对于我们这种 pandas 老用户，duckdb 支持 pandas 的 dataFrame 通用底层格式(parquet/arrow等)上并行运行查询，而且没有单独的导入步骤。...特别在一些需要分组的数据处理任务上，就算只使用单线程的 duckdb 也会比 pandas 的快两倍。如果是过滤+分组+列投影，会存在 5-8倍 的差异。...但是，我说 duckdb 有极致的使用体验，不仅仅只是可以直接使用 dataframe 变量名作为表名写 sql 。而是它提供了许多 sql 引擎没有的优化语法体验。...所以会看到实际数据仍然有一些表头行： 我们可以直接在条件过滤中一步到位过滤掉无用的行： 此时，我们可以随时切换使用方式。 ---- sql 中有一些语句在特定场景下，会显得"无意义"。...在 duckdb 里面，我们可以直接省略 select 语句。 有时候，我们希望排除某几列，可以这么写： 行2：使用 * exclude ，里面指定你希望排除的列名即可。
不过，在 duckdb 中，使用 execute 才能使用参数化，并且要额外调用 fetch 相关方法才能得到结果。 但我更喜欢使用 query 方法，那怎么办？...duckdb 有自身实现的 sql 解析引擎。平时我们编写的 sql 文本，duckdb 会解析编译成 sql 表达式。而 duckdb 在 python 端公开了这些表达式的接口。...像这里的例子，在 sql 表达中，其实就是定义了一个常量。 行1：通过 duckdb.ConstantExpression 把内容传进去，就得到一个表达式。 其实，这玩意就是前面说到的参数化的操作。...如果我们把上面例子中的每一步都用单独的变量"拿住"，但不打印： 不管数据有多少，它们都没有实际执行查询。直到你让某个关系对象输出。...第一次 filter + 分组计算) 它们类似数据库的虚拟视图 值得一提的是，许多关系方法的参数，都可以传入前面说到的"表达式"对象。
DuckDB 初衷：DuckDB 源于 CWI（荷兰数学和计算机科学研究学会），它是一个在进程中内存分析型数据库。它被广泛测试并广泛用于交互式数据分析。...不足：Hyrise 是一个学术性项目，也没有经过生产级验证，也没有广泛的 SQL 覆盖度。 FireBolt 从一开始就决定，在 SQL Planner 和 Runtime 使用相同语言进行开发。...ClickHouse 中的分布式查询处理对于某些形状的查询非常有效。例如，选择率高的表扫描的查询、按字段分组的低基数分布式聚合以及Broad Join。...同时，ClickHouse 不支持数据仓库中常见的许多重要 SQL 优化，例如两个大型表之间的连接分析、具有高基数分组字段的聚合、没有粒度 partition by 子句的窗口函数以及数据量大的分布式排序等等...DuckDB 也采用了类似的方法。 三、经验教训 最后总结一下 Firebolt 的经验教训： 选择成熟且经得起生产验证的项目来构建数据库。
因为 BigQuery 没有任何障碍，而且很大程度上是自动调优，所以其在人们心中的形象非常好。...DuckDB 官网曾发表免责声明，称：“请不要抱怨性能问题，我们会在追求速度之前先保证正确性。”并非所有数据库都采取这种方法。...演化速率 去年，当我开始着手在 DuckDB 之上创建一家公司时，许多人向我指出，如果你在谷歌上搜索 DuckDB 的性能，就会看到一个基准测试，在该测试中 DuckDB 表现很糟。难道我不担心吗？...随着时间的推移，重要的性能差异不太可能持续存在。 尽管这些公司的工程师们都非常聪明，但他们都没有无法复制的神秘咒语或方法。每个数据库都使用不同的技巧组合来获得良好的性能。...让我们退一步，从用户的角度来看，你可以使用很多杠杆来将提问与获取答案之间的间隔缩到最短。你可以让提问变得更简单。你可以使查询结果更方便地转化为用户可理解的内容。
这个过程如下所示： 索引在Pandas中有很多用途： 它使通过索引列的查询更快； 算术运算、堆叠、连接是按索引排列的；等等。 所有这些都是以更高的内存消耗和更不明显的语法为代价的。...与普通模式相比，这种模式有些限制： 它没有提供一个解决重复列的方法； 它只适用于1:1的关系（索引到索引的连接）。 因此，多个1:n的关系应该被逐一连接。'...首先，你可以只用一个名字来指定要分组的列，如下图所示： 如果没有as_index=False，Pandas会把进行分组的那一列作为索引列。...在分组时，不同的列有时应该被区别对待。例如，对数量求和是完全可以的，但对价格求和则没有意义。...方法）pivot_table： 没有列参数，它的行为类似于groupby； 当没有重复的行来分组时，它的工作方式就像透视一样； 否则，它就进行分组和透视。
前言 数据处理任务中，匹配处理是比较常见的操作。因此许多数据工具都有配备对应的匹配方法。比如：excel 的 vlookup，pandas 的 merge ，sql 的 join。...在标准 sql 中没有完全对应的工具，虽然我们可以通过不等式连接间接实现，不过会付出性能的代价，并且语句上也很难看懂。 今天，介绍一个在 DuckDB 中的解决方案。...DuckDB 也内置了许多用于数据分析的特有方法。今天介绍的临近匹配同样如此。...使用之前的例子数据： 想一下，如果需要使用普通的表连接，我们大概会写出以下的 sql： 注意，上面的 sql 无法拿到正确结果，这是因为在不等式中，我们没有指定匹配的结束时间点，应该说我们无法指定。...DuckDB 中的 asof join 在官方性能测试中，比 窗口函数 + 不等式连接 实现方式，最高快了 500倍。 那么 pandas 的 merge asof 可以扔掉了吗？不。
OLAP 历史上一直是“另一种工作负载”，Postgres 在此没有竞争。是的，有一些解决方案，但特别是，随着用户迁移到云和云原生方法，没有多少 Postgres 原生的解决方案。...在与这些客户讨论他们的需求时，他们对将数据移出 Postgres 不满意，但没有更好的选择。我们能构建一个吗？...最终，我们得出结论，S3（带缓存）是分析数据的合适存储层，而 PostgreSQL 中强大的 S3 集成提供了解决这些用例的方法。...在本例中，我们使用 DuckDB，它是嵌入式查询引擎领域的新兴赢家。...对于不太熟悉的人来说，DuckDB 由 Hannes Mühleisen 和 Mark Raasveldt 在 Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) 开发，并由 DuckDB
这份题为“ 2024 年数据库年度回顾”的报告观点鲜明：报告强调，虽然我们可能确实处于 “数据库的黄金时代”，但去年也见证了重大的许可证变化、DuckDB 的快速发展以及一些令人惊讶的新发布。...根据 2024 年的报告文章，与 Postgres 近年来成为操作型数据库的默认选项类似，DuckDB “成为运行数据分析查询的默认选项”。...这么小的数据量意味着，一个 DuckDB 实例就足以处理大多数的查询。 Pavlo 是卡内基梅隆大学的副教授，也是 OtterTune 的前联合创始人。...这位数据库管理系统专家 2024 年的回顾引起了广泛的关注，在 Reddit 和 Hacker News 上引发了热烈的讨论。其中有一段观点鲜明的陈述（我不喜欢 Redis。...这个 DBMS 似乎并没有共享其旗舰产品 Aurora Postgres RDS 的代码，但亚马逊云科技还是使用了这个名字。
分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...我们需要确定哪个分数在感兴趣的区间之间，并为其分配相应的等级值。...将值分组到半开箱中。...将 sort 设置为 False 以按其索引的升序对系列进行排序。 series 索引是指每个 bin 的区间范围，其中方括号 [ 和圆括号 ) 分别表示边界值是包含的和不包含的。...返回series 的值表示每个 bin 中有多少条记录。 与 .qcut 不同，每个 bin 中的记录数不一定相同（大约）。.
去除 NaN 值 在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。...，how 原理同上 # 同时可以添加条件删除 print(df.dropna(axis = 1, thresh = 2)) # axis=1按列操作，thresh 指示这一列或行中有两个或以上的非NaN...复杂的 使用向前 或 向后 填充数据，依旧使用fillna 方法，所谓向前 是指 取出现NaN值的前一列或前一行的数据来填充NaN值，向后同理 # 在df 的e 这一列上操作，默认下按行操作，向前填充数据...删除重复数据 对于数据源中的重复数据，一般来讲没有什么意义，所以一般情况下都会进行删除操作。 duplicated() duplicated 方法可以返回重复数据的分布情况，以布尔值显示。...简单的按单列分组 # 按单列进行分组 dg = df0.groupby("fruit") # 打印查看按fruit分组后的每组组名，及详细信息 for n, g in dg: print "group_name
分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...我们需要确定哪个分数在感兴趣的区间之间，并为其分配相应的等级值。...，但它也可用于使用 bins 参数将值分组到半开箱中。...将 sort 设置为 False 以按其索引的升序对系列进行排序。...返回series 的值表示每个 bin 中有多少条记录。 与 .qcut 不同，每个 bin 中的记录数不一定相同（大约）。.
，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。...在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...我们需要确定哪个分数在感兴趣的区间之间，并为其分配相应的等级值。...将 sort 设置为 False 以按其索引的升序对系列进行排序。...返回series 的值表示每个 bin 中有多少条记录。 与 .qcut 不同，每个 bin 中的记录数不一定相同（大约）。.
当我们的数据涉及日期和时间时，分析随时间变化变得非常重要。Pandas提供了一种方便的方法，可以按不同的基于时间的间隔(如分钟、小时、天、周、月、季度或年)对时间序列数据进行分组。...在Pandas中，有几种基于日期对数据进行分组的方法。...Pandas 中的 Grouper 函数提供了一种按不同时间间隔（例如分钟、小时、天、周、月、季度或年）对时间序列数据进行分组的便捷方法。...在Pandas中，使用dt访问器从DataFrame中的date和time对象中提取属性，然后使用groupby方法将数据分组为间隔。...在时间复杂度方面，所有方法对于中小型数据集都是有效的。对于较大的数据集，resample的性能更好，因为它针对时间索引进行了优化。而，Grouper和dt提供了更大的灵活性，可以进行更复杂的分组操作。
首先在 Prometheus 中有两个全局的参数 scrape_interval 和 evaluation_interval 。...对报警规则进行评估计算的时间间隔。...分组机制可以将详细的告警信息合并成一个通知，在某些情况下，比如由于系统宕机导致大量的告警被同时触发，在这种情况下分组机制可以将这些被触发的告警合并为一个告警通知，避免一次性接受大量的告警通知： group_by...这样实际上就缓冲了从 Prometheus 发送到 AlertManager 的告警，将告警按相同的标签分组，而不必全都发送： group_by: ['alertname', 'job'] group_wait...所以从一条告警规则被评估到触发告警再到发送给接收方，中间会有一系列的各种因素进行干预，所以有时候在监控图表上看到已经达到了阈值而最终没有收到监控报警也就不足为奇了。
算法过程 希尔排序算法中有一个关键概念：增量（increment），或者称之为步长或间隔（gap）更容易理解，它的作用是将序列中间隔为增量值大小的元素，提出出来作为一个分组。...例如间隔大小为 时，从第一个元素开始，以 为间隔取元素形成第一个分组，然后从第二个元素开始，以同样间隔取元素形成分组，直到形成 个分组，则原始序列的元素已全部分散在这 个分组里。...算法步骤： 根据增量 值大小，将序列拆分为 个分组 对每个分组执行插入排序算法，并对 值按指定规则调整大小 重复步骤 1, 2，直到 值为 0 示例 当初始序列为：[5, 3, 4,...当然，在不同的增量值变化规则中，可能会存在上一轮调整过的元素次序，在下一轮排序被颠倒的情况，不过总体上序列中元素是朝向有序的方向变化的，并且随着增量值的递减，序列将会变得越发有序，也就是说每一轮的排序，...希尔排序属于原地排序算法，不需要申请额外的存储空间。它是在插入排序的基础上进行了改进，实际就是除了最后的插入排序外，对多个子分组也执行了排序。
但是升级后，则可视为连续4天登录） 二、思考 由于间隔一天也算连续登录 数仓面试——连续登录问题中方法一/二/三的方式将不再有效，因为过滤条件变成不固定的筛选日期了 方法四依然有效，只需要将flag...条件略加修改即可 三、需求： 求出连续4天登录的用户id，间隔一天登录也算连续 方法一：相对不灵活的方式 SELECT id FROM ( SELECT...5：按步骤四形成的用户和最终日期基准分组，过滤出次数大于等于4的数据 6：按照用户分组去重，获得最终结果 方法二：采用超过两天的登录间隔为分界线分组 SELECT id FROM ( SELECT...方法二设定日期基准线，如果是连续登录为0，不是则为当前登录日期，然后利用max窗口函数，按登录时间升序，获得分组的日期基准 方法三设定连续登录基准线，连续登录为0，不是则为1，然后添加一个自增序列，那么就可以把...1的和最后一条提取出来，然后计算前后的序列差，但是要注意最后一条要特殊处理 方法四巧妙的利用sum窗口，基准为0的数据sum后还是数据本身，然后就能生成分组的基准 3：个人对类似分组操作，更倾向于方法二和方法四
我们通过tryLock 、 unLock方法进行上锁释放锁。线程之间的交互=======在多线程开发中有的时候我们一个线程需要进行等待、休眠操作。这个时候其他线程没必要一直等待。...因为在LockRunnable中的是get、set结合使用的。所以仅仅对set加锁没有用的。Lock期间线程挂起上面已经实现了高并发场景下加锁等待执行了。...但是现在我们有一个这样的场景场景： 1000个线程按名字的奇偶性分组，奇数一组、偶数一组。奇数执行完之后需要将锁传递给同组的线程 。根据上述场景我们先考虑一下，第一个执行的线程和最后一个执行的线程。...而最后一个肯定是第一个同组内的最后一个。那么剩下的一组只能等待前一组全部执行完毕在执行了在开发奇偶分组的场景需求时，我们先回顾下上面的高并发的代码。...这是因为我们先oddCondition.signal的。这里读者可以自行执行代码看效果。小编试了试日志输出是分组输出的。在奇偶添加signal的时候间隔时间一定要足够长。
它的主要特点包括： 支持多种存储后端：Chroma支持多种底层存储选项，如DuckDB（适用于独立应用）和ClickHouse（适用于大规模扩展）。...创建集合（Collection） 集合类似于传统数据库中的表。你可以通过 create_collection 方法创建一个新的集合。...更新文档 你可以通过 update 方法更新集合中的文档。...按元数据过滤（where 参数） 你可以使用 where 参数来根据元数据字段进行过滤。元数据是你在添加数据时提供的附加信息。...按文档内容过滤（where_document 参数） 你可以使用 where_document 参数来根据文档内容进行过滤。支持的操作符是 $contains，用于检查文档中是否包含指定的字符串。
除此之外，该工具还会使用其他类型的语句（如创建索引和视图以及设置DBMS特定选项的语句）来测试目标DBMS； 2，测试：此阶段的目标是针对生成的数据库检测逻辑错误。...SQLancer可能会找出SQLite中的漏洞，在报告漏洞信息之前，请确保处理信息仍在打印。我们可以按下CTRL + C组合键手动停止SQLancer的运行。...如果SQLancer没有找出漏洞，那么它将会一直运行下去。我们可以使用“—num-tries”来控制SQLancer在找到多少漏洞之后停止运行。...除此之外，我们也可以使用“—timeout-seconds”来指定SQLancer允许执行的最大超时。 如果SQLancer在没有参数的情况下执行，工具则会输出所有可用的选项和命令。...TiDB DuckDB ClickHouse 项目地址 SQLancer：【点击阅读原文】 参考资料 https://github.com/sqlancer/sqlancer/blob/master
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