存储多个字段的数据可以使用HMSET命令一次性设置多个字段的值，在Jedis中，对应的方法是hmset：// 一次性存储多个字段的值Map fieldValues = new...删除字段可以使用HDEL命令删除Hash类型数据中的一个或多个字段，在Jedis中，对应的方法是hdel：// 删除一个字段jedis.hdel("myHash", "field1");// 删除多个字段...增量操作可以使用HINCRBY命令对Hash类型数据中的字段进行增量操作，在Jedis中，对应的方法是hincrBy：// 初始值为0jedis.hset("counterHash", "counter...获取所有字段或所有值分别使用HKEYS和HVALS命令获取Hash类型数据的所有字段或所有值，在Jedis中，对应的方法是hkeys和hvals：// 获取所有字段Set allFields...判断字段是否存在可以使用HEXISTS命令判断Hash类型数据中是否存在指定的字段，在Jedis中，对应的方法是hexists：// 判断字段是否存在boolean fieldExists = jedis.hexists
数据库中on条件与where条件的区别 有需要互关的小伙伴,关注一下,有关必回关,争取今年认证早日拿到博客专家 标签:数据库 mysql> SELECT e.empno,ename,e.deptno,...条件 -- 因为e.is_deleted = 0再过滤条件中,所以不会出现再结果集中 mysql> SELECT e.empno,ename,e.deptno as edeptno,e.is_deleted...1 | 开发部 | +-------+-------+---------+------------+---------+--------+ 执行join子句 left join 会把左表中有on过滤后的临时表中没有的添加进来...,右表用null填充 right会把右表中有on过滤后的临时表中没有的添加进来,左表用null填充 故将王五添加进来,并且右表填充null +-------+-------+---------+----...null填充 inner join 不处理 完整的sql执行顺序 from>on>join>where>group by>having>select>distinct>order by>limit
基于以上测试结果，我萌生了这样一个想法，能不能通过手动调整where中的过滤条件顺序，来让url和time的过滤先执行，最后再对info使用udf进行判断？...我们使用explain查看sql的执行计划，如下所示： 通过执行计划，我们可以看到，where中的一系列过滤条件都被转换成了相应的predicates，由于day是时间分区列，可以直接进行过滤，因此不在这个...从图中我们可以看到，三个过滤条件的执行顺序依次是：info->time->url，使用udf的过滤条件被放到了第一个位置，这不是我们想要的结果，因此，我们修改SQL中的where条件顺序，如下所示： select...其中有一个whereClause_成员，就是where条件中的各个过滤条件经过语法解析之后生成的结果，是一个Expr类，其UML图如下所示： 最终，where中的各个过滤条件就会被转换成对应的Predicate...小结 通过以上的代码学习，我们终于知道了：为什么最开始的SQL，我们调整了where中过滤条件的顺序，并不能改变执行计划中的predicates顺序。
散列（hash）也就是哈希，是信息存储和查询所用的一项基本技术。在搜索引擎中网络爬虫在抓取网页时为了对网页进行有效地排重必须对URL进行散列，这样才能快速地排除已经抓取过的网页。...虽然google、百度都是采用分布式的机群进行哈希排重，但实际上也是做不到所有的网页都分配一个唯一散列地址。但是可以通过多级哈希来尽可能地解决，但却要会出时间代价在解决哈希冲突问题。...所以这是一个空间和时间相互制约的问题，我们知道哈希地址空间如果足够大可以大大减少冲突次数，所以可以通过多台机器将哈希表根据一定的特征局部化，分散开来，每一台机器都是管理一个局部的散列地址。 ...方法 URL长度(20个字符) URL长度(128个字符) 直接哈希 6000多次 8万多次 MD5后再哈希 少于500次 少于500次 可见URL长度越长直接哈希其冲突率越高，因为其哈希值过于集中...而采用MD5再哈希的方法明显对散列地址起到了一个均匀发布的作用。
今天在Rails的Model中遇到了一个问题—— 当我从Model类中获取了一个ActiveRecord对象，对其进行了一系列修改（尚未保存），我该如何确定究竟哪些修改了呢？...（设Model为Option,相关的的参数为correct） 我本来采取的方法是——在数据表中新增一个ori_correct参数，每次对象保存之前都和correct做到同步，这样一来，是不是correct...但是这样的缺点也显而易见——如果以后参数个数很多的话，岂不是得每一个都得来一个相应的ori_字段？...这样的话每个都要双份的建立字段，想象也觉得并不合理，总感觉Rails应该对这类问题有一个较好的解决方案。...（关于更多的关于ActiveModel::Dirty所支持的各种神奇功能，请在http://api.rubyonrails.org/中输入ActiveModel::Dirty）
最近遇到相关业务，想揪一下sql的中的left join 或者right join 或者inner join 中的 on和where的区别，想了解这个首先我们要了解两个基础的知识。...1.join的三种连接方式的区别： left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录...笛卡尔积：两个[集合]*X*和*Y*的笛卡尓积（Cartesian product），又称[直积]，表示为*X* × *Y*，第一个对象是*X*的成员而第二个对象是*Y*的所有可能[有序对]的其中一个成员...12 | +----+--------+------+------+--------+ 5 rows in set (0.00 sec) 结论：left join时进行笛卡尔积之后on后面的条件只对右表有效...类似：如果是right join的话 right join时进行笛卡尔积之后on后面的条件只对左表有效 ，并且如果左表用了where还是两个表都会取交集，进行过滤。 有对结论有疑问者，欢迎讨论~~~
背景 SQL中JOIN子句是用于把来自两个或多个表的数据连接起来，在这个过程中可能会添加一些过滤条件。昨天有小伙伴问，如下图的这两种SQL写法查询结果是否会一样？（好像这是某一年阿里的面试题） ?...结果验证 将上面的两个表Inner Join和Left Join，过滤条件分别放在on和where中。...结论：Inner Join时过滤条件放在on和where中返回结果一致。...结论：Left Join时过滤条件放在on和where中返回结果不一致。 原因分析 可以这么理解，当两张表在Left Join时，会生成一张连接临时表，然后再将这张连接临时表返回给用户。...在Where的情况下，是在临时表生成好以后起作用，在对临时表进行过滤。此时，只要条件不为真的行，全部都过滤掉了。 — 完 —
这种方法有一个通用的再散列函 数形式： ? 其中H0 为hash(key) ，m为表长，di称为增量序列。增量序列的取值方式不同，相应的再散列方式也不同。...采用的散列函数是：取其第一个字母在 字母表中的位置。 ...采用线性探查法处理溢出，则上述关键码在散列表中散列位置如图所示。红色括号内的数字表示找 到空桶时的探测次数。...堆积现象 散列地址不同的结点争夺同一个后继散列地址的现象称为堆积(Clustering)，比如ALton 本来位置是0，直到探测了6次才找到合适位 置5。...这将造成不是同义词的结点也处在同一个探测序列中，从而增加了探测序列长度，即增加了查找时间。若散列函数不好、或装 填因子a 过大，都会使堆积现象加剧。
40,100) for i in range(60)]).reshape(20,3),columns=["语文","数学","英语"]) df['总成绩'] = df.sum(axis=1) df 添加一列条件列...：nupmy内置函数-np.where # 方法三 np.where df5 = df.copy() # Numpy的内置where()函数。...这个函数依次接受三个参数：条件；如果条件为真，分配给新列的值；如果条件为假，分配给新列的值 # np.where(condition, value if condition is true, value...# 在conditions列表中的第一个条件得到满足，values列表中的第一个值将作为新特征中该样本的值，以此类推 df6 = df.copy() conditions = [ (df6['...：数据分箱pd.cut()——最类似于excel中的lookup 方法五 数据分箱pd.cut()——最类似于excel 中 lookup的方法 pd.cut( x, bins, right=True
在Ruby中，你可以使用各种方法来转换字符串。下面是一些常用的方法，当然选择哪种适用的方法还得更具具体项目来做调整。日常使用中下面的错误也是比较常见的，看看我们怎么处理哈。...1、问题背景在Python中，内置的数据结构都有一个内置的to-string方法，当打印一个变量时，字符串会被方便地格式化为反映所用的数据结构。...那么，有没有Ruby等价于Python的内置to-string方法？2、解决方案在Ruby中，通常有四种方法可用于获取对象的字符串表示形式。...事实上，在整个核心库中，只有String类本身的空操作实现。2、#to_s：这也是Ruby的标准类型转换协议的一部分（类似于to_i、to_a、to_f、……）。...这些只是Ruby中字符串转换的一些常见方法，还有其他更多的方法可供探索和使用。如果大家有更多的问题可以留言讨论。
前面的文章分析了开地址法的其中一种：线性探测再散列，这篇文章来讲开地址法的第二种：二次探测再散列 （二）、二次探测再散列 为改善“堆积”问题，减少为完成搜索所需的平均探查次数，可使用二次探测法。...通过某一个散列函数对表项的关键码 x 进行计算，得到桶号，它是一个非负整数。 ?...若设表的长度为TableSize = 23，则在线性探测再散列 举的例子中利用二次探查法所得到的散列结果如图所示。 ?...下面来看具体代码实现，跟前面讲过的线性探测再散列 差不多，只是探测的方法不同，但使用的数据结构也有点不一样，此外还实 现了开裂，如果装载因子 a > 1/2； 则建立新表，将旧表内容拷贝过去，所以hash_t...// 因此，只要表中至少有一半空的，就不会有表满问题。
存储多个字段的数据 可以使用HMSET命令一次性设置多个字段的值，在Jedis中，对应的方法是hmset： // 一次性存储多个字段的值 Map fieldValues...删除字段 可以使用HDEL命令删除Hash类型数据中的一个或多个字段，在Jedis中，对应的方法是hdel： // 删除一个字段 jedis.hdel("myHash", "field1"); //...增量操作 可以使用HINCRBY命令对Hash类型数据中的字段进行增量操作，在Jedis中，对应的方法是hincrBy： // 初始值为0 jedis.hset("counterHash", "counter...获取所有字段或所有值 分别使用HKEYS和HVALS命令获取Hash类型数据的所有字段或所有值，在Jedis中，对应的方法是hkeys和hvals： // 获取所有字段 Set allFields...判断字段是否存在 可以使用HEXISTS命令判断Hash类型数据中是否存在指定的字段，在Jedis中，对应的方法是hexists： // 判断字段是否存在 boolean fieldExists = jedis.hexists
不管是前端还是后端的伙伴，在工作中会经常遇到权限控制的场景，业务上无非就几种权限：页面权限、操作权限、数据权限，不同公司根据业务需要都采取不同的方法区控制权限，我们这里讨论一下使用 JavaScript...中的位运算符来控制权限。...进制类型JavaScript 中提供的进制表示方法有四种：十进制、二进制、十六进制、八进制。对于数值字面量，主要使用不同的前缀来区分：十进制：取值数字 0-9；不用前缀。...位运算符指的是二进制位的运算，先将十进制数转成二进制后再进行运算。 在二进制位运算中，1表示true，0表示false。...，有一定的前提条件：每种权限码都是唯一的，有且只有一位值为 1。
背景 ES在查询时如果数量太多，而每行记录包含的字段很多，那就会导致超出ES的查询上线，默认是100MB，但是很多场景下我们只需要返回特定的字段即可，那么如何操作呢。...fields = {"字段1","字段2"}; sourceBuilder.fetchSource(fields,null); //把查询添加放入请求中...response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); //封装查询的信息...return hitList; } String[] fields = {“字段1”,“字段2”}; sourceBuilder.fetchSource(fields,null); 注意：字段不是实体类中的字段...，而是表中的名称，不是userStatus而是user_status 本篇文章如有帮助到您，请给「翎野君」点个赞，感谢您的支持。
快速基准测试 为了再次验证 Ruby 的性能不佳，我进行了一项快速的基准测试，在我近期遇到的一个（简化版）实际工作中，比较了 Ruby 和 Rust 的性能：解析 CSV，从一列中提取一个数字，然后进行桶计数...然而，这也导致在 Rails 中性能成为一个问题，甚至比在 Ruby 中更加突出。 因此，“堆栈” 指的是 “使用数据库的 Ruby on Rails”。...使用难以筛选、分组或排序或优化不佳的列。使用非索引列。 我的经验法则是，每个添加或删除的 where、has_many、group 或任何此类 active-record 方法都必须伴随着数据库迁移。...[3] 一个快速 grep：超过 9000 个类，超过 33000 个方法；不包括所有神奇的动态方法，比如围绕数据库模型的方法。这还不包括 rails 本身附带的 70 多个依赖项。...这也是 Ruby 很少在 Rails（和 / 或 Web）之外使用的原因之一。 [7] 令人惊讶的是，从内存中的 SQLite 中查找比从数据库中查找要慢。
Excel中两列数据的差异对比，方法非常多，比如简单的直接用等式处理，到使用Excel2016的新功能Power Query（Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件...一、简单的直接等式对比 简单的直接等式对比进适用于数据排列位置顺序完全一致的情况，如下图所示： 二、使用Vlookup函数进行数据的匹配对比 通过vlookup函数法可以实现从一个列数据读取另一列数据...vlookup函数除了适用于两列对比，还可以用于表间的数据对比，如下图所示： 三、使用数据透视进行数据对比 对于大规模的数据对比来说，数据透视法非常好用，具体使用方法也很简单，即将2列数据合并后...实现表间数据的自动对比 对于以上的方法，最推崇的其实是Excel2016新功能Power Query（Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件）的方法，因为用Power...Excel里了 在线M函数快查及系列文章链接（建议收藏在浏览器中）： https://app.powerbi.com/view?
先看一个非常简单的例子： a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) 有什么方法可以将列转换为适当的类型...例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...解决方法 可以用的方法简单列举如下： 对于创建DataFrame的情形 如果要创建一个DataFrame，可以直接通过dtype参数指定类型： df = pd.DataFrame(a, dtype='float...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。
♣ 题目部分 在Oracle中，对于一个NUMBER(1)的列，如果查询中的WHERE条件分别是大于3和大于等于4，那么这二者是否等价？ ♣ 答案部分 首先对于查询结果而言，二者没有任何区别。...ID">=4”，所以，在非SYS用户下，最终的执行计划中会有“filter(NULL IS NOT NULL)”的谓词条件。...对于后者，由于查询的条件违反了CHECK约束，因此Oracle在执行计划前面增加了一个FILTER，使得整个查询不需要在执行，因此这个查询不管表中数据有多少，都会在瞬间结束。...而对于大于3这种情况，虽然根据CHECK的约束和列定义，可以推断出这条查询不会返回任何记录，但是Oracle的优化器并没有聪明到根据列的精度来进行分析，因此这个查询会执行全表扫描。...如果以后一旦字段的结构发生了修改，比如这个例子中字段的允许出现小数，那么这两个SQL的WHERE条件就不再等价了。 若表属于SYS用户，则这二者的执行计划是相同的。
在这篇文章中，探讨一种计算在至少一列中满足规定条件的行数的解决方案，示例工作表如下图1所示，其中详细列出了各个国家在不同年份废镍的出口水平。 ?...由于数据较少，我们可以从工作表中清楚地标出满足条件的数据，如下图2所示。 ? 图2 显然，“标准的”COUNTIF（S）公式结构不能满足要求，因为我们必须确保不要重复计数。...如下图3所示，我们可以在工作表中标出满足条件的数据，除了2个国家外，其他11个国家都满足条件。 ?...图3 此时，我们根本无法按照上述方法构造与SUMPRODUCT函数解决方案等效的COUNTIFS构造。...然而，公式显得太笨拙了，如果考虑的列数不是9而是30，那会怎样！ 幸运的是，由于示例中列区域是连续的，因此可以在单个表达式中查询整个区域（B2：J14），随后适当地操纵这个结果数组。
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