mysql性别
社区干货
golang pprof
性别、视频偏好等多项特征,从而更方便的为用户去推荐用户可能会感兴趣的内容。而计算机领域的profile指的就是进程的运行时特征,一般会包括CPU、内存、锁等多项运行时特征,从而让我们更方便的去优化我们程序的性能。... 图片摘自 https://www.brendangregg.com/FlameGraphs/cpu-mysql-updated.svg 可以访问源网站去体验一下火焰图的详细交互,下面简单说一下如何看火焰图(以cpu火焰图为例)。火焰图是一个二维展示的svg图形。**y 轴...
推荐系统基础结构总结 | 社区征文
描述一个人 可以从性别、年龄、兴趣爱好来进行描述,每个人都有不同的喜好,而这个喜好会随着时间的变化、年龄的变化、场地的变化、场景的变化、身份的转变呈现出不一样的喜好,从技术的角度来说如何竟可能的勾勒出这... 比如Mysql。这块统计出结构后,通过报表等可视化的形式供给相关数据分析、产品运行、公司领导做出业务调整和决策。数据部分是整个推荐系统的水源,深度学习对水源要求是水量要大(模型尽快收敛)、水流要快(让数据能...
数据服务基础能力之元数据管理 | 社区征文
看下面的案例:用户性别;|名称 | 释义 | 说明 | 值类型 | 路由库 | 路由表 | 存储类型 ||---|---|---|---|---|---|---|| Sex | 用户性别 | 用户基础属性 | 枚举:男、女 | hive | user | String |从细分角度看,可以对上面数据进行两块划分,即业务层与技术层:- 业务层:名称.释义.说明.值类型;- 技术层:路由库.路由表.存储类型.值类型;这里的分层只是描述的侧重点,业务层偏向应用端,技术层偏向底层系统的交互和实现,在对性...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
比如性别男和女在文件存储中使用0和1。 我们设置过滤条件只查询性别为男的数据,常规的读取方式会先把文件存储中的0和1数据用字典解码为性别男和女。然后,再将男和女的字符串和过滤条件进行比较,保留性别为男的数据。 这种模式因为有字符串的参与,效率会非常低。在我们这次重构中对此进行了优化,在设置过滤条件时可以通过字典知道对应数据是0,所以查询中直接可以使用 0 这个 int 类型数据来进行读取和延迟物化,...
特惠活动
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排序标签
1. 产品概述 支持创建排序标签。 2. 常见应用场景 现有标签【性别-人工】【性别-推测】,依照优先级生成一个更准确的标签【性别】:优先获取用户【性别-人工】的标签值,若为空,则获取用户的【性别-推测】 3. 操作步骤 前往 标签体系 模块,点击新建标签 按钮,选择 排序标签 进入该功能模块。 3.1 配置标签基础信息标签名称:新建标签的名称(100个字符以内;同一项目下,标签名称不可重复) 路径:选择该标签所在的文件夹分类 说明 新建...
Serverless StarRocks表模型设计
MySQL订单表实时同步到 StarRocks 中提供分析查询。其中,数据按天分区,对订单的修改集中在最近几天新创建的订单,老的订单完成后就不再更新,因此导入时其主键索引就不会加载,也就不会占用内存,内存中仅会加载最近几... 例如性别、城市、省份等信息列上。随着取值空间的增加,位图索引会同步膨胀。 6.7 使用物化视图物化视图(Rollup)本质上可以理解为原始表(Base table)的一个物化索引。建立物化视图时,您可以只选取 Base table 中的部...
StarRocks表模型设计
MySQL订单表实时同步到 StarRocks 中提供分析查询。其中,数据按天分区,对订单的修改集中在最近几天新创建的订单,老的订单完成后就不再更新,因此导入时其主键索引就不会加载,也就不会占用内存,内存中仅会加载最近几... 例如性别、城市、省份等信息列上。随着取值空间的增加,位图索引会同步膨胀。 6.7 使用物化视图物化视图(Rollup)本质上可以理解为原始表(Base table)的一个物化索引。建立物化视图时,您可以只选取 Base table 中的部...
推荐系统基础结构总结 | 社区征文
描述一个人 可以从性别、年龄、兴趣爱好来进行描述,每个人都有不同的喜好,而这个喜好会随着时间的变化、年龄的变化、场地的变化、场景的变化、身份的转变呈现出不一样的喜好,从技术的角度来说如何竟可能的勾勒出这... 比如Mysql。这块统计出结构后,通过报表等可视化的形式供给相关数据分析、产品运行、公司领导做出业务调整和决策。数据部分是整个推荐系统的水源,深度学习对水源要求是水量要大(模型尽快收敛)、水流要快(让数据能...
DescribeDirectConnectConnectionLoaAttributes
Gender String Male 施工工程师的性别。 Male:男 Female:女 ContactPhone String 1881188**** 施工工程师的联系方式。 CertificateType String IDCard 施工工程师的证件类型,支持: IDCard:身份证 Passport:国际护照 CertificateNo String 22222219990101**** 施工工程师的证件号码,根据证件类型填入身份证号码或国际护照号码。 请求示例GET /?Action=DescribeDirectConnectConnectionLoaAttributes&Version=2020-04-01&...
SQL自定义查询(私有化)
语义举例: 查询2020年8月10日后的活跃用户的性别。 sql select user_profiles.gender from users where last_active_date >= '2020-08-10'查询2020年8月10日前的做过A事件的用户的性别 sql select gender, hash_uid, user_id from events as table_a left join ( select hash_uid, user_profiles.gender as gender from users where user_profiles.gender is not nul...
SQL自定义查询(SaaS)
语义举例: 查询2020年8月10日 后 的活跃用户的性别。sql select user_profiles.gender from users where last_active_date >= '2020-08-10' 查询2020年8月10日 前 的做过A事件的用户的性别sql select gender, hash_uid, user_id from events as table_a left join ( select hash_uid, user_profiles.gender as gender from users where user_profiles.gender is not...
SQL自定义查询(SaaS)
语义举例: 查询2020年8月10日 后 的活跃用户的性别。 sql select user_profiles.gender from users where last_active_date >= '2020-08-10'查询2020年8月10日 前 的做过A事件的用户的性别 sql select gender, hash_uid, user_id from events as table_a left join ( select hash_uid, user_profiles.gender as gender from users where user_profiles.gender is not...
数据服务基础能力之元数据管理 | 社区征文
看下面的案例:用户性别;|名称 | 释义 | 说明 | 值类型 | 路由库 | 路由表 | 存储类型 ||---|---|---|---|---|---|---|| Sex | 用户性别 | 用户基础属性 | 枚举:男、女 | hive | user | String |从细分角度看,可以对上面数据进行两块划分,即业务层与技术层:- 业务层:名称.释义.说明.值类型;- 技术层:路由库.路由表.存储类型.值类型;这里的分层只是描述的侧重点,业务层偏向应用端,技术层偏向底层系统的交互和实现,在对性...
