合并单元格有多种实现方式 本文是根据bootstrap 自带的mergeCells属性实现的单元格合并，
1、转换是转换里面的第四个分类。转换属于ETL的T，T就是Transform清洗、转换。ETL三个部分中，T花费时间最长,是一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。
可是为了能够更好的理解“group by”多个列“和”聚合函数“的应用，我建议在思考的过程中，由表1到表2的过程中，增加一个虚构的中间表：虚拟表3。下面说说如何来思考上面SQL语句执行情况：
最近听说一个事情，就是MYSQL 在删除大部分数据后，数据表的表空间会进行收缩，将系统的表空间释放给操作系统。根据对多种数据库的了解，自动释放这个事情我是存疑的，所以做了如下的测试，来进行相关的证明。
这两行代码导入了 numpy 和 pandas 库。numpy 是 Python 中用于科学计算的基础库，提供了大量的数学函数工具，特别是对于数组的操作。pandas 是基于 numpy 构建的一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具的库。在本段代码中，numpy 用于生成随机数数组和执行数组操作，pandas 用于创建和操作 DataFrame。
3.复制划定区域，再进行黏贴，选择“仅复制数据”，这样一来，划定区域的公式会被消去，最后把不需要的数据进行删除就好。
在实际的项目中，我们经常会有如下的需求： 从一个map中获取某key的值，如果发现对应的key的值为null，则为该key创建一个值(一般为初始值)，然后把这个值存回到map中，代码如下：
https://github.com/mingongge/Learn-a-Linux-command-every-day
select a.ep_classes 类型, GROUP_CONCAT(a.ep_name SEPARATOR ' : ') 姓名2 from Table_A a3 group by a.ep_classes 一个字段可能对应多条数据，用mysql实现将多行数据合并成一行数据 效果
选择一种合并石子的方案，使得做 n−1 次合并得分总和最大。 选择一种合并石子的方案，使得做 n−1 次合并得分总和最小。 输入格式 第一行包含整数 n，表示共有 n 堆石子。
是一个使用awk工具对名为yourFile的文件进行操作的命令。下面对该命令进行详细解释：
cat命令的用途是连接文件或者标准输入并打印。这个命令常用来显示文件内容,或者将几个文件拼接起来显示,或者从标准输入读取内容并显示,它常与重定向符号配合使用。 命令格式 cat [选项] [文件]... 命令的功能 读取显示整个文件 cat filename 从键盘读取输入到文件cat > 1.txt 将多个文件合并成一个文件cat 1.txt 2.txt > 3.txt 命令参数 -A, --show-all 等价于 -vET -b, --number-nonblank 对非空输
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-cat.html
在 MySQL 中，将多行数据转为多列数据一般可以通过使用 PIVOT（也称为旋转表格）操作来实现。但是，MySQL 并没有提供原生的 PIVOT 操作。不过，可以使用 MySQL 的 GROUP BY 和 CASE WHEN 语句来自定义实现。
Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。
Elasticsearch 是通过 Lucene 的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在 18 和 30 之间，性别为女性这样的组合查询。倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的 b-tree 索引快在哪里？到底为什么快呢？
文章转载自：https://blog.csdn.net/u014717572/article/details/80687042
输入包括两行，每行由若干个由->分隔的整数组成，分别表示以最左整数为链表头，单向指向右侧节点的链表,每行输入均以 .结尾。
当然，对于表头单元格，我有可能会使用 td 来代替 th，但不建议这样做。 因为在HTML语义化中了解到：学习 HTML 的目的就是在需要的地方使用恰当的标签（也就是语义化）。
写在前面的话：用了好久group by，今天早上一觉醒来，突然感觉group by好陌生，总有个筋别不过来，为什么不能够select * from Table group by id，为什么一定不能是*，而是某一个列或者某个列的聚合函数，group by 多个字段可以怎么去很好的理解呢？不过最后还是转过来了，简单写写吧，大牛们直接略过吧。
前端导出 excel 的需求很多，但市面上好用的库并不多，讲明白复杂使用场景的文章更少。
在ClickHouse中不支持对数据update和delete操作（不能使用标准的更新和删除语法操作CK），但在增量计算场景下，状态更新是一个常见的现象，此时update操作似乎更符合这种需求。
如果 git 只是一行行比较，然后把不同的行报成冲突，那么你在合并的时候可能会遇到大量的冲突；这显然不是一个好的版本管理工具。
调用EXPLAIN可以获取关于查询执行计划的信息，以及如何解释输出。EXPLAIN命令是查看查询优化器如何决定执行查询的主要方法，但该动能也有局限性，它的选择并不总是最优的，展示的也并不一定是真相。
对日期进行插值是一项非常常见的任务。很多时候我们手头的时间序列都是不完整的，当中总会因为这样那样的原因漏了几天的观测，例如股票停牌了，观测仪器坏了，值班工人生病了等等。在分析时，我们为了获得完整的时间序列就需要“插入”那些丢失的日期。
2.备库的压力大。主库提供写能力，备库提供一些读能力。忽略了备库的压力控制，导致备库上的查询耗费了大量的CPU资源，影响了同步速度，造成主备延迟
引言：生物信息学文件多样，通常我们会遇到各种将不同格式进行转换或者把文件修改成我们想要的那种格式的需求，不懂生信的小伙伴们会请教会生信的小伙伴，其实会生信的同学面对这些问题时往往也会很头大（OS：我们也不是万能的呀！
MergeTree在写入一批数据时，数据总会以数据片段的形式写入磁盘，且数据片段不可修改。为了避免片段过多，ClickHouse会通过后台线程，定期合并这些数据片段，属于相同分区的数据片段会被合成一个新的片段。
Flink首先会自动进行类型推断，但是对于一些带有泛型的类型，Java泛型的类型擦除机制会导致Flink在处理Lambda表达式的类型推断时不能保证一定能提取到类型。
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。在MySQL中，我们经常需要对表格进行行转列或列转行的操作，以满足不同的分析或报表需求。本文将详细介绍MySQL中的行转列和列转行操作，并提供相应的SQL语句进行操作。
元组放弃了对元素的增删，内存结构设计上变的更精简，换取的是性能上的提升：创建元组比列表要快，存储空间比列表 占用更小。所以就出现了“能用元组的地方就不用列表的说法。
在辰哥看来，技术能够减少繁琐工作带来的枯燥，技术+实际=方便。最近辰哥也是在弄excel文件的时候发现手动去整理有点繁琐枯燥，想着技术可以代替我去处理这部分繁琐的工作那何乐而不为呢~~~
身边有许多正在学习 Python 的 pandas 库做数据处理的小伙伴们都遇到一个问题——分组聚合。 网上很多这方面的资料，几乎都是列出一系列诸如 "xx方法不能用 Python 内置函数" 之类的规则。小伙伴都说记不住啊。 本文尝试把内部原理机制教会你，让你无需记忆这么多死板的规则即可灵活运用。
最近因为工作需要，有一组RNA探针测序数据要求检查其测序饱和度的情况，来评估测序的冗余度。
在本次项目表结构中，有一个longtext字段，用于存储长文本，仅万条数据，InnoDB存储文件就达G级，由于是一个小项目，受限于服务器与运维人员水平，不适合使用hdfs，MongoDB等拓展技术栈来解决这种问题，因此直接对mysql存储进行优化，快速解决，利于维护。
history # 表示上一条 !! # 上一条命令的最后一个参数 !$ # 执行history的第555条 !!555 # 执行最近的一条以vi开头的 !vi # 键补全 vi 按两下出来全部v
sign — 类型列的名称：1是«状态»行，也就是最后的有效行，-1是«取消»行，也就是无效行。列数据类型 — Int8。
R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上的各种生信分析R包，且包的使用是一通百通的。
Hello～各位亲爱的小伙伴们。又到了一天一度的编程时间了，今天给大家带来的是奶茶东的招新题。快一起来看看吧。
点击上方蓝字每天学习数据库 一起构建MySQL知识网络，我是林晓斌，今天的文章我们从索引说起。 林晓斌 林晓斌，网名丁奇，腾讯云数据库负责人，数据库领域资深技术专家。作为活跃的MySQL社区贡献者，丁奇专注于数据存储系统、MySQL源码研究和改进、MySQL性能优化和功能改进，在业务场景分析、系统瓶颈分析、性能优化方面拥有丰富的经验。其创作的《MySQL实战45讲》专栏受众已逾2万人。 你一定知道了，索引的作用是加快查询速度。比如有一个人口信息表，如果没有加索引，你要按照身份证号查找一个人，就得全表
锁作为 MySQL 知识体系的主要部分之一，是每个 DBA 都需要学习和掌握的知识。锁保证了数据库在并发的场景下数据的一致性，同时锁冲突也是影响数据库性能的因素之一。而锁冲突中，有一类很经典的场景经常会拿出来讨论：死锁。最近刚好也遇到了一个典型的死锁案例，本文会基于这个案例，做一次详细的分析与拆解。
由上图可以看出，tablespace由segment组成，segment由extend组成，extend由page组成，page由row组成 在MySQL中默认会有一个共享表空间ibdata1，如果设置了innodb_file_per_table=on时，每张表内的数据放在各自的tablespace中，私有tablespace仅包括数据，索引，插入缓冲Bitmap页，而其他的例如回滚信息，插入缓冲索引页，系统事务信息，二次写缓冲等都还是放在共享表空间
这是Python数据分析实战基础的第三篇内容，主要对前两篇进行补充，把实际数据清洗场景下常用但零散的方法，按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类，以减少记忆成本，提升学习和使用效率。
数据库如何判定，当前这一条记录是重复的？先查找，再插入。但是加上约束之后，数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
前面写了一篇文章和大家分享了 MySQL 中查询表记录数的问题，里边涉及到一个知识点 MVCC 多版本并发控制。这个问题不搞懂，总感觉缺点什么。因此今天我想花点时间和大家聊一聊 MVCC。
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