默认的文件缓存，在执行该文件后，会在项目中storage/framework/cache/生成缓冲方件
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获取结果的第一条数据，可以用first() 截取返回的前几天数据，可以用limit() 截图中间的几个数据用切片操作
MVCC是Multi-Version Concurrency Control（多版本并发控制）的缩写。
相信很多做爬虫的同学都会爬电商网站，每天爬一次，然后监控商品是否降价。如果你只监控一个商品，那么是否降价这非常容易判断，但如果你要找到这个网站里面所有降价的商品，那就非常麻烦了。
最近工作中有遇到查询分组第一条的问题，由此想到了一些关于 select 返回数据的顺序的几个问题。
在做到一个页面的时候，我需要做到的一个功能就是通过点击子页面的表格行数据然后把数据赋给主页面的表格里，但主页面这个表格里的数据并不是保存到数据库，而是要通过点击一个保存按钮才将主页面的数据保存到数据库里，意思就是说一开始只是将数据库存放在页面上，供用户们看。所以，一开始的时候就不能通过直接保存到数据库中，这个时候就可以需要用到session来记录一下数据了。
rownum是oracle才有的写法，rownum在oracle中可以用于取第一条数据，或者批量写数据时限定批量写的数量等
为了查询一个字段，使用了五层嵌套循环，但是花费了约1分钟 但是5个表的数据每个最多只有10条，怎么会这么慢呢？
短窗口的计算由于其窗口期较短，那么很快就能获取到结果，但是对于长窗口来说窗口时间比较长，如果等窗口期结束才能看到结果，那么这份数据就不具备实时性，大多数情况我们希望能够看到一个长窗口的结果不断变动的情况，对此Flink提供了ContinuousEventTimeTrigger连续事件时间触发器与ContinuousProcessingTimeTrigger连续处理时间触发器，指定一个固定时间间隔interval，不需要等到窗口结束才能获取结果，能够在固定的interval获取到窗口的中间结果。
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在操作系统中,我们执行一个指令去磁盘取数据,那么他会从磁盘取出4KB数据,这个4KB就是一个局部单位,而这4KB数据就是你的指令中取出的数据周围的数据,因为操作系统认为你下一次的数据会从这条数据的周围中取。每次从磁盘读取数据在这里称为一次磁盘IO。那么在Mysql的操作当中,也有这么一个原理。
Oracle GoldenGate Command Interpreter for Oracle
上篇文章 聊到 Python 处理 Mysql 数据库最常见的两种方式，本篇文章继续说另外一种比较常用的数据库：Sqlite
在开发过程中，经常做的一件事，也是最基本的事，就是从数据库中查询数据，然后在客户端显示出来。当数据少时，可以在一个页面内显示完成。然而，如果查询记录是几百条、上千条呢？直接一个页面显示完全的话，表格得多长啊。。。。。。这时，我们可以用分页技术。
在上一篇文章中，讲到了MongoDB在导入驱动、MongoDB的连接，数据的插入等。 在.Net Core中使用MongoDB的入门教程（一） 本篇文章将接着上篇文章进行介绍MongoDB在.Ne
LRU（Least Recently Used）最近最少使用缓存策略，根据历史数据记录，当数据超过了限定空间的时候对数据清理，清理的原则是对很久没有使用到过的数据进行清除。
为什么要使用Charles？ 监视手机上App发送的请求 1.1 模拟某一个App，查看该App返回在哪一缓解返回的数据，并且数据结构是怎样的。 1.2 查看后台返回的数据有没有问题。 模拟不同网
php+mysqli 事物处理 事物就是如果两条或多条数据只要有一条SQL语句错误，那么已经执行成功的执行回滚操作，把已经生效的SQL语句回滚为原来的值 比如A原来有100元，B也有100元，A向B转账50元，那么就要执行两条SQL语句，一个是A的余额要减50，B的余额要加50， 如果第一条语句成功了，但是第二条语句失败了，那么就会丢失数据了，这个时候就需要事务处理了，有一条错误语句，那么已经执行成功的语句都要回滚，返回失败！
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前面 4 篇文章，分别对 Python 处理 Mysql、Sqlite、Redis、Memcache 数据进行了总结，本篇文章继续聊另外一种数据类型：MongoDB
事务有四大特性ACID分别是：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）
如何访问数据库？一个老掉牙的问题，方法多了去了，什么直接使用ado.net、使用SQLHelp、使用微软的企业库、使用ORM、使用LinQ to SQL等等，还可以使用自己封装的函数库，这里我就想说一下我的数据访问函数库的使用方法。 您可能会说了，这么简单的东东还用说吗，重复制作轮子有意义吗？这个嘛，个人有个人的看法了，我也不多说了，先看使用方法吧。 忘记说了，我的数据访问函数库不是静态的，所以需要先实例化。 DataAccessLibrary dal = DALFactory.C
随着数据的日益增多，在架构上不得不分库分表，提高系统的读写速度，但是这种架构带来的问题也是很多，这篇文章就来讲一讲跨库/表分页查询的解决方案。
分析数据库服务器类型 一般来说，ACCESS与SQL－SERVER是最常用的数据库服务器，尽管它们都支持T－SQL标准，但还有不同之处，而且不同的数据库有不同的攻击方法，必须要区别对待。 ⒈利用数据库
https://www.w3school.com.cn/sql/sql_union.asp
一开始在学习的SQL语句的时候，没有感受到嵌套子查询的厉害，尤其是相关子查询。现在发现它的厉害之处，写下来记录！
本文给出一些函数接口，末尾给出一些调用堆栈，为感兴趣的朋友做一个参考，也为自己做一个笔记。
大家好，我是老羊，今天我们来学习 Flink SQL 中的 Deduplication 去重以及如何通过 Deduplication 操作获取最新的状态。
【问题答案】 断网数据上传后，后台查询仍无数据为数据上传异常导致，建议按照以下步骤操作： 1.在前台安装根目录下的localdata文件夹内保存有历史的销售数据，安装office自带的工具access打开销售数据备份文件‘saleflow.hbp’,密码为9876。打开方式 为先运行access工具，再选择文件saleflow.hbp’（文件类型选择全部），输入密码即可打开。 2.销售流水备份在表‘t_rm_saleflow_bak’中，双击打开。将oper_date整列选中，右键单击这一列，选则“按升序排序”。按时间找到后台缺失的销售数据(假设时间从2013年8月1号至2104年1月23号)，从第一条开始，先将这一条数据选中拉黑，然后将鼠标拉到最底端，找到最后一条记录，按住shift键，单击最后一条记录，这样就可以将8月1号到最后一条数据全部选中，然后ctrl+C复制，接着打开t_rm_saleflow，然后将刚刚复制的内容粘贴进去，即ctrl+V，点击保存。 3.收银流水备份在表t_rm_payflow_bak中，将oper_date整列选中，右键单击这一列，选则“按升序排序”。然后按时间找到后台缺失的数据（假设时间从2013年8月1号至2014年1月23号），从第一条开始，将第一条缺失的数据选中拉黑，然后将鼠标拉到最底端，找到最后一条记录，按住shift键，单击最后一条记录，这样就可以将8月1号到最后一条数据全部选中，然后ctrl+C，接着打开t_rm_payflow，然后将刚刚复制的内容粘贴进去，即ctrl+V。粘贴好之后，点击保存。 注：销售流水和收银流水数据需要一致，否则无法上传。 4.断网数据上传后台查询不到的原因：可能为数据保存在销售数据的错误表中，需要清除数据后重新上传。 备份数据库后执行语句完整清除异常数据，保证能成功重传： use hbposv8 --分店则改为hbposv8_branch go delete t_rm_saleflow_error delete t_rm_saleflow_temp delete t_rm_payflow_error delete t_rm_payflow_temp 5.完成上述操作后，重新进入前台此时数据交换会重新将您制作的断网数据上传到后台。
在数据列表里，数据是一条一条循环出来的，如果我们想实现打印单条数据，打印出来的每条数据都是相同的
作为非关系数据库的代表--Mongo，可以说是让人又爱又恨，让人爱的是它的便捷性，让人恨的是它的配置，实在是坑多。那么今天我们就来深入剖析它吧。
所谓分页显示，就是将数据库中的结果集，一段一段显示出来需要的条件。
hello，小伙伴们下午好。俗话说的好，一时拖更一时爽，一直拖更一直爽。但是今天决定更一下啦。高能预警，为了还债，特地写了篇长文。
BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。 插入文档
每个地点每天新增一条数据，要根据地点分组查询出每个设备最新的数据（按创建时间倒序）。
没有得到我们需要的结果，这是因为group by 和 order by 一起使用时，会先使用group by 分组，并取出分组后的第一条数据，所以后面的order by 排序时根据取出来的第一条数据来排序的，但是第一条数据不一定是分组里面的最大数据。
该方法就是获取查询数据中的第一条数据，第二个参数默认为true，为true时如果查询出的结果大于1一条程序会报错，这里的getOne方法与mapper中的getOne方法有些不同，当第二个参数为false时与mapper中的一样，当获取的数据大于等于一条时，只取第一条数据，控制台会有警告。
以前设计模糊查询的功能，一般都是针对表格来做的，还真没考虑过对tree进行模糊查询，也可能是因为遇到的数据量还没到头疼的程度吧。为了完美的实现模糊查询的效果，搞了半天css，对输入框显示效果的设置更是修改了n多次，什么半圆角、边框、光影。。。真佩服我这颗屡试屡换的小心脏啊
深度学习的广泛运用之一就是对文本按照其内容进行分类。例如对新闻报道根据其性质进行划分是常见的应用领域。在本节，我们要把路透社自1986年以来的新闻数据按照46个不同话题进行划分。网络经过训练后，它能够分析一篇新闻稿，然后按照其报道内容，将其归入到设定好的46个话题之一。深度学习在这方面的应用属于典型的“单标签，多类别划分”的文本分类应用。 我们这里采用的数据集来自于路透社1986年以来的报道，数据中每一篇新闻稿附带一个话题标签，以用于网络训练，每一个话题至少含有10篇文章，某些报道它内容很明显属于给定话题，
1、spring给出经常面试的考点Spring事务的4个特性含义---这个很容易理解
最近在开发一个比较大型的项目，主要采用Activex控件做底层操作，采用Javascript做逻辑控制和处理，采用Ajax实现服务端与客户端之间的交互，而在实际应用中发现，采用Ajax方式，对数据库的访问效率远远无法满足系统的需求，所以就设计开发出了客户端数据集/服务端数据集。
在某些面试题中会遇到这样的问答或笔试题：“limit 0,1 和 limit 1有什么区别？” 要准确回答这个问题就等深入明白limit一个参数和两个参数的本质区别。
本文将介绍python3中的pymysql模块对mysql进行增,删,改,查日常数据操作;实验的环境Ubuntu 16.04 mysql5.7.20 python3.5.2 数据库的安装忽略,如果也是ubuntu可直接通过 sudo apt-get install mysql-server pymysql是专门用于操作MySQL 的python模块.python2.x也支持(还有MySQLdb),但在python3中目前只支持pymysql 安装 #pip3 install pymysql
连接MongoDB 连接MongoDB我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient，一般来说传入MongoDB的IP及端口即可，第一个参数为地址host，第二个参数为端口port，端口如果不传默认是27017。 conn = MongoClient("localhost") MongoClient(host='127.0.0.1',port=27017)
这看上去是个幼稚的问题，但我们还是一步步思考一下。数据以行为粒度存储，最简单的 SQL 语句是 select * from test，拿到的是整个二维表明细，但仅做到这一点远远不够，出于以下两个目的，需要 SQL 提供聚合函数：
3，group by：将取出的一条条数据进行分组，如果没有group by，则整体作为一组
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