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hhdb数据库介绍(10-5)
表格信息说明： 组名称：查询的计算节点组名称 用户名：登录管理平台所用的账户 访问IP：登录管理平台浏览器自身所在IP。 表格信息说明： 组名称：查询的计算节点组名称 用户名：执行操作所用的账户 访问IP：执行操作的客户端自身所在IP。 可支持模糊查询 拦截类型：下拉框中显示所有支持的类型，勾选多选框，仅显示选中操作类型的日志 拦截详情：记录执行的命令。可支持模糊查询 发生时间：记录真实的操作时间，支持选择时间范围来显示日志记录。 表格信息说明： 组名称：查询的计算节点组名称 用户：登录管理端口的账号 访问IP：执行操作的客户端自身所在IP。 仅备份基础数据时，提示“仅备份基础数据时，其备份的表可以保障平台恢复基础数据时使用，特殊大表将不做备份，例如：报表、监控、操作日志智能查询、计算节点日志等功能相关的表不会被备份”。
29410编辑于 2025-03-13 - 来自专栏全栈程序员必看
mysql子查询和连接查询(大数据联合计算)
不能直接使用,需要对查询语句使用括号才行；另外，要orderby生效: 必须搭配limit: limit使用限定的最大数即可. ** 三、子查询 ** 子查询: 查询是在某个查询结果之上进行的. 子查询分类 子查询有两种分类方式: 按位置分类;和按结果分类 按位置分类: 子查询(select语句)在外部查询(select语句)中出现的位置 From子查询: 子查询跟在from之后 Where 子查询: 子查询出现where条件中 Exists子查询: 子查询出现在exists里面 按结果分类: 根据子查询得到的数据进行分类(理论上讲任何一个查询得到的结果都可以理解为二维表) 标量子查询 : 子查询得到的结果是一行一列 列子查询: 子查询得到的结果是一列多行 行子查询: 子查询得到的结果是多列一行(多行多列) （1,2,3出现的位置都是在where之后) 表子查询: 子查询得到的结果是多行多列 FROM t11 WHERE name='科技') 列子查询 行子查询 表子查询 Exists子查询 参考文章：MySQL数据高级查询之连接查询、联合查询、子查询 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
2K10编辑于 2022-07-30 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题10-5 递归计算Ackermenn函数
习题10-5 递归计算Ackermenn函数 本题要求实现Ackermenn函数的计算，其函数定义如下： ?
75310发布于 2020-09-15 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 10-5 精确率和召回率的平衡
计算样本的score值如果比这个阈值大或等于，则将这个样本分类为1； 计算样本的score值如果比这个阈值小，则将这个样本分类为0； ? 计算样本的score值如果比这个阈值大或等于，则将这个样本分类为1； 计算样本的score值如果比这个阈值小，则将这个样本分类为0； ? 对于LogisticRegression这样的分类算法来说通过计算score值（逻辑回归通过计算θT · xb计算score值），然后判断这个score值是大于0还是小于0进而进行具体的分类，在sklearn 接下来计算混淆矩阵、精准率以及召回率。 ? 并相应的计算混淆矩阵、精准率和召回率的值。 ?
4.3K51发布于 2020-04-26 - 来自专栏desperate633
第11课 使用子查询使用计算字段作为子查询
检索包含物品‘RGAN01’的所有订单号 从这个订单号里到orders表里检索出custid 再根据custid从customers的表里检索顾客的信息 上面三个步骤每个步骤都可以单独作为一个查询来执行 ，这就出现了子查询的定义。 不使用子查询“ select order_num from orderitems where prod_id = 'RGAN01'; select cust_id from orders where order_num in (20007,20008) 使用子查询： select cust_id from orders where order_num in (select order_num from orderitems where prod_id = 'RGAN01'); 使用计算字段作为子查询 假设有这么一个问题，显示customers表中的每个顾客订单的总数： 第一步，自然是检索出所有顾客的列表
1.8K20发布于 2018-08-22 - 来自专栏全栈程序员必看
java如何实现分页查询_java分页计算页数
(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { //查询数据库里面数据的总条数 用户再点击下一页的时候跳转到第一页 if(cpage==(all+1)){ cpage=1; //如果到了第一页，用户再点击下一页的时候跳转到最后一页 }else if(cpage==0){cpage=18;} } //3.开始查询的数据 int start=limt*(cpage)-9; //4.结束查询的数据 int end=limt*cpage; //这个代码是查询数据库里面的person_info，然后循环遍历显示在页面上 //
2.3K20编辑于 2022-11-10 - 来自专栏Python in AI-IOT
前端编程-大气模拟计算之预报查询
image.png image.png 如何将大气计算模型的结果在网页上展现和交互呢。我们介绍一下为展示和查询大气计算模型计算结果的前端开发。 （注意：本文截图中使用的数据均为模拟测试数据，没有真实参考价值） 1.WRF气象预测结果按城市查询的前端页面 image.png image.png 2.CMAQ空气质量预测结果按城市查询的前端页面 image.png image.png 3.CMAQ空气质量预测结果按空气质量监测站点（国控站）查询的前端页面 image.png 页面逻辑 虽然是三个页面，页面交互逻辑都是一样的。
59320编辑于 2021-12-04 - 来自专栏MYSQL
MySQL实战：自动计算字段如何让查询效率翻倍？
某个字段的值需要频繁通过复杂公式计算（如订单总价 = 单价 × 数量 + 运费）； 多个查询中重复编写相同的计算逻辑，导致代码冗余； 无法直接对计算结果建立索引，影响查询性能。 它能在表设计阶段定义自动计算的字段，减少代码冗余、提升查询效率，甚至通过索引优化复杂查询。今天博主将通过5个实战场景，带你解锁这一实用技能！ STORED（存储列）：计算结果持久化存储，占用空间但查询更快。 传统写法：每次查询需重复计算表达式。 STORED： VIRTUAL适合计算简单、高频更新的字段； STORED适合计算复杂、低频更新但高频查询的字段。 表达式限制： 不支持子查询（存储过程/函数）、变量或临时表。
21820编辑于 2025-07-23 - 来自专栏数据计算
查询计算移出数据库用 Java 太慢咋办
要想跑得快，要想办法让计算量变小，这时候就需要一些采用一些低复杂度的算法。然而，这些算法计算的复杂度是低了，但实现的复杂度却更高了。 SPL 是纯 Java 的开源计算引擎，提供不依赖于数据库但比 SQL 更强大的计算能力。 SPL 的计算能力并不依赖于数据库或其它第三方服务，这样就能轻松实现多种数据源的混合计算。 特别地，同时从文件读取冷数据和从数据库读取热数据，可以实现针对全量数据的实时计算，参考之前写过的一篇怎样做多远混合运算.SPL 内置了丰富的结构化数据计算类库Filter：T.select(Amount Java 代码总计算时长约 20 分钟，其中读数约 1 分钟。改用 SPL 编写后，读数的 1 分钟不能缩减，但计算时间降到 1.5 分钟，总时长 2.5 分钟，比原先的 20 分钟提高了 8 倍！
23810编辑于 2024-10-22 - 来自专栏sql优化
MySQL物化视图：预计算查询结果的定期刷新
一、物化视图的核心价值与应用场景在复杂查询场景中（如多表JOIN、聚合统计），传统视图每次执行都需重新计算，导致性能瓶颈。 物化视图（Materialized View） 通过预计算并存储查询结果，将耗时操作转化为毫秒级数据读取。 其核心价值体现在： 性能飞跃：电商大促时，商品实时排行榜查询降低资源优化：降低报表系统CPU负载复杂查询简化：将跨10张表的风控规则封装为单表查询 实践洞见：物化视图适用于读多写少、数据变更频率低于查询频率的场景 total_sales DECIMAL(12,2), avg_rating FLOAT, last_refresh TIMESTAMP) ENGINE=InnoDB;-- 初始化预计算数据 ：场景 原查询耗时优化后关键技术点 实时风控决策 4.2s 0.05s 将7表JOIN预计算为宽表
41131编辑于 2025-07-04 - 来自专栏Hadoop数据仓库
维度模型数据仓库（十五） —— 多重星型模式
-5 Kettle定期装载工厂维度表和产品事实表如图（五）- 10-5到图（五）- 10-22所示。 查询结果显示如下。 先把系统日期设置为2015年3月19日，然后执行清单（五）- 10-5里的脚本或对应的Kettle定期装载作业。 使用下面的SQL语句查询production_fact表，确认每天产品数据的定期装载是正确的。查询结果显示如下。 查询结果显示如下。
49420编辑于 2022-12-02 - 来自专栏全栈程序员必看
高级SQL查询-（聚合查询，分组查询，联合查询）
的使用 (3)union和union all的区别 ⭐一，聚合查询 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： 1， count函数 返回查询到的数据的条数 class(id,classname) values(1,'Java班级'),(2,'C++班级'); -- 课程表添加数据 insert into course(id,name) values(1,'计算机 示例 查询英语成绩>计算机成绩的数据 select st1.score 英语,st2.score 计算机 from score_table st1,score_table st2 where st1. ，因为这个语句就 是内连接的查询语句 5，子查询 ⼦查询是指嵌⼊在其他 sql 语句中的 select 语句，也叫嵌套查询 示例 查询计算机或英语的成绩 select * from score_table where course_id in(select id from course where name=‘计算机’ or name=‘英语’); 6，合并查询 合并查询⽤于合并结果集相同的两张
6.1K10编辑于 2022-09-05 - 来自专栏字根中文校对软件
StreamCQL : 实时计算系统 ( CEP ) 中的持续查询语言 CQL
StreamCQL : 实时计算系统中的持续查询语言 CQL ( Continuous Query Language ) 是一个针对流式数据的查询语言。 数据存储在内存中，因此内存中的计算可以快速的完成。 CQL 的查询结果就是流式数据的某个时间点下的计算结果。 CQL 是基于 Strom 的 SQL 查询语言，主要用来针对 Strom 原始的API太复杂，不易用而提出的，当然也添加了一些 Strom SQL 中 本应该有的基本功能。 CQL的设计目标就是用纯 SQL语法来避免以上Strom CEP 查询语法带来的缺点。 核心概念： 流 Stream ，即一个有限的元素集合，集合中的元素拥有相同的schema。
1.1K40发布于 2018-04-16 - 来自专栏Devops专栏
Django 2.1.7 模型 - 条件查询、模糊查询、空查询、比较查询、范围查询、日期查询
本篇章将着重讲述模型之间的关联查询。 In [1]: from assetinfo.models import ServerInfo,MiddlewareInfo In [2]: 条件查询 1) 精确查询 exact：表示精确查询。 2) 模糊查询 contains：是否包含。 说明：如果要包含%无需转义，直接写即可。 例：查询服务器名称包含测试的服务器。 例：查询中间件名不为空的中间件信息。 例：查询2019年加入数据的中间件。
12.1K20发布于 2019-06-15 - 来自专栏Devops专栏
Django 2.1.7 模型 - 条件查询、模糊查询、空查询、比较查询、范围查询、日期查询
本篇章将着重讲述模型之间的关联查询。 In [1]: from assetinfo.models import ServerInfo,MiddlewareInfo In [2]: 条件查询 1) 精确查询 exact：表示精确查询。 2) 模糊查询 contains：是否包含。 说明：如果要包含%无需转义，直接写即可。 ” 例：查询服务器名称包含测试的服务器。 例：查询中间件名不为空的中间件信息。 例：查询2019年加入数据的中间件。
5K10编辑于 2022-01-17 - 来自专栏全栈开发日记
MySQL（联合查询、子查询、分页查询）
目录 联合查询 子查询 分页查询 联合查询 联合查询是指将多个查询结果合并成一个结果集（二维表），通常出现在统计分析中。 语法： 查询语句1 UNION 查询语句2 UNION ... 查询语句N 注意： 1.所有查询语句的返回结果的列数必须相等 2.每列的数据类型必须一致，【查询语句1中字段列表的类型必须和查询语句2中的字段列表类型对应且一致】 代码实例： SELECT user_id 子查询分类： 按结果及行数分： 1、 标量子查询（单行子查询：结果集只有一行一列） 2、 列子查询（多行子查询：结果集多行一列） 3、 行子查询（结果集有多行多列） 4、 表子查询（结果集有多行多列） 按出现位置分： 1、 SELECT 后面：只能出现标量子查询 2、 FROM 后面：表子查询（查询结果必须起别名） 3、 WHERE|HAVING:支持标量子查询，列子查询，行子查询 4、 EXISTS 后面：支持表子查询 代码实例： 查询订单信息，并显示用户姓名 SELECT a.
19.6K20编辑于 2022-05-12 - 来自专栏Michael阿明学习之路
MySQL 基本查询、条件查询、投影查询
基本查询 SELECT * FROM <表名> *表示所有内容 ? 许多检测工具会执行一条SELECT 1; 来测试数据库连接。 2. 条件查询 SELECT * FROM <表名> WHERE <条件表达式> 条件运算按照NOT、AND、OR的优先级进行，即 NOT 最高，其次AND，最后OR 加括号 可以改变 优先级 SELECT 投影查询 结果集仅包含指定列 SELECT 列1, 列2, 列3 FROM <表名> WHERE <条件> SELECT id, score, name FROM students; # 下面的 score 编写一个SQL查询，输出表中所有大国家的名称、人口和面积。
13.9K30发布于 2020-07-13 - 来自专栏完美Excel
VBA专题10-5：使用VBA操控Excel界面之隐藏取消隐藏及最小化功能区
可以重命名和隐藏内置选项卡和内置组，改变其在功能区中的顺序。然而，不能重命名和隐藏内置控件，修改内置控件的图标，修改功能区内置组中内置控件的顺序。
4K30发布于 2020-08-17 数据湖技术深度分析：Serverless 计算与多引擎查询的融合
在数据湖技术的快速发展中，Serverless 计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力成为衡量数据湖解决方案的关键指标 腾讯云数据湖计算 DLC 功能亮点 腾讯云数据湖计算 DLC 提供了 Serverless 计算能力，用户无需管理底层资源即可进行大数据处理。 其数据加速能力，通过智能缓存和数据预处理，提升了查询性能。 AWS Athena 功能亮点 AWS Athena 提供了 Serverless SQL 查询服务，支持 Presto 查询引擎，用户可以直接对 S3 中的数据进行分析。 总结 Serverless 计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力是现代数据湖解决方案的核心。
22510编辑于 2025-07-28数据湖技术深度分析：Serverless 计算与多引擎查询的融合
多引擎查询（Spark/Presto/Flink） 多引擎查询能力使得数据湖可以支持多种计算引擎，以适应不同的数据处理需求。 阿里云Data Lake Analytics：支持Spark和Flink等计算引擎，提供统一的数据查询服务^2。 AWS Athena：基于Presto的查询引擎，可以查询多种数据格式^3。 华为云DLI：支持Spark等计算引擎，提供统一的数据查询接口^4。 Databricks Lakehouse：支持Spark和Delta Lake，提供了统一的数据查询和管理能力^5。 腾讯云数据湖计算 DLC：提供了统一的元数据管理，支持跨多种数据源的数据发现和查询^1。 阿里云Data Lake Analytics：提供了元数据服务，支持数据目录和元数据管理^2。 总结 本文对数据湖技术的关键领域进行了深度分析和对比，包括Serverless计算、多引擎查询、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速等功能。
13610编辑于 2025-07-28
腾讯云开发者
