回答:是的。一方面，大数据计算通常不能在内存中完成，需要多次读写硬盘数据。另一方面，数据分布在不同的机器上，需要对数据进行网络传输。因此，大数据运算更多的时间是在读写磁盘和网络传输数据。因为数据I/O的效率通常低于CPU运算效率。因此，对读写同一张表的多个SQL进行合并，可以减少本地磁盘读写次数，以及网络传输的数据，从而提高程序运行效率。
李增田
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回答:在使用Python进行数据分析时，通常会使用到 Pandas模块。在该问题中的将两个Excel表格合并按照某列进行合并的需求同样可以使用 Python Pandas 模块实现。为了方便理解，我们采用以下 iris_a，iris_b 两表数据作为演示数据，其中橘色标注为重复数据，如下：比如我们希望将 iris_a，iris_b 表中 classes列值相同的行合并到一起。其实这个操作等同于SQL的内...
Astrian
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