我们在用python处理数据的时候，很多时候会遇到数据合并的问题，我们在这里介绍DataFrame的合并问题，横向合并我们介绍三种方法： 1.1 merge 类似于关系型数据库的连接方式，可以根据一个或多个键将不同的DatFrame连接起来。该函数的典型应用场景是，针对同一个主键存在两张不同字段的表，根据主键整合到一张表里面。merge(left, right, how='inner', on=N
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2023-06-22 23:03:06
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本文介绍一些关于提高系统性能方面的知识，列分割，行分割，实例分割，物理存储分割等技术。这篇主要讲解一下数据库的设计，因为一个好的数据结构，对整体系统的运作太重要了，请看看本文的内容。 提到程序性能，大家都知道时间复杂度的公式O(f(n))。在提高性能的这个迷局中，很多人都会想尽办法降低算法函数f的复杂度，或者是提高函数f的运行 速度。但是这些都是没有办法的办法，是舍本求末的办法。如果基数n巨大，这
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2015-08-06 18:17:23
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有时为了使数据记录显示的更直观，会需要将记录横向显示。例如航空公司仓位数据表有这样的记录（如图所示）： 是不是感觉很难快速看完，在这些数据中每个航空公司都是重复的，不易理解。为了解决这个问题需要以下语句： select max(carrier) as 航空公司,max(case cabin when 'A' then cabin else '-' end) as
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2024-06-06 14:09:11
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一、什么是可扩展性 首先，我们需要清楚一个数据库据系统的扩展性实际上是主要体现在两个方面，一个是横向扩展，另一个则是纵向扩展，也就是我们常说的Scale Out 和Scale Up。 Scale Out 就是指横向的扩展，向外扩展，也就是通过增加处理节点的方式来提高整体
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2024-02-14 10:24:38
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数据库做拆分的几种方式：1．按功能划分（垂直切分）
将不同功能相关的表放到不同的数据库中，这样做的好处是非常直观。但当某一部分的功能其数据量或性能要求超出了可控的范围，就需要继续对其进行深入的再切分。 2．按表中某一字段值的范围划分（水平切分） 当伴随着某一个表的数据量越来越大，以至于不能承受的时候，就需要对它进行进一步的切分。一种选择是根据key 的范围来做切分，譬如ID 为 1-10000的
对于大型的网站建设，我们之前已经说了如何根据服务器负载量来横向扩展数据库。抛开关于面向服务（SOA）和面向资源（ROA）概念的争论，深入了解它们的基本前提就会发现，至少它们都有一个共同点，都要求架构师和程序员考虑架构中的职责拆分。大体上就是采用动词（服务）和名词（资源）的概念来实现拆分。 首先，我们先看看怎么用动词拆分网站。如果我们的网站是相对
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2024-09-04 10:04:13
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横表就是普通的建表方式，如一个表结构为：
主键、字段1、字段2、字段3。。。
如果变成纵表后，则表结构为：
主键、字段代码、字段值。
而字段代码则为字段1、字段2、字段3。
具体为电信行业的例子。以用户帐单表为例一般出账时用户有很多费用客户，其数据一般存储为：时间，客户ID,费用科目，费用。这种存储结构一般称为纵表，其特点是行数多，字段少。 纵表
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2024-01-27 20:37:40
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基于LibTorch (Pytorch C++)的C++开源图像分割神经网络库.分享一个C++的图像分割开源库LibtorchSegmentation，支持C++训练分割模型，可以训练自己的数据集。支持FPN，UNet，PAN，LinkNet，DeepLabV3和DeepLabV3+，支持ResNet系列和ResNext系列的编码器骨干网络。这个库具有以下优点:高级的API (只需一行代码就可创建
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2024-01-16 22:13:03
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MySQL数据库分割函数主要用于处理在字符串中分割数据的操作，特别是在处理包含多个值的字段时，能够有效提升数据的可访问性和可操作性。通过此函数，开发者可以更灵活地管理数据，从而提高业务效率并增强系统性能。
## 背景定位
在日常的数据库操作中，尤其是处理用户记录、订单信息等时，可能会遇到需要从逗号分隔的字符串中提取元素的情况。假设某电商平台需要统计用户的购物记录，但这些记录存储在同一字段中，导致
# Redis数据库分割
## 导言
Redis是一种高性能的内存数据库，常用于缓存、队列等场景。但是在实际应用中，随着数据量的增加，单一的Redis实例可能会承载过重，影响系统性能。为了解决这个问题，可以考虑将数据分割存储到多个Redis实例中，从而提高系统的扩展性和稳定性。
本文将介绍如何通过Redis的数据库分割来实现数据的分散存储，并给出相应的代码示例。
## 数据库分割流程
下
原创
2024-05-01 04:12:28
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一、Greenplum简介Greenplum数据库系统体系结构的高级概述。Greenplum数据库通过在多个服务器或主机之间分配负载来存储和处理大量数据。Greenplum中的逻辑数据库是一组单独的PostgreSQL数据库，这些数据库协同工作以呈现单个数据库映像。该主是入口点，Greenplum的数据库系统。它是用户连接并提交SQL语句的数据库实例。主服务器协调系统中其他数据库实例（称为segm
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2024-03-15 09:57:28
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分表的方式垂直分表垂直分表在日常开发和设计中比较常见，通俗的说法叫做“大表拆小表”，拆分是基于关系型数据库中的“列”（字段）进行的。通常情况，某个表中的字段比较多，可以新建立一张“扩展表”，将不经常使用或者长度较大的字段拆分出去放到“扩展表”中，如下图所示：垂直分库垂直分库在“微服务”盛行的今天已经非常普及了。基本的思路就是按照业务模块来划分出不同的数据库，而不是像早期一样将所有的数据表都放到同一
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2024-06-29 06:10:01
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数据库读写分离的好处有：数据备份、 提升数据库性能、缓解高并发等。读写分离就是弄了两个数据库： 主数据库master 和 从数据库 slave，slave只用来都读取数据，master读写均可（建议只用来写入数据）。 所有在master写入的数据都会同步到slave里面去，保持两个数据库里面的数据一致。当然，从数据库可以弄多个的，但主数据只需要有一个。其原理就是在主数据库执行的sql语句会以二进制
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2023-11-10 11:13:35
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HiveDB是一个用来横向切分mysql数据库的开源框架，构建一个高性能和可扩展的基于mysql的系统需要大量的系统设计经验和良好的代码的实现，一个比较好的策略是将你的数据横向切分在多个server上，HiveDB就是个不错的选择
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2014-04-03 14:42:00
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一．水平分割 什么是水平分割？打个比较形象的比喻，在食堂吃饭的时候，只有一
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2021-08-22 11:28:21
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1. PXCPercona XtraDB Cluster简称PXC。是一套开源mysql高可用解决方案(XtraDb是mysql被oracle收购之前 开源一个分支 其他分支还有mariadb)，Percona Xtradb Cluster的实现是在原mysql代码上通过Galera包将不同的mysql实例（新名称 Percona Server）连接起来，实现了multi-master（多个主都可
# 实现mysql数据库逗号字段分割
## 1. 整个流程
下面是实现mysql数据库逗号字段分割的整个流程：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| ORDERS : has
ORDERS ||--|{ ORDER_DETAILS : contains
ORDER_DETAILS ||--|{ PRODUCT : contains
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2024-04-16 04:27:34
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转载于：http://www.itxuexiwang.com/a/shujukujishu/redis/2016/0216/124.html?1455853509薄荷 App 上的伙伴功能大量使用了内存数据库 Redis，随着数据量的快速增长，Redis 膨胀得很快，已经接近 12 GB规模，这些数据全部放在单个 Redis 实例中。单个巨大 Redis 实例有如下几个坏处：1.首先，需要一台内存
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2016-02-19 11:46:04
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--txt文件分割导入数据库 droptable a; --Step 1：建表 createtable a(a1 varchar(5), a2 varchar(5), a3 varchar(5), a4 varchar(5)); --Step 2：在'C:\'创建一个名为'test.txt'的记事本文件，
原创
2022-05-13 23:13:34
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大型网站设计注意事项1、HTML静态化其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化
原创
2023-04-11 08:50:55
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