最近,我们在SQL Server 2000 Standard数据库上从简单的数据库恢复模式(具有每日完整数据库转储)转移到完整恢复模式--结合每周完整数据库备份、每日增量和每10分钟一次的事务转储。
我们以前的报告数据库实例(SQL Server 2005)是从不再存在的每日备份中构建的。我可以通过加载每周转储,使其处于恢复模式,然后还原增量备份来重新生成报表数据库。不幸的是,这并不容易脚本化,手工做这件事也很糟糕。
对2000生产数据库进行额外的完整备份将破坏增量备份(出于许多原因,这是可取的)。
有没有更好的方法来做这件事?我们不能做日志传送,因为我们只是SQL Server2000标准版
前言:我正在开发一个应用程序,对用户进行多个主题的测试。我希望保持他们的进展历史,并能够很容易地向用户提供一个每日,每周和每月的看法,他们的进展基础上的每一个主题。
我的表的初步设计如下:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user_topics` (
`ProgressID` int(11) NOT NULL,
`UserID` int(11) NOT NULL,
`TopicID` int(11) NOT NULL,
`Level` decimal(3,1) NOT NULL,
`TotalCorrect` int(11) NOT NULL,
我正在使用这个现有的Google Sheets每周时间表模板:
我希望将每日合计和每周合计的格式更改为小数,而不是H:MM。我尝试在单元格的公式中添加24的乘法并选择Format>Automatic,但没有显示小数,结果从H:MM变为H:MM AM
让“总小时数”单元格以十进制格式显示的最佳方法是什么?
我有两个Pandas数据帧:一个带有每日数据,一个带有每周数据。我想将每周数据添加到A列每组的每日数据的每一行。
例如,对于2022/07/04至2022/07/09期间的每日数据帧中的每一行,我希望为每组A列添加2022/07/04期间的每周数据。
下面的代码再现了所需的结果:
生成数据
import pandas as pd
import numpy as np
def generate_df(date_range):
tf_dict = []
for A in range(0,4000):
for d in date_range: