Django使用django- tenant -schemas我的项目需要运行时创建租户(postgres模式创建),但由于较长的django迁移历史,迁移新模式需要超过10分钟,这太长了。
因此,需要一种跳过迁移,但使数据库处于正确状态的方法。
阅读和
..。以下似乎是一个解决方案:
python manage.py migrate auth
# performs migrations for auth and contenttypes contrib apps
python manage.py migrate --run-syncdb
# creates the rest of the d
我有一套大桌子,每一张都有很多记录。我正在编写一个Python程序,根据这些记录上多列的值,SELECT是这些表中的大量记录。
从本质上说,这些查询将是大量的表单查询:
SELECT <some columns> FROM <some table> WHERE <column1=val1 AND column2=val2...>
每个表都有一组不同的列,但除此之外,上面的SELECT公式仍然有效。
默认情况下,我将通过psycopg2 PostgreSQL数据库驱动程序运行所有这些查询,每个查询作为一个单独的查询。但是我想知道是否有一种更有效的方法来处理这个
我有一个下面的课程
class Test:
self.value = 0
self.name = ''
我有数百万条记录,我只想根据它们的name对选择性记录进行排序。我已经创建了一个名为whitelist_names的单独列表。我创建字典列表对象的方式如下所示
'''input_value and input_name are being feed from a file-read'''
map_list = {}
t = Test(input_value, input_name)
if t.input_na
我有一个键值RDD,其中的键可以是1和5之间的任何值。RDD中的记录数量以百万为单位。我需要输出RDD,每个键有10,000条记录。
3个不同键的RDD (String,String)示例:
1 a
2 b
3 b
2 c
1 d
2 e
2 f
2 c
1 d
3 e
2 f
如果我需要每个键的两个任意2个记录,输出可能是:
1 a
1 f
2 c
2 d
3 c
3 d
使用Spark2.1,我有一个函数,它接受一个DataFrame并检查是否所有记录都在给定的数据库中(在本例中是Aerospike)。
它看起来很像这样:
def check(df: DataFrame): Long = {
val finalResult = df.sparkSession.sparkContext.longAccumulator("finalResult")
df.rdd.foreachPartition(iter => {
val success = //if record is on the database: 1