本文实例讲述了Laravel5.1 框架数据库查询构建器用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
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）:
今天说一个细分的需求，在模型中，或者使用laravel提供的 Eloquent ORM 功能，构造查询语句时，返回位于两个指定的日期之间的条目。应该怎么写？
具体文档：https://www.kancloud.cn/dengyulin/think/58288
在日常开发中，经常会需要写多条件的数据库查询语句。在使用框架的情况下，单纯使用原生sql查询会导致结果与model无法对应，也就没有办法使用框架的一些便利的方法对结果集进行处理。尤其是laravel提供了非常多的对查询结果集进行处理的工具。所以最好是使用laravel提供的ORM进行多条件的数据库查询。
使用 DB 门面的 insert 方法执行插入语句。和 select 一样，该方法将原生 SQL 语句作为第一个参数，将参数绑定作为第二个参数：
like表达式可以使用whereLike()和whereNoLike() 使用whereLike()方法
本文实例讲述了laravel5.6框架操作数据curd写法(查询构建器)。分享给大家供大家参考，具体如下：
本文实例讲述了laravel框架数据库操作、查询构建器、Eloquent ORM操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
在上一篇教程中，我们通过查询构建器实现了简单的增删改查操作，而日常开发中，往往会涉及到一些更复杂的查询语句，比如连接查询、子查询、排序、分页、聚合查询等等，这一篇教程我们将围绕这些内容展开探讨。
在Laravel中执行数据库操作有两种方式，一种是使用\DB外观对象的静态方法直接执行sql查询，另外一种是使用Model类的静态方法（实际上也是Facade的实现，使用静态访问方式访问Model的方法，内部采用了__callStatic魔术方法代理了对成员方法的访问。
查询表达式支持大部分的SQL查询语法，也是ThinkPHP查询语言的精髓，查询表达式的使用格式：
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
V5.1.23+版本开始，支持findOrEmpty方法，当查询不存在的时候返回空数组而不是Null。
g. Album::where(‘artist’, ‘=’, ‘Matt Nathanson’) – update(array(‘artist’ = ‘Dayle Rees’)); 指定查询条件，更新数据
开发一个大型Electron的应用，或许需要在客户端存储大量的数据，比如聊天应用或邮件客户端
本文实例讲述了tp5.1 框架数据库高级查询技巧。分享给大家供大家参考，具体如下：
01 thinkphp6的前期开发准备《ThinkPHP6 入门到电商实战》 02 控制器《ThinkPHP6 入门到电商实战》 03 数据库查询、模型查询、多库查询《ThinkPHP6 入门到电商实战》 04 tp6 的查数据《ThinkPHP6 入门到电商实战》 05 tp6 的数据添加《ThinkPHP6 入门到电商实战》 06 tp6 的数据更新（改）及删除 《ThinkPHP6 入门到电商实战》 07查询表达式 及 page分页、order 排序《ThinkPHP6 入门到电商实战》 08 获取器 withAttr、多连缀、whereRaw、事务、数据集《ThinkPHP6 入门到电商实战》
本文为joshua317原创文章,转载请注明：转载自joshua317博客 https://www.joshua317.com/article/293
本章介绍由ShowPlan生成的InterSystems SQL查询访问计划中使用的语言和术语。
身处于大数据时代，即使我们使用的大规模并发对数据进行查询，由于数据量的原因，用户想快速的对数据进行分析还是较为困难的；预计算是其中一个比较直观的解决方案，提前将数据算好，需要的时候直接拿出来，看上去是非常美好的，但是预计算是需要成本的，由于分析场景的复杂，预计算的结果被复用的概率可能没那么高，但是这一步还是需要有人进行探索和实践。本文主要描述了Apache Kylin 4.0.1的原理来帮助大家打开思路。
书接上回，虽然Mybatis Plus帮我们提供了大量的默认方法，但我们为了实现多表关联查询，或者根据不同的查询条件传参，实现不同的动态SQL。在这种情况下我们还是需要自定义SQL，不管怎样我们需要首先通过配置指定Mapper.xml文件的存储位置。
【解释】在上面这3个参数中，tableMeta表元数据是最重要的，在AT模式的很多处理环节中都要用到它。
kylin是一个MOLAP系统，通过预计算的方式缓存了所有 需要查询的的数据结果，需要大量的存储空间（原数据量的10+倍）。一般我们要分析的数据可能存储在关系数据库、HDFS上数据、文本文件、excel 等。kylin主要是对hive中的数据进行预计算，利用hadoop的mapreduce框架实现。
Apache Kylin是一个开源的大数据分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力（可以把Kylin定义为OLAP on Hadoop）。Apache Kylin于2015年11月正式毕业成为Apache基金会(ASF) 顶级项目，是第一个由中国团队完整贡献到Apache的顶级项目。
大多数现代Web应用程序都实现某种数据库，而SQL是最常用的查询数据库的语言。 在SQL注入（SQLi）攻击中，
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，支持多个EB级数据源的分析工作负载。Presto用于低延迟的交互式用例以及Meta的长时间运行的ETL作业。它最初于2013年在Meta推出，并于2019年捐赠给Linux基金会。在过去的十年中，随着Meta数据量的超级增长以及新的SQL分析需求，维护查询延迟和可扩展性对Presto提出了令人印象深刻的挑战。其中一个最重要的优先事项是确保查询可靠性不会随着向更小、更弹性的容器分配的转变而退化，这需要查询在显著较小的内存余量下运行，并且可以随时被抢占。此外，来自机器学习、隐私政策和图形分析的新需求已经促使Presto维护者超越传统的数据分析。在本文中，我们讨论了近年来几个成功的演变，这些演变在Meta的生产环境中将Presto的延迟和可扩展性提高了数个数量级。其中一些值得注意的是分层缓存、本地矢量化执行引擎、物化视图和Presto on Spark。通过这些新的能力，我们已经弃用了或正在弃用各种传统的查询引擎，以便Presto成为为整个数据仓库服务的单一组件，用于交互式、自适应、ETL和图形处理工作负载。
我们已经讨论了串起 MapReduce 工作流的一些算法，但我们忽略了一个重要的问题：当工作流结束后，处理结果是什么？我们一开始是为什么要跑这些任务来着？
Cloudera的流分析中除了包括Flink，还包括SQL Stream Builder创建对数据流的连续查询。我们在该系列的第一部分介绍了《Cloudera中的流分析概览》，今天我们来快速浏览一下SQL Stream Builder的概览。
本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议，分享嘉宾张俊，目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人，也是 Apache Flink contributor。本文主要内容如下： - OPPO 实时数仓的演进思路； - 基于 Flink SQL 的扩展工作； - 构建实时数仓的应用案例； - 未来工作的思考和展望。
thr0cyte，Gr33k，花花，MrTools，R1ght0us，7089bAt
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
Footprint是链上数据分析平台以及数据处理基础设施，使命是让链上数据分析以及使用随手可得。目前，Footprint 从 22 条公链上收集、解析和清理数据，把无语义以及无序的链上数据，转化成让用户能使用无代码拖放界面、SQL等多种形式构建图表以及仪表盘。除了提供链上原始数据，Footprint 根据业务逻辑抽象出具有业务逻辑的流水数据，既能实现快速生产数据，也能方便分析师在此数据的基础上，快速计算自己需要的业务指标。而这也适用于开发者使用。
Table API和SQL集成在共同API中。这个API的中心概念是一个用作查询的输入和输出的表。本文档显示了具有表API和SQL查询的程序的常见结构，如何注册表，如何查询表以及如何发出表。 Table API和SQL捆绑在flink-table Maven工程中。 为了使用Table API和SQL，必须将以下依赖项添加到您的项目中： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-table_2.10</a
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什么是查询构造器？其实就像我们上篇文章中学习过的使用原始 SQL 语句的方式来操作数据库一样，查询构造器这个东西就是在这个原始操作的基础上为我们封装了一系列的接口，能够让我们方便地来操作数据库。或者说，就是像我们很早前自己封装的那种 MySQL 类一样，框架帮我们完成了这一步。并且，最主要的是，它可以让我们以链式调用的形式来操作数据库，从而避免去写繁杂混乱的 SQL 语句。先卖个关子，想想这和哪个设计模式有关？（文中自会揭晓）
LlamaIndex（前身为GPT Index）是一种用于LLM应用程序摄取、结构化和访问私有或领域特定数据的数据框架。
在 Uber，我们提供了一个集中的、可靠的、交互式的日志平台，让工程师们可以快速完成大规模日志分析工作。这些日志被标记为一组丰富的上下文键值对，工程师可以使用它们来切分数据，以显示异常或有趣的模式，从而指导产品改进。当前，该平台每秒从不同区域数以千计的服务摄取数以百万计的日志，存储几个 PB 的数据，每秒为来自仪表盘和程序的数百个查询提供服务。
每个人都使用SQL和Python。SQL是数据库的实际标准，而Python是用于数据分析、机器学习和网页开发的全明星顶级语言。想象一下，两者如果结合在了一起？
问题导读 1.kafka sql与数据库sql有哪些区别？ 2.KSQL有什么作用？ 3.KSQL流和表分别什么情况下使用？
Uber 是一个全球品牌，在全球 10,000 多个城市运营。该公司运营规模庞大，每月为超过 1.37 亿用户提供服务，每天为 2500 万次出行提供服务。数据驱动——乘客、司机和企业经营者采取的每一个行动。在如此规模的数据中，将所有这些活动的原始数据转化为业务洞察的技术挑战尤其困难，尤其是以高效且可靠的方式做到这一点。
AngularJS是一个流行的JavaScript框架，用于构建Web应用程序。它提供了丰富的功能和工具，使开发人员能够轻松创建复杂的前端应用程序。然而，在某些情况下，我们可能需要与后端数据库进行交互，以实现数据的存储和检索。在这种情况下，结合AngularJS和SQL可以提供一种强大的解决方案。
1.2 Spark生态系统BDAS 目前，Spark已经发展成为包含众多子项目的大数据计算平台。伯克利将Spark的整个生态系统称为伯克利数据分析栈（BDAS）。其核心框架是Spark，同时BDAS涵盖支持结构化数据SQL查询与分析的查询引擎Spark SQL和Shark，提供机器学习功能的系统MLbase及底层的分布式机器学习库MLlib、并行图计算框架GraphX、流计算框架Spark Streaming、采样近似计算查询引擎BlinkDB、内存分布式文件系统Tachyon、资源管理框架Mesos等子
OLAP的标准概念叫作“联机分析处理系统”，与之对应的是OLTP“联机事务处理系统”。OLTP对于事务性的要求非常高，常用于银行、证券等系统，但运行速度相对有限。有感于此，关系数据库之父Codd便在1993年提出了OLAP的概念，认为用户的很多决策需要依赖大量的计算与多维的分析才能解决，并作为一类单独的产品，与OLTP区分开来。
数仓架构在未来一段时间内会逐渐消亡，会被一种新的Lakehouse架构取代，该架构主要有如下特性
1.什么是SQL Stream Builder Cloudera Streaming Analytics(CSA)提供了一个易于使用的交互式SQL Stream Builder(SSB)作为服务，用于通过 SQL创建对数据流的查询。 SQL Stream Builder (SSB)是一个功能全面的交互式UI工具，可以使用SQL创建有状态的流处理作业。通过使用 SQL，您可以简单轻松地声明过滤、聚合、路由和以其他方式改变数据流的表达式。SSB 是一个作业管理接口，可用于在流上编写和运行 SQL，以及为结果创
自 2010 年首次提出“数据湖”一词以来，采用数据湖架构的组织数量呈指数级增长。它们支持多种分析功能，从数据的基本 SQL 查询到实时分析，再到机器学习。
旨在最大化其数据资产的企业正在采用可扩展、灵活且统一的数据存储和分析方法。这种趋势是由负责构建与不断变化的业务需求相一致的基础架构的企业架构师推动的。现代数据湖架构通过将数据湖的可扩展性和灵活性与数据仓库的结构和性能优化相结合来满足这一需求。这篇文章提供了一个参考架构，用于理解和实施现代数据湖。
这年头几乎每个人都在这样那样抱怨性能。数据库管理员和程序员不断发现自己处于这种情形：服务器遇到了瓶颈，或者查询起来没完没了，这种情况并不少见。这种郁闷对我们所有人来说司空见惯了，解决方法不一。 最常见的一幕就是看一眼查询后，责怪程序员在查询方面没有做得更好。也许他们原本可以使用合适的索引或物化视图，或者干脆以一种更好的方法重写查询。 而有时候，如果公司使用云服务，你可能要多启用几个节点。在其他情况下，如果服务器被太多慢腾腾的查询搞得不堪重负，你还要为不同的查询设置不同的优先级，那样至少比紧迫的查询（比如首
随着互联网、物联网、5G、人工智能、云计算等技术的不断发展，越来越多的数据在互联网上产生，对互联网的运营也开始进入精细化，因此大数据、数据分析、数字营销开始变成每个互联网企业的重点。在做数据分析时有OLAP、OLTP是我们必定会遇到的技术，在介绍OLAP引擎技术选型之前，我们先看看这两个技术分别是什么意思？
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