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如何优雅的实现DML批量操作

昨天处理了一个业务同学的数据需求，简单来说就是对一张大表做一下数据清理，数据量在8千万左右，需要保留近一个月的数据，大概是400万左右。

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记一次SAP新业务开发项目

直到笔者写这篇博文的时候，这个开发项目名义上已经上线，但其实开发以及优化的工作还在继续，数据的修复也仍在继续...

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Mysql学习（基本指令、语句）

1）数值　　int //int(3)与长度无关，不够3位前面补0，默认看不见　　　　float 　　2）字符串　　char(n) //占用n个字节，　　varchar(n) //存多少用多少　　text //65535 　　longtext //42亿　　3）日期　　date 　　datatime 　　timestamp 　　time 　　year 　　//建议日期类型存int 2. 数据字段类型 3. 数据字段属性　　unsigned//无符号，全正数　　zerofill//零填充，int(3)，不够补0 　　auto_increment//自增　　null//这一列值允许为null 　　not null//这一列不允许为null 　　default//默认值 4. 数据表的字符集　　\s //查看服务器的基本信息　　查看数据库字符集 show creat database test; 　　查看表字符集 Show creat table user; 　　php设置客户端和连接字符集 $sql=”set names utf8”; 　　[mysql] 　　defult-character-set=utf8 　　//客户端和连接字符集　　[mysqld] 　　character-set-server =utf8 　　//服务器、数据库和表字符集 5. 数据表索引设置

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【Python基础系列】常见的数据预处理方法（附代码）

本文简单介绍python中一些常见的数据预处理，包括数据加载、缺失值处理、异常值处理、描述性变量转换为数值型、训练集测试集划分、数据规范化。

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这篇4+分的文章分析干净利落不老套

Immune-related gene signature for predicting the prognosis of head and neck squamous cell carcinoma用于预测头颈部鳞状细胞癌预后的免疫相关基因标志物

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Redis介绍

redis 是一个高性能的key-value数据库。redis的出现，很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它跟memcached类似，不过数据可以持久化，而且支持的数据类型很丰富。有字符串，链表，集合和有序集合。支持在服务器端计算集合的并，交和补集(difference)等，还支持多种排序功能。所以Redis也可以被看成是一个数据结构服务器。

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MySQL建库、表、增删改查语句Demo

本页目录库语句建库修改库字符集指定库排序规则当前库状态的建表语句删除库 Navicat编辑数据库时执行的SQL 表语句建表添加字段修改表修改字段修改表字符集、排序规则截断表删除表添加索引一直都是用MySQL可视化工具，几乎没碰过建库、表等语句了。实属遗忘了。趁机补一补吧。库语句建库 -- 数据库配置文件default-character-set是utf8_mb3，则会导致创建的表是utf8mb3。我们无法人为控制，只能建库完毕后执行修改库字符集或者建库前修改MySQL配置

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一文搞懂MySQL的Join，聊一聊秒杀架构设计

其实对于上面的观点一定程度上是正确的，但不是完全正确。但之所以流传这么广，主要还是没有搞清楚实际状态，而根据实际使用中总结出来的一些模糊规律。只有了解的MySQL的Join实际执行方式，就会知道上面2种观点是一种模糊的规律，这种规律并不能指导我们实际开发。下面就说说MySQL的实际join执行方式。

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还不会研究热门通路？这篇文章带你入门

今天和大家分享的是2020年1月发表在Aging（IF=4.831）上的一篇文章：“Prognostic value of a hypoxia-related microRNA signature in patients with colorectal cancer”，作者利用高通量筛选（HTS）得到了具有显著预后价值的4个miRNA，并基于它们构建了一个风险评分模型。在验证其独立预后价值之后，作者又将miRNA模型与其他结直肠癌（CRC）临床预后影响因素相结合，提供了一个准确便捷的CRC临床预后方法。

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特征工程

特征工程本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。一般来说包含以下几个方面的内容:

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CollectionUtils工具类的常用方法

集合判断：　　例1: 判断集合是否为空: 　　CollectionUtils.isEmpty(null): true 　　CollectionUtils.isEmpty(new ArrayList()): true　　　　CollectionUtils.isEmpty({a,b}): false

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别再用大小比较时间了

由于写代码习惯了基本数据类型（int/Integer、long等）大小的比较，很多人连Date的时间先后比较也用大小（>、<、>=、<=）了。

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测开之路--Markov代码简单阅读

在前面的文章测试之路------Markov平台环境搭建踩坑记我们介绍了平台搭建过程中踩坑的记录，接下来，我们去看下实现的代码。它是基于spring boot +mysql+mybatis 搭建的。

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BI软件是做什么用的？有哪些功能呢？

BI软件即商业智能软件，是基于信息技术构建的智能化管理工具，它实时地对ERP、CRM、SCM等管理工具生成的企业数据进行各种分析，并给出报告，帮助管理者认识企业和市场的现状，做出正确的决策。

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哈希竞猜游戏开发（系统）丨哈希竞猜游戏系统开发（案例源码说明）

哈希算法就是把任意长度的输入变换成固定长度的输出，每个字节都会对输出值产生影响，且无法通过输出逆向计算得到输入。

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mysql基本数据类型

mysql数据库分多钟数据类型，大类可以分为三种：数值类型、时间（日期）和字符（串）类型。

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如何设计一个高可用、高并发秒杀系统

作者：vincentsu，腾讯 PCG 后台开发工程师如今的互联网已经在海量服务领域有了很成熟的理论，因此自己也很庆幸，能够从 0 到 1 完整践行海量服务。微视春节项目中的集卡瓜分活动，是一个典型的秒杀场景，自己参与其中，分享一些心得和总结。如今的互联网已经在海量服务领域有了很成熟的理论，因此自己也很庆幸，能够从 0 到 1 完整践行海量服务。微视春节项目中的集卡瓜分活动，是一个典型的秒杀场景，自己参与其中，分享一些心得和总结。秒杀系统的难点友好的用户体验用户不能接受破窗的体验，例

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机器学习概率基础：除了偏度、峰度还有矩量母函数

本篇介绍随机变量和概率分布的基本概念，以及有关概率分布的一些简单统计量，它们构成了概率和统计的基础知识。

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用简单程序协助MySQL实现窗口函数

窗口函数是 SQL2003 标准才开始有的一系列 SQL 函数，用于应付一些复杂运算是比较方便。但是普遍使用的 MySQL 数据库对窗口函数支持得却很不好，直到最近的版本才开始有部分支持，这当然就让 MySQL 程序员很郁闷了。

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Genome Biology | VIPER:在单细胞RNA测序中为精确的基因表达恢复进行保留变异的插补

今天给大家介绍密歇根大学的Zhou Xiang教授等人发表在Genome Biology上的一篇文章 “VIPER: variability-preserving imputation for accurate gene expression recovery in single-cell RNA sequencing studies”。本文开发了一种方法，VIPER，在单细胞RNA测序研究中插补零值，以促进在单细胞水平上准确的转录组测量的实现。VIPER基于非负稀疏回归模型，并能够逐步推断一组稀疏的局部邻域细胞，这些细胞最能有效预测用于插补的细胞的表达水平。VIPER的一个关键特征是它保存基因表达变异的细胞的能力。几个精心设计的基于真实数据的分析实验说明了VIPER的优点。

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零散的pandas、numpy功能整理，包括机器学习的部分库

df1 = pd.DataFrame([['张三', 10, '男'], ['李四', 11, '男'], ['王五', 11, '女'],['赵六', 10, '女'],['王七', 11, '男'],['Mike', 10, '男']], columns=['name', 'age', 'sex']) df2 = pd.DataFrame([['Mike', 10, '男'], ['Jane', 11, '女'],['张三', 10, '男']],columns=['name', 'age', 'sex'])

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随机取样的实现

思路二，调用java默认的洗牌方法来实现，性能不如思路一的实现（常见数据量下耗时大概是上面代码的2～10倍；对于极大范围取样，比如1亿样本里随机抽取500万，耗时是上面代码的100倍）。

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数值优化（B）——二次规划（上）：Schur补方法，零空间法，激活集方法

这一节我们开始介绍二次规划的相关内容。二次规划也是一类具体的非线性规划的问题，也有对应的方法。

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网易MySQL微专业学习笔记（一）-mysql数据类型

这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。

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Redis集群服务器-高可用调研随笔

一、Redis与MySQL对比相同点： Master-Slave架构，集群架构下无法很好的完成数据拷贝，确保数据一致性。支持数据文件持久化存储，但数据文件过大时，宕机重启可能存在安全隐患。不同点： Redis时效性能远比MySQL要高得多，支持复杂的数据类型，基本上都是内存操作，效率远胜于MySQL。 Redis是NoSQL型数据库，或者说是Store-Cache型数据库，而MySQL属于RDBMS，关系型数据库，虽然自身做了查询缓存，但效果一般。 Redis支持以数据横向切分，便于根据业务需求扩展

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用友二面：如何设计一个高可用、高并发秒杀系统

如今的互联网已经在海量服务领域有了很成熟的理论，因此自己也很庆幸，能够从 0 到 1 完整践行海量服务。微视春节项目中的集卡瓜分活动，是一个典型的秒杀场景，自己参与其中，分享一些心得和总结。

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五分钟教你彻底解决MySQL中文乱码

还没等我反应过来，一个视频会议电话已经打进来了。作为社畜只能默默放下手机，打开电脑接入会议。

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Cell | 使用数据扩散从单细胞数据中恢复基因的相互作用

今天给大家介绍纪念斯隆凯特琳癌症中心的斯隆凯特琳研究所的Dana Pe’er教授等人发表在Cell上的一篇文章 “Recovering Gene Interactions from Single-Cell Data Using Data Diffusion” 。单细胞RNA测序技术受到许多技术噪音的困扰，包括mRNA分子采样不足等，造成的噪声被称为“dropout”，其可能严重模糊重要的基因-基因关系。为了解决这个问题，本文开发了MAGIC (基于马尔可夫亲和力的细胞图插补法) ，这是一种通过数据扩散在相似的细胞之间共享信息以消除细胞计数矩阵的噪声并填补“dropout”的方法。本文在几个生物系统上验证MAGIC，发现它在恢复基因-基因关系和附加结构方面是有效的。

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光栅图形学的中的算法

——对《计算机图形学基础教程》胡事民等著的补充

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Python数据分析-数据预处理

主题数据预处理一、数据清洗主要是删除原始数据集中无关的数据、重复的数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理异常值缺失值等操作 1. 缺失值处理主要分为3类：删除记录、数据插补、不处理数据插补的办法： 1）均值／中位数／众数插补 2）使用固定值：将缺失的值用一个常数表示 3）最近临插补：在记录中找到与缺失样本最接近的样本来进行插补 4）回归方法：剔除缺失的记录，根据其他样本数据建立拟合模型预测缺失 5）插值法 2. 异常值处理常用的处理办法包括： 1）删除含有异常值的记录 2

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数据缺失的坑，无监督学习这样帮你补了

大数据文摘作品编译：Chole、糖竹子、saint 经常被数据里的NaN值困扰，又不想昧着良心用均值填充？本文介绍了几种常见的数据缺失值处理方法，其中一些用到了聚类算法。无监督学习（UL）有很多没开发的潜力。它是一门从“未标记”数据中推导一个函数来描述其隐藏结构的艺术。但首先，从数据中找到其结构是什么意思呢？让我们来看以下两个例子： Blobs 气泡状分布：这个简单。任何人看到这张图都会认为它是由三个不同的簇组成的。如果你对统计学非常熟悉，你可能还会猜想它由三个隐藏的高斯分布构成。对一个新的数据样本，

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【紧急通知】下载R包却联网失败？初学者的痛

我们给出来的解决方案，仍然是；之前研发好的 url.method 这个配置的解决方案；

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同质化严重，Pandas和Numpy的若干小技巧

在Python的数据处理中，频繁用到的两大神器就是Pandas和Numpy了，熟练并花哨的使用这两个库不但能让你的据处理过程缩小代码量还能有效提高数据处理效率。不过随着Python的流行，这类Pandas和Numpy技巧文已经大量同质化，本着为地学而钻研的精神，我整理了我在数据处理过程中常用的几个小技巧。

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R语言基础1

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CollectionUtils工具类的常用方法

集合判断：　　例1: 判断集合是否为空: 　　CollectionUtils.isEmpty(null): true 　　CollectionUtils.isEmpty(new ArrayList()): true　　　　CollectionUtils.isEmpty({a,b}): false

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Perl正则表达式：字符与字符集

正则表达式语言由两种基本字符类型组成：原义文本字符和元字符（metacharacter）。原义文本字符也即要匹配的实际文本字符或者空格，而元字符是一个或一组代替一个或多个字符的字符，可以用来进行模糊匹配。常用的元字符及其表达式的含义如下表所示：

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ShardingSphere实践（3）——数据分片

传统的将数据集中存储至单一节点的解决方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足海量数据的场景。

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MySql的基本操作以及以后开发经常使用的常用指令

第一章：数据类型和操作数据表 MySQL语句的规范 (1):关键字与函数名称全部大写 (2):数据库名称，表名称，字段名称全部小写 (3):SQL语句必须以分号结尾 1:命令行模式启动mysql服务

Go实战-redis的基本使用

示例仅展示了基本的string操作的存和取，其他的操作可以依葫芦画瓢的进行配置，基本和执行redis的命令用法一致

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leetcode-43. 字符串相乘

这道题的思路是让一个字符串每个字符与另一个字符串的每一个字符相乘，该进位就进位，该补 0 就补 0，每一次相乘后将结果相加，加到最终就是相乘的结果。若两个字符串任一为 0，则相乘结果就是 0，直接返回 0 即可。定义一个储存结果集的变量，按照题目要求是字符串，分别求出两个字符串的长度，对 num2 从右边开始遍历，因为右边是低位，定义一个可拼接的 StringBuffer 类型的变量，定义一个储存进位值的变量，i 向左移动是向高位移动，移动几位就要补几个零，读取每一个字符与 ‘0’ 作差得到整形的结果，这是因为 ASCII 码值的字符 ‘0’~‘9’ 是紧挨着的。同样的，对 num1 从低位进行遍历，先获取字符对应的整形值，两整形相乘加上上一个进位，将结果对 10 求余，得出个位的值，十位的当进位处理，并将结果除以 10 取整，相当于只获取了十位的值，最后的进位是当新的一位处理，直接拼接即可，以上各种拼接后，数值大的在右边，而现实的数，数值大的在右边，所以需要进行一次反转,调用字符串相加的算法得出结果后加入结果集，最后返回最终结果集即可。字符串相加的算法：思路是将其每个字符转换成整型相加得出结果再转换成字符串。首先获取传进来的两个字符串的长度,且定义一个保存进位的 add 变量，定义结果集，只要以上三个变量不为任一一个不为 0 都能进入循环，只要 num1 或者 num2 的长度不为 0 则进行取值。这里的 num1.charAt(i) - '0' 主要是利用字符 ‘0’ 到 ‘9’ 的 ASCII 码值是连续的，让其作差即可得到字符的本身的整型值。取完值，两字符串相加再加上上一步的进位，对结果求余作为本次运算的结果，再对结果除以 10 获得进位的值，同步维护两个指针，最后要记得将答案反转一下，因为拼接字符串是从左到右拼接的，但是我们的数是从又到左数值越大的，返回最终答案，记得 toString 变成 String 类型。

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python3 集合

集合：数学上，把set称作由不同的元素组成的集合，集合（set）的成员通常被称做集合元素。集合对象是一组无序排列的可哈希的值。集合有两种类型： 1、可变集合set 2、不可变集合frozenset 特点： 1、值不可以重复创建可变集合set >>> s1 = set('hello') >>> s1 {'h', 'l', 'o', 'e'} #值不可以重复，所以两个L合并成一个L 创建不可变

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R语言之缺失值处理

在实际的数据分析中，缺失数据是常常遇到的。缺失值（missing values）通常是由于没有收集到数据或者没有录入数据。

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【集合论】划分 ( 划分 | 划分示例 | 划分与等价关系 )

商集参考 : 【集合论】等价类 ( 等价类概念 | 等价类示例 | 等价类性质 | 商集 | 商集示例 ) 四、商集

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【MySQL】数据库函数-案例演示【字符串/数值/日期/流程控制函数】（代码演示＆可cv代码）

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深度学习中的数据增强技术：Augmentation

数据增强（Data Augmentation）是一种通过利用算法来扩展训练数据的技术。人工智能三要素之一为数据，但获取大量数据成本高，但数据又是提高模型精度和泛化效果的重要因素。当数据量不足时，模型很容易过拟合，精度也无法继续提升，因此数据增强技术应运而生：利用算法，自动增强训练数据。

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Redis:在集合中复制键

问题描述: 由于某种原因，我必须需要将某个集合的键（Key）复制一份副本。并移动到目标库

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计算机组成用变形补码运算,【学习计算机组成原理】补，原，移码的加减运算…

这里引出一个概念，《变补》，根据上面A减B的补码等于A的补码加负B的补码，为了描述方便，也可以表述为A减B的补码等于A的补码加B的变补，这样描述，直接用A和B，不用A和-B，更加直观。

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SQLyog详细使用教程[通俗易懂]

1：首先SQLyog作为mysql的图形化操作工具，是一个收费的工具，具体软件的安装不做多叙述，还是希望大家支持正版。下面简单介绍一些常用的，方便以后开发使用

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机器学习起步-数据收集及预处理常见的流程

数据是机器学习的燃料，数据预处理就是为机器学习模型提供好燃料，数据好，模型才能跑得更带劲。。

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