B-Tree索引/位图索引/反向索引/函数索引/降序索引/分区索引oracle导致索引失效的情况1、使用不等于操作符2、使用isnull或isnotnull3、使用函数4、比较不匹配的数据类型5、复合索引中的前导列没有被作为查询条件6、查询的数量是大表的大部分7、对小表查询8、like"%_"百分号在前反向索引：使用数据时（常见于批量插入操作）都比较集中在一个连续的数据范围内，那么在使用正常的索引时就很容易发生索引叶子块过热的现象，严重时将会导致系统性能下
系统 2019-08-12 01:51:49 2367
在人与人交往或商业活动中，事件发生或交易的参与人都称为当事人，当事人可能是个人，也可能是组织或团体，每个当事人都扮演了一定的角色。每个人在工作或生活中都有多种角色，比如：张三对于其父母来说，角色是儿子，张三对于其姊妹来说是哥哥，对于其所在单位张三是雇员。在企业管理中角色也称为岗位，有时一个岗位就是一个人，有时一个岗位可能有多个人，也有可能某人身兼数职，也即他同时在多个岗位上任职或工作。因此，企业管理中的岗位概念也即角色，角色管理就是岗位管理，岗位职责定义了
系统 2019-08-12 01:33:34 2367
15版默认关闭三指拖动窗口，需要按住后再移动。设置开启三指拖动窗口功能如下：左上角点击小苹果，系统偏好设置，第四行找到‘辅助功能’辅助功能，左侧列表里，找到‘鼠标与触控板’，右侧‘触控板选项’点开，勾选‘启用拖移’，列表里选择‘三指拖移’设置完毕后，点击‘好’，退出即可。15mac设置三指拖动窗口
系统 2019-08-12 01:33:32 2367
carlhuda/janusJanus:VimDistributionThisisadistributionofplug-insandmappingsforVim,GvimandMacVim.Itisdesignedtoprovideminimalworkingenvironmentusingthemostpopularplug-insandthemostcommonmappings.Thedistributioniscompletelycustomisa
系统 2019-08-12 01:33:22 2367
DetectCPUBottleneckinSQLServerBy:KasimWirama,MCDBAWhenyouhaveyourdatabaseserverexperiencingaproblem,therearemanypossibilitieshere,suchasCPU,memory,harddiskordatabaseconfigurationitself.Thereshouldbeasystematicwaytotroubleshootingp
系统 2019-08-12 01:33:13 2367
cygwin下配置vim的方法：1）进入cygwin环境，执行下面的指令复制vim配置文件$cp/usr/share/vim/vim71/vimrc_example.vim~/.vimrc2)修改.vimrc$cd~$vi.vimrc3)我习惯使用下面的配置：setnu显示行号setts=4按tab键产生的制表符占4个字符的位置4）保存退出，重启cygwin即可。vi其他配置：vi还有很多个性化的配置可以在.vimrc中加入方便自己工作下面是一个基本的配置
系统 2019-08-12 01:33:09 2367
thrift安装问题及tutorial实例运行_奔跑的鸵鸟_新浪博客thrift安装问题及tutorial实例运行(2012-07-1314:49:26)转载▼标签：thriftboost分类：开源软件thrift的实例执行依赖boost，首先应安装boost1.安装boost1.1.从网址：http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.50.0/下载boost安装包解压到/usr/local/下：
系统 2019-08-12 01:32:25 2367
一前言最近在开发的数据核对方案中用到了Python标准库Difflib，本来它工作的挺符合预期，可当它遇到那个文件，仿佛遇到了克星，那文件才100行*77列的数据，经它对比，居然耗时61s。这是无法接受的，因为后续线上流量抽取比对，绝非这点量级。该怎么破？二重现现象以下是使用Difflib比对那个文件，数据量是100行*77列，耗时61s，如下：好吧，那就降低数据量到5行*77列，看看效果，耗时只有0.05s，如下：从耗时结果上，不难发现，Difflib在
系统 2019-09-27 17:57:27 2366
接下来，直接给出大家响应的代码，并对每一行进行标注，希望能够帮到大家。需要用到的是库是。numpy、sklearn。#导入相应的库（对数据库进行切分需要用到的库是sklearn.model_selection中的train_test_split）importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#首先，读取.CSV文件成矩阵的形式。my_matrix=np.loadtxt(ope
系统 2019-09-27 17:57:13 2366
处理丢失数据有两种丢失数据：Nonenp.nan(NaN)In[1]:importnumpyasnpIn[12]:%timeitnp.arange(0,10000,dtype=int).sum()21.3µs±1.66µsperloop(mean±std.dev.of7runs,10000loopseach)In[13]:%timeitnp.arange(0,10000,dtype=float).sum()24.2µs±2.7µsperloop(mean±
系统 2019-09-27 17:55:21 2366
