向每个记录附加一个随机标记，并将样本定义为具有最小标记值的 s 记录。当新记录到达时，标记值决定是否将新记录添加到样本中，并删除旧记录以保持样本大小固定在 s。...其中一个限制是，必须在设置草图之前指定感兴趣的属性，而示例允许您评估查询中所采样项目的任何记录属性。假设在100万个记录中的1000个样本中，只有900个姓氏出现在抽样的名字中。...对记录j 的查找查询相应地非常简单，只需查看位 j 是1还是0。该结构非常紧凑，如果将位数据放到内存中，125KB 就足够了。 然而，真正的数据很少有这么好的结构。...计数器必须有足够的位深度，以应付所观察到的事件的大小。当存在不同类型的数据项时，如果希望计算每个类型的数量时，自然的方法是为每个项分配一个计数器。...对每个数据项 i 应用一个散列函数 g，g 以2j 的概率将数据项映射到 j ，例如，在均匀的二进制展开式中取前导零位的数目。然后可以保留一组位标识，指示到目前为止已经得到的那些j 值。
我们称这些字母为一个标记，模型的不同标记集合构成了它的词汇表： 标记 A B C 索引 0 1 2 在这个表格中，每个标记都有一个数字，即标记索引。...本指南受到 minGPT GitHub 项目的启发，该项目是 Andrej Karpathy 在 PyTorch 中创建的最小 GPT 实现。...他的 YouTube 神经网络系列：从零到英雄》系列和 minGPT 项目是创建本指南的宝贵资源。这里介绍的玩具模型基于 minGPT 项目中的一个模型。 好了，让我们开始吧！...让我们来看看第 4 个标记（索引 3）是如何用于生成输入嵌入的第 4 列向量的。 我们使用标记索引（本例中为 B = 1）来选择左边标记嵌入矩阵的第 2 列。...每个 softmax 运算的输入向量都是自我注意矩阵的一行（但只到对角线）。 与层归一化一样，我们有一个中间步骤来存储一些聚合值，以保持流程的高效性。
查找表：这里是 “Price” 表（如左图所示），因为它包含返回（或合并）到源表中的值。...具体来说，希望返回每列的价格，为此，在查找匹配项时，需要通过比较源键（“Quantity” 列）和查找键（“Units” 列）来计算出正确的值。...如果仔细查看第 4 行和第 5 行，可以看到 “Ron” 和 “Don B” 已与 “Depts” 表中的正确员工代码匹配。但是，在第 6 排，“Don B” 也被标记为 “Ron”。...创建 Excel 或 DAX 公式，以计算异常表中未知项目（行）的数量，并将其返回到报表页面，以便于查看（每次刷新时，将能够看到未知项的计数是否为 0 ，或者转换表是否需要添加其他项）。...在有未知项的情况下，可以将它们连同它们映射到的术语一起输入到转换表中（强烈建议尽可能使用 “例外” 表中的 “复制 / 粘贴” 到 “翻译” 表中，以确保拼写正确）。
在一个页中的查找 以主键为搜索条件 这个查找过程我们已经很熟悉了，可以在页目录中使用二分法快速定位到对应的槽，然后再遍历该槽对应分组中的记录即可快速找到指定的记录。...以查找c2列的值为4的记录为例： 确定目录项记录页，也就是页44 通过目录项记录页确定用户记录真实所在的页。...在真实存储用户记录的页中定位到具体的记录。 但是这个B+树的叶子节点中的记录只存储了c2和c1（也就是主键）两个列，所以我们必须再根据主键值去聚簇索引中再查找一遍完整的用户记录。这个过程被称为回表。...，而这个查询中通过name进行范围查找的记录中可能并不是按照birthday列进行排序的，所以在搜索条件中继续以birthday列进行查找时是用不到这个B+树索引的。...查询优化器做的工作，查询优化器会事先对表中的记录计算一些统计数据，然后再利用这些统计数据根据查询的条件来计算一下需要回表的记录数，需要回表的记录数越多，就越倾向于使用全表扫描，反之倾向于使用二级索引 +
可以理解为：排好序的快速查找的数据结构 数据本身之外，数据库还维护着一个满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式指向数据，这样就可以在这些数据结构的基础上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引...一般来说索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上 优势 类似大学图书馆建书目索引，提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本...）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到...- 真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。...(在高并发下倾向创建组合索引) 查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度 查询中统计或者分组字段 哪些情况不要创建索引 表记录太少（统计数据显示，大于300万记录的表，建立索引会有效果
数据处理指根据数据分析目的，对收集到的数据进行处理、加工，使数据具备准确性、一致性和有效性，形成适合用于后续分析的数据格式。...如图，共有9条记录，使用COUNTIF()函数，以A列作为计数范围，计当前记录的数量，记为“重复标记1”，通过此标记可以得到哪些是重复记录及其重复次数。...“重复标记2”是以当前记录及其之前记录为计数范围，记录当前记录是否重复及重复次数，通过此标记可以得到大于1的记录都是重复记录，等于1的记录即为去重之后的记录。 ?...字段合并 关于字段合并，可以理解为拼接，可以采用CONCAT()函数进行字段的连接，函数参数为需要进行拼接的文本项，如果其中涉及到字符（串），需要使用英文的双引号，如CONCAT(A1,",",B1)。...此时可以使用VLOOKUP()函数进行按列查找,VLOOKUP()函数参数一指要查找的值，参数二指查找范围，参数三指返回查找范围的第几列，参数四指匹配方式，还想了解更多的可以自行百度。
总的显示一个项目，然后再按每个产品进行分组展示，每个产品有7个属性行统计数据，再将所有产品分别进行合计，放到各自产品上面。 ? ?...部分业务名词解释： 横项 总项目数据= 产品1 + 产品2 + 产品3 + 产品4…… “项目合计”列：整个项目的，即以前年度合计+2011年合计+以后年度合计。...那来看看整个流程思路，先过滤数据： 查找该项目的所有产品放进临时表A 查找该项目的所有产品的销售明细放进临时表B 从临时表B中查找指定年的销售明细放进临时表C 从表C统计当前年度合计列，各产品的所有面积...='8FA659C8-3DA9-4330-B277-9B517E67606D'--要查询的项目 DECLARE @Year CHAR(4) SET @Year='2011'--要统一的年份 查找该项目的所有产品放进临时表...以上数据中我们的 累积销售面积、累积销售面积比例，累积销售金额三项 之前都用0代替，现在我们来统计。
使用 Discover，您可以采取更主动的方法来查找破坏您的应用程序的主要问题。构建该查询可能如下所示： 导航到 “Discover” 并单击 "Build a new query"。...编辑 “Results” 表列以显示每个项目的事件数 [count()]、受影响的用户 [count_unique(user)] 和独特问题 [count_unique(issue)]。...设置这些列后，您可能希望查找问题最多的项目。单击 COUNT_UNIQUE(ISSUE) 列标题以相应地对行项目进行排序。...您可以通过将特定文件名添加到过滤器并更改表列以显示该文件中的主要错误罪魁祸首来继续探索特定文件名： 每个 Release 的错误 要了解在发布新版本时特定项目的健康状况如何随着时间的推移而改善（或不改善...例如，您可以显示每小时至少命中两次的错误计数： 根据您在 User Settings > Account > Account Details 中的用户设置，所有时间戳都显示在您的首选时区中。
2.MySQL索引原理 索引目的 索引的目的在于提高查询效率，可以类比字典，如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。...b+树的查找过程 如图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的...如果可以，则为1 Key_name：索引的名称 Seq_in_index：索引中的列序列号，从1开始 Column_name：列名称 Collation：列以什么方式存储在索引中。...(子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY) (3) UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句) (4) DEPENDENT UNION...如果建立的是联合索引(a,b),基于最左前缀匹配原则，因为a的查询条件是一个范围查找(=或者in之外的查询条件都是范围查找)，这样虽然在联合索引中查询时只能命中索引a的部分，b的部分命中不了，只能根据a
问题1：将“销售员ID”列重复项标记出来 对重复项进行标记，也就是说判断单元格的值是否有重复，有重复，即进行标记。因此在这里可以用到【条件格式】功能。...如果勾选了“以当前选定区域进行排序”，指的是只将选定的区域进排序，就只对“产品线”列进行排序，而其他列是不会动的。...vlookup函数在查找匹配上，的确是一个利器，但vlookup函数在查询的时候只能从左往右查询，且查询对象所在的列，必须要在查询区域的第一列，也就是说，只能通过A列来查询B列或其它列，而不能通过B列来逆查询...问题1：将“销售员ID”列重复项标记出来 对重复项进行标记，也就是说判断单元格的值是否有重复，有重复，即进行标记。因此在这里可以用到【条件格式】功能。...vlookup函数在查找匹配上，的确是一个利器，但vlookup函数在查询的时候只能从左往右查询，且查询对象所在的列，必须要在查询区域的第一列，也就是说，只能通过A列来查询B列或其它列，而不能通过B列来逆查询
5.它使用任何语句或转换函数定义条件以获取TRUE或FALSE。 2.如何删除Informatica中的重复记录？有多少种方法可以做到？ 有几种删除重复项的方法。...如果要基于整个列查找重复项，请按键将所有端口选择为分组。 ? 映射将如下所示。 ? 您可以使用Sorter并使用Sort Distinct属性来获得不同的值。...排序的关键字为Employee_ID。 ? 如下所述配置分拣器。 ? 使用一个表达式转换来标记重复项。我们将使用可变端口根据Employee_ID识别重复的条目。 ?...未连接的Lookup转换将一列返回到调用转换。 缓存或非缓存查找。我们可以配置查找转换以缓存查找数据，或在每次调用查找时直接查询查找源。如果“查找”源是“平面文件”，则始终会缓存查找。...在聚合器转换中，按关键字列分组并添加新端口。将其称为count_rec即可对键列进行计数。 从上一步将路由器连接到聚合器。在路由器中，分为两组：一组称为“原始”，另一组称为“重复”。
稀疏索引 密集索引：文件中的每个搜索码值都对应一个索引值，就是叶子节点保存了整行. 稀疏索引：文件只为索引码的某些值建立索引项....Doris中的前缀索引、Bloom Filter属于稀疏索引. 以mysql为例，主键索引是稠密索引; 非主键索引(非聚簇索引)是稀疏索引. 如下是mysql的B+树索引结构图....所以Doris采用标记的方式来实现数据更新的目的; 利用查询引擎自身的 where 过滤逻辑，从待更新表中筛选出需要被更新(被标记)的行。...再利用 Unique 模型自带的 Value 列新数据替换旧数据的逻辑，将待更新的行变更后，再重新插入到表中，从而实现行级别更新。...更新原理 Unique Key模型的列更新实现：用户通过正常的导入方式将一部分列的数据写入Doris的Memtable，此时Memtable中并没有整行数据，在Memtable下刷的时候，会查找历史数据
问题1：将“销售员ID”列重复项标记出来 对重复项进行标记，也就是说判断单元格的值是否有重复，有重复，即进行标记。因此在这里可以用到【条件格式】功能。...如果勾选了“以当前选定区域进行排序”，指的是只将选定的区域进排序，就只对“产品线”列进行排序，而其他列是不会动的。...vlookup函数在查找匹配上，的确是一个利器，但vlookup函数在查询的时候只能从左往右查询，且查询对象所在的列，必须要在查询区域的第一列，也就是说，只能通过A列来查询B列或其它列，而不能通过B列来逆查询...公式如下： =index($J$24:$J$28,match(B24,$K$24:$K$28,0)) 意思是，在区域J24:J28中，也就是表2的“小组”列中进行查找引用，引用第几个值呢？...就是根据match函数的结果来进行“扫描”。如本案例中，在前边的步骤已经用match函数定位到“高小明”位于第4行，所以，最终引用返回的是“小组”列中第4行的值，也就是“战无不胜组”。
可以理解为：排好序的快速查找的数据结构 数据本身之外，数据库还维护着一个满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式指向数据，这样就可以在这些数据结构的基础上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引...一般来说索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上 优势 类似大学图书馆建书目索引，提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本 通过索引列对数据进行排序，...，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询...真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。...(在高并发下倾向创建组合索引) 查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度 查询中统计或者分组字段 哪些情况不要创建索引 表记录太少（统计数据显示，大于300万记录的表
在上面的各项元素中，查询条件、结果导出这两项都是各系统通用的，不需要深究。但查询结果怎么验证它是否正确呢？ 回想起张老师的一句话：程序归根究底是对数据的处理，而数据的处理无非是增删查改四个手段。...一番考虑之后，小萨把测试范围缩小为： 1、一级报表测试前三行的数据，即所有大区项目的总计数据、某区域下项目的合计数据以及单个项目的数据，共计3*32=96个单元格的数据。...条记录； 4、一级表的数据跟数据源的数据是否一致，比如某个楼盘在本表中的“交房户数”是100，这个数据跟[销售流程-交房管理模块]下该项目在指定时间段内的交房户数是否一致； 5、表中各列的数据是否正确取值...最终确定，今天的测试范围为： 1、一级报表前三行数据中带超链接的数据，共计3*21=63个单元格的数据，且由于单项目查询和全部项目查询采用了不同的逻辑，所以实际有63*2=126个单元格需要测试； 2、...； 4、一级表的数据跟数据源的数据是否一致，比如某个楼盘在本表中的“交房户数”是100，这个数据跟[销售流程-交房管理模块]下该项目在指定时间段内的交房户数是否一致； 5、表中各列的数据是否正确取值，比如
在InnoDB存储引擎中，默认使用主键建立索引树，其叶子节点中每个数据项包括主键和主键所在行的所有列数据或数据地址。...那么，使用HASH索引时，对于数据查找，HASH索引做一次hash运算就可以在hash映射表里快速找到这一行的磁盘文件地址。一次hash就可以快速定位到索引所在行的磁盘文件地址！...而且每次对数据的变化要在所有包含数据的索引中全部都修改一次，为了保证数据的一致性，避免不了要做很多事务性操作，性能将非常低下。 所以，使用辅助索引查找数据，且查询的列不在索引树中时，就需要回表了。...这个就是查询优化器做的工作，查询优化器会事先对表中的记录计算一些统计数据，然后再利用这些统计数据根据查询的条件来计算一下需要回表的记录数，需要回表的记录数越多，就越倾向于使用全表扫描，反之倾向于使用辅助索引...可以索引开始的部分字符，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。但这样也会降低索引的选择性。一般情况下我们需要保证某个列前缀的选择性也是足够高的，以满足查询性能。
我们可以发现，只需要 查找两次 就可以定位到记录的地址，查询速度就提高了。 这就是我们为什么要建索引，目的就是为了 减少磁盘I/O的次数 ，加快查询速率。 # 2....在一个页中的查找 假设目前表中的记录比较少，所有的记录都可以被存放到一个页中，在查找记录的时候可以根据搜索条件的不同分为两种情况： 以主键为搜索条件 可以在页目录中使用 二分法 快速定位到对应的槽...在很多页中查找 在很多页中查找记录的活动可以分为两个步骤： 定位到记录所在的页。 从所在的页内中查找相应的记录。...在没有索引的情况下，不论是根据主键列或者其他列的值进行查找，由于我们并不能快速的定位到记录所在的页，所以只能 从第一个页沿着双向链表 一直往下找，在每一个页中根据我们上面的查找方式去查 找指定的记录。...现在以查找主键为 20 的记录为例，根据某个主键值去查找记录的步骤就可以大致拆分成下边两步： 先到存储 目录项记录 的页，也就是页 30 中通过 二分法 快速定位到对应目录项，因为 12 < 20 <
ClickHouse 主键索引【联合索引、排序键】 ClickHouse 官网的主键相关内容： 主键和索引在查询中的表现 我们以 (CounterID, Date) 以主键。...让我们总结一下主键的选择会影响什么： 最重要和最明显的：主键允许在SELECT查询期间读取更少的数据。如上面的示例所示，为此目的在主键中包含许多列通常没有意义。...通过再添加一列c:(a, b, c)仅在同时符合两个条件时才有意义： 如果您对此列有过滤器查询；- 在您的数据中，具有相同值的数据范围 可能相当长（比 大几倍） 。...后续计算 该实例中包含了对于列的正反两个方向的查找过程。...查询到数据范围后，可以直接计算出数据对应在标记文件中的位置，做最小化查询。
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