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以关联表中的count计数作为主表的排序依据

标题场景例如本站右侧标签云，主要的排序依据是tag标签出现的次数。由于数据库设计时，将tag标签独立，并没有作为article文章表的一个字段。...通过一个中间关联表（art_tag）来对应文章表（article）和tag表（tags）之间的映射关系。通过查询tags表中的数据，以art_tag表中的映射数量进行排序操作。...ID（id） 2、标签表（tags）：标签ID（id）、标签名（tag_name） 3、中间表（art_tag）：序号（id）、文章ID（article_id）、标签ID（tags_id） 注：在本例中实现本站右侧标签排序并未用到文章表...业务目标即：对art_tag表中的tags_id进行count计数作为tags表查询的排序依据。...如果你需要在大数量级中应用类似查询，那等待的就有可能是脚本超时咯。所以当时在做的时候，一时没有好的办法，就没有深入去研究重写。

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    以关联表中的count计数作为主表的排序依据（进阶版）

    今天得空，改造了下程序，通过操作数组来达到避开在遍历中使用count查询的目的。 先来通过thinkPHP的debug函数来测试下昨天的程序性能。...            $sort[]=$v['sort'];         }         array_multisort($sort, SORT_DESC, $tagsRes);//按tags数多少重新排序数组...上一篇是正常思维，通过查询tag表中的id在关联表中做count查询查询，最后以count依据截取需要的部分内容返回给控制器。...首先通过查询中间表中的tags_id列，将查询结果通过array_count_values函数做一个计数操作（关键就在这里，通过使用数组来计数达到避开循环中使用count查询）。...得到结果如下： 和前面的数据进行对比可见，耗时节约70%，内存消耗减少50%以上。性能提升还是非常明显的。

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    容器中的隔离与限制:namespace和cgroups

    但是没有了虚拟化软件的管理，多个容器运行在一个操作系统上，共用宿主机的ghost os，隔离和限制是一个问题，本文主要讲述docker容器的隔离和限制。...容器中的这个进程是在调用宿主机上的clone创建进程时指定的，命令如下，传入一个clone_newpid参数，这样创建的进程就在一个新的namespace中，只能看到当前namespace中的进程。...ghost os，容器中的进程是在操作系统中是真实存在的，这些进程会跟操作系统上的其他进程共享系统的资源，这样肯定会有竞争。...Linux的cgroups提供了一种资源限制的手段，它限制进程对操作系统资源的使用，包括cpu、内存、磁盘和网络。 在Linux上执行如下命令，查看cgroup能限制的资源种类。 ?...cpu.cfs_period_us和cpu.cfs_quota_us这2个参数，限制进程在cpu.cfs_period_us的时间内，可以有cpu.cfs_quota_uszhe这么长时间的cpu使用权

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    Hive 中的排序和开窗函数

    Hive 中的四种排序 排序操作是一个比较常见的操作，尤其是在数据分析的时候，我们往往需要对数据进行排序，hive 中和排序相关的有四个关键字，今天我们就看一下，它们都是什么作用。...n 后，传输到reduce端的数据记录数就减少到 n * （map个数）,也就是说我们在sort by 中使用limit 限制的实际上是每个reducer 中的数量，然后再根据sort by的排序字段进行...然后交给reducer,可以看到sort by 中limit 子句会减少参与排序的数据量，而order by 中的不行，只会限制返回客户端数据量的多少。...简介: 窗口排序函数提供了数据的排序信息，比如行号和排名。...在一个分组的内部将行号或者排名作为数据的一部分进行返回，最常用的排序函数主要包括： row_number 根据具体的分组和排序，为每行数据生成一个起始值等于1的唯一序列数 rank 对组中的数据进行排名

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    Hive 中的排序和开窗函数

    Hive 中的四种排序 排序操作是一个比较常见的操作，尤其是在数据分析的时候，我们往往需要对数据进行排序，hive 中和排序相关的有四个关键字，今天我们就看一下，它们都是什么作用。...n 后，传输到reduce端的数据记录数就减少到 n * （map个数）,也就是说我们在sort by 中使用limit 限制的实际上是每个reducer 中的数量，然后再根据sort by的排序字段进行...然后交给reducer,可以看到sort by 中limit 子句会减少参与排序的数据量，而order by 中的不行，只会限制返回客户端数据量的多少。...简介: 窗口排序函数提供了数据的排序信息，比如行号和排名。...在一个分组的内部将行号或者排名作为数据的一部分进行返回，最常用的排序函数主要包括： row_number 根据具体的分组和排序，为每行数据生成一个起始值等于1的唯一序列数 rank 对组中的数据进行排名

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    PHP 中 trim 函数对多字节字符的使用和限制

    在日常工作中，经常需要处理字符串。其中一种常用的情况是，需要删除字符串两端的空白字符，这就是 trim() 函数原本的作用。 但是标准的 trim() 函数不能处理多字节字符。...在#PHP#中， trim() 函数用于删除字符串的开头和结尾的空白字符。...否则，你可能会得到一个以乱码的字符串结尾。 而 mbstring 提供了针对多字节字符串的函数，能够帮开发者处理 PHP 中的多字节编码。...mbstring 扩展的使用和普通字符串操作函数一致，而且仅仅需要加上mb_前缀即可。...string $encoding = null): string 所以虽然 8.3 刚发布[2]，但是 8.3 中确实没有这三个函数，可能需要在 8.3.1 中才能使用了。

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    neo4j︱Cypher完整案例csv导入、关系联通、高级查询（三）

    ，包括三部分：csv载入、建立实体关联、查询 其中csv载入与建立实体关联可以了解到如何为Neo4j的数据集； cypher的查询也有难易之分，该案例中较好得进行了使用，有初级查询与高级查询。...p.productName,p.unitPrice order by p.unitPrice DESC limit 10; 逻辑:先从图数据库中定位p；order by 表示排序；limit 表 显示限制...查询三：product 中’Chocolade’产品价格并排序：where、排序order使用 # 写法一： match (p:Product) where p.productName = 'Chocolade...查询四：product 中’Chocolade’以及’Chai’产品价格并排序：where、排序order使用 match (p:Product) where p.productName IN ['Chocolade...客户和订单之间的匹配成为可选匹配，这与外连接相当。

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    万文讲解Hive 中的排序和开窗函数

    Hive 中的四种排序 排序操作是一个比较常见的操作，尤其是在数据分析的时候，我们往往需要对数据进行排序，hive 中和排序相关的有四个关键字，今天我们就看一下，它们都是什么作用。...n 后，传输到reduce端的数据记录数就减少到 n * （map个数）,也就是说我们在sort by 中使用limit 限制的实际上是每个reducer 中的数量，然后再根据sort by的排序字段进行...然后交给reducer,可以看到sort by 中limit 子句会减少参与排序的数据量，而order by 中的不行，只会限制返回客户端数据量的多少。...简介: 窗口排序函数提供了数据的排序信息，比如行号和排名。...在一个分组的内部将行号或者排名作为数据的一部分进行返回，最常用的排序函数主要包括： row_number 根据具体的分组和排序，为每行数据生成一个起始值等于1的唯一序列数 rank 对组中的数据进行排名

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    召回和排序模型中的用户行为序列的建模

    为了兼顾速度和效果，在推荐系统中通常包含多个模块，如召回和排序模块，更具体点可以将推荐系统分为四个环节，分别为：召回，粗排，精排和重排，这四个环节之间的关系可见下图所示[1]： 召回模块通过对用户兴趣建模...对于排序模型，在[3]中的提及到的Base模型中使用的是Sum Pooling，其模型结构如下图所示： 通过Sum Pooling后，用户的兴趣表征 可以表示为： \boldsymbol{v}_U...基于Transformer的模型在多个NLP任务中得到了提升，能够很好的挖掘序列数据，在参考[5]中提出了BST模型用于排序过程，在BST模型中，使用Transformer中的Encoding部分对用户行为序列挖掘...在参考[6]中提出DIEN模型用于排序过程，在DIEN模型中，将序列的挖掘和候选的Attention相结合，得到用户随时间演化的兴趣表征，同时这个表征还是与当前的候选是相关的，其模型结构如下图所示：...的方法，该方法可以从用户行为和用户属性信息中动态学习出多个表示用户兴趣的向量，这是一种基于胶囊路径机制的多兴趣提取层，对历史行为聚类，从而提取到不同的兴趣。

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    召回和排序模型中的用户行为序列的建模

    为了兼顾速度和效果，在推荐系统中通常包含多个模块，如召回和排序模块，更具体点可以将推荐系统分为四个环节，分别为：召回，粗排，精排和重排，这四个环节之间的关系可见下图所示[1]：图片召回模块通过对用户兴趣建模...对于排序模型，在[3]中的提及到的Base模型中使用的是Sum Pooling，其模型结构如下图所示：图片通过Sum Pooling后，用户的兴趣表征\boldsymbol{v}_U 可以表示为：\boldsymbol...基于Transformer的模型在多个NLP任务中得到了提升，能够很好的挖掘序列数据，在参考[5]中提出了BST模型用于排序过程，在BST模型中，使用Transformer中的Encoding部分对用户行为序列挖掘...在参考[6]中提出DIEN模型用于排序过程，在DIEN模型中，将序列的挖掘和候选的Attention相结合，得到用户随时间演化的兴趣表征，同时这个表征还是与当前的候选是相关的，其模型结构如下图所示：图片在...的方法，该方法可以从用户行为和用户属性信息中动态学习出多个表示用户兴趣的向量，这是一种基于胶囊路径机制的多兴趣提取层，对历史行为聚类，从而提取到不同的兴趣。

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    【小家Java】聊聊Java中的比较器（排序）：Comparable和Comparator；Spring中的Comparators和AnnotationAwareOrderComparator

    所以本文讨论的就是排序中使用到的比较器Comparable和Comparator。...JDK中的Comparable和 Comparator Comparable和Comparator接口都是为了对类进行比较，众所周知，诸如Integer，double等基本数据类型，java可以对他们进行比较...此外，**实现此接口的对象可以用作有序映射中的键或有序集合中的集合，无需指定比较器。...接口，但是开发者认为compareTo方法中的比较方式并不是自己想要的那种比较方式 // @since 1.2 JDK8该接口增加了很多默认方法，后面也会讲解 @FunctionalInterface...Comparable和Comparator区别比较 Comparable是排序接口，若一个类实现了Comparable接口，就意味着“该类支持排序”。

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    Neo4j 系列(1) —— 初识 Neo4j

    Neo4j 什么是 Neo4j Neo4j是一个开源的NoSQL图形数据库，2003 年开始开发，使用 scala和java 语言，2007年开始发布。...是世界上最先进的图数据库之一，提供原生的图数据存储，检索和处理； 采用属性图模型（Property graph model），极大的完善和丰富图数据模型； 专属查询语言 Cypher，直观，高效； Neo4j...标签用冒号表示例如 :label 节点 节点（Node)是图数据库中的一个基本元素，用来表示一个实体记录，就像关系数据库中的一条记录一样。...在Neo4j中节点可以包含多个属性(Property)和多个标签(Label)。...person) return n skip 2 # 限制输出个数 match(n:person) return n limit 2 # 显示查询节点的属性值 match(n:person) return

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    Hadoop学习笔记—11.MapReduce中的排序和分组

    一、写在之前的 1.1 回顾Map阶段四大步骤 　　首先，我们回顾一下在MapReduce中，排序和分组在哪里被执行： ? 　　...从上图中可以清楚地看出，在Step1.4也就是第四步中，需要对不同分区中的数据进行排序和分组，默认情况下，是按照key进行排序和分组。...，结果如下所示 3 1 2 1 1 1 　　接着，我们会针对这个数据文件，进行排序和分组的实践尝试，以求达到结果所示的效果。...二、初步探索排序 2.1 默认的排序 　　在Hadoop默认的排序算法中，只会针对key值进行排序，我们最初的代码如下（这里只展示了map和reduce函数）： public class MySortJob...因为原来只有key参与排序，现在将第一个数和第二个数都参与排序，作为一个新的key。

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    Java中的自旋锁和适应性自旋锁是什么意思？其分类依据是啥？

    来源：网络技术联盟站 链接：https://www.wljslmz.cn/19673.html 上一篇文章中，我们提到了锁的分类： 上一篇介绍了乐观锁和悲观锁，它们的分类依据是线程间是否需要锁住资源...1.1 自旋锁 自旋锁，从字面意思来看“自旋”，自己在那一直旋转，java中那么肯定就是自己一直在那判断某种条件，比如我们会用while关键字。 那么真正的自旋锁是什么意思呢？...1.3 判断依据 从上面对自旋锁和适应性自旋锁的介绍，大家看到最多的关键词事什么？ 没错，就是阻塞。 本小节开始就说过了，一般来说大多数锁都是非自旋的，为啥大多数锁不需要自旋？...废话，线程没有被阻塞我自旋它干啥，所以当资源访问失败，即被锁住的时候，需不需要阻塞就成了判断依据了，不需要阻塞，那就是自旋锁，假如还能自行判断自旋次数的，那么就是适应性自旋锁，是不是很简单？...二、总结 本文主要介绍了自旋锁和适应性自旋锁，其分类依据就是当资源访问被锁住的时候，需不需要阻塞，需要阻塞就是自旋锁，如果还能自行判断自旋次数的，那么就是适应性自旋锁。

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    Docker Compose中的资源管理：如何设置和验证CPU与内存限制

    你好，亲爱的读者们，今天我们将讨论一个实用而重要的主题，即如何在Docker Compose中设置容器服务的CPU和内存资源限制，以及如何检查这些限制是否已经生效。...Docker Compose中的资源限制 Docker Compose允许我们通过docker-compose.yml配置文件定义服务的各项参数，其中包括CPU和内存资源的限制。...在这些信息中，你可以找到设置的CPU和内存限制： docker inspect 在输出的大量信息中，你可以找到如下部分： "HostConfig": { "CpuPeriod...总结 在本篇文章中，我们了解了如何在Docker Compose中为容器服务设定CPU和内存资源限制，以及如何使用docker inspect命令检查这些限制是否已经生效。...理解并能够应用这些知识，更好地管理和优化容器资源使用，提高服务的稳定性和性能。 在未来的文章中，我们会继续分享更多Docker的使用技巧和最佳实践。感谢你的阅读，我们下期再见！

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    图计算和图数据库在实际应用中的限制和挑战，以及处理策略

    图片图计算和图数据库在实际应用中存在以下限制和挑战：1. 处理大规模图数据的挑战： 大规模图数据的处理需要高性能计算和存储系统，并且很多图算法和图查询是计算密集型的。...这需要在图数据库设计和实现中引入一致性协议和事务机制，以保证数据的正确性。3. 复杂查询和算法的支持： 图数据库需要支持复杂的图查询和算法，例如最短路径、社区发现等。...数据的可视化和可理解性： 图数据库中的数据通常是以网络图的形式表示，对于用户来说，直接理解和分析图数据可能会存在困难。...因此，图数据库需要提供直观的可视化界面和工具，以帮助用户可视化和理解图数据，从而进行更深入的分析和决策。为克服这些限制和挑战，可以考虑以下策略：1....综上所述，为推广图计算和图数据库的应用，需要解决大规模图数据的处理和可扩展性、数据一致性和事务机制、复杂查询和算法的支持，以及数据的可视化和可理解性等方面的限制和挑战。

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    Spring认证指南：如何在 Neo4j 的 NoSQL 数据存储中持久化对象和关系

    原标题：Spring认证中国教育管理中心-了解如何在 Neo4j 的 NoSQL 数据存储中持久化对象和关系。...你将建造什么 您将使用 Neo4j 的NoSQL基于图形的数据存储来构建嵌入式 Neo4j 服务器、存储实体和关系以及开发查询。...最后，您有一个方便的toString()方法可以打印出该人的姓名和该人的同事。 创建简单查询 Spring Data Neo4j 专注于在 Neo4j 中存储数据。...在本例中，您将创建三个本地Person实例：Greg、Roy 和 Craig。最初，它们只存在于内存中。请注意，没有人是任何人的队友（目前）。...您还可以构建一个包含所有必要依赖项、类和资源的单个可执行 JAR 文件并运行它。构建可执行 jar 可以在整个开发生命周期、跨不同环境等中轻松地将服务作为应用程序交付、版本化和部署。

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