print df.columns.size#列数 2 print df.iloc[:,0].size#行数 3 print df.ix[[0]].index.values[0]#索引值 0 print df.ix[[0]].values[0][0]#第一行第一列的值 11 print df.ix[[1]].values[0][1]#第二行第二列的值 121 df=DataFrame([{‘A’:’11’,’B’:’12’},{‘A’:’111’,’B’:’121’},{‘A’:’1111’,’B

;i<tbBiao.Rows.Count;i++) { string TableName = (tbBiao.Rows[i]["Table"]).ToString(); tbDn = GetAccessData(TableName); DnList = tbDn.AsEnumerable().Select(p => p.Field<double>("DN").ToString()).Distinct().ToList(); cbbDn.Ite

1.获取所有数据库名 --SELECT Name FROM Master..SysDatabases ORDER BY Name -- 2.获取所有表名: --SELECT Name NAMEtemp,* FROM TEST..SysObjects Where XType='U' ORDER BY Name --表名  ----XType='U':表示所有用户表; ----XType='S':表示所有系统表; 3.获取所有字段名: SELECT Name FROM SysColumns WHER

原文:SQL SERVER统计服务器所有的数据库(数据库文件).表(表行数).字段(各字段)等详细信息 USE STAT GO SET NOCOUNT ON IF EXISTS(SELECT 1 FROM SYS.TABLES WHERE TYPE='U' AND name='DBInfo') DROP TABLE DBInfo IF EXISTS(SELECT 1 FROM SYS.TABLES WHERE TYPE='U' AND name='ColumnsInfo') DROP TABLE

https://github.com/alibaba/p3c/blob/master/阿里巴巴Java开发手册(详尽版).pdf 单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB,才推荐进行分库分表.

目录 一 使用PYTHON统计项目代码行数 二 应用实例 注:原创不易,转载请务必注明原作者和出处,感谢支持! 一 使用PYTHON统计项目代码行数 遇到一个非常小的需求:统计一个项目里头的各类源代码共有多少行.像这种小需求,一个简单的shell脚本就能够完成的.但是我不会shell ヾ(.￣□￣)ﾂ゜゜゜.于是求助python,经过一段时间后,写了一个简单的Python脚本如下. # code_analyst.py #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: ut

1.获取指定表的行数 --获取表中数据行数 --select max([列名]) from 表名 2.筛选指定表的指定行数据(数据表分页获取) http://www.cnblogs.com/morningwang/archive/2009/01/02/1367277.html --MAX方法实现筛选指定范围行的数据 * FROM hduCV1507022250 WHERE [recID] > ( --SELECT ISNULL(MAX([recID]),0) SELECT MAX(recID)

一.查看表名和对应的数据行数select  a.name as '表名',b.rows as '表数据行数'from sysobjects a inner join sysindexes bon a.id = b.idwhere   a.type = 'u'and b.indid in (0,1)--and a.name not like 't%'order by b.rows desc 二.查看表名和表占用空间信息--判断临时表是否存在,存在则删除重建if exists(select 1 fr

日常应用运维工作中,Dev或者db本身都需要统计表的行数,以此作为应用或者维护的一个信息参考.也许很多人会忽略select count(*) from table_name类似的sql对数据库性能的影响,可当你在慢日志平台看到执行了数千次,每次执行4秒左右的查询,你还会无动于衷吗?作为一个有担当敢于挑战的dba,你们应该勇于说no,我觉得类似的需求不可避免但不应该是影响数据库性能的因素,如果连这个都摆不平公司还能指望你干什么.经过几番深思总结,我根据查询的需求,分为模糊查询和精确查询,可以通过下

转载自:http://www.cnblogs.com/kenyang/archive/2013/04/09/3011447.html 我们都知道用聚合函数count()可以统计表的行数.如果需要统计数据库每个表各自的行数(DBA可能有这种需求),用count()函数就必须为每个表生成一个动态SQL语句并执行,才能得到结果.以前在互联网上看到有一种很好的解决方法,忘记出处了,写下来分享一下. 该方法利用了sysindexes 系统表提供的rows字段.rows字段记录了索引的数据级的行数.解决方法

最新数据库空间有感觉捉急了,上次,删了些数据空了800+G,撑了一个多月,现在还有400+G,每天10G的增量,多少空间也感觉不够用啊. 不能加硬盘,就只有删数据了.. 删数据,人懒,直接找表行最多,占空间最大的表删 于是就有了下面一段SQL: ||'M' bytes from user_segments group by segment_name) us where ut.TABLE_NAME = us.segment_name order by num_rows desc nulls las

问题描述: 使用excel对接口的数据进行管理,添加接口数据时,可能习惯性选择多行,设置了格式,导致多选了很多空行也被设置了格式,在读取这个sheet的最大行数时,发现有问题,获取到了为None的空行,导致后面的查找方法find,报错"AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find'" openpyxl分析: openpyxl里sheet.max_row可以获取最大行,但是这个变量有个问题,就是对那些原先有数据,后来又删

基于python3.x下 需要包 from openpyxl import load_workbook 代码如下: from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook(filename=r'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\库存大表0803.xlsx') ##读取路径 ws = wb.get_sheet_by_name("Sheet1") ##读取名字为Sheet1的sheet表 num = 1

在使用navicat进行数据库管理的时候,在查看表对象的时候会发现,每次刷新,数据表的记录数不断变化,尤其是大表. 对于100万的数据经常会显示九十几万,当然通过count(*)出来的数据是正确的. 非常疑惑,查了一下资料,原来和存储引擎有关.官方说明: The number of rows. Some storage engines, such as MyISAM, store the exact count. For other storage engines, such as InnoDB

地址:http://www.cnblogs.com/huangfr/archive/2012/03/28/2420780.html [Guid] [uniqueidentifier] NOT NULL CONSTRAINT [DF_Table_Guid_Guid] DEFAULT (newid()), 以下的文章主要描述的是SQL Server数据表中使用GUID值来作为行标识,GUID(Global unique identifier)全局唯一标识符,GUID(Global unique id

一.计算文件的行数 最简单的办法是把文件读入一个大的列表中,然后统计列表的长度.如果文件的路径是以参数的形式filepath传递的,那么只用一行代码就可以完成我们的需求了:count = len(open(filepath,'rU').readlines())   如果是非常大的文件,上面的方法可能很慢,甚至失效.此时,可以使用循环来处理:count = -1for count, line in enumerate(open(thefilepath, 'rU')):    passcount +

一.计算文件的行数 最简单的办法是把文件读入一个大的列表中,然后统计列表的长度.如果文件的路径是以参数的形式filepath传递的,那么只用一行代码就可以完成我们的需求了: count = len(open(filepath,'rU').readlines()) 如果是非常大的文件,上面的方法可能很慢,甚至失效.此时,可以使用循环来处理: count = -1for count, line in enumerate(open(thefilepath, 'rU')):    passcount +

# coding=utf-8 import os import time # 需要统计的文件夹或者文件,这是在windows下运行的,如果使用Linux系统可以使用 basedir = '/app/log' basedir = 'C:\\Users\Administrator\\PycharmProjects\\beijinghuanyuan\\CicQuotation' filelists = [] # 指定想要统计的文件类型 whitelist = ['php', 'py'] #遍历文件,

此sql对监控系统很有帮助,知道哪些表压力大,每天的数量级大概多少等信息. 得到这些信息就可以做相应的策略来进行系统优化. create table tmp( name varchar(50), rows int, reserved varchar(50), data varchar(50), index_size varchar(50), unused varchar(50)); insert into tmp ( name, rows, reserved, data, index_size,

一般情况下我们从一堆数据中选择我们获取想要的数据会通过一下方式: (1)创建链表或数组: (2)用for 循环遍历所有数据,将想要的存入链表或数组. 但是python中我们不需要这么做,我们可以用Pandas库帮我们解决这个问题:具体使用看实例: import numpy as np import pandas as pd from time import time from IPython.display import display # 允许为DataFrame使用display() imp

shuju = pd.read_excel(filename) loandata = pd.DataFrame(shuju) ncol = (len(loandata.keys())) data = loandata[loandata['时间'].isin(['2016/8/28 8:00'])].index #“时间”是列标,查看2016/8/28 8:00所在的行号