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小白入门，如何选择数据分片字段

这其中的核心要点有两个：一是选择什么字段或字段组合作为分片键；二是使用什么分片算法来分片。本文尝试说明第一个问题。 1. 是否需要设计分片是否需要设计分片？...可使用一致性HASH算法在很大程度上避免此问题。此外，离散分片也容易面临跨分片查询的复杂问题。 2).分片字段分片字段的选择，需涉及的因素很多，列个脑图分类下。...数据结构：字段类型作为分片键的字段，通常选择较为简单的数据类型字段，可以提高效率，如常见的数字、日期、文本等，对复杂字段如LOB、JSON等不推荐使用。...访问特征：数据过滤与关联如此字段经常作为数据筛选字段被频繁使用，且选择率很好，可优先作为分片字段。另一种情况则是作为与其他关联表联合使用，优先选择那些参与到关联操作的字段为佳。...可通过对系统中执行的SQL进行统计分析，选择出需要分片那个表中最频繁被使用到或最为重要的字段类分片。这其中可能包含一些来自OLAP类的查询，可将此部分SQL排除在外。

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【说站】mysql字段选择是什么

mysql字段选择是什么说明 1、根据实际需要，明确所需字段名称，用英文逗号分隔。 2、获取所有字段，使用星号*匹配所有字段。...3、字段数据不一定来自数据源(select只要有结果) 4、只要确保数据需求能够实现，字段的选择就尽量少用*代替(MySQL优化) 实例 # 全部查询 select * from t_6; # 需求为商品名字和价格...select goods_name,goods_price from t_6; # 别名使用 select goods_name as gn,goods_price gp from t_6; 以上就是...mysql字段选择的介绍，希望对大家有所帮助。

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SQL vs NoSQL：如何选择？

在前一篇文章中，我们讨论了 SQL 与 NoSQL 数据库之间基本的区别。接下来，我们我们将应用我们在特定场景中的知识来确定最佳的选择。...如果你有较浅的话，任何一种选择都是可行的，或者自然的非规范数据。但是请注意这些简化示例场景与全面的概括！你比我更了解你的项目，我不建议切换从SQL到NoSQL或反之亦然，除非它提供了可观的效益。...这是你的选择。在项目的开始要考虑利弊,你不能出错。场景一:一个联系人列表让我们重新发明轮子，实现一个基于sql的通讯录系统。...选择NoSQL 我们的联系人数据关注的是人。他们难以预测，在不同的时间有不同的需求。使用NoSQL数据库，联系人列表将会从中受益。...（当前）只有 SQL 数据库满足这些需求。表现自己! 我希望这些场景有所帮助，但是每个项目是不同的，最终，你需要做出自己的决定。(虽然，我们开发人员擅长于证明我们的技术选择，不管他们有多好!)

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SQL vs NoSQL：如何选择？

如果你有较浅的话，任何一种选择都是可行的，或者自然的非规范数据。但是请注意这些简化示例场景与全面的概括！你比我更了解你的项目，我不建议切换从SQL到NoSQL或反之亦然，除非它提供了可观的效益。...这是你的选择。在项目的开始要考虑利弊,你不能出错。场景一:一个联系人列表让我们重新发明轮子，实现一个基于sql的通讯录系统。...(你可以这么做，但是结果可能需要包含 telephone，email，和 address字段的每一种组合：如果有个联系人有三个电话号码，五个Email地址和两个住址，那么SQL查询将会产生30条结果。)...选择NoSQL 我们的联系人数据关注的是人。他们难以预测，在不同的时间有不同的需求。使用NoSQL数据库，联系人列表将会从中受益。...（当前）只有 SQL 数据库满足这些需求。表现自己! 我希望这些场景有所帮助，但是每个项目是不同的，最终，你需要做出自己的决定。(虽然，我们开发人员擅长于证明我们的技术选择，不管他们有多好!)

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Flink SQL TableEnvironment 如何选择

Flink 版本 1.9 本文为 Flink SQL 系列文章的第二篇，前面对 Flink 1.9 Table 新架构及 Planner 的使用进行了详细说明，本文详细讲解 5 个 TableEnvironment...TableEnvironment 简介 TableEnvironment 是用来创建 Table & SQL 程序的上下文执行环境，也是 Table & SQL 程序的入口，Table & SQL 程序的所有功能都是围绕...TableEnvironment 提供的是一个纯 Table 生态的上下文环境，适用于整个作业都使用 Table API & SQL 编写程序的场景。...TableEnvironment 目前还不支持注册 UDTF 和 UDAF，用户有注册 UDTF 和 UDAF 的需求时，可以选择使用其他 TableEnvironment。...3.1 场景一用户使用 Old planner，进行流计算的 Table 程序（使用 Table API 或 SQL 进行开发的程序）的开发。

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BeanUtils.copyProperties 选择性赋值字段

BeanUtils.copyProperties 在字段赋值上有强大的功能，如果有两个的类，如果需要将相同的字段赋值，就可以直接赋制。而不需要每个字段都需要一个一个赋制。...赋制后的数据,姓名：jeremy 年龄：23 选择性赋制字段在工作中不要全部赋制数据，需要有选择性赋制字段。比如有三个字段 user1 , user2 , user3。...BeanUtils.copyProperties 提供了忽略字段接口，源码如下： public static void copyProperties(Object source, Object target...copyProperties(source, target, (Class)null, ignoreProperties); } 其中 ignoreProperties，将字段排除在外...以下是排除规则，如果字段为空，字段就不赋值。

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Django admin ForeignKey 字段增加搜索选择框

list_per_page = 20 # 每页数量 readonly_fields = ["start_time"] autocomplete_fields = ["anchor"] # 带有搜索框的外键选择框...配置后效果注意事项被搜索的字段需要在其对应对的模型的 admin 中加入到 search_field

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Spark SQL如何选择join策略

前言众所周知，Catalyst Optimizer是Spark SQL的核心，它主要负责将SQL语句转换成最终的物理执行计划，在一定程度上决定了SQL执行的性能。...在了解join策略选择之前，首先看几个先决条件： 1. build table的选择 Hash Join的第一步就是根据两表之中较小的那一个构建哈希表，这个小表就叫做build table，大表则称为...那么Catalyst在处理SQL语句时，是依据什么规则进行join策略选择的呢？ 1. Broadcast Hash Join 主要根据hint和size进行判断是否满足条件。...Shuffle Hash Join 选择Shuffle Hash Join需要同时满足以下条件： spark.sql.join.preferSortMergeJoin为false，即Shuffle...如果可以，则会使用BroadcastNestedLoopJoin（简称BNLJ），熟悉Nested Loop Join则不难理解BNLJ，主要却别在于BNLJ加上了广播表。

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下载完SQL是选择MySQL 8.0 Command Line Client - Unicode使用还是选择MySQL 8.0 command Line Client使用

相信一定会有人和我一样，下载了SQL后出现了两个程序一个是MySQL 8.0 Command Line Client - Unicode另一个是MySQL 8.0 command Line Client...，不知道是该选择哪一个？...因此，如果您需要处理多语言数据或使用非ASCII字符，建议选择MySQL 8.0 Command Line Client - Unicode。...因此，如果你需要处理Unicode编码的数据或需要使用非ASCII字符集的语言，建议选择MySQL 8.0 Command Line Client - Unicode。...如果你仅需要处理ASCII编码的数据，可以选择MySQL 8.0 command Line Client。

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MYSQL数据库设计之字段选择原则

今天给大家介绍一下数据库设计过程中字段的选择原则，也就是什么时候用int、什么时候用varchar、什么时候用char等等之类的。...关于字段的选择其实很多地方都有进行详细的介绍，我这里只写一下我在使用过程中的心得感受。...下面说一下字段各自的使用原则： 1.当数据存储的是字符，且长度是一个固定区间定值的话就可以考虑使用char来进行存储，如果字符长度是未知的且长度变化特别明显的话，这个时候最好使用varchar来存储。...但是不管使用的是哪种字段来进行存储，都不要把字段的初始长度设置为最大化，应该是根据业务需求来存储最合适的长度字段。...如果对精度要求比较高的情况下最好使用decimal来存储，但是相应的它的效率没有float和double那么高效。具体使用哪种还是要根据业务的具体需求来选择。

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MySQL和Java中的货币字段类型选择

为了确保准确性和精度，我们需要选择适当的字段类型来存储货币数据。本文将讨论在MySQL和Java中记录货币时应选择的字段类型，并提供相应的代码示例。...MySQL中的货币字段类型在MySQL中，我们可以使用DECIMAL数据类型来存储货币数据。DECIMAL提供了固定精度和小数位数的数字存储，非常适合处理货币金额。...创建包含货币字段的表下面是一个示例代码，演示如何在MySQL中创建一个包含货币字段的表： sql CREATE TABLE products ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR...结论在MySQL和Java中记录货币时，我们需要选择适当的字段类型来确保准确性和精度。在MySQL中，使用DECIMAL类型存储货币金额是一种常见的做法。...而在Java中，使用BigDecimal类来表示和处理货币数据是推荐的方式。本文详细介绍了在MySQL和Java中记录货币时的字段类型选择，并提供了相应的代码示例

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InnoDB 行超长时怎么选择溢出字段？

插入或者更新记录时，如果插入记录的长度，或者更新之后记录的长度大于 8126 字节，就会选择记录中的部分字段作为溢出字段。...选择溢出字段的逻辑选择溢出字段环节可能会进行一轮或多轮循环，每轮循环从表中选择一个字段作为溢出字段，直到留在索引页中的记录长度小于等于 8126 字节，选择溢出字段环节也就结束了。...溢出页内容长度，当前字段存放到溢出页中的内容长度，8 字节，实际只使用了最后 4 字节来存储溢出页的内容长度之和，如下图所示：溢出字段留在索引页记录中的内容根据记录格式的不同而不同： REDUNDANT...总结一条记录中，所有字段内容长度之和超过 8126 字节时，就会有部分字段被选择成为溢出字段。...选择溢出字段可能会进行多轮循环，每轮循环都会从有资格被选为溢出字段的那些字段中，选择内容最长的字段作为溢出字段，直到留在索引页中的记录长度小于等于 8126 字节。

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数据库日期类型字段设计，应该如何选择？

DATE TO SECOND 存储天,小时,分钟,秒指定的时间段. sql server： datetime 和 smalldatetime datetime数据类型所占用的存储空间为8个字节，其中前4...因为如果使用 Java 框架产生代码，对数据库中定义为 Date 类型的字段，甚至能在页面上产生出JS的时间选择框，的确能节省很多开发时间。...在之后的设计里，还使用过 YYYYMMDDHHmmSST 格式，其中的“T”指时区，加入时区，带来的影响有：日期时间字段就不能在使用数值来存储了，字符串比数字存储和检索的效率都要低。...应用程序需要加上额外的处理带来的好处是：便于 DBA 维护到什么时候，即便没有看到数据库设计文档，都能看明白并准确理解数据库中一条信息中，这个字段保存到确切信息使用这种方式的特点是牺牲一点效率，...总结一下，字段类型的选择，还是根据场景的需要来选择，从功能、效率要求、持续开发的要求、维护的要求几个方面综合考虑。

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大数据应用选择SQL还是NoSQL？

执行大数据项目的企业面对的关键决策之一是使用哪个数据库，SQL还是NoSQL?SQL有着骄人的业绩，庞大的安装基础;而NoSQL正在获得可观的收益，且有很多支持者。...·Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold表示，NoSQL是可行的选择，并且从很多方面来看，它是大数据的最佳选择，特别是涉及到可扩展性时。...SQL是标准化的，使用户能够跨系统运用他们的知识，并对第三方附件和工具提供支持。 3. SQL能够扩展，并且是多功能和经过时间验证的，这能够解决从快写为主导的传输到扫描密集型深入分析等问题。...SQL对数据存储和索引提供的抽象[注]化允许跨各种问题和数据集大小的一致使用，让SQL可以跨集群复制数据存储有效地运行。...使用SQL作为界面独立于构建云、规模或HA系统，SQL中并没有什么在阻止和限制容错、高可用性和复制。事实上，所有现代SQL系统支持云友好型横向可扩展性、复制和容错性。 * SQL支持JSON。

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如何在MongoDB中选择适当的字段创建索引？

通过使用适当的字段创建索引，可以加快查询速度、减少资源消耗，并为MongoDB应用程序提供更好的用户体验。索引是MongoDB中用于加快查询速度的数据结构。...以下是一些指导原则：根据查询频率选择字段：根据应用程序中经常进行的查询来选择字段创建索引。对于频繁查询的字段，应优先考虑创建索引，以提高查询速度。考虑字段的选择性：选择性是指字段的值的唯一性程度。...例如，字符串类型的字段比整数类型的字段更消耗资源，所以应谨慎选择字符串字段创建索引。复合索引的选择：当需要同时查询多个字段时，可以考虑创建复合索引。复合索引可以提高查询性能并减少内存占用。...使用背景索引创建：背景索引创建可以在创建索引的同时不影响对数据库的读写操作。这样可以避免在创建大型索引时对数据库性能造成的影响。...选择适当的字段创建索引是优化MongoDB查询性能的重要步骤。通过根据查询频率、选择性和数据类型等因素选择字段创建索引，并遵循索引的最佳实践，可以提高数据库的查询速度和数据访问效率。

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【9月新功能速递】日志下载支持字段选择

日志下载支持选择部分字段日志服务已支持将采集到的日志数据下载至本地，在现有功能基础上，新增“选择字段”选项，支持筛选字段下载，进一步方便运维同学按需选择，数据下载更精准。...选择需要检索的日志或日志集，输入检索条件进行检索； 3. 待检索到日志数据后，单击图标下载日志。 4. 在弹出的下载选项中，确认需下载日志的时间范围和检索语句，并根据如下信息设置下载日志数据。...数据格式：提供了 “CSV 格式”和 “JSON 格式”两种格式，请按需选择。 CSV 格式：只能导出已配置索引的字段，可能出现下载日志为空的现象。...JSON 格式：允许导出全部字段，不受索引配置的限制。日志排序：提供了“升序”和“降序”两种规则，默认按时间降序。选择字段: 打开开关之后，您可添加/删除需要下载的字段。...日志数量：默认导出“全部日志”，您也可以选择“自定义日志数量”，自定义导出所需日志数量。

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使用通用的单变量选择特征选择提高Kaggle分数

在这篇文章中，我将讨论我如何使用 sklearn 的 GenericUnivariateSelect 函数来提高我最初获得的分数。...GenericUnivariateSelect 是 sklearn 的特征选择工具之一，具有可配置的策略。此函数使用超参数搜索估计器执行单变量特征选择。...一旦定义了因变量和自变量，我就使用sklearn的GenericUnivariateSelect函数来选择10个最好的列或特性。...然后我将提交的数据转换为csv文件当我将提交的csv文件提交给Kaggle打分时，我的分数达到了7.97分，这比我之前的分数稍好一些总之，当我尝试不同的特征选择技术时，能稍微提高我的分数。...还有一些其他的技巧我可以使用，如果时间允许，我可能会尝试一下，看看我是否可以提高分数一点点。

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【CSS】CSS 选择器 ② ( ID 选择器 | 通配符选择器 | CSS 选择器使用注意事项 )

文章目录一、 ID 选择器 1、简介 2、代码示例二、通配符选择器 1、简介 2、代码示例三、CSS 选择器使用注意事项一、 ID 选择器 ---- 1、简介 ID 选择器使用 " #...id " 选择指定的某一个标签 , 使用 ID 选择器步骤如下 : 首先 , 在 HTML 中设置标签的 ID ; 标签内容然后 , 在 CSS 样式中使用...* ID 选择器与类选择器的使用方法基本一致 ;** 在开发时 , ID 选择器不推荐使用 , 使用频率不高 , 推荐使用类选择器 ; 2、代码示例代码示例 : <!...:20px; } 通配符选择器会降低页面的打开速度 , 如果没有特殊情况 , 不推荐使用 ; 2、代码示例通配符选择器代码示例 : 使用通配符选择器 * 将 HTML 所有页面标签的文本设置成了...---- CSS 选择器使用注意事项 : 尽量不使用 ID 选择器 ; 尽量不使用通配符选择器 ; 使用标签选择器时 , 尽量不对无意义的标签进行选择 , 如 div , span 标签 ;

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为什么选择使用 TypeScript ？

许多过去一直使用 JavaScript 的同学，在使用 TypeScript 之后，都觉得再也回不去了。微软的这一套组合拳，打得多少人大喊真香！...原有的 JS 项目如何使用 TS 正文什么是 TypeScript ?...只读关键字：readonly 用来定义只读的字段，使得字段只能在创建的时候赋值一次。.../函数支持多种类型的数据，使用时可以传入需要的类型。...Direction = cc.Enum({ Up = 1, Down, Left, Right }); 如何创建 Creator TS 项目新建项目时，在项目模板中选择

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如何选择满足需求的SQL on HadoopSpark系统

而且大部分公司都积累了一定的Hive运维和使用经验，那么对于bug调试、性能调优等环节会比较熟悉，降低了运维成本。 Spark SQL主要的推动者是Databricks。...SparkSQL是把SQL解析成RDD的transformation和action，而且通过catalyst可以自由、灵活的选择最优执行方案。...但是SparkSQL是基于内存的，元数据放在内存里面，不适合作为数据仓库的一部分来使用。所以有了Spark SQL的HiveContext，就是兼容Hive的Spark SQL。...Impala的另外一个重要的优点就是支持的SQL是在以上这些系统中是最标准的，也就是跟SQL99是最像的，所以对于传统企业来说可能是个不错的选择。...SparkSQL/DataFrame是Spark用户使用SQL或者DataFrame API构建Spark pipeline的一种选择，并不是一个通用的支持交互式查询的引擎，更多的会用在基于Spark的机器学习任务的数据处理和准备的环节

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