该invokedynamic指令用于帮助VM在运行时确定方法引用,而不是在编译时对其进行硬连线.
这对于动态语言很有用,其中确切的方法和参数类型在运行时才知道.但Java lambda不是这种情况.它们被转换为具有明确定义的参数的静态方法.并且可以使用此方法调用此方法invokestatic.
那么invokedynamiclambda 的需求是什么,尤其是在性能受到影响的情况下？
您好我用自定义Java应用程序创建了一个neo4j数据库,并尝试更改配置文件中的路径以连接到已创建的数据库.
尝试检查webadmin控制台中的数据时,只有节点0可见(似乎数据库为空).我试图将相同的数据库导入Gephi并且它不是空的.
此外,当我尝试切换回原始数据库(也不是空的)时,在webadmin中只出现节点0.
我尝试通过以下方式修改neo4j-server.propertied文件:
#*****************************************************************
# Administration client configuration
#*****************************************************************
# location of the servers round-robin database directory. possible values:
# - absolute path like /var/rrd
# - path relative to the server working directory like data/rrd
# - commented out, will default to the database data directory.
org.neo4j.server.webadmin.rrdb.location=data/rrd
# REST endpoint for the data API
# Note the / in the end is mandatory
#org.neo4j.server.webadmin.data.uri=/db/data/ #original database
org.neo4j.server.webadmin.data.uri="/db/mydatabase" #my database
# REST endpoint of the administration API (used by …在表 中T，保证列的每个值都A与列的一个值相关联B（即存在函数依赖性A \xe2\x86\x92 B）。因此，下面的两个查询都会返回相同的结果。一般来说，哪一个跑得更快？
A在和上使用 GROUP BYB
select\n A\n ,B\n ,sum(C) \nfrom\n T\ngroup by\n A\n ,B\n或者使用 MAX/MIN B？
select\n A\n ,MAX(B)\n ,sum(C) \nfrom\n T\ngroup by\n A\n我确实知道 GROUP BYA和Bversion 更擅长不隐藏与A多个 相关联的数据问题B，我只是好奇其中一个查询通常是否需要 DBMS 执行更多工作。如果答案完全取决于 DBMS 的选择，并且您仍然有有趣的信息可以分享，那么选择您最喜欢的 DBMS 并仅回答它。
我有一个包含数百万条记录的 SQL 表，我计划使用 pyarrow 库将其写入文件夹中的许多 parquet 文件。数据内容似乎太大，无法存储在单个 parquet 文件中。
但是，我似乎找不到 pyarrow 库的 API 或参数来允许我指定如下内容：
file_scheme="hive"
由 fastparquet python 库支持。
这是我的示例代码：
#!/usr/bin/python
import pyodbc
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
conn_str = 'UID=username;PWD=passwordHere;' +
'DRIVER=FreeTDS;SERVERNAME=myConfig;DATABASE=myDB'
#----> Query the SQL database into a Pandas dataframe
conn = pyodbc.connect( conn_str, autocommit=False)
sql = "SELECT * FROM ClientAccount (NOLOCK)"
df = pd.io.sql.read_sql(sql, conn)
#----> Convert the dataframe to a pyarrow table and write it out
table = pa.Table.from_pandas(df) …