数据透视表 数据透视表excel中有这个分析数据的功能，在R语言中同样可以实现。对一个表格分组计算相应的特征，比如不同国家所有城市的人口总数等。...R提供了apply系列函数，包括apply，lapply，sapply，tapply，vapply等，可以对二维数据进行计算，并且可以分组进行统计，类似于Excel中的数据透视表功能。...state.division, mean) sort(tapply(state.x77$Income, state.division, mean)) sort(tapply(state.x77[size=5][b]数据透视表...[/b][/size] R提供了apply系列函数，包括apply，lapply，sapply，tapply，vapply等，可以对二维数据进行计算，并且可以分组进行统计，类似于Excel...中的数据透视表功能。
这是《Concept》中关于逻辑和物理存储结构的一张经典图，数据块是最小的I/O存储和处理单元，逻辑结构中，从数据块(Block)往上，就是区(Extent)、段(Segment)和表空间(Tablespace...同样起到衔接作用的，还有表空间，一个表空间可以包含多个数据文件。通过这种设计，达到了Oracle数据库存储数据的目的和保障。...当数据库使用非标准块表空间时，db_nk_cache_size参数将会派上用场，不同块尺寸的数据缓冲区的大小就由相应参数db_nk_cache_size来指定，其中n可以是2、4、8、16或32。...如文章所说，Oracle默认数据块是8k，在数据库创建时指定的，如果此时要创建一个非标准数据块的表空间，需要设置db_nk_cache_size参数，如果是19c以上的CDB数据库，该参数需要在CDB中进行改动...， 可以看到，已经创建了一个32k的表空间， 为了更直观说明，我们在默认8k数据块的表空间中创建一张表，其占据的数据块个数是256， 图片 将其移动至32k数据块的表空间，占据的数据块个数是64
问题描述 测试表如下: 上面的日期是精确到日的，我现在要按照年月来将上表的数据分组统计,并求出number的平均值。...例:查出wellid='001’每月的number平均值 sql语句 关键词:日期字段得用模糊查询 SELECT avg( number ), date_format( time, '%Y-%m'...createTime FROM well WHERE wellid = '001' GROUP BY createTime ORDER BY createTime 运行结果 总结 成功解决了我的大问题...，因为这个问题纠结了好久，曾经还考虑过要不要在后端给集合分组和建立月数据表，其实能从底层解决的尽量从底层解决，不要把所有工作都交给后端去处理。
Python数据分析pandas之分组统计透视表 大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师...今天说一说Python数据分析pandas之分组统计透视表,希望能够帮助大家进步!!!...数据聚合统计 Padans里的聚合统计即是应用分组的方法对数据框进行聚合统计，常见的有min(最小)、max(最大)、avg(平均值)、sum(求和)、var()、std(标准差)、百分位数、中位数等。...如果是查看某列的统计信息，在数据框下加“.”列名即可。...通过pivot_table实现以姓名(name)为索引，不同级别最小值(min)、收入（income）总和为列的交叉表。
第一步：准备数据： create table product( p_id int(10) primary key auto_increment, p_name varchar(10),...p_code varchar(10) )comment '商品表' insert into product values (1,'name1',1), (2,'name2',1), (3,'name3...',4), (9,'name9',2), (10,'name10',2), (11,'name11',3), (12,'name12',3); 第二步：查询 需求：按照p_code字段对product表进行分组并取每组的前两条数据...@tmp_code，IF(@tmp_code=p_code,@tmp_num:=@tmp_num+1,@tmp_num:=0)表示如果p_code的值等于@tmp_code的话，@tmp_num自增1，...这样我们就可以通过'tmp_num'这个字段来获取到每一组的前几条数据 第三步：需求完美解决 查询结果： ?
需求实现点击每一行，把对应行的姓名传递给后台。 通过record的方式来获取数据 显示.png 表格.png
浮华褪尽，人比烟花寂寞…… ——张爱玲 一、表操作的补充 select * from 表名 where 列名 in （值1，值2,。。。）； 查出对应值的数据。...（import） 2.1分组 分组：将所标记的某个相同字段进行归类，比如员工信息表的职位分组，或者按照性别进行分组等。...（count）一块出现。...count（字段名），按照条件对字段中的数据进行计数。 例子： 1.以性别为例， 进行分组， 统计一下男生和女生的人数是多少个。...使用外键的原因： 1.减少占用的内存空间 2.只需要修改主表的数据，从表的数据也会相应的跟着修改 3.1一对多 一对多指一个主表中的数据和从表中的数据是一对多的关系，如下例，一个部门可以有多个员工。
数据块（Data Blocks）数据块是Oracle最小的存储单位，Oracle数据存放在“块”中。一个块占用一定的磁盘空间。...特别注意的是，这里的“块”是Oracle的“数据块”，不是操作系统的“块”。Oracle每次请求数据的时候，都是以块为单位。也就是说，Oracle每次请求的数据是块的整数倍。...当一个表、回滚段或临时段创建或需要附加空间时，系统总是为之分配一个新的数据区。一个数据区不能跨越多个文件，因为它包含连续的数据块。使用区的目的是用来保存特定数据类型的数据，也是表中数据增长的基本单位。...一个Oracle对象包含至少一个数据区。设置一个表或索引的存储参数包含设置它的数据区大小。在进行存储数据信息的时候，Oracle将分配数据块进行存储，但是不能保证所有分配的数据块都是连续的结构。...DROP TABLE emp;表空间、用户和表的关系总结一个数据库有很多表空间，一个表空间有多个段组成，一个段由多个区组成，一个区由连续的数据块组成。
最近遇到查分组后最新数据的需求，整理了三种查询方法：-------------------------------------------------以下表为例，查每个学生的最新信息表: student...`dt`第一种方法存在的问题是，如果一个学生在一天有多条记录，一个学生得到的结果就不唯一了。...`student_id`第二种方法存在的问题是，如果数据库是默认的严格模式，sql_mode="ONLY_FULL_GROUP_BY"，这个sql会报以下错误：1055 - Expression #1...dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by就是group by的字段在...PARTITION BY `student_id` ORDER BY `dt` DESC) group_idx FROM `student`)tWHERE `group_idx` = 1目前我用的是第三种
测试环境：11.2.0.4 1.构建数据块损坏的测试环境 2.有备份：常规恢复坏块 3.无备份：跳过坏块 1.构建数据块损坏的测试环境 1.1 创建测试表 --Create Table t_test conn...compute statistics; EXEC DBMS_STATS.gather_table_stats('JINGYU', 'T_TEST', cascade => TRUE); 1.2 查询表中每一行对应的文件号和块号...3.无备份：跳过坏块 3.1 查看AFN和RFN 绝对数据文件号：AFN是数据文件在整个系统范围内的编号。 相对数据文件号：RFN是数据文件在表空间范围内的编号。...就是表有坏块，但索引没有损坏，通过表扫描会出现错误，但是通过索引扫描仍然可以返回结果，这会造成数据的不一致性。...，则需要重建对象的Freelist，防止这个数据块以后被加到freelist中。
hive的数据存储： 首先弄清楚什么是元数据和表数据：元数据就是表的属性数据，表的名字，列信息，分区等标的属性信息，它是存放在RMDBS传统数据库中的（如，mysql）。...hive的存储过程：启动hive时，会初始化hive，这时会在mysql中生成大约36张表（后续随着业务的复杂会增加），然后创建表，会在mysql中存放这个表的信息（不是以表的形式存在的，而是把表的属性以数据的形式放在...然后， 1、在导入数据到外部表，数据并没有移动到自己的数据仓库目录下(如果指定了location的话)，也就是说外部表中的数据并不是由它自己来管理的！...而内部表则不一样； 2、在删除内部表的时候，Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉；而删除外部表的时候，Hive仅仅删除外部表的元数据，数据是不会删除的！ 3.....桶表和分区表目的都是为了把数据进行划分,只是划分的方式不一样,一个是从业务字段的角度来划分,一个是抛弃了业务字段从纯数据的角度来进行划分,纯数据的角度和查询就不搭界了,主要就是用于抽样,表连接.
前几天同事提了一个问题，比较有意思，如果一张表新增字段，在数据块上是怎么存储的？是直接“加”到数据块中，还是通过其他的形式，表示新的字段？让我们从Oracle数据块内容，看下他到底是怎么存储的。...此时的数据块，无任何的变化，标记表的字段，仍然是两个， block_row_dump: tab 0, row 0, @0x1f98 tl: 8 fb: --H-FL-- lb: 0x1 cc: 2 col...此时我们看到，数据块中都实际存储了这个新增字段，至于原因，同学们应该了解，新增带着默认值，不带非空约束的字段，其实会执行一个全表更新的操作，会实际为该新增字段插入数据， 具体可参考《新增字段的一点一滴技巧...，新增字段是否存在于数据块中，取决于几个条件， 新增字段带默认值的情况下，是否设置了非空约束。...该字段是否包含了值(包含让default设置的)。 该字段即使为空，但是在他之后，新增了其他包含值的字段，则该字段会在数据块中显示为*NULL*的占位。 无论什么问题，实践是检验真理的唯一标准。
同一组数据分组 需求：一个 list 里可能会有出现一个用户多条数据的情况。要把多条用户数据合并成一条。 思路：将相同的数据中可以进行确认是相同的数据，拿来做分组的 key，这样保证不会重。...实际中使用，以用户数据为例，可能用户名和身份证号是不会变的，用这两个条件拼接起来。
我们看看这种情况下的页表，我们既可以用最终的【20:12】对应的PTE映射项，以4K为单位，进行虚拟地址到物理地址的映射；又可以以【29:21】对应的PMD映射项，以2M为单位，进行虚拟地址到物理地址的映射...对于用户空间的虚拟地址而言，当我们进行的是PMD映射的时候，我们得到的是Huge Page，ARM64的2MB的huge page，在虚拟和物理上都连续，它在实践工程中的好处是，可以减小TLB miss...当然，如果用户态的虚实映射是这样的，用户实际得到了一个1GB的巨页。但是对于内核的线性映射区域而言，即便我们进行了1GB的PUD映射，这1G内部就可以进一步切割为4KB页或者2MB的巨页。...我们把它们全部选中，这样我们可以得到一个debugfs接口： /sys/kernel/debug/kernel_page_tables 来获知内核态页表的情况。...我在内核启动参数加的rodata=0实际上是让rodata_full为false。如果我把这个kernel启动选项去掉，我得到的内核页表是完全不一样,线性映射区也全部是PTE映射： ?
“数据孤岛是大数据行业发展面临的最大问题，贵阳提出‘块数据’理论，对于打通数据壁垒，开展数据挖掘与分析意义重大。”近日，在接受数据观记者专访时，360公司大数据中心副总经理傅志华这样认为。 ...傅志华说，在“互联网+”的浪潮中，大数据在促进企业运营方面发挥着越来越重要的作用。作为西部欠发达地区的省会城市，贵阳全城免费WiFi的建设和块数据理论的提出，都是打破数据孤岛的有益探索。 ...块数据理论对于打通“数据孤岛”意义重大 数据孤岛是大数据行业发展面临的最大问题。一方面，各行业、企业和政府都在竭尽所能地采集数据、占有数据和利用数据。...傅志华认为，针对“数据孤岛”这一行业困境，贵阳提出“块数据”的概念十分有意义。块数据的提出，最大意义在于有了一个完整的数据源，能够全方位地了解用户。...举办数博会将极大提升贵阳在大数据领域的话语权 随着大数据应用的发展，大数据价值得以充分体现，大数据在企业和社会层面成为重要的战略资源，数据成为新的战略制高点，也是大家争夺的对象。
在块数据集合过程中，包含了数据空间的填充、空间数据的重构、集合过程的组构，及组构过程中的集合，同时还有新数据的汇集和原有数据组合后的衍生数据。...通过块数据的应用，可以挖掘出数据更高、更多的价值。 ...这个例子也充分说明了块数据的强活性，即随时随地都在进行数据更新。 因此，块数据的商业价值就在于通过对块数据的挖掘、分析，我们能够实现对事物规律的精准定位，甚至能够发现以往未能发现的新规律。...但是块数据的非结构化比例相比条数据而言更高，使得块数据开发、应用和管理的难度更大，因此在块数据应用方面我们面临着非常多的考验。 ...首先，块数据的形成是一个构建生态系统的工程，这个生态系统需要建立包含标准确立、技术支撑、安全监管、开放体系构建等多要素的整套规则体系，规则体系的缺失将无法给块数据的应用提供一个安全稳定的大环境，会给块数据应用中可能会遇到的清洗
数据块转储及RDBA的转换 原文链接: http://www.eygle.com/internal/How_to_dump_datablock.htm Tuesday, 2004-08-31 17:51...Eygle 很多时候我们在进行进一步研究时需要转储(dump)Oracle的数据块,以研究其内容,Oracle提供了很好的方式,我们通过以下例子简单说明一下: 很多人经常提出的一个问题是,rdba...0x004062ba (1/25274) 我们通过这个例子介绍一下. rdba从Oracle6->Oracle7->Oracle8发生了三次改变: 在Oracle6中,rdba由6位2进制数表示,也就是说数据块最多只能有...2^6=64个数据文件(去掉全0和全1, 实际上最多只能代表62个文件) 在Oracle7中,rdba中的文件号增加为10位,为了向后兼容,从Block号的高位拿出4位作为文件号的高位.这样从6->7的...:OOOOOOFFFBBBBBBSSS,Oracle通过dataobj#进一步向上定为表空间等,从而使每个表空间的数据文件数量理论上可以达到1022个 举例说明如下: 在Oracle6中: 比如: file
在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况： 某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡，被NameNode判定为死亡，HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝；当该节点重新添加到集群中时，...由于该节点上的数据其实并没有损坏，所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数。...通过观察发现，这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉，那么这个时间取决于什么呢？ 该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关。... 其中3600000为默认设置，3600000毫秒，即1个小时，也就是说，块报告的时间间隔为1个小时，所以经过了很长时间这些多余的块才被删除掉。...通过实际测试发现，当把该参数调整的稍小一点的时候（60秒），多余的数据块确实很快就被删除了。
Excel文件是有关销售的数据，长这样： 你也可以通过下列视频的方式，自己生成 一、关联公式:Vlookup vlookup是excel几乎最常用的公式，一般用于两个表的关联查询等。...所以我先把这张表分为两个表。...value_counts() df2["订单明细号"].duplicated().value_counts() df_c=pd.merge(df1,df2,on="订单明细号",how="left") 二、数据透视表...pd.pivot_table(sale,index="地区名称",columns="业务员名称",values="利润",aggfunc=[np.sum,np.mean]) 三、对比两列差异 因为这表每列数据维度都不一样...sale["订单金额"]=sale["订单金额"].replace(min(sale["订单金额"]),0) 十三、分组 需求：根据利润数据分布把地区分组为："较差","中等","较好","非常好"
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
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