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PostgreSQL 和 MySQL 之间的性能差异

MySQL和Postgres的最新版本略微消除了两个数据库之间的性能差异。 在MySQL中使用旧的MyISAM 引擎可以非常快速地读取数据。不幸的是,在最新版本的MySQL中尚不可用。...好消息是,MySQL不断得到改进,以减少大量数据写入之间的差异。 甲数据库基准是用于表征和比较的性能(时间,存储器,或质量)可再现的试验框架数据库在这些系统上的系统或算法。...这种实用的框架定义了被测系统,工作量,指标和实验。 在接下来的4部分中,我们将概述MySQL和PostgreSQL之间的一些关键区别。...JSON查询在Postgres中更快 在本节中,我们将看到PostgreSQL和MySQL之间的基准测试差异。...- InnoDB的多版本- MySQL的MVCC 结论 在本文中,我们处理了PostgreSQL和MySQL之间的一些性能差异。

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系统比较Seurat和scanpy版本之间、软件之间的分析差异

Seurat和Scanpy是实现这种工作流的最广泛使用的软件,通常被认为是实现类似的单个步骤。下面我们就需要比较一下软件之间、以及不同版本之间的数据分析差异。...这些估计没有考虑额外的成本,包括人工、实验设置和后续分析。生物信息学数据分析中一个典型的隐含假设是,软件和版本之间的选择应该对结果的解释几乎没有影响。...将Seurat v5与v4进行比较,在重要差异基因、marker和logFC估计值集方面存在相当大的差异。logFC计算的差异源于不同版本间伪计数应用程序的变化。...将Scanpy v1.9与较早的v1.4进行比较还揭示了重要marker基因和marker list的巨大差异,这是由于删除了不同版本之间的marker过滤。...这些版本之间的logFC计算和调整后的p值没有差异。比较使用默认设置的Cell Ranger软件v7和Cell Ranger v6生成的计数矩阵也揭示了所有DE指标之间的差异。

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    MySQL 8.0中DATE,DATETIME和 TIMESTAMP类型和5.7之间的差异

    本文介绍MySQL 8.0和MySQL 5.7之间的差异;本文MySQL实验环境为8.0.23; MySQL允许对DATETIME和 TIMESTAMP值使用小数秒 , 精度最高为微秒(6位数) CREATE...精确的行为取决于是否启用了严格SQL模式和NO_ZERO_DATE模式; 在MySQL 8.0.22和更高版本,可以转换 TIMESTAMP值UTC DATETIME使用提取它们的值 CAST()与AT...中日期值解释的某些属性: * MySQL允许对指定为字符串的值使用“放松”格式,其中任何标点字符都可以用作日期部分或时间部分之间的分隔符。...* 在日期和时间部分与小数秒部分之间唯一识别的分隔符是小数点。 * 服务器要求月份和日期值有效,而不仅仅是分别在1到12和1到31范围内。...启用严格模式后,无效日期会产生错误。要允许这样的日期,请启用 ALLOW_INVALID_DATES。

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    Python 3.10 和 Python 3.9 之间的差异

    Python 库是一种巨大的资源,可用于许多关键的代码编写,例如: 基于正则表达式的代码 字符串处理 互联网协议,如 HTTP、FTP、SMTP、XML-RPC、POP、IMAP 统一码 文件系统和计算文件之间的差异...分析 Python 3.9 V/s Python 3.10 的差异 多年来,Python 进行了大量升级,并且在新版本中添加了许多功能。在这里,让我们关注 Python 添加的两个最新版本。...下面所附的所有代码仅用于教育目的,并且取自与新版本(例如 Python 3.9 和 Python 3.10)一起发布的原始 Python 文档 Python 3.9: IANA 时区数据库 在 Python...大量程序员在错误匹配或调试代码方面面临困难。...Python 3.10 添加了一个非常用户友好的特性,称为关联建议,它带有语法错误消息标记。这有助于您快速找到其中存在错误或错误的代码的修复程序。

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    MySQL 8.0 information_schema.tables表和之前版本的差异

    在做自动化运维开发过程中,需要从information_schema.tables获取MySQL表相关的元信息,发现MySQL8.0和5.7存在的差异还是比较大的;在MySQL8.0以前,通常会通过infomation_schema...以及查询出来的列名称从大写变成了小写,例如table_name #MySQL 5.7版本 返回的table_name是小写 mysql>select table_name,auto_increment...8.0版本 返回的table_name是大写 mysql>select table_name,auto_increment from information_schema.tables where table_schema...所以尝试了不断插入和更新test表,但tables视图的信息仍然是不准确的,也就说明table_stats的统计信息根本没有更新。...本文就不详细介绍所有的知识点,关于MySQL 8.0数据字典相关内容详细参考文章《MySQL 8.0新特性:数据字典》。针对tables视图等不准确的情况,其实是跟数据字典表和其数据缓存有关系。

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    TiDB 和 MySQL的差异

    基于这几大特性,TiDB 在业务开发中是值得推广和实践的,但是,它毕竟不是传统的关系型数据库,以致我们对关系型数据库的一些使用经验和积累,在 TiDB 中是存在差异的,现主要阐述“事务”和“查询”两方面的差异...TiDB 事务和 MySQL 事务的差异 MySQL 事务和 TiDB 事务对比 image.png 在 TiDB 中执行的事务 b,返回影响条数是 1(认为已经修改成功),但是提交后查询,status...可见,MySQL 事务和 TiDB 事务存在这样的差异: MySQL 事务中,可以通过影响条数,作为写入(或修改)是否成功的依据;而在 TiDB 中,这却是不可行的!...事务模板接口设计 隐藏复杂的事务重写逻辑,暴露简单友好的 API: image.png image.png TiDB 查询和 MySQL 的差异 在 TiDB 使用过程中...和 MySQL 相比,TiDB 的底层存储和结构决定了其特殊性和差异性;但是,TiDB 支持 MySQL 协议,它们也存在一些共同之处,比如在 TiDB 中使用“预编译”和“批处理”,同样可以获得一定的性能提升

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    Thanos 和 VictoriaMetrics 之间的深入比较:性能和差异

    本文对 Thanos 和 VictoriaMetrics 进行了比较,讨论了它们是什么、它们的架构组件以及它们的差异。 Thanos是什么?...VictoriaMetrics Cluster:专为大规模部署而设计,VictoriaMetrics 的集群版本包括附加组件,例如分别用于查询执行、数据摄取和长期存储的 VMSelect、VMInsert...Thanos和VictoriaMetrics之间的差异 Thanos 和 VictoriaMetrics 是大规模运行的监控系统,旨在为时间序列数据提供长期存储解决方案,特别是在可观测性领域使用 Prometheus...然而,两者之间存在几个关键区别。 起源与目的 Thanos:作为一个项目而诞生,旨在解决 Prometheus 中多集群监控和长期存储的需求,而无需求助于完全独立的监控系统。...VictoriaMetrics:提供集群版本以实现高可用性和冗余,因为它将数据存储在本地存储上。

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    图文并茂解释Kotlin == 和 === 之间的差异

    最近在一个Kotlin群里,看到大家在讨论一个问题,是关于 == 和 === 的问题,看官方文档解释的意思大概是这样子的 两个等号== == 两个等号意思与Java中的 equals 意思一样,就比如...我们看加了问号,值小的情况: ? 输入图片说明 看到这里可以看到有点不一样了,我们重点看一下标记出来的部分,这个看名字的意思应该就是 equals 的意思。 我们再看加了问号,值大的情况: ?...可选值的时候,就当成Java基本数据类型进行比较 而Java基本数据类型比较的话,地址与值都是相等的,为了节省这个比较地址的开销, kotlin直接编译成JVM执行的 == 的意思, 而当你加了问号...这个可能就与JVM的机制有关系了,【据说在JVM里面有一个常量池,如果是这个值存在于这个常量池里,那么jvm会直接拿常量池里的对象进行替换。所以你值小的时候得到的结果是相等的】。...对Kotlin感兴趣的可以加我的群:559259945 ---- 追加 群里老司机跟我说了,是JVM虚拟机的的优化,范围 -128 到 127之间有缓存 ? 输入图片说明

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    聊技术 | SQL和SQL之间细微的差异

    22 2023-08 聊技术 | SQL和SQL之间细微的差异 SQL和SQL之间大差不差,但是恰好就是差得这么些小玩意,看起来简单,真的搞起来就让人头秃了~简单聊一下MySQL、PostgreSQL...和SQL Server之间差得那么一点点东西。...虽然在面试中SQL都是大差不差的,但是在实操中,恰好是差得那一点经常让人头秃,比如我用习惯了mysql,切换到pgsql之后经常在一些细节上写错,再到使用sql server也是一样,属于大错不犯小错不断的情况...这里总结一些差异: 1.创建表时自增主键的语法差异 MySQL:AUTO_INCREMENT CREATE TABLE students ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY...,真的是不做对比不知道,一做对比就发现差异点还是很多的。

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    小白学习MySQL - mysqldump保证数据一致性的参数差异

    MySQL数据库选择mysqldump做逻辑备份,以前可能就只写一条简单的指令,但实际上,为了保证数据的一致性,这里面是很有些讲究的,尤其是数据量大且同时存在并发的场景, mysqldump -uroot... -proot test > /home/mysql/20210603.sql 在导出的时候,mysqldump提供了这三个选项,值得我们关注, -l, --lock-tables Lock all...首先,我们尝试默认参数为空,看下都做了什么, mysqldump -udumper -pdumper  test 我们看到,他会将数据库所有的表做LOCK TABLE,所有表导出完成,才会执行UNLOCK...,--single-transaction的角度,推荐使用--single-transaction,当然,如果导出的时候数据库无人使用...因此,不同的场景需求,选择正确的选项。

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    PowerShell系列(二):PowerShell和Python之间的差异介绍

    今天给大家聊聊PowerShell和Python之间有哪些共同之处,各自有哪些优势,希望对运维的朋友了解两种语言能提供一些有用的信息。...2、Python用途数据科学及人工智能:Python是数据科学和人工智能领域中最流行的语言之一,因为它具有许多强大的库和工具,如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn和...它的命令语言基于.NET框架和Windows PowerShell核心实现,提供了丰富的命令集和扩展性4、PowerShell用途PowerShell主要用于文件件和文件夹管理,服务器配置和管理,网络管理...02 解释环境方面Python:版本之间兼容性较差,有一些第三方依赖包需要指定Python版本才可以执行。PowerShell:针对Windows来说默认都是服务器指定的版本。...低版本可以很好被高版本的解释环境执行。03 第三方依赖包方面Python:需要使用pip install 安装第三方库,然后在代码当中引入第三方库,就可以调用其中的方法。

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    基于mysqldump聊一聊MySQL的备份和恢复

    [20200525132032.jpg] 前言 Hi,大家好,我是麦洛,今天我们聊聊MySQL的备份和恢复,在下面文章中,你会了解到MySQL常见的备份类型,以及基于mysqldump命令在日常开发中如何做...MySQL数据库以及表的备份和恢复。...MySQL Enterprise Backup(MySQL 提供企业级备份和恢复。 它可以在多种平台上提供热备份、在线备份和非阻塞备份)可以自动锁定需要备份的表。...逻辑备份是在运行 MySQL 服务器的情况下执行的。服务器不需要停机。 逻辑备份工具包括 mysqldump 程序和 SELECT... INTO OUTFILE 语句。...shell> mysqldump --no-create-info test > dump-data.sql 4 使用mysqldump测试升级不兼容性 在考虑进行MySQL升级时,应将新版本与当前生产版本分开安装

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    前向和反向传播计算量差异;梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异

    输入数据的差异三、计算操作的复杂性四、反向传播算法的实现梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异矩阵运算梯度计算举例说明前向和反向传播计算量差异前向:矩阵运算和非线性激活函数反向传播:计算大量的梯度和进行参数更新这种差异主要源于以下几个因素...这种差异是神经网络训练过程中的正常现象,也是模型学习和优化的基础。在实际应用中,可以通过调整模型架构、优化算法和参数设置等方法来平衡不同层之间的计算量,从而提高模型的训练效率和性能。...梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异矩阵运算在Transformer中,矩阵运算通常涉及大量的数值计算和矩阵元素的运算。...虽然梯度计算涉及更多的数学运算(如求导和链式法则),但在现代深度学习框架中,这些计算通常被高度优化并并行处理。因此,在实际应用中,很难直接比较梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异。...它们之间的计算量差异取决于多种因素,包括模型的规模、数据的分布、具体的运算类型以及所使用的深度学习框架等。

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    数据科学,数据分析和机器学习之间的差异

    机器学习,数据科学和数据分析是未来的发展方向。机器学习,数据科学和数据分析不能完全分开,因为它们起源于相同的概念,但刚刚应用得不同。它们都是相互配合的,你也很容易在它们之间找到重叠。...,如果数据科学是由所有工具和资源组成的房子,那么数据分析将是一个特定的空间。...它通常使用数据洞察力通过连接趋势和模式之间的点来产生影响,而数据科学更多地只是洞察力。   数据分析进一步分为数据挖掘等分支,包括对数据集进行排序和识别关系。数据分析的另一个分支是预测分析。...预测分析有助于在市场研究阶段,并使从调查中收集的数据在预测中更加可用和准确。   总而言之,显然不能在数据分析和数据科学之间划清界限,但数据分析师通常会拥有与经验丰富的数据科学家相同的知识和技能。...它们之间的区别在于应用领域。 ? 机器学习 机器可以借助算法和数据集来学习。机器学习基本上包括一组算法,这些算法可以使软件和程序从过去的经验中学习,从而使其更准确地预测结果。

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