我在R中使用了'agrep‘函数,它返回一个匹配向量。我想要一个类似于agrep的函数,它只返回最佳匹配,或者如果有平局,则返回最佳匹配。目前,我正在使用包'cba‘中的'sdist()’函数对结果向量的每个元素执行此操作,但这似乎非常多余。
/edit:这是我目前使用的函数。我想加快速度,因为计算两次距离似乎是多余的。
library(cba)
word <- 'test'
words <- c('Teest','teeeest','New York City','yeast'
我有1.5TB的json数据,我需要将2亿条记录导入到PostgreSQL数据库中,并希望就表的分区方法提供一些建议。目标模式相当简单,并且将是一个表,如下所示:
widgets:
id text,
name text,
description text,
country text, -- (~100 unique values, with ~30% of records in one country)
continent text, -- (6 unique values)
link text,
quality smallint,
SELECT links.*
FROM links
INNER JOIN (
SELECT keywords_links.link_id
FROM keywords_links
INNER JOIN keywords ON keywords_links.keyword_id = keywords.id
WHERE keywords.keyword
IN ("facebook", "google", "apple")
GROUP BY keywords_links.link_id
) t
ON links.id =
我创建了Informatica流
其中,我需要将数据从表中读取到只包含empids的一个列。
但是,列可能包含重复的需要从下面的查询中写入不同的值来进行文件。
查询:
select distinct
emp_id
from
employee
where
empid not in
(
select distinct
custid
from
customer
);
我在Source Qualifier中添加了上面的查询
employee表包含:5 百万条记录和customer表包含:20 968681
我对python很陌生,我正在运行一个fuzzywuzzy字符串,该字符串与列表中的逻辑匹配,其中包含200万条记录。代码正在运行,它也提供输出。问题是它是极其慢的。在3小时内,它只处理80行。我希望通过使其同时处理多行来加快速度。
如果它有帮助的话--我正在用16 it内存和1.9 GHz双核CPU在我的机器上运行它。
下面是我正在运行的代码。
d = []
n = len(Africa_Company) #original list with 2m string records
for i in range(1,n):
choices = Africa_Company[i+1:n]
我正在尝试对最小的实体执行此搜索。列表中的“标题”大约有500万。这是一个列表。每个标题都将放在实体的旁边。 我的问题是,我如何优化这个搜索?我可以通过并行使用这个搜索来最大限度地利用CPU吗? 欢迎任何提示或任何研究指南。 提前谢谢你。 for we in titles:
dist = stringdist.levenshtein_norm(we, ent)
if dist < best_1:
best_1 = dist
best_match_1 = we
elif dist
我有一个按列X划分的表。但是,SSMS显示缺少索引(Impact 80.23):为以下查询在dbo.上创建非聚集索引[]
select count(*) from table where X = 'xxx'
是否仍有必要在分区列X上创建索引?在一张大桌子上,它的密度会很低。
编辑:
我试过select max(x) from table。它比在非分区表上运行类似的SQL花费的时间长得多,该表在X上有一个索引。启用show statistics IO on后,它显示对分区表(没有X索引)的查询比具有索引的非分区表(扫描计数:1,逻辑读取:4)具有更多的扫描计数(170)和逻辑读取
我需要使用索引和分区一个庞大但简单的表(1.27亿行),以加快查询速度。它有99个月数据块,每个月有一个整数1到99。我希望每个月将每个月划分为每个分区,并对[ID]和[Month]列进行索引,因为我需要查询表,以便将每个月与其前面的[Month]和每个人的[ID]进行比较。我该怎么做?我已经创建了分区函数
CREATE PARTITION FUNCTION PF_Monthly(int)
AS RANGE RIGHT FOR VALUES (
1,2,3,4,5,6,7,8,9,10
,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20
,21,22,23,24,25,26,27,2
我有两种方法做水果剔除从不同的网页来源。第一次检查10k AABB需要200 to,第二次大约50 to用于相同的框数。我读了一些论坛的答案,人们说0.5ms的10k是可以的,但我完全远离那些数字。那我做错什么了?
在这里测量时间:
auto frustum = camera.getFrustum(); //frustum
auto n = frustum.pNear;
auto f = frustum.pFar;
auto e = frustum.pExtra;
ArrayList<Pair<ve