在整个SQL中，就只存在2处过滤信息，一个是redu_owner_id,一个是status_cd。...但是status_cd在两个子执行计划中都是相同的，所以这里就只剩余redu_owner_id这列了，我们也可以执行redu_owner_id所在的OP这个表，肯定是驱动表，并且redu_owner_id...那么redu_owner_id返回的结果集将直接影响整个SQL性能的好坏。 下面继续查看SQL部分，可以发现一个重要的信息就是在子查询中存在rownum<10,也就意味子查询最多返回10行。...在执行计划中，我们看到当前执行计划的驱动表示OFFER_PROD(OP)这个表，与之前我们猜想一样，那么基本可以肯定，redu_owner_id列的数据存在倾斜，当返回大量结果集时，性能就很不好。...在上面一直在说redu_owner_id这个列存在数据倾斜，那么下面早证实一下： 下面来查看，redu_owner_id的值的分布。首先看看两个不同绑定变量返回的行数： ?
在整个 SQL 中，就只存在2处过滤信息，一个是 redu_owner_id，一个是 status_cd。...但是 status_cd 在两个子执行计划中都是相同的，所以这里就只剩余 redu_owner_id 这列了，我们也可以执行 redu_owner_id 所在的 OP 这个表，肯定是驱动表，并且 redu_owner_id...那么 redu_owner_id 返回的结果集将直接影响整个 SQL 性能的好坏。...下面查看执行计划 在执行计划中，我们看到当前执行计划的驱动表示 OFFER_PROD(OP) 这个表，与之前我们猜想一样，那么基本可以肯定，redu_owner_id 列的数据存在倾斜，当返回大量结果集时...在上面一直在说 redu_owner_id 这个列存在数据倾斜，那么下面来证实一下： 下面来查看，redu_owner_id 的值的分布，两个不同绑定变量返回的行数： 通过这个信息，我们知道了，上面
(job,'$..rn')[0] #房间名 dic['room_id']=jsonpath.jsonpath(job,'$..rid')[0] #房间ID dic['redu...#去重 data = data[['c2name', 'redu', 'room_id', 'room_name', 'time','user_id', 'user_name']].drop_duplicates...data_abc['av_redu'] = data_abc['redu']/data_abc['time_num'] data_abc['hour'] = data_abc['time_num']/...)) plt.xticks(fontsize=12) plt.yticks(fontsize=12) sns.scatterplot(data_test["hour"],data_test["av_redu...figsize=(10,6)) plt.xticks(fontsize=13) plt.yticks(fontsize=13) sns.distplot(data_abc.loc[(data_abc['av_redu
牛顿冷却定律 公式如下： （当前T） = （最后T）× exp（+（冷却率） × （自上次 T 以来的小时数）) ) sql实现语句 sys_lbt lbt_date lbt_heat lbt_Redu...衰减值 热度值 UPDATE sys_lbt SET lbt_heat=100*EXP(0.02*DATEDIFF(lbt_date,NOW())); UPDATE sys_lbt SET lbt_redu
window.onload = function() { var add = document.getElementById('add'); var redu...num++ res.innerHTML = num; } redu.onclick
title=parse1.xpath('//i[@class="nick"]/@title').get("data") data.append(title) redu...=parse1.xpath('//i[@class="js-num"]/text()').get("data") data.append(redu) datalist.append
/*LCD部分寄存器设置值列表*/ lcd_redu_list_struct const lcd_redu_list_str[]= { {SSD1963_Get_Address_Mode,{0x20.../** * lcd 显示冗余 * 每隔一段时间调用该程序一次 */ void lcd_redu(void) { uint8_t tmp[8]; uint32_t i,...(lcd_redu_list_str[0]);i++) { LCD_SendCommand(lcd_redu_list_str[i].lcd_command);...就本例而言，我们将要处理的数据都是事先固定的，所以定义好数据结构后，我们可以将这些数据组织成表格： /*LCD部分寄存器设置值列表*/ lcd_redu_list_struct const lcd_redu_list_str...)/sizeof(lcd_redu_list_str[0]);i++) { LCD_SendCommand(lcd_redu_list_str[i].lcd_command)
zongs: name = i.find('h3').text diqu = i.find(class_='area').find('a').text redu
_source.redu!=null) {ctx...._source.redu.add(params.object);} else {Object[] temp= new Object[]{params.object};ctx...._source.redu= temp;}", "params": { "object": { "visit_time": "2020-03-15 22:00:00
日志回收采集/分析，日志规则回放，便于redu操作。 建立规则分析平台，发现热点优化规则。 扩展因子。 服务注册等。 ----
Don Marselle 09 April 2008 # 5786/tcp Reserved cisco-redu
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