘片上移动和定位花费的时间,实际时间消耗会更大...如果读取的数据列属于相同的列族,列式数据库可以从相同的地方一次性读取多个数据列的值,避免了多个数据列的合并。列族是一种行列混合存储模式,这种模式能够同时满足OLTP和OLAP的查询需求。...比如,性别列只有两个值,“男”和“女”,可以对这一列建立位图索引: 如下图所示 “男”对应的位图为100101,表示第1、4、6行值为“男” “女”对应的位图为011010,表示第2、3、5行值为“女”...最后总结如下 传统行式数据库的特性如下: ①数据是按行存储的。 ②没有索引的查询使用大量I/O。比如一般的数据库表都会建立索引,通过索引加快查询效率。 ③建立索引和物化视图需要花费大量的时间和资源。

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