以下示例都使用加载的 gapminder.tsv 数据集进行操作，注意将 year 这一列设置为行标签。
这是前两天做的一个项目，主要功能就是把表A的数据，迁移到表B和表C，然后删除掉表A的数据。
SQL ALTER TABLE 语句用于在现有表中添加、删除或修改列，也可用于添加和删除各种约束。
文章背景： 透视列（Pivot）和逆透视列（Unpivot）是在Excel当中经常使用的一对数据聚合和拆分方法，在Power BI中也提供了同样的功能。
在早期的MySQL版本中，开发者通常需要为经常需要计算的字段创建额外的物理列，并在数据插入或更新时手动计算这些列的值。这种方法虽然可行，但它增加了数据冗余和应用程序的复杂性。
Oracle Database In-Memory（In-Memory数据库）最先是在Oracle Database 12c第1版（12.1.0.2）中引入的功能，可大大提高实时分析和混合工作负载的性能。 In-Memory列存储（IM列存储）是Database In-Memory的关键功能。
数据库，表操作 1 create database 数据库名称; (创建一个数据库) 2 dorp database 数据库名称; (删除一个数据库) 3 show tables from 数据库名称 like 表达式; (显示一个数据库所有的表格) 4 create table 表1 select * from 表2 where 表达式;(从表2中获取数据并利用数据创建一个表格) 5 drop table 表1; (删除表格)
最近，不少朋友在群里提到，打开Power BI文件、刷新数据、做报表等过程中，经常出现运行比较慢的情况。
转发请注明引用和原文博客（https://cloud.tencent.com/developer/user/1217611/activities） 简介 之前已经写过两篇介绍列存储索引的文章，但是只有非聚集列存储索引，今天再来简单介绍一下聚集的列存储索引，也就是可更新列存储索引。在SQL Server 2012中首次引入了基于列存储数据格式的存储方式。叫做“列存储索引”。前一篇我已经比较了行存储索引与非聚集的列存储索引（https://cloud.tencent.com/developer/artic
之前已经写过两篇介绍列存储索引的文章，但是只有非聚集列存储索引，今天再来简单介绍一下聚集的列存储索引，也就是可更新列存储索引。在SQL Server 2012中首次引入了基于列存储数据格式的存储方式。叫做“列存储索引”。前一篇我已经比较了行存储索引与非聚集的列存储索引（http://www.cnblogs.com/wenBlog/p/5682024.html）。其中对于在小表的指定值或者小范围的查询来讲，尤其针对事务性的负载行存储是很合适的。但是对于分析性负载像数据仓库和BI，在查询中将会对大量数据进行全扫描，例如事实表，这时候列存储索引就是更好地选择。
OpenRefine是一款免费开源、清理数据的强大工具，它可以帮助用户在使用数据之前完成清理工作，并通过浏览器运行的界面直观地展现对数据的相关操作，对于编程能力薄弱的用户而言是一个不错选择。
在机器学习中，有时候我们可能会遇到 ValueError: feature_names mismatch training data did not have the following fields 的错误。这个错误通常是由于训练数据和测试数据在特征列上不匹配导致的。本文将介绍如何解决这个错误，并提供一些可能的解决方案。
列存是常见的数据存储技术，说到列存常常就意味着高性能，现代分析型数据库基本都会把列存作为标配， 列存的基本原理是减少硬盘的读取量。一个数据表有多个列，但运算可能只会用到其中少数几列，采用列存时，用不着的列就不必读出来了，而采用行式存储时，则要把所有列都扫描一遍。当取用列只占总列数的小部分时，列存的 IO 时间优势会非常大，就会显得计算速度快了很多。 不过，列存也有另一面，并不是在任何场景下都有优势。
大多数数据库系统存储一组数据记录，这些记录由表中的列和行组成。字段是列和行的交集：某种类型的单个值。
说明：从严格的列式存储的定义来看，Hbase并不属于列式存储，有人称它为面向列的存储，请各位看官注意这一点。
在HBASE中，数据存储在具有行和列的表中。这是看起来关系数据库(RDBMS)一样，但将HBASE表看成是多个维 度的Map结构更容易理解
接上期：第二章 Oracle Database In-Memory 体系结构(IM-2.1)
对于InnoDB数据表，内部的行存储格式没有区分固定长度和可变长度列（所有数据行都使用指向数据列值的头指针），因此在本质上，使用固定长度的CHAR列不一定比使用可变长度VARCHAR列简单。因而，主要的性能因素是数据行使用的存储总量。由于CHAR平均占用的空间多于VARCHAR，因 此使用VARCHAR来最小化需要处理的数据行的存储总量和磁盘I/O是比较好的。
在刚开始使用pandas DataFrame的时候，对于数据的选取，修改和切片经常困惑，这里总结了一些常用的操作。
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
当数据库从磁盘读取现有行格式数据，将其转换为列格式，然后将其存储在IM列存储中时，发生In-Memory填充(population)（填充）。只有具有 INMEMORY 属性的对象才有资格进行填充。
用TensorFlow框架搭建神经网络已经是大众所知的事情。今天我们来聊一聊如何用TensorFlow 对数据进行特征工程处理。
OceanBase 4.3 正式推出列存功能，打造满足实时分析业务的列存能力。本文将作为《列存能力深入剖析解读》的延伸，进一步探讨列存在 OceanBase 数据库架构中应用和演进，以及未来的发展方向。
其中只有张三把一行数据填满了，李四王五赵六的行都没有填满。因为这里的行结构是固定的，每一行都一样，即使你不用，也必须空到那里，而不能没有。来一张形象的图：
之前我们了解到了如何把2列数据进行合并的基本操作，Power Query中如何把多列数据合并？也就是把多个字段进行组合并转成表。那如果这类的数据很多，如何批量转换呢？我们需要把转换的这一部分做成循环的函数即可。
向user表中插入信息，row key为rk0001，列族info中添加name列标示符，值为zhangsan
传统行存储数据压缩率低，必须按行读取，即使读取一列也必须读取整行。在分析性的作业以及业务负载的情况下，数据库往往会遇到针对大量表的复杂查询，而这种复杂查询中往往仅涉及一个较宽（表列数较多）的表中个别列。此类场景下，行存储以行作为操作单位，会引入与业务目标数据无关的数据列的读取与缓存，造成了大量IO的浪费，性能较差。因此openGauss提供了列存储引擎的相关功能。创建表的时候，可以指定行存储还是列存储。
接上期：第一章 Oracle Database In-Memory 相关概念(IM-1.1)
select * from 表1 left join 表2 on (表1和表2共同的条件)
①Origin支持多种格式数据导入，包括Excel、ASCII、NetCDF、SPC、DIADem等。
如果您是机器学习的新手，您可能会对这两者感到困惑——Label 编码器和 One-Hot 编码器。这两个编码器是 Python 中 SciKit Learn 库的一部分，它们用于将分类数据或文本数据转换为数字，我们的预测模型可以更好地理解这些数字。今天，本文[1]通过一个简单的例子来了解一下两者的区别。
In-Memory 是 Oracle 在 12.1.0.2 中引入的新特性，旨在加速分析型 SQL 的速度。传统的 OLTP 应用通过 buffer cache 修改数据，分析性的 SQL 从 IM 列式存储中扫描数据，避免物理读成为性能瓶颈。 列式存储表达式 内存中列存储允许以压缩的列格式将对象（表，分区和子分区）填充到内存中。 内存表达式使经常评估的查询表达式能够在内存中列存储中实现，以供后续重用。 将经常使用的查询表达式的实现值填充到内存中列存储中大大减少了执行查询所需的系统资源，并提供更高的可扩展性
所谓数据库的列式转换填充，就是数据库从磁盘读取现有的行格式数据，将其转换为列格式，然后再存储到IM列存储中的过程。将数据库对象填充到列式存储会极大地提高访问效率。只有具有In-Memory属性的对象才能够做转换填充。 启用对象的列式填充的目的 IM列存储不会自动将数据库中的所有对象加载到IM列存储中。如果不使用DDL将任何对象指定为INMEMORY，则IM列存储将保持为空。 将用户指定的In-Memory对象的行转换为列格式是必需的，以便它们可用于分析查询。 将磁盘上现有数据转换为列格式的填充与通常所说的列
最近看一本书，铃木敏文的《零售的哲学》，里面提到一个很有意思的观点，711核心使命是提供便利，围绕便利场景，提供一系列食品、ATM服务等，而不是和超市去PK货物品种。 联想到常见的NOSQL数据库和传统关系型数据的区别也有点类似；传统关系型数据库发展了几十年，就像超市一样，功能非常多，非常完善，也是进入到各个行业中去。NOSQL从一出生就是带着解决关系数据中的某些场景的不突出/不擅长的使命。 另外一些新数据库又思考着突破NoSQL的场景的限制，想着同时解决OTLP/OLAP，也有诞生了NewSQL或者HTA
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。列存储，作为一种针对数据查询和数据分析设计的数据存储策略，在“大数据”越来越普及的今天可以说是相当地火热。相较于行存储，列存储的最大优势有二，其一就是查询涉及到数据库的哪几个列就读哪几个列，不读一点与查询不相关的列，大大减少了数据的读取，其二就是数据库数据分为多个独立的列来存储，相同数据类型的数据连续存储在一起，易于数据压缩，而这再次减少了数据的读取。以上正是列存储在处理数据查询和数据分析方面的天然优势，其中也有很多值得探讨的东西。关于前者，本博主涉其未深，不便胡说，倒是近日通过阅读些许文章晓得了几种列存中的数据压缩算法，可以写出来与众看客们分享一二三点。
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Sybase在2004年左右就推出了列存储的Sybase IQ数据库系统,主要用于在线分析、数据挖掘等查询密集型应用。列存储，缩写为DSM，相对于NSM(N-ary storage model)，其主要区别在于：
如果您是机器学习的新手，您可能会对这两者感到困惑——Label 编码器和 One-Hot 编码器。这两个编码器是 Python 中 SciKit Learn 库的一部分，它们用于将分类数据或文本数据转换为数字，我们的预测模型可以更好地理解这些数字。今天，本文通过一个简单的例子来了解一下两者的区别。
包含列索引 概述 包含列索引也是非聚集索引，索引结构跟聚集索引结构是一样，有一点不同的地方就是包含列索引的非键列只存储在叶子节点；包含列索引的列分为键列和非键列，所谓的非键列就是INCLUDE中包含的列，至少需要有一个键列，且键列和非键列不允许重复，非键列最多允许1023列（也就是表的最多列-1），由于索引键列（不包括非键）必须遵守现有索引大小的限制（最大键列数为 16，总索引键大小为 900 字节）的要求所以引进了包含列索引。 正文 创建包含列索引 ----创建表 CREATE TABLE [dbo].
HBase 与传统关系数据库（例如MySQL，PostgreSQL，Oracle等）在架构的设计以及为应用程序提供的功能方面有很大的不同。HBase 权衡了其中一些功能，以实现更好的可扩展性以及更灵活的模式。与关系数据库相比，HBase 表的设计有很大的不同。下面将通过解释数据模型向您介绍 HBase 表设计的基础知识，并通过一个例子深入探讨 HBase 表的设计。
近期Datahub进行了一次大的版本更新，从0.9版本以后Datahub也正式发布了列级别数据血缘的功能。
目前大数据存储有两种方案可供选择：行存储（Row-Based）和列存储（Column-Based）。业界对两种存储方案有很多争持，集中焦点是:谁能够更有效地处理海量数据，且兼顾安全、可靠、完整性。从目前发展情况看，关系数据库已经不适应这种巨大的存储量和计算要求，基本是淘汰出局。在已知的几种大数据处理软件中，Hadoop的HBase采用列存储，MongoDB是文档型的行存储，Lexst是二进制型的行存储。
在Excel中，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或快捷键插入列，对于Python来说，插入列也很容易。
列式存储的另一面 列存是常见的数据存储技术，在许多场景下也确实很有效，因而也被不少数据仓库类产品采用，在业内列存也常常就意味着高性能。 可是，列存真有这么好吗？搜索一下，容易找到的列存缺点一般是针对数据修改的，而对于只读的分析计算任务，却很少能见到较详细的讨论。我们在这里来研究一下这个问题。 对内存计算意义不大 列存的原理很简单：由于磁盘不适合跳动式读取，采用行式存储时在读取数据时会扫描所有列，而一次运算可能只涉及很少的列，这样就会多读很多用不上的数据。采用列存则只需要读取需要用到的列，数据访问量大概率会大
所谓迁移就像是数据库的版本控制，这种机制允许团队简单轻松的编辑并共享应用的数据库表结构。迁移通常和 Laravel 的 schema 构建器结对从而可以很容易地构建应用的数据库表结构。如果你曾经频繁告知团队成员需要手动添加列到本地数据库表结构以维护本地开发环境，那么这正是数据库迁移所致力于解决的问题。
本文参见：https://blog.csdn.net/Xingxinxinxin/article/details/80939277
编辑手记： In-Memory 是 Oracle 在 12.1.0.2 中引入的新特性，旨在加速分析型 SQL 的速度。传统的 OLTP 应用通过 buffer cache 修改数据，分析性的 SQL 从 IM 列式存储中扫描数据，避免物理读成为性能瓶颈。那么在12.2最新版本中，In-Memory有哪些增强特性呢？我们一起来学习。 注：文章内容来自官方文档翻译。若需要了解更多，请查阅官方文档。文中配图来自Oracle文档。 1、In-Memory Expressions（列式存储表达式） 内存中列存储允许
· 启用IM列存储概述 默认情况下，INMEMORY_SIZE _SIZE初始化参数设置为 0，这意味着IM列存储被禁用。要启用IM列存储，请在重新启动实例之前将初始化参数 INMEMORY_SIZE 设置为非零值。
有时候我们需要将两个数据表，合并成为一张数据表，根据两张表中，有一个相同定义的列进行合并。
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