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  • 式数据库行式数据库区别
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    2020-09-27 14:50:05

    转载自:https://blog.csdn.net/nieson2012/article/details/79551337

    列存储不同于传统的关系型数据库,其数据在表中是按行存储的,列方式所带来的重要好处之一就是,由于查询中的选择规则是通过列来定义的,因此整个数据库是自动索引化的。按列存储每个字段的数据聚集存储,在查询只需要少数几个字段的时候,能大大减少读取的数据量,一个字段的数据聚集存储,那就更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。

    传统的行存储和列存储的区别

    1、数据是按行存储的
    2、没有索引的查询使用大量I/O
    3、建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源
    4、面对查询的需求,数据库必须被大量膨胀才能满足性能需求

    1、数据按列存储–每一列单独存放
    2、数据即是索引
    3、只访问查询涉及的列–大量降低系统IO
    4、每一列由一个线索来处理–查询的并发处理
    5、数据类型一致,数据特征相似–高效压缩

    列式数据库

    什么是列式数据库?可能大家也才到了,既然有列式数据库,那么肯定就有行式的喽!确实是这样的。也许大多数人并不了解数据库储存模型(storage model)和数据库的数据模型(data model),不过对上层是使用者也没多大关系。不过我们现在讲的列式和行式就是指数据库的storage model,而他们支持同样的data schema,即对data model感知不到storage model的实现区别。
    一个数据库的data model约定可以进行上层数据操作,而storage model决定这些操作的性能。比如,No Sql数据库使用的是data model是key-value,而储存模型有map结构实现,也可以由tree结构实现。而对于sql数据库,其数据模型是一张二维表,而至于怎么存储这张二维表,很容易就可以想到可以按行存储和按列储存。按行存储就是我们现在常见操作型数据库,而是最大众的数据库,比如MySql、Oracle、……等等你所知道大部分数据库。而按列储存的数据库现在也是很有名,比如Hive、Vertica、Druid、Infobright等。
    为什么要行式数据库又要列式数据库?

    先让让我们想象关于二维表我们有哪些操作?—— select、update、delete和insert。这些操作都会需要找到相应的位置,所以这些操作的基础都是search。
    而基本的算法都是即从时间考虑也是从空间考虑的。我们开始具体举个例子。

    在数据库储存作为实际的一堆储存在磁盘上的文件,在设计不得不考虑磁盘的特性。一般的磁盘特性,其实所有的储存都有一个特性就是对于locality良好的存取性能是随机存取的好几倍。我们现在把一块想像成一组固定大小的块,如图: disk logic model 而文件的内容实际会被分开按照磁盘逻辑块来储存,数据库主要任务就是怎么组织这些逻辑块来取得更好的读取性能和便捷性。

    在不考虑索引的情况下,所有的磁盘读取都是顺序读取,这意味了要查找一个东西,都需要扫描全表或者部分表。很直观的道理,读取的性能就是取决于扫描的范围。范围越大,速度当然越慢。
    我们先假设我们有一堆如下的数据:
    RowId EmpId Lastname Firstname Salary
    001 10 Smith Joe 40000
    002 12 Jones Mary 50000
    003 11 Johnson Cathy 44000
    004 22 Jones Bob 55000
    行式储存模型

    好现在我们开始让磁盘里塞,假设我们的磁盘块只能容下5个字段(抽象的,假设我们的这些字段的大小都一样),因为我们是按找行优先的,所以结果就如下:
    这里写图片描述

    于是当我们要找Jones的所有信息的工资时候,我们会依次从第一块磁盘块直到扫描到最后(为什么要扫到最后,因为是在找全部叫Jones的信息,所以不扫都最后都不能确定是否会遗漏)。一共需要扫4块,然后取出其第二块和第四块信息,找出其工资的信息。

    其实基于行式储存,对于where语句处理都需要处理全表。对于磁盘的不停seek,速度就可想而知。当然一般数据库为了应对这种全数据扫描,找到了建立索引的方法。而索引就是对某个或者某些字段的组合的信息,即取出数据的部分信息,以减少每次扫描从全表到部分信息的扫描的过渡。

    这种查询方式很适合于一次取出一个行数据,而对于日常应用系统来说这种方式是非常合适的,因为我们设计应用的时候都是针对一个事务,而我们会把一个事务所有属性存储成一行,使用的时候也是有很大的概率涉及到整行的信息,很利于做缓存。还比如我们经常使用的那些经典sql 语句:

    select * from user where id = 1001;
    select id, user_name, email, address, gender, ... from user where id = 1001;
    
    1
    2
    

    !!还敢不敢列出些更多的字段!!
    列式储存模型

    而列储存就是下图这种按列优先储存。为了方便我们每块只储存了一个一列,没有存满。
    这里写图片描述
    这下我们再考虑上面的查找所有Jones的工资,这下我们只扫描第三个磁盘块,找出Jones都再那些行,然后根据查出来的行号,直接去第五块磁盘(这块对应的式salary列)找出第二、四行的数据,然后输出。一共2次seek。大大小于row-oriented的4次。

    这种查询方式的前提就是你就需要这列数据就行了,其前提假设就是查询基本不会使用这个行的其他列数据。显然这种假设对于日常操作系统的围绕着一个主题进行的活动是不合适旳。但是却在分析型数据大显身手。

    列式的另一大优势是压缩。因为列的天然凝聚性(比如上面的两个Jones就可以压缩成一个)大大强与行,所以列式储存可以有很高的压缩比,这个进一步使使用的磁盘的数量减少,因为使用的磁盘块少,进一步减少了需要扫描的次数。这方面很利于加快查找速度,但是因为解压缩也是耗时耗内存的过程,所以压缩的控制也是需要一个定平衡点。
    优劣总结

    从上面的例子可以明显看出列式数据库在分析需求(获取特点——每次查询几个维度,通常是)时候,不仅搜索时间效率占优势,其空间效率也是很明显的。特别是针对动辄按T计算的数据量来说,在分布式环境中能进行压缩处理能节省宝贵的内部带宽,从而提高整个计算任务性能。

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    Numpy库学习——向量表示

    在机器学习和深度学习的编程过程中,为了提高程序的运行速度,通常将模型表达式转换为向量表达式(向量化),即利用矩阵运算思想提高运行效率。那么,在Python中究竟如何利用Numpy库定义一个向量,以及如何判断否为向量呢?

    (一)Python中向量的特征

    通常情况下,Python中向量和数组之间界限比较模糊,很多时候是通用的,但是在有时候数组不一定能够表示向量,比如,利用Numpy中random模块中的randn函数生成的一维数组,既不是行向量,也不是列向量,而是秩为1的数组:

    这里写图片描述

    上述秩为1的一维数组仅有一个方括号,而实际中向量或者矩阵有两层方括号(即属于二维数组),下面给出列向量、行向量和矩阵的示例。
    - 列向量
    这里写图片描述

    -行向量

    这里写图片描述

    -矩阵
    这里写图片描述

    综上可知,可以以方括号的形式判断数组是否能够代表一个向量或者矩阵,又或者通过转置看前后是否变化来判断。

    (二)Python中向量的构建

    在实际编程中,可以采用如下方式构建向量或者矩阵,即

    (1)reshape()函数
    通过reshape()函数可以依据数组创建指定维度的向量或者矩阵,比如可以针对秩为1的数组创建列向量或者行向量或者矩阵,即由一维数组转化成二维数组,如下所示
    这里写图片描述
    注:reshape()函数可以创建指定形状的新数组,但是不会改变原数组的形状,如
    这里写图片描述

    (2)直接在构建数组时,利用数组函数指定行列数
    可以利用zeros(),ones(),randn()等函数构建指定形状的数组、向量、矩阵,例如
    这里写图片描述

    注:np.zeros(数值)构建的一维数组秩为1,不能代表向量,如
    这里写图片描述

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  • 展开全部获取62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333431373332总行:dataGridView1.Rows.Count;获取当前选中行索引:int i = this.dataGridView1.CurrentRow.Index;获取当前选中索引:int j = this....

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    获取62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333431373332总行数:dataGridView1.Rows.Count;

    获取当前选中行索引:int i = this.dataGridView1.CurrentRow.Index;

    获取当前选中列索引:int j = this.dataGridView1.CurrentCell.ColumnIndex;

    DataGridView的几个基本操作:

    1、获得某个(指定的)单元格的值:

    dataGridView1.Row[i].Cells[j].Value;

    2、获得当前选中行的索引:

    dataGridView1.CurrentRow.Index;

    3、获得当前选中单元格的值:

    dataGridView1.CurrentCell.Value;

    b38e6714c2da492a1c25bb618e6d131b.png

    扩展资料

    通过DataGridView控件,可以显示和编辑表格式的数据,而这些数据可以取自多种不同类型的数据源。

    DataGridView控件具有很高的的可配置性和可扩展性,提供了大量的属性、方法和事件,可以用来对该控件的外观和行为进行自定义。当你需要在WinForm应用程序中显示表格式数据时,可以优先考虑DataGridView(相比于DataGrid等其它控件)。

    如果要在小型网格中显示只读数据,或者允许用户编辑数以百万计的记录,DataGridView将提供一个易于编程和良好性能的解决方案。

    DataGridView 用来替换先前版本中的DataGrid,拥有较DataGrid更多的功能;但DataGrid仍然得到保留,以备向后兼容和将来使用。如果要在两者中选择,可以参考下面给出的DataGrid 和DataGridView之间区别的细节信息。

    参考资料来源:

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  • 间隙边框多布局之后,通过 column-gap属性 column-rule属性来设置相邻两列之间的间隙及边框的样式,column-rule 会出现在间隙的中间位置,column-gap column-rule 的高度等于的高度。column-...

    在CSS3之前,要让Web页面像报纸、杂志的排版一样,呈现多列布局,你必须将内容拆分到不同的标签中,然后分别设定样式,或者使用浮动和绝对定位,或者使用JS脚本等,并且实现起来也很困难。

    CSS3新增了多列布局特性,彻底改变了这样的局面,这种新语法能够让页面内容轻松地分布到多列网格中,实现类似报纸、杂志一样的排版效果,而无需任何额外的标签。

    多列布局相关的核心属性包括列宽和列数、列间隙和边框、分列符、跨列、填充列等,下面分别进行介绍。

    列宽和列数

    在多列布局中,可以通过 columns属性设定列的具体宽度或列的数目,使内容分布到多列网格中,用来实现多列布局的效果。语法格式为:

    
    
    1. columns:[column-width ] || [ column-count ]

    也就是说,columns属性可以分解为 column-width 和 column-count 这 2 个独立的属性,下面分别进行介绍。

    column-width

    如果想使用固定宽度的列,就可以使用 column-width属性来设置每列的列宽,取值为 <length> | auto,默认为 auto。auto 表示元素多列的列宽将由其它属性(如,column-count属性)决定;<length>表示使用长度值来设置元素的最佳列宽,不允许负值。

    假设有一个 div 容器,容器中包含一些内容。HTML代码如下:

    
    
    1. <div>
    2. <p>在CSS3之前,要…实现起来也很困难。</p>
    3. <p>CSS3多列布局的出现,彻底改变…分布到多列网格中。</p>
    4. </div>

    接下来的多列布局实例,都将使用上述结构。为了方便查看效果,为容器设置固定宽度,并添加了 1px 的浅黑色边框:

    
    
    1. div {
    2.     width: 450px;
    3.     border: 1px solid #444;
    4. }

    如果将 column-width属性设置为固定的长度值,则在内容的宽度超过该值时,浏览器就会自动以多列进行布局。目前为止,还没有任何浏览器支持多列布局相关的属性,需要使用浏览器私有属性(下同)。如:

    
    
    1. div {
    2.    
    3.    -webkit-column-width: 10em;
    4. }

    按照上述设定,容器中的内容将会分布在宽度为 10em 的列中。并且,在窗口尺寸发生变化的过程中,浏览器会自动根据列框,来调整列的数目。运行结果如图 9‑1 所示:

    column-width属性效果图9-1 column-width属性效果

    然而,根据W3C标准,column-width属性值实际上是给浏览器建议的最佳宽度,实际的列宽可以根据容器空间的大小进行调整。调整规则如下:

    1)当容器可用空间足够大时,实际的列宽可能大于所设置的列宽。如:

    
    
    1. div {
    2.    
    3.    -webkit-column-width: 300px;
    4. }

    上述代码中,容器的宽度是 450px,而设置的列宽是 300px。此时,内容将自动填满整个容器的宽度,实际的列宽将是 450px,而不是 300px。运行结果如图 9‑2 所示:

    容器宽度大于列宽图9-2 容器宽度大于列宽

    从上图可以看出,虽然容器可用空间足够大,但还是无法按两列进行布局,所以就会把列宽扩展到容器的宽度,整个容器就只有一列,而不是多列。

    2)当容器的宽度小于设置的列宽时,将以容器的宽度作为列宽。如:

    
    
    1. div {
    2.    width: 200px;
    3.    -webkit-column-width: 300px;
    4. }

    上述代码中,容器的宽度是200px,而设置的列宽是300px。此时,实际的列宽将是容器的宽度 200px。运行结果如图 9‑3 所示:

    容器宽度小于列宽图9-3 容器宽度小于列宽

    从上图可以看出,虽然设置的列宽大于元素容器的宽度,但并不会让元素内容按列的宽度进行布局,它只能把列宽压缩到容器的宽度。

    column-count

    如果希望列的数目保持不变,而让浏览器根据窗口的尺寸自动调整列宽,就可以使用 column-count属性来设置列数,取值为 <integer> | auto,默认为 auto。auto 表示列数由浏览器自动计算;integer 表示建议的最佳列数,取值为大于 0 的整数。如果同时指定了列数和列宽,则 column-count 表示最大列数。如:

    
    
    1. div {
    2.  
    3.   -webkit-column-count: 3;
    4. }

    在多列容器中,浏览器会自动按照指定的列数,一列一列进行填充。上述代码表示,按 3列将内容填充到容器中,运行结果如图 9‑4 所示:

    column-count属性效果图9-4 column-count属性效果

    从上图可以看出,给多列容器指定列数后,在窗口尺寸发生变化时,浏览器会根据列数和容器宽度,自动计算出每列的宽度,以保证按照 3 列进行布局。

    关于作者

    歪脖先生,十五年以上软件开发经验,酷爱Web开发,精通 HTML、CSS、JavaScript、jQuery、JSON、Python、Less、Bootstrap等,著有《HTML宝典》、《揭秘CSS》、《Less简明教程》、《JSON教程》、《Bootstrap2用户指南》、《Bootstrap3实用教程》,并全部在 GitHub 上开源。

    展开全文
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