如果你删除了数据表中的多条记录，并希望对剩下数据的AUTO_INCREMENT列进行重新排列，那么你可以通过删除自增的列，然后重新添加来实现。 不过该操作要非常小心，如果在删除的同时又有新记录添加，有可能会出现数据混乱。操作如下所示：
为了更好地发展业务，每个组织都在迅速采用分析。在分析过程的帮助下，产品团队正在接收来自用户的反馈，并能够以更快的速度交付新功能。通过分析提供的对用户的更深入了解，营销团队能够调整他们的活动以针对特定受众。只有当我们能够大规模提供分析时，这一切才有可能。
该文介绍了TensorFlow中的广播操作、设备、eval、feed、fetch、图、索引切片、节点、操作、运行、会话、稀疏张量、Tensor和C++中的Tensor的用法。
正文之前 昨天终于把我苦命的毕业设计审批表送出去了。结果暑假的生产实习开始对账，我这儿又开始忙活了，还要签字，我有时候都在想要不全班代签一遍算了。不然真的揪心啊！mmp，就学校这些东西破事多！！虽然合
MySQL 序列是一组整数：1, 2, 3, ...，由于一张数据表只能有一个字段自增主键， 如果你想实现其他字段也实现自动增加，就可以使用MySQL序列来实现。
之前写过一篇介绍的这个软件,今天星期天有时间再研究一下sourcetrail阅读工具安装+简单实用<-感兴趣看前
也算是一波三折吧，一开始使用的百度云加速，提供免费流量，可以白嫖的，然后突然域名被封，说是流量过大。
Java Hotspot 虚拟机中，每个对象都有对象头（包括 class 指针和 Mark Word)。Mark Word 平时存储这个对象的 哈希码、分代年龄，当加锁时，这些信息就根据情况被替换为 标记位(轻重量级锁)、线程锁记录指针、重量级锁指针、线程ID等内容。
经过Python测试交流群的小伙伴群策群力，teprunner添加了一个重要功能，把PyCharm中的代码，通过Git同步到测试平台中，生成测试用例。这样，teprunner就成了一个名副其实的pytest脚本在线管理平台。
SQL（Structured Query Language）数据库，指关系型数据库。主要代表：SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL。
git操作一般分为三个阶段：图片工作目录文件系统中实际文件的状态，可以跟踪或取消跟踪，可以更改或删除。暂存区或索引我们根据其更改为新版本准备一组文件的区域HEAD它是当前分支中的指针，它具有完整的存储库历史记录每个阶段的命令如下：工作目录git 命令 描述 git init 将普通文件夹初始化为 Git 存储库
学习 pyhton 语言首先需要掌握它的基本规则，还有它支持什么数据类型，下面画一张图来了解它支持的数据类型有哪些？
Elasticsearch的第一个版本于 2010 年作为分布式可扩展搜索引擎发布，允许用户快速搜索并获得关键见解。十二年的发展和超过 65,000 次提交后，Elasticsearch 继续为用户提供久经考验的解决方案，以解决各种搜索问题。得益于 1,500 多名贡献者（包括数百名 Elastic 全职员工）的努力，Elasticsearch 不断发展以应对搜索领域出现的新挑战。
Python的列表是我们常常使用的一种内置数据结构，其索引的使用可以让我们能很轻松的获取列表中的元素值，索引看上去就很像数组的内容，让我不禁有个疑问，列表是数组吗？
OmniMart – 一体化电子商务购物平台。如果您计划购买单一供应商电子商务购物平台。您可以选择 OmniMart 作为最适合单一供应商电子商务的平台。
使用Excel VBA隐藏行的简单方法是使用联合区域。通常，如果要使用VBA快速隐藏行，可以选择自动筛选工具，使用一行代码可快速隐藏数千行。然而，如果需要在同一区域内为其他目的使用自动筛选，那就必须单独处理每个单元格。如果了解VBA，当程序必须在多个单元格上循环时，它可能会较慢，尤其是在每次迭代后需要执行操作时。
MySQL 事务主要用于处理操作量大，复杂度高的数据。比如说，在人员管理系统中，你删除一个人员，你既需要删除人员的基本资料，也要删除和该人员相关的信息，如信箱，文章等等，这样，这些数据库操作语句就构成一个事务，详细了解可以看一下这篇【常识与进阶】！
哈喽，努力赚钱买生发水的大灰狼又来了，今天和大家分享一个简单又好玩的Python项目–“图片转字符画”。废话不多说，先上一个效果图迷惑一下众生。
迁移就像数据库的版本控制，允许团队简单轻松的编辑并共享应用的数据库表结构，迁移通常和Laravel的schema构建器结对从而可以很容易地构建应用的数据库表结构。如果你曾经告知小组成员需要手动添加列到本地数据库结构，那么这正是数据库迁移所致力于解决的问题。
索引用于比其他方式更快地从数据库中检索数据。用户无法看到索引，它们只是用于加速搜索/查询。
DataFrame表示的是矩阵数据表，每一列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame既包含行索引，也包含列索引，可以视为多个Series集合而成，是一个非常常用的数据结构。
可以通过var 来定义变量，他会自动匹配变量的数据类型，也可以使用 对应的 String , int 来指定定义的类型。
series 和 dataframe 这是pandas 中最为基本的两个概念，series 类似于一维数组，可以近似当成普通的数组进行操作，对于series 默认会有行索引为它索引，但特殊的同时与普通的一维数组不同 列表只能有从0开始的整数索引，而series则可以自定义标签索引，这一点来看，跟字典又比较相似，因此series又可以拥有类似字典的操作方式，series 的标签索引可以随时更新修改替换。series 提供有很多方便的方法，用于判断值为空的 isnull, notnull，sort_index(), sort_values() 用于排序的方法等。
前面我的文章《这些步骤公式，我经常顺手改一下！|PQ实战技巧》里提到顺手改一下列类型的例子，但只是针对新建的列是普通单值内容的情况，如果添加的内容是列表（list）、行记录（record）又或是表（table），该怎么办？
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。
当一个数据表的数据量达到千万级别以后，每次查询都需要消耗大量的时间，所以当表数据量达到一定量级后我们需要对数据表水平切割。水平分区分表就是把逻辑上的一个表，在物理上按照你指定的规则分放到不同的文件里，把一个大的数据文件拆分为多个小文件，还可以把这些小文件放在不同的磁盘下。这样把一个大的文件拆分成多个小文件，便于我们对数据的管理。
所谓迁移就像是数据库的版本控制，这种机制允许团队简单轻松的编辑并共享应用的数据库表结构。迁移通常和 Laravel 的 schema 构建器结对从而可以很容易地构建应用的数据库表结构。如果你曾经频繁告知团队成员需要手动添加列到本地数据库表结构以维护本地开发环境，那么这正是数据库迁移所致力于解决的问题。
在这些例子中，通过使用 ALTER TABLE 语句并指定 ADD COLUMN，可以成功向现有表中添加新的列。
3 概述 在本节中，我们首先概述PolarDB-IMCI的体系结构，接着总结驱动前面设计目标的设计理念，并简要描述用户界面。 3.1 PolarDB-IMCI的体系结构 图2显示了PolarDB-IMCI的体系结构，遵循将计算和存储架构分离的关键设计原则。存储层是一个具有高可用性和可靠性的用户空间分布式文件系统PolarFS [8]。计算层包含多个计算节点，包括用于读写请求的主节点（RW节点）、用于只读请求的多个节点（RO节点）以及多个无状态代理节点用于负载均衡。有了这些，PolarDB-IMCI可以提供高资源弹性性（§7）。此外，存储和计算层中的所有节点都通过高速RDMA网络连接以实现数据访问的低延迟。 为加快分析查询速度，PolarDB-IMCI支持在RO节点的行存储上建立内存列索引（§4）。列索引按插入顺序存储数据，并执行位于原位置之外的写操作以实现高效更新。插入顺序意味着列索引中的行可以通过其行ID（RID）而不是主键（PK）快速定位。为支持基于PK的点查找，PolarDB-IMCI实现了一个RID定位器（即两层LSM树）用于PK-RID映射。 PolarDB-IMCI使用一个异步复制框架（§5）进行RO和RW之间的同步。即，RO节点的更新不包含在RW的事务提交路径中，以避免对RW节点的影响。为增强RO节点上的数据新鲜度，PolarDB-IMCI在日志应用方面使用了两个优化，预提交式日志传送和无冲突并行日志重播算法。RO节点通过行存储的REDO日志进行同步，这比其他稻草人方法（例如使用Binlog）对OLTP造成的干扰要小很多。需要注意的是，将物理日志应用到列索引中并不是微不足道的，因为行存储和列索引的数据格式是异构的。 每个RO节点中都使用两个相互共生的执行引擎（§6）：PolarDB的常规基于行的执行引擎来处理OLTP查询，以及一个新的基于列的批处理模式执行引擎用于高效运行分析查询。批处理模式执行引擎借鉴了列式数据库处理分析查询的技术，包括管道执行模型、并行运算符和矢量化表达式评估框架。常规基于行的执行引擎通过增强优化可进行列引擎不兼容或点查询。PolarDB-IMCI的优化器自动为两个执行引擎生成和协调计划，此过程对使用者透明。 3.2 设计理念 我们以下面突出PolarDB-IMCI的设计理念，这也适用于其他云本地HTAP数据库。 存储计算分离。同时作为云本地数据库的关键设计原则，存储计算分离架构在没有数据移动的情况下实现了适应性计算资源配置，这已经成为主流架构的替代方案。PolarDB-IMCI采取此决策以自然地达成我们的设计目标G＃5（高资源弹性）。 单个RW节点和多个RO节点。实践中，单写架构已经通过[52] 确认拥有卓越的写性能并显着降低系统复杂性。我们观察到单个RW节点足以为95%的客户提供服务。此外，所有RO节点都具有与RW节点同步的一致数据视图。大型OLAP查询被路由到RO节点上以实现有效的资源隔离，RO节点可以快速扩展以处理激增的OLAP查询，这符合设计目标G＃3（对OLTP的最小干扰）和G＃5（资源弹性）。 RO节点内的混合执行和存储引擎。从OLAP社区的经验中得出，列式数据布局和矢量化的批处理执行对于OLAP查询来说是显著的优化。然而，对我们而言，直接使用现有的列式系统（例如ClickHouse）作为RO节点是不明智的决定。有两个原因支持这个论点。首先，在创建表方面，实现RW节点和RO节点之间的全兼容是耗时的。在云服务环境中，即使存在微小的不兼容性，也会在巨大的客户量下被显著放大并压垮开发人员。其次，纯基于列的RO节点对于被归类为OLTP工作量的点查找查询仍然效率低下。因此，我们开始设计一个扩展PolarDB原始执行引擎的新基于列的执行引擎，以满足目标G＃1（透明度）。列式执行引擎的设计旨在满足G＃2（先进的OLAP性能）。而基于行的执行引擎处理不兼容和点查询，前者无法处理。RO节点具有基于行和基于列的执行和存储引擎。 双格式RO节点通过物理REDO日志进行同步。在共享存储架构上，新RO节点可以快速启动以处理激增的只读查询，以满足设计目标G＃5，并可以保持数据新鲜度（即G＃4）通过不断应用RW节点的REDO日志。然而，将异构存储与原始物理日志（即REDO日志）同步是具有挑战性的，因为日志与底层数据结构（例如页面）密切相关。因此，稻草人方法是使RW节点记录用于列存储的附加逻辑日志（例如Binlog）。缺点是，当提交事务时触发额外的fsyncs，从而对OLTP造成非常大的性能干扰。因此，我们专门设计了一种新的同步方法，通过重用REDO并使RO节点上的逻辑操作由物理日志组成。之所以可行是因为PolarDB-IMCI在RO节点上维护基于行的缓冲池和列索引。逻辑操作可以通过在行缓冲池上的应用进程中获得。我们的评估显示，重用REDO日志的开销明显低于使用Binlog。
今天要跟大家分享数据地图系列12——PowerMap（下）图层叠加与复合数据地图！ 昨天跟大家介绍的powermap数据地图还有最后一种图形没有来得及介绍，就是区域地图。 我们利用本案例数据较大家利用
大家知道，如果在网站页面url后添加来源参数再转发到朋友圈，我们可以轻易地在网站监测工具里通过过滤（细分）看到有多少用户是使用苹果手机通过朋友圈进入你的网站。（如果这个有不理解的，请私下沟通） 但是，
当在MySQL数据库中，自增ID是一种常见的主键类型，它为表中的每一行分配唯一的标识符。在某些情况下，我们可能需要在现有的MySQL表中添加自增ID，以便更好地管理和索引数据。在本文中，我们将讨论如何在MySQL现有表中添加自增ID，并介绍相关的步骤和案例。
Mysql 5.5版本之前,当我们对数据库索引进行添加或删除这类DDL操作，Mysql数据库的操作过程为:
在mysql运维操作中会经常使用到alter这个修改表的命令，alter tables允许修改一个现有表的结构，比如增加或删除列、创造或消去索引、改变现有列的类型、或重新命名列或表本身，也能改变表的注释和表的类型。 下面就针对alter修改命令的使用做一梳理： 在mysql运维操作中会经常使用到alter这个修改表的命令，alter tables允许修改一个现有表的结构，比如增加或删除列、创造或消去索引、改变现有列的类型、或重新命名列或表本身，也能改变表的注释和表的类型。 下面就针对alter修改命令的使用
Pandas提供了多种将Series、DataFrame对象合并的功能，有concat(), merge(), append(), join()等。这些方法都可以将多个Series或DataFrame组合到一起，返回一个新的Series或DataFrame。每个方法在用法上各有特点，可以适用于不同的场景，本系列会逐一进行介绍。
前面几篇博客介绍了 Power Query (简称 PQ) 的数据源和 M 语言的基础知识，现在开始进入数据处理部分。本篇接着介绍 如何在 PQ 中添加列。添加列是很重要的一个操作，在 PQ 的查询编辑器界面，有一个专门【添加列】功能区。在讲解添加列的过程中，我们会逐步介绍一些相关知识点和 PQ 的操作细节。
索引对于优化数据库查询效率方面有着非常巨大的作用，下面是一个简单索引查询效率示例，希望能帮到一些朋友。
MySQL 索引的建立对于 MySQL 的高效运行是很重要的，索引可以大大提高 MySQL 的检索速度。
今天天气很好，大晴天，心情也好好的。就将MySQL常用的语句总结一下，记录在随笔里，也顺便分享分享。日后，这篇随笔我将会持续更新，作为我自己的MySQL语句大全。
这里需要发现一个规律，就是如果result中已经有【1，2】，那么对于要新加进来的数，只要它能整除掉result中最大的数就可以，因为如果先把result按大小排序，那么显然result中最大的数可以整除其他比他小的数，那么新加来的数都可以整除最大的数，自然也可以其他数。所以我们先将数组排序。然后用一个数组记录添加的元素，也就是类似记录路径，这种方法记录路径的方法很常用，类似于并查集中的应用。具体看代码
为了保证数据的完整性，SQL 规范以约束的方式对表数据进行额外的条件限制。从以下四个方面考虑：
- 问题 - 怎么将这个多行多列的数据 变成一列？ - 1 - 不需保持原排序 选中所有列 逆透视，一步搞定 - 2 - 保持原排序：操作法一 思路直接，为保排序，操作麻烦 2.1 添加索引列 2.2 替换null值，避免逆透视时行丢失，后续无法排序 2.3 逆透视其他列 2.4 再添加索引列 2.5 对索引列取模（取模时输入参数为源表的列数，如3） 2.6 修改公式中的取模参数，使能适应增加列数的动态变化 2.7 再排序并删列 2.8 筛选掉原替换null的行
一个顾客可以使用顾客编号列，而订单可以使用订单ID，雇员可以使用雇员ID 或 雇员社会保险号。
关于数据科学的一切都始于数据，数据以各种形式出现。数字、图像、文本、x射线、声音和视频记录只是数据源的一些例子。无论数据采用何种格式，都需要将其转换为一组待分析的数字。因此，有效地存储和修改数字数组在数据科学中至关重要。
Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的全文搜索和分析引擎。Elasticsearch 使得对来自多个来源的数据执行数据聚合操作以及对存储的数据执行模糊搜索等非结构化查询变得更加容易。它以类似文档的格式存储数据，类似于 MongoDB 的做法。数据以 JSON 格式序列化。这为其添加了非关系性质，因此，它也可以用作 NoSQL/非关系数据库。典型的 Elasticsearch 文档如下所示：
数据定义语言（DDL）是SQL（结构化查询语言）的一部分，它用于定义、管理和控制数据库的结构和元素。DDL允许数据库管理员、开发人员和其他用户创建、修改和删除数据库对象，如表、索引、视图等。在本文中，我们将深入探讨DDL的基本概念，包括表的创建、修改和删除，以及其他与DDL相关的重要主题。
在 0.11.0 中，默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。在reader方面，用户需要将其设置为 true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果此功能与您无关，您可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable=false 像以前一样使用 Hudi。
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