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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。 执行时间：1.5 秒小结一下性能（单位 - 秒）：欢迎动手练习一下：1、找出产品号是 3 或者 6 的订单明细，按照客户分组，求平均每个订单的金额。2、思考：在自己熟悉的数据库中有没有大主子表关联？
20110编辑于 2025-10-20 - 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。 执行时间：0.2 秒例 5.2 产品号为 6 的订单明细，有多少条在订单表中找不到记录。 ~.pselect(product_id==9))6=joinx(A2:o,order_id;A5:d,order_id)=A6.groups(o.order_date;count(o.order_id 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 - 来自专栏写代码和思考
MyBatis 学习笔记(6) 关联查询
2.关联查询 2.1 一对一映射：直接将结果写入到关联对象中 场景：一个博客文章一定有一个作者，通过一个 authorId 关联。 mybatis 可以支持这样左连接查询，一次性查出结果，还能将结果集直接写入到关联 的 author 对象中。 完整代码示例见：https://github.com/vir56k/java_demo/tree/master/mybatisdemo6_query1 2.2 一对多映射：关联多个对象放入一个属性的集合中 mybatis 的 <collection> 标签 用于在关联关系中描述一个集合。 我的代码示例见：https://github.com/vir56k/java_demo/tree/master/mybatisdemo6_query2 3.参考： https://mybatis.org
34310发布于 2021-07-08 - 来自专栏SAP最佳业务实践
想学FM系列(8)-SAP FM模块:主数据(6)-主数据细分
3.1.5 主数据的细分 FM模块还提供了对账户分配要素主数据的细分支持，将账户分配要素的主数据，按照企业需要的规则来细分段，每一段的单独编码都有着相应的含意，主要起充分挖掘和规范主数据的使用，并方便后期报表中按照账户分配要素单独的分细段进行报表分析 前面讲的承诺项目的掩码规则跟这个主数据的细分本身作用有区别，同时体现在系统也是有区别的，掩码规则只是格式化显示，在数据库表中数据不包含掩码符（类同WBS的掩码规则），主数据的细分，在数据库表中数据是包含了细分符号的 ，并保存子串细分主数据。 需要注意的是一但某个账户分配要素启用了细分子串并存在了不能删除的主数据，则细分子串的功能则不能取消了。 3.1.5.1 主数据的细分配置 ? 1）创建和定义子部门标识 ? 3.1.5.2 主数据的细分使用 1）激活细分使用后，在创建主数据时，要求维护子串细分相关数据，这里以基金中心创建（FMSA ）为例： ?
2.1K91发布于 2018-03-28 - 来自专栏主数据管理
【KPaaS洞察】一文读懂芯片行业6大主数据及高效管理策略
这一系列科技成就背后，从设计方案到生产投片、从封装测试到供应链协同，产生了海量且多维度的主数据。要将这些数据转化为持续创新和高效运营的核心动力，构建系统化的主数据管理体系至关重要。 主数据是指企业在运营中广泛使用、具有高价值的核心业务数据，以下是芯片行业的主要主数据类型： 产品数据 产品数据是芯片行业的核心，涵盖芯片设计、规格、性能参数和物料清单（BOM）等信息。 数据分发：将主数据分发到ERP、MES等系统，保持一致性。 以集成式主数据管理平台为例，其通过可视化界面和自动化流程，帮助企业轻松管理主数据模型、清洗规则和同步任务，显著提升效率。 结语 芯片行业的主数据管理是企业数字化转型的基石。结合“十四五”规划发布会数据，2024年中国集成电路产业规模突破1.2万亿元，高性能芯片研发取得重大突破，凸显主数据管理的重要性。 通过识别核心主数据、应对管理挑战，企业可实现数据高效整合与一致性，提升研发效率和市场竞争力。未来，随着“十五五”规划的推进，主数据管理将继续为芯片行业迈向智能制造和全球化竞争提供强大支撑。
29521编辑于 2025-07-10 - 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 - 来自专栏林德熙的博客
dotnet 6 使用 DependentHandle 关联对象生命周期
本文将告诉大家在 dotnet 6 新加入的 System.Runtime.DependentHandle 的类型的使用方法，通过 DependentHandle 可以实现将某个对象的引用生命周期和另一个对象关联起来 如此可以在不改动原有代码的前提下，让两个毫不关联的对象进行关联。 例如可以用来实现缓存模块的功能 然而 ConditionalWeakTable 算是一个上层的封装，如果想要做更多的定制功能，那就可以采用在 dotnet 6 新加入的 System.Runtime.DependentHandle 在经过测试，使用 DependentHandle 的回收速度是比较慢的，很多时候，不是第一次点击 GC 按钮进行回收就能回收掉 Foo1 和 Foo2 对象的，而是需要多次点击 使用 dotnet 6 这个 Dependent 的功能是需要 CLR 层面提供的，也就是说这个类型只能在 dotnet 6 和更高版本使用，详细请看 dotnet ConditionalWeakTable 的底层原理 更多请看
37920编辑于 2022-08-12 - 来自专栏实时流式计算
数据血缘系列（6）—— 数据血缘与主数据
本文思维导图如下所示： 主数据的概念与特点 主数据是企业运营中不可或缺的核心数据，涉及客户、产品、供应商、员工和地点等信息。 最后，相对稳定性指的是主数据相对于事务数据（如订单、交易记录）变动较少且较慢。虽然主数据也会更新，但其基本结构和内容相对稳定。这些特点使主数据成为企业数据治理和管理的关键要素。 主数据管理（MDM）概述 主数据管理（Master Data Management，简称 MDM）是一种方法，包含技术、工具和流程，用于统一、管理和维护企业的主数据。 数据匹配和合并通过将重复的数据记录进行匹配和合并，确保主数据的唯一性。数据同步是将更新的主数据同步到各个业务系统中，确保数据的一致性。数据治理则是制定和执行数据治理政策，确保主数据的高质量和一致性。 来源追溯能够清晰地了解主数据来自哪些系统或数据源，变更历史记录了主数据在各个系统中的变更情况，包括何时、由谁、因何变更。影响分析则通过数据血缘，可以了解主数据的变更对业务流程和其他系统的影响。
75910编辑于 2024-07-18 - 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 - 来自专栏互联网大杂烩
6大设计原则
所有引用基类的地方必须能透明地使用其子类对象。 只要父类能出现的地方子类就可以出现。
39330发布于 2018-08-22 - 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 - 来自专栏我的知识小屋
10 关联模型《ThinkPHP6 入门到电商实战》
一、什么是关联模型 关联模型指在 tp 中使用模型对多个数据表进行关联。例如一个主账户表与一个账户信息表进行关联，此时两者关联后可以更加简便的进行操作，使代码更加清晰，操作更加简便。 二、 正向一对一关联 一对一关联指的是数据只有一条而非多条。 ，其中第一个参数 StudentModel::class 表示关联的表，而第二个参数表示其表中所关联的外键为 uid。 接着我们直接使用模型进行查询，看看是否成功关联。 student 表中的 name字段，查看是否成功获取，最后访问该方法的结果如下，成功获取到了数据： 三、 反向一对一关联 有了正向关联后反向关联咱们可以不用进行编写，但是你想编写也行，咱们在
1.2K20编辑于 2022-10-04 - 来自专栏计算摄影学
光学词汇6-系统基本概念6-主光线和边缘光线
主光线（chief ray）是从物体的一个偏离光轴的点发出，并且经过光学系统孔径光阑的中心的光线。主光线代表着从物体某一点发出的光束的中心线。 进入光学系统的主光线位于一条与入瞳中心点相交的直线上，交点为图中的Enp，而离开光学系统的主光线将与出瞳的中心点相交，交点为图中的Exp 所以，简单来说，主光线和边缘光线是描述从物体发出并穿过光学系统形成图像的两种特殊光线 主光线代表了光束的中心线，而边缘光线则代表了光束的最外侧。通过分析这两种光线，我们可以了解光学系统的性能，以及如何改善图像的质量。
2.5K30编辑于 2023-09-01 - 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 - 来自专栏代码世界
6大设计原则总结
6大设计原则总结 一、单一职责原则 单一职责原则：英文名称是Single Responsiblity Principle，简称是SRP。定义：应该有且仅有一个原因引起类的变更。 可维护性提高，可读性提高，那当然更容易维护了； 变更引起的风险降低，变更是必不可少的，如果接口的单一职责做得好，一个接口修改只对相应的实现类有影响，对其他的接口无影响，这对系统的扩展性、维护性都有非常大的帮助 但是，这个原子该怎么划分是设计模式中的一大难题，在实践中可以根据以下几个规则来衡量： 一个接口只服务于一个模块或业务逻辑； 通过业务逻辑压缩接口中的public方法，接口时常去回顾，尽量让接口达到“满身筋骨肉 ”，而不是“肥嘟嘟”的一大堆方法； 已经被污染了的接口，尽量去修改，若变更的风险较大，则采用适配器模式进行转化处理； 了解环境，拒绝盲从。 一个展示数据的列表，按照原有的需求是6列，突然有一天要增加1列，而且这一列要跨N张表，处理M个逻辑才能展现出来，这样的变化是比较恐怖的，但还是可以通过扩展来完成变化，这就要看我们原有的设计是否灵活。
97190发布于 2018-04-12 - 来自专栏程序那些事
Fabric的6大特性
6）当提交peer节点收到一批事务时 7）验证是否符合背书策略，并检查读/写集以检测冲突的事务。如果两项检查均通过，则该块将提交到账本，并且每个事务的状态更新都将反映在状态数据库中。 6 保护数字钥匙和敏感数据 HSM（硬件安全模块）提供了对数字密钥的高级保护。对于涉及身份管理的方案，HSM可以更好的保护密钥和敏感数据。 更多教程请参考 flydean的博客
1.7K20发布于 2020-07-08 - 来自专栏SAP最佳业务实践
想学FM系列(6)-SAP FM模块:主数据(4)-基金
2）创建用于基金的附加文本类型 指定基金主数据的附加文本类型。 3）为基金编辑选定字段行 基金维护时的，维护界面上的字段状态控制。 3.1.3.2 基金主数据维护 1)FM5I /FM5U - 更改 创建/修改基金 2）FM_SETS_FUND1 /FM_SETS_FUND2 创建基金组，类似基金中心组的手工创建。
2.7K82发布于 2018-03-28 - 来自专栏安恒信息
6款因“主密钥漏洞”受感染的Android应用
安全公司赛门铁克在自己的官方博客上发表文章，称首度发现 6 款因为 Android“主密钥”漏洞而受到感染的应用，均来自中国，且为同一攻击者，但是博客并未透露具体是在哪个应用市场发现的。 这种所谓的“主密钥”漏洞即是本月早些时候移动安全公司 Bluebox 披露的一个威胁99%Android设备的漏洞。 迄今为止，Norton Mobile Insight 共发现了 6 款被感染的 Android 应用，均为中国应用市场上发现，且攻击者为同一人，被发现的受感染应用被命名为Android.Skullkey 受感染应用截屏 从赛门铁克博客提供的截图来看，这 6 款受感染应用的其中两款为“医生预约”、“我的工作站”，随后博客又更新了 4 款受感染应用，但并未给出应用名称，只说是分别为一款流行的新闻应用
97140发布于 2018-04-09 - 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。 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 $item_count; } $weixin_card_types = array_map("set_item_count", $weixin_card_types); 6、按键排序 使用 ksort () 函数按键对关联数组进行排序。 另外可以通过函数 krsort() 按照键对关联数组降序排序。
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
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