通常情况下我们的ORM框架都是将单表或者视图映射成一个实体类，有时候也会将存储过程映射成实体类，如果处于系统移植性的考虑，你不想写存储过程，那这些复杂的SQL查询怎么映射成实体类？ 实际上，不管是单表，视图，存储过程，SQLSERVER的表值函数，自定义的SQL查询，甚至是任意复杂的SQL查询，都可以用一个SQL语句来表示，只要我们的ORM框架能够实现将SQL语句的查询结果映射成实体类，那么使用ORM就很简单了。我们使用PDF.NET（PWMIS数据开发框架）来实例讲解一下这个过程。 1，首先下载并安装一个
本篇主要介绍下楼主平常项目中，缓存使用经验和遇到过的问题。 阅读目录： 基本写法 缓存雪崩 全局锁，实例锁 字符串锁 缓存穿透 再谈缓存雪崩 总结 基本写法 为了方便演示，这里使用Runtime.Cache做缓存容器，并定义个简单操作类。如下： public class CacheHelper { public static object Get(string cacheKey) { return HttpRuntime.Cache[
为了方便演示，这里使用Runtime.Cache做缓存容器，并定义个简单操作类。如下：
森哥大作，接上一篇：SQL on Hadoop技术分析（一） SQL on Hadoop 技术分析（二） 本篇继续分析SQL on Hadoop的相关技术，本次分析的重点是查询优化器（技术上的名词叫SQL Parser），在SQL on Hadoop技术中有着非常重要的地位，一次查询SQL下来，SQL Parser分析SQL词法，语法，最终生成执行计划，下发给各个节点执行，SQL的执行的过程快慢，跟生成的执行计划的好坏，有直接的关系，下面以目前业界SQL onHadoop 使用的比较多的组件Impala、H
OLAP作为一个我们重度依赖的组件，它的优化也是我们在实际工作和面试中经常遇到的问题。
Pandas是近年来最好的数据操作库之一。它允许切片、分组、连接和执行任意数据转换。如果你熟练的使用SQL,那么这篇文章将介绍一种更直接、简单的使用Pandas处理大多数数据操作案例。
但是，MySQL实际执行查询的顺序与书写顺序不同。MySQL优化器会根据内部算法和数据统计信息来决定最佳的执行顺序。以下是MySQL查询语句各个子句的实际执行顺序：
在Hive中，有时我们需要对表中某个字段的长度进行判断，以便进行数据清洗、筛选或其他操作。本文将介绍如何在Hive中判断某个字段的长度，并给出示例代码。
最近多次看到用SQL查询连续打卡信息问题，自己也实践一波。抛开问题本身，也是对MySQL窗口函数和自定义变量用法的一种练习。
ChatGPT能发光发热的地方很多，各种场景化功能也不断地被挖出来，比如写文案、写论文、写代码、debug、数据分析、情感咨询、科研分析等等，ChatGPT让AI真正地有“智慧”了，而不是传统语音助手式得“人工”智能。
存储过程是用户定义的一系列sql语句的集合，涉及特定表或其它对象的任务，用户可以调用存储过程，而函数通常是数据库已定义的方法，它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。
有一张用户签到表，表中记录了每个用户每天签到的情况。该表包括了三列日期、用户id、用户当日是否签。
作者：teachzhang 腾讯PCG工程师 |导语 大数据多维分析是业务中非常常见的分析场景，目前也有许多落地方案，但是在遇到上百亿数据、维度个数不限、秒级返回结果这样的场景时，实现的时候还是遇到了一些挑战。本文介绍了一种参考kylin的预聚合模式实现的存储方案，支持对上百亿数据以及数百个维度的多维分析，并且能在秒级返回查询结果。该方案可以运用于多维指标拆解分析，异动归因分析业务场景。希望给其他有类似分析场景的同学提供一种参考方案，对本内容感兴趣的同学，欢迎一起交流学习。 1. 背景 周报场景：微视
1、行列转换： decode(条件,值1,返回值1,值2,返回值2,...值n,返回值n,缺省值); select decode(sign(变量1-变量2),-1,变量1,变量2) from dual; --取较小值 sign()函数根据某个值是0、正数还是负数，分别返回0、1、-1 例如: 变量1=10，变量2=20 则sign(变量1-变量2)返回-1，decode解码结果为“变量1”，达到了取较小值的目的。 举例：查询emp表中的每个部门的人数？ SELECT sum(deco
然后，用登陆日期的“天”和“每个月登陆顺序”的差值来做标记（如下图）。这样就可以知道，当登陆日期连续时，差值就是相同的，代表这些天用户是连续登陆。
现有用户登录时间表，记录每个用户的id，姓名，邮箱地址和用户最后登录时间。表如下：
在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用IntelliJ IDEA连接到PostgreSQL数据库。无论你是数据库新手还是经验丰富的开发者，本文都将提供一步步的指导，确保你可以轻松地完成设置。通过详细的步骤、清晰的截图和实用的代码示例，我们将覆盖从安装驱动、配置数据库连接到执行SQL查询的全过程。本文将涵盖诸如“数据库连接”、“PostgreSQL”、“IDEA数据库工具”等SEO词条，以便在百度等搜索引擎上获得更好的排名和可见性。
问题导读 1.动态表有什么特点？ 2.流处理与批处理转换为表后有什么相同之处？ 3.动态表和连续查询是什么关系？ 4.连续查询本文列举了什么例子？ 5.Flink的Table API和SQL支持哪三种编码动态表更改的方法？ 由于Flink对流式数据的处理超越了目前流行的所有框架，所以非常受各大公司的欢迎，其中包括阿里，美团、腾讯、唯品会等公司。而当前也有很多的公司在做技术调研而跃跃欲试。
连续问题考察范围可能涉及到：开窗函数，lag函数，row_number()，sum()over(order by) 等各种函数，以及相关数据处理技巧等，无论选取那种方法，连续问题都是相对较为复杂，考察综合能力的一类问题。
Elasticsearch SQL是一个X-Pack组件，它允许针对Elasticsearch实时执行类似SQL的查询。无论使用REST接口，命令行还是JDBC，任何客户端都可以使用SQL对Elasticsearch中的数据进行原生搜索和聚合数据。可以将Elasticsearch SQL看作是一种翻译器，它可以将SQL翻译成Query DSL。
The struggle you're in today is developing the strength you need for tomorrow.
严格来说，SQL并不是一门编程语言，只是一个取数工具，与它的原意（结构化查询语言）比较贴切。和很多初学者一样，我学习SQL最大的门槛并非这门语言本身的难易，而是缺乏一个科学有效的学习路径。 我尝试过看书（《Head First SQL》，《SQL必知必会》等系统性的书籍），也在一个月内准备并通过了数据库二级、三级的计算机等级考试，更看过形形色色的SQL题目，然而成效甚微。但是在我进入一家互联网公司实习后，每天都需要写大量的SQL且有大牛细心指导，我在短短几天内就能独立对接SQL需求。
SQL（Structured Query Language）是一种用于管理关系型数据库的强大编程语言。它提供了各种命令和语句，用于执行各种操作，包括数据查询、插入、更新和删除。本文将深入探讨SQL查询语言（DQL），它是SQL语言的一个重要组成部分，用于从数据库中检索数据。
Elasticsearch是一个基于Lucene的开源、分布式、RESTful搜索引擎。它提供了全文搜索、结构化搜索、分析以及分布式索引等功能。Elasticsearch SQL是Elasticsearch的扩展功能，允许用户使用SQL语法查询Elasticsearch数据。通过SQL接口，开发者可以利用熟悉的SQL语言，编写更直观、更易懂的查询，并且避免对大量复杂的原生REST请求的编写。
在这篇博客文章中，我将与大家分享我在学习过程中编写的JPA原生SQL查询代码。这段代码演示了如何使用JPA进行数据库查询，而无需将数据绑定到实体对象。通过本文，你将了解如何使用原生SQL查询从数据库中高效地检索数据。
摘要:本文通过在GPU云服务器上部署和配置MySQL数据库,并使用RAPIDS GPU数据处理库进行加速,来详细阐述如何利用GPU强大的并行计算能力,加速MySQL数据库的查询和分析操作,使其比传统CPU实现获得数倍的性能提升。
需要注意的是，查询的执行顺序可能会因查询的复杂性、索引的存在与否、表的大小以及其他因素而有所不同。MySQL的查询优化器会尽力选择最佳的执行计划，以提高查询性能。同时，可以使用EXPLAIN语句来查看MySQL执行查询时选择的执行计划，以帮助调优查询性能。
视图在数据库中是非常普及的功能。但是长期以来，大多数互联网公司的《MySQL开发规范》中都有一条规范：在MySQL中禁止（或建议不要）使用视图。究其原因，主要是由于在MySQL中视图的查询性能不好，同时带来了管理维护上的高成本。 不过随着MySQL 8.0中派生条件下推特性的引入，尤其是最近GA的MySQL 8.0.29版本中对于包含union子句的派生条件下推优化，MySQL中视图查询的性能得到了质的提升。 《MySQL开发规范》已经过时了，DBA该考虑考虑将禁止使用视图的规定重新修订一下了。
本章概述了InterSystems SQL的特性，特别是那些SQL标准未涵盖的特性，或者与InterSystems IRIS®数据平台统一数据架构相关的特性。 本教程假定读者具备SQL知识，并不是为介绍SQL概念或语法而设计的。
窗口函数（window function）， 也可以被称为 OLAP函数 或 分析函数。
越来越多的公司在采用流处理技术，并将现有的批处理应用程序迁移到流处理或者为新的应用设计流处理方案。其中许多应用程序专注于分析流数据。分析的数据流来源广泛，如数据库交易，点击，传感器测量或物联网设备。
可选DISTINCT子句出现在SELECT关键字之后、可选TOP子句和第一个SELECT-ITEM之前。
SQL注入是一种常见的安全漏洞，它可以导致应用程序数据库泄露、数据损坏甚至系统崩溃。在Java项目中，防止SQL注入攻击至关重要。本文将介绍四种常见的防止SQL注入的方案，并提供代码示例以帮助读者更好地理解这些方法。
写sql语句 时发现怎么都查不出来数据，后来发现数据格式化后和前台传入的 数据格式不一样。
十年前，我还是一名刚刚踏入IT行业的小白，对于数据库的了解仅限于书本上的定义和一些基础操作。那时的我，完全没有意识到数据库将在我的职业生涯中扮演如此重要的角色。
当今信息时代，数据堪称是最宝贵的资源。沿承系列文章，本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比，主要围绕数据查询的主要操作展开。
当遇到常见的统计总数、计算平局值等操作，可以使⽤聚合函数来实现，常见的聚合函数有：
DetachedCriteria类和Criteria接口功能很类似，可以使用上述提到的方式（Criterion与Projection）设置查询条件，但两者的创建方式不同：Criteria必须由Session对象创建，而DetachedCriteria创建时不需要Session对象。因此DetachedCriteria可以在Session作用域之外构建，并添加一系列复杂条件，然后传递到具有Session环境的Dao方法中执行。DetachedCriteria的出现实现了“条件构建”和“查询执行”的分离。
无论你是在与高管开会，还是在与数据狂人开会，有一件事是可以肯定的:总会看到一个直方图。
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库软件，可以将结构化数据文件映射为一张数据库表，并提供了类SQL查询接口，使得用户可以使用SQL类语言来查询数据。Hive可以处理包括文本、CSV、JSON、ORC和Parquet等格式的数据文件，支持数据的导入、导出、转换等操作。Hive可以在Hadoop集群上运行，利用Hadoop的分布式计算能力，可以处理大规模的数据集。
此时小蓝还没有提交这个事务，小林去访问了这个表(小林去年买了个表，哈哈哈嗝)，于是
假设您有一个user_login表，包含user_id（用户ID）和log_date（用户每次登录的时间戳）字段，我们想要找出连续10天登录过的用户。下面是一个更简洁易懂的解释以及对应的SQL查询模板：
xx 最近项目涉及需求，前端有个 最新 的按钮 就是查询数据库 最近一个月的数据 这里是使用SQLAlchemy使用的 当然我们可能经常涉及一些数据库查询最近30天，一个月，一周，12小时或者半小
好吧，显然很多SQL查询都是从SELECT开始的（实际上本文只是关注SELECT查询，而不是INSERT或其它别的什么）。
SQL非常强大，且具有多种功能。然而，当涉及到数据科学面试时，大多数公司只测试其少数核心概念。以下这10个概念因其在实际中应用最多，而最常出现。
请编写 SQL 查询，计算从注册当天开始的每个用户在注册后第1天、第3天、第7天的学习留存率。留存率的计算方式是在注册后的特定天数内继续学习的用户数除以当天注册的用户总数。结果应包含日期、留存天数和留存率。
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
我理解在BI上使用SQL是对原始数据进行查询、筛选、清洗，这一点主流BI工具像power BI，tableau、superset都可以支持。
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