根据拆分到多个列的时间值重复行-R - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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MySQL中的表设计优化

这样就避免了商品的相关属性列的多次重复存储。当需要得到如图1所示的明细表时，使用join进行表连接即可实现。...根据系统处理的业务不同，常见的水平拆分方式如下：按照表中某一字段值的范围进行划分，如按照时间、地域、类型、等级或者某列的取值范围等，把数据拆分后放到不同的表中。...这种方式的缺陷是不同表中的数据量可能不均衡。对id进行Hash取模运算，如要拆分成3个表，则用mod(id,3)获取0、1、2这3个值，每一行针对获取的不同值，将其放到不同的表中。...如果user表中的记录数超过了一定的量级，则需要把该表中的记录拆分到多个表中分别进行存储。这里采用对id进行取模3运算，每一条记录根据mod(id,3)的值是0、1还是2，分别存储到对应的表中。...拆分后数据行的内容会变少，提高了查询数据的执行效率，业务逻辑也更加清晰，但缺点是要管理冗余列，当需要查询所有数据时需要进行join连接。

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教你用Python拆分表格并发送邮件

周末看了「凹凸玩数据」交流群内Huang Supreme的分享，有一篇写到了日常拆表操作挺有意思的。...---- 本人在huang的文末一张表拆成多个sheet的基础上，修改了代码，可实现一表拆成多个工作簿。...huang的拆表代码是我能找到的最简洁的了，ta首先用 ExcelWriter 生成一个拆完表后的容纳工作簿，然后调用了 For 循环对某一列进行遍历，area_list 取自表格的某一列，这一列有多少种因子...最后通过循环每一个因子生成一个表，写入之前建好的工作簿中直至循环结束。小提示：python对空格敏感，不信你把writer.save和上一行对齐看看效果是什么样的。 ? （大表） ?...建一个附件和收件人的索引，用之前给文件命名的变量j ，索引到收件人'Rec'列中'店铺'列等于 j的行。最后构建邮件发送的函数，包括收件人、抄送人、附件、正文等，从拆分到邮件整个过程不超过1分钟。

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mysql 知识总结

约束主键约束：用来唯一标识一行数据，不能重复，不能为空。唯一约束：用来唯一标识一行数据，不能重复，可以为空。自增长约束：从1开始每次加1，和主键配合使用。...外键约束：用来和其他表建立联系的字段，是另一表的主键，可以重复可以为空，可以有多个外键。非空约束：不能为空。默认值约束：不指定值时使用默认值填充。...唯一索引：索引列值必须唯一，但允许有空值。普通索引：索引列允许重复。联合索引：对多列进行索引，使用最左匹配原则。全文索引：一般不用，不是 mysql 专长。...不停服拆表加数据库访问代理层，通过配置开关决定访问新旧 DAO。读旧表，双写，新增和修改在新旧表都执行。通过脚本进行数据迁移。读新表，仍然维持双写稳定运行一段时间后再停写旧表。分表中间件简化开发。...分库定义：将一个库的数据拆分到多个库中。何时需要分库单库数据量超过 5KW 时，需要拆分。跨库表连接问题解决字段冗余，避免连接。全局表，所有库都保存一份。应用层组装。跨库事务问题解决使用分布式事务。

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数据库分区、分表、分库、分片

；二、分类（row 行，column 列） 1、水平分区这种形式分区是对表的行进行分区，通过这样的方式不同分组里面的物理列分割的数据集得以组合，从而进行个体分割（单分区）或集体分割（1个或多个分区...（朋奕注：这里具体使用的分区方式我们后面再说，可以先说一点，一定要通过某个属性列来分割，譬如这里使用的列就是年份） 2、垂直分区这种分区方式一般来说是通过对表的垂直划分来减少目标表的宽度，使某些特定的列被划分到特定的分区...，每个分区都包含了其中的列所对应的行。...举个简单例子：一个包含了大text和BLOB列的表，这些text和BLOB列又不经常被访问，这时候就要把这些不经常使用的text和BLOB了划分到另一个分区，在保证它们数据相关性的同时还能提高访问速度。...数据组织形式（不同的数据又可选择不同的库表拆分方案）：评论基础数据按用户ID进行拆库并拆表图片及标签处于同一数据库下，根据商品编号分别进行拆表其它的扩展信息数据，因数据量不大、访问量不高，处理于同一库下且不做分表即可

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同样是分库分表, 你为何如此优秀

分库选择合适的表拆分到多个数据库实例中, 可以直接缓解IO问题和CPU问题. 这里合适的表主要是指业务相关性不高的表. 例如, 一个电商库可以拆分为用户库,订单库,产品库等....垂直分表针对某一个表IO较多, 同时表的列宽度较大时,一般会有如下问题: (1)表的行宽度较大时,检索表的时候需要执行大量的IO，严重降低了性能; (2)在数据更新时不仅会增加数据文件的IO负担,...这里拆表时, 可以根据以下拆分大表原则: (1)把不常用的字段或者不经常更新的字段拆分到一张表, 经常变更的字段拆分到另一个表中; (2)把text，blob等大字段拆分出来放在附表中,可以有效减少行溢出问题..., 提高IO效率; (3)经常组合查询的列拆分到一张表中; 例如, 如下用户表: 用户表:{'用户ID', '昵称', '生日', 'email', '登录时间'} 先分析下表结构, 除了'登录时间...再举个例子, 如果针对有 1 亿数据的用户表, 这时比较好的处理方式是根据hash(userID)算法, 将数据平均分配到多个表中. 综上, 根据数据特点的不同, 需要选择不同的分表方式.

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Power Query极致应用：商品分拣效率提升一倍

这个过程浪费巨大的时间和货架空间。那么是否可以简化，实现以下效果：物流中心在收到供应商货品时，并不将货品上架，而是每箱按照分货单直接分到店铺？...这样可以大幅度减少工作量并且提高送货时效，时间就是金钱，你的新货比竞争对手早上市一天，就多一天钱赚。直接拆箱分到店铺这种操作方式叫做越库。...百度百科对越库的解释如下：越库（Cross docking）是指货物从收货过程直接“流动”到出货过程，穿过仓库，其间用最少的搬运和存储作业，减少了收货到发货的时间，降低了仓库存储空间的占用。...[数量]} 展开上述自定义列后，再次添加自定义列，数值都为1即可，这里对原数量拆分到了多行。分拆行的查询 3....这样，两个查询显示的货号、尺码顺序完全一致，并且行数相同。装箱单排序分货单排序两个查询分别添加索引列，并按索引将两个查询合并，合并后的查询在装箱单界面只展开“店铺”列。

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JavaScript刷LeetCode拿offer-分治

包含 right 节点的最大连续子列和, maxSum 区间的最大值初始化的时候，也就是单个节点的时候，4个变量都是唯一值 numsl开始合并治理，totalSum 直接将两个节点的 totalSum...: 由于 BST 左树小于右树，所以可以不断将节点区间拆分左右两份，交给子树自己处理再治: 拆分到只有一个节点的时候，自然只有一种了；当左右树分别都有l,r 种不同的解法，合并之后就是 l*r 种了当然这种办法会做很多重复的工作...，毕竟我们在执行回调的时候，入参的指数一个节点树 x, 所以我们可以用空间换时间的概念，缓存一些值这样处理之后，时间复杂度为 O(nlog(n)), 空间复杂度为 O(n)var numTrees =...+= l * r; } return temp; }; return recursion(n);};分析 -- dp + 分治根据分治解法可知，每一次都只是按照节点数来治理相应的子树，...，这里保证合并之后，左侧都是奇数，右侧都是偶数由于漂亮数组的排列只和长度 n 有关，为了降低重复计算，使用 map 缓存数据时间复杂度 O(n)这里最需要考虑的就是当取到三个值是同奇偶的时候，如何保证漂亮

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JavaScript刷LeetCode拿offer-分治_2023-03-01

前言今天没啥前言，分治很难，主要难在如何拆分后比较好治理合并，这比二分这些只要拆了就结束要难上一个 level，所以这里属于出入分治这种想法的思维，后续会尽可能的锻炼这样的做法；做一道分治，如果能用其他方法代替的时候...包含 left 节点的最大连续子列和, rightSum 包含 right 节点的最大连续子列和, maxSum 区间的最大值初始化的时候，也就是单个节点的时候，4个变量都是唯一值 numsl 开始合并治理...l*r 种了当然这种办法会做很多重复的工作，毕竟我们在执行回调的时候，入参的指数一个节点树 x, 所以我们可以用空间换时间的概念，缓存一些值这样处理之后，时间复杂度为 O(nlog(n)), 空间复杂度为...只要比对这两个值就能得到当前合并数组的真正众数了二分递归的时间复杂度是 logn, 每一次治理合并的时候的复杂度也是 logn，所以时间复杂度是 O(n),空间复杂度 O(1) var majorityElement...，这里保证合并之后，左侧都是奇数，右侧都是偶数由于漂亮数组的排列只和长度 n 有关，为了降低重复计算，使用 map 缓存数据时间复杂度 O(n) 这里最需要考虑的就是当取到三个值是同奇偶的时候，如何保证漂亮

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LeetCode-分治

包含 right 节点的最大连续子列和, maxSum 区间的最大值初始化的时候，也就是单个节点的时候，4个变量都是唯一值 numsl开始合并治理，totalSum 直接将两个节点的 totalSum...，一旦小于 0 ，就不再累加，重新置 0, 保持每一次迭代前 sum 的值都是 >=0这样对于每一个局部子数组，它的累加值都是大于等于 0 的，这样每次累加一个新值，就进行最大值比较，保证整体是一个最大子数组之和时间复杂度...r 种了当然这种办法会做很多重复的工作，毕竟我们在执行回调的时候，入参的指数一个节点树 x, 所以我们可以用空间换时间的概念，缓存一些值这样处理之后，时间复杂度为 O(nlog(n)), 空间复杂度为...+= l * r; } return temp; }; return recursion(n);};分析 -- dp + 分治根据分治解法可知，每一次都只是按照节点数来治理相应的子树，...，这里保证合并之后，左侧都是奇数，右侧都是偶数由于漂亮数组的排列只和长度 n 有关，为了降低重复计算，使用 map 缓存数据时间复杂度 O(n)这里最需要考虑的就是当取到三个值是同奇偶的时候，如何保证漂亮

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ES 集群上，业务数量级越来越大如何优化

一、ES 基础 ES 的安装下载，网上一大片，我这边不在重复。可以看看我以前做的小笔记： https://www.bysocket.com/?...文档元数据： _index ：文档在哪存放 _type ：文档表示的对象类别 _id ：文档唯一标识索引（Index）索引，用于区分文档成组，即分到一组的文档集合。...可见， _index 索引的重要性。避免某个索引存储不相关的数据。二、ES 集群 ES 集群搭建，文章很多。我这边也不一一列举了。先看 ES 集群分布式图 ?...集群（Cluster）跟服务器集群类似，多个 ElasticSearch 运行实例（节点 Node）的组合构成完整的 ElasticSearch 集群。...拆字诀:类似分片的路由规则，根据具体业务指定即可。这里，我们可以定义 1000 个索引，分别名为 project1、project2、project_3...

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分表的类型和分库的类型

垂直分表水平分表分的是行记录，而垂直分表，分的是列字段，它就像用一把刀，垂直的将一个表切成多张表一样。垂直分表是基于列字段进行的。...垂直分表的切分规则很好理解，一般是“不常用”或者“字段数据量大”这两点来做切割分库分库同样是为了应对超大数据带来的巨大的IO需求，如果不拆库，那么单库所能支持的吞吐能力和磁盘空间，就会成为制衡业务发展的瓶颈...一台机器的性能是有限制的，用分库可以解决单台服务器性能不够，或者成本过高问题。将一个库分成多个库，并在多个服务器上部署，就可以突破单服务器的性能瓶颈，这是分库必要性的最主要原因。...，或者空间，时间等等。问题事务问题。问题描述：在执行分库分表之后，由于数据存储到了不同的库上，数据库事务管理出现了困难。...问题描述：额外的数据管理负担，最显而易见的就是数据的定位问题和数据的增删改查的重复执行问题，这些都可以通过应用程序解决，但必然引起额外的逻辑运算，例如，对于一个记录用户成绩的用户数据表userTable

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使用Python拆分Excel工作表

相关链接>>>Excel与VBA，还有相关的Python，到这里来问我其中有一个问题是：如何用Python按照某列的关键词分拆工作表，并保留表中原有的公式。...图1 这里，假设这个工作表所在工作簿的名字是“拆分示例.xlsx”，并且根据列C中的分类来拆分工作表，有两个分类：建设项目和电商，因此应该拆分成两个工作表。此外，列F是计算列，其中包含有公式。...拆分到两个工作簿代码很简单： import pandas as pd df = pd.read_excel(r'D:\拆分示例.xlsx') df1 = df.loc[df['分类'] == '建设项目...拆分到同一工作簿中的两个工作表代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel(r'D:\拆分示例.xlsx') df1 = df.loc[df['分类'] =...myfile = df.loc[df['分类'] ==subcat] myfile.to_excel('D:\\'+subcat+'.xlsx',index = False) 再进一步，我们不管分类列中有多个独立的分类

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服饰订单自动按照尺码和店铺级别分货到店

1.将订单、分货级别和分货基础原则(店铺区间）导入Power Query 导入数据 2.对订单进行分拆分拆的步骤可直接使用交互界面，为说明前后顺序，我使用高级编辑器对关键环节添加了注释（见"//"行...= Table.RemoveColumns(分货店铺数,{"订单数量"}), //逆透视列，将尺码变为竖排逆透视列 = Table.UnpivotOtherColumns(删除的列,...{"货号", "性别", "类别", "分货店铺数"}, "属性", "值"), 重命名列 = Table.RenameColumns(逆透视列,{{"属性", "尺码"}, {"值", "各尺码订单数量...这个货订单47件，按照条件优先分给了前4家店铺；并且A店分到的数量最多。...4）没有考虑小店的感受，排最后的店铺可能永远也分不到新货。 5）没有考虑仓库的作用，订单不一定要全部分到店铺，也可以部分留仓。尽管有以上种种缺陷，这个方式却也可以自动化我们的一部分工作。

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Mysql性能优化

handler_read_key：根据索引读取行的请求数。...如果该值很大，说明你的查询和表都建立了很好的索引，表明索引效率的很高 Handler_read_rnd_key：根据固定位置读取行的请求数。...只要有可能，就应该选择一个数据最整齐、最紧凑的数据列(如一个整数类型的数据列)来创建索引。 2）. 唯一索引普通索引允许被索引的数据列包含重复的值。...复合索引索引可以覆盖多个数据列，如像INDEX(columnA, columnB)索引。这种索引的特点是MySQL可以有选择地使用一个这样的索引。...行级锁更适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据，同时又并发查询。因为只锁定要操作的行，所以可以多个线程同时操作不同的行（只要不操作其他线程已经锁定的行）。 5.

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看了这个例子，一辈子记住这个有趣的函数，以后给内容配对就有思路了

看图：逆透视是多列（列名）都逐个放到行里变明细数据哦，而上面想要的结果列和原始数据的列是一毛一样的，只是要把列里面的内容拆分、配对展开…… 数据简化模拟如下：...1、不能拆分到行：因为要分别对两列的内容进行拆分且找配对关系，先拆任何一列都会使配对关系丢失； 2、不能拆分到列：因为要拆分的内容的项数是不固定的。...这里要注意且比较容易犯错误的是，List.Zip的参数是一个列表，也就是要将多个需要配对的列表放到一个列表一起交给List.Zip，所以好好看看上面例子的里外加的那对红色大括号，好好理解一下。...Step 02：添加自定义列，把两列拆分出来的内容直接拉到一起内容配对好后，就可以层层展开了…… - 3 - 内容展开 Step 03：第一次展开，扩展到新行（因为不同的配对内容是要拆到多个行的...） Step 04：第二次展开，提取值（因为配对好的内容本身是要在同一行里的，分隔符按需要选择即可，后面拆分列时用，这里选择空格） Step 05：提取出来后，再按前面选择的分隔符简单分列即可

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数据库分区概念及简单运用

Partitioning) 水平分区：是对表的行进行分区，通过这种方式不同分组里面的物理列分隔的数据集得以组合，从而进行个体分隔(单分区)或集体分隔(1个或多个分区).所有表中定义的列在米格数据集中都能找到...(一定要通过某个属性来进行分割，这里使用的就是年份) 垂直分区:通过对表的垂直划分来减少目标表的宽度，事某些特定的列被划分到特定的分区，每个分区都包含了其中的列所对应的行。...例如：一个包含了大text和BLOB列的表，这些text和BLOB列又不经常被访问，这时候就要把这些不经常使用的text和BLOB划分到另一个分区，在保证他们数据相关性的同时还能提高访问速度。...less than(20), partition p2 values less than(40), partition p3 values less than(maxvalue) --分区列中的最大值...数据组织形式(不同的数据又可选择不同的库表拆分方案): 评论基础数据按用户ID进行拆库并拆表图片及标签处于同一数据库下，根据商品编号分别进行拆表其他的扩展信息数据，因数据量不大，访问量不高，处理于同一库下且不做分表即可

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RFM会员价值度模型

常用的价值度模型是RFM RFM模型是根据会员最近一次购买时间R（Recency）购买频率F（Frequency）购买金额M（Monetary）计算得出RFM得分通过这3个维度来评估客户的订单活跃价值...从订单时间中找到各个会员距离截止时间节点最近的订单时间作为最近购买时间；以会员ID为维度统计每个用户的订单数量作为购买频率；将用户多个订单的订单金额求和得到总订单金额。...由此得到R、F、M三个原始数据量。 ④ R、F、M分区。对于F和M变量来讲，值越大代表购买频率越高、订单金额越高；但对R来讲，值越小代表离截止时间节点越近，因此值越好。...对R、F、M分别使用五分位（三分位也可以，分位数越多划分得越详细）法做数据分区。需要注意的是，对于R来讲需要倒过来划分，离截止时间越近的值划分越大。这样就得到每个用户的R、F、M三个变量的分位数值。...第1行代码使用数据框的groupby以rfm_group和year为联合对象，以会员ID会为计算维度做计数，得到每个RFM分组、年份下的会员数量第2行代码对结果列重命名第3行代码将rfm分组列转换为

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线性代数行列式计算之元素拆分与凑项法

声明与简介线性代数行列式计算之拆项法与凑项法是行列式计算里的小技巧，拆项法是能应用行列式可变成多个行列式的性质，凑项法则是将现有行列式凑成拆项法以便计算最终结果。...拆分(项)法拆分法即是根据行列式的性质对行列式按照的某行(列)按照拆项的方式组合出新的行列式之和。...Step3 根据行列式的性质，行列式里某行(列)由两个子式相加时可以将当前行(列)分拆为两个独立的行(列)再拼接上剩下的行(列)构成两个新的行列式再相加。...过程见下： Step2 有“拆分(项)法”里的经验，我们不难发现每一行(列)都有相同项1-a,那么可以利用下式的通用结论进行计算。...过程见下： Step2 由拆分(项)法的结论Step1里的结果（即原行列式的值）等于下式： Step3 整理Step里的式子，那么得到简化结果： Step4 重复Step1到3的操作，应用a=a-c

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回归树的原理及Python实现

一个思路是根据职级把同事分为两组，这两组分别应用我们之前提到的“平均值”模型。比如职级小于 5 的同事分到A组，大于或等于5的分到 B 组，A 组的平均年龄是 25 岁，B 组的平均年龄是 35 岁。...1.4 运用多个变量再复杂一些，如果我们不仅仅知道了同事的职级，还知道了同事的工资（貌似不科学），该如何预测同事的年龄呢？...2.4 计算最佳分割点遍历特征某一列的所有的不重复的点，找出MSE最小的点作为最佳分割点。如果特征中没有不重复的元素则返回None。...：控制树的最大深度max_depth；控制分裂时最少的样本量min_samples_split；叶子结点至少有两个不重复的y值；至少有一个特征是没有重复值的。...最佳行与列，效果顶呱呱。回归树的实现：一顿操作猛如虎，加减乘除二叉树。【关于作者】李小文：先后从事过数据分析、数据挖掘工作，主要开发语言是Python，现任一家小型互联网公司的算法工程师。

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回归树的原理及Python实现

一个思路是根据职级把同事分为两组，这两组分别应用我们之前提到的“平均值”模型。比如职级小于 5 的同事分到A组，大于或等于5的分到 B 组，A 组的平均年龄是 25 岁，B 组的平均年龄是 35 岁。...X、因变量y、X元素中被取出的行号idx，列号feature以及分割点split，计算分割后的MSE。...2.4 计算最佳分割点遍历特征某一列的所有的不重复的点，找出MSE最小的点作为最佳分割点。如果特征中没有不重复的元素则返回None。...：控制树的最大深度max_depth；控制分裂时最少的样本量min_samples_split；叶子结点至少有两个不重复的y值；至少有一个特征是没有重复值的。...最佳行与列，效果顶呱呱。回归树的实现：一顿操作猛如虎，加减乘除二叉树。【关于作者】李小文：先后从事过数据分析、数据挖掘工作，主要开发语言是Python，现任一家小型互联网公司的算法工程师。

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