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Power QueryPython的使用

Power Query2018年就已经支持python了,你尝试过吗?今天说一下power query使用python的步骤和简单应用。...(python代码使用技巧不是本文的讨论方向) 环境搭建 python安装(建议按照 Anaconda 版本); Python安装方法 pip方式安装两个必要的python包:pandas和matplotlib...总结: 在power querypython 使用 dataset 变量来访问当前表的数据; dataset 是 pandas 中 的 DataFrame; 使用python语法对 dataset...还是选择刚才新建的表,点击 "运行Python脚本",输入如下代码:(power query自动对Python添加 #(lf) 用来进行转义) df = pandas.DataFrame(dataset...) df.to_excel("D:/源.xlsx", index=None) 至此,便成功将power query 中的文件导出至本地。

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MySQL Query Cache

顾名思义,MySQL Query Cache 就是用来缓存和 Query 相关的数据的。具体来说,Query Cache 缓存了我们客户端提交给 MySQL 的 SELECT 语句以及该语句的结果集。...主要由以下5个参数构成: query_cache_limit:允许 Cache 的单条 Query 结果集的最大容量,默认是1MB,超过此参数设置的 Query 结果集将不会被 Cache query_cache_min_res_unit...:设置 Query Cache 中每次分配内存的最小空间大小,也就是每个 Query 的 Cache 最小占用的内存空间大小 query_cache_size:设置 Query Cache 所使用的内存大小...其实 Query Cache 是以客户端请求提交的 Query 为对象来处理的,只要客户端请求的是一个 Query,无论这个 Query 是一个简单的单表查询还是多表 Join,亦或者是带有子查询的复杂...向 Query Cache 中插入新的 Query Cache 的次数,也就是没有命中的次数 Qcache_lowmem_prunes:当 Query Cache 内存容量不够,需要从中删除老的 Query

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FunDA(1)- Query Result Row:强类型Query结果行

为了实现安全高效的数据行操作,我们必须把FRM产生的Query结果集转变成一种强类型的结果集,也就是可以字段名称进行操作的数据行类型结果集。...在前面的一篇讨论中我们介绍了通过Shape来改变Slick Query结果行类型。不过这样的转变方式需要编程人员对Slick有较深的了解。更重要的是这种方式太依赖Slick的内部功能了。...一般来说我们还是可以假定任何FRM的使用者对于FRM的Query结果集类型是能理解的,因为他们的主要目的就是为了使用这个结果集。...那么由FunDA的使用者提供一个Query结果数据行与另一种类型的类型转换函数应该不算是什么太高的要求吧。...FunDA的设计思路是由用户提供一个目标类型以及FRM Query结果数据行到这个强类型行类型的类型转换函数后由FunDA提供强类型行结果集。

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Elasticsearch Delete By Query Plugin

_search API搜出来,然后通过脚本处理后使用 DELETE 方法一个个删除 批量操作:使用 scroll API搜出来,然后通过 bulk 进行批量删除 最便捷方法:使用 Delete By Query...方法,直接进行删除 前面两种方法都特别繁琐,很显然最后一种方法最便捷,但问题是 Delete By Query API在 1.5.3 的版本中因为潜在的安全与性能隐患就已经被废弃了,这里给出了 原因...Delete By Query API Deprecated in 1.5.3....Delete by Query will be removed in 2.0: it is problematic since it silently forces a refresh which can...但好在废除这个API的同时又提供了一个 delete-by-query plugin 来解决这个问题 这里在 ES2.1 中分享一下 Delete By Query 的操作过程,详细可以参阅 官方文档

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