简介 mysqlslap是mysql自带的基准测试工具 优点:查询数据,语法简单,灵活容易使用.该工具可以模拟多个客户端同时并发的向服务器发出查询更新,给出了性能测试数据而且提供了多种引擎的性能比较。...测试时候会创建一个mysqlslap库，并创建一个t1表，进行增删改善。...二.例子 测试100个并发线程，测试次数5次，自动生成SQL测试脚本，读、写、更新混合测试，自增长字段，测试引擎为innodb，共运行5000次查询 mysqlslap -uroot -p123456-...auto-generate-sql-add-autoincrement --engine=innodb --number-of-queries=5000 100并发测试一次，意思是模拟100个人或者链接同时往数据库里进行写
--concurrency 并发数量,多个可以用逗号隔开 --engines 要测试的引擎，可以有多个，用分隔符隔开，如--engine...
mysqlslap 是 Mysql 自带的压力测试工具，可以模拟出大量客户端同时操作数据库的情况，通过结果信息来了解数据库的性能状况 mysqlslap 的一个主要工作场景就是对数据库服务器做基准测试...例如我们拿到了一台服务器，准备做为数据库服务器，那么这台服务器的硬件资源能够支持多大的访问压力呢？...…… 通过一系列的调优工作，配合基准测试，就可以把这台服务器调整到最佳状态，也掌握了健康状态下的性能指标 以后在实际运行过程中，当监控的数据接近了基准指标时，说明数据库服务器快要满负荷了，需要分析是数据库结构设计...、SQL语句这类用法问题，还是硬件资源的确不够了，然后进行相应的处理 数据库服务器也可能需要硬件升级，升级之后也需要进行基准测试，和之前的测试结果对比，确保升级后的性能是提升的，防止不恰当的升级或者错误的配置引起性能下降...了解了 mysqlslap 的用处，下面看一下如何使用 mysqlslap mysqlslap 示例 01 简单用法 对数据库做一个简单的自动测试 mysqlslap --user=root --password
mysqlslap是一个mysql官方提供的压力测试工具,通过模拟多个并发客户端访问mysql来执行测试，使用起来非常的简单。通过mysqlslap--help可以获得可用的选项。...测试例子如下： [root@localhost~]# /usr/local/mysql/bin/mysqlslap--defaults-file=/etc/my.cnf--concurrency=200...指定数据库的测试： --create-schema，指定数据库名称 --query，指定SQL语句，可以定位到某个包含SQL的文件[root@localhost~]#/usr/local/mysql.../bin/mysqlslap --defaults-file=/etc/my.cnf--concurrency=50--iterations=1--create-schema=test--query=...0.021secondsMaximumnumberofsecondstorunallqueries:0.021secondsNumberofclientsrunningqueries:50Averagenumberofqueriesperclient:1 mysqlslap
准备好数据后，直接运行以下命令即可。...bookstacknew \ -e RUN_MODE=prod \ -v /home/bookstack:/bookstack\ willdockerhub/bookstack:v2.10_node 数据准备...数据库使用mysql，需要提前创建好库，表会自动创建。.../home/bookstack中的文件需要提前准备好。初始阶段可以从容器内直接复制出来。
mysqlslap是一个mysql官方提供的压力测试工具,通过模拟多个并发客户端访问mysql来执行测试，使用起来非常的简单。通过mysqlslap--help可以获得可用的选项。...测试例子如下：[root@localhost~]# /usr/local/mysql/bin/mysqlslap--defaults-file=/etc/my.cnf--concurrency=200-...指定数据库的测试： --create-schema，指定数据库名称 --query，指定SQL语句，可以定位到某个包含SQL的文件[root@localhost~]#/usr/local/mysql/bin.../mysqlslap --defaults-file=/etc/my.cnf--concurrency=50--iterations=1--create-schema=test--query=/root...0.021secondsMaximumnumberofsecondstorunallqueries:0.021secondsNumberofclientsrunningqueries:50Averagenumberofqueriesperclient:1 mysqlslap
右键单击 "数据库" 节点，然后选择 "还原数据库"。 选择 "设备"，然后单击省略号（...） 选择备份文件，然后点击确定 完成数据库还原。...完成后，会在 SQL Server 实例上安装 AdventureWorks 数据库。 这里使用的是2012版本的数据库，下面是OLTP版本的链接： AdventureWorks2012 ?...这里的数据准备主要用作后续学习使用 参考网址
数据准备阶段通常会占到实际机器学习任务的79%的时间。包括数据采集、数据清洗（清理）、数据标注、数据验收、数据交付等阶段。数据采集：采集之前，要对数据来源进行考察，越熟悉的数据来源越好。...采集一般有四种途径，分别观测数据、人工收集、调查问卷、线上数据库观测数据：observation，实验室监测数据、浏览器上的网页数据，规模化自动化采集，伴随环境噪声，数据缺失或不规整，需要仔细做好数据清理工作...数据清理（也叫数据清洗）：现实世界的数据是非常脏的，数据清理工作是繁琐的，但却是至关重要。做好版本管理，至少三种：原始数据、某一步处理过后的数据、最终有待分析的数据。...主要处理以下几种数据：缺失的数据、重复的数据、内容错误的数据（逻辑、格式错误）、不需要的数据。...数据管理：数据作为一种资产，企业按照新型资产来管理。与数据治理的区别和联系。管理包含治理，治理是管理的一部分。与数据相关的问题：数据不足（数据扩充）、隐私泄露、分类质量低、数据质量低
=admin123 -p 3306:3306 -v /data/mysql_data:/var/lib/mysql mysql:5.6 单节点的数据库压力测试 单条数据库查询语句测试 root@80cdcfd8e850...:/# mysqlslap -uroot -p --auto-generate-sqlEnter password: Benchmark Average number of seconds...本测试表达模拟10个mysql客户端一共发出1000个模拟查询语句,平均每个客户端查询10个数据库语句，平均总耗时0.392 模拟查询复杂表并发访问测试数据库性能 更加形象的模拟日常的多列多类型数据结构...，默认只有两列数据。...将查询的数据库语句写入的文件中 在每条数据库语句中指定分隔符，如select * from user;select * from db;select * from events; cat << EOF
mysqlslap 是 mysql 自带的压测工具，可以模拟多个客户端同时向服务器发起请求。 命令选项： --concurrency 并发数量，多个用 , 隔开。...100 并发： mysqlslap --no-defaults --iterations=5 --concurrency=100 --number-of-queries=2000 --auto-generate-sql...of clients running queries: 500 Average number of queries per client: 20 复制代码 1000 并发： mysqlslap...of clients running queries: 1000 Average number of queries per client: 20 复制代码 1500 并发： mysqlslap...单机写并发测试 100 插入并发： mysqlslap --no-defaults --iterations=5 --concurrency=100 --number-of-queries=2000
CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic; 清空表 TRUNCATE TABLE t_user; 测试数据...数据类型 字符型：varchar、char、nchar、nvarchar、long（在数据库中是以ASCII码的格式存储的） 数字型：number、float（表示整数和小数） 日期类型：date、timestamp...Hive表删除数据不能使用DELETE FROM table_name SQL语句 删除所有数据 推荐这种方式比较快(Hive SQL支持，但是Flink SQL中不支持) truncate table...t_user01; 下面的这种方式虽然能删除所有数据，但是不推荐，运行比较慢(Flink SQL中的批模式支持，流模式不支持)。...删除部分数据 当需要删除某一条数据的时候，我们需要使用 insert overwrite 释义：就是用满足条件的数据去覆盖原表的数据，这样只要在where条件里面过滤需要删除的数据就可以了 删除id为1
MySQLSlap是MySQL自带的基准测试工具，无需单独安装即可使用。下面记录一下在服务器上用 MySQLSlap做MySQL基本测试的步骤。...MySQLSlap常用参数说明 ： 1.--auto-generate-sql： 由系统自动生成SQL脚本进行测试 2....--auto-generate-sql-write-number 指定初始化数据时生成的数据量 5. --concurrency ：指定并发线程的数量 6....--engine ：指定要测试表的存储引擎，可以用逗号分割多个存储引擎 7， --no-drop：指定不清理测试数据 8， --iterations ：指定测试运行的次数 9....--create-schema：指定了用于执行测试的数据库的名字 14， --query 用于指定自定义的SQL的脚本 15,--only-print 并不运行测试脚本，而是把生成的脚本打印出来
，第一步的工作也是准备数据，这中间我们需要做很多工作包括数据输入、数据预处理、数据增强等，我个人把这一步的工作命名为数据准备，当然也可以有其他命名。...环境准备 系统：Windows10/Linux系统 软件：Python3、TensorFlow框架、和常用的Python库，数据准备阶段主要是os、cv2、numpy、skimage、csv等。...Detection比赛为例，编写数据准备的程序，这个程序，我写了两个版本，前期的获取文件名函数都差不多，后面的打乱数据和划分batch部分，一个版本是采用numpy+python自带的功能完成的，后面一个版本是用...数据集形式如下图所示： 第一个版本程序 纯python编写，借助了cv2、os、numpy、csv等库 数据准备程序被我命名为input_data.py，里面主要是两个函数： get_files(获取文件名函数...其实正常测试读取训练集图像是没问题，主要是在训练模型的时候出了问题，还不清楚是模型训练程序还是数据准备程序的问题，所以这个版本程序仅供参考。
前面都是基础零碎的知识，需要通过一个栗子来为大家把整个流程走一遍，从整体上对TensorFlow进行一个把握，大概分为四篇文章来说明吧(前期准备、前馈计算、模型训练、模型评价)。...滑动平均模型 滑动平均模型可以使模型在测试数据上更健壮，适合基于梯度下降算法训练神经网络的过程。
1 处理缺失值 （1） 过滤缺失值（见上一篇文章） （2） 补全缺失值 有时候我们并不是想要过滤缺失值，而是需要补全数据。...插值方法，如果没有其他参数，默认为'ffill' axis 需要填充的轴，默认axis=0 inplace 修改被调用的对象，而不是生成一个备份 limit 用于前向或后向填充时最大的填充范围 2 数据转换...df.drop_duplicates(['k1'], keep = 'last')) #保留最后一个值 -----结果----- k1 k2 4 one 3 6 two 4 （2）使用函数或映射进行数据转换...对于许多数据集，可能希望基于DataFrame中的数组、列或列中的数值进行一些转换，测试数据(data)如下，包含九类肉的名称和价格： 假设要添加一列用于表明每种食物的动物肉类型，映射如下： meat_to_animal
自己新建数据库: create table Student(sid varchar(10),sname varchar(10),sage datetime,ssex nvarchar(10));
在进行数据分析和建模过程中，大量时间花费在数据准备上：加载、清洗、转换和重新排列，这样的工作占用了分析师80%以上的时间。本章将讨论用于缺失值、重复值、字符串操作和其他数据转换的工具。...1、处理缺失值 缺失数据在数据分析中很容易出现，在pandas中使用NaN表示缺失值，称NaN为容易检测到的缺失值；同时python内建的None值在对象数组中也会被当做NA处理： import numpy...，并允许根据丢失的数据量确定阈值 fillna 用某些值填充缺失的数据值或使用插值方法，如ffill或bfill isnull 返回表明哪些值是缺失值 notnull 作用域isnull相反 ----...（1）过滤缺失值 有多种过滤缺失值的方法，虽然可以用pandas.isnull手动过滤，但是dropna在过滤缺失值上更为有用，在series上使用dropna，它会返回series中的所有非空数据及其索引值...，下一篇文章将介绍补全缺失值和数据转换的相关内容。
# 语义分割数据集准备 Dataset 数据集下载 PASCAL VOC 2012 dataset augmented PASCAL VOC dataset # augmented PASCAL...xvf VOCtrainval_11-May-2012.tar mv VOCdevkit/VOC2012 VOC2012_orig && rm -r VOCdevkit Data conversions 数据转换...augmented PASCAL VOC 数据集的 ground truth labels 是以 Matlab data files的格式存在的，需要进行转换： Step1 定义 mat2png
文件中的数据 1.CSV文件 标准读取文件格式 import pandas as pd df = pd.read_csv(csv_file) df 让第一列的数据做索引 pd.read_csv(csv_file...color_image) color_array.shape #彩色是三通道 灰度图是两通道 gray_array = np.array(gray_image) gray_array.shape #灰度图是两通道 数据库中的数据...（待补充） 网页上的数据 （待补充） 来自API的数据 （待补充）
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