最近对WCFRIA+MVVM+Prism有了初步的认识，能够简单的实现一些数据库的交互。这节主要讲的是Silverlight通过domainservice和ado.net实体数据模型与数据库的交互。本文的重点是与数据库的交互，包括简单的CURD，以下是实现的一些主要过程： 1.在Sql数据库中新建userinfo表，包括的字段为id，name，age.数据库创建的存储过程为： 1 USE [Test] 2 GO 3 4 /****** Object: Table [dbo].[userinfo]
M、V 是这三种架构模式中的共同含有的部分，M 是 Model 的缩写，代表“数据模型”；V 是 View 的缩写，代表“视图”。
早在2005年，John Gossman写了一篇关于Model-View-ViewModel模式的博文，这种模式被他所在的微软的项目组用来创建Expression Blend（即'Sparkle'）。它跟Martin Fowler的Presentation Model非常相似，唯一不同的是，它填平了presentation model和使用了WPF的丰富的数据绑定的view之间的沟壑。在Dan Crevier发表了神作DataModel-View-ViewModel series博文系列之后，(D
好久没来写博客了，这期间经历了春节，也因为忙于一个项目，所以博客被疏忽了。最近一段时间一直在用silverlight做项目，从来一开始的不熟悉渐渐的开始上手。今天记录一下自己学习prism的一些samplecode。 silvierlight目前的主流架构是Silverlight+MVVM+WCF RIA，说来惭愧本人做项目的时候对设计模式不是很了解。MVVM设计模式是指模型（Model）-视图（View）-视图模型（ViewModel），MVVM设计模式能够将程序的UI设计和逻辑设计分开，这样能够节省开发
大数据价值的发现与其所处的应用场景密切相关。概括起来，大数据价值发现可以划分为三大类：数据服务、数据分析和数据探索。数据服务是面向大规模用户，提供高性能的数据查询、检索、预测等服务，通过直接满足用户需求而将数据价值变现的形式;数据分析是分析人员利用经验，通过对大规模数据使用特定的计算模型进行较为复杂的运算，从而发现易于人们理解的数据模式或规律所进行的数据价值变现的一种运算形式;数据探索是一种利用数据分析和人机交互的结合，通过不断揭示数据的规律和数据间的关联，引导分析人员发现并认识其所未知的数据模式或规律，其
在使用Hive进行数据查询和操作时，有时候我们需要退出Hive命令行界面。本文将介绍如何在Linux系统中退出Hive命令行。
亲爱的读者朋友，今天我将为您分享一个技术挑战，即如何在处理百万级数据查询时进行优化，尤其是在不能使用分页的情况下。这是一个复杂而令人兴奋的话题，我们将深入探讨各种可能的解决方案，以帮助您更好地理解如何应对这类挑战。
在之前的博客SparkSQL系列中，已经大致为大家介绍了DataFrame,DataSet的概念以及它们之间与RDD之间的互转的操作描述。本篇博客，为大家带来的是关于如何在IDEA上创建SparkSQL程序，并实现数据查询与(DataFrame,DataSet,RDD)互相转换的功能!
PDF.NET SOD框架不仅仅是一个ORM,但是它的ORM功能是独具特色的,我在博客中已经多次介绍,但都是原理性的,可能不少初学的朋友还是觉得复杂,其实,SOD的ORM是很简单的。下面我们就采用流行的 Code First的方式，一步步来了解下。 一、准备工作 1.1，添加SOD包引用 首先建立一个控制台项目（支持.NET2.0的项目），并使用程序包管理器添加PDF.NET SOD的程序引用： PM> Install-Package PDF.NET.SOD 更多详细使用信息说明，请参考nuget 网站说明
Caliburn.Micro的一个主要特性是，它能够通过一系列约定消除对锅炉铭牌代码的需求。有些人喜欢习俗，有些人讨厌习俗。这就是为什么CM的约定是完全可定制的，如果不需要，甚至可以完全关闭。如果您要使用约定，并且由于它们在默认情况下处于启用状态，那么最好了解这些约定是什么以及它们是如何工作的。这就是本文的主题。
在今天的数据驱动世界中，ORDER BY RAND()成为了一个强大的SQL技巧，帮助开发者从数据库中随机选取数据。无论是MySQL, PostgreSQL, SQLite还是SQL Server，每种数据库都有其独特方式实现随机化查询。本文将深入浅出地讲解ORDER BY RAND()的用法，适配不同数据库，并提供实战案例。适合所有级别的读者，包括SQL新手和数据库专家。掌握这一技巧，将为你的数据查询带来无限可能！
上一篇文章已经编写了http请求的基本类方法封装，那么本章节我们来继续编写使用mysql查询后的拼接数据发送POST请求。
爱奇艺目前使用到的大数据相关技术有Druid、Impala、Kudu、Kylin、Presto、ElasticSearch等，并且随着各技术框架的版本升级而升级。比如：
OQL如何支持CASE WHEN？ 今天，一个朋友问我，OQL可否支持CASE WHEN语句？他给的示例SQL如下： select HName,case when IsEnable=1 then '启用' else '停用' from tb_User OQL是SOD框架的ORM查询语言，它类似Linq，但是它诞生的历史比Linq早，并且更加接近SQL语法。所以，对SOD框架而言，对应ORM如何支持CASE WHEN，就等于是问OQL如何支持CASE WHEN了。 这个问题已经不止这一个朋友来问我了，我想了下
SQL(Structure Query Language)语言是数据库的核心语言。
1、数据模型：Hive是基于Hadoop的关系型数据仓库，支持类SQL语言进行数据查询和处理，数据存储在Hadoop分布式文件系统中。HBase是一个分布式的列式NoSQL数据库，以键值对的方式存储数据，可以直接访问数据。
1、数据库视图 视图通常是指数据库的视图，视图是一个虚拟表，其内容由查询定义。同真实的表一样，视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是，视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查询所引用的表，并且在引用视图时动态生成。对其中所引用的基础表来说，视图的作用类似于筛选。定义视图的筛选可以来自当前或其它数据库的一个或多个表，或者其它视图。分布式查询也可用于定义使用多个异类源数据的视图。如果有几台不同的服务器分别存储组织中不同地区的数据，而您需要将这些服务器上相似结构的数据组合起来，这
好消息！6月13日，腾讯云数据库三篇论文再次入选数据库行业顶会SIGMOD，被SIGMOD 2022 Research Full Paper（研究类长文）收录。 本次被收录的研究成果中，新型数据结构设计、AI智能调参优化等均属于业界首次提出。腾讯云数据库多次入选SIGMOD，表明腾讯云数据库在存储、智能管控等方面的积累与前沿创新获得了国际权威认可。 SIGMOD，全称数据管理国际会议（Special Interest Group on Management Of Data），是由美国计算机协会（ACM）
本质还是0客户端，利用高速互联网（4g5g）快速实现本地插件缓存，增强页面交互，比如小程序。
INotifyPropertyChanged 接口是 WPF/Silverlight 开发中非常重要的接口， 它构成了 ViewModel 的基础， 数据绑定基本上都需要这个接口。 所以， 对它的实现也显得非常重要， 下面接贴出我知道的几种实现方式， 希望能起到抛砖引玉的作用。
前面文章中，我们已经知道，WPF技术的主要特点是数据驱动UI,所以在使用WPF技术开发的过程中是以数据为核心的，WPF提供了数据绑定机制，当数据发生变化时，WPF会自动发出通知去更新UI。
返回的是 QuerySet 类型数据，类似于 list，里面放的是满足条件的模型类的对象，可用索引下标取出模型类的对象；
点此查看真人版中文介绍视频：v.qq.com/x/page/r050… 几十亿的设备都在用 Android 系统，从高端手机到飞机上的影音娱乐系统，应有尽有，不一而足。而 Android OS 则为这几十亿的设备保驾护航，高效管理资源，保障运行流畅，然而有时候却增加了开发卓越 App 的难度。为了简化开发流程，我们在 Google I/O 大会上发布了架构组件（Architecture Components）的预览版，为 App 开发构架提供指南，并为常见任务，如生命周期管理、数据持久性等提供了一系列库。有
在Laravel中，控制器用于处理用户的请求和响应。控制器类应该继承Laravel的控制器基类，并实现相应的方法。在Laravel中，控制器通常位于app/Http/Controllers目录下。
网上有好多解释，有些上升到了架构设计，让你觉得似乎非常高深莫测，特别是目前流行的ABP架构中就有提到多租户（IMustHaveTenant），其实说的简单一点就是再每一张数据库的表中添加一个TenantId的字段，用于区分属于不同的租户（或是说不同的用户组）的数据。关键是现实的方式必须对开发人员来说是透明的，不需要关注这个字段的信息，由后台或是封装在基类中实现数据的筛选和更新。
数据猿导读 如今，虽然很多银行还没有设立单独的像“大数据部”这样的机构，甚至还没有成文的大数据战略规划等纲领性文件，但每家银行都把大数据作为一项非常重要的战略及措施在推进。 记者 | 郭敏 本文长度为
SQL语言共分为四大类：数据查询语言DQL，数据操纵语言DML，数据定义语言DDL，数据控制语言DCL。 1. 数据查询语言DQL 数据查询语言DQL基本结构是由SELECT子句，FROM子句，WHERE 子句组成的查询块： SELECT <字段名表> FROM <表或视图名> WHERE <查询条件> 2 .数据操纵语言DML 数据操纵语言DML主要有三种形式： 1) 插入：INSERT 2) 更新：UPDATE 3) 删除：DELETE 3. 数据定义语言DDL 数据定义语言DDL用来创建数据库中
SQL语言共分为四大类：数据查询语言DQL，数据操纵语言DML，数据定义语言DDL，数据控制语言DCL。 1. 数据查询语言DQL 数据查询语言DQL基本结构是由SELECT子句，FROM子句，WHERE 子句组成的查询块： SELECT <字段名表> FROM <表或视图名> WHERE <查询条件> 2 .数据操纵语言DML 数据操纵语言DML主要有三种形式： 1) 插入：INSERT 2) 更新：UPDATE 3) 删除：DELETE 3. 数据定义语言DDL 数据定义语言DDL用来创建数据库中的各种对象-----表、视图、 索引、同义词、聚簇等如： CREATE TABLE/VIEW/INDEX/SYN/CLUSTER | | | | | 表 视图 索引 同义词 簇 DDL操作是隐性提交的！不能rollback 4. 数据控制语言DCL 数据控制语言DCL用来授予或回收访问数据库的某种特权，并控制 数据库操纵事务发生的时间及效果，对数据库实行监视等。如： 1) GRANT：授权。 2) ROLLBACK [WORK] TO [SAVEPOINT]：回退到某一点。 回滚---ROLLBACK 回滚命令使数据库状态回到上次最后提交的状态。其格式为： SQL>ROLLBACK; 3) COMMIT [WORK]：提交。 在数据库的插入、删除和修改操作时，只有当事务在提交到数据 库时才算完成。在事务提交前，只有操作数据库的这个人才能有权看 到所做的事情，别人只有在最后提交完成后才可以看到。 提交数据有三种类型：显式提交、隐式提交及自动提交。下面分 别说明这三种类型。 (1) 显式提交 用COMMIT命令直接完成的提交为显式提交。其格式为： SQL>COMMIT； (2) 隐式提交 用SQL命令间接完成的提交为隐式提交。这些命令是： ALTER，AUDIT，COMMENT，CONNECT，CREATE，DISCONNECT，DROP， EXIT，GRANT，NOAUDIT，QUIT，REVOKE，RENAME。 (3) 自动提交 若把AUTOCOMMIT设置为ON，则在插入、修改、删除语句执行后， 系统将自动进行提交，这就是自动提交。其格式为： SQL>SET AUTOCOMMIT ON；
谷歌为了帮助开发者解决 Android 架构设计问题，在 Google I/O 2017 发布一套帮助开发者解决 Android 架构设计的方案：Android Architecture Components，而我们的 Room 正是这套方案的两大模块之一。
6月12日-17日，2022 ACM SIGMOD在美国费城如期举行。腾讯云数据库三篇论文入选，本次被收录的研究成果中，新型数据结构设计、AI智能调参优化等均属于业界首次提出。本次研究成果也是腾讯云数据库研发团队分别与北京大学、中国人民大学、华中科技大学基于联合实验室创新平台开展的创新合作成果，通过“产学研“一体的合作方式，将技术研究成果转换为应用落地，持续输出前沿技术创新与示范应用，推动我国数据库生态的发展与建设。 6月21日，我们邀请到了中国人民大学、华中科技大学的合作老师与腾讯云数据库研究人员进行本
代码模板 已放置github https://github.com/dmhsq/easy-Spring-Boot-demo 本文代码 已放置github https://github.com/dmhsq/edusys
标签元数据查询服务即通过服务化的方式提供标签元数据查询能力。其中标签基本信息、标签分类信息和标签值统计信息是使用较多且需要服务化的数据，其他元数据因为服务化使用场景较少，在本节中不做介绍。
今天简单带大家了解一下时序数据库。聊聊什么是时序数据库，有什么特点，用在什么场景，和传统关系型数据库的区别与联系，以及开源解决方案调研。
语言集成查询Language Integrated Query(LINQ)是一系列将查询功能集成到C#语言的技术统称. 传统数据查询的缺点: 简单的字符串查询,没有编译时类型检查或Intellisense(编译器智能感知)支持,对于每种不同的数据源,还需要学习不同的查询语言,如数据库,需要学sql语言用于查询数据,XML需要学习特性的XML数据查询语句,各种Web服务需要学习Web服务查询方法. LINQ解决的问题和特点: 1、借助 LINQ，查询成为了最高级的语言构造，就像类、方法和事件一样 1、查询表达
随着物联网的普及和工业技术的不断发展，高效管理海量时间序列的需求越来越广泛，数据量越来越庞大。时间序列主要分为两种，即单元时间序列和多元时间序列。单元时间序列是指一个具有单个时间相关变量的序列，单元时间序列只包含一列时间戳和一列值。多元时间序列是指一个具有多个时间相关变量的序列，多元时间序列包含多个一元时间序列作为分量，各个一元时间序列的采样时间点相同，所以数据可以用矩阵形式表示，每行为一个时间点，每列为一个一元时间序列。
在做一些财务、供应链、资产管理等系统时，由于业务人员线下都是采用Excel来完成的，因此就需要将Excel中业务人员使用的功能都能在Web端系统实现，整体上的实现方案有三种：
Actions, Coroutines and Conventions往往最能吸引Caliburn.Micro的注意力，但如果你想让你的UI设计得更好，那么了解屏幕和导体可能是最重要的。如果您想利用合成，这一点尤其重要。杰里米·米勒最近在为艾迪生·韦斯利撰写《呈现模式》一书时，将屏幕、屏幕指挥和屏幕收藏这三个术语编成了法典。虽然这些模式主要通过从特定基类继承ViewModels来在CM中使用，但将它们视为角色而不是视图模型是很重要的。事实上，根据您的体系结构，屏幕可以是用户控件、演示者或视图模型。不过这有点超前了。首先，让我们谈谈这些东西的一般含义。
通常在数据查询后都会对数据集进行分页操作，ThinkPHP也提供了分页类来对数据分页提供支持。分页类目录：/Thinkphp/Library/Org/Bjy/Page.class.php
在近期完成的一系列 Modern Android Development (简称 MAD Skills) 的视频和文章中，我们重点关注了 Kotlin 和 Jetpack。我们介绍了多种不同的方法，让 Android 代码更具表现力、更简洁、更安全以及更易于使用 Kotlin 运行异步代码。
Druid是一个高效的数据查询系统，主要解决的是对于大量的基于时序的数据进行聚合查询。数据可以实时摄入，进入到Druid后立即可查，同时数据是几乎是不可变。通常是基于时序的事实事件，事实发生后进入Druid，外部系统就可以对该事实进行查询。 Druid采用的架构: shared-nothing架构与lambda架构 Druid设计三个原则: 1.快速查询（Fast Query） : 部分数据聚合（Partial Aggregate） + 内存华（In-Memory） + 索引（Index） 2.水平拓展能力（Horizontal Scalability）:分布式数据（Distributed data）+并行化查询（Parallelizable Query） 3.实时分析（Realtime Analytics）：Immutable Past , Append-Only Future
上一篇文章《亿级流量系统架构之如何保证百亿流量下的数据一致性（中）？》，我们已经给出了一整套的数据一致性的保障方案。
数据作为一家公司的重要资产，其重要程度不言而喻。数据库为数据提供存取服务，担任着重要的角色，如果因数据误删、服务器故障、病毒入侵等原因导致数据丢失或服务不可用，会对公司造成重大损失，所以数据库备份是保护企业核心数据，构筑企业数据安全的最后一道防线。
MVC、MVP 和 MVVM 是三种常用的软件架构模式，它们被广泛应用于应用程序的开发中，特别是在客户端或前端开发中。这些模式旨在分离关注点，使应用程序的开发、测试和维护更加高效和模块化。
SQL语句主要分为四类，分别是数据查询语言（DQL）、数据操作语言（DML）、数据定义语言（DDL）和数据控制语言（DCL）。
来源:https://blog.csdn.net/zwgdft/article/details/106291463
作为企业的运维人员，经常会担心公司的服务被黑客攻击了而头疼。一旦被攻击就要为了恢复业务，就需要运维人员保障业务连续，需要从备份中恢复数据。但这种情况对于运维人员来说并不容易，不仅备份恢复时间长、恢复数据不准确等问题，让领导跟业务方都很火大。关键时刻备份系统不给力， IT运维又得背锅了～
文|叶蓬 【按：此文是与我的《基于大数据分析的安全管理平台技术研究及应用》同期发表在内刊上的我的同事们的作品，转载于此。这些基础性的研究和测试对比分析，对于我们的BDSA技术路线选定大有帮助。】 引言 大数据查询分析是云计算中核心问题之一，自从Google在2006年之前的几篇论文奠定云计算领域基础，尤其是GFS、Map-Reduce、 Bigtable被称为云计算底层技术三大基石。GFS、Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生。Bigtable和Amazon D
Druid 是一个专为大型数据集上的高性能切片和 OLAP 分析而设计的数据存储系统。
根据数据查询路径查询目标任务数据的数据索引信息，对数据索引信息进行特征提取，得到特征信息集合；将特征信息集合输入聚类模型进行特征聚类，得到目标聚类结果；根据目标聚类结果构建距离数据离散分布图，根据距离数据离散分布图判断数据索引信息是否存在异常，得到数据异常判断结果；根据数据异常判断结果确定对应的异常索引节点；根据数据库组织信息，对异常索引节点进行数据库异常根因分析，生成目标任务数据对应的根因分析结果。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
