为什么用关系型数据库?最常见的理由是别人在用,所以我也得用,但是这个并不是理由,而是借口。
在偶然的机会听到了KDB,然后带着好奇和新鲜感体验了一把这个传说中和Oracle 相似度达到99%的数据库。 其中一部分的驱动力在于这个活动的奖品很丰厚,参加活动后可以拿到一个iwatch,确实是很划算的一个活动。 而对于KDB的认识,也是在对比调优中认识到的,其实结果还是大大超出我的预期。 首先来简单说一下背景,我们一共十来个人,分成两队,红队和蓝队,然后红队调优Oracle,蓝队调优KDB,然后使用benchmark在同样的加压条件下的tpcc值作为参考来对比Oracle和KDB 乍一看Oracle这边
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Luene是一款高性能、可扩展的信息检索库,可实现对文档元信息、文档内容的搜索功能。用户可以使用Lucene 或 基于Lucene开发的成熟产品Nutch/Solr/Elasticsearch等,快速构建搜索服务,如文件搜索、网页搜索等。在Lucene概览中,我们初步介绍了其底层的核心存储文件,本文主要介绍其中的数值索引(Point索引)部分,分析数值索引的文件结构及其读写流程。
本文旨在介绍下几种常见的调试方法gdb、crash、kgdb and kdb 以及dynamic debug. 关于在 Linux 内核上使用debuggers,Linus Torvalds 长期以来对它们不太喜欢。简短地解释这种态度是,依赖调试器可能鼓励用权宜之计而非深思熟虑来解决问题,这会导致代码质量恶化。详细解释可以参考https://lwn.net/2000/0914/a/lt-debugger.php3
lucene在6.0之后引入了数字点(Point)的概念,对于多维数字点的索引,就需要用到kd树结构了,当然,在lucene中用到的是进阶版本的bkd树.
量化回测,苦于MySQL久矣,特别是进行股票日内因子构建分析或全市场因子测试的时候,每当按下回车时,MySQL就跟丢了魂一样,查询费时,大吞吐量读取也非常耗时。虽然MySQL的优化技巧足够写一本书,但这些都需要交给专业的DB工程师去做,量化打工人没有能力更没有时间倒腾这些。那有没有省时省力,高效存储股票行情数据的解决办法呢。带着这个问题,编辑部简单的搜索了一下,总体分为几个方案:
由于内核是一个不与特定进程相关的功能集合,所以内核代码无法轻易地放在调试器中执行,而且也很难跟踪跟踪,本章节将介绍监视内核代码并跟踪错误的技术。
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Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。它通过有限状态转换器实现了用于全文检索的倒排索引、用于存储数值数据和地理位置数据的 BKD 树,以及用于分析的列存储。
Hbase(二):Hbase常用操作 常用shell命令 hbase shell命令 描述 alter 修改列族(column family)模式 count 统计表中行的数量 create 创建表 describe 显示表相关的详细信息 delete 删除指定对象的值(可以为表,行,列对应的值,另外也可以指定时间戳的值) deleteall 删除指定行的所有元素值 disable 使表无效 drop 删除表 enable 使表有效 exists 测试表是否存在 exit 退出hbase shell get
No.27期 高维外存查找结构——KD 树 Mr. 王:以往我们在数据结构中进行的查找,都是查找某一个键值或者某一个区间内的值,这样的查找称之为一维查找。 小可:难道说还有多维查找吗? Mr. 王:现在我们就来介绍一种高维查找结构——KD 树。 小可:可是什么样的查找是高维查找呢? Mr. 王:举个简单的例子。你平时会用到位置服务的App 吗? 小可笑着说:我今天中午还用大众点评查找过周围的饭店,饱餐了一顿呢。 Mr. 王:你的位置在定位系统和定位服务中就是一个坐标,这个坐标就是一个二维数据项。
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如果需要汇总数据而不是检索,SQL 提供专用函数,可用于检索数据,以便分析和报表生成。这种类型的检索例子有:
当现有的数据中存在重复的键值时,大多数数据库不允许把新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。主键索引数据库表经常有一列或列组合,其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引,主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时,它还允许对数据的快速访问。在聚集索引中,表中行的物理顺序与键值的索引顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。
万物互联时代,工业物联网产生的数据量比传统的信息化要多数千倍甚至数万倍,并且是实时采集、高频度、高密度,动态数据模型随时可变。传统数据库在对这些数据进行存储、查询、分析等处理操作时捉襟见肘,迫切需要一种专门针对时序数据来做优化的数据库系统,即时间序列数据库。
在《Excel公式技巧50:根据条件来排序》中,我们基于指定的一个条件对数据进行排序,所举示例为给不同区域的员工按销售额从大到小的顺序排序,结果如下图1所示。
一、引言 今晚突然间被人问起关于索引分类的问题,居然出现了脑子的短路,没有回答上来,很是不应该,搜集一下资料,算是立此存照。 二、建立索引的优点: 1.大大加快数据的检索速度; 2.创建唯一性索引,保证数据库表中每一行数据的唯一性; 3.加速表和表之间的连接; 4.在使用分组和排序子句进行数据检索时,可以显著减少查询中分组和排序的时间。 三、索引类型: 根据数据库的功能,可以在数据库设计器中创建四种索引:唯一索引、非唯一索引、主键索引和聚集索引。 尽管
最近在学习Hadoop中的HBase,通过本次实验,可以理解比较过滤器,能够掌握并运用。主要包含行比较过滤器和列族比较过滤器实验。在进行实验之前需要导入HBase项目包,然后在这个项目下面创建pack
1 怎样隐藏ListCtrl列表头的排序小三角形 在创建控件是加入|LVS_NOSORTHEADER风格即可。 一下是用法总结: 本文根据本人在项目中的应用,来谈谈CListCtrl的部分用法及技巧。当初学习时,查了很多资料,零零碎碎的作了些记录,现在主要是来做个总结,方便以后查阅。主要包括以下十三点内容:基本操作、获取选中行的行号、复选框操作、动态设置选中行的字体颜色、设置选中行的背景颜色、禁止拖动表头、让第一列居中显示、设置行高与字体、虚拟列表技术、点击表头时进行归类、向上与向下移动、动态调整大小问题、
要想明白为什么产生 HBase,就需要先了解一下 Hadoop 存在的限制?Hadoop 可以通过 HDFS 来存储结构化、半结构甚至非结构化的数据,它是传统数据库的补充,是海量数据存储的最佳方法,它针对大文件的存储,批量访问和流式访问都做了优化,同时也通过多副本解决了容灾问题。
伪列的数据是由ORACLE进行维护和管理的,用户不能对这个列修改,只能查看。
按照《Oracle Conecpt》的结构一起了解Oracle数据库,这是学习Oracle从入门到精通的基础。
工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来(实际数据本身:返回实际数据是对时间和处理资源的浪费),这种类型的检索有以下特点:
不问花开几许,只愿浅笑安然 除了求和,另一个日常工作中最常用到的聚合方式应该是计数了。DAX提供了一系列关于计数的函数。他们可以帮助我们计算表中有多少行或者某个值出现了多少次。 DAX中包含的计数函数有: COUNT()函数,对列中值的数量进行计数,除了布尔型; COUNTA函数,对列中值的数量进行计数,包含布尔型; COUNTBLANK()函数,返回列中空单元格的计数; COUNTROWS()函数,返回表中行的计数; DISTINCTCOUNT()函数,返回列中值的不重复计数,包含空单元格。 DISTI
InnoDB 存储引擎支持多粒度锁(multiple granularity locking),也就是允许行锁和表锁共存。当允许行锁和表锁共存的时候,可能会存在下面这样一个问题: 例如我执行如下 SQL: 这段 SQL 执行完成后,给 id 为 1 的记录加了排他锁。 此时,在另外一个会话中,我如果想给这张表再来一个表级共享锁,如下: lock table user read; 此时就会有一个问题,共享锁和排他锁是互斥的,要给表上共享锁,就得去检查一下表中的每一条记录都不存在排他锁,如果表中的数据量比较大
我建两个相似的表是为了,给后台使用人员显示所操作的数据,同时方便把开发人员真正要操作的数据传到对应Action中,隐藏开发人员传参用的表。
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-locking.html#innodb-shared-exclusive-locks
假设一种场景,在调试环境的时候,运行到15min的时候,环境出现bug,需要去debug。也许错误的第一现场并不是15min的时候,可能在14min30s-15min之间,那么如果正向执行就需要14min30s以上。所以这个时候如果能够直接反向运行到14min30s,就可以节省很多时间。就像jojo的奇妙冒险中吉良吉影的招式,败者食尘一样,逆转时间
什么是多表关联查询? 有时一个查询结果需要从两个或两个以上表中提取字段数据,此时需要使用的就是多表关联查询。 链接查询主要分为三种:内连接、外连接、交叉连接。 内连接 使用比较运算符(包括=、>、<、<>、>=、<=、!> 和!<)进行表间的比较操作,查询与连接条件相匹配的数据。根据所使用的比较方式不同,内连接分为等值连接、自然连接和自连接三种。 关键字:INNER JOIN 1.等值连接/相等连接: 使用”=“关系将表连接起来的查询,其查询结果中列出被连接表中的所有列,包括其中的重复列 2.自然连接 等值连接中去掉重复的列,形成的链接。 3.自连接 如果在一个连接查询中,涉及到的两个表是同一个表,这种查询称为自连接查询。 外连接 内连接只返回满足连接条件的数据行,外连接不只列出与连接条件相匹配的行,而是列出左表(左外连接时)、右表(右外连接时)或两个表(全外连接时)中所有符合搜索条件的数据行。外连接分为左外连接、右外链接、全外连接三种。 1.左外连接 关键字:LEFT[OUTER]JOIN 返回左表中的所有行,如果左表中行在右表中没有匹配行,则在相关联的结果集中右表的所有字段均为NULL。 2.右外连接 关键字:RIGHT[OUTER]JOIN 返回右表中的所有行,如果右表中行在左表中没有匹配行,则在左表中相关字段返回NULL值。 3.全外链接 关键字:FULL[OUTER]JOIN 返回两个连接中所有的记录数据,是左外链接和右外链接的并集。 交叉连接/笛卡尔积 关键字:CROSS JOIN 两个表做笛卡尔积,得到的结果集的行数是两个表中的行数的乘积。
本文介绍了如何汇总数据,包括使用聚集函数、组合聚集函数等。同时介绍了如何对不同值进行汇总,以及如何使用SUM、AVG、COUNT、MAX和MIN等函数进行计算。
Excel的50个逆天功能,动画教程珍藏版。 1、自动筛选 2、在Excel中字符替换 3、在Excel中冻结行列标题 4、在Excel中为导入外部数据 5、在Excel中行列快速转换 6、共享Exc
编辑部原创 编译:wally21st、 西西 未经允许,不得转载 对于一些私募、投资机构和个人来说,量化投资研究、回测离不开数据的支持。当数据量达到一定数量,如A股所有频率和种类的数据等等。这时候需要的是对数据有效的储存和管理。今年6月才开源的数据库ClickHouse,为我们提供了福音。ClickHouse来自俄罗斯,又是刚刚开源,社区也是俄语为主。因此,大家对它并不是很熟悉,用的人也不是很多。 我们对比一下他的速度 一个字 快 上面是100M数据集的跑分结果:ClickHouse 比 Ver
蓝桥云课:https://www.lanqiao.cn/courses/3584 github:https://github.com/overmind1980/oeasy-python-tutorial gitee:https://gitee.com/overmind1980/oeasypython
50个实用技巧 ▽附动态说明图▽ 1、自动筛选 2、在Excel中字符替换 3、在Excel中冻结行列标题 4、在Excel中为导入外部数据 5、在Excel中行列快速转换 6、共享Excel工作簿
在真实的企业环境中,管理往往是按刚需分配,意思是:如果不出问题,那么就不会真正得到重视,因为说明还没有问题。
在桌面程序开发过程中我们常常使用DataGridView作为数据展示的表格,在表格中我们可能要对数据进行查找或者替换。 其实要实现这个查找替换的功能并不难,记录下实现过程,不一定是最好的方式,但它有用! 先看demo下效果
Emacs 的快捷键和 Vim 的快捷键是编辑器中的两坐高山,其中 Emacs 的快捷键主要有四类。
MySQL视图 本质上是一种虚拟表,其内容和真实的表像是。 包含了带有名称的列和行数据。
我们经常需要汇总数据而不用把它们实际检索出来,为此MySQL提供了专门的函数。使用这些函数,MySQL查询可用于检索数据,以便分析和报表生成。
索引可以分为聚簇索引和非聚簇索引。聚簇索引通过树形结构重排表中的数据来提高数据的访问速度,非聚簇索引则通过维护表中的数据指针来提高数据的索引。
数据库种类有很多,比如传统的关系型数据库 RDBMS( 如 MySQL ),NoSQL 数据库( 如 MongoDB ),Key-Value 类型( 如 redis ),Wide column 类型( 如 HBase )等等等等,当然还有本系列文章将会介绍的时序数据库 TSDB( 如 InfluxDB )。
这个文档记录了用 kGDB 调试 Linux 内核的全过程,都是在前人工作基础上的一些总结。以下操作都是基于特定板子来进行,但是大部分都能应用于其他平台。
PE文件中所有节的属性都被定义在节表中,节表由一系列的IMAGE_SECTION_HEADER结构排列而成,每个结构用来描述一个节,结构的排列顺序和它们描述的节在文件中的排列顺序是一致的。 具有相同属性的数据被安排到同一个区块中。 区块表的结构为IMAGE_SECTION_HEADER,在PE文件中存在一个该结构的数组,用来保存各个区块的信息,这个数组的大小在PE头的结构 IMAGE_NT_HEADERS 的成员NumberOfSections描述。 区块表结构IMAGE_SECTION_HEADER结构如下:
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。在传统的行式数据库系统中,处于同一行中的数据总是被物理的存储在一起。常见的行式数据库系统有:mysql,postgres,ms sqlserver;在列式数据库系统中,来自不同列的值被单独存储,来自同一列的数据被存储在一起。常见的列式数据库有: Vertica、 Paraccel (Actian Matrix,Amazon Redshift)、 Sybase IQ、 Exasol、 Infobright、 InfiniDB、 MonetDB (VectorWise, Actian Vector)、 LucidDB、 SAP HANA、 Google Dremel、 Google PowerDrill、 Druid、 kdb+。
常用文本函数: |函数| 说明 | |--|--| | Left() | 返回串左边的字符 | | Length() | 返回串的长度 | | Locate() | 找出串的一个子串 | | Lower() | 将串转换为小写 | | LTrim() | 去除串左边的空格 | | Right() | 返回串右边的空格 | | RTrim() | 去掉串右边的空格 | | Soundex() | 返回串的SOUNDEX值 | | SubString() | 返回子串的字符 | | Upper() | 将串转换成大写 |
微软的Windows操作系统在PC端具有碾压性的优势,它的Office办公软件在我们的日常工作学习中的应用可以说是无处不在。其中Excel是可编程性最好的办公应用,Python中的openpyxl模块能够对Exel文件进行读取、修改以及创建,在处理大量繁琐重复的Excel文件时,openpyxl模块让计算机自动进行处理成为可能。
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