------------更新：201501071730------------ 评论中又有一位【笑东风】兄给出改善建议，在此先感谢他。...在我的原文中我也提到考虑过这种借助现有系统对象得到行的方法，但我想当然认为这样会导致访问基础表，性能不会好，所以试都没试就pass了，但事实证明我错了，他的法子经测性能比倍增法好太多，再次自我教训，实践才是硬道理...RowNo+Lv*2,Lv*2 FROM cte WHERE RowNo+Lv*2<=@num ) SELECT RowNo FROM cte ) 功能一样，原理是递归倍增，语句变少了，但性能比不上原文的方法...2倍，直到行数x2大于所需行数（@num）前打住，即要把行数控制在小于等于@num的范围内，最后从现有行中抽取一部分补齐所差的行。...例如，需要的行数是13，转到3圈后，@t有8行，就要打住了，因为再转就成16行了，8距离13所差的5行最后通过从@t中抽取top 5补齐。
之前有几台sql server 只有最基础的主机监控，db层面的监控基本为0。 这里简单的补充几个，用python包装一下即可集成到数据库巡检任务平台。...查询锁等待 use master; WITH CTE_SID ( BSID, SID, sql_handle,name ) AS...具体的被阻塞的SQL dbname = # 阻塞发生的数据库 查询锁等待的根因会话： select CN....AT.transaction_begin_time AS TransactionStartTime , DATEDIFF(minute, AT.transaction_begin_time, GETDATE...sys.dm_exec_sessions AS SS on SS.session_id = ST.session_id WHERE DATEDIFF(minute, AT.transaction_begin_time, GETDATE
在本文中我想谈一下我们在数据分析过程中三种常见失误：过快--急于求成、过量--图囵吞枣、过度--信息过载。...比如在数据科学领域，建立模型前必须要了解该模型是为了加强调用（你的模型在多大程度上可以反馈特定数据），还是加强准确性（在所有正向预测中，有多少是准确的）。...https://growthhackers.com/videos/video-lean-analytics-one-metric-that-matters-omtm/ 过度：信息过载 试图发现根本不存在的模式...因为我们的直觉并不总是对的，而数据有时令人惊讶，尽管我们一直在寻求通过数据驱动进行决策，应用常识也很重要。...“相关性不一定是因果关系”在统计学中，这用来强调两个变量之间的相关性并不意味着一个因素会影响另一个。有时人们阅读博客是为了优化他们的数据驱动决策,有时事情就这么发生了。
大家在项目开发过程中，数据库几乎是每一个后端开发者必备的技能，并且经常会遇到对于数据表重复数据的处理，一般需要去除重复保留最新的记录。今天这里给大家分享两种种方案，希望对大家日常开发能够提供一些帮助！...使用ROW_NUMBER()函数删除重复项ROW_NUMBER()函数是SQL Server中处理重复数据的强大工具之一，可以通过窗口函数来为每一组重复数据分配行号，然后保留每组数据中最新的一条记录。...ROW_NUMBER()：为每组内的记录分配一个行号，最新的记录行号为1。删除重复记录：在CTE中删除RowNum大于1的记录，即除了每个分组最新的一条记录外，其余视为重复并删除。...直接查询：针对CTE筛选RowNum等于1的记录方案二. 使用临时表的方式第二种方法是使用临时表来筛选并保留最新记录。...，然后清空原表，并将临时表中的数据重新插入原表，最终达到保留最新记录的目的。
大家好，我是「Go学堂」的渔夫子。今天跟大家分享一个使用mutex在对slice或map的数据进行保护时容易被忽略的一个案例。...众所周知，在并发程序中，对共享数据的访问是经常的事情，一般通过使用mutex对共享数据进行安全保护。当对slice和map使用mutex进行保护时有一个错误是经常被忽略的。下面我们看一个具体的示例。...如果我们使用-race运行，则会提示导致数据竞争。所以这里的问题处在哪里呢？ 实际上，我们在之前讲过map的底层数据结构实际上是一些元信息加上一个指向buckets的数据指针。...在并发中，两个协程同时操作一个内存地址的数据，而且其中一个是写入操作，因此就造成了数据竞争。 那我们应该如何避免该数据竞争呢？我们有两种方式。...第二种方式是将原来的map数据深度拷贝一份到本地变量。这种方式适用于迭代循环逻辑比较重（也就是耗时比较大）的场景。比如在迭代逻辑中会涉及到网络IO（数据库的读写等）。
有时候，查询引擎过度的优化，会导致相反的效果，而你如果能够知道优化的原理，那么就可以通过一些小的技巧让查询引擎按你的期望去进行优化。...这次的IO表现非常的好，没有因为查询后面的页数增大而导致较大的IO，查询时间从没有使用hash join的50秒提升为只需12秒，查询时间的开销应该耗费了在hash查找上了。...但是这种方法也是存在问题的，就是无法做到通用，必须根据每个表进行临时表的构建，另外，在超大数据查询时，插入的记录过多，因为索引的存在也是会慢的，而且每次都这么做，估计CPU也挺吃紧。...总结 现在，我们来总结下在这次优化过程中学习到什么内容： 在SQLServer中，ROW_NUMBER的分页应该是最高效的了，而且兼容SQLServer2005以后的数据库 通过“欺骗”查询引擎的小技巧...SQLServer群的高桑、宋桑、肖桑和其他群友的大力帮助，这个杜绝吹水的群非常的棒，让我这个程序猿学到了很多数据库的知识！
关于这些问题的讨论，不可避免的指向慢性创伤性脑病（CTE），一种神经退行性疾病，被认为是撞击（e.g.橄榄球）及格斗（e.g.拳击）所导致的特征性病理改变。...近期改良动物轻度脑外伤旋转加速模型，对复刻人类脑震荡阈值数据及生物力学载荷进行探索，发现即使未失去意识，伤后7天存在广泛轴索病理改变，且由此所导致的轴突肿胀或膨大是神经丝蛋白累积所产生的免疫反应。...其中重叠脑区已知参与情绪调节及冲动抑制，在存在CTE的运动员中主要的感兴趣区域。然而，目前SRC研究存在较多混杂因素，可参考的前瞻性队列研究数据较少。...急性期与亚急性期显示存在任务及静息态相关的去激活及过度激活。伤后14个月存在工作记忆范式激活的差异并与症状相关。...接下来需要填补的方向包括SRC是否会作为独立病理因素导致CTE（慢性创伤性脑病）的发生或SRC与其他病理因素或环境相互作用导致或进展为CTE。
背景 最近SSIS的开发过程中遇到几个问题。其中使用CTE时，遇到一个远程连接对象，结果导致严重的性能问题，为了应急我就修改了代码。 ...之前我写了一篇介绍CTE的随笔包含了CTE的用法等： http://wudataoge.blog.163.com/blog/static/80073886200961652022389/ 问题 在一个数据查询中遇到一个远程连接对象...2.CTE表达式也是在内存中创建了一个表并对其操作。 3.with as 部分仅仅是一个封装定义的对象，并没有真的查询。 3.除非本身具有索引否则CTE中是没有索引和约束的。...可以对比一下表变量与cte表倒是不同的特点： tempdb中实际存在的表 能索引 有约束 在当前连接中存在，退出后自动删除。 有由引擎生成的数据统计。...一些网上的错误： 1.materialize 提示 可以强制将WITH AS短语里的数据放入一个全局临时表里。sql server中根本没有这个提示。据说２０１４以后可能会有？
必要的查询字段---由于存储的特性，选择需要的字段可加快字段的读取、减少数据量。避免采用*读取所有字段。一般再CTE模式中这种风险不是很明显为什么要避免使用*？它带来的风险？...tableA必要的筛选条件---对比大部分的查询SQL来说并非是查询全量数据，一般都是N天(它一般是数据的分区)的数据量级，并且如果多种类型的数据保存再一张表中，需要特意增加该类型的筛选方式。...GROUP BY gender, uidORDER BY多使用LIMIT---ORDER BY需要扫描数据到单个worker节点进行排序，导致单个worker需要大量内存。...(CTE)CTE就是我们熟悉的WITH语法数，不过有部分数据库是不支持的，比如MySQL5的版本支持的不是很友好。...FROM t错误的SQL：SELECT id ,pv, uv , pv/uv rate FROM tableA虚拟列非常消耗资源浪费性能，拿到pv uv后在CTE构建的临时表中做比率计算。
最近工作中遇到了一个问题，需要根据保存的流程数据，构建流程图。...（但在大数据量情况下，易导致性能瓶颈。） 这一次我们换一个思路，让SQL来替我们做这一复杂的递归查询。...在不需要常规使用视图时替换视图，也就是说，不必将定义存储在元数据中。 启用按从标量嵌套 select 语句派生的列进行分组，或者按不确定性函数或有外部访问的函数进行分组。...] AS ( CTE_query_definition ) --只有在查询定义中为所有结果列都提供了不同的名称时，列名称列表才是可选的。...需要注意的是OPTION(MAXRECURSION 10)是用来限制递归次数，以避免无限递归导致数据库性能消耗严重。
递归查询中,当查询的结果不匹配,或超过了递归次数就会停止. 或者在执行是系统发现是死循环则会在设定好的最大cte_max_recursion_depth 后终止查询....但问题是在 WORKBENCH 中是可以的,但将语句在 MYSQL 程序中是报错的,这点我也没法解释. 2 方法二 在MYSQL 8.109 引入了 LIMIT 语句,通过LIMIT 来限制输出数据的数量...) SELECT /*+ MAX_EXECUTION_TIME(1000) */ * FROM cte_all; 这样的写法在workbench 是OK 的,但在MYSQL 命令行中是还是不可以 当然绕来绕去...,最关键的还是修复导致死循环的数据 在修复数据后,在此执行查询,问题解决....但在SQL 的撰写中如果业务逻辑合适, 递归会将SQL 写的比较简单,但需要给定的数据要符合一定的规律,以上的方式均是想通过一定方式来规避由于数据问题,产生的递归问题.
，很明显逻辑包含在相应的 CTE 中。...这比在大量的嵌套子查询中搜索要简单得多。 使用 CTE 将逻辑分解为更小的问题可以使过程更易于管理。但是，每个 CTE 仍然可以引用许多表。...最常见的问题是当两个表具有同名的列时。如果你使用未加别名的名称，数据库将无法识别它来自哪个表，并且该语句将失败。更糟糕的是，如果你添加导致名称冲突的列，此问题可能会影响现有的 SQL。...将这些需求转换为 SQL 可能具有挑战性，如果您不小心，可能会导致巨大的怪物。 通过使用 CTE 和良好的表别名来注意清晰地构造 SQL 可以加快 SQL 的编写和维护过程。...使用自动格式化程序和编辑器中的其他工具可以进一步简化任务并提高您的生产力。 然而，正如我们在本系列的第一部分中看到的那样，最重要的收获来自构建坚实的数据模型。
由于HPE发布的软件更新版有缺陷，结果无意中删除了备份内容，日本京都大学丢失了多达77TB的研究资料。 这起事件发生在2021年12月中旬，导致14个研究小组总共丢失了约3400万份文件。...据京都大学声称，来自其中四个研究小组的数据无法通过备份系统来恢复。 HPE发表了一份日文声明，声称对文件丢失“承担100%的责任”。...然而，负责备份日本惠普公司制造的这个超级计算机系统的存储的程序出现了一个缺陷，导致脚本运行失灵。HPE表示，其结果是无意中删除了这个大容量备份磁盘存储的一些数据。...HPE补充道：“这导致了在执行过程中重新加载修改后的shell脚本，从而导致未定义的变量。结果，「大容量备份磁盘存储」中的原始日志文件被删除，而原本应该删除保存在日志目录中的文件。”...相关阅读 · 未备份、数据丢失，工程师被开除：法院判合理合法
，所以实际使用的 PersistentTokenRepository 实现类是 JdbcTokenRepositoryImpl，使用它的时候需要指定数据源，所以我们需要将已配置的 dataSource...对象注入到 JdbcTokenRepositoryImpl 的 dataSource 属性中。...过滤器中，而是定义在它的父类 AbstractAuthenticationProcessingFilter 中，doFilter 方法的定义如下： //org/springframework/security...createNewToken 方法的实现逻辑也很简单，就是利用 JdbcTemplate 把生成的 token 插入到 persistent_logins 数据表中： // org/springframework...token 执行校验，比如判空或有效期验证； 验证通过后重新生成新的 newToken （PersistentRememberMeToken）并更新数据库中相应的记录值； 使用前面从数据库中获得的 token
典型表现是一些数据仓库开始集成 Python 的能力，将 Python 这样的非 SQL 语言融入到数据仓库中。...我们知道，SQL 对过程计算的支持很差，即使有了 CTE 语法在描述复杂计算时仍然十分复杂，经常要嵌套多层且反复关联。...关于 SQL 性能不佳的情况相信诸位在实际业务中并不少见，很多跑批场景一个 SQL 跑个把小时的情况比比皆是，这些都是 SQL 性能不高引起的。SQL 能力不足，加上封闭性又导致使用沉重，性能也不高。...任何可访问到的数据源都可以看作 SPL 的数据，并可被直接计算。计算前不需要先“入库”，计算后也可以用接口写出目标数据源中，不需要刻意“出库”。...集文件采用了压缩技术（占用空间更小读取更快），存储了数据类型（无需解析数据类型读取更快），支持可追加数据的倍增分段机制，利用分段策略很容易实现并行计算，保证计算性能。
作者：Guilhem Bichot 译：徐轶韬 在MySQL 8.0.1中，我们引入了对递归通用表表达式（CTE）的支持。...现在，假设我在键入它时犯了一个小错误（这只是键盘意外，在“ 中输入“ *”）： ? MySQL现在将错误的WHERE条件转换为“ n * 5 0”，这对于所有行都是正确的。...因此，递归算法将生成越来越多的行，进行越来越多的迭代，直到达到默认的最大迭代次数，从而导致错误： ““ERROR 3636 (HY000): Recursive query aborted after...尽管这只是一个小示例，但CTE可以永远递归还有其他原因：查询可能非常复杂，我们犯了逻辑错误；或数据集可能是格式错误的层次结构，并且包含意外的循环。...在本文的结尾，虽然LIMIT-in-CTE可能不会改变SQL 的面貌，但我相信它几乎可以为在MySQL中操作递归CTE的每个人节省时间，这是一件非常好的事情！ 一如既往，感谢您选择MySQL！
（SQL方言：指不同的数据库系统，在SQL的实现上可能存在一些差异，包括语法规则、数据类型、函数和特性等方面。...通常应该避免这种情况，因为它可能会导致性能下降、导致重要的架构更改未被检测到或破坏生产代码。...Bad Case： WITH cte AS ( SELECT * FROM foo ) SELECT * FROM cte UNION SELECT a, b FROM t Good Case...：https://docs.sqlfluff.com/en/stable/rules.html# 自研规则： 规则名称：codedog.checkauto 规则介绍：来自用户的需求，创建数据表时，如果列设置了自增属性...ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 使用指引 分析方案 -> 规则配置 -> 添加规则 -> 查找所属工具，按需添加规则（支持一键添加规则） 可以在规则参数中配置规则使用的方言
典型表现是一些数据仓库开始集成 Python 的能力，将 Python 这样的非 SQL 语言融入到数据仓库中。...我们知道，SQL 对过程计算的支持很差，即使有了 CTE 语法在描述复杂计算时仍然十分复杂，经常要嵌套多层且反复关联。...封闭性要求数据进入内部才能使用，这会导致多个数据库之间的数据无法进行任意组合和运算，这就极大限制了数据仓库的应用场景。...任何可访问到的数据源都可以看作 SPL 的数据，并可被直接计算。计算前不需要先“入库”，计算后也可以用接口写出目标数据源中，不需要刻意“出库”。...集文件采用了压缩技术（占用空间更小读取更快），存储了数据类型（无需解析数据类型读取更快），支持可追加数据的倍增分段机制，利用分段策略很容易实现并行计算，保证计算性能。
它只根据函数标识符执行简单的存在性检查，以快速识别未定义的函数，而不触发关系解析，这在某些情况下可能会导致潜在的昂贵的分区/schema发现过程。...使用LogicalPlan.metadataOutput中的列解析对元数据列的引用。但在替换关系之前，关系的输出不包括元数据列。...除非此规则将元数据添加到关系的输出中，否则analyzer将检测到没有任何内容生成列。此规则仅在节点已解析但缺少来自其子节点的输入时添加元数据列。这可以确保元数据列不会添加到计划中，除非使用它们。...ResolveOutputRelation Resolution fixedPoint 从逻辑计划中的数据解析输出表的列。...ResolveEncodersInUDF UDF Once 通过明确给出属性来解析UDF的编码器。我们显式地给出属性，以便处理输入值的数据类型与编码器的内部模式不同的情况，这可能会导致数据丢失。
这篇文章从非常简单的P，PD和PID实现开始，到一个复杂的模型预测控制： 用Python实现的P，PD和PID控制器 模型预测控制在C ++中实现 用Python实现的P，PD和PID控制器 比例积分微分控制器...模型预测控制涉及模拟不同的执行器输入，预测最终的轨迹并以最小的成本选择该轨迹。当前状态和参考轨迹是已知的。在每个时间步骤中，致动器输入被优化以便最小化预测轨迹的成本。...在真实的汽车中，执行命令不会立即执行 - 命令在系统中传播时会有延迟。实际的延迟可能在100毫秒左右。 这是一个叫做“等待时间”的问题，对于某些控制器（比如PID控制器）来说，这是一个很难克服的挑战。...但是模型预测控制器可以很好地适应，因为我们可以在系统中对这个延迟进行建模。 PID控制器将计算相对于当前状态的误差，但是当车辆处于未来（并且可能不同）状态时将执行启动。这有时会导致不稳定。...PID控制器可以尝试基于未来的误差来计算控制输入，但是如果没有车辆模型，则这不太可能是准确的。 致动器动力学是导致等待时间的一个因素 例如，从命令转向角度到实际达到角度的时间间隔。
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