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Mysql如何做表分区

性能:对于某些查询,尤其是范围查询,分区可以显著提高性能,因为 MySQL 可以仅扫描需要的数据分区,而不是整个表。 管理:可以对单独的分区进行备份、删除或检查,这使得管理大型表变得更加容易。...用途:当数据分布需要均匀或随机时,HASH分区可以确保数据在预先确定数目的分区中平均分布。 特点: 分区键可以是任何MySQL中的有效表达式,只要它返回非负整数值。...如果我们进行了分区,那么就要在查询中适当的去增加分区查询条件,和分库是一样的,查询的时候需要命中分库规则,这样的话,就不会进行全表的扫描。...v_counter), v_counter,'2021'); SET v_counter = v_counter + 1; END WHILE; END 我们这时候就可以通过查询是否命中分区来看一下查询速度了...所以,你对Mysql 的分区了解了么?

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是否需要转方向 ?

作者 | 大飞码字 来源 | 大飞码字 这篇来聊聊困扰很多同学的一个问题:是否要转方向 ? 这类问题没有标准的答案,每个人的理解也不一样,我写下的也只是我个人的想法,仅供大家参考。...近几年,我们这边的iOS开发都被要求学习 Android 甚至接触一些前端开发了,所以我觉得 iOS 的同学确实需要考虑这个问题。...先说数据分析。 数据分析实际的工作并没有大家想象的那么好,大部分数据分析的同学最后都是在公司内部做报表,做数据提取,也就是跑SQL,其实是很枯燥的。...我们这边做数据分析的同学也经常抱怨,工作重复,枯燥且没有技术提升,所以想转数据分析的同学要慎重。...转方向是很大的一件事情,会带来历史经验的损失和未来时间的投入,是需要极其谨慎的事情。需要综合现有方向的未来和新方向的未来,还有自身的学习情况来定。 最后,祝大家职业发展顺利 !!!

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    是否需要Google Data Studio 360?

    前言 如果你已经读过我们的前一篇博客《你是否需要Google Analytics 360?》,那么你已经了解到谷歌发布了这套针对营销和广告从业者的实用产品。...Data Studio 360是一款可视化和分析工具。...此外,如果你需要导入CSV文件,你必须首先将其拷贝至GoogleSheet。 无法将可视化报告嵌入网页或者内部网站中:对于规模很大的公司,他们或许不会需要超过两百名员工共同查看报告。...你需要Data Studio 360吗? 或许吧…… 这个问题很难一概而论,显然的,各个公司不尽相同。是否需要这一工具取决于它是否能满足你的需求。...第二种:那些需要为各种各样的客户提供常规报告的代理机构,如果能够快速地、自动地生成报告,将节省大量时间,从而留下更多的精力用于分析和优化广告。再也不用把数据复制粘贴到Excel啦!!

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    企业是否需要高性能计算?

    其他用例则以分析为目的,例如统计广告投资回报率或评估业务部门的绩效。仍然可以将其他用例归类为翻译或转换。他说:“就像视频的渲染一样。”...随着需要计算的用例迅速成为规范,北卡罗来纳大学教堂山分校开始与谷歌云以及仿真和分析软件提供商Techila科技公司合作,以规划其进入云计算高性能计算(HPC)的旅程。...Chong所在的研究部门目前正在使用谷歌云平台分析DNA序列数据。他解释说:“我的团队对微生物群感兴趣,这些微生物群涉及将废物(在本例中为污水和污泥)转化为沼气的混合微生物。...约克大学的广泛用户意味着我们还需要访问一系列不同的软件包。”...他说,“这可能是一段漫长的旅程,因此需要规划行程,但要给自己机会进行调整。组织需要选择一个简单但具有代表性的测试用例,并且可以清楚地识别从高性能计算(HPC)仿真或分析中获得的知识和见解。

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    啊,业务层是否需要服务化?

    数据库实施了水平切分,数据层实施了缓存加速之后,底层数据获取复杂性成为通用痛点的时候,就应该抽象出数据服务层,简化数据获取过程,提高数据获取效率,向上游屏蔽底层的复杂性 文本将要解答的问题是: 基础数据的访问需要服务化...,业务层是否需要服务化 如果需要服务化,什么时候服务化 ?...特别的,不同业务上游列表页都依赖于底层若干相同服务: 一旦一个服务RPC接口有稍许变化,所有上游的系统都需要升级修改 子系统之间很可能出现代码拷贝 一旦拷贝代码,出现一个bug,多个子系统都需要升级修改...service的bug,还是通用业务service的bug,都只有一处需要升级修改 业务web-server获取数据更便捷,获取所有数据,只需一个RPC接口调用 ?...最后再强调两点: 是否需要抽象通用业务服务,和业务复杂性,以及业务发展阶段有关,不可一概而论 需要抽象什么通用业务服务,和具体业务相关 任何脱离业务的架构设计,都是耍流氓。

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    设计师/产品经理是否需要懂技术?

    设计师/产品经理是否需要懂技术? 这个问题相当于,问我们是否需要掌握2个看似独立的学科。在《穷查理宝典》书中,查理.芒格认为,事物之间都是相互联系的。...对于一个具体问题,如果仅仅用一种思维方式来进行分析和思考,只会得到一个狭隘的结果,美国有句谚语很好地表达了这个观点,“在手里拿着铁锤的人看来,世界就像一颗钉子”。...思考一个问题,需要集合不同背景的人来一块思考。这样才能更全面的考虑到问题的所有可能。本文以小程序的设计与开发为例,讲述下我的观点。...这个特性,设计师/产品经理需要知道,是否需要特意提醒用户,则根据产品的需要设计 button 组件。...如果页面里,不需要特意强调分享功能的话,只需要代码设置可转发就行;如果需要特意引导用户去转发,则需要 UI 上,显式的提示用户。

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    博物馆是否需要自动化摄影

    博物馆是否需要自动化摄影设备取决于博物馆的具体需求和情况。自动化摄影设备可以帮助博物馆记录、存档和展示收藏品,减少人工操作和减轻工作压力。...需要注意的是,自动化摄影只是博物馆工作的一部分,其他重要的工作如展览策划、学术研究等仍需要人工操作和参与。...艺术品拍摄是一项需要高度专业性和技术性的工作,需要注意以下几点: 灯光设置:需要适当的光线和照明设备来突出艺术品的颜色和细节。...相机设置:需要根据艺术品的特点和要求来调整相机的参数,如快门速度、光圈、ISO等,以达到最佳的效果。 背景设置:需要使用干净整洁的背景或摆件来突出艺术品的主题和风格。...需要注意的是,艺术品拍摄是一项高度专业性的工作,需要有专业的摄影师和技术人员来完成,以确保艺术品的效果和保护。

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    你的公司是否真的需要大数据战略?

    需要所有利益相关者要承担责任,尤其是高级管理层。如果能成功的执行,这并非文化变迁的缺失。...没有数据统治,它不可能知道显示的数据是否准确,数据该如何并由谁来操纵。如果是这样的情况,该用什么方法,以及它是否可以被审核验证和复制。...其实,数据应该需要整合,能提供数据集之间的联系,从而更好的执行分析。...企业需要通过保持强大的元数据,管理术语的多样性和定义多样性,提供用户足够的灵活性去使用现代工具分析数据。 有效的数据管理能够排除分离大数据策略的需要。大数据成为企业数据管理策略的一部分。...至于“我们的企业是否需要大数据策略?”这个问题,我想最好的答案应该是“大数据只是我们数据统治计划和数据管理策略的一部分”。 你认为呢?

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    设计师/产品经理是否需要懂技术?

    封面由ARKie智能设计赞助 设计师/产品经理是否需要懂技术? 这个问题相当于,问我们是否需要掌握2个看似独立的学科。在《穷查理宝典》书中,查理.芒格认为,事物之间都是相互联系的。...对于一个具体问题,如果仅仅用一种思维方式来进行分析和思考,只会得到一个狭隘的结果,美国有句谚语很好地表达了这个观点,“在手里拿着铁锤的人看来,世界就像一颗钉子”。...思考一个问题,需要集合不同背景的人来一块思考。这样才能更全面的考虑到问题的所有可能。本文以小程序的设计与开发为例,讲述下我的观点。...这个特性,设计师/产品经理需要知道,是否需要特意提醒用户,则根据产品的需要设计 button 组件。...如果页面里,不需要特意强调分享功能的话,只需要代码设置可转发就行;如果需要特意引导用户去转发,则需要 UI 上,显式的提示用户。

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    我们是否需要升级到JDK8?

    大,同时维护两个版本是很吃力的,就行app接口有多个版本的接口需要维护,是同样的道理;二来可以让用户直接升级到JDK8,虽然如此,大部分的开发人员以及企业的意向还是不愿意升级 很多时候很多企业没有升级的动力和需求...所以网络上会分为两派: 一派是坚持JDK6和7的,坚决不升级,一升级项目就必须重构,重新开发项目也需要时间成本 一派是兼职JDK8的,原项目作为老版本,公司财大气粗,再开发新版本的升级项目使用JDK8...总结,我个人还是偏向于JDK7的,JDK8在做Hadoop的时候用过,但是后来我还是回退到了JDK7,个人给个建议吧,如果你目前的项目正在线使用,而且需要维护,那么不要升级,还是使用JDK7,如果你现在正准备做个新项目

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    大数据分析需要把hbase、mysql等数据导入hive吗?

    看做什么,如果不需要对数据进行实时处理,那么大部分情况下都需要把数据从hbase/mysql(数据库)“导入”到hive(数据仓库)中进行分析。“导入”的过程中会做一些元数据转换等操作。...我们通常讲的业务系统都是基于OLTP的,主要的关系数据 库代表为Oracle,Sybase,DB2,SQLServer,MySQL等等。...主要的关系数据库代表为 Oracle,Sybase,DB2,SQLServer,SybaseIQ,Terradat,MySQL等等。...OLTP系统和数据仓库系统的差别很大程度上取决为了不同需要而进行的系统设计。总的说来两者实质物理结构是一致的,但目的是不同的。 数据仓库和OLAP的区别?...当分析人员搜寻答案或试探可能性时,在得到 对历史数据查询的回答后,经常需要进行进一步查询。OLAP 系统可以快速灵活地为分析人员提供实时支持。

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