我正在用Oracle编写一个查询,以便根据相同的列更新列
UPDATE TABLE SET A = 'CG-'||A
我有这样的数据
COLUMN A
121
234
333
我需要这样的数据
COLUMN A
CG-121
CG-234
CG-333
基本上,我这样做是为了3000万张记录,这花了我很多时间。有什么方法可以优化这个查询吗?如果我在A列上创建一个索引,会提高性能吗?
我有个问题,我希望有人能帮我:
那到底是怎么回事?
我已经开发了一个PHP脚本,它可以将XML文件从文件夹中导入到数据库中。
XML文件如下所示-
基本上,脚本将XML文件中的信息存储到5个表中,这是正确的。但是问题是,我的文件不包含PLAYER对象中的玩家的ID信息,所以在我将所有内容导入数据库之后,我必须运行以下查询:
$sql = "SELECT igraci.ID, utakmice.Player_ID, utakmice.ID AS broj FROM igraci LEFT JOIN utakmice ON (igraci.Team_ID = utakmice.Tea
我得到了一个错误:
A problem was encountered with the process that handled this request, causing it to exit.
This is likely to cause a new process to be used for the next request to your application.
(Error code 204)
我有一个PHP应用程序,主要是使用BigQuery。这是非常令人沮丧的,我没有办法调试这个。
帮不了我什么。
我能做什么?
app id是:logolapp
更新回答答复中的问题
我有一个数组,我正在循环这些数组来保存数据。
问题是有时数组非常大。
我想循环这个数组,直到达到极限。
一旦它通过了这个限制,它应该计算出它还有多少剩余的时间来完成遍历所有数组的循环,块它并完成它。
foreach ($offers as $offer){
//If have more the 8.000 then make more then one array_objects
$object_offer = new Offer();
$object_offer->setOfferSellerId($offer['sku']);
$obj
如何在批处理模式下获得tensorflow数据集以对所有样本进行洗牌?只是洗牌而已。
下面是一个程序,它创建了一个包含1000个项目的数据集,并以5个批次的方式通过了其中的10个时代。我已经打开了shuffle()。我可以看到,tensorflow将数据集分组为200批,每个批次包含5个示例,而洗牌是在这些批次之间进行的。我希望每一批新的批次都是原始1000个示例的随机样本,而不是200个原始批次的样本。
也就是说,这个计划:
import numpy as np
import tensorflow as tf
import random
def rec2tfrec_example(rec
我正在更新Server中有2.5亿行的表,它已经运行了4.5天。我想使用它正在运行的计算机进行其他内存密集型的工作,所以我对是否取消查询感到困惑(这可能也需要几天时间,对吧?)或者让它继续下去。有没有人在下面的代码中看到任何东西,让您认为它处于一个永无止境的循环中?取消它需要这么长的时间,不值得做吗?
以下是代码:
update A.Large_Table
set [Large_Table].var1
= [Segment_Info].var1
from A.[Large_Table] left join [A].[Segment_Info]
on [Large_Table].id = [Se