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每日一面 - MySQL 大表添加一列

问题参考自: https://www.zhihu.com/question/440231149 ,mysql中,一张表里有3亿数据,未分表,要求是在这个大表里添加一列数据。...答案为个人原创 以前老版本 MySQL 添加一列的方式: ALTER TABLE 你的表 ADD COLUMN 新 char(128); 会造成锁表,简易过程如下: 新建一个和 Table1 完全同构的...但是不能是虚拟。...这个原理很简单,对于新建一列,表所有原有数据并不是立刻发生变化,只是在表字典里面记录下这个和默认值,对于默认的 Dynamic 行格式(其实就是 Compressed 的变种),如果更新了这一列则原有数据标记为删除在末尾追加更新后的记录...参考文档: MySQL 5.6: https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/innodb-online-ddl-operations.html MySQL 5.7:

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2021-01-13:很多的数据,任意一列组合查询,mysql....

2021-01-13:很多的数据,任意一列组合查询,mysql能做到,但是上亿的数据量做不到了,查的时候非常慢。我们需要一个引擎来支持它。这个引擎你有了解过吗?...问题中说的任意一列组合查询,针对上亿的数据量,最好采用基于存储的 OLAP 场景业务的解决方案。...但是 MySQL 原生是不支持存储引擎的,因为 MySQL 的各种接口抽象以及优化器基本都是基于行存储设计的,用存储思路实现存储引擎会很别扭,一般不会这么做。...*** 2021-01-13:很多的数据,任意一列组合查询,mysql能做到,但是上亿的数...如何回答呢?...2021-01-13:很多的数据,任意一列组合查询,mysql能做到,但是上亿的数据量做不到了,查的时候非常慢。我们需要一个引擎来支持它。这个引擎你有了解过吗? 评论

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SQL 将多的数据转到一列

假设我们要把 emp 表中的 ename、job 和 sal 字段的值整合到一列中,每个员工的数据(按照 ename -> job -> sal 的顺序展示)是紧挨在一块,员工之间使用空行隔开。...PRESIDENT 5000 (NULL) MILLER CLERK 1300 (NULL) 解决方案 将多的数据整合到一列展示可以使用...使用 case when 条件1成立 then ename when 条件2成立 then job when 条件3成立 then sal end 可以将多的数据放到一列中展示,一行数据过 case...when 转换后最多只会出来一个的值,要使得同一个员工的数据能依次满足 case when 的条件,就需要复制多份数据,有多个条件就要生成多少份数据。...在 MySQL 里可以使用用户变量,使用用户变量只是模拟了窗口函数的实现,并没有什么新意。 我们可从派生表下手,把本该由窗口函数生成序号的任务交给派生表,这样就不需要窗口函数了。

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Pandas实现一列数据分隔为两

包含列表的相应元素 下面来看下如何从:分割成一个包含两个元素列表的至分割成两,每包含列表的相应元素。...dtype: object df['AB'].str.split('-', 1).str[1] 0 B1 1 B2 Name: AB, dtype: object 可以通过如下代码将pandas的一列分成两...str.split('-', 1).str df AB AB_split A B 0 A1-B1 [A1, B1] A1 B1 1 A2-B2 [A2, B2] A2 B2 补充知识:pandas某一列中每一行拆分成多行的方法...将拆分后的多数据进行列转行操作(stack),合并成一列 将生成的复合索引重新进行reset保留原始的索引,并命名 将上面处理后的DataFrame和原始DataFrame进行join操作,默认使用的是索引进行连接...以上这篇Pandas实现一列数据分隔为两就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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DataFrame一列拆成多以及一行拆成多行

文章目录 DataFrame一列拆成多 DataFrame一行拆成多行 分割需求 简要流程 详细说明 0. 初始数据 1. 使用split拆分 2. 使用stack行转列 3....使用join合并数据 DataFrame一列拆成多 读取数据 ? 将City转成多(以‘|’为分隔符) 这里使用匿名函数lambda来讲City拆成两。 ?...简要流程 将需要拆分的数据使用split拆分,并通过expand功能分成多 将拆分后的多数据使用stack进行列转行操作,合并成一列 将生成的复合索引重新进行reset_index保留原始的索引,并命名为...使用split拆分 对C,按照|进行拆分 column_C = df['C'].str.split('|', expand=True) =============================...使用join合并数据 # 原始数据丢弃C,然后与column_C合并 df_new = df.drop(['C'], axis=1).join(column_C) ==================

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