Redis 命令速查表

MySQL命令速查表包括mysql客户端工具的使用、数据库管理、用户和权限管理、表管理、索引、查询语句、DML语句、事务控制、视图、存储过程和触发器、备份恢复等内容。

涵盖常用 SQL 语法的全面指南，包括数据操作、查询和数据管理。

Oracle SQL语言开发指南是一个详细的SQL学习资源，涵盖了Oracle数据库中SQL语言的关键概念和用法。它适合那些希望快速掌握SQL编程基础的学习者。

此速查表包含 Informix 配置文件的基本信息。

适用于新手，源自北京理工大学嵩天老师的《Python语言基础编程》课程。

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SQL Server速查表

Apache Spark 是一个开源的数据处理框架，支持分布式数据计算。在 Spark 中，数据通常被以 RDD（弹性分布式数据集） 的形式存储，通过 Transformation（转换）算子 和 Action（行动）算子 进行处理。 Transformation算子 这些算子用于创建新的 RDD，操作是惰性计算，仅在后续 Action 算子调用时执行。1. map(func)：对每个元素应用一个函数，返回应用后的结果集。2. filter(func)：过滤满足条件的元素。3. flatMap(func)：允许每个元素映射到多个输出元素。4. mapPartitions(func)：对每个分区应用一个函数，返回一个迭代器。5. mapPartitionsWithIndex(func)：类似 mapPartitions，增加了分区索引。6. mapWith(func)：对分区中的元素进行处理，接收分区索引的函数。7. flatMapWith(func)：类似 flatMap，包含分区索引。8. mapValues(func)：应用于键值对中值，保持原键。9. flatMapValues(func)：映射每个值到多个输出。10. sample(withReplacement, fraction, seed)：按照比例随机采样。11. union(otherDataset)：返回当前 RDD 与另一个 RDD 的并集。12. intersection(otherDataset)：返回两个 RDD 的交集。13. distinct([numTasks])：去重处理。14. groupByKey([numTasks])：对键值对的值进行分组。 Action算子 通过触发实际计算并返回最终结果。1. reduce(func)：合并 RDD 中的元素。2. collect()：将 RDD 中的元素拉回到本地。3. count()：计算 RDD 中的元素数量。4. first()：返回第一个元素。5. take(n)：获取前 n 个元素。6. takeSample(withReplacement, n, seed)：返回一个随机采样。7. takeOrdered(n, key=None)：返回排序后的前 n 个元素。8. saveAsTextFile(path)：将 RDD 保存到文件。9. saveAsSequenceFile(path)：将 RDD 存储为序列文件。10. saveAsObjectFile(path)：保存为对象文件。11. countByKey()：统计每个键的数量。12. foreach(func)：对每个元素应用一个函数。 以上操作使得 Spark RDD 提供了灵活而强大的数据处理方式。通过合理使用 Transformation 和 Action 算子，可以实现高效的分布式数据处理。

随着Redis技术的不断发展，其命令行操作已经成为许多开发者不可或缺的工具。通过使用命令PUBLISH channel message，用户可以将信息message发送到指定的频道channel。在版本2.0.0及以上，其时间复杂度为O(N+M)，其中N是频道的订阅者数量，而M是使用模式订阅的客户端数量。返回值为接收到信息message的订阅者数量。如果频道没有订阅者，返回值为0。例如，向无订阅者的频道bad_channel发送信息时，返回值为0；向有一个订阅者的频道msg发送信息时，返回值为1；向有多个订阅者的频道chat_room发送信息时，返回值为3。