DC近日发布了《2021年V2全球大数据支出指南》（IDCWorldwideBigDataandAnalyticsSpendingGuide），新增了2025年预测，从技术、行业、企业规模等维度发掘未来五年（20212025）全球大数据市场中的潜在机会，同时对2020年的市场发展情况进行了梳理。大数据市场概览根据IDC最新预

张量（Tensor）在Tensorflow中，变量统一称作张量（Tensor）。张量（Tensor）是任意维度的数组。0阶张量：纯量或标量(scalar)，也就是一个数值，例如，\\'Howdy\\'或51阶张量：向量(vector)或矢量，也就是一维数组（一组有序排列的数），例如

一、Hive的几种数据模型内部表(Table将数据保存到Hive自己的数据仓库目录中：/usr/hive/warehouse)外部表(ExternalTable相对于内部表，数据不在自己的数据仓库中，只保存数据的元信息)分区表

数据的增删改查：增：insertinto表名values();删：物理删除:deletefrom表名where条件;逻辑删除;改：update表名set列1值1，列2值2...where条件;查：全查:select\from数据表名;指定条件查:select\fr

MySQL常用的四种引擎的介绍（1）：MyISAM存储引擎：不支持事务、也不支持外键，优势是访问速度快，对事务完整性没有要求或者以select，insert为主的应用基本上可以用这个引擎来创建表支持3种不同的存储格式，分别是：静态表；动态表；压缩表静态表：表中的字段都是非变长字段，这样每个记录都是固定长度的，优点存储非常迅速，容易缓存，出现故障

很多时候，模型关联后需要根据关联的模型做查询。场景：广告表（ad），广告类型表(ad\_type)，现在需要筛选出广告类型表中id字段为1且广告表中status为1的列表先看关联的设置部分 publicfunctionadType(){return$thisbelongsTo('A

★【单表优化】思路【表设计】开始，字段尽量精确，避免过多字段，避免null。【存储引擎】选择好。【索引】设计好。【查询优化】，between和exists优于in的使用；unionall比union的效率高。【表分区】的使用。上面属于单表优化的思路。如果还不能满足

性能测试时，数据库表通常需要很多数据，此时我们可以用存储过程来造数，以下代码mysql、Oracle都可以用首先，先查看数据库表的设计，可以看到每张表有多少字段，分别都是什么类型，哪个字段是自动增长的等。然后根据表的结构写一个insert语句即可。其次，看哪些表涉及到性能问题，然后对这些表进行造数即可。!(https://oscimg.osc

1、分库分表很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是

1、MyISAM存储引擎  不支持事务，也不支持外键，优势是访问速度快，对事务完整性没有要求或者以select、insert为主的应用基本上可以用这个引擎来创建表。支持三种不同的存储格式，分别是：静态表、动态表、压缩表。静态表：表中的字段都是非变长字段，这样每个记录都是固定长度的，优点存储非常迅速，容易缓存，出现故障容易恢复；缺点是占