一、前言大家好，我是崔艳飞。工作中经常会遇到，需要把两张Excel或Csv数据表通过关键字段进行关联，匹配对应数据的情况，Excel虽有Vlookup函数可以处理，但数据量大时容易计算机无响应，可能出现数据丢失，处理速度较慢是软肋，而Python只需几行代码就能轻松实现，且处理速度快，详细如下。二、项目目标用Python实现两张Excel或Csv表数据关

介绍二分查找也称折半查找（BinarySearch），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。前提必须待查找的序列有序时间复杂度O(log2n)原理1）确定该期间的中间位置K2）将查找的值t与arrayk比较，若相等，查找成功返回此位置；否则确定新的查找区域，继续二分

数据库的表都是单独存在的，但是当我们进行联合查询(多表查询)时，我们获得数据库返回的值时就好像在一张表里一样，这是因为在进行联合查询时数据库会生成一个临时表返回给我们所想要的数据信息，这时我们都是通过LEFTJOIN等语句进行相关联，并且我们也会为我们所想查询的数据进行一个筛选，这时我们就会用到过滤语句。       LEFTJOINONWHE

!(http://pic.wblog.cn/F21D67BC6A7C498FACFF9F0E28C60A8A.png)常常在业务开发中会遇到大列表的查询需求或者按照各项条件搜索内容，一般的做法往往都是数据库直接搞定，但是到了一定的程度只有这类需求会带来巨大的开销，一个表格中涉及到了5张表的数据，搜索要求从其中3张表的不同字段做到模糊查询，

MongoDB的Replication是通过一个日志来存储写操作的，这个日志就叫做oplog。在默认情况下,oplog分配的是5%的空闲磁盘空间。通常而言,这是一种合理的设置。可以通过mongodoplogSize来改变oplog的日志大小。oplog是cappedcollection，因为oplog的特点（不能太多把磁盘填满了，固定大小）需要

作者介绍冀浩东，转转公司数据库负责人，负责转转公司整体的数据库运营。初引入TiDB解决了哪些问题？转转使用TiDB主要解决了两个问题，一个是分库分表问题，另一个是运维复杂度。分库分表是一个非常普遍的问题，会增加我们业务逻辑的复杂性，并且多维度的mapping可能导致我们整体性能的下降。有了

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互联网应用随着业务的发展，部分单表数据体量越来越大，应对服务性能与稳定的考虑，有做分库分表、数据迁移的需要，本文介绍了vivo帐号应对以上需求的实践。一、前言Canal是阿里巴巴开源项目，关于什么是Canal？又能做什么？我会在后文为大家一一介绍。在本文您将可以了解到vivo帐号使用Canal解决了什么样的业务痛点，基于此希望

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摘要：   Redis在生产环境中，采用配置参数maxmemory的方式来限制内存的大小。当实际存储内存超过maxmemory参数值时，开发者可以通过Redis内存淘汰策略，来决定如何腾出新空间继续支持读写工作。工作情况    首先，客户端会发起需要更多内存的申请；其次，Redis检查内存使用情况，如果