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第四篇 - 大主子表关联--SPL轻量级文件存储提速查询实践
这一篇介绍主键关联的提速。主表订单表和子表明细表的关联就是主键关联。SQL 中，这种关联仍用 JOIN 实现，在两个表都很大的情况下，常常出现计算速度非常慢的现象。 如果预先将主子表都按照主键有序存储，就可以使用归并算法实现关联。这种算法只需要对两个表依次遍历，不必借助外存缓存，可以大幅降低计算量和 IO 量。 esProc SPL 支持有序归并算法，可以大幅提升主子表关联计算性能。先做数据准备，把历史数据从数据库导出为 CTX 文件。在 ETL 中定义 Q4.etl：修改两个表的名字，加上 Q4。 =8group by o.order_date;执行时间是 40 秒，在主子表关联后计算去重计数，这两种计算 SQL 的性能都不佳。 2、思考：在自己熟悉的数据库中有没有大主子表关联？是否可以用有序归并方法提速？
20110编辑于 2025-10-20 - 来自专栏塔奇克马敲代码
第 11 章 关联容器
第 11 章 关联容器 标签： C++Primer 学习记录 关联容器 ---- 第 11 章 关联容器 11.1 使用关联容器 11.2 关联容器概述 11.3 关联容器操作 11.4 无序容器 - --- 11.1 使用关联容器 标准库中定义了 8个关联容器，这些容器的不同体现在三个维度上。 此时必须在定义关联容器类型时就提供此操作的类型。 关联容器定义了一些额外的类型别名。 关联容器可用于只读元素的算法，但是这类算法通常都要搜索序列，而对于关联容器，使用自定义的查找算法（基于二分查找）会比泛型算法（逐一比较）快得多。
68740发布于 2018-06-07 - 来自专栏应用计算
第五篇 - 大主子表关联时的 EXISTS--SPL轻量级文件存储提速查询实践
大主子表之间进行 EXISTS 计算往往会导致较差的性能。这样的计算本质上是在做主键关联，如果能预先将主子表都按照主键有序存储，也可以使用有序归并算法有效提速。 esProc SPL 可以把主子表的 EXISTS 转化为有序归并，从而提升计算性能。下面通过订单表和订单明细表的例子，介绍这种情况的外置提速方法。 2、思考：在自己熟悉的数据库中有没有大主子表关联计算 EXISTS？是否可以用有序归并方法提速？
11010编辑于 2025-10-30 - 来自专栏未竟东方白
【笔记】《C++Primer》—— 第11章：关联容器
11.1 使用关联容器 关联容器和顺序容器有根本的不同，关联容器中的元素是按照关键保存和访问的，而不是顺序容器中的按照容器位置来保存和访问 标准库中最主要的两个关联容器就是map和set。 和顺序容器一样，关联容器也是模板类型，因此为了定义关联容器我们也需要指定关键字和值的类型，按照：map<关键字, 值>，set<关键字>的格式 关联容器同样可以得到对应元素的迭代器，但是使用上稍有差别 ，但是不支持与位置相关的操作如push_back，push_front，也不支持构造函数和插入函数 关联容器的迭代器都是双向的 关联容器进行初始化时可以用空构造，用迭代器范围进行拷贝构造或C11以后支持的列表初始化 ，例如关联容器自带的find 我们可以用成员函数insert或emplace来向关联容器插入元素，使用方法和顺序容器类似。 这是最直接方便的方法，它接收关键字后返回一个pair类型，pair中就是b点中得到的两个范围迭代器 11.4 无序容器 无序关联容器是C11才加入的新标准容器，本质是一个哈希桶，也就是用哈希函数和
73320发布于 2020-07-29 - 来自专栏腾讯云大数据
Flink 实践教程-进阶（11）：SQL 关联：Regular Join
本文将为您介绍如何使用 Regualr Joins 实现数据关联。Regualr Joins 在使用时有一定的限制条件，比如只能在 Equi-Join 条件下使用。 模拟数据 通过 Kafka Client 发送数据到关联的左表 order-source 和右表 product-info。 查看运行结果 在【日志】面板的 TaskManager 中查看收到的数据，可以看到已经关联到了 product_id 为1001的商品名称。 总结 Regular Joins 比较适合批量加载数据的场景，而当关联的右表为时常更新的维表时会出现关联不到的情况。 此外，从上述运行结果可以看出：Regular Joins关联的记录为 Retract Stream（回撤流）下游需为 Upsert 类型 Sink。
92220编辑于 2022-04-02 - 来自专栏腾讯云流计算 Oceanus
Flink 实践教程：进阶11-SQL 关联：Regular Join
本文将为您介绍如何使用 Regualr Joins 实现数据关联。Regualr Joins 在使用时有一定的限制条件，比如只能在 Equi-Join 条件下使用。 模拟数据 通过 Kafka Client 发送数据到关联的左表 order-source 和右表 product-info。 查看运行结果 在【日志】面板的 TaskManager 中查看收到的数据，可以看到已经关联到了 product_id 为1001的商品名称。 总结 Regular Joins 比较适合批量加载数据的场景，而当关联的右表为时常更新的维表时会出现关联不到的情况。 此外，从上述运行结果可以看出：Regular Joins关联的记录为 Retract Stream（回撤流）下游需为 Upsert 类型 Sink。
1.4K74编辑于 2022-04-07 - 来自专栏数据结构与算法
11:大整数减法
11:大整数减法 查看 提交 统计 提问 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 求两个大的正整数相减的差。 输入共2行，第1行是被减数a，第2行是减数b(a > b)。 char a[10001]; 6 char b[10001]; 7 int a1[10001]; 8 int b1[10001]; 9 int c[10001]; 10 int main() 11
1.4K100发布于 2018-04-11 - 来自专栏啄木鸟软件测试
性能测试（第2集）第11讲：LoadRunner 关联
http://mpvideo.qpic.cn/0b2ewyafuaaaymafn7cjhfrvbnwdlk3aawqa.f10002.mp4?dis_k=ed344c162e5100b21f04e86
33720编辑于 2022-12-29 - 来自专栏完美Excel
使用Python将多个Excel文件合并到一个主电子表格中
3.将数据从步骤2移动到主数据集（我们称之为“数据框架”）。 4.对多个文件，重复步骤2-3。 5.将主数据框架保存到Excel电子表格。 导入库 现在，让我们看看如何用Python实现上述工作流程。 我们使用这个库将Excel数据加载到Python中，操作数据，并重新创建主电子表格。 我们将从导入这两个库开始，然后查找指定目录中的所有文件名。 将多个Excel文件合并到一个电子表格中 接下来，我们创建一个空数据框架df，用于存储主电子表格的数据。 2.如果是，则读取文件内容（数据），并将其追加/添加到名为df的主数据框架变量中。 3.将主数据框架保存到Excel电子表格中。 简洁的几行代码将帮助你将所有Excel文件或工作表合并到一个主电子表格中。 图4 注：本文学习整理自pythoninoffice.com。
8.9K20编辑于 2022-11-16 - 来自专栏锦小年的博客
linux服务器搭建之路11-关联github使用
安装git并关联github 2. 本地仓库初始化步骤 3. git的使用教程 git的好处不用说，也确实对工作有很大的帮助。 1. 安装git并关联github 参考文章：linux服务器搭建之路2－安装git最新版本 github入门到上传本地项目 2. git init git add 'file" git commit -m 'first time using' git remote add origin + 远程仓库地址 //链接远程仓库，创建主分支 git pull origin master // 把本地仓库的变化连接到远程仓库主分支 git pull --rebase origin master //解决远程仓库中存在本地仓库不存在文件的问题
83230发布于 2019-05-26 - 来自专栏java大数据
如何做大表和大表的关联？
如何做大表和大表的关联？ 对于大表和大表的关联： 1.reducejoin可以解决关联问题，但不完美，有数据倾斜的可能，如前所述。 2.思路：将其中一个大表进行切分，成多个小表再进行关联。
1.4K20发布于 2021-07-06 - 来自专栏数据库学习笔记
【DG】DataGuard搭建-11gR2单主单备
整理一份DG的搭建流程，参考了一些教程及文档，环境是Oracle 11gR2 1+1。DG计划整理三篇：搭建、概念、维护。 TNS： --TNS文件默认路径$ORACLE_HOME/network/admin/tnsnames.ora --方便主备切换服务名设置相同，配置如下： tnspxk2 = (DESCRIPTION log_file_name_convert='/oracle/app/oracle/oradata/sbdb','/oradata/datafile/pxk2/' scope=spfile; --11 3.主备库检查模式 select open_mode,database_role,protection_mode,protection_level from v$database; 备库显示： ? only database_role：标识为主库 还是备库，此时为物理备库 protection_mode和protection_level 此时标识都是最大性能模式 六、总结 本篇整理了Oracle 11gR2
1.3K50发布于 2021-04-22 - 来自专栏AILearning
【机器学习实战】第11章 使用 Apriori 算法进行关联分析
第 11 章 使用 Apriori 算法进行关联分析 关联分析 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。 相关术语 关联分析（关联规则学习): 从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作 关联分析(associati analysis) 或者 关联规则学习（association rule learning # 遍历所有的元素，如果不在 C1 出现过，那么就 append C1.append([item]) # 对数组进行 `从小到大` return retList, supportData 完整代码地址: https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/src/python/11 完整代码地址: https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/src/python/11.Apriori/apriori.py 从频繁项集中挖掘关联规则
2.1K60发布于 2018-01-15 - 来自专栏Keegan小钢
AI+Web3实战营日志 #11 | 主网上线
这是我的 AI + Web3 实战营 的第 11 篇研发日志，前 10 篇如下： AI+Web3实战营日志 #1｜开营 AI+Web3实战营日志 #2 | 完成底层合约 AI+Web3实战营日志 #3 AI+Web3实战营，9月15日正式开营 主网正式上线 昨天（2025 年 10 月 15 日），我们的链上 ETF 产品「BlockETF」，终于成功发布上线到了主网！ 从项目到实战：一场端到端的真实训练 我们的实战营，从 9 月 15 日启动，到 10 月 15 日主网上线，刚好整整一个月。我们把一个完整的去中心化金融协议，从无到有、从测试网到主网，完整跑通。 实战营的真正价值：从学习者到创造者 如果说 BlockETF 主网上线 是成果的“形”，那么 实战营的价值，就是这件事背后的“魂”。 ① BlockETF：从产品到协议 BlockETF 主网上线后，我希望它能从一个单一产品，成长为一个可复用、可组合的链上 ETF 协议。
21210编辑于 2025-11-12 - 来自专栏凯哥Java
mysql 小表A驱动大表B在内关联时候，怎么写sql？那么左关联呢？右关联有怎么写？
一：mysql 小表A驱动大表B在内关联时候，怎么写sql在MySQL中，可以使用INNER JOIN语句来内关联两个表。如果要将小表A驱动大表B进行内关联，可以将小表A放在前面，大表B放在后面。 B.column3, B.column4FROM tableA AINNER JOIN tableB B ON A.columnX = B.columnY其中，tableA和tableB分别代表小表A和大表 B的表名，column1、column2、column3、column4分别代表需要查询的列名，columnX和columnY是用于内关联的列。 二：mysql 小表A驱动大表B在右关联时候，怎么写sql？左关联怎么写？在MySQL中，通过RIGHT JOIN（右连接）可以将小表A驱动大表B的连接操作。 通过RIGHT JOIN，将小表A作为驱动表，并通过指定的条件（例如id字段）与大表B进行连接。这将返回包括大表B的所有行以及与小表A匹配的行。
90810编辑于 2023-12-20 - 来自专栏DT数据侠
想做“开放数据”这门大生意？先让数据“关联”起来
▍大数据应用需求大，但痛点是获取成本高 从理论上来说，大数据可以应用在各行各业。特别是最近几年，人工智能火热的形势下，数据源作为大数据的基础设施，其价值已经体现得淋漓尽致。 对于开放数据来说，它的体量本身是非常大的。至于各种企业、机构的内部数据，其对外公开的难度更大，使用会受到各种层面的影响。未来，开放数据的体量一定是远远大于内部数据。 在早期，这种APP可能只能够查询企业的工商信息，但这样并没有大的发展空间，但你现在看到在这类APP上能够查询到企业的多维度信息，比如股权、股东、知识产权、商标专利、相关的报告等等。 有了这种多维的信息，将多维的数据打通，对于C端用户来说其价值就非常大了。 所以，我想说的是，不管是开放数据还是非开放数据。要让其发挥最大的价值就要做数据之间的关联。 这样的关联模型一旦建好之后，其在未来的应用将非常大。 注：以上内容根据马建军在数据侠线上实验室的演讲实录整理，有部分删节。图片来自其现场PPT，已经本人审阅。本文仅为作者观点，不代表DT财经立场。
81100发布于 2018-08-08 - 来自专栏绿巨人专栏
机器学习实战 - 读书笔记(11) - 使用Apriori算法进行关联分析
前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习心得，这次是第11章 - 使用Apriori算法进行关联分析。 基本概念 关联分析（association analysis）或者关联规则学习（association rule learning） 这是非监督学习的一个特定的目标：发现数据的关联（association 关联分析的目标包括两项：发现频繁项集和发现关联规则。首先需要找到频繁项集，然后才能获得关联规则。 频繁项集告诉我们哪些项集会经常出现，以及出现的支持概率。 关联规则告诉我们频繁项集中出现的关联规则，哪些原因项的出现决定另外一些结果项的出现，以及规则的可信概率。 关联（association） 一个关联是一个满足最小支持度的项集。 关联规则（association rule） 关联规则 前提集（antecedent） 也称为前件、左手边。是关联规则 的 部分。
1.3K90发布于 2018-05-17 - 来自专栏WordPress果酱
PHP 关联数组的十大使用技巧
关联数组是 PHP 中使用最广泛的一种数据类型，PHP 内置多种操作关联数组的函数，对开发人员来说，要从中找出最有效，最合适自己所开发程序的方法来操纵这些数组。 weixin_card_types['GROUPON'] = '团购券'; 如果正在处理数字索引数组，可能想使用明确的函数来前置和追加元素，如 array_push()和 array_unshift() 函数，但这些函数不能操作关联数组 2、删除数组元素 从关联数组中删除一个元素，请使用 unset() 函数，如： unset($weixin_card_types['GIFT']); 使用数字索引数组时，删除数组元素的办法更多，更灵活 另外可以通过函数 krsort() 按照键对关联数组降序排序。 7、随机排序 如果要对关联数组随机排序，可以使用 shuffle() 函数来实现 shuffle($weixin_card_types); 如果不需要打乱数组顺序，只是想随机选择一个值，那么使用 array_rand
1.4K60编辑于 2023-04-15 - 来自专栏全栈程序员必看
数据挖掘十大算法（四）：Apriori（关联分析算法）
同样的该算法也是在一堆数据集中寻找数据之间的某种关联，这里主要介绍的是叫做Apriori的‘一个先验’算法，通过该算法我们可以对数据集做关联分析——在大规模的数据中寻找有趣关系的任务，本文主要介绍使用Apriori 算法发现数据的（频繁项集、关联规则）。 这些关系可以有两种形式：频繁项集、关联规则。 ->葡萄酒的关联规则，这意味着有人买了尿布，那很有可能他也会购买葡萄酒。 有了可以量化的计算方式，我们却还不能立刻运算，这是因为如果我们直接运算所有的数据，运算量极其的大，很难实现，这里说明一下，假设我们只有 4 种商品：商品0，商品1，商品 2，商品3.
3K20编辑于 2022-08-14 - 来自专栏二进制文集
Redis 源码简洁剖析 11 - 主 IO 线程及 Redis 6.0 多 IO 线程
创建的线程要运行的函数是 IOThreadMain，*arg 参数就是当前创建线程的编号（从 1 开始，0 是主 IO 线程）。 ; return processed; } 需要注意的是，stopThreadedIOIfNeeded 函数中会判断待写入的客户端数量如果 < IO 线程数 * 2，则也会直接返回，直接使用主 但是多 IO 线程并不会执行命令，执行命令仍然在主 IO 线程。 参考链接 极客时间：12 | Redis 真的是单线程吗？ 极客时间：13 | Redis 6.0 多 IO 线程的效率提高了吗？
83720编辑于 2022-03-24
腾讯云开发者
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