每种数据库本身都有自身的特性,同时面临的业务不同,也会导致每种数据库需要进行调节,来满足某种业务的需求.
主键：数据库表中对存储数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值(Null).
业界一致有一位“大神”，每天都在传播POSTGRESQL 的知识，一直倡导POSTGRESQL 是可以替换ORACLE的开源数据库。从目前的掌握的知识看，部分企业和部分环境中，PostgreSql 是可以替换的。
我们想必都有过压缩和 解压缩文件的经历，当文件太大时，我们会使用文件压缩来降低文件的占用空间。比如微信上传文件的限制是100 MB，我这里有个文件夹无法上传，但是我解压完成后的文件一定会小于 100 MB，那么我的文件就可以上传了。
下面假设有一张sc表，保存学生选课记录，有课程号，学号，平时分，卷面分，总分。 建立数据库表过程： create table class( cno varchar(8) not null, sno varchar(8) not null, ordinary_score int, last_score int, all_score int );
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。例如，在Re
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？ 虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。例如，在
想进大厂，mysql不会那可不行，来接受mysql面试挑战吧，看看你能坚持到哪里？
随着系统自身数据量的增长，访问量增加，系统的响应通常会越来越慢，或者是新的功能在性能上无法满足修去，这个时候需要对系统进行性能调优。调优是一个复杂的过程，涉及的方面有：硬件，操作系统，运行环境软件和应用本身。
一个表的设计，个人愚见，首先要看业务，以及你选择的架构，业务量是大还是小，业务是互联网性质的，还是传统性质的，业务是可变化较大的，还是比较固话的，等等，当然可能还有更细分的，从数据库的角度来看，你是准备使用哪种数据库，决定是可以分库分表，还是分区表，或者冷热表，在或者使用特殊的某些小手段，来让你的表更清爽一些。同时不同的数据库也赋予表设计更多的余地，所以我一直在希望开发和DBA能紧密结合，因为开发大部分是不知道各种数据库的门道，和一些奇特的功能，而DBA可能并未有开发人员的对业务理解的深刻，如果二者结合，则设计的表会比单方面设计的表要好的多。也更值得推敲。
Infobright是一款基于独特的专利知识网格技术的列式数据库。Infobright简单易用，快速安装部署，使用中无需复杂操作，能大幅度减少管理工作；在应对50TB甚至更多数据量进行多并发复杂查询时，更能够显示出令人惊叹的速度。相比于MySQL，其查询速度提升了数倍甚至数十倍，在同类产品中单机性能处于领先地位。为企业剧增的数据规模、增长的客户需求以及较高的用户期望提供了全面的解决方案。
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 文 | 孙镜涛 来源 | InfoQ 数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分
mysql调优思路: 1.数据库设计与规划--以后再修该很麻烦，估计数据量，使用什么存储引擎 2.数据的应用--怎样取数据，sql语句的优化 3.mysql服务优化--内存的使用，磁盘的使用 4.操作系统的优化--内核、tcp连接数量 5.升级硬件设备 以下文章来源地址：http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-tune-lamp-3.html 有 3 种方法可以加快 MySQL 服务器的运行速度，效率从低到高依次为： 1. 替换有问题的硬
您可以整天训练有监督的机器学习模型，但是除非您评估其性能，否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标，并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。
MySQL提供了5种数据类型：整数类型、浮点数类型、定点数类型、日期和时间类型、字符串类型和二进制类型。
索引是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构，这些数据结构以某种方式引用数据，这种结构就是索引。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。
最近在学习MySQL优化方面的知识。本文就数据类型和schema方面的优化进行介绍。
上一节我们了解了PNET的基本原理，本节看看如何生成PNET需要的训练数据。总体而言我们需要产生两部分数据，一部分图片里面包含人脸，另一部分不包含人脸。这里的“包含”或“不包含”并不是指图片中完全没有人脸，而是图片中人脸占据的比率超过一定的阈值时就可以认为给定图片包含人脸。
人工智能（Artificial Intelligence）是计算机科学的一个分支学科，主要研究用计算机模拟人的思考方式和行为方式，从而在某些领域代替人进行工作.
监督学习需要有明确的目标，很清楚自己想要什么结果。比如：按照“既定规则”来分类、预测某个具体的值…
细菌的异质性耐药（heteroresistance）通常是指某个单一分离菌株，在其培养的群体中存在着对某种药物敏感性不同的亚群，也即有些细胞对该药物敏感，而另一些细胞则存在耐药性，这时便称该细菌为这种药物的异质性耐药菌株。细菌的异质性耐药为药物对致病细菌的治疗效果的评估带来了很大困难，使实验室最小抑制浓度（minimum inhibitory concentration, MIC）数据的可靠性降低。异质性耐药的机理是什么，这背后又有怎样的生态与进化规律？这篇文章通过一系列详细的证据链进行了回答。
我们要把现实世界中的各种信息转换成计算机能理解的东西，这些转换后的信息就形成了数据。例 如，某人的出生日期是“1987年5月23日”，他的身高是170厘米，等等。数据不仅包括数字、字母、文字和其他特殊字符组成的文本形式的数据，而且还 包括图形、图像、动画、影像、声音等多媒体数据。但使用最多、最基本的仍然是文本数据。
1. 年轻代图片 年轻代（Young）属于JVM堆内存空间的一个组成部分 所有使用关键字new新实例化的对象一定会在伊甸园区进行保存，而对于存活区保存的一定是已经在伊甸园区存在一段时间并且经过了几次
最近使用mysql数据库的时候遇到了多种数字的类型，主要有int,bigint,smallint和tinyint。其中比较迷惑的是int和smallint的差别。今天就在网上仔细找了找，找到如下内容，留档做个总结： 使用整数数据的精确数字数据类型。 bigint 从 -2^63 (-9223372036854775808) 到 2^63-1 (9223372036854775807) 的整型数据（所有数字）。存储大小为 8 个字节。 P.S. bigint已经有长度了，在mysql建表中的length，只是用于显示的位数 int 从 -2^31 (-2,147,483,648) 到 2^31 – 1 (2,147,483,647) 的整型数据（所有数字）。存储大小为 4 个字节。int 的 SQL-92 同义字为 integer。 smallint 从 -2^15 (-32,768) 到 2^15 – 1 (32,767) 的整型数据。存储大小为 2 个字节。 tinyint 从 0 到 255 的整型数据。存储大小为 1 字节。
随机森林对多元公线性不敏感，结果对缺失数据和非平衡的数据比较稳健，可以很好地预测多达几千个解释变量的作用。
单细胞测序技术作为生物学研究的前沿技术，在科研、临床等方面发挥越来越重要的作用。相对于bulk转录组测序，单细胞测序具有更高的噪声水平。
PCA 的全称是 Principal Component Analysis，翻译过来就是主成分分析法，是数据分析中常用的数据降维方法，亦是一种学习数据表示的无监督学习算法。在讨论 PCA 之前，让我们先考虑下机器学习中的数据。
决策树是一种基本的分类和回归方法.决策树顾名思义,模型可以表示为树型结构,可以认为是if-then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布.
混淆矩阵中T、F、P、N的含义： T:真，F:假，P:阳性，N:阴性 然后组合： TP:真阳性 TN:真阴性 FP:假阳性 FN:假阴性
在中学的时候地理课上，老师教过我们如何根据地图上面测量的距离来计算实际空间上距离。
在进行数据分析时，经常会用到一些分析指标和术语，这些指标和术语可以帮助我们打开思路，从多种角度对数据进行深度解读。
为了加快程序处理速度，我们会将问题分解成若干个并发执行的任务。并且创建线程池，将任务委派给线程池中的线程，以便使它们可以并发地执行。在高并发的情况下采用线程池，可以有效降低线程创建释放的时间花销及资源开销，如不使用线程池，有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及“过度切换”（在JVM中采用的处理机制为时间片轮转，减少了线程间的相互切换） 。
情况1：存储很短的信息。比如门牌号码101，201……这样很短的信息应该用char，因为varchar还要占个byte用于存储信息长度，本来打算节约存储的，结果得不偿失。
Liquidity mining in the defi field refers to the process of depositing or lending designated token assets as required to provide liquidity for the product's capital pool and obtain income through the defi product with mining mechanism.The income may be the original token of the project or the governance right it represents.
遥感影像分类就是一个对给定的遥感影像所包含的所有像元的地表属性进行识别归类的过程；目的是在属性识别归类的基础上获取研究区域内各个地物类型的分布状况及面积。
用来加快查询的技术很多，其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引，MYSQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么，如何使用索引来改善性能，以及索引可能降低性能的情况。
1. hystrix具有的功能 线程池隔离/信号量隔离 Sentinel 不支持线程池隔离；信号量隔离对应 Sentinel 中的线程数限流。 熔断器 Sentinel 支持按平均响应时间、异常比率、异常数来进行熔断降级。 Command 创建 直接使用 Sentinel SphU API 定义资源即可，资源定义与规则配置分离。 规则配置 在 Sentinel 中可通过 API 硬编码配置规则，也支持多种动态规则源 注解支持 Sentinel 也提供注解支持 开源框架支持 Sentinel 提供 Servl
OLAP 这个词从字面上理解是在线分析的意思，也就是由人员面对数据进行各种交互式的分析操作。 但是，现在的OLAP 概念被 BI 软件给严重狭义化了。面向业务分析时说到 OLAP，在技术上经常就只有多维分析的功能，也就是针对一个事先建设好的数据立方体，按指定维度层次进行汇总并呈现成表格或图形，再辅以钻取、聚合、旋转、切片等操作以变换维度层次及汇总范围。这些大家都很熟悉，就不再细说了。 多维分析就是在线分析的全部吗？
在SQL语句中经常需要进行字符串拼接，以sqlserver，oracle，mysql三种数据库为例，因为这三种数据库具有代表性。
提到“索引”这个概念，读者大致都能说出“提升查询速度”，但若是更进一步的问“如何实现提升查询速度？底层原理是什么？”，读者也许就止步于此了。那么本篇文章就带领读者探寻一下索引是如何做到快速查询的。
在查看系统资源使用情况时，很多工具为我们提供了从设备角度查看的方法。例如使用iostat查看磁盘io统计信息：
在进行数据分析时，我们往往不会对原始的一条一条的数据直接进行分析，因为那毫无意义。通常，需要对数据先做一些聚合运算，比如求和、求平均值、计数等，也就是会用到一些分析指标和术语，这些指标和术语可以帮助我们打开思路，从多种角度对数据进行深度解读。
在MySQL的数据类型中，Tinyint的取值范围是：带符号的范围是-128到127。无符号的范围是0到255(见官方《MySQL 5.1参考手册》http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/zh/column-types.html#numeric-types)。
上一篇讲了RTMP数据包中关于Header的数据组织格式，不过一个完整的RTMP数据包除了Header之外，紧跟着的是RTMP Body，这一篇就继续来说一下RTMP Body的数据组织结构了。
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。
作者：顾运筠 前言：当前股市低迷，那么基金的表现如何呢？我们用大数据对基金的表现做一个可视化分析。 分析工具：Excel和Tableau。 分析数据取自晨星基金网2016.3-2016.5发布的数据。数据先在Excel中整理好，然后连接到Tableau中做可视化分析。 分析报告做好后分享在Tableau Public 链接为：https://public.tableau.com/profile/yunyun.gu#!/vizhome/FinalHelen/1 ◆ ◆ ◆ 各类基金中有的基金有数据，有的基金
简单回顾一下Mysql的历史，Mysql 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 Mysql AB 公司开发，目前属于 Oracle 公司。关系型数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
无符号：表示存储的数据在当前字段中，没有负数(只有正数，例如 tinyint 区间为 0～255)
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