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有关SQL

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139
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133043
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25
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ChatGPT 太贵?一键部署自己的私有大模型
我把这份操作指南,做成了一份 Jupyter Notebook 分享给大家,以下是链接:
Lenis
2023-09-18
5410
5 年了,你连 TPC-C/H 测试都不知道,ChatGPT 分分钟取代你
简介:本文部分 TPC 观点,使用 ChatGPT 生成。拉到最后,可扫码入群体验与 ChatGPT 机器人对话
Lenis
2023-03-02
9861
接入飞书的 ChatGPT 对话机器人,SAM 来了
非常可惜。原本的初衷,是想拉近每一位读者,与高科技之间的距离。但红线就在那里,碰不得‍‍‍
Lenis
2023-03-02
1.8K0
读书,找资料,我的 SOP
前几日,社群里有个小姑娘,作为数据产品经理,她发起了一个问题,大意是“数据产品经理有哪些成长路径”
Lenis
2022-12-18
3110
数据倾斜了怎么办?以应届生 20K Offer 为例
数据倾斜,技术黑话中最成功的的一个词。发明这个词儿的人,一定是天才,它在数据量和复杂度上,一箭双雕。
Lenis
2022-09-02
2810
SQL 设计模式 | 关系型数据库的幂等性处理
在 IT 的很多术语中,正向解释非常难,反向描述反而更容易懂。幂等性处理就是这类。
Lenis
2022-05-16
5610
简单的一道 SQL 题,谈如何提高编程水平
前两天发了一篇《SQL的3列4种对比方法》,近500 阅读。一个月没更文了,没想到朋友们都还关注着,我很激动,非常感谢。
Lenis
2022-03-31
4330
SQL 求 3 列异值的 4 种方法
回想往事,其实有好些想法,可以深究,因没及时记录,事后就再也想不起来,白白浪费好多这样的机会。
Lenis
2022-03-31
2.6K0
庆祝女足夺冠,特分享 11 条数据库维护金律
当年老板把我拉到小黑屋,义正严词地问,“ 我能把数据库放心交给你吗 ”,说实话,我心里特别激动。这股激动,在今天女足夺冠时,又出现了。所以,我觉得,怎么去用好一个数据库,作为正式上班前的礼物,应该分享给大家!
Lenis
2022-03-31
5550
推荐 2 个阅读神器
为什么说是阅读,而不是看书呢。在我朋友圈的读者们,可能已经知道了。比起看书,我平常阅读更多的是,期刊论文或者博硕毕设。偶尔,要学点新技术,看书才会成为我的选择。
Lenis
2022-03-31
7860
深扒 SQL 的历史,说点秘密给你听
很多学SQL的朋友,或正在用SQL的朋友,都感觉到害怕,最近兴起的大数据,NoSQL会不会终结了SQL的命运,这帮只会SQL的朋友,怎么办?想学吧,又没精力,不学吧,提高不了自己,不能升职加薪!
Lenis
2021-12-09
5460
SQL, 数据校验与 CRC,MD5
前几天,我们 SQL 大数据玩家微信群里,有朋友发布了一条数据校验的题目。觉得有趣,也有必要总结下,所以检索了些论文,结合平时工作中的使用,综合起来讲讲,看看自己能不能把这方面讲清楚
Lenis
2021-12-09
1.2K0
我们真的用好 SQL 数据库了吗?
早年在电子厂,开发MES的时候,我经常自以为是的修改老王师傅的代码。王师傅,真的是姓王,(不是隔壁老王玩笑话里的老王)
Lenis
2021-10-22
3530
5000行的 SQL 源代码,怎么读?
今天的小 C 很不在状态。昔日的她,一大早肯定不会愁容满面,似乎像是星巴巴没有喝够的样子,兴奋不起来!11:30 了,很少听到她 HHKB 落键的清脆声,一定是遇到难题了!
Lenis
2021-10-21
9040
当执行 DELETE 时,你心慌了
老实讲,俺也一样。不仅仅是执行 DELETE 心里会咯噔下,多几次确认,哪怕是 INSERT,UPDATE, 甚至是 SELECT, 只要是在生产环境做的操作,都难免心里会有些紧张。
Lenis
2021-10-11
2890
即便是SQL Guy, 也无法逃离UML
这两天重温数据建模,发现一篇好论文《基于UML的高校教务管理系统的分析、设计与实现》
Lenis
2021-10-11
4610
基于关系型代数的 SQL 等价改写
看过我那篇《SQL 数据库小白,从入门到精通》的朋友,一定不会陌生,SQL 的数学原理,就是集合运算。
Lenis
2021-09-15
7860
分库又分表,吞吐要爆表
圈子里几个常玩的伙伴,聚在一起吃火锅,或者喝咖啡,通常都会问些特技术范儿的问题。上面这个,就是常问的问题之一。
Lenis
2021-09-15
3620
What, 数据库脑裂了?
郑州的期货交易所,就是采用了这样的架构,在三次暴雨袭击后,仍能屹立不倒,从容不迫服务每笔交易。详细请戳这里:
Lenis
2021-09-15
9440
5 层数据开发基本功, 你在第几层?
当我们接触到一个数据开发的需求时,我们首先要知道客户想要的是什么?理清客户的诉求,是我们评估可行性方案的第一步。第一步我们要清楚的是每一个数据指标。需要我们拆解出来:什么是原子指标,复合指标以及衍生指标?这离不开对业务场景的理解。
Lenis
2021-08-23
4850
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