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  • 今天在上完道路的属性表后发现Name字段里面有好多重复的数据

    今天在上完道路的属性表后发现Name字段里面有好多重复的数据,这样的话在后期做空间查询的时候就会出现查询出相同的信息,这样肯定是不行的,于是我就像通过Excel表格来完成查找多余数据的问题,很顺利,一下就搞定了,下面是我的方法步骤:

    1、假设你的数据B行,

    公式我们写在E行,在E行第一格里面输入“

    =countif(B$1:B1,B1)
    ”,注意在输入的时候不要引号,然后往下拉,一直到最后,看E列数字,如果为1,则不存在重复的,大于1则是由重复的,如果是2的话就有两个这样相同的,3就有三个..........


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  • mysql数据库列属性

    千次阅读 2018-03-08 15:59:42
    mysql数据库列属性主要有:null/not null,default,primary key, unique key, auto_increment, comment等(1)空属性:null/not null(2)列描述:comment(3)默认值:某一种数据会经常性的出现某个具体的值。可以在一...

    mysql数据库列属性主要有:null/not null,default,primary key, unique key, auto_increment, comment等

    (1)空属性:null/not null


    (2)列描述:comment


    (3)默认值:某一种数据会经常性的出现某个具体的值。可以在一开始就制定好,在需要真实数据的时候,用户可以选择性的使用默认值。

    使用方式:默认值的关键字default


    (4)主键:primary key, 主要的键,一张表中只能有一个字段可以使用对应的键,用来唯一约束该字段里的数据,这样的键叫主键。一张表最多能有一个主键。

    SQL给表增加主键大体有三种:

    1、在创建表的时候,直接在字段后面跟primary key 关键字。


    2、在创建表的时候,在所有的字段之后,使用primary key(主键字段列表)来创建主键(如果有多个字段作为主键,可以叫复合主键


    3、先创建一个没有标明字段是主键的表,然后修改通过修改表字段属性来追加字段主键


    主键约束

    主键对应的字段中的数据不允许重复,一旦重复,数据操作失败(增和改操作)

    删除主键:



    自增长:

    自增长。什么是自增长呢?当对应的字段,不给值,或者给默认值,或者给NULL的时候,会自动的被系统触发,系统会从当前字段中已有的最大值再进行+1操作,得到一个新的不同字段。典型的例子就是在excel表格每一列,我们往下拉就自动增长。自增长通常是跟主键搭配使用。

    1) 任何一个字段要做自增长必须前提是本身是一个索引(key一栏有值)


    2) 自增长字段必须是数字(整形)


    3) 一张表最多只能有一个自增长


    当自增长被给定的值为NULL或者默认值的时候会触发自动增长,下面来看一个自增长的使用例子。



    修改自增长:

    自增长如果是涉及到字段改变,必须先删除自增长,后增加(一张表只能有一个自增长)。修改当前自增长以及存在的值:修改只能比当前已有的自增长的最大值大,不能小。

    格式:alter table 表名auto_increment = 值;


    先查看当前表的auto_increment的值是多少


    删除自增长,


    修改了id列的属性,相当于删除不自增长。


    唯一键:一张表往往有很多字段需要具有唯一性,数据不能重复,但是一张表中只能有一个主键。唯一键(unique key)就可以解决表中有多个字段需要唯一性约束的问题。唯一键的本质与主键差不多,唯一键默认的允许自动为空,而且可以多个为空(因为字段为空不参与唯一性比较)。

    1、方案1:在创建表的时候,字段之后直接跟unique关键字


    2、在所有的字段之后增加unique key(字段列表); -- 支持复合唯一键


    上面显示PRI,其实不是主键,原因是:这里number刚好是一个不为空的唯一键(主键性质一样),真实原因是该表没有主键,系统自动给添加上去的。具体你可以使用下面show create table命令查看。


    在创建表之后增加唯一键


    唯一键约束

    唯一键和主键本质相同,唯一区别是唯一键允许为空,而且多个字段允许为空。


    上面表示如果列属性有unique修饰,那么是允许为空,但是不能重复,下面来验证唯一性冲突检查。


    删除唯一键:

    语法格式:alter table 表名drop index 索引名称;



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  • select type,sum(value) as valueSum from t group by type 转载于:https://www.cnblogs.com/zwqh/p/9448848.html

    select  type,sum(value) as valueSum from t group by type

    转载于:https://www.cnblogs.com/zwqh/p/9448848.html

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  • Hbase列属性详解

    千次阅读 2017-08-16 19:19:07
    因为HBase除了在数据块缓存里保存这个族相比其他族更激进之外并不提供额外的保证,该参数在实践中设置为true不会变化太大。   4 布隆过滤器 : ( BLOOMFILTER = true > 'ROW'  ) ...

           

     DESCRIPTION                                                                    ENABLED                                   
     'ns1:season', {NAME => 'autumn', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER = true > 'ROW', REPLICATION_SCOPE => '0', VERSIONS => '1', COMPRESSION => 'NONE', MI                                           
     N_VERSIONS => '0', TTL => 'FOREVER', KEEP_DELETED_CELLS => 'false', BLOCKSIZE                                           
      => '65536', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'} 


    1 blocksize:(BLOCKSIZE => '65536')

     

    数据块大小配置优化:   blocksize默认是64K  
      数据块越小,索引越大,占用内存也越大,   如果随机查询,比如某个表+某个ID方式,   如果是顺序scan扫描区间,那么设置大一点  否则保持默认值 
     
    create "stu",{NAME => "cf",BLOCKSIZE =>"65536"} 设置stu cf列族块大小为64K,

    块大小是HBase的一个重要配置选项,默认块大小为64k,默认单位是字节,采用这种细粒度,目的是块操作时更加有效加载和缓存数据,。对于不同的业务数据,块大小的合理设置对读写性能有很大的影响。而对块大小的调整,主要取决于两点:

    1. 用户平均读取数据的大小。理论上讲,如果用户平均读取数据的大小较小,建议将块大小设置较小,这样可以使得内存可以缓存更多block,读性能自然会更好。相反,建议将块大小设置较大。随着BlockSize的增大,系统随机读的吞吐量不断降低,延迟不断增大。对于以随机读为主的业务,可以适当调低BlockSize的大小,以获得更好的读性能。对于以scan为主的业务,可以适当增大BlockSize的大小,以获得更好的读性能。

    可见,如果业务请求以Get请求为主,可以考虑将块大小设置较小;如果以Scan请求为主,可以将块大小调大;默认的64M块大小是在Scan和Get之间取得的一个平衡。

    2. 数据平均键值对规模。

     

    2   数据块缓存的配置:   ( BLOCKCACHE => 'true')

    数据块缓存的配置:

     把数据放进读缓存,但工作负载却经常不能从中获得性能提升——例如,如果一张表或表里的列族只被顺序化扫描访问或者很少被访问,你不会介意Get或Scan花费时间是否有点儿长。在这种情况下,你可以选择关闭那些列族的缓存。如果你只是执行很多顺序化扫描,你会多次倒腾缓存,并且可能会滥用缓存把应该放进缓存获得性能提升的数据给排挤出去。如果关闭缓存,你不仅可以避免上述情况发生,而且可以让出更多缓存给其他表和同一表的其他列族使用。
    数据块缓存默认是打开的。你可以在新建表或者更改表时关闭它:
    hbase(main):002:0> create 'mytable',
    {NAME => 'colfam1', BLOCKCACHE => 'false’}

     

    3 激进缓存的配置:(IN_MEMORY=> 'false')

    你可以选择一些列族,赋予它们在数据块缓存里有更高的优先级(LRU缓存)。如果你预期一个列族比另一个列族随机读更多,这个特性迟早用得上。这个配置也是在表实例化时设定:
    hbase(main):002:0> create 'mytable',
    {NAME => 'colfam1', IN_MEMORY => 'true'}
    IN_MEMORY参数的默认值是false。因为HBase除了在数据块缓存里保存这个列族相比其他列族更激进之外并不提供额外的保证,该参数在实践中设置为true不会变化太大。

     

    4 布隆过滤器: (BLOOMFILTER = true > 'ROW' )

    数据块索引提供了一个有效的方法,在访问一个特定的行时用来查找应该读取的HFile的数据块。但是它的效用是有限的。HFile数据块的默认大小是64KB,这个大小不能调整太多。



    布隆过滤器也不是没有代价。存储这个额外的索引层次占用额外的空间。布隆过滤器随着它们的索引对象数据增长而增长,所以行级布隆过滤器比列标识符级布隆过滤器占用空间要少。当空间不是问题时,它们可以帮助你榨干系统的性能潜力。
    你可以在列族上打开布隆过滤器,如下所示:
    hbase(main):007:0> create 'mytable',
    {NAME => 'colfam1', BLOOMFILTER => 'ROWCOL'}
    BLOOMFILTER参数的默认值是NONE。一个行级布隆过滤器用ROW打开,列标识符级布隆过滤器用ROWCOL打开。行级布隆过滤器在数据块里检查特定行键是否不存在,列标识符级布隆过滤器检查行和列标识符联合体是否不存在。ROWCOL布隆过滤器的开销高于ROW布隆过滤器。

     

    5 TTL 生存时间,( TTL => 'FOREVER')

    当数据记录一段时间想删除掉,是以s为单位的,设置一个时间 超过后会被设置为删除标记

    生存时间配置:(TTL)
    超过这个时间设置的就会在下一次大合并中被删除

    create "stu",{NAME => "cf",TTL =>"18000"}

     

    6 压缩:(COMPRESSION => 'NONE')
    压缩可以节省空间,读写数据会增加CPU的使用率 LZO,SNAPPY,GZIP

    create "stu",{NAME => "cf",COMPRESSION =>"GZIP"}

     

    7 单元时间版本:(VERSIONS => '1')

     0.96版本默认是3个, 0.98版本是1, 要根据业务来划分,版本是历史记录,版本增多意味空间消耗。

    单元时间版本:
    默认维护一个时间版本

    create "stu",{NAME =>"cf",VERSIONS =>5}

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    千次阅读 2020-07-08 22:03:06
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空空如也

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列的属性必须相同吗