参考:https://www.twblogs.net/a/5c74cddcbd9eee339917b7b2https://towardsdatascience.com/exploring-the-gt-grammar-of-tables-package-in-r-7fff9d0b40cd
前面用3篇推文详细介绍了三线表 & 基线资料表的绘制方法,分别介绍了CompareGroups、tableone和table1三个R包。点击以下链接直达:
gt包所做的一切都是为了更简单地生成好看的展示表格。展示表格?是的,我们正在尝试将数据表格(如tibbles、data.frame)和你在网页、期刊文章或者杂志中的表格区分开来。后面这种表格可以称为展示表格、汇总表格或者真实的表格。下面是一些网站上的例子:
今(昨)天上午时候交流群里一个小伙伴关于管道符疑问中出现了tbl_summary函数,下午另一个小伙伴有table1相关疑问。
上次我们简单介绍了gt包的理念以及基本的用法,今天我们通过一个完整的示例详细说一下gt包的各种用法!
原文:https://themockup.blog/posts/2020-09-04-10-table-rules-in-r/ Rmd[1]
作为一个在虐狗节还奋笔疾书的公众号写手来说,最重要的是各位汪们不是汪的读者们的打赏。这篇文章就看大家怎么想啦。 今天不但是虐狗节还是世界癫痫日,还有,更大的新闻是Google宣布Spanner作为一个公有云的服务正式开始提供了。所谓几家欢喜几家愁,这永远都是真理。 我想Spanner大名鼎鼎,大家都知道,但是作为服务了狗狗家10余年的MegaStore,因为其出身不够正统,听说过的人就很有限了吧。很多时候我一直在想,到底是个人成就了公司还是公司成就了个人。每次看到Jeff Dean我就会觉得我和他比智商不
来源:juejin.im/post/5d427f306fb9a06b122f1b94
以前面试的时候问到ThreadLocal总是一脸懵逼,只知道有这个哥们,不了解他是用来做什么的,更不清楚他的原理了。表面上看他是和多线程,线程同步有关的一个工具类,但其实他与线程同步机制无关。
首先看这一张图,我们可以看出,每一个Thread类中都存在一个属性 ThreadLocalMap 成员,该成员是一个map数据结构,map中是一个Entry的数组,存在entry实体,该实体包含了 key value hash (注意 此map结构不包含next引用 所以不是使用的链地址方法)。
1 什么是时间? 2 物理时间:墙上时钟 3 逻辑时钟:为事件定序 4 Turetime:物理时钟回归 5 区块链:重新定义时间 6 其他影响 6.1 NTP的时间同步 6.2 有限时间内的不可能性 6.3 延迟 6.4 租约 7 总结 8 参考文献
之前看过 《大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战》 ,这个系统设计还是挺有意思的,里面提及了Google的一整套系统都有论文,而且现在已经进化到下一代支持分布式跨行事务的关系型数据库系统了。所以一直很想抽时间看看Google的那套去中心化并且可以平行扩容的分布式系统和数据库的论文。之前一些计划中的我自己的项目的优化项都差不多完成了,这段时间就陆陆续续的看完了这三篇Paper,可怜我的渣渣英语,所以看得比较慢。
HashSet 不重复主要add 方法实现,使用 add 方法找到是否存在元素,存在就不添加,不存在就添加。HashSet 主要是基于HashMap 实现的,HashMap 的key就是 HashSet 的元素,HashSet 基于hash 函数实现元素不重复。首先看 add 方法:
当在SQL语句中连接多个表时, 尽量使用表的别名并把别名前缀于每个列上。这样一来,
Cloud Spanner是Google Megastore系统的继承者,Spanner表现出远超前辈的能力。Spanner首次是在Google内部数据中心中出现,而在2017年才对外发布测试版并加入了SQL能力。如今已经在Google云平台上架并拥有大量各个行业的用户。Cloud Spanner数据库是全球范围分布式的关系型/事务数据库,并且Google承诺Cloud Spanner拥有高吞吐量、低延迟和99.999%的高可用性。 接触Cloud Spanner 第一次接触到Google Cloud Sp
另外,为了允许行锁和表锁共存,实现多粒度锁机制,InnoDB还有两种内部使用的意向锁(Intention Locks),这两种意向锁都是表锁。
1 使用SET NOCOUNT ON 选项: 缺省地,每次执行SQL语句时,一个消息会从服务端发给客户端以显示SQL语句影响的行数。这些信息对客户端来说很少有用。通过关闭这个缺省值,你能减少在服务端和客户端的网络流量,帮助全面提升服务器和应用程序的性能。为了关闭存储过程级的这个特点,在每个存储过程的开头包含“SET NOCOUNT ON”语句。 2 正确使用UNION和UNION ALL: 许多人没完全理解UNION和UNION SELECT是怎样工作的,因此,结果浪费了大量不必要的SQLServer资源。当使用UNION时,它相当于在结果集上执行SELECT DISTINCT。换句话说,UNION将联合两个相类似的记录集,然后搜索重复的记录并排除。如果这是你的目的,那么使用UNION是正确的。但如果你使用UNION联合的两个记录集没有重复记录,那么使用UNION会浪费资源,因为它要寻找重复记录,即使你确定它们不存在。 所以如果你知道你要联合的记录集里没有重复,那么你要使用UNION ALL,而不是UNION。UNION ALL联合记录集,但不搜索重复记录,这样减少SQLServer资源的使用,从而提升性能。 3 尽量不用SELECT * : 绝大多数情况下,不要用 * 来代替查询返回的字段列表,用 * 的好处是代码量少、就算是表结构或视图的列发生变化,编写的查询SQL语句也不用变,都返回所有的字段。但数据库服务器在解析时,如果碰到 *,则会先分析表的结构,然后把表的所有字段名再罗列出来。这就增加了分析的时间。 4 慎用SELECT DISTINCT: DISTINCT子句仅在特定功能的时候使用,即从记录集中排除重复记录的时候。这是因为DISTINCT子句先获取结果集然后去重,这样增加SQLServer有用资源的使用。当然,如果你需要去做,那就只有去做了。 当如果你知道SELECT语句将从不返回重复记录,那么使用DISTINCT语句对SQLServer资源不必要的浪费。 5 少用游标: 任何一种游标都会降低SQLServer性能。有些情况不能避免,大多数情况可以避免。所以如果你的应用程序目前正在使用TSQL游标,看看这些代码是否能够重写以避免它们。如果你需要一行一行的执行操作,考虑下边这些选项中的一个或多个来代替游标的使用: 使用临时表 使用WHILE循环 使用派生表 使用相关子查询 使用CASE语句 使用多个查询 上面每一个都能取代游标并且执行更快。 如果你不能避免使用游标,至少试着提高它们的速度,找出加速游标的方法。 6 选择最有效率的表名顺序: SQLSERVER的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,因此FROM子句中写在最后的表(基础表driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,必须选择记录条数最少的表作为基础表,当SQLSERVER处理多个表时,会运用排序及合并的方式连接它们。首先,扫描第一个表(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行排序;然后扫描第二个表(FROM子句中最后第二个表);最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并。 例如: 表 TAB1有 16384 条记录,表 TAB2 有5条记录,选择TAB2作为基础表 (最好的方法): select count(*) from TAB1 a, TAB2 b 选择TAB1作为基础表 (不佳的方法): select count(*) from TAB2 a, TAB1 b 如果有3个以上的表连接查询,那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表,交叉表是指那个被其他表所引用的表。 7 使用表的别名(Alias): 当在SQL语句中连接多个表时,请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上,这样可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。 8 SARG你的WHERE条件: ARGE来源于"Search Argument"(搜索参数)的首字母拼成的"SARG",它是指WHERE子句里,列和常量的比较。如果WHERE子句是sargable(可SARG的),这意味着它能利用索引加速查询的完成。如果WHERE子句不是可SARG的,这意味着WHERE子句不能利用索引(或至少部分不能利用),执行的是全表或索引扫描,这会引起查询的性能下降。 在WHERE子句里不可SARG的搜索条件如"IS NULL", "<>", "!=", "!>", "!<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE"和"LIKE '%500'",通常(但不总是)会阻止查询优
注意:这里的加锁操作是针对某个具体的 Segment,锁定的是该 Segment 而不是整个 ConcurrentHashMap。因为插入键 / 值对操作只是在这个 Segment 包含的某个桶中完成,不需要锁定整个ConcurrentHashMap。此时,其他写线程对另外 15 个Segment 的加锁并不会因为当前线程对这个 Segment 的加锁而阻塞。同时,所有读线程几乎不会因本线程的加锁而阻塞(除非读线程刚好读到这个 Segment 中某个 HashEntry 的 value 域的值为 null,此时需要加锁后重新读取该值)。 相比较于 HashTable 和由同步包装器包装的 HashMap每次只能有一个线程执行读或写操作,ConcurrentHashMap 在并发访问性能上有了质的提高。在理想状态下,ConcurrentHashMap 可以支持 16 个线程执行并发写操作(如果并发级别设置为 16),及任意数量线程的读操作。
本文介绍了一个使用Python编写的程序,用于获取指定网页的背景图片并保存到本地。在程序中使用了requests模块发送HTTP请求,lxml模块解析HTML文档,以及os模块操作文件与目录。文章详细介绍了每个模块的作用以及具体的代码实现。
ThreadLoacal是什么? ThreadLocal是啥?以前面试别人时就喜欢问这个,有些伙伴喜欢把它和线程同步机制混为一谈,事实上ThreadLocal与线程同步无关。ThreadLocal虽然提供了一种解决多线程环境下成员变量的问题,但是它并不是解决多线程共享变量的问题。那么ThreadLocal到底是什么呢? API是这样介绍它的:This class provides thread-local variables. These variables differ from their normal
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
线性,平方显然很容被人猜出规律,所以最终是随机,那么是不是存在随机会出现取模的值相等的情况?
ThreadLocal是啥?以前面试别人时就喜欢问这个,有些伙伴喜欢把它和线程同步机制混为一谈,事实上ThreadLocal与线程同步无关。ThreadLocal虽然提供了一种解决多线程环境下成员变量的问题,但是它并不是解决多线程共享变量的问题。那么ThreadLocal到底是什么呢?
. (1) 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的seo/' target='_blank'>优化器中有效): ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. (2) WHERE子句中的连接顺序.:
Log是关系数据库对计算机行业的伟大贡献。在大数据时代,Log更是基础技术之一。然而在大家热烈讨论GFS, NoSQL,乃至Paxos, LSM tree等词语的时候,Log这个基础技术以及它对大数据行业的巨大贡献却一直以来都被业界所忽略。除了Kafka作者之一Jay Kreps2013年一篇非著名的文章以外,我几乎不能发现太多讨论Log的。不论这种忽略有意无意,都让我觉得有必要写一篇文章。本文结合了Jay的文章的观点和本人在这个领域的实践经验,旨在对我们司空见惯的Log在大数据系统里面的巨大作用做一个
我相信不少机油们都知道使用tab页的方便,特别在移动设备上,在小屏幕上显示更多的内容,而且便于分类,tab页这种表现形式是我们不二之选。然而,android系统只为我们提供tabHost来使用tab页,但是,使用tabhost的前提是我们必须继承tabActivity,所以,若我们想在普通Activity中使用tab页,我们必须自己封装tabView。 最近迫于项目要求,我也遇到上述问题,因此封装了tabView,方便大家和自己日后重用,废话不多说,下面列出该ta
1)当使用组函数的select语句中没有group by子句时,中间结果集中的所有行自动形成一组,然后计算组函数;
准备了很长时间,终于理清了思路,鼓起勇气,开始介绍本篇的主角——HashMap。说实话,这家伙能说的内容太多了,要是像前面ArrayList那样翻译一下源码,稍微说说重点,肯定会让很多人摸不着头脑,不能把复杂的东西用尽量简单的方式说明白,那就说明讲的挺失败的(面壁中
众所周知,在 SQL 方面处于顶级的有两个公司,一个是 Oracle,他们已经积累了大量的经验,另一个是谷歌,谷歌 F1 在2012年发布了一篇论文,个人认为它是全球最优秀的 SQL OLTP 数据库。
ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的 情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有 3 个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表 (intersection table)作为基础表,交叉表是指那个被其他表所引用的表。
(1) 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. (2) WHERE子句中的连接顺序.: ORACLE采用自下而上
在面试的过程中,经常会被问到HashTable和HashMap的区别,下面就这些区别做一个简单的总结。
在创建 HashMap 对象示例的时候不会初始化存储数组,会在首次调用 put 方法的时候初始化数组。构造方法如下:
我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享! (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效) ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那
不管是任何数据库.都会有查询功能.而且是很重要的功能.上一讲知识简单的讲解了表的查询所有.
ThreadLocal类保证了线程内部的变量在多线程环境下相对于其他线程是不可见的。
HashMap采用 key/value 存储结构,每个key对应唯一的value。
关系型数据库指的是使用关系模型(二维表格模型)来组织数据的数据库,由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
R语言有六大基本数据结构,向量(Vector)、矩阵(Matrix)、数组(Array)、因子(Factor)、数据框(Data.Frame)、列表(List)。
SQL优化技巧 1.选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): oracle的解析器按照从右到左的顺序处理 from 子句中的表名,from子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在 from 子句中包含多个表的情况下, 你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有 3 个以上的表连接查询, 那就需 要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. 2.where子句中的连接顺序:
蚂蚁集团自研数据库OceanBase已经开源,这对国产分布式数据库来说,是一个重磅消息。一直以来OceanBase作为商业数据库,披露的技术细节并不多,以后又多了一个可以拿来研究的优秀分布式数据库。参考1[1]
我知道大家都很熟悉hashmap,并且有事没事都会new一个,但是hashmap的一些特性大家都是看了忘,忘了再记,今天这个例子可以帮助大家很好的记住。
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