大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【东哥】问了一个Pandas数据处理的问题。问题如下所示：大佬们，利用pandas我想提取这个列中的楼层的数据，应该怎么操作？...其他【暂无数据】这些数据需要删除，其他的有数字的就正常提取出来就行。 二、实现过程 这里粉丝的目标应该是去掉暂无数据，然后提取剩下数据中的楼层数据。看需求应该是既要层数也要去掉暂无数据。...目标就只有一个，提取楼层数据就行，可以直接跳过暂无数据这个，因为暂无数据里边是没有数据的，相当于需要剔除。...如果你也有类似这种数据分析的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
VARCHAR(50), Product_Brand VARCHAR(50));维度建模是一种数据仓库设计方法，专注于优化数据的存储和查询性能，以支持高效的数据分析和业务决策。...雪花模型相当于将星形模式的大维表拆分成小维表，满足了规范化设计。但是难以维护，加大开发难度。很多时候维度空间内的事实表不止一个，而一个维表也可能被多个事实表用到。...：星座模型：2.1.4属性（维度属性）维度所包含的表示维度的列称为维度属性。...它描述了如何在组织中进行工作，从开始到结束，涉及人员、系统、数据和其他资源的协调与合作。业务过程在数据仓库和维度建模中起着至关重要的作用，因为它们通常是数据仓库中的事实表的基础。...我是fanstuck ，有问题大家随时留言讨论 ，对此项目感兴趣的，对此领域感兴趣的不要错过，多谢大家的支持！
背景 现在信创是搞得如火如荼，在这个浪潮下，数据库也是从之前熟悉的Mysql换到了某国产数据库。...连上就各种报错，放弃 dbeaver，这个倒是可以用，就是我感觉操作太麻烦了，太繁琐 基于以上原因，一直用dbeaver来着，之前两次把mysql项目的表结构换成pg，一次是写了个乱七八糟的代码来做建表语句转换...这次又来了个项目，我就换回了我熟悉的sqlyog（一款mysql客户端），几下就把表建好了（mysql版本），然后写了个工具代码，来把mysql的DDL转换成pg的。 下面简单介绍下这个转换代码。...，比如mysql中的函数这种，如CURRENT_TIMESTAMP这种默认值，转换为pg中的对应函数，我大概定义了几个，满足当前需要： static { MYSQL_DEFAULT_TO_POSTGRE_DEFAULT.put...(43) MACADDR VARCHAR(17) UUID VARCHAR(36) XML LONGTEXT JSON LONGTEXT TSVECTOR LONGTEXT TSQUERY
下面我将详细解释这三个范式： 第一范式（1NF, First Normal Form） 定义： 列不可分割，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项。...每一列都是不可再分的最小数据单元（也称为最小的原子单元）。 解释： 在第一范式中，主要关注的是列的原子性。...应该将这个“地址”列拆分成多个独立的列，如“街道”、“城市”、“省份”和“国家”。 第二范式（2NF, Second Normal Form） 定义： 满足1NF。...在第二范式中，一个表只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。 如果表中的某一列只与复合主键的一部分有关，那么它就不应该存在于这个表中，而应该被分离出去形成另外一张新表。...它主要关注于消除传递依赖，即非主键列不应该依赖于主键的某一部分，而应该直接依赖于整个主键。 如果存在传递依赖，那么应该考虑将这个非主键列分离出去，形成新的表，并通过主键或外键与原表进行关联。
我个人曾是非常排斥JPA这种弱化SQL的工具的，这源于对早起Hibernate版本的错误认识。但尝试过mybatis、spring-data-jdbc、jooq后，发现这个东西是真的香！...这些字段，又是如何在代码中被使用的。 1. 基本字段介绍 首先看一下我们的基础定义类。 代码不多，信息却不少。 ? 下面来一行行解析。...标注为@MappedSuperclass的类将不是一个完整的实体类，不会映射到数据库表，但是它的属性都将映射到子类的数据库字段中。放在这里再合适不过了。...所以这个注解，是属于jackson json的。 2. 自定义ID生成器 JPA其实提供了非常多的ID生成策略。...所以这个系列还有@CreatedBy注解，用来标注是谁创建的。你需要在代码中组装它们，比如下面的代码，就是从Spring Sercurity中获取用户信息。
Hive索引的机制如下： hive在指定列上建立索引，会产生一张索引表（Hive的一张物理表），里面的字段包括：索引列的值、该值对应的HDFS文件路径、该值在文件中的偏移量。...Hive 0.8版本后引入bitmap索引处理器，这个处理器适用于去重后，值较少的列（例如，某字段的取值只可能是几个枚举值） 因为索引是用空间换时间，索引列的取值过多会导致建立bitmap索引表过大。...以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布。 2. 雪花模型 ? 雪花模式 雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。...使用过Hive解析JSON串吗 Hive处理json数据总体来说有两个方向的路走： 将json以字符串的方式整个入Hive表，然后通过使用UDF函数解析已经导入到hive中的数据，比如使用LATERAL...在导入之前将json拆成各个字段，导入Hive表的数据是已经解析过的。这将需要使用第三方的 SerDe。
背景 Microsoft SQL Server 对于数据平台的开发者来说越来越友好。比如已经原生支持XML很多年了，在这个趋势下，如今也能在SQLServer2016中使用内置的JSON。...Application.People 表中的CustomFields 列就是典型这种情况。...可以用如下语句看一下表格格式这个列的内容: declare @json nvarchar(max) SELECT @json=[CustomFields] FROM [WideWorldImporters...为了举例说明，Application.People 表标记版本，并且加入计算列，当系统版本为ON的时候不支持。...我们这里使用Sales.Invoices表，其中ReturnedDeliveryData 中插入json数据。
每当向表中插入一条新记录时，MySQL都会自动为该记录分配一个唯一的ID值，并且这个ID值会自动递增，确保每个记录都具有不同的ID。...动态行格式是InnoDB存储引擎的一种行存储格式。在动态行格式中，每行的列不固定，根据实际数据大小进行灵活存储，可以节省存储空间并提高性能。...$distributedTag：这个变量表示分布式ID的标签或命名空间。在分布式系统中，通常会使用命名空间来区分不同的业务模块或数据表。 $table：这个变量表示数据库表的名称。...在这段代码中，设置为'book'，表示该模型对应的数据库表名称是'wx_label_v2'。 $timestamps：这个变量表示是否启用模型的自动维护时间戳。...五、总结 当我考虑雪花算法（SnowFlake）和段模式时，我发现它们都是用于生成分布式系统中唯一ID的重要方案。但两种方案各有优劣： 雪花算法（SnowFlake）是一种简单且高效的算法。
也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的 拆分原则一般是表中的字段较多，将不常用的或者数据较大，长度较长的拆分到“扩展表 如text类型字段 访问频次低、字段大的商品描述信息单独存放在一张表中; 访问频次较高的商品基本信息单独放在一张表中...垂直拆分原则 把不常用的字段单独放在一张表; 把text，blob等大字段拆分出来放在附表中; 业务经常组合查询的列放在一张表中 例子：商品详情一般是拆分主表和附表 //拆分前 CREATE TABLE...都是大表拆小表 垂直分表：表结构拆分 水平分表：数据拆分 水平分表 把一个表的数据分到一个数据库的多张表中，每个表只有这个表的部分数据 核心是把一个大表，分割N个小表，每个表的结构是一样的...Hint分片策略HintShardingStrategy 这种分片策略无需配置分片健，分片健值也不再从 SQL中解析，外部手动指定分片健或分片库，让 SQL在指定的分库、分表中执行 用于处理使用...* 动态指定sharding jdbc 的雪花算法中的属性work.id属性 * 通过调用System.setProperty()的方式实现,可用容器的 id 或者机器标识位 * workId
哈喽，小伙伴们好，我是狗哥！ 用过 MySQL 都知道，关系型的结构化存储存在一定的弊端，因为它需要预先定义好所有的列以及列对应的类型。...); 上述 SQL 首先创建了一个虚拟列 cellphone，这个列是由函数 loginInfo->>"$.cellphone" 计算得到的。...如下表创建的列 cellphone 对应的就是 JSON 中的内容，是个虚拟列；uk_idx_cellphone 就是在虚拟列 cellphone 上所创建的索引。...在这，我强烈推荐你用 JSON 类型在数据库中存储用户画像信息，并结合 JSON 数组类型和多值索引的特点进行高效查询。...最后，我总结下今天的重点内容： 使用 JSON 数据类型，推荐用 MySQL 8.0.17 以上的版本，性能更好，同时也支持 Multi-Valued Indexes； JSON 数据类型的好处是无须预先定义列
经过排查分析得出，这是由于改表系统解析改表需求得出错误的改表方案导致，即这类改表可以满足快速改表操作（直接使用 ALTER TABLE），理论上任务下发后能马上改完，但是工单结果是执行触发 10 秒超时...DML Yes Only Modifies Metadata Yes 上表是 MySQL 官方文档中关于 Online DDL 章节中的一部分。...比如，删除索引，修改表名/列名，修改默认值/注释，扩展 VARCHAR 长度，小表添加唯一索引以及 8.0 快速加列等等。...我赶紧去查看了工单详情，发现确实如业务所述，这回我就更加郁闷了，难不成是见鬼了？这玩意还自带歇业窗口的嘛？ 本着严谨的态度，又去测了一下。...我们的系统，如果没有添加 10 秒超时的兜底，那势必会因为解析错误导致选了错误的改表方案，然后导致从库延迟，可能会影响线上业务，想想都有点心慌。
假如主机没有网卡，或者我们不知道如何在某系统下获得机器地址，则空间唯一性就不能得到保证，即使这样出现重复值的几率还是非常小的。...格式问题 在MySQL中，可以使用UUID()来生成主键，但是用MySQL的UUID()函数 ，生成的UUID是36位的，其中包含32个字符以及4个分隔符（-），往往这个分隔符对我们来说是没有用的，可以使用...与 UUID 字母表中的 36 个字符不同，NanoID 只有 21 个字符。...在下面的示例中，我将自定义字母表定义为 ABCDEF1234567890，并将 Id 的大小定义为 12。...❖ 格式 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。
设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时，OrderID到底该不该自动增长呢？...（主要是索引查询销量不是最高的） 如果非要使用非自主增长列作为主键的话(分布式系统分库分表中)，推使用有序UUID和有序的整长的Rowid(雪花算法snowflake和MongoDB之ObjectId...这种方式比较适合针对单体应用并发不高的业务系统，生成方式并不是严格意义上的唯一ID。 2、C#仿造Snowflake雪花算法设计 有这么一种说法，自然界中并不存在两片完全一样的雪花的。...这个算法单机每秒内理论上最多可以生成1000*(2^12)，也就是400W的ID，完全能满足业务的需求。 关于雪花算法的组成部分： 雪花算法会生成一个64位的二进制数据，为一个Long型。...接下来三位是所在主机的唯一标识符，通常是机器主机名的散列值。 接下来两位是产生 ObjectId 的 PID，确保同一台机器上并发产生的 ObjectId 是唯一的。
我们举例来看： Schema 定义了如何在数据库中插入和存储数据，上图展示了如何为关系型数据库创建一个标准的 Schema。 在上图的数据库中， 一共有 4 张表，每张表都有各自的 Schema。...图片中间的表有 4 列数据，其余 3 张表有 2 列数据。 此外，我们还需要在 Schema 中定义数据类型。...当用户创建表并开启动态字段时，Milvus 会在表的 Schema 里创建一个名为$meta的隐藏列。...JSON 是一种不依赖语言的数据格式，被现代编程语言广泛支持，因此 Milvus 隐藏的动态实际列使用 JSON 作为数据类型。...Milvus 以列式结构组织数据，在插入数据过程中，每行数据中的动态字段数据被打包成 JSON 数据，所有行的 JSON 数据共同形成隐藏的动态列 $meta。
JSON类型是以二进制方式存储的，要比字符串更加高效，再也不用json序列化近文本字段，查询之后还要解析，同时还要兼顾json的合法性。...存储在JSON列中的JSON文档转换为一种内部格式，允许对Json元素进行快速读取访问.MySQL Json类型支持建立索引增加查询性能提升.另外有还有一种我认为收益比较大的是：虚拟列 Virtual...Column保存在数据字典中（表的元数据），并不会将这一列数据持久化到磁盘上；后者会将Generated Column持久化到磁盘上，而不是每次读取的时候计算所得。...同时由于虚拟列的特性，只是与json中的属性key的一种映射关系，所以虚拟列的增删性能是非常好的。...对EAV模型和JSON模型的表结构和增删改查等操作感兴趣的，请看第五节”动态存储模型实际案例”四、总结本篇为你介绍了动态结构的场景，并且列举了几个可行的存储模型：列模型（宽表），行模型，EAV模型和JSON
的确，数据模型的优化，是深入应用Power BI的一项关键内容，所以，我也打算后续能把这个写成一个小的系列，给大家提供更多的例子和参考。...上次的文章里提到，影响Power BI文件大小和打开效率，一个很重要的影响因素是列和列基数。 这让我想起曾经写过文章《什么是雪花维度？Power BI里如何降低模型复杂度？》...，其中提到，将维度表（如产品、类别、供应商等）上的列，尽可能通过合并查询的方式读到事实表（如订单表、订单明细表）里——就像在Excel里，为了做数据透视表，要先将多个表的数据整理到一个大表里一样，BI行业经常称之为...从这个例子可以看出，通过合并查询将维度表（如产品表）上的数据读取到事实表（如订单表），对数据模型的大小影响不大。...所以，对于类似雪花状的数据模型，我们可以放心地将常用的维度信息，通过合并查询的方式放入事实表中，避免后面在处理数据模型、制作图表等等过程中，要面临一个复杂的数据关系视图以及一个又长又不好控制的关系链！
MySQL中的行格式（Row Format）是指存储在数据库表中的数据的物理格式。它决定了数据是如何在磁盘上存储的，以及如何在查询时被读取和解析的。...变长字段长度列表：对于变长字段（如 VARCHAR、TEXT、BLOB），InnoDB 需要在行中存储额外的字节来表示每个字段的实际长度。...其他列的空间占用：如果表中除了这个 VARCHAR 列之外还有其他列，那么这些列也会占用行的一部分空间，从而减少可用于 VARCHAR 列的空间。...如果表中的所有列都不允许NULL值，那么InnoDB就不需要维护这个列表，从而节省了空间并可能提高性能。 关于NULL值列表的处理过程简要概括一下： InnoDB首先会确定哪些列允许存储NULL值。...但是，如果表中的所有列都设置为NOT NULL，那么这个NULL值列表就完全不需要了，从而节省了这部分空间。这也是为什么开发规范中经常推荐尽量避免使用NULL的原因之一。
概述从MySQL 5.7.8版本开始，MySQL引入了对JSON字段的支持，这为处理半结构化数据提供了极大的灵活性。然而，MySQL原生并不支持直接对JSON对象中的字段进行索引。...本文将介绍如何利用MySQL 5.7中的虚拟字段功能，对JSON字段中的数据进行高效索引，以提高查询性能。假设我们有一个记录用户游戏数据的JSON对象，我们希望能够快速检索游戏玩家的相关信息。...NULL, PRIMARY KEY (`user_id`));在上面的表结构中，我们无法直接对JSON字段中的键进行索引。...适用于经常查询的字段：对于需要频繁查询的计算字段，使用存储生成列可以显著提高查询性能。缺点：增加磁盘空间使用：由于数据被存储在磁盘上，表的大小会增加。...MySQL 5.7中利用生成列来高效索引JSON字段。
这个错误大概的意思是说，TiSpark在解析这个JSON的时候抛错，也就是说这是一个非法的JSON字符串。...02 做实验 发现这个现象后，我做了几个试验 # 创建BIT列默认值为0的表 CREATE TABLE `test_0` ( `id` bigint(20) NOT NULL, `b`...发现有3个字段和Default Value有关，分别是： 1. default 2. default_bit BIT列默认值为0的表的Schema JSON BIT列默认值为1的表的...Schema JSON BIT列默认值为01010101的表的Schema JSON 总结一下规律，发现`default`字段用的是ASSIC编码，如下图所示...查了下JSON中字符串的定义，发现并不是所有的字符串都是符合JSON规范的，如下图所示 在JOSN字符串中如果出现了`control characters` 或者 `"` 或者 `\`
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