垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。表的记录并不多，但是字段却很长，表占用空间很大，检索表的时候需要执行大量的IO，严重降低了性能。这时需要把大的字段拆分到另一个表，并且该表与原表是一对一的关系。
Parallelism是有关RelNode关系表达式的并行度以及如何将其Opeartor运算符分配给具有独立资源池的进程的元数据。同一个Operator操作符，并行执行和串性执行相比，在成本优化器CBO看来，并行执行的成本更低。
转载自 https://www.2cto.com/database/201709/676637.html
MTU即：最大传输单元（Maximum Transmission Unit，MTU）是指一种通信协议的某一层上面所能通过的最大数据报大小（以字节为单位）。 想了解详情的请自行摆渡:"MTU" 快速确定当前网络环境MTU的办法： ping -f -l 字节数 要拼的IP 比如: ping -f -l 1472 192.168.1.1 如果能ping通，再把1472尝试调整得大一些，如果出现类似下面这样: C:\Users\jimmy.yang>ping -f -l 1473 192.168.3.254
在当今这个时代，人们对互联网的依赖程度非常高，也因此产生了大量的数据，企业视这些数据为瑰宝。而这些被视为瑰宝的数据为我们的系统带来了很大的烦恼。这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库）性能瓶颈，并且扩展起来非常的困难。在当今的这个大数据时代，我们急需解决这个问题。如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是需要收费的，所以我们转向一些第三方的软件，使用这些软件做数据的切分，将原本在一台数据库上的数据，分散到多台数据库当中，降低每一个单体数据库的负载。那么我们如何做数据切分呢？
XGBoost是一种提升树模型，所以是将许多树模型集成在一起，形成一个很强的分类器，叫CART回归树模型。🌲
阿粉相信，现在很多的做开发的都喜欢研究一些新的技术，但是能不能把数据都实际应用到公司的环境中，这个就不好说了，毕竟有些东西用上了，一旦出现问题了，那么就会导致一连串的生产事故的发生。今天阿粉就来学习一下这个Sharding，也就是分库分表实战，接下来我们来学习一下什么是分库分表，什么是Sharding。
监督机器学习的关键方面之一是模型评估和验证。当您评估模型的预测性能时，过程必须保持公正。使用train_test_split()数据科学库scikit-learn，您可以将数据集拆分为子集，从而最大限度地减少评估和验证过程中出现偏差的可能性。
说到Illumina的下机数据拆分，就一定会用到Illumina官方的软件bcl2fastq2，目前最新版本2.20软件可以从Illumina官网下载，默认提供的是Linux rpm格式或者是源码格式。
拆分可用的数据是有效训练和评估模型的一项重要任务。在这里，我将讨论 scikit-learn 中的不同数据拆分技术、选择特定方法以及一些常见陷阱。
cell ranger是10X genomics公司提供的，专门用于分析10X 单细胞转录组数据的pipeline, 包含了原始数据拆分，表达定量，聚类分析等多个功能，本文主要介绍如何使用该软件来拆分原始数据。
Cobar简介 Cobar是关系型数据的分布式处理系统，它可以在分布式的环境下像传统数据库一样为您提供海量数据服务。 Github：https://github.com/alibaba/cobar 整
按照使用的资源类型划分，我们可以把系统分为三大类型：IO密集型、计算密集型，数据密集型。系统的类型反映了系统的主要瓶颈。现实情况中，大部分系统在由小变大的过程中，最先出现瓶颈的是IO。IO问题体现在两个方面：高并发，存储介质的读写（例如数据库，磁盘等）。随着业务逻辑的复杂化，接下来出现瓶颈的是计算，也就是常说的CPU idle不足。出现计算瓶颈的时候，一般会使用水平扩展（加机器）和垂直扩张（服务拆分）两个方法。随着数据量（用户数量，客户数量）的增长，再接下来出现瓶颈的是内存。 如今，内存的合理使用比以往更加
数据切分简单来说，就是指通过某种特定的条件，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面，以达到分散单台设备负载的效果。
本文讲解什么是决策树回归模型，以及如何在Python中创建和实现决策树回归模型，只需要5个步骤。
Python 操作 Excel 可能是自动化办公最火热的需求了，看一看公众号文章底部的视频广告就知道了，里面尽是一些 5 分钟搞定 excel，将数据生成漂亮的图表。
上一篇文章当中介绍了一种最简单构造决策树的方法——ID3算法，也就是每次选择一个特征进行拆分数据。这个特征有多少个取值那么就划分出多少个分叉，整个建树的过程非常简单。如果错过了上篇文章的同学可以从下方传送门去回顾一下：
（1）确认压测集群的kubeconfig文件已经上传到Coding仓库的kubeconfig目录下。若无，请参考下述步骤进行配置。
解决方法：MQTT是长连接，相同的参数，设备上线之后，会把之前上线的设备给挤掉。所以需要保证每台机器上边的参数化数据不重复。
引言 本文介绍数据库中的架构设计； 通常，单机是无法满足大系统对数据库的读写要求的，必须用集群的方式来解决； 引入集群意味着提升了系统的复杂度，使系统变得复杂和不好维护； 通常采用数据库负载均衡策略、读写分离策略、分库分表策略等加以优化； 负载均衡 扩展性强：当系统要更高数据库处理速度时，只要简单地增加数据库服务器就可以得到扩展； 可维护性：当某节点发生故障时，系统会自动检测故障并转移故障节点的应用，保证数据库的持续工作； 安全性： 因为数据会同步的多台服务器上，可以实现数据集的冗余，通过多份数据来保证安全
垂直分表：可以把一个宽表的字段按访问频次、是否是大字段的原则拆分为多个表，这样既能使业务清晰，还能提升部分性能。拆分后，尽量从业务角度避免联查，否则性能方面将得不偿失。
分析一下问题出现在哪儿呢？ 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。
将要排序的数据拆分、分组放入几个有序的桶里，然后分别对每一个桶中的元素排序，最后将桶中的元素依次取出，就完成了最终的排序。
答：如果仅仅起地址的作用，不需要统计，可以不拆分；如果有按地区统计的功能需要拆分。
给定一个表示分数加减运算的字符串 expression，你需要返回一个字符串形式的计算结果。
P7071 [CSP-J2020] 优秀的拆分 P7072 [CSP-J2020] 直播获奖
MyCat 是一个数据库分库分表中间件，使用 MyCat 可以非常方便地实现数据库的分库分表查询，并且减少项目中的业务代码。今天我们将通过数据库架构发展的演变来介绍 MyCat 的诞生背景，以及 MyCat 在其中扮演的角色，从而使得大家对 MyCat 的诞生及其作用有深入的理解。 单数据库架构 一个项目在初期的时候，为了尽可能快地验证市场，其对业务系统的最大要求是快速实现。在这个阶段，代码开发人员为了能快速实现业务系统，一般都是将所有层级（MVC）的业务代码都写在同一个项目中，所有的业务数据都存放在同一个
在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。实际上，groupby()函数不仅仅是汇总。我们将介绍一个如何使用该函数的实际应用程序，然后深入了解其后台的实际情况，即所谓的“拆分-应用-合并”过程。
在架构设计的领域，⼈们总结出了很多原则。这些原则的⽤语⼤都很简略，容易传播。但是提出这些原则的⼈，往往不会告诉你，为什么应该是这样的原则。哪怕说了背景，过了⼀段时间，听的⼈可能已经不知道原则提出⼈的初衷。⽽且这些原则，粗看起来是很有道理，可是在实践中，却往往不是这么回事，那么就沦为⼼灵鸡汤了。在看这些原则的时候，每个⼈都要形成⾃⼰的判断能⼒，不要⼈云亦云才好。以下是个⼈对⼀些设计原则的思考，不⼀定正确，期望能够引发读者⾃⼰的思考，形成读者⾃⼰的判断。
2. 超时重发机制 : 如果某个数据片没有到达 , 或者送达时间超时 , 接收方会将相关信息反馈给发送方 , 发送方需要将该数据片重新发送 ;
在各种机器学习、深度学习模型快速发展的当下，评分卡模型作为一种可解释机器学习模型，仍然在金融、营销等领域被广泛使用。这一模型通过构建一组基于输入变量的评分规则，能够直观地对样本进行评分，非常易于理解和操作。举一个金融信用风险评分卡的例子，要判断一笔贷款能够被按时偿还的风险大小，可以设置这样一个评分卡：
在我们训练机器学习模型时，为提高模型拟合效果，经常使用K-Fold交叉验证，这是提高模型性能的重要方法。在这篇文章中，我们将介绍K-Fold交叉验证的基本原理，以及如何通过各种随机样本来查看数据。
文章介绍了分布式数据库在项目中的使用场景，以及基于腾讯云DCDB的具体实现方案，包括分表、分库、负载均衡、高可用等方面的内容。
用途 含订单拆分的按库存生产 (MTS) 主要关注如何将一份可能已经开始处理的现有生产订单拆分为两份独立的生产订单。然后从物流的角度来分别执行这些订单。 优点 生产计划员可以更灵活地应对车间的计划外事件、客户要求的变更或生产订单优先级的重新排定。 实现更出色的成本透明度，充分考虑到实际车间驱动的计划变更 生产订单拆分后还提供可靠的批次可追溯信息 处理流程中涉及的公司角色： 策略计划员 生产计划员 生产主管 车间主任 仓库文员 包含的关键处理流程： 允许对已部分确认的生产订单进行拆分 允许进行拆分以将
归并操作(merge)，也叫归并算法，指的是将两个顺序序列合并成一个顺序序列的方法。 如 设有数列{6，202，100，301，38，8，1} 初始状态：6,202,100,301,38,8,1 第一次归并后：{6,202},{100,301},{8,38},{1}，比较次数：3； 第二次归并后：{6,100,202,301}，{1,8,38}，比较次数：4； 第三次归并后：{1,6,8,38,100,202,301},比较次数：4； 总的比较次数为：3+4+4=11； 逆序数为14； 归并排序是稳定的排序，速度仅次于快速排序
一开始从索引参数调整， forcemerge 任务引入等多个手段来缓解问题，但是伴随数据的快速膨胀还是遇到类似高命中查询等难以优化的问题，从而引出了索引拆分方案的探索与实施。
分库在数据量较大的项目中使用得很多，每个人都有各自的经验和心得。但要系统的说清楚分库是怎么回事，有哪些注意事项及问题，感觉不是那么容易。本文主要摘录了mycat中间件帮助文档的部分内容，说一下分库的相关概念。
一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面，如下图：
随着Transformer模型的迅速普及，Self-Attention（自注意力机制）和Multi-Head Attention（多头注意力机制）成为了自然语言处理（NLP）领域中的核心组件。本文将从 简要工作、工作流程、两者对比三个方面，解析这两种注意力。
当今社会是一个信息大爆炸的社会，大家都在用各类应用软件，也因此产生了大量的数据，企业把这些数据当做宝贝，然而这些被视为宝贝的数据往往是我们技术人员的烦恼，这些海量的数据存储和访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，然后传统的数据库又是存在不足的。单个数据库是存在性能瓶颈的，并且扩展起来十分困难，在当今这个大数据的时代，我们就必须要解决这样的问题。如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是要收费的。所以我们一般转向第三方的软件，使用这些软件来给我们的数据做数据切分，将原本一台数据库上的数据，分散到多台数据库中，降低每一个单体数据库的负载。那么我们如何做数据切分呢？接下来，跟着老猫来看一下切分的方案。
当我们搭建集群的时候,首先要想明白需要解决哪些问题,搞清楚这个之前,想想单节点、单实例、单机有哪些问题? 单点故障 容量有限 可支持的连接有限(性能不足) ...... 为了解决这些问题,我们需要对服
数据库设计(Database Design)是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求（信息要求和处理要求）。在数据库领域内，常常把使用数据库的各类系统统称为数据库应用系统。 数据库设计的设计内容包括：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库的实施和数据库的运行和维护。
CART算法全称是Classification and regression tree，也就是分类回归树的意思。和之前介绍的ID3和C4.5一样，CART算法同样是决策树模型的一种经典的实现。决策树这个模型一共有三种实现方式，前面我们已经介绍了ID3和C4.5两种，今天刚好补齐这最后一种。
很多人问过我：“你一个文科生，究竟是怎么自学入门‘机器学习、深度学习’这种高深莫测的东西的？并且拿到2次全国数据分析大赛亚军的？”
NumPy 是一个为 Python 提供高性能向量、矩阵和高维数据结构的科学计算库。它通过 C 和 Fortran 实现，因此用向量和矩阵建立方程并实现数值计算有非常好的性能。NumPy 基本上是所有使用 Python 进行数值计算的框架和包的基础，例如 TensorFlow 和 PyTorch，构建机器学习模型最基础的内容就是学会使用 NumPy 搭建计算过程。
在处理大规模数据库时，为了提高性能和可扩展性，常常需要将一个庞大的数据库拆分成多个小库或小表，这个过程被称为分库分表。拆分键的设计是这一过程中的关键决策，它影响数据的分布、查询效率以及系统的维护成本。本文将探讨如何根据业务需求和数据访问模式选择合适的拆分键，以实现数据库架构的优化，保证系统的高性能和高可用性。
本文展示如何使用Python将Excel文件拆分为多个文件。拆分Excel文件是一项常见的任务，手工操作非常简单。然而，如果文件包含大量数据和许多类别，则此任务将变得重复且繁琐，这意味着我们需要一个自动化解决方案。
读写分离是让主库处理事务性增删改，而从库处理查操作。数据库复制来把事务性操作的数据变更同步到从库。
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