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postgresal_postgresql数据方法

数据有很多方法,下面列出目前理解与使用的方法 第一种 通过group by分组,然后将分组后的数据写入临时表然后再写入另外的表,对于没有出现再group by后面的field可以用函数max,min...提取,效率较高 –适合情况:这种情况适合重复率非常高的情况,一般来说重复率超过5成则可以考虑用这个方法 –优点:对于重复率高的数据集的,十分推荐用这种方法 –缺点:uuid不能用max或min提取,...如果需要去数据集中包含uuid则十分尴尬 create temp table tmp_data1 as select [field1],[field2]…,max(field_special),min...,效率很低,可以尝试配合临时表(测试发现依旧很慢) –适合情况:由于该种方法效率很低,所以不推荐使用,如果数据量不大的情况下可以用这种方法,数据量只要上了100万就会很慢很慢 delete from [...,这种方法一次只能删除重复数据的一条,如果有些数据有几百次重复那就会累死,其实也可以使用函数做一个循环,但这样的效率就不高了 delete from [table] where id in (select

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    数据方案

    现在需要对数据按用户分析,但当中有大量的重复数据,仅用数据库的等值明显不可行。...至少在现阶段内存和CPU的执行效率在固定时间内是有限的,大量的数据的查处理不可能同时在内存中进行。就像外部排序算法和内部排序算法差别很大,遇到此类大量数据问题对算法进行设计是有必要的。...布隆过滤器 布隆过滤器是一种采用hash法进行查的工具。它将每一条数据进行n次独立的hash处理,每次处理得到一个整数,总共得到n个整数。...使用数据库建立关键字段(一个或者多个)建立索引进行 根据url地址进行: 使用场景:url地址对应的数据不会变的情况,url地址能够唯一判别一条数据的情况 思路:   url存在Redis中   ...往对应值的位置把结果设置为1   新来的一个url地址,一样通过加密算法生成多个值     如果对应位置的值全为1,说明这个url地址已经被抓取过了     否则没有被抓取过,就把对应的位置的值设置为1 根据数据本身进行

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    数据算法(一)

    在编写代码时,经常会遇到对一组数据过滤去除重复的数据,那么怎么来实现这样的一个功能函数呢?...例如:给定一个数组[1,2,3,1],去除重复的数据 我们放眼一看就知道1复了,但计算机没有这样的水平,它需要将该问题转化为严密的逻辑计算和数值计算,才能得到正确的结果。...在转化为计算机可处理的过程,就需要用到算法和数据结构的知识。我们知道hashtable数据结构,它的keys是不能存在重重的,那么我们就可以将数组转化hashtable来解决。...,那么怎么能去除重复的数据 如:给定 nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4] 去除重复的数据 对于该问题,我们依然可以按照上边的那种方式进行处理,但由于这个数组是有序的,也就是重复的数据都聚集在一起...,所以可以在循环中进行nums[i]和nums[i+1]的判断,不同时,将数据进行新的存储。

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    数据,笔试题系列

    今天分享一道面试手写笔试题,主要考察数据问题 原题是这样的,给出一组数据,去掉id相同的数据并进行排序 const arr = [ {id: 0,pid: 1,order: 2,},...cur.push(prev) } return cur.sort((a, b) => a.id - b.id); }, []) } 方法三: 通过Set对应的...,我们利用对象key不重复,先判断对象中是否有key,向数组中添加数据,然后将当前的id作为对象的key,如果有就不向数组中添加数据 我们也可以结合reduce这个计算方法,结合findIndex判断是否有...id相同的 通过reduce与Set,Set过滤相同的id,然后进行计算循环,判断cur中是否有pid 利用Map对原有数据进行,将没有的值,以id作为key,将当前项变成值,然后调用Object.values...本文示例源码code example[1] 参考资料 [1]code example: https://github.com/maicFir/lessonNote/blob/master/面试题/02-数据

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    使用数组实现数据

    在上一篇数据文中,介绍了使用hashtable这种数据结构实现对一组数据操作,那么这种方式是否存在优化的空间?...先来看一道题,给定一组整数无序数组,获取重复的数据 如:[1,2,3,1] 在数据第一篇文章中,使用的hashtable, hashtable这种数据结构内部实现上也借用了数组,那么我们是否可以直接使用数组呢...,在使用数组时,需要注意以下几点: 数据为整数 数据的最大值小于整数n 数据的离散性不能过于分散,如果像1, 100 ,1000 这样的范围分散,那么使用数组进行空间复杂度会有些高 如果数据量很大的情况下...,那么怎么实现?...基于以上的数组算法思想,在下篇文章中,将介绍大数据算法。

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    Java中对List, Stream

    问题 当下互联网技术成熟,越来越多的趋向中心化、分布式、流计算,使得很多以前在数据库侧做的事情放到了Java端。今天有人问道,如果数据库字段没有索引,那么应该如何根据该字段?...你需要知道HashSet如何帮我做到了。换个思路,不用HashSet可以吗?最简单,最直接的办法不就是每次都拿着和历史数据比较,都不相同则插入队尾。而HashSet只是加速了这个过程而已。...,那么是如何的呢?...在本题目中,要根据id,那么,我们的比较依据就是id了。...回到最初的问题,之所以提这个问题是因为想要将数据库侧拿到Java端,那么数据量可能比较大,比如10w条。

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    Flink第三弹:HyperLogLog

    HyperLogLog算法 也就是基数估计统计算法,预估一个集合中不同数据的个数,也就是我们常说的统计,在redis中也存在hyperloglog 类型的结构,能够使用12k的内存,允许误差在0.81%...的情况下统计2^64个数据,在这种大数据量情况下能够减少存储空间的消耗,但是前提是允许存在一定的误差。...www.jianshu.com/p/55defda6dcd2里面做了详细的介绍,其算法实现在开源java流式计算库stream-lib提供了其具体实现代码,由于代码比较长就不贴出来(可以后台回复hll ,获取flink使用hll的完整代码...当误差值为0.001时;rs为97304 ,需要内存大小int[174763] 误差越小也就越来越接近其真实数据,但是在这个过程中需要的内存也就越来越大,这个取舍可根据实际情况决定。...getValue(HyperLogLog accumulator) { return accumulator.cardinality(); } } 定义的返回类型是long 也就是的结果

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    数据的删除和

    对于大数据,通过一些小小的改进,比如创建索引,设置忽略重复值选项等,能够提高的效率。...t015b1202ef98b63353.jpg 大数据操作:删除和 一,从海量数据中删除数据 从海量数据表中删除一半数据,看似简单,使用delete命令,如果真这么干,SQL Server产生的事务日志暴增...数据,分为部分列和全部列,全部列,使用distinct子句来实现,由于distinct操作符会创建在tempdb中临时表,因此,distinct操作是IO密集型的操作。...而部分列,一般采用row_number排名函数来实现,也可以考虑使用忽略重复值的唯一索引来实现。在实际的项目开发中,部分列更为常见。...在数据时,需要注意,如果删除的数据量太大,数据库引擎会产生大量的事务日志,导致日志文件暴增,在选择该方法时,需要慎重。

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