大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 I’ve a QTabWidget, which contains widgets of different heights (their widths are...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
统计每个库每个表的大小是数据治理工作的最基本内容，本文将从抽样统计结果及精确统计结果两方面来统计MySQL的每个库每个表的数据量情况。...1、统计预估数据量 mysql数据字典库information_schema里记录了统计的预估数据量（innodb引擎表不准确，MyISAM引擎表准确）及数据大小、索引大小及表碎片的大小等信息。...如上文所述，统计信息里的数据条数及size是根据部分数据抽样统计的值，与实际大小存在差异，且表越大，差异越明显，如果想知道每张表的实际情况，需用后续的方法。...2、统计实际数据量 想要统计每张表的实际大小就得去遍历每个表算出对的记录数，通过查看表空间大小（每个表独立表空间）查看每个表的size。通过以下步骤即可达到精确统计的目的。...，则建议暂停一段时间 以免后面统计的时候无法获得表及内容，如果前面的步骤都在从库，则可以省略该步骤 echo 'start call procedure' # 调用存储过程 统计每个表的记录条数 /usr
Python处理datetime类型的问题 在存储时间类型到数据库的时候，通常使用DateTime类型。使用DateTime类型就会遇到时区timezone的问题。...为了能够处理timezone， 推荐存数据库的使用存入的是基于UTC的时间日期，在本地取用的时候在转成本地时间。 Python定义了抽象类tzinfo, 这个class不能直接使用。...还有一个问题就是如何得到本机的timezone。在time class里面可以得到一个time.timezone, 是一个基于秒的offset值。...注意这个time不是datetime.time, 就是time，用于os相关的时间信息。不是很好用，推荐tzlocal库。 安装pytz和tzlocal 使用pip安装就可以了。...pip install pytz pip install tzlocal 如何使用 得到当前时间，用于数据的存储 from datetime import datetime t = datetime.utcnow
前情提要 上一篇，我们了解了引导的一些理论知识，包括分段、分步的概念，强引导与弱引导，引导的触发、类别、操作、保存点等，本篇笔者将结合这些理论来聊聊引导的配表。...步骤2：引导点击空技能槽 步骤3：引导点击技能列表中可学习的技能 步骤4：引导点击确定按钮 配置步骤表 抛开引导的触发，先来了解如何将引导的步骤配置到表里。...配表前需要对表的结构进行设计，也就是表有哪些列： id 用以区分引导步骤，每个id对应不同的引导操作。 类型 用于区分某一步引导是对话，还是点击，亦或是其他的逻辑操作。...配置触发表 如果说步骤表每一行针对的是引导的每一步，那么触发表的每一行针对的就是引导的每一段，触发表用于判定某一段引导是否达到触发条件，若是，则开始这一段引导。...触发表相比步骤表，结构稍微简单些，只需要配置三列： 组别id 用于区分当前行判断的是哪一段引导。
SELECT @mb := round((sum(DATA_LENGTH) + sum(INDEX_LENGTH)) / (1024 * 1024), 2),...
，重新处理，处理完成后会去修改用户的一个标志位，主要有几个步骤： 1）根据state状态提取state=0的数据（未完成处理数据） 2）程序中按照id为区间分批提取 3）提取完成后修改state为state...首先对于这个表的定义上，业务同学说是归属于状态表，也就意味着表中的每一个用户都有唯一的状态值对应，这个表中存储的数据量会越来越大。...如果按照最勉强的方式，建议是指定时间范围内处理，比如8点到9点之间处理，这个之外的时间范围就不要做类似心跳或者服务检测的处理了，对于业务侧来说，还是能够基本接受的，但是无论如何这不是一种最优解，而且对于索引的使用实在有悖于中间件服务使用的初衷...经过进一步的沟通，我们再次挖掘需求，对于里面的表数据是如何处理的，业务同学说其实表中的数据如果时间长了之后是需要考虑数据清理的，所以按照这种模式，这个需求的就基本清晰了，和初始需求有比较大的差异。...如果需要按照T+1的模式去处理未完成的数据，整个复杂度只针对某一天的表执行索引扫描，不会对其他的表产生关联影响，而如果按照日期为单表存储，整个事情的自由度就更大了，按照state或者是pid的维度进行查询
今天跟大家分享带负值的图表标签处理方法！...●●●●● 今天就教大家怎么处理这种情况。以含正负值双色填充的条形图为例。 作图数据整理如下，B列是项目名称，C列数作图数据图，D列是辅助数据，与C列数据绝对值相同，方向相反。 ?...现在的问题是，纵轴的标签负值部分已经完全被数据条遮盖，看不清楚了。 那我们干脆直接pass掉坐标轴的标签。（选中垂直轴，调出设置菜单） ? ? 再继续把条形图的数据条间距调整至合适位置。 ? ?...再次使用多标签工具的标签移动功能，将每一个标签的位置都移动到靠近垂直轴的位置，并将两侧标签对齐。 ? ? ? 最后再给我们的数据条添加数据标签。...怎么“调教”你的柱形图！！！ 怎么反转条形图的数据系列顺序 图表中包含负值的双色填充技巧
简化一下：我们如何在磁盘上查找存储在其自己的表空间中的 InnoDB 表的表大小（前提是 innodb_file_per_table=1 ）。...此图显示了从 INFORMATION_SCHEMA.TABLES 获取的 data_length 和 index_length 所定义的表大小。...，它还处理新功能 “InnoDB 页压缩”，正确显示了 file_size （磁盘上的逻辑文件大小）和 allocated_size（为此文件分配的空间，并且可以显着缩小）之间的区别。...InnoDB 压缩（InnoDB 表压缩），您将看到 data_length 和 index_length 中显示的压缩数据大小作为结果。...查看 INFORMATION_SCHEMA.INNODB_SYS_TABLESPACES 以获取 InnoDB 表的实际文件大小值。
今天写了个脚本 主要就是实现利用SQLInj点直接把数据获取到本地并存到Mysql数据库中 学过Python的都知道可以使用urllib2中的request()方法直接打开Url，但仅限于url后没有跟复杂的参数串...今天我利用的Url是 http://xxx.com/xxx.aspx?...Url失效 我们可以用urllib2或urllib的quote()方法控制对特殊字符的URL编码,这里推荐用 urllib下的quote_plus()方法，它将空格转化成'+'而非%20通用性更好。...我们更改后的代码如下: url = "http://xxx.com/xxx.aspx?...&=()') fd = urllib.urlopen(quoteUrl) 这样我们就可以正常的提取数据了
需要测试的内容如下 1 数据库大小写 2 表名大小写 3 字段大小写 4 字段值得大小写 一些相关的大小写的函数以及数据的转换函数 let's go 1 数据库名的大小写 首先会建立三个数据库名字为...good, 里面插入的数据会有他自己数据库的名字 我们来对这些数据库的表进行访问 通过以上测试，可以得出，数据库的库名是大小写是敏感的，所以在建库的时候，需要注意大小写的问题。...表大小写的测试 我们在test 库中，建立三个表，BIG，big, Big 三个表 在你试着创建第一张表的时候，没有报错，但你在建立第二张表的时候，就开始报错了，我们可以看到test 数据库中只有一张叫...big的表，有人说，那不对我要是先建立 BIG 表呢？...（你可以试试，结果是一样的,postgresql 在一个数据库中只能运行小写表名的存在） 当然如果你非要存储不同大小写的表名，PostgreSQL 也不是不可以，那就是需要加“” 双引号 最后我们来尝试一下字段名和字段值的问题
说明 最近发现GP中空间增长比较快，为了能更好的发现GP中一段时间内增长的表及大小 实现的SQL select pt.schemaname||'.'...enddate ' ) ts,pg_tables pt where ts.relname = pt.tablename order by tablesizegb desc enddate :结束的时间...,格式如:2019-12-27 tablesizegb : 字段的单位是GB 查询结果展示 ?
转载地址： https://blog.csdn.net/rocklee/article/details/51251174 统计各数据库占用磁盘大小： SELECT d.datname AS Name,...pg_catalog.pg_database_size(d.datname) ELSE NULL END DESC -- nulls first LIMIT 20 ; 统计数据库中各表占用磁盘大小... pg_total_relation_size('"' || table_schema || '"."' || table_name || '"') DESC ; 统计testdb库中各索引占用磁盘大小
Greenplum 查看最新创建的表及大小 说明 最近发现GP中空间增长比较快，为了能更好的发现GP中一段时间内增长的表及大小 实现的SQL select pt.schemaname||'.'...'enddate ' ) ts,pg_tables pt where ts.relname = pt.tablename order by tablesizegb desc enddate :结束的时间...,格式如:2019-12-27 tablesizegb : 字段的单位是GB
随便贴点代码，以后没准能用到 点击(此处)折叠或打开 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include ...
今天给博客搞SEO的时候，将多数的链接全部改成小写的了，然后就炸了…… 问题原因 这个问题发生是因为Windows系统对大小写不敏感，所以Git也默认大小写不敏感。...但像Github这类代码托管平台用的是Linux，Linux对大小写敏感。...解决过程 首先，在Git本地仓库下执行： git config core.ignorecase false 这行命令表示关闭忽略大小写。...好家伙，之前大写的没被删掉，不过小写的成功被push上去了。...目前只能一个个手动删除远程的文件/文件夹，因为本地的已经是小写了……不知道有什么解决方法……
当处理高变异数据集（如 LSUN-Church 和 ImageNet ）中的图像时，这个问题变得更加严重。...基于此，本文提出了一种新的 DiffusionCLIP 方法，这是一种通过扩散模型进行 CLIP 引导的强大图像操作方法。...，就可以在原始图像和处理后的图像之间进行平滑的插值。...实验结果 测试指标对比 表1 DiffusionCLIP 与其他模型在人脸图像重建上的对比 表2 CelebA-HQ 数据集上真实图像操作的人工评估结果，数值代表 DiffusionCLIP 相对于每种方法的偏好率...表3 图像操作任务的评价指标结果 效果展示 图4 DiffusionCLIP 和其他文本驱动的图像编辑模型的对比 图5 在未知领域之间进行图像转换的结果 图6 图像多属性变换的结果 图7 图像连续变换的结果
现象 新建了一张员工表，插入了少量数据，索引中所有的字段均在where条件出现时，正确走到了idx_nap索引，但是where出现部分自左开始的索引时，却进行全表扫描，与MySQL官方所说的最左匹配原则..."chosen": true }, { //而全表扫描计算所得的成本为...-- 接下来增大表的数据量 INSERT INTO `staffs` (`name`, `age`, `pos`, `add_time`) VALUES ('July', 25, 'dev',..."join_execution": { "select#": 1, "steps": [ ] } } ] } 结论 MySQL表数据量的大小...，会影响索引的选择，具体的情况还是通过Explain和Optimizer Trace来查看与分析。
打印九九乘法口诀无疑是非常基础的，那么如何实现呢？首先我们先来分析一下九九乘法口诀表内在的规律，然后再根据分析结果，选择适合的解决方案。...%d×%d=%d’ … java输出九九乘法口诀表 使用双重for循环输出九九乘法口诀表 public static void main(String[] args){ formula();} /**...* for 循环实现9*9乘法口诀表 * &quo … C 语言实例 – 输出九九乘法口诀表 C 语言实例 – 输出九九乘法口诀表 使用嵌套 for 循环输出九九乘法口诀表....实例 #include int main(){ //外层循环变量,控制行 ; //内层循 … java 打印出99乘法口诀表 public class Mutiplay { /** *实现99乘法表 *...:wq”,因为最开始学习vim的时候,就只记住了几个常用的命令:也没有细究命令的含义.
在mysql中information_schema这个数据库中保存了mysql服务器所有数据库的信息， 而在clickhouse，我们可以通过system.parts查看clickhouse数据库和表的容量大小...Processed 1.04 thousand rows, 520.93 KB (21.95 thousand rows/s., 11.02 MB/s.) 2.查看数据表容量、行数、压缩率 --在此查询一张临时表的信息...Elapsed: 0.008 sec. 3.查看数据表分区信息 --查看测试表在19年12月的分区信息 SELECT partition AS `分区`, sum(rows) AS `...active and database = 'database' and table = 'tablename' group by database, table 结果为：这种结果显示的大小...= 'database' and table = 'tablename' 结果为：这是因为在CH中，和我们hive表不一样，hive表一个分区只会有一条记录，但CH不是，每个分区分为了不同的marks
接下来查看表数据信息，如下图： 可以看到表数据量较大，预估行数在83683240，也就是8000w左右，「千万数据量的表」。 大致情况就是这样，下面进入排查问题的环节。...更改limit大小能解决问题？ 把limit数量调大会影响预估行数rows，进而影响优化器索引的选择吗？ 答案是会。...「我们换一种办法，我们去引导优化器选择联合索引。」...这样也有一定的弊端，比如我这个表到了8000w数据，建立索引非常耗时，而且通常索引就有3.4个g，如果无限制的用索引解决问题，可能会带来新的问题。表中的索引不宜过多。...总结 本文带大家回顾了一次MySQL优化器选错索引导致的线上慢查询事故，可以看出MySQL优化器对于索引的选择并不单单依靠某一个标准，而是一个综合选择的结果。
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