在上文我们曾小小的提到过,在索引失效的情况下,MySQL会把所有聚集索引记录和间隙都锁上,我们称之为锁表,或叫行锁升表锁.
第4章 Schema与数据类型优化 数据类型的设定原则应该遵循更小的往往更好,越简单越好(如能用data就用data而不用字符串),尽量避免NULL。 如果数据允许NULL,对MySQL来说更难优化,因为可为NULL的列使得索引,索引统计,和值比较都比较复杂。 TINYINT,SMALLINT,MEDIUMINT,INT,BIGINT,8,16,24,32,64位整数,还有可选的UNSIGNED属性,只保存无属性的值。 MySQL可以为整数类型指定宽度,但是对大多数应用这是没有意义的,他不会限制值的合法范围
DF的pivot本质上就是set_index先创建层次化索引,再利用unstack进行重塑。
日志重要性 Linux系统日志对管理员来说,是了解系统运行的主要途径,因此需要对 Linux 日志系统有个详细的了解。 Linux 系统内核和许多程序会产生各种错误信息、告警信息和其他的提示信息,这些各种信息都应该记录到日志文件中,完成这个过程的程序就是 rsyslog,rsyslog 可以根据日志的类别和优先级将日志保存到不同的文件中。 二、日志系统rsyslog 日志管理基础 rsyslog 日志管理 logrotate日志轮转 一、处理日志的进程 rsyslogd:绝大部分日志记录,和系统操作
数据我就按比较常见的列表嵌套字典来演示了,这种数据结构也是在各个场景下经常用到的数据结构[{},{},{}…]
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
MVCC通过为每行记录创建多个版本,并且为每个事务生成一个时间点快照(Read View),实现非阻塞读和隔离性。 这种机制允许并发事务同时读取数据,而不会堵塞其他事务
DataFrame与Series相比,除了可以每一个键对应许多值之外,还增加了列索引(columns)这一内容,具体内容如下所示:
当数据库有并发事务的时候,可能会产生数据的不一致,这时候需要一些机制来保证访问的次序,锁机制就是这样的一个机制。
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测试环境中,有一个表执行 SHOW TABLE STATUS 时看到的 rows 结果总是和真实数量相差了将近40%:
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 一、对MySQL的锁的了解 当数据库有并发事务的时候,可能会产生数据的不一致,这时候需要一些机制来保证访问的次序,锁机制就是这样的一个机制。 就像酒店的房间,如果大家随意进出,就会出现多人抢夺同一个房间的情况,而在房间上装上锁,申请到钥匙的人才可以入住并且将房间锁起来,其他人只有等他使用完毕才可以再次使用。 二、隔离级别与锁的关系 在Read Uncommitted级别下,读取数据不需要加共享锁,这样就不会跟被修改的数据上
保证主服务器(Master)和从服务器(Slave)的数据是一致性的,向Master插入数据后,Slave会自动从Master把修改的数据同步过来(有一定的延迟),通过这种方式来保证数据的一致性,就是Mysql复制
1、假如只需要存0~255之间的数,无负数,应使用tinyint unsigned(保证最小数据类型) 2、如果长度不可定,如varchar,应该选择一个你认为不会超过范围的最小类型 比如: varchar(20),可以存20个中文、英文、符号,不要无脑使用varchar(150) 3、整形比字符操作代价更低。比如应该使用MySQL内建的类型(date/time/datetime)而不是字符串来存储日期和时间 4、应该使用整形存储IP地址,而不是字符串 5、尽量避免使用NULL,通常情况下最好指定列为NOT NULL,除非真的要存储NULL值 6、DATETIME和TIMESTAMP列都可以存储相同类型的数据:时间和日期,且精确到秒。然而TIMESTAMP只使用DATETIME一半的内存空间,并且会根据时区变化,具有特殊的自动更新能力。另一方面,TIMESTAMP允许的时间范围要小得多,有时候它的特殊能力会变成障碍
作为处理数据的新手,我们拿到数据的时候,对于数据的处理最常见的工具还是excel。这几天就给大家介绍几个在数据处理当中经常用到的excel函数。
求和(\sum),求积( \prod ),极限( \lim ),积分( \int )。使用\limits与\nolimits来控制上下标是否被压缩。
临键锁(Next-Key Lock):临键锁是查询时InnoDB根据查询的条件而锁定的一个范围,这个范围中包含有间隙锁和记录锁;临键锁=间隙锁+记录锁。
文章背景: 透视列(Pivot)和逆透视列(Unpivot)是在Excel当中经常使用的一对数据聚合和拆分方法,在Power BI中也提供了同样的功能。
一、前言 对,没错,我又水了好一阵子,深刻反思寄几。前段时间,工作项目上出于对excel等批量操作可能出现误操作的问题,要求提供一个能够根据操作批次进行数据回滚的能力。在开发的过程中接触到了MySQL的Binary Log,感觉有些收获,记录一下。 二、Binary Log的概念 首先我们要了解一下什么是Binary Log(详情点进去看): Binary Log(二进制文件),包含了描述数据库更改的“事件”,例如创建表的操作或者改变表的数据。如果采用基于行的日志,它还能包含已经发生更改的语句事件(
一、前言 对,没错,我又水了好一阵子,深刻反思寄几。前段时间,工作项目上出于对excel等批量操作可能出现误操作的问题,要求提供一个能够根据操作批次进行数据回滚的能力。在开发的过程中接触到了MySQL的Binary Log,感觉有些收获,记录一下。 二、Binary Log的概念 首先我们要了解一下什么是Binary Log(详情点进去看): Binary Log(二进制文件),包含了描述数据库更改的“事件”,例如创建表的操作或者改变表的数据。如果采用基于行的日志,它还能包含已经发生更改的语句事件(比如,
这是力扣的 2352 题,难度为中等,解题方案有很多种,本文讲解我认为最奇妙的一种。
一个6亿的表a,一个3亿的表b,通过外间tid关联,你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录。
本文是个人在各种地方收集过来,包括自己总结的问题,都参杂在内,适合中级或者中上级开发面试的难度。
1、MySQL的复制原理以及流程 基本原理流程,3个线程以及之间的关联; 主:binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中; 从:io线程——在使用start slave 之后,负责从master上拉取 binlog 内容,放进 自己的relay log中; 从:sql执行线程——执行relay log中的语句; 2、MySQL中myisam与innodb的区别,至少5点 (1)、问5点不同; 1>.InnoDB支持事物,而MyISAM不支持事物 2>.InnoD
插入缓冲(insert buffer),二次写(double write),自适应哈希索引(ahi),预读(read ahead)
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
Online DDL一直是MySQL数据库的一个痛点,好在官方和社区都有不错的解决方案。这些方案大致有以下几个:
MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统,以结构化表格格式存储数据。相比之下,MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性,但它们为不同的应用场景提供了更好的性能。
本文摘录总结自《高性能MySQL》(第三版),将以每章一篇文章的方式带大家读这本数据库经典之作。总结精华,帮大家快速抓住重点信息,节省宝贵时间。
引言:设计数据存储方案时,Feed流、IM消息、订单等一些典型业务场景的,都有比较多的技术文章和教学课程;在线Excel场景下的文章却很匮乏,所以把自己近期对在线Excel存储选型的一些思考写下来,和大家一起交流。
通过观察我们观察到其中一些关键信息,例如在原数据里面有一些字段信息,例如Full Name;Address1等,而要求的格式是根据字段信息进行的换行排列。
最近在做创业项目的时候因为有比较多的新需求,需要频繁基于DDL生成Mybatis适合的实体、Mapper接口和映射文件。其中,代码生成器是MyBatis Generator(MBG),用到了Mybatis-Generator-Core相关依赖,这里通过一篇文章详细地分析这个代码生成器的使用方式。本文编写的时候使用的Mybatis-Generator版本为1.4.0,其他版本没有进行过调研。
>- ENUM和CHAR(VARCHAR)类型关联查询,会慢一些,因此,假如预先知道某列需要与CHAR类型关联,那么就不应该将该列设置为ENUM类型 >- ENUM类型的列可有效缩小表所占的空间,书中写可缩小1/3
使用PIVOT需要注意的是,必须把其他列中同一学生不同信息列隐藏才可以。 例如:我们把一行一行列出的科目变成一列一列,我们的SubjectChineseName就要隐藏掉,否则Pivot出来的结果是同一个学生一样有四行。 只不过右边多出了四列科目而已。 我这里先CAST是因为需要转换格式,从NVARCHAR转为FLOAT。 如果我想要转换的行列数据不是数字的话,应该用什么? 我们可以通过COUNT得到出现的次数,也可以通过MIN()或者MAX()直接显示内容。
主:binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中;
事务是一个不可分割的数据库操作序列,也是数据库并发控制的基本单位,其执行的结果必须使数据库从一种一致性状态变到另一种一致性状态。事务是逻辑上的一组操作,要么都执行,要么都不执行。
可根据⼀个或多个键将不同DataFrame中的⾏连接起来,它实现的就是数据库的join操作 ,就是数据库风格的合并
开发人员必备的9大MySQL索引和查询优化一般来说,程序员的面试内容分为两部分,一部分与编程相关,另一部分则与数据库相关。而作为数据库中的主流,MySQL更是涉及面试中的诸多高频考点。对于后端人员来说,不需要像专业的DBA那样精通MySQL,但也需要掌握相关的基本内容。小编在此总结了MySQL面试中常见7大领域的50道经典面试题,以期帮助大家顺利通过面试。
1. 原则1:如果分子是标量函数,分母是列向量,那么求导结果要写成分母的形式,也就是列向量。
MySQL支持的数据类型非常多,选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要。不管 存储哪种类型的数据,下面几个简单的原则都有助于做出更好的选择。
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析、性能优化,个人博客:https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8,欢迎讨论。
python当中科学运算库numpy可以节省我们很多运算的步骤,但是这里和matlab中又有一点点不一样,matrix和array之间的关系和区别是什么呢?
基于深度学习的计算机视觉通常需要数据。许多研究人员试图用合成数据来增强数据集,以提高模型的稳健性。然而,增加流行的行人数据集,如加州理工学院和城市人,可能极具挑战性,因为真实的行人通常质量较低。由于遮挡、模糊和低分辨率等因素,现有的增强方法非常困难,这些方法通常使用3D引擎或生成对抗性网络(GAN)合成数据,以生成逼真的行人。与此不同的是,为了访问看起来更自然的行人,我们建议通过将同一数据集中的真实行人转换为不同的形状来增强行人检测数据集。因此,我们提出了基于形状变换的数据集增强(STDA)框架。 所提出的框架由两个后续模块组成,即形状引导变形和环境适应。在第一个模块中,我们引入了一个形状引导的翘曲场,以帮助将真实行人的形状变形为不同的形状。然后,在第二阶段,我们提出了一种环境感知混合映射,以更好地将变形的行人适应周围环境,获得更逼真的行人外观和更有益的行人检测增强结果。对不同行人检测基准的广泛实证研究表明,所提出的STDA框架始终比使用低质量行人的其他行人合成方法产生更好的增强结果。通过扩充原始数据集,我们提出的框架还将基线行人检测器在评估基准上提高了38%,实现了最先进的性能。
1. 主:binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中;
今天要跟大家分享的是一个强大的查询与引用函数——offset函数! OFFSET函数的语法参数相对比较多,但是因为参数位置和函数都比较固定,所以只要能够理解各自含义,应用起来就会很方便。 offset
Oracle中最常用的字符串类型可能就是varchar2了,但是一直以来,让人吐槽最多的,可能就是他的存储容量,12c之前,允许存储4000字节,请注意这的单位是字节,如果你按照非常规的字符定义字段,就得结合字符集,确定他能存储的容量。如果要存储超过这个限制的字符,就得改为CLOB类型了,他的容量是4G,另外一种变通的形式,不想使用大字段,就将要存储的字符拆成多个varchar2类型的字段,读的时候拼接这些字段,起到一样的效果。
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