/*在DataTable中选择记录*/            /* 向DataTable中插入记录如上,更新和删除如下:             * ----但是在更新和删除前,首先要找出要更新和删除的记录.             * 一种方法是遍历DataRow,搜索想要的记录,             * --〉然而更聪明的办法是使用DataTable.Select方法:table.Select();             * table.Select();//返回DataRow[],可

一:表数据入口(Table Data Gateway) 表数据入口提供了用于访问单个表或者视图(也包含了联表查询)的所有SQL,通常一个表一个类.其它代码通过它来实现对数据库的交互.基于这个特点,表数据入口和事务脚本代码以及表模块结合的很好. 在查询时候,表数据接口可以返回数据集 或者 DTO 或者 DTO列表.在 事务脚本 代码中已经阐述过了 DTO 以及 DTO 的列表这种形式.但是使用 DTO 这种形式,带来的一个问题是:到处衍生的 DTO,那么,如何减少到处衍生的 DTO 的,见这里<>

Unlike in Oracle, sqlserver has an special data type in order by make identity growth. But what about if the number is exceed or approaching the limited ? Yes. there will show an error like : Arithmetic overflow error converting IDENTITY to data type

HBase对外暴露出来的是一个表格数据模型,如下图所示 rowkey应用程序可以自己设计.每一个Cell可以保存多个版本的数据,由timestamp标示版本.应用程序可以自己指定timestamp,如果不指定HBase会设置为当前时间. RegionServer是HBase对外提供数据存取的server,核心的数据结构是java.util.concurrent ConcurrentSkipListMap, 实际上是一个用SkipList实现有序Map,对外是一个KV的接口.那上图中的表格数据模型

    R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容 DT = data.table(x=rep(c("b&

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率.于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求. data.table可是比dplyr以及Python中的pandas还好用的数据处理方式. 网络上充斥的是data.table很好,很棒,性能棒之类的,但是从我实际使用来看,就得泼个水,网上博客都是拿一

R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较. 一.日期分组 1.关于时间的包都有很多很好的日期分组应用. 2.cut()函数 cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子 cut(x, breaks, labels = NULL, include.lowest = FALSE, right = TRUE, dig.lab = 3, ordered_result = F

fread中nThread 参数的使用   注意默认nThread=getDTthreads(),即使用所有能用的核心,但并不是核心用的越多越好,本人亲自测试的情况下,其实单核具有较强的性能,只有在数据大于3Gb的情况下,开启11核(我的机器全部核心30多核)效率才比一个核心更高,而默认使用全部的核心效率一直非常低.因此对于不是非常巨大的文件,建议设置为1,不要使用全部核心 fread中sep是自动检测的   所以在循环读入文件的过程中,就算不同文件的分隔符不同,也可以循环一次性方便的读入: 还

data.table包提供了一个非常简洁的通用格式:DT[i,j,by]. 可以理解为:对于数据集DT,选取子集行i,通过by分组计算j. 对比与dplyr等包,data.table的运行速度更快. 创建方式和data.frame 一样 创建一个data.frame: DF = data.frame(x=c("b","b","b","a","a"),v=rnorm(5)) 创建一个data.table: D

>library(data.table)>data=fread("10000000.txt")>Read 9999999 rows and 71 (of 71) columns from 3.375 GB file in 00:02:36##一千万行,耗时160s.##同样的数据用read.table函数读取要600s. 参考资料: R语言data.table速查手册:https://www.cnblogs.com/nxld/p/6059570.html https:

HTML制作新手在用TABLE表格时,会碰到如何改变边线粗线,因为默认的TABLE边线设置即使是1px 是很粗的.因此会使用其他一些方法来制作出细线边框,这里介绍一种利用CSS来实现细线的方法,很有效,而且兼容所有浏览器. 细线表格如果单纯设置边框,很难保证浏览器兼容.常见的做法是利用 CSS2 的 "border-collapse:collapse;" 属性合并表格边框:并对 table 元素设置左边框和上边框,对 th 和 td 元素设置右边框和下边框. HTML: <tab

面对的是这样一个问题,不断读入一行一行数据,append到data frame上,如果用dataframe,  rbind() ,可以发现数据大的时候效率明显变低. 原因是 每次bind 都是一次重新整个数据集的重新拷贝 这个链接有人测试了各种方案,似乎给出了最优方案 http://stackoverflow.com/questions/11486369/growing-a-data-frame-in-a-memory-efficient-manner library(data.table) d

data.table: Extension of 'data.frame' 安装 data.table install.packages("data.table") 官网:https://cran.r-project.org/web/packages/data.table/ 参考手册:https://cran.r-project.org/web/packages/data.table/data.table.pdf 官网教程 使用 R语言data.table包是自带包data.frame

R语言处理大规模数据速度不算快,通过安装其他包比如data.table可以提升读取处理速度. 案例,分别用read.csv和data.table包的fread函数读取一个1.67万行.230列的表格数据. # 用read.csv读取数据timestart<-Sys.time() data <- read.csv("XXXXs.csv",header = T,stringsAsFactors = F) timeend<-Sys.time() runningtime<

刚开始学ABAP的时候,学到iternal table时,感觉一阵混乱.搞不清楚什么是work area,什么是header line,以及occurs是干什么用的.今天终于差不多搞明白了(我还是太弱啊...BS自己一下)所以还是记录下来..省得自己以后再忘记... 先是用TYPES关键字定义一个行(row)的类型.如下:TYPES: BEGIN OF line,  field1 TYPE i,  field2 TYPE i,END OF line.这里的line,就相当于一个自定义的类型,表示

目标 使用ajax获取到json数据后,通过ko绑定到表格,然后通过jquery.gridgroup插件实现行合并,效果如下: 步骤 1.引入插件 <script src="~/Scripts/jquery-1.8.2.min.js"></script> <script src="~/Scripts/knockout-3.4.0.debug.js"></script> <script src="~/Sc

在前面2篇关于Table View的介绍中,我们使用的Style都是Plain,没有分组,没有index,这次学习的Table View和iphone中的通讯录很像,有一个个以字符为分割的组,最右边有一列小字符作为index,最顶端有一个搜索栏可以进行搜索,好了,下面开始这次的学习. 1)创建一个新的项目,template选择Single View Application,命名为Sections 2)添加Table View,连接delegate和data source到File's Owner

Saiku设置展示table数据不隐藏空的行数据信息 saiku有个 非空的字段 按钮,点击这个后,会自动的把空的行数据信息给隐藏掉,这里我们来设置一下让其行数据不隐藏,为空的就为空. 主要更改两个文件 1. Query.js    文件路径: /saiku-ui/js/saiku/models/Query.js  (如果是编译好的saiku,请找到 saiku-server\tomcat\webapps\ROOT\js\saiku\models\Query.js  ) 2. SaikuTabl

之前在<C/C++和Lua是如何进行通信的?>一文中简单的介绍了lua与宿主之间的通信.简单的说两种不同的语言之间数据类型不一样又如何进行数据交换呢?那就是lua_State虚拟栈,通过栈操作和lua库函数,我们很轻松就能完成两者之间的数据交换. 开始之前,明确几个问题,lua中的虚拟栈的索引编号问题(我们假设栈大小为n),编号1是栈底,n视栈顶,编号-1是栈顶,-n是栈底.lua中的库函数需要访问和操作栈上的数据都是通过索引编号定位的.但是我们需要明确一点,有些API并没有使用索引编号作为参

<?php function println($msg) { echo "<br>"; echo $msg; } $mysql_server_name = "localhost"; //改成自己的mysql数据库服务器 $mysql_username = "root"; //改成自己的mysql数据库用户名 $mysql_password = ""; //改成自己的mysql数据库密码 $mysql_data