AnyArray.map()不是函数。
PgSQL的优化器为一个查询生成一个执行效率相对较高的物理执行计划树。执行效率的高低依赖于代价估算。比如估算查询返回的记录条数、记录宽度等，就可以计算出IO开销；也可以根据要执行的物理操作估算出CPU代价。那么估算依赖的信息来源哪呢？系统表pg_statistic（列级别统计信息）为代价估算提供了关键统计信息。Analyze操作或者vacuum进行了统计信息采集，并将对数据按列进行分析，得到每列的数据分布、最常见值、频率等信息，更新到pg_statistic表。当然还有表级别的统计信息，存储在系统表pg_class：relptuples表示表的总元组数，relpages表示总页面数，等。
PostgreSQL是学术派的数据库，这体现在它架构设计的方方面面，例如多表连接动态规划、改进的内存置换时钟扫描算法、空间索引等，PG甚至将优化器的各类代价因子放开成参数供我们调整，这真是很开放的举动。
今天午休期间刷微信，看到云和恩墨的盖总转了一条朋友圈，说杨长老在Oracle中用SQL解海盗分金问题（原文《无往不利：用SQL解海盗分金的利益最大化问题》，看完之后手痒，决定试试在 PostgreSQL 中解决该问题。
最近一直在寻找，如何不通过 select count(*) from table where 字段 = ‘值’ 类似这样的语句，大约会产生多少结果行的问题的解决方案。在一些大表存在的数据库，去不断查询某一个值在这个大表里面的行数，一直是不受欢迎的事情，最后找到了一个还算靠谱的方案。
所有在块里使用的变量都必须在块的声明段里先进行声明，唯一的例外是FOR循环里的循环计数变量， 该变量被自动声明为整型。变量声明的语法如下: variable_name [ CONSTANT ] variable_type [ NOT NULL ] [ { DEFAULT | := } expression ];
在Objective-C和Java中，任何类型实例都可以通过强转使编译器认为它是另一种类型的实例，这么做其实是将所有的安全检查工作都交给了开发者自己来做。先比之下，Swift中的Optional类型转换就会比较安全与可靠。
JSON作为结构化的数据，目前越来越受到开发者的爱戴，它简单灵活易于理解。是作为储存数据的一种比较使用的一种格式，greenplum从5.0开始便很好的支持了JSON数据。
源文章:http://www.postgresqltutorial.com/postgresql-json/
在postgresql11之前，为表增加一个包含非空默认值的字段，将会导致表重写，为每一行添加该字段，并填充默认值。如果该表在增加字段前非常大，那么将会非常耗时。
由于json-server需要通过Node对其进行启动，所以首先要安装Node。Node可自行安装，在此不再进行演示。
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该文介绍了如何在PostgreSQL中实现交叉表查询，包括定义表、定义列、创建索引、查询结果集合并以及应用函数处理结果集等步骤。同时介绍了如何使用PL/SQL和SQL进行交叉表查询，以及如何使用PostGIS进行空间数据查询和处理。
Greenplum是一个分布式大规模并行处理数据库，在大多数情况下适合做大数据的存储引擎、计算引擎和分析引擎，尤其适合构建数据仓库。本篇重点介绍Greenplum的系统架构和主要功能。我们先从历史演进和所采用的MPP框架对Greenplum做一个概要说明，然后描述其顶层架构，之后详细介绍存储模式、事务支持、并行查询与数据装载、容错与故障转移、数据库统计、过程化语言扩展等方面的功能特性，正是它们支撑Greenplum成为一款理想的分析型数据库产品。本篇最后简单对比Greenplum与另一个流行的大数据处理框架Hadoop，进而阐述可以选择前者的理由。
脚本准备 创建表的脚本 CREATE DATABASE sampledb OWNER perrynzhou; GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE sampledb TO perrynzhou; 数据登录脚本 psql -h 127.0.0.1 -d sampledb sampledb=# CREATE TABLE stu_xx_01(NAME TEXT NOT NULL,AGE INT NOT NULL); 表创建分析 表创建过程概述 服务进程接受SQ
通过webshell查看phpmyadmin中配置文件(confiug.default.php)获取数据库账号密码
通常数据挖掘操作的数据集可以看作数据对象的集合。数据对象有时也叫做记录、点、向量、模式、事件、案例、样本、观测或实体。数据对象用一组刻画对象基本特征（如物体质量或事件发生的时间）的属性描述。属性有时也叫做变量、特性、字段、特征或维。而在数学上，向量和矩阵可以用来表示数据对象及其属性。
一、基本操作 1. INSERT 在常用的增删改查数据库操作中，HAWQ仅支持INSERT和SELECT两种，不支持UPDATE和DELETE，这主要是因为HDFS是一个只能追加数据而
PostgreSQL提 供了丰富的数据类型。用户可以使用 CREATE TYPE 命令在数据库中创建新的数据类型。PostgreSQL 的数据类型有很多种，下面我们具体来说明。
JSON作为结构化的数据，目前越来越受到开发者的爱戴，它简单灵活易于理解。是作为储存数据的一种比较使用的一种格式，greenplum最新版本已经很好的支持了JSON和JSONB类型的数据
前面章节中，我们实现了实时多维数据仓库的基本功能，如使用Canal和Kafka实现实时数据同步，定义Greenplum rule执行实时数据装载逻辑等。本篇将继续讨论常见的维度表技术。
在Python中，map()是一个内置函数，用于对可迭代对象中的每个元素应用一个函数，并返回一个结果列表。它可以将一个序列中的每个元素都映射到另一个值上，非常灵活和实用。 本文将从基础的使用方法到高级的技巧，全面介绍Python中map()方法的使用。
join() 函数 join()函数是将两个列表连接合并成一个列表。 >>join(10px 20px, 30px 40px) (10px 20px 20px 40px) >>join((blue,red),(#abc,#def)) (#0000ff,#ff0000,#aabbcc,#ddeeff) 不过join()只能将两个列表连接成一个列表，如果直接连接两个以上的列表将会报错 将多个join（）函数合并在一起使用 >>join(
Python 的 map（） 函数将一个函数应用于迭代器中作为输入提供的每个项目。列表、元组、集合、字典或字符串都可以用作迭代器，它们都返回可迭代的映射对象。Map（） 是一个内置的 Python 函数。
截至到目前为止，其实我们已经接触了不少的python内置函数，而map函数也是其中之一，map函数是根据指定函数对指定序列做映射，在开发中使用map函数也是有效提高程序运行效率的办法之一.
和尚学习 Flutter 有一段时间，虽可以应用基本的 Dart 语法，但对于一些特殊的语法还是很陌生，和尚准备开一个小的【Dart 专题】记录一些日常用的 Dart 语法及相关应用；
其中，手动for循环我最常用，apply系列半吊子，purrr函数一窍不通，所以要学习一下。
前言：Scala的安装教程：http://www.cnblogs.com/biehongli/p/8065679.html 1：Scala之基础语法学习笔记： 1:声明val变量:可以使用val来声明变量，用来存放表达式的计算结果，但是常量声明后是无法改变它的值的，建议使用val来声明常量； 声明var变量:如果要声明可以改变的引用，可以使用var变量，声明的常量的值可以改变。 3:指定类型:无论声明val变量还是声明var变量。都可以手动指定其类型，如果不指定，scala会自动根据值，进行类型的推断；
map，reduce和filter三个函数在python3和python2中发生了较大的差异。具体请看文章后面部分。 1. python的map()函数 2. python的reduce()函数 3. python的lambda()函数 lambda函数 python的map()函数 map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。 举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x%2，要把这个函数作用在
还记得我们曾经的那个推箱子吗，记得小时候家里只有按键的诺基亚的时候，推箱子、贪吃蛇都是我天天最经常玩的游戏，然后最近正好有小伙伴问我有没有做过相关的开发，所以今天在这里跟大家一个用C语言实现的简单推箱子的小游戏，带着大家一起回味一下童年呀！【点赞收藏，上车坐好！】
Tidyverse中包含一个purrr程序包，之前在看数据处理分析时候，一直看到别人的code中，涵盖purrr，map函数，但是一直不知道这个是干什么的，现在发现purrr真的是极大的加速了数据处理流程，减少了code的编写。
1.高阶函数： 特点：函数的形参位置必须接受一个函数对象 分类学习： 1).map(fn,lsd1,[lsd2...])： 参数一：fn --> 函数对象 参数二：lsd1 --> 序列对象(字符串、列表、range...) 功能： 将fn函数作用于lsd1中的每一个元素上, 将每次执行的结果存入到一个map对象中返回； 【注意】得到的这个map对象是一个迭代器对象 需求：lt = ['1','2','3','4','5'] --> [1,2,3,4,5] map(int,lt)：执行过程如下： 1).lt --> 取出第一个元素：'1'当做实际参数传递给int函数的形参位置 --> int('1') 将转换以后的结果：1保留到map对象的第一个元素位置 2).lt --> 取出第二个元素：'2'当做实际参数传递给int函数的形参位置 --> int('2') 将转换以后的结果：2保留到map对象的第二个元素位置 以此类推... 直到map函数执行完了，整个map对象才真正成型了... 高阶函数之： map(fn,lsd1,[lsd2,...]) 参数一：fn --> 函数对象 参数二：lsd1 --> 序列对象(字符串、列表、range...) 功能： 将fn函数作用于lsd1中的每一个元素上, 将每次执行的结果存入到一个map对象中返回； 【注意】得到的这个map对象是一个迭代器对象
map，reduce和filter三个函数在python3和python2中发生了较大的差异。具体请看文章后面部分。 1. python的map()函数 2. python的reduce()函数 3. python的lambda()函数
一.map函数，对任何可迭代序列中的每一个元素应用对应的函数。（不管处理的是什么类型的序列，最后返回的都是列表。）
在 C++ 语言 的 标准模板库 ( STL , Standard Template Library ) 中 , std::map 关联容器类 提供了 find() 成员函数 , 用于 查找容器中是否存在具有特定键 的元素 , 函数原型如下 :
经常会看到这样的面试题，让面试者手动实现一个 map 函数之类的，嗯，貌似并没有什么实际意义。但是对于知识探索的步伐不能停止，现在就来分析下如何实现 map 函数。
map()是一个 Python 内建函数，它允许你不需要使用循环就可以编写简洁的代码。
purrr中有多个迭代函数，可以用于快速解决循环迭代的问题，purrr中常用的迭代函数有map、map2、walk、reduce等等。
上篇博客我们对Signal的基本实现以及Signal的面向协议扩展进行了介绍, 详细内容请移步于《Signal中的静态属性静态方法以及面向协议扩展》。并且聊了Signal的所有的g功能扩展都是放在Signal所实现的SignalProtocol协议的扩展中的。本篇博客就沿袭上篇博客的内容，我们来聊一下SignalProtocol的部分扩展。本篇博客我们主要来聊一下对Signal添加Observer的observe()方法扩展的具体实现，并且聊一下Signal的Map和Filter相关的功能扩展的具体实现。
map()将函数func应用于序列seq中的所有元素。在Python3之前，map()返回一个列表，列表中的每个元素都是将列表或元组“seq”中的相应元素传入函数func返回的结果。Python 3中map()返回一个迭代器。
几乎每一个C++开发人员，都被面试过有关于函数参数是值传递还是引用传递的问题。
lambda定义匿名函数，并不会带来程序运行效率的提高，只会使代码更简洁, 为了减少单行函数的定义而存在的。
如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文"MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters",你就能大概明白map/reduce的概念。
随着 Go 1.21.0 版本的发布，新增了两个实用的泛型工具库：maps 和 slices，它们分别提供了处理映射（map）和切片常见操作的函数，减少了我们重复造轮子的过程，提高开发效率。本文将会对 maps 工具库进行介绍。
对于函数式编程来说，map/reduce/filter这几个算子非常重要，其中有的语言不是reduce而是fold，但功能基本一样，不过reduce的迭代一般只有一个方向，fold可能会分两个方向，这是题外话。
上两期我们讨论了Monad。我们说Monad是个最有概括性（抽象性）的泛函数据类型，它可以覆盖绝大多数数据类型。任何数据类型只要能实现flatMap+unit这组Monad最基本组件函数就可以
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