大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...按行存储：数据按行存储在底层文件系统中，通常，每一行会被分配固定的空间 优点：有利于增加、修改整行记录等操作，有利于整行数据的读取操作 缺点：单列查询时，会读取一些不必要的数据 按列存储 ：数据以列为单位...，存储在底层文件系统中 优点：有利于面向单列数据的读取/统计等操作 缺点：整行读取时，可能需要多次I/O操作 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/159308
而在SQL面试中，一道出镜频率很高的题目就是行转列和列转行的问题，可以说这也是一道经典的SQL题目，本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集，这也是SQL领域经典的学生成绩表问题。...其基本的思路是这样的： 在长表的数据组织结构中，同一uid对应了多行，即每门课程一条记录，对应一组分数，而在宽表中需要将其变成同一uid下仅对应一行 在长表中，仅有一列记录了课程成绩，但在宽表中则每门课作为一列记录成绩...由多行变一行，那么直觉想到的就是要groupby聚合；由一列变多列，那么就涉及到衍生提取； 既然要用groupby聚合，那么就涉及到将多门课的成绩汇总，但现在需要的不是所有成绩汇总，而仍然是各门课的独立成绩...，所以需要用一个if函数加以筛选提取；当然，用case when也可以； 在if筛选提取的基础上，针对不同课程设立不同的提取条件，并最终加一个聚合函数提取该列成绩即可。...02 列转行：union 列转行是上述过程的逆过程，所以其思路也比较直观： 行记录由一行变为多行，列字段由多列变为单列； 一行变多行需要复制，列字段由多列变单列相当于是堆积的过程，其实也可以看做是复制；
行转列，列转行是我们在开发过程中经常碰到的问题。行转列一般通过CASE WHEN 语句来实现，也可以通过 SQL SERVER 的运算符PIVOT来实现。用传统的方法，比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供的语法比一系列复杂的SELECT…CASE 语句中所指定的语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单的例子来介绍一下列转行、行转列问题。...这也是一个典型的行转列的例子。...上面两个列子基本上就是行转列的类型了。但是有个问题来了，上面是我为了说明弄的一个简单列子。...这个是因为：对升级到 SQL Server 2005 或更高版本的数据库使用 PIVOT 和 UNPIVOT 时，必须将数据库的兼容级别设置为 90 或更高。
原标题：oracle的wm_concat()和mysql的group_concat()合并同列变成一行的用法以及和concat()合并不同列的区别 前言 标题几乎已经说的很清楚了，在oracle中，concat...()函数和 “ || ” 这个的作用是一样的，是将不同列拼接在一起；那么wm_concat()是将同属于一个组的（group by）同一个字段拼接在一起变成一行。...wm_concat()和concat()具体的区别 oracle中concat()的使用 和 oracle中 “ || ” 的使用 这两个都是拼接字段或者拼接字符串的功能。...wm_concat()这个个函数的介绍，我觉得都介绍的不是很完美，他们都是简单的说 这个是合并列的函数，但是我总结的概括为：把同组的同列字段合并变为一行(会自动以逗号分隔)。...问题：现在要将同一个同学的所有课程成绩以一行展示，sql怎么写呢？
参考链接： 在Pandas DataFrame中处理行和列 在print时候，df总是因为数据量过多而显示不完整。 ...解决方法如下： #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None...) #设置value的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 可以参看官网上的资料，自行选择需要修改的参数： https://pandas.pydata.org
索引 Join 索引 Time Analytic 索引 三行列存储比较 基于行的储存 基于列的存储 四列存储数据查询中的连接策略选择方法 引言 相关工作 定义 连接策略选择方法 简单下推规则 动态优化树...2.1列存储 不同于传统的关系型数据库，其数据在表中是按行存储的，Sybase IQ是通过表中的列来存储与访问数据的。...因此，每一列都可以为优化的效率与检索进行压缩。相比来讲，基于行的存储，各个不同的域拥有各不相同的数据类型，这非常适合于交易进程。...列存储法是将数据按照列存储到数据库中，与行存储类似； 3.1基于行的储存 基于行的存储是将数据组织成多个行，这样就能在一个操作中找到所有的列。...本文结合简单规则和动态Huffman算法, 建立基于代价的连接策略选择模型, 针对不同情况处理列之间的连接。
今天没有学员提问 只有同事点名 怎么一键取消隐藏的行和列 假设一个表是这样的 我们看到不连续的字母和数字 就知道它有隐藏行列了 如何快速取消隐藏呢 直接上GIF 第一步 点击A和1的交界处全选...第二步 点击开始->格式->隐藏和取消隐藏->取消隐藏行/列 还有一种比较高端的方法 写VBA Sub showAll() Cells.Rows.Hidden = 0 Cells.Columns.Hidden
时间：2011-06-10 博客：http://blog.csdn.net/wwwwgou --============================================== --1.行转列...行转列字段值固定. --1.case when SELECT [name], [type1] = SUM(CASE [type] WHEN N'type1' THEN [amount] ELSE 0...行转列字段值不固定,只能拼SQL了. --1.case when DECLARE @sql NVARCHAR(MAX) SET @sql = N'' SELECT @sql = @sql + N', '...(SELECT DISTINCT ','+QUOTENAME([type]) FROM #temp FOR XML PATH('')),1,1,'') +N')) b' EXEC(@sql) --2.列转行...name], type1, type2 FROM #temp) a UNPIVOT ([amount] FOR [type] IN([type1],[type2])) b 今天文章到此就结束了，感谢您的阅读好运
前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据，今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到，行的位置我们使用类似python中的切片语法。...大家还记得它们的区别吗？可以看看上一篇文章的内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4列这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称，所有指标这一列也计算在内了。...接下来我们再看看获取指定行指定列的数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单，大家要注意的是，这里的2并不算是所以哦，而是行名称，只不过是用了padnas自动帮我创建的行名称。...通常是建议这样获取的，因为从代码的可读性上更容易知道我们获取的是哪一行哪一列。当然我们也可以通过索引和切片的方式获取，只是可读性上没有这么好。
1 为什么要按列存储 列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的。...下面来看一个例子： 从上图可以很清楚地看到，行式存储下一张表的数据都是放在一起的，但列式存储下都被分开保存了。...所以它们就有了如下这些优缺点： 行式存储 列式存储 优点 Ø 数据被保存在一起 Ø INSERT/UPDATE容易 Ø 查询时只有涉及到的列会被读取 Ø 投影(projection)很高效...正因为每个字符串在字典表里只出现一次了，所以达到了压缩的目的(有点像规范化和非规范化Normalize和Denomalize) 3查询执行性能 下面就是最牛的图了，通过一条查询的执行过程说明列式存储...用数字去列表里匹配，匹配上的位置设为1。 3. 把不同列的匹配结果进行位运算得到符合所有条件的记录下标。 4. 使用这个下标组装出最终的结果集。
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。在MySQL中，我们经常需要对表格进行行转列或列转行的操作，以满足不同的分析或报表需求。...本文将详细介绍MySQL中的行转列和列转行操作，并提供相应的SQL语句进行操作。行转列行转列操作指的是将表格中一行数据转换为多列数据的操作。在MySQL中，可以通过以下两种方式进行行转列操作。1....., [columnN])) AS unpivot_table;其中，identifier_column是唯一标识每个转换后的行的列，pivot_column是需要将其转换为行的列，value_column...结论MySQL中的行转列和列转行操作都具有广泛的应用场景，能够满足各种分析和报表需求。在实际应用中，可以根据具体的需求选择相应的MySQL函数或编写自定义SQL语句进行操作。...需要注意的是，在进行行转列和列转行操作时，要考虑到数据的准确性和可读性，避免数据丢失和混淆。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列，这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法：iloc和loc。...目录 1.loc方法 （1）读取第二行的值 （2）读取第二列的值 （3）同时读取某行某列 （4）读取DataFrame的某个区域 （5）根据条件读取 （6）也可以进行切片操作 2.iloc方法 （1）...读取第二行的值 （2）读取第二行的值 （3）同时读取某行某列 （4）进行切片操作 ---- loc：通过行、列的名称或标签来索引 iloc：通过行、列的索引位置来寻找数据 首先，我们先创建一个...,"D","E"]] 结果： 2.iloc方法 iloc方法是通过索引行、列的索引位置[index, columns]来寻找值 （1）读取第二行的值 # 读取第二行的值，与loc方法一样 data1...和columns进行切片操作 # 读取第2、3行，第3、4列 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果： 注意： 这里的区间是左闭右开，data.iloc[1:
每种方法都有其优点和缺点，因此应根据具体情况使用不同的方法。 点符号 可以键入“df.国家”以获得“国家”列，这是一种快速而简单的获取列的方法。但是，如果列名包含空格，那么这种方法行不通。...语法如下： df.loc[行，列] 其中，列是可选的，如果留空，我们可以得到整行。由于Python使用基于0的索引，因此df.loc[0]返回数据框架的第一行。...图9 要获得第2行和第4行，以及其中的用户姓名、性别和年龄列，可以将行和列作为两个列表传递，如下图所示。 图10 记住，df[['用户姓名'，'年龄'，'性别']]返回一个只有三列的新数据框架。...接着，.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述，.loc的语法是df.loc[行，列]，需要提醒行（索引）和列的可能值是什么？...图11 试着获取第3行Harry Poter的国家的名字。 图12 要获得第2行和第4行，以及其中的用户姓名、性别和年龄列，可以将行和列作为两个列表传递到参数“row”和“column”位置。
Python特别灵活，肯定方法不止一种，这里介绍一种我觉得比较简单的方法。...如下图，使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵，然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列。 where返回一个长度为2的元组，第一个元素保存的是行号，第二个元素保存的是列号。
图片列存储与行存储的区别和优势列存储和行存储是两种常见的数据库存储方式，它们在数据存储和查询方面有着不同的特点和优势。列存储列存储将数据按列进行存储，即将同一列的数据存放在一起。...查询速度快： 列存储适合于针对某些特定列的查询，因为它只需要加载和处理相关的列数据，比行存储更高效。特别对于大量数据进行聚合运算（如SUM、AVG）的查询，列存储通常更快。...支持高并发： 列存储在读取数据时可以仅加载需要的列，提供了更好的并发性能，更适合处理大规模数据查询。行存储行存储将整行数据存放在一起，即将同一行的数据存储在一起。在行存储中，每一行都有自己的存储空间。...综上所述，列存储更适合大规模数据的查询分析，能够快速响应聚合操作和复杂查询，而行存储则更适合事务处理和单行读写操作。不同的数据存储方式选择取决于具体的应用场景和查询需求。...这样的存储方式具有更好的压缩性和高效的数据过滤，可以减少磁盘IO和内存占用。2. 数据压缩ClickHouse对存储的数据进行压缩，采用自适应压缩算法，可以根据不同类型的数据自动选择最佳的压缩算法。
第一个模型称为 RCI Interaction ，它利用基于 Transformer 的架构，该架构独立地对行和列进行分类以识别相关单元格。该模型在最近的基准测试中查找单元格值时产生了极高的准确性。...2、模型介绍 2.1 模型结构 RCI使用文本匹配来定位答案所在的行或者列，其中一个文本是Question，另一个文本是行或者列。...RCI Interaction：序列化文本会使用[CLS]和[SEP]将问题与行或者列文本进行拼接，然后这个序列对被输入至ALBERT 。...最终[CLS] 隐藏层的输出用于后面的线性层和softmax，判断行或者列是否包含答案。 RCI Representation： 问题的向量表示和列或者行的向量表示会先被分别算出来。...2.2 表格序列化 我们了解了模型的结构后，还有个问题没介绍，那就是行和列是怎么序列化为文本的？
到目前为止，用于log P预测的许多可用工具都基于物理描述符，例如原子类型计数或极性表面积或拓扑描述符。...这里将计算分子的不同物理描述符以及结构指纹，并使用三种不同的回归模型（神经网络，随机森林和支持向量机）对它们的性能进行基准测试。...RDKit计算的log P预测具有较高的均方误差，并且该数据集的确定系数较弱。RDKit的MolLogP实现基于原子贡献。...将描述符与scikit-learn的默认随机森林配合使用，可以使获得比RDKit log P预测值更高的R2和MSE性能。但是，这很可能是由于使用的训练集与他们用来开发模型的训练集之间的差异。...在许多可用方法中，将测试Morgan指纹（ECFP4和ECFP6），RDKFingerprints和拓扑药效团指纹（TPAPF和TPATF），脚本可从MayaChemTools获得。
与传统的行存储（将文档的每个字段值作为文档的一部分存储）不同，Doc Values 采用列式存储，这意味着它们按字段组织数据，而不是按文档。...Doc Values是一种列式的数据结构，它存储了每个文档字段值的完整、排序好的列表。与倒排索引不同，Doc Values不是将词项映射到文档，而是将文档映射到它们所包含的词项。...由于它们是按列存储的，因此可以高效地加载到操作系统的文件系统缓存中（OS cache）。...Doc Values 基于每个段（per-segment）且是不可变的，这意味着一旦创建，它们就不会再改变。为了高效地存储和访问这些数据，Doc Values 会被序列化并持久化到磁盘上。...综上所述，Doc Values 的持久化机制确保了其可以灵活地处理不同大小的工作集，而压缩机制则有助于减少存储空间的占用并提高数据访问的效率。
其原生支持了跨洲际级别的跨地域复制的解决方案，并结合其自身的 tenant 和 namespace 级别的抽象，可以灵活的支持不多种类，不同场景下的跨地域复制解决方案。...作者简介 范志会 腾讯数平高级运维工程师 目前腾讯公司内部业务在使用 Pulsar 的过程中，基于综合业务是否在线影响用户体检，是否产生营收影响，以及降本增效趋势下的成本考虑，会选择不同级别的容灾策略。...运营实践： 所以基于以上两个特性，我们可以根据 Write Quorum 和 Ack Quorum，以及是否开启写 Journal 和是否同步异步写 Journal 在成本和容灾保障之间做一个合适的配置...运营实践： 在支付和广告场景中部署会将不同网络分区的机器放在不同的 Rack 上面，例如深圳荔景、深圳深宇机器分配在Rack-1、Rack-2，然后配置副本的Write Quorum = Ack Quorum...在微信大流量实时推荐场景下的实践》 《好未来基于北极星的注册中心最佳实践》 《百万级 Topic，Apache Pulsar 在腾讯云的稳定性优化实践》 《预告|ArchSummit 全球架构师峰会杭州站即将盛大开幕
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
