数据结构与算法
Clickhouse(流量分析(二).留存分析案例)
1. 留存分析定义
神策用户分析模型——留存分析的使用方法
2. 留存分析
ClickHouse留存分析工具十亿数据秒级查询方案
高效压缩位图RoaringBitmap的原理与应用
留存函数（retention）
方案一. Roaringbitmap
一般来说，求留存率的做法就是两天的用户求交集,join的速度会比较慢。假若每一个用户都可以表示成一个32位的无符号整型，用bitmap的形式去存储，
R语言-data.table包用来加速大型数据集的加载和运算
R语言具有较强的数据分析能力，但是对于数据处理，尤其是面对较大数据量时，就有很多的不足之处，为了解决处理较大数据集的问题，R中涌现了一系列数据处理的包，data.table包就是其中之一。
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点是快。它内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，还有很多C编写的函数，大大加快数据
JavaScript语法基础
一、关于变量
（1） 什么是变量
变量 Variable ，描述了程序中临时存储数据的容器
image.png
（2） 变量的声明
原生JavaScript中，有两种方式可以创建变量：
可以直接通过一个自定义名称创建一个变量；
使用var关键字创建变量（推荐）
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh">
<head>
分库分表神器 Sharding-JDBC
一、Sharding-JDBC 简介
最早是当当网内部使用的一款分库分表框架，到2017年的时候才开始对外开源，这几年在大量社区贡献者的不断迭代下，功能也逐渐完善，现已更名为 ShardingSphere，2020年416正式成为 Apache 软件基会的顶级项。
随着版本的不断更迭 的核心功能也变得多元化起来。从最开始 Sharding-JDBC 1.0 版本只有数据分片，到 Sharding-
ShardingJDBC 分库分表详解
一、ShardingSphere概述
1.1、ShardingSphere概述
Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈，它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署配合使用的产品组成。 它们均提供标准化的数据水平扩展、分布式事务和分布式治理等功能，可适用于如 Java 同构、异构语言、云原生等各种
【数据结构和算法】种花问题
其他系列文章导航
Java基础合集数据结构与算法合集
设计模式合集
多线程合集
分布式合集
ES合集
文章目录其他系列文章导航文章目录前言一、题目描述二、题解2.1 方法一：贪心2.2 贪心算法一般思路三、代码3.1 方法一：贪心四、复杂度分析4.1 方法一：贪心
前言这是力扣的 605 题
使用 Swift 的并发系统并行运行多个任务
前言
Swift 内置并发系统的好处之一是它可以更轻松地并行执行多个异步任务，这反过来又可以使我们显着加快可以分解为单独部分的操作。
在本文中，让我们看一下几种不同的方法，以及这些技术中的每一种何时特别有用。
从异步到并发
首先，假设我们正在开发某种形式的购物应用程序来显示各种产品，并且我们已经实现了一个ProductLoader允许我们使用一系列异步 API 加载不同产品集合的应用程序，如下所示
数据库中数据的储存结构和方式是什么？
数据库是存储和管理数据的仓库，但数据库并不能直接存储数据，数据是存储在表中的，在存储数据的过程中一定会用到数据库服务器，所谓的数据库服务器就是指在计算机上安装一个数据库管理程序，如MySQL。数据库、表、数据库服务器之间的关系，如图所示。
数据库服务器、数据库、表关系图
从上图可以看出，一个数据库服务器可以管理多个数据库，通常情况下开发人员会针对每个应用创建一个数据库，为保存应用中实体
