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一种基于分区列谓词补偿的物化视图增量更新方法

背景当前业界在做物化视图增量更新时,物化视图一般会存储在一张分区表中,以分区为粒度进行增量、刷新、删除;不然就需要生成大量的物化视图元数据或每次都要重新计算历史所有的物化数据,成本是巨大的。...增量物化视图的分区表是一张物理表,每次进行增量构建时,会先将数据计算好后追加load到新的分区,然后再 commit 元数据,会存在一段时间的中间状态;那么在改写用户sql时,根据当前的业界普遍的物化视图改写规则...存在一种方案是生成一张映射表,改写用户sql的时候访问映射表,映射表只会映射ready分区的数据。本文提供另一种基于谓词补偿的方法,来解决该问题。...A:因为我们进行谓词补偿的列为分区列,不需要重复计算,可以直接扫描。Q:谓词补偿在更新历史物化视图时会有问题吗?...且用户在更新物化视图时,已经将查询sql促发,可能会导致该sql会扫描到在更新分区的数据。结论从上述说明中,我们可以发现通过指定物化视图的分区列做谓词补偿,可以解决在物化视图增量过程中的大多数问题。

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分离链接的散列散列代码实现

散列 散列为一种用于以常数平均时间执行插入,删除和查找的技术。一般的实现方法是使通过数据的关键字可以计算出该数据所在散列中的位置,类似于Python中的字典。...关于散列需要解决以下问题: 散列的关键字如何映射为一个数(索引)——散列函数 当两个关键字的散列函数结果相同时,如何解决——冲突 散列函数 散列函数为关键字->索引的函数,常用的关键字为字符串,则需要一个字符串...->整数的映射关系,常见的三种散列函数为: ASCII码累加(简单) 计算前三个字符的加权和$\sum key[i] * 27^{i}$ (不太好,3个字母的常用组合远远小于可能组合) 计算所有字符加权和并对散列长度取余...i := range n.key { hash += int(n.key[i]) * 32 } return hash % lenght } 冲突 当不同关键字计算出的散列值相同时...,发生冲突,本次使用分离链接法解决: 每个散列中的数据结构有一个指针可以指向下一个数据,因此散列表可以看成链表头的集合 当插入时,将数据插入在对应散列值的链表中 访问时,遍历对应散列值的链表,直到找到关键字

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    Pandas 查找,丢弃列值唯一的列

    前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中列值唯一的列,简言之,就是某列的数值除空值外,全都是一样的,比如:全0,全1,或者全部都是一样的字符串如...:已支付,已支付,已支付… 这些列大多形同虚设,所以当数据集列很多而导致人眼难以查找时,这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧,数据列中的空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”,如下图: 所以只要把列的缺失值先丢弃,再统计该列的唯一值的个数即可。...代码实现 数据读入 检测列值唯一的所有列并丢弃 最后总结一下,Pandas 在数据清洗方面有非常多实用的操作,很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述,比如 “...列值唯一 ” --> “ 除了空值以外的唯一值的个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我的其余文章,提建议,共同进步。

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    R语言第二章数据处理⑥dplyr包(1)列选取目录选取列

    在某些情况下,我添加了一个glimpse()语句,允许您查看输出tibble中选择的列,而不必每次都打印所有数据。.... ---- 选取列 选取列:基础部分 如果目的是选择其中几列,只需在select语句中添加列的名称即可。 添加它们的顺序将决定它们在output中的显示顺序。...甚至可以取消所有列,然后重新添加其中某列。下面的示例代码取消选择从name到awake的所有列,但重新添加列'conservation',即使它是取消选择的列的一部分。...根据列名特点选择列 如果你有很多具有类似列名的列,你可以通过在select语句中添加starts_with(),ends_with()或contains()来使用匹配。...根据正则表达式选择列 以上的辅助函数都是使用精确的模式匹配。 如果你有列名模式并不精确相同,你可以在matches()中使用任何正则表达式。

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    基于R的竞争风险模型的列线图

    以往推文我们已经详细描述了基于R语言的实现方法,这里不再赘述。那么,您如何看待竞争风险模型呢?如何绘制竞争风险模型的列线图?在这里,我们演示如何绘制基于R的列线图。...主要原因是,如果哑变量出现在列线图中,结果将难以解释清楚。 因此,应避免在列线图中使用哑变量。 regplot包中的regplot()函数可以绘制更多美观的列线图。...小结 本文详细描述了使用mstate和regplot 包来绘制竞争风险模型的列线图。...实际上,这是一种灵活的方法,即首先对原始数据集进行加权处理,然后使用Cox回归模型基于加权数据集构建竞争风险模型,然后绘制列线图。本文并未介绍对竞争风险模型的进一步评估。...R中的riskRegression包可以对基于竞争风险模型构建的预测模型进行进一步评估,例如计算C指数和绘制校准曲线等。

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    VBA:基于指定列删除重复行

    1 基于指定列,保留最后一行的数据2 基于指定列,保留最后一行的数据,同时剔除不需要的列3 效果演示 1 基于指定列,保留最后一行的数据 想要实现的效果:在原来测试数据的基础上,基于B列,如果存在重复的数据...VBA代码如下: Sub Delete_Duplicate1() '基于指定列,删除重复行,保留最后出现的行数据。...values formatted with these data types as floating-point numbers by using the Double data type. 2 基于指定列...,保留最后一行的数据,同时剔除不需要的列 想要实现的效果:针对原有的测试数据,基于B列,如果存在重复的数据,保留最后一行的数据;这里不需要E列的数据。...将选取的数据拷贝到指定区域。 VBA代码如下: Sub Delete_Duplicate2() '基于指定列,保留唯一行(若重复),同时剔除不需要的列。

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    SQL 将多列的数据转到一列

    假设我们要把 emp 表中的 ename、job 和 sal 字段的值整合到一列中,每个员工的数据(按照 ename -> job -> sal 的顺序展示)是紧挨在一块,员工之间使用空行隔开。...5000 (NULL) MILLER CLERK 1300 (NULL) 解决方案 将多列的数据整合到一列展示可以使用 UNION...使用 case when 条件1成立 then ename when 条件2成立 then job when 条件3成立 then sal end 可以将多列的数据放到一列中展示,一行数据过 case...when 转换后最多只会出来一个列的值,要使得同一个员工的数据能依次满足 case when 的条件,就需要复制多份数据,有多个条件就要生成多少份数据。...判断是否加空行也是 case when 中的条件,因此每个员工的数据都要生成 4 份。

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    使用Python实现df的奇数列与偶数列调换位置,比如A列,B列,调换成B列,A列

    一、前言 前几天在Python铂金交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目,使用Python实现df的奇数列与偶数列调换位置,比如A列,B列,调换成B列,A列。 下面是原始内容。...方法二 这里【月神】基于第一个方法,也给出了一个简化答案,7到16行就可以写成下面这样,代码如下所示: df = df[[df.columns[index + (-1) ** index] for index...这篇文章主要盘点了使用Python实现df的奇数列与偶数列调换位置,比如A列,B列,调换成B列,A列的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示,一共3个方法,欢迎一起学习交流,我相信还有其他方法,...最后感谢【瑜亮老师】出题,感谢【瑜亮老师】、【kiddo】、【月神】给出的代码和具体解析,感谢【冯诚】、【dcpeng】等人参与学习交流。 小伙伴们,快快用实践一下吧!

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    如何生成A-AZ列 excel表的列 不用序号的那种?

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【逸】问了一个Pyhton处理Excel的问题,这里拿出来给大家分享下。...二、实现过程 针对这个问题,一开始我想到的就是字符串拼接,后来在网上查了下,原来真的有现成的代码,不然挨个自己手写,真的不一定写得出来,这里拿出来给大家一起分享。...: 没想到这个代码还是蛮实用的: 原文链接:https://blog.csdn.net/u013595395/article/details/116603463 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pyhton处理Excel的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【逸】提问,感谢【Eric】给出的思路和代码解析,感谢【群除我佬】等人参与学习交流。

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    Python数据处理从零开始----第二章(pandas)(十一)通过列属性对列进行筛选

    本文主要目的是通过列属性进行列挑选,比如在同一个数据框中,有的列是整数类的,有的列是字符串列的,有的列是数字类的,有的列是布尔类型的。...假如我们需要挑选或者删除属性为整数类的列,就可能需要用到pandas.DataFrame.select_dtypes函数功能 该函数的主要格式是:DataFrame.select_dtypes(include...= None,exclude = None),返回DataFrame列的子集。...返回: subset:DataFrame,包含或者排除dtypes的的子集 笔记 要选取所有数字类的列,请使用np.number或'number' 要选取字符串的列,必须使用‘object’ 要选择日期时间...,请使用np.datetime64,'datetime'或'datetime64' 要选取所有属性为‘类’的列,请使用“category” 实例 新建数据集 import pandas as pd import

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    R语言第二章数据处理①选择列

    主要介绍几个基于 tidyverse 的函数: select():将一列或多列提取为数据表。 它还可用于从数据框中删除列。 select_if():根据特定条件选择列。...辅助函数 - starts_with(),ends_with(),contains(),matches(),one_of():根据名称选择列/变量 根据列的位置选择列或者根据列的名字选择列 #选择第一列到第三列...) my_data %>% select(Sepal.Length:Petal.Length) 还有其他函数同样可以用于选择列,包括根据首字母,尾字母,包含某字符,或者根据该列的属性选择列 # Select...#选择列属性为数字的列 my_data %>% select_if(is.numeric) 删除列(根据列的属性) #Removing Sepal.Length and Petal.Length columns...) #Removing all columns whose name starts with “Petal”: my_data %>% select(-starts_with("Petal")) 根据列的位置删除列

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    Mysql中的列类型

    Mysql中的列类型: 数字类型 字符串类型 布尔型 日期时间类型 数字类型: 1个字节=8比特,但数字里有一个比特用于符号占位 TINYINT 占用1个字节,表示范围:-128~127 SMALLINT...支持的范围是1000-01-01 ~ 9999-12-31 TIME 支持的范围是00:00:00 ~ 23:59:59 DATETIME 支持的范围是1000-01-01 00:00:00 ~ 9999...-12-31 23:59:59 列上的约束: Constraint:约束,列上的值往往是有限制的,如: 性别:只能取男或女 政治面貌:只能取党员、团员、群众 高考成绩:FLOADT(4,1) 取值有规则...表中所有的记录行会自动按照主键列上的值进行排序。 一个表至多只能有一个主键列。 唯一约束: 列名 类型 UNIQUE 声明为“唯一”的列上不能出现重复值,但可以出现多个NULL值。...非空约束: 列名 类型 NOT NULL 声明为“非空”约束的列上不能出现NULL,但可以重复 检查约束对于Mysql不支持 默认值约束 列名 类型 Default 值 声明为“默认值”约束的列上没有值的将会默认采用默认设置的值

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    HBase 的列簇设计

    HBase 的列簇设计是其数据模型中的一个关键概念。在 HBase 中,表由行和列组成,而列被组织成列簇(Column Family)。每个列簇可以包含多个列。...以下是关于 HBase 列簇设计的一些重要点:存储优化:列簇是 HBase 存储的基本单位。每个列簇的数据会被存储在不同的 HFile 文件中,这有助于提高读写性能。...同一列簇中的列通常具有相似的访问模式和生命周期。预分配 Region:在创建表时,可以通过预分配 Region 来优化数据分布。...版本控制:列簇可以配置最大版本数,表示 HBase 为每个单元格保留的历史版本数。这有助于数据的审计和恢复。最佳实践:尽量减少列簇的数量,通常建议每个表不超过 2-3 个列簇。...transactions 列簇包含用户的交易记录。

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    关于mysql给列加索引这个列值中有null的情况

    刚开始加索引想到的问题: 是否适合添加索引 我们都知道,添加索引都会降低插入和update的效率,现在由于这个是用户表所以说是数据update是不频繁的。...所以是可以加的 这个作引应该怎么加 由于每个字段的大小是256 所以说这个索引树建下来还是很浪费存储的,于是考虑前缀索引,和复合索引。...有时看了一下规律,是这样的他有一个字段区分度还是很低的 所以说吧区分度低的放在后面区分度高的放在前面。...由于联合索引的是先以 前面的排序在根据后面的排序所以说将区分度高的放在前面会减少扫描行数增加查询效率 但是最重要的问题来了,我就要提交SQL的时候 leader 问了一句我,你这边的话这个数据字段 默认值为...于是带着疑问去查了查, 在innodb引擎是可以在为null的列里创建索引的,并且在当条件为is null 的时候也是会走索引的。

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