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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。 =2and d.product_id !=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？
20010编辑于 2025-10-20 - 来自专栏让技术和时代并行
hibernate 关联映射（2）
{ this.id = id; } public void setLastname(String lastname) { this.lastname = lastname; } } 2： hibernate-mapping> 3：把配置加入到hibernate.cfg.xml中 <mapping resource="com/nerd/entity/Person.hbm.xml"/> 4：创建一个方法使关联工作
61720发布于 2019-04-16 - 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。 A3 中游标的最后一个参数是 A2，表示多线程并行时，details 表会跟随 orders 表分段，保证后面两个表有序归并的正确性。 open().cursor(order_id,product_id;;A2)4=A3.group(order_id)5=A4.select(~.count(order_id)>1 && ! 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 - 来自专栏李珣
Microsoft Azure部署MYSQL-MMM(2)配置主主复制
（2）配置Master-Master复制 在db1(master1)、db2(master2)、db3(slave)上编译my.conf #vi /etc/my.cnf [mysqld] datadir 注意： 1）server-id在每台服务器上的值都是不一样，在这里依次为1、2、3、4。 2）因为在这里把log文件配置到了/var/log/mysql下，而mysql默认的目录是在/var/lib/mysql，所以首先要新建mysql文件夹，Mkdir /var/log/mysql，然后用 GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'replication'@'10.0.0.%' IDENTIFIED BY 'replication'; 接下来再db1和db2分别执行下面命令修改复制账户和密码
65720发布于 2019-03-14 - 来自专栏数据魔术师
代码 | 自适应大邻域搜索系列之(2) - ALNS算法主逻辑结构解析
The current solution. 2 ISolution* currentSolution; 3 4 //! Constructor. 2 //! \param name the name of the instance. 3 //! 1 void ALNS::performOneIteration() 2 { 3 //重新初始化一些状态量。 stats.generateStatsFile(pathGlob,pathOp); 21 return (*(bestSolManager->begin()))->isFeasible(); 22 } 03 小结 至此，ALNS主逻辑的代码已经讲完了 并且……后面还有一大波代码有得大家酸爽。 不过还是先把碗里的吃完吧~咱们下期代码再见！
94810发布于 2019-10-18 - 来自专栏程序猿声
代码 | 自适应大邻域搜索系列之(2) - ALNS算法主逻辑结构解析
stats.generateStatsFile(pathGlob,pathOp); return (*(bestSolManager->begin()))->isFeasible(); } 03 小结 至此，ALNS主逻辑的代码已经讲完了 并且……后面还有一大波代码有得大家酸爽。 不过还是先把碗里的吃完吧~咱们下期代码再见！
1.3K51发布于 2019-05-14 - 来自专栏Play & Scala 技术分享
PlayFramework 2.x 技巧-@ManyToMany关联
本文主要从两个方面谈一下@ManyToMany关联，一方面是@ManyToMany的常用场景，另一方面是@ManyToMany的使用误区。 2. ); r1.name="r1"; u1.roles.add(r1); //r1，u1和r1之间的关系都会被保存进数据库,插入到数据库后，r1和u1的id都为1 u1.save(); 2） public static Finder<Long,Role> find = new Finder<Long,Role>(Long.class, Role.class); } Code-2： users.size()为0 System.out.println(Role.find.setId(id).fetch("users").findUnique().users.size()); 2） 小结 1）在双向关联关系中，明确使用mappedBy属性指定关系的查询端（反向端），另一端为关系的维护端； 2）关系的查询端（反向端）只能查询关系，而不能保存关系； 3）ManyToMany
1.4K100发布于 2018-05-17 - 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
2.从文件中获取数据。 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。 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。 String[] fields = line.split(","); dictMap.put(fields[0], fields[1]+","+fields[2]
1.4K20发布于 2021-07-06 - 来自专栏编程录
Yii2关联查询起别名
给用户表起别名m /** * 获取用户信息 * @return \yii\db\ActiveQuery */ public function getUserInfo() { return $this->hasOne(Member::className(), ['uid' => 'follow_uid']) ->from(['m' => Member::tableName()]); }
1.4K30发布于 2019-09-19 - 来自专栏每天进步一点点
electron仿制qq(2) 主界面制作
component: () => import('@/view/main/index')}, {path: '*', redirect: '/'} ] }) 创建的第一个窗口 主窗口 将主窗口 show:false 暂时不让显示 之后再创建一个main.js 让他来创建我们要做的窗口! height: 32px outline: none text-indent: 2rem 给main 加一个背景就差不多了 其实qq主界面的背景色是一整个图 然而我们并没有采取这种方式 ?
1.7K41发布于 2019-05-26 - 来自专栏PPV课数据科学社区
数据挖掘系列（2）--关联规则FpGrowth算法
上一篇数据挖掘系列（1）关联规则挖掘基本概念与Aprior算法介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法，Aprori算法利用频繁集的两个特性，过滤了很多无关的集合，效率提高不少，但是我们发现 构造好条件树后，对条件树进行递归挖掘，当条件树只有一条路径时，路径的所有组合即为条件频繁集，假设{啤酒}的条件频繁集为{S1,S2,S3}，则{啤酒}的频繁集为{S1+{啤酒},S2+{啤酒},S3+{ 2）接下来找header表头的倒数第二个项{尿布}的频繁集，同上可以得到{尿布}的前缀路径为：{面包：1}，{牛奶：1}，{牛奶，面包：2}，条件FpTree的数据集为： TID Items T1 {面包 } T2 {牛奶} T3 {牛奶，面包} T4 {牛奶，面包} 注意{牛奶，面包：2}，即{牛奶，面包}的count为2，所以在{牛奶，面包}重复了两次，这样做的目的是可以利用之前构造FpTree 下一篇将介绍，关联规则的评价标准，欢迎持续关注。
1.5K90发布于 2018-04-23 - 来自专栏机器学习养成记
关联分析(2):Apriori产生频繁项集
在关联分析(1):概念及应用中，我们介绍了关联分析的应用场景、基本概念和规则产生思路。在本次的文章中，我们将介绍Apriori算法频繁项集产生的原理。 Apriori算法产生频繁项集 Apriori算法是非常常用的关联算法之一，我们继续使用上一篇文章中的例子，来分析Apriori算法产生频繁项集的过程。假定支持度阈值为50%，即最小支持度计数为2。 步骤二 根据先验原理与支持度反单调性，非频繁1-项集的超集都非频繁，所以使用频繁1-项集来产生候选2-项集。 ? 步骤三 同理，使用频繁2-项集来产生候选3-项集。 根据先验原理，只需要保留子集全为频繁2-项集的候选3-项集。 ? 步骤四 同理，使用频繁3-项集来产生候选4-项集。 2，产生测试策略。每次新的候选项集都由前一次产生的频繁项集生成，然后根据支持度要求，得到新的频繁项集。
1.7K20发布于 2018-07-23 - 来自专栏信数据得永生
django 1.8 官方文档翻译： 2-3-2 关联对象参考
add(obj1[, obj2, …]) 把指定的模型对象添加到关联对象集中。 如果你需要在关系被创建时执行一些自定义的逻辑，请监听m2m_changed信号。 create(**kwargs) 创建一个新的对象，保存对象，并将它添加到关联对象集之中。 remove(obj1[, obj2, …]) 从关联对象集中移除执行的模型对象： >>> b = Blog.objects.get(id=1) >>> e = Entry.objects.get(id 但是，多对多关系上的remove()，会使用QuerySet.delete()删除关系，意思是并不会有任何模型调用save()方法：如果你想在一个关系被删除时执行自定义的代码，请监听m2m_changed >>> new_list = [obj1, obj2, obj3] >>> e.related_set = new_list 如果外键关系满足null=True，关联管理器会在添加new_list中的内容之前
72710编辑于 2022-11-27 - 来自专栏每天进步一点点
ectron仿制qq(3) 主界面制作(2)
这里解释下 -顶部header的高度(140) 底部的高度(40) 写法很多 不过达到效果就行了 在窗口拉伸的时候可以自适应高度
97040发布于 2019-05-26 - 来自专栏和蔼的张星的图像处理专栏
主元素解1解2
给定一个整型数组，找出主元素，它在数组中的出现次数严格大于数组元素个数的二分之一。假定一定存在这样的主元素。 样例 给出数组[1,1,1,1,2,2,2]，返回 1 解1 如果不要求空间复杂度和时间复杂度的话，最简单的方法就是放入map种统计次数，然后把次数大于一半size的拿出来就可以了。 res_num[vv]++; } for(auto rr:res_num) { if(rr.second>nums.size()/2) 注意到这么一个事实，主元素出现的次数减去其他所有元素出现的次数总是大于0的，那么我们删除任意两个不同的元素，剩余的数组的主元素依然是整个数组的主元素。 ，所有这样进行遍历之后是可找到主元素的。
43120发布于 2018-09-04 - 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。 具体的SQL语句可以按照以下格式编写：SELECT A.column1, A.column2, 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。
90810编辑于 2023-12-20 - 来自专栏sringboot
主引导扇区程序代码优化-2
正向时si和di加1或者加2（由使用复制字节还是字的指令控制）反向则是减。 每次复制一次，CX 的内容自动减一。 rep 则是使指令不断运行知道cx为0结束。 ; 清0正向复制 std置1反向复制 cld mov si,mytext mov di,0 mov cx,(number-mytext)/2 mov si,4 show: mov al,[bx+si] add al,0x30 mov ah,0x04 mov [es:di],ax add di,2 运行虚拟机显示如下 资源 汇编代码及二进制文件：https://github.com/duofanCoder/x86-NASM/tree/master/ASM-Learn-2/code 虚拟机固定大小硬盘 vhd文件：https://github.com/duofanCoder/x86-NASM/tree/master/ASM-Learn-2 vhd写入工具：https://github.com/duofanCoder
3K30编辑于 2021-12-06 - 来自专栏机器学习AI算法工程
【趣味】数据挖掘(2)——烤鸭 面饼之朴素关联
在”数据挖掘(1)——‘被打’与‘北大’的关联“中借有趣的实例介绍了关联规则的三度 （支持度、置信度，兴趣度）概念。 经理不满足常识性的定性描述，想知道商品间关联，例如，顾客买了面酱就会买烤鸭吗？ 要求挖掘出支持度 不小于 2/5（即至少同时被买两次）的商品间的关联。 这说明2/5=40%的顾客同时买了烤鸭、面饼和面酱。 4 从高频集导出关联规则 R1：烤鸭 --> 面饼、面酱。 5 关联规则不是因果关系 设有关联规则： R4： X-->Y s=？ c= ？ 在第一步中，当商品总数T比较大，例如实际大超市中，例如T>105, 欲考察K项商品之间关联，当K比较大，例如K>10时，涉及到组合爆炸，也许，用高档计算机也需要若干天，若干月，用行话描述，朴素方法的
90970发布于 2018-03-09 - 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
腾讯云开发者
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