很久不更新blog了,正好趁着端午节的空,把之前一段时间使用关于EF以及工作上经验总结一下。
这是一篇我在2012年写的老文章,至今适用(没错,我说的就是适用于EF Core)。因此使用微信重新推送,希望能帮到大家。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84
NUKE 13是一款功能强大的电影特效合成软件。Nuke拥有超过200个创意节点,提供您处理数字合成各种挑战所需的一切。这包括行业标准的键控器,旋光仪,矢量绘图工具,颜色校正等等。为你的视频编辑提供帮助!
EF Core的问题一言难尽,然后有了各种插件,批量插入扩展,批量更新扩展,查询扩展。。。然后一个项目引入一堆扩展
在对ES某个筛选字段聚合查询,类似groupBy操作后,发现该字段新增的数据,聚合结果没有展示出来,但是用户在全文检索新增的筛选数据后,又可以查询出来, 针对该问题进行了相关排查。
加载相关数据:https://docs.microsoft.com/zh-cn/ef/core/querying/related-data/
以下对 DBLE 3.21.06.0 版本的 Release Notes 进行详细解读。
开篇:在上一篇中,我们了解了预定义委托与Lambda表达式等所谓的新语法,这一篇我们继续征程,看看标准查询运算符和LINQ。标准查询运算符是定义在System.Linq.Enumerable类中的50多个为IEnumerable<T>准备的扩展方法,而LINQ则是一种类似于SQL风格的查询表达式,它们可以大大方便我们的日常开发工作。因此,需要我们予以关注起来!
数据分析本质上就是用数据寻找问题的答案。当我们对一组数据执行某种计算或计算统计信息时,通常对整个数据集进行统计是不够的。取而代之的是,我们通常希望将数据分成几组,并执行相应计算,然后比较不同组之间的结果。
最近刚玩Laravel,手册源码还没来得及看完就跃跃欲试做了个小项目,其中有个需求是分组查询数据库中的一个字段并返回每个分组中的数量,还是去翻手册(手册确实够简单):
最近有需求需要本地处理一些临时的数据,用做统计分析。如果单纯的 MYSQL 也能实现, 不过一堆临时数据这样从 mysql 导来导去还是挺麻烦的,比较理想的选择是本机装个 cygwin 环境,然后可以用 awk 等 shell 工具做即时处理。 本文主要讲述如何在 awk 中实现 SQL 的常用操作,当做个简单的 awk 入门分享。 虽然文中部分 awk 会有其它更简洁高效的 shell 命令去完成,亦或是其它语言去完成, 但这都不在本文的讨论范畴。 注:本文所用到的两个测试文件 user、co
全称 :Json Object Relational Mapping ,它是通过JSON 对象 去实现数据库的一个关系映射 ,我理想中完整的JORM包含功能有
Apache Spark提供了强大的API,以便使开发者为使用复杂的分析成为了可能。通过引入SparkSQL,让开发者可以使用这些高级API接口来从事结构化数据的工作(例如数据库表,JSON文件),并提供面向对象使用RDD的API,开发只需要调用相关 的方法便可使用spark来进行数据的存储与计算。那么Spark1.6带给我们了些什么牛逼的东西呢? 额。。。
Hive在执行MapReduce任务时经常会碰到数据倾斜的问题,表现为一个或者几个reduce节点运行很慢,延长了整个任务完成的时间,这是由于某些key的条数比其他key多很多,这些Key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个节点迟迟运行不完。
前言:这篇文章主要讲 explain 如何使用,还有 explain 各种参数概念,之后会讲优化
Jpa是我一直推荐在Springboot及微服务项目中使用的数据库框架,并由于官方的并不是十分友好和易用的api,导致很多人使用起来并不方便,下面就来展示一下我对api进行了封装后的代码。大大减轻了使用难度。
相关文章内容索引: ORM查询语言(OQL)简介--概念篇 ORM查询语言(OQL)简介--实例篇 ORM查询语言(OQL)简介--高级篇:脱胎换骨 ORM查询语言(OQL)简介--高级篇(续):庐山真貌 PDF.NET框架的OQL经过“脱胎换骨”般的重构之后,引来了它华丽丽的新篇章,将“对象化的SQL”特征发挥到极致,与至于我在Q群里面说这应该算是OQL的“收山之作”了。然而,我这么说有什么依据?它的设计哲学是什么?它究竟是何样?由于本文篇幅较长,请听本篇慢慢道来,叙说它的庐山真面目! [有图有真相
对于简单的查询,例如根据某一个字段或ID进行查询,使用 MyBatisPlus 可以直接进行。
这篇博客将会记录Structured Streaming + Kafka的一些基本使用(Java 版)
相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库,处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库,大家对它们很熟悉,用起来得心应手。
最近,有空了,想着把之前一些乱七八糟的小项目给整理一下,尤其是涉及到Repository、UoW几处。为此,专门查阅了博客园中几个大神 关于Repository的实践,到最后都感觉依然莫衷一是,于是感觉这玩意儿不能深究,自己还是紧扣Martin老爷子关于Repository及UoW的核心定义,自己实践核心概念就是了,其他的都不重要了。
Pandas作为Python数据分析与数据科学领域的核心库,其熟练应用程度是面试官评价候选者专业能力的重要依据。本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与Pandas相关的常见问题、易错点,以及如何避免这些问题,同时附上代码示例以供参考。
NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件,支持netcore/net45/net40,由新生命团队(2002~2020)开发完成并维护至今,以下简称XCode。
为了说明这是如何工作的,让我们假设我们有一个简单的数据集,它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。列可以是数字、类别或布尔值,但是这没关系。
✅MybatisPlus结合groupby实现分组和sum求和 这次使用的是LambdaQueryWrapper,使用QueryWrapper相对来说简单点就不写了
where & group by & having & order by & limit ⼀起协作
在《20张图详解 Spark SQL 运行原理及数据抽象》的第 5 节“SparkSession”中,我们知道了 Spark SQL 就是基于 SparkSession 作为入口实现的。
顶象防御云业务安全情报中心统计了人民银行官网,2020年1月至2023年2月10日期间,公布的101份行政处罚。
通过前两篇,我们创建了一个项目,并规定了一个基本的数据层访问接口。这一篇,我们将以EF Core为例演示一下数据层访问接口如何实现,以及实现中需要注意的地方。
1.概述 在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。
Structured Streaming 是一个基于 Spark SQL 引擎的、可扩展的且支持容错的流处理引擎。你可以像表达静态数据上的批处理计算一样表达流计算。Spark SQL 引擎将随着流式数据的持续到达而持续运行,并不断更新结果。你可以在Scala,Java,Python或R中使用 Dataset/DataFrame API 来表示流聚合,事件时间窗口(event-time windows),流到批处理连接(stream-to-batch joins)等。计算在相同的优化的 Spark SQL 引擎上执行。最后,通过 checkpoint 和 WAL,系统确保端到端的 exactly-once。简而言之,Structured Streaming 提供了快速、可扩展的、容错的、端到端 exactly-once 的流处理。
[本文篇幅较长,可以通过目录查看您感兴趣的内容,或者下载格式良好的PDF版本文件查看] 目录 一、ORM的"三国志" 2 1,PDF.NET诞生历程 2 2,Linq2Sql&EF: 3 3,微型ORM崛起 4 二、一决高下 4 2.1,ORM没有DataSet快? 4 2.1.1,ORM生成SQL的质量问题 4 2.1.2,DataReader没有DataSet快? 5 2,ORM的三个火枪手 6 2.1,委托+缓存 6 2.2,表达式树
tee()创建的迭代器共享其输入迭代器,所以一旦创建了新迭代器,就不应该再使用远迭代器。
SparkSQL语法及API 一、SparkSql基础语法 1、通过方法来使用 1.查询 df.select("id","name").show(); 1>带条件的查询 df.select($"id",$"name").where($"name" === "bbb").show() 2>排序查询 orderBy/sort($"列名") 升序排列 orderBy/sort($"列名".desc) 降序排列 orderBy/sort($"列1" , $"列2".desc) 按两列排序
1. GROUP BY子句必须出现在WHERE子句之后,ORDER BY子句之前. HAVING语句必须在ORDER BY子句之后。(where先执行,再groupby分组;groupby先分组,having在执行。)
面对这些问题,我们能有哪些有效的优化手段呢?下面列出一些在工作有效可行的优化手段:
在某个需求中,需要使用子查询获取snapshot快照表库的关联数据,从而实现以下sql逻辑
1、Entity Framework Core(EF Core)是微软官方的ORM框架。优点:功能强大、官方支持、生产效率高、力求屏蔽底层数据库差异;缺点:复杂、上手门槛高、不熟悉EFCore的话可能会进坑。 2、Dapper。优点:简单,N分钟即可上手,行为可预期性强;缺点:生产效率低,需要处理底层数据库差异。 3、EF Core是 模型驱动 (Model-Driven)的开发思想,Dapper是 数据库驱动(DataBase-Driven)的开发思想的。没有优劣,只有比较。 4、性能: Dapper等≠性能高;EF Core≠性能差。 5、EF Core是官方推荐、推进的框架,尽量屏蔽底层数据库差异,.NET开发者必须熟悉,根据的项目情况再决定用哪个。
众所周知,MybatisPlus在处理单表DAO操作时非常的方便。在处理多表连接连接查询也有优雅的解决方案。今天分享MybatisPlus基于Lambda表达式优雅实现聚合分组查询。
本文旨在对比SQL,说明如何使用Pandas中执行各种SQL操作。真的!好像对比起来,学习什么都快了。
PySpark是一种适合在大规模数据上做探索性分析,机器学习模型和ETL工作的优秀语言。若是你熟悉了Python语言和pandas库,PySpark适合你进一步学习和使用,你可以用它来做大数据分析和建模。
本文给出如何使用Elasticsearch的Java API做类似SQL的group by聚合。 为了简单起见,只给出一级groupby即group by field1(而不涉及到多级,例如group by field1, field2, ...);如果你需要多级的groupby,在实现上可能需要拆分的更加细致。 即将给出的方法,适用于如下的场景: 场景1:找出分组中的所有桶,例如,select group_name from index_name group by group_name; 场景2:灵活添加
昨日推文PySpark环境搭建和简介,今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame,实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体,功能也几乎恰是这样,所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧,学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。
Hive性能优化 1.概述 继续《那些年使用Hive踩过的坑》一文中的剩余部分,本篇博客赘述了在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。 2.介绍 首先,我们来看看Hadoop的计算框架特性,在此特性下会衍生哪些问题? 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题。 jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。 sum,
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