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pandas是python数据分析必备工具，它有强大的数据清洗能力，往往能用非常少的代码实现较复杂的数据处理今天，鸟哥总结了pandas筛选数据的15个常用技巧，主要包括5个知识点：1.比较运算：、<、、、<、!2.范围运算：between(left,right)3.字符筛选:str.contains(pattern或字符串,naFalse)4.逻辑运算：&

一、MySQL支持的连接类型MySQL5.7官方文档(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fdev.mysql.com%2Fdoc%2Frefman%2F5.7%2Fen%2Fjoin.html)中说明了支持如下四种连接类型：1.

原文链接: Python3新特性(https://my.oschina.net/ahaoboy/blog/1622034)系统文件路径处理库：pathlib  使用Python2的同学，应该都用过os.path这个库，来处理各种各样的路径问题，比如拼接文件路径的函数：os.path.join()，用Python3，你可以使用path

慢查询日志，将那些执行时间过长且占用资源过多的SQL拿来进行explain分析，导致CPU过高，多数是GroupBy、OrderBy排序问题所导致，然后慢慢进行优化改进。比如优化insert语句、优化groupby语句、优化orderby语句、优化join语句等等；3）考虑定时优化文件及索引；4）定期分析表，使用optimizetable；

什么是IndexLookupJoinNestedLoopJoin在介绍IndexLookupJoin之前，我们首先看一下什么是NestedLoopJoin（NLJ）。NLJ的具体定义可以参考Wikipedia(https://www.oschina.net/

mysql5.7innodb默认存储引擎一、关于索引二、最佳实践三、避坑实践一、关于索引1.索引的作用提高查询效率数据分组、排序避免回表查询优化聚集查询用于多表join关联查询利用唯一性约束、保证数据唯一性innodb行锁实现索引的“

$Splay$的复杂度分析不论插入，删除还是访问，我们可以发现它们的复杂度都和$splay$操作的复杂度同阶，只是一点常数的区别我们不妨假设有$n$个点的$splay$，进行了$m$次$splay$操作采用势能分析我们记$w(x)\\left\\lceil\\log\_2(size(x))

一、FlinkState概念State用于记录Flink应用在运行过程中，算子的中间计算结果或者元数据信息。运行中的Flink应用如果需要上次计算结果进行处理的，则需要使用状态存储中间计算结果。如Join、窗口聚合场景。Flink应用运行中会保存状态信息到

作者：京东物流京东物流一、前言在做MySQL的SQL优化时，如果只涉及到单表查询，那么大部分慢SQL都只需从索引上入手优化即可，通过添加合适的索引来消除全表扫描或者排序操作，执行效果，大概率能实现质的飞跃。然而，在实际生产中，除了单表查询，更多的是多个表的