mysql兩表合并SEARCH AGGREGATION
回答:是的。一方面，大數(shù)據(jù)計(jì)算通常不能在內(nèi)存中完成，需要多次讀寫(xiě)硬盤(pán)數(shù)據(jù)。另一方面，數(shù)據(jù)分布在不同的機(jī)器上，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸。因此，大數(shù)據(jù)運(yùn)算更多的時(shí)間是在讀寫(xiě)磁盤(pán)和網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)。因?yàn)閿?shù)據(jù)I/O的效率通常低于CPU運(yùn)算效率。因此，對(duì)讀寫(xiě)同一張表的多個(gè)SQL進(jìn)行合并，可以減少本地磁盤(pán)讀寫(xiě)次數(shù)，以及網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，從而提高程序運(yùn)行效率。
李增田
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回答:在使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，通常會(huì)使用到 Pandas模塊。在該問(wèn)題中的將兩個(gè)Excel表格合并按照某列進(jìn)行合并的需求同樣可以使用 Python Pandas 模塊實(shí)現(xiàn)。為了方便理解，我們采用以下 iris_a，iris_b 兩表數(shù)據(jù)作為演示數(shù)據(jù)，其中橘色標(biāo)注為重復(fù)數(shù)據(jù)，如下：比如我們希望將 iris_a，iris_b 表中 classes列值相同的行合并到一起。其實(shí)這個(gè)操作等同于SQL的內(nèi)...
Astrian
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...驅(qū)動(dòng)大表，即小的數(shù)據(jù)集驅(qū)動(dòng)大的數(shù)據(jù)集。如：以 A，B 兩表為例，兩表通過(guò) id 字段進(jìn)行關(guān)聯(lián)。 當(dāng) B 表的數(shù)據(jù)集小于 A 表時(shí)，用 in 優(yōu)化 exist；使用 in ，兩表執(zhí)行順序是先查 B 表，再查 A 表select * from A where id in (select id from B)當(dāng) A...
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高璐
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Big_fat_cat
