这个公众号的关注者除了大部分是 Android 工程师之外还有部分后端以及前端同学,我鼓励也非常欢迎大家来投稿,其实我们并不需要把自己限定在某个领域,多学学其他语言也是非常不错的,欢迎投稿!~ 另外大家不要觉得自己写不好,不用怕,我可以指导你,Leon 同学在我指导下就改了几版,进步非常大,写文章既能让自己加深印象又能帮助别人,何乐不为呢?
本篇文章接《电影知识图谱问答(一)|爬取豆瓣电影与书籍详细信息》,学习如何利用爬取的数据,构建知识图谱所需的三元组。主要内容包括如何从Json类型的数据,转换成RDF数据,并最终存储到Jena之中,然后利用SPARQL进行查询。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84
儿子有点不服气,温柔地说道:你管爷爷叫爸爸,你管姥爷还叫爸爸,这不就是两个爸爸吗
通过观察原始数据形式,可以发现,视频可以有多个所属分类,每个所属分类用&符号分割,且分割的两边有空格字符,同时相关视频也是可以有多个元素,多个相关视频又用“\t”进行分割。为了分析数据时方便对存在多个子元素的数据进行操作,我们首先进行数据重组清洗操作。即:将所有的类别用“&”分割,同时去掉两边空格,多个相关视频id也使用“&”进行分割。 0、添加依赖pom.xml
主机:localhost,端口口:3306,用户名:root,密码:123456。
全部数据: 链接:https://pan.baidu.com/s/1qiO9aRb7yQeuHDtH1cWklw 提取码:nwxj
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1)基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2)上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3)条件筛选器 4)tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5)tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6)tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7)字段的合并、拆分与分层 8)分组:数据源分组、文件夹分组 9)计算字段(很重要) 10)参数的使用(以前不太会,好好看看) 11)集合的使用(以前不太会,好好看看)
后文要讲的重点是标准 SQL ,与具体的数据库没关系,所以理论上来讲,所有的关系型数据库都应该支持
为啥学习MySQL呢?因为MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一,在web应用方面,MySQL是最好的软件。MySQL所使用的sql语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。
在创建表的时候我们使用sql语句,Create table tableName () engine=myisam|innodb;
转自:https://m.2cto.com/database/201701/557910.html
cat_id smallint unsigned not null auto_increment primary key comment'类别ID',
import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.storage.StorageLevel /** * 电影评分数据分析,需求如下: * 需求1:查找电影评分个数超过50,
老婆急的直挠头:冬,冬,冬...,它跟天气有什么关系啊,那春天来了不应该是小草绿了吗
由于一次导入千万条数据性能较低,因此决定把后面的1000万行,拆分为两部分,分两次导入,如下操作:
要在高并发的场景下,保证基于InnoDB的应用程序的可靠性、性能,理解InnoDB的锁机制是必不可少的。
首先要确定什么是最后一条。 是编辑时间最新的为最后一条,还是某个字段数字最大的未最后一条。 比如以时间最大为最后一条,则将符合条件的资料都筛选出来,再按时间排序,再取一笔资料。 SQL如下:
分析MySQL语句查询性能的方法除了使用 EXPLAIN 输出执行计划,还可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句,我们将超过指定时间的SQL语句查询称为“慢查询”。
嵌套查询(子查询)可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。嵌套查询写起来简单,也容易理解。但是,有时候可以被更有效率的连接(JOIN)替代。
#查询products表记录 SELECT * FROM products WHERE price > 2000; – 单行注释 /* 多行注释 */ #创建数据库 CREATE DATABASE hei66_day19_db;hei66_day19_db #查看数据库 SHOW DATABASES; #查看某个数据库的定义信息 SHOW CREATE DATABASE hei66_day19_db; #删除数据库 DROP DATABASE hei66_day19_db;
MySQL的limit m n工作原理就是先读取前面m+n条记录,然后抛弃前m条,读后面n条想要的,所以m越大,偏移量越大,性能就越差。
MySQL从5.7版本直接跳跃发布了8.0版本 ,可见这是一个令人兴奋的里程碑版本。MySQL 8 版本在功能上做了显著的改进与增强,开发者对 MySQL 的源代码进行了重构,最突出的一点是多 MySQL Optimizer 优化器进行了改进。不仅在速度上得到了改善,还为用户带来了更好的性能和更棒的体验。
PCA或K-L变换是用一种正交归一向量系表示样本。如果只选取前k个正交向量表示样本,就会达到降维的效果。PCA的推导基于最小化均方误差准则,约束是:u为单位正交向量。推导结果是,正交向量就是归一化的协方差矩阵的特征向量,对应的系数就是对应的特征值。使用PCA方法提取特征脸的步骤如下:
邻近算法,又叫K近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。个人感觉KNN算法(K-NearestNeighbor)一种极其简单粗暴的分类方法,举一个例子,比如说你想知道一个人是不是喜欢打游戏,就可以观察他最亲密的几个朋友是不是都喜欢打游戏,如果大多数都喜欢打游戏,可以推测这个人也喜欢打游戏。KNN就是基于这种有点“物以类聚,人以群分”的简单粗暴的想法来进行分类的。
看完上篇是不是觉得n_owned这个为啥没提到,哈哈,今天我们来揭秘,
当机器学习工具 Scikit-Learn 遇上了可视化工具 Matplotlib,就衍生出 Scikit-Plot。
offset:表⽰偏移量,通俗点讲就是跳过多少⾏,offset可以省略,默认为0,表
但注意上图,里面还有几个Key is null的情况,它可以将两表相交的那部分数据排除掉! 也正是因为这个特性,一种很常见的SQL技巧是,用left join可替换not exists、not in等相关子查询,如下:
注意:在删除表中的记录时要小心!请注意DELETE语句中的WHERE子句。WHERE子句指定应删除哪些记录。如果省略WHERE子句,将会删除表中的所有记录!
博客是互联网平台上的个人信息交流中心。通常博客就是用来发表文章,所有的文章都是按照年份和日期排列,有些类似斑竹的日记。看上去平淡无奇,毫无可炫耀之处,但它可以让每个人零成本、零维护地创建自己的网络媒体,每个人都可以随时把自己的思想火花和灵感更新到博客站点上。
转自:Treant http://www.cnblogs.com/en-heng/p/5013995.html 决策树模型与学习 决策树(decision tree)算法基于特征属性进行分类,其主要的优点:模型具有可读性,计算量小,分类速度快。 决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5,Breiman等提出的CART。其中,C4.5是基于ID3的,对分裂属性的目标函数做出了改进。 决策树模型 决策树是一种通过对特征属性的分类对样本进行分类的树形结构,包括有向边与三类节点: 1、根节点
最近有小伙伴向我请求帮助,要写一个触发器。我看了一下需求很明确,就是执行更新,插入后触发一些事件。觉得挺有意思的,于是帮他写了一下,这里分享给大家。
sql语句:select * from test_table limit ($page-1)*$pageSize,$pageSize;
这样写看起来很正常,但实际在数据量大了之后,使用起来开始出现问题,越来越慢,慢到不可接受,甚至影响其他的读写操作。
本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式,向读者展示 SpringBoot 应用程序对接 MySQL 时,在使用不同连接池以及不使用连接池时,在增删改查的一个性能对比。这也包括更新和查询时,索引字段的关键性。
1.找到然后再杀死mysql服务进程 01找到and杀死进程.png 首先使用 tasklist | findstr mysql,找到mysql的服务进程号 然后根据得到的进程号 使用 taskkill /F /PID +进程号,结束mysql服务 2.安装和移除服务 02安装移除服务.png mysqld --install 安装服务 mysqld --remove 移除服务 3.开启mysql服务<mysql已经被安装,还 记得要先添加Windows服务> 1.打开Windows10资管管理器,在此电脑
程序运行的时候,数据都是在内存中的。当程序终止的时候,通常都需要将数据保存到磁盘上,无论是保存到本地磁盘,还是通过网络保存到服务器上,最终都会将数据写入磁盘文件。
如果学习分类算法,最好从线性的入手,线性分类器最简单的就是LDA,它可以看做是简化版的SVM,如果想理解SVM这种分类器,那理解LDA就是很有必要的了。 谈到LDA,就不得不谈谈PCA,PCA是一个和LDA非常相关的算法,从推导、求解、到算法最终的结果,都有着相当的相似。 本次的内容主要是以推导数学公式为主,都是从算法的物理意义出发,然后一步一步最终推导到最终的式子,LDA和PCA最终的表现都是解一个矩阵特征值的问题,但是理解了如何推导,才能更深刻的理解其中的含义。本次内容要求读者有一些基本的线性代数基础,
最近需要迁移项目,将数据库由Oracle改为MySQL。由于两者的语法有部分不一样,所以需要把Oracle中能用但MySQL中不能用的函数/类型等改为MySQL中能用的,以下是总结出的部分语法区别: 一、数据类型 1. Number类型 MySQL中是没有Number类型的,但有int/decimal 类型,Oracle中的Number(5,1)对应MySQL中的decimal(5,1),Number(5) 对应 int(5)。MySQL中的数字型类型比较多,分的也比较细,还有tinyint、smallint、mediumint、bigint等类型 2. Varchar2(n)类型 MySQL中对应Oracle Varchar2(n)类型的替代类型是varchar(n)类型。 3. Date 类型 MySQL 中的日期时间类型有Date、Time、Datetime等类型,MySQL中Date类型仅表示日期(年-月-日),Time类型仅表示时间(时:分:秒),而Datetime类型表示日期时间(年-月-日 时:分:秒),Oracle中的Date类型和MySQL中的Datetime类型一致。 二、函数 1. length(str)函数 Oracle中的length(str)是获取字符串长度的函数,MySQL 中对应的函数为char_length(str)。 2. sys_guid()函数 Oracle中可通过sys_guid()函数是生成随机序列,MySQL通过UUID()生成随机序列。 3. 时间格式化函数 将时间转换为字符串型时间 MySQL date_format(NOW(),’%Y-%m-%d’) 对应Oracle的 Oracle中的 to_char(sysdate, ‘YYYY-MM-DD’); 将字符串型时间转换为时间类型 MySQL str_to_date(‘2019-01-01′,’%Y-%m-%d’) 对应Oracle中的 to_date(‘2019-01-01’, ‘YYYY-MM-DD’); 包括时分秒的函数转换:DATE_FORMAT(NOW(),’%Y-%m-%d %H:%i:%s’),str_to_date(‘2019-01-01′,’%Y-%m-%d %H:%i:%s’)。 4. 条件函数(nvl()、nvl2()、decode()) nvl(tab.columnName, 0):如果tab.columnName值为空,则返回值取0,否则取tab.columnName;对应的MySQL函数为:ifnull(tab.columnName, 0)。 nvl2(expr1,expr2,expr3):如果expr1不为null,则返回expr2,否则返回expr3;对应的MySQL函数为:if(expr1,expr2,expr3)。 DECODE(value, val1, val2, val3):如果value等于val1,则返回val2,否则返回val3;MySQL可用IF函数表示:if(value=val1, val2, val3); DECODE(value, if1, val1, if2,val2,…,ifn, valn, val):如果value等于if1,则返回val1,如果value等于if2,则返回value2…如果value等于ifn,则返回valn,否则返回val;MySQL对于这种判断可以通过case when then else end;l来判断,即:case when value=if1 then val1 when value=if2 then val2,,,when value=ifn then valn else val end; 5. trunc()函数 TRUNC(12.123):返回整数(12);MySQL对应的函数:truncate(12.123, 0); TRUNC(12.123, 2):返回值保留2为小数(12.12);MySQL对应的函数:truncate(12.123, 2); TRUNC(SYSDATE):返回值为(2019-07-26 00:00:00);MySQL对应的为cast(now() as datetime):返回值为(2019-07-26 14:11:38); MySQL的cast函数语法为:CAST(xxx AS 类型) (可用类型为:二进制,同带binary前缀的效果:BINARY;字符型,可带参数:CHAR();日期:DATE;时间:
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10,意思是运行10S以上的语句。默认情况下,Mysql数据库并不启动慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数,当然,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据库表。
为何分页查询在测试环境没事,在生产上几千万的数据就出现了问题 在平时开发时,由于数据量没有那么大,所以测试有时候会不到位,比如用到的分页查询,使用不规范时,数据量越大,查询越慢,而且有 长时间进程不结束,会导致内存不足等风险
本文介绍如何利用python来对MySQL数据库进行操作,本文将主要从以下几个方面展开介绍:
日常开发中,我们使用mysql来实现分页功能的时候,总是会用到mysql的limit语法.而怎么使用却很有讲究的,今天来总结一下.
某银行拟开发一套ATM系统软件对客户的账户和交易信息进行管理。该系统的后台数据库为
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