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。 A4 中 orders 和 details 有序关联归并。A5 对归并的结果分组汇总。重点注意 A4：joinx 对 orders 和 details 有序关联归并，结果游标包含两个字段。 =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？

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。 分组结果在 A5 中和订单表有序归并，再在 A5 中分组统计订单数量。 A5 对 A4 游标计数，就是想要的结果了。执行时间：0.2 秒例 5.3 找出明细不止一条的订单，要求订单不包含 9 号产品，按照日期分组统计订单数量。 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？

关联分析(5):Apriori Python实现

在关联分析(3):Apriori R语言实现一文中，写了如何使用R语言进行关联分析，那在Python中如何实现呢？ 1 Python实现 之前已经在关联分析(1):概念及应用和关联分析(2):Apriori产生频繁项集介绍了关联分析相关知识及Apriori算法原理，此处不再赘述，直接开始Python代码实现 通过使用efficient_apriori包的apriori(data, min_support, min_confidence)函数可帮我们快速实现关联分析，其中data是要进行分析的数据，要求list efficient_apriori import aprior #读取数据 data = pd.read_csv("voting-records.csv",header=None) #得到频繁项集及关联规则

WordPress 主题教程 #5：主循环

调用博客日志的主循环（The Loop）是 WordPress 中最重要的 PHP 代码集，几乎所有的页面都会用到它，这也是从零开始创建 WordPress 主题系列教程的第五篇。 现在让我们开始第五篇：主循环（The Loop） 打开 Xampp，“tutorial”主题文件夹，浏览器，并且在浏览器中转到 http://localhost/wordpress，最后打开 index.php > 这段代码就是 WordPress 中的主循环（The Loop）。 第3步：调用日志标题 在前面的课程中，我们学习了使用 bloginfo('name') 去调用博客的标题，现在我们将学习在主循环（The Loop）中如何调用日志标题。 在 the_post(); ? 保存 index.php 文件并刷新浏览器，结果如下： WordPress 主循环就介绍到这里，现在 index.php 文件内容应该是： ----

TP5 关联模型使用（嵌套关联、动态排序以及隐藏字段）

在数据库设计中，常常会有如下这种关联模型，分类表中一条分类对应多个商品表中的商品 如果要获得分类表中每条分类 以及 对应的商品的信息，则需要先查询分类表中的数据，然后根据结果遍历查询商品表，最后把数据拼接在一起 TP5中关联模型可以解决这一问题 普通关联 先创建分类表模型 /application/common/model/Category.php 以及商品表模型 /application/common/ model/Goods.php 在分类表中创建关联 namespace app\common\model; class Category extends Base { public function goods (){ return $this->hasMany('Goods','category_id','id'); } } 接着就可以使用关联模型查询数据 public function list( 理论上可以在关联的两张表中建立关联关系，例如用户表User 和用户信息表 Profile 是一对一的关系，假设在Profile表中user_id字段指向User表的id字段，那么在User表中可以建立外键

Locust学习笔记5——登录接口参数关联

现在这篇文章主要讲上下接口关联的场景，比如接口A返回的数据，作为接口B的请求参数。 　　 之前讲的登录接口是Vue的接口，现在我以学信网为例:https://account.chsi.com.cn/passport/login，讲一下参数关联的场景。 　　 ', 'execution': 'e3493856-74e4-4108-89c5-527389da290d_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 例如JSESSIONID  　　requests.session()会自动保存，这样就实现cookie关联，get_execution_lt()这个函数其实已经获取到了cookies参数。 　　 get_execution_lt() login_step = login_action() check_account = get_account() 　　运行结果： 　　Locust参数关联源码

【KPaaS洞察】企业多系统主数据不一致的5大危害

数据价值难以充分挖掘：即使企业拥有海量数据，但如果这些数据因为主数据的不一致而形成一个个“数据孤岛”，就无法进行有效的关联分析和深度挖掘，数据的潜在价值难以被释放。 企业希望通过大数据分析优化供应链，但如果供应商主数据、物料主数据、订单主数据在不同系统中标准各异，分析的准确性和深度将大受影响，难以实现真正的供应链协同和优化。如何破解主数据不一致的困局？ 可参考集成式主数据管理平台提供的两种灵活主数据管理解决方案，成为企业破局的关键。 更重要的是，主数据的任何变更都可以直接追溯到源系统，便于问题的排查和责任的界定。另一种更为彻底的模式是构建独立的主数据中心。 忽视主数据治理，任由数据不一致的状况蔓延，无异于在企业高速发展之路上埋下重重隐患。面对多系统并存的复杂局面，企业应高效的主数据管理平台，构建科学、高效的主数据管理体系。

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。 可以通过检查df.head()来检查主数据框架，它显示了数据的前5行，如上图2所示。 还可以做另一个快速检查，以确保我们已经加载了数据框架中的所有内容。

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。

关联GIS：条条道路通UE5城

Part1前言 本文介绍如何使用UE5的Georeferencing插件实现UE5与GIS坐标的关联。 之后再通过DataSmith导入UE5，此时模型才能与GIS坐标正确的关联。 需要运行之后，才会显示，效果如下： Part5总结 本章主要介绍了如何使用Georeferencing插件实现经纬度转成UE的坐标的步骤。 5关于IN VETA IN VETA是一支由建模、美术、UE5组成的年轻团队。 我们致力于三维数字孪生技术分享与研发。 欢迎与各界朋友一起探讨技术与商务合作，一起推动数字孪生的发展。

PyQt5的主窗口QMainWindow简介

看过上一篇我们知道，在PyQt5中了，所有的控件都是继承自。在桌面应用当中，我们常用的软件都会包含一个主窗口。主窗口就是承载所有控件的一个窗体。 在PyQt5当中常用的主窗体有两种QMainWindow和QDialog。当然这两个也是继承自QWidget类。 因为他们都继承自这个类，所以这三个类都是可以用来创建主窗口的，可以直接使用，也可以继承后再使用。 主窗口的使用 在这里我们先看一下最常用的主窗口类QMainWindow，它为用户提供了一个应用程序框架，包含有自己的布局，可以在布局中添加控件。 看一下下面的这张图片就是QMainWindow。 import sys from PyQt5.QtWidgets import QMainWindow, QApplication, QTextEdit, QPushButton, QWidget, QHBoxLayout

python pyqt5常用固定大小主窗体

Form implementation generated from reading ui file 'D:\file\python\siflask\main.ui' Created by: PyQt5 from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication , QMainWindow

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。

Gemini 3 定位博士，Codex 专注代码，GLM-5 主打全能，三大巨头密集更新

当Deep Think的深度推理遇上Codex的极速协作，再逢GLM-5的长文本智能，谁将引领新一年的技术浪潮？本文为你横向拆解三大模型的核心技术。” 国外的OpenAI 就推出 Codex 模型，谷歌放出Gemini Deep Think，国内智谱AI 开源了 GLM-5 大模型。 特性与功能 1、实时协作（Real-time Collaboration）‍：2026年发布的Codex-Spark模型主打实时编程体验，推理速度极快，旨在解决传统AI编码工具存在的响应延迟问题。 03 — GLM-5 核心规格与技术参数 1、参数规模：规模达 7440亿（活跃参数40B）。 3、创意与复杂任务：不仅在编程上强大，GLM-5 还能生成高质量的创意内容（如长篇叙事、营销文案）并具备深度系统性思维。

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。

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。 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 BOARDING_PASS' =>'飞机票', ); $weixin_card_types = array_merge($weixin_card_types, $weixin_ticket_types); 5、 另外可以通过函数 krsort() 按照键对关联数组降序排序。 7、随机排序 如果要对关联数组随机排序，可以使用 shuffle() 函数来实现 shuffle($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

数据挖掘十大算法（四）：Apriori（关联分析算法）

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。 那如何定义和表示频繁项集和关联规则呢？这里引入支持度和可信度（置信度）。 支持度：一个项集的支持度被定义为数据集中包含该项集的记录所占的比例，上图中，豆奶的支持度为4/5，（豆奶、尿布）为3/5。 计算为 支持度{尿布，葡萄酒}/支持度{尿布}，其中{尿布，葡萄酒}的支持度为3/5，{尿布}的支持度为4/5，所以“尿布->葡萄酒”的可行度为3/4=0.75，这意味着尿布的记录中，我们的规则有75% 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.

数据挖掘系列（5）使用mahout做海量数据关联规则挖掘

上一篇介绍了用开源数据挖掘软件weka做关联规则挖掘，weka方便实用，但不能处理大数据集，因为内存放不下，给它再多的时间也是无用，因此需要进行分布式计算，mahout是一个基于hadoop的分布式数据挖掘开源项目 掌握了关联规则的基本算法和使用，加上分布式关联规则挖掘后，就可以处理基本的关联规则挖掘工作了，实践中只需要把握业务，理解数据便可游刃有余。 Value: ([225],3257), ([39, 225],2351), ([48, 225],1736), ([39, 48, 225],1400) 　　这里输出的只是频繁项集，但在此基础上提取关联规则已经不是难事 待续…… 来源：www.cnblogs.com/fengfenggirl 关联好文： 数据挖掘系列（1）关联规则挖掘基本概念与Aprior算法 数据挖掘系列（2）--关联规则FpGrowth算法 数据挖掘系列 （3）--关联规则评价 数据挖掘系列（4）使用weka做关联规则挖掘

HarmonyOS5云服务技术分享--账号关联开发指南

通过灵活的账号关联功能，用户可以用手机、邮箱、华为账号等多种方式登录，还能自由绑定或解绑账号，让用户管理更便捷！ 为什么要做账号关联？ 关联账号的3种姿势（附代码）1️⃣ 关联手机号用户已登录其他方式（如邮箱），想绑定手机号：import auth from '@hw-agconnect/auth';import { hilog } from 2️⃣ 关联邮箱用户想绑定邮箱作为备用登录方式：user!. 敏感操作保护​​：修改密码、解绑账号等操作需在登录后5分钟内完成，超时需重新认证。​​至少保留一个账号​​：最后一个认证方式不可解绑，避免账号丢失。 如何解绑账号？ 合并重复账号​​：当系统检测到同一用户用不同方式注册时，提示关联。​​安全加固​​：引导用户绑定第二种验证方式作为备用登录。 结语通过ArkTS的账号关联功能，开发者可以轻松构建灵活安全的用户体系。

Thinkphp5学习017-项目案例-多表关联查询

Thinkphp5学习017-项目案例-多表关联查询 一.修改学生列表的显示列数（多一列班别） 1.修改view\student\all.html

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