当出现万以上的整型数字时，经常要把它们口语化比较直观。下面分享两段代码，python与js的pythondef fn(num):把数字口语化ret = num = int(num)if num/10000 == 0:ret = str(num)else:if num/10**8 == 0:if num%10000 != 0:ret = str(num/10000) + 万 + str(num % 10000)else:ret = str(num/10000) + 万else:n2 = num%10**8if n2%10000 != 0 and n2/10000 != 0:ret = str(num/10**8) + 亿 + str(n2/10000) + 万 + str(n2%10000)eli...
如果直接对大文件对象调用 read() 方法，会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。即通过yield。在用Python读一个两个多G的txt文本时，天真的直接用readlines方法，结果一运行内存就崩了。还好同事点拨了下，用yield方法，测试了下果然毫无压力。咎其原因，原来是readlines是把文本内容全部放于内存中，而yield则是类似于生成器。 代码如下：def open_txt(file_name):with open(file_name,r+...
python 能处理数据库中百万行级的数据吗？处理大规模数据时有那些常用的python库，他们有什么优缺点？适用范围如何？ 回复内容：需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题：1. 百万行级不算大数据量，以目前的互联网应用来看，大数据量的起点是10亿条以上。2. 处理的具体含义，如果是数据载入和分发，用python是很高效的；如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果，python也有现成的高效的库，C实现的和并行化的；如果是...
python代码如下:def fn(num): 把数字口语化 ret = num = int(num) if num/10000 == 0: ret = str(num) else: if num/10**8 == 0: if num%10000 != 0: ret = str(num/10000) + 万 + str(num % 10000) else: ret = str(num/10000) + 万 else: n2 = num%10**8 if n2%10000 != 0 and n2/10000 != 0: ...
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据：硬件环境CPU：3.5 GHz Intel Core i7内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz硬盘：3 TB Fusion Drive数据分析工具Pyth...
通信大数据行程卡是很多小伙伴都在生活中使用的软件，不过新用户很容易遇到没有找到行程数据和验证码的情况，今天就专门为你们带来了解决方法一起看看吧。通信大数据行程卡没有找到行程数据怎么办：1、通信大数据行程卡”服务使用的是基站数据，为了保证通信的连续性、达到没有盲区的覆盖,行政区划交界处的两地基站信号可能会交叉覆盖，造成结果的偏差。2、另外如果你在一个城市驻留时间不超过4个小时， 是不会被记录的。3、海外行...
MySql大数据量查询limit与order by配合缓慢标签：lock 字段 last mail 排序 word 根据 email 大数据 本文系统来源：https://www.cnblogs.com/programmerjiajia/p/14167391.html
1、把你表中经常查询的和不常用的分开几个表，也就是横向切分 2、把不同类型的分成几个表，纵向切分 3、常用联接的建索引 4、服务器放几个硬盘，把数据、日志、索引分盘存放，这样可以提高IO吞吐率 5、用优化器，优化你的查询 6、考虑冗余，这样可以减少连接 7、可以考虑建立统计表，就是实时生成总计表，这样可以避免每次查询都统计一次 8、用极量数据测试一下 MySql 优化： 对 mysql 优化是一个综合性的技术，主要包...
一：查询优化 1：创建索引。 最简单也是最常用的优化就是查询。因为对于CRUD操作，read操作是占据了绝大部分的比例，所以read的性能基本上决定了应用的性能。对于查询性能最常用的就是创建索引。经过测试，2000万条记录，每条记录200字节两列varchar类型的。当不使用索引的时候查询一条记录需要一分钟，而当创建了索引的时候查询时间可以忽略。但是，当你在已有数据上添加索引的时候，则需要耗费非常大的时间。我插入2000万...
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from xuehi.com where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from xuehi.com where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而...
目前的解决策略是：在存储过程中进行处理，从起始时间到结束时间，切割成段，求出每一段的平均值，合并起来。存在问题：数据量很大的时候，会存在严重的性能问题。比如：一个月内每天的平均值，这个涉及的数据量将非常大，查询非常耗时。目前没有做过基准测试，具体的时间消耗还不确定。解决办法：目前想到的是，新建一个平均值表，定时把一段时间的平均值写入到这个表里面。以后从平均值表里面查询。mysql 大数据量求平均值标签：...
LOB，Large Objects，是一种用于存储大对象的数据类型，一般LOB又分为BLOB与CLOB。BLOB通常用于存储二进制数据，比如图片、音频、视频等。CLOB通常用于存储大文本，比如小说。 MySQL数据库中没有专门的CLOB数据类型，而如果要存储大文本，MySQL采用的是TEXT类型。TEXT类型又有TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT和LONGTEXT之分。MySQL中的BLOB类型又可分为TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB和LONGBLOB。 使用JDBC处理大文本 向M...
）：-- 创建表空间 CREATE TABLESPACE JG22 -- 表空间名 DATAFILE ‘D:\oracle\oracle\JG22.dbf‘ -- 表空间的地址 SIZE 10 M -- 可保存文件的大小 AUTOEXTEND ON -- 是否自动扩展保存文件的大小（off|on） NEXT 1 M -- 数据文件满了以后，扩展的大小。 MAXSIZE 20 M; 然后创建数据库的用户（关键字：user）：-- 创建用户 create user jg22 -- 用户名 identified by 932265 -- 密码 default tablespace jg22 -- 表空间 temporar...
首先创建一个表 CREATE TABLE `ipdatas` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`uid` int(8) NOT NULL DEFAULT 0,`ipaddress` varchar(50) NOT NULL,`source` varchar(255) DEFAULT NULL,`track` varchar(255) DEFAULT NULL,`entrance` varchar(255) DEFAULT NULL,`createdtime` datetime NOT NULL DEFAULT 0000-00-00 00:00:00,`createddate` date NOT NULL DEFAULT 0000-00-00,PRIMARY KEY (`id`),KEY `uid` (`uid`) ) ENGINE...
OPTIONS(skip_index_maintenance=TRUE,direct=true,BINDSIZE=20971520,READSIZE=20971520,ERRORS=-1,ROWS=500000) --unrecoverable load data --CHARACTERSET AL32UTF8 LOAD DATA INFILE ‘c:\xxxxxe.txt‘ ---------数据文件，即txt文件 Append INTO TABLE Demo7.TMS_BRANCHCODE2 -----表名,全路径 FIELDS TERMINATED BY X‘09‘ -----数据用制表符分割 TRAILING NULLCO...