其实标题中有两层意思：第一层意思是在一些数据库管理不那么严格的中小型企业，可以通过Excel中的ODBC数据接口，与数据库或者数据仓库建立连接，直接快速取数，提高工作效率；第二层意思是Excel 2016中有相当强大的数据获取工具，即便不能从数据库直接获取，也能从多个本地的数据表中将数据抽取、整理和转化，并做到实时更新，也能提高工作效率。
今天在朋友圈刷到TiDB在他们的 TiDB Cloud Serverless Tier中集成的chat2query功能。看到chatXXX这个名字，大家应该都能顾名思义。显然，它能通过对话的方式帮你生成Query。
到目前为止，天气预报系统已经初具规模了。我们不但实现了天气数据的采集，还实现了数据的缓存、天气数据的API服务及天气预报UI界面等功能。天气预报系统就是一个大而全的单块架构系统，里面混杂了太多的功能，可以预见的是，如果越往后发展，则系统会变得越来越难以管理和维护。同时不同服务之间存在着依赖，对于测试也是一个挑战。对于这样的系统，为了更好地实现可维护性、可扩展性，需要进行微服务改造。
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！
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。
Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，注意这里不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据；它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型，映射与化简；用于大数据并行运算)。其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在HDFS中的数据；HQL经过编译转为MapReduce作业后通过自己的SQL 去查询分析需要的内容；这样一来，即使不熟悉MapReduce 的用户也可以很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。而MapReduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。
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。
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。
在用户画像平台架构图&构成？中，我详细描述了用户画像的构成，今天聊聊用户画像的质量保障，希望对大家有所帮助。
Impala是对现有大数据查询工具的补充，不能替代基于Hive的MapReduce批处理任务框架（适用于耗时长的批处理任务，例如ETL等）。
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：
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～
prometheus现在是主流的监控k8s方案，各大云厂商也都有托管的k8s服务，为了更好的对托管k8s集群监控，也推出了托管的prometheus监控服务，腾讯云上就推出了腾讯云云原生监控服务（Tencent Prometheus Service，TPS）下面简称TPS，TPS
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。
俗话说“工欲善其事必先利其器”，今天跟大家一起交流一款简单易用的数据查询和可视化分析的开源BI工具Redash。
这是一款特别强大的一款微信小程序源码,初步算了一下,该款小程序目前包含了几十个功能。
中间件分表是不是一个好的主意？通过中间件来对MYSQL的数据进行分表是一个常见的对于大数量的解决的方案，通过中间件将应用的数据在中间层进行路由，通过路由将一张表的数据，映射到不同物理数据库上的表，通过应用设计的分片键将数据根据规则存储在不同的物理服务器上。实际上分布式数据库的基本原理也是这样。
腾讯云数据库TDSQL与中国人民大学最新联合研究成果被SIGMOD 2022接收并将通过长文形式发表。SIGMOD是国际数据管理与数据库领域顶尖的学术会议之一，腾讯云数据库TDSQL论文已连续多年入选VLDB、SIGMOD、ICDE等国际顶级会议。 本次入选论文题目为：CompressDB: Enabling Efficient Compressed Data Direct Processing for Various Databases。论文针对压缩数据的直接操作与处理，提出一项新型数据库处理技术——Co
在操作系统领域当中，死锁指的是两个或者两个以上的进程在运行的过程中，因为争夺共同的访问资源而相互等待阻塞，最终导致进程继无法续执行的一种阻塞现象。那么在数据库领域当中死锁又是怎样的表现形式呢？数据库死锁又会带来怎样的问题呢？
SQL(Structure Query Language)语言是数据库的核心语言。
【新智元导读】 微软开源图数据查询语言 LIKQ，这是基于分布式大规模图数据处理引擎 Graph Engine 的一种可用于子图和路径查询的数据查询语言，强强联合，海量图数据的实时检索和集成变得触手可得。 近日，微软亚洲研究院通过 GitHub 平台开源图数据查询语言 LIKQ（Language-Integrated Knowledge Query）。LIKQ 是基于分布式大规模图数据处理引擎 Graph Engine 的一种可用于子图和路径查询的数据查询语言。它可以让开发人员无需学习新的领域相关的特定查询
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。
对于MJ12bot爬虫蜘蛛要看抓取次数是否很多，如果抓取次数很多，而且网站访问速度有所降低的话，就屏蔽掉，另外这种还有可能是其他采集软件伪装的搜索引擎制作，通过nslookup反查一下IP地址，如果是采集软件伪装的蜘蛛，立马封掉。
一、项目结构 1、工程结构 2、模块命名 shard-common-entity： 公共代码块 shard-open-inte： 开放接口管理 shard-eureka-7001：
线程能够充分合理地协调利用CPU、内存、I/O等系统资源，但是线程的创建需要开辟虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器等线程私有空间，在线程销毁时需要回收这些系统资源。频繁地创建和销毁线程会大大浪费系统资源，这时候就需要线程池来管理线程，提高线程的复用（当然线程的作用并不仅于此）。
DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言)，数据查询语言，用来查询数据库中表的记录。
上一篇文章AgileEAS.NET之数据关系映射ORM简单介绍了一下AgileEAS.NET平台中ORM对象的组织机构体系，但并没有对其所执行的数据存取操作介绍，在AgileEAS.NET中，我对ORM实体及其上的数据操作实现进行了分离，实体对象只呈现数据，而实体的增加、修改、更新、删除、缓存操作都通过ORM访问器实现。 在AgileEAS.NET两个访问器IOrmAccessor和ICacheAccessor访问器。 image.png IOrmAccessor完成ORM对象（实体和表）
我会分享一系列在我开发生涯中积累的有用且容易实现的小技巧，本文是此系列的第一篇。 ---- 很多原因都可能导致网站运行缓慢，但这其中最常见的就是在数据库查询耗时太多。目前，数据库查询可能在网页渲染过程中起着很重要的作用（网页上的内容总得从某处获取），但是有时候 一些不必要的亦或没有优化好的查询会影响网页渲染的速度。 例如： 查询的数据根本没有被使用 查询时未使用索引 单次查询可以实现的功能却做了多次查询 慢且复杂的查询 然而有一个简单的机制可以间接的预防并且修复此类问题： 用‘诊断框’在每一个网页显示数据库
ClickHouse 是一款 ROLAP 列式数据库，在海量数据分析场景中，能够帮助我们快速得到想要的"分析性"数据。本文主要从个人视角讲解 ClickHouse 一次数据查询的整体流程，更多的是自己的一些理解和思考，如有不对，欢迎指出和交流。
2.按单据结算：辉煌二、辉煌erp/online是有的，普普、普及（包括普及二）系列没有
SaaS模式一经推出，凭借自身的高性价比、低维护成本，无需软硬件维护、无需运维等明晃晃的优点，得到了爆发式的增长，甚至全面改变了软件的开发模式。各位老总的问候语，不知从什么时候开始，都变成了：“你上云
第一阶段-语言基础（15天） python基础语法 python字符串解析 python时间和日历 python文件操作，数据处理 python界面编程 python面向对象高级语法 命名空间和作用域应用案例分析 项目：图形界面实现数据查询、python实战2048、语音对话开发、语音控制开发 第二阶段-语言高级（15天） python处理txt，csv，pdf，jsons python平台迁移linux python常用第三方库 python发送邮件 python发送短信 python高级语法 python正则表达式 python网络编程 python系统编程 python pyGame python Office办公自动化 python 数据库开发 jpython简介 项目：高并发数据查询、简单邮箱爬虫、多线程网络爬虫、python飞机大战 第三阶段-全栈前段（20） HTMP-HTML5 CSS-CSS3 JavaScript JQuerry JQuerry EasyUI jQuery Mobile Bootstrap PhotoShop 第四阶段-全栈后端（35天） linux网站配置 Python Github 项目代码管理和项目开发流程敏捷、代码重构、测试驱动开发、自动化 Python网站框架Django开发 Python网站框架Flash开发 Pythonn web server框架Tornado开发 RESTful接口开发 Python全栈后端项目：学校管理系统、移动Twitter、聊天室 第五阶段-linux自动化（14天） linux指令实战 linux shell指令实战 linux运维自动化实战 系统基础信息模块 业务服务监控 定制业务质量报表 python与系统安全 运维常见工具 python运维阶段项目 linux系统安全审计 第六阶段-KaliLinux（3天） Klilinux简介 Kliliux信息收集 Kalilinux漏洞分析 Kalilinux数据库评估 Kalilinuxweb评估 Kalilinux密码破解 Kali linux无线安全 Kali linux嗅探欺骗 Kali linux权限维持 Kali Linux社会工程学 项目:Python FTP 网络,ZIP等等密码破解 ， Python密码字典生成 第七阶段-数据分析(14天) numpy数据处理 pandas数据分析 matplotib数据可视化 scipy数据统计分析 python金融数据分析 项目：美国各州人口数据分析、美国大候选人政治献金解密、天气数据分析与可视化 第八阶段-人工智能（7天） 机器学习基础知识简介 KNN算法 线性回归 逻辑斯蒂回归算法 决策树算法 朴素贝叶斯算法 支持向量机 聚类k-means算法 项目：预测年收入、自动脸补全、使用聚类手写数字识别 第九阶段-大数据（7天） Hadoop HDFS Hadoop Mapreduce python Spark编程 spark推荐系统引擎 spark Mlib 项目：IMDB电影大数据分析、漫威英雄关系分析、巴尔的磨房产数据分析 第十阶段-项目实战（25天） 分布式爬虫+elasticsearch打造搜索引擎 微信公众号平台 在线教育平台 1688电商网站 清华大学ERP系统 链家房产网 B/S自动化运维平台 大数据分析 人工智能深度学习tensorflow项目
很多原因都可能导致网站运行缓慢，但这其中最常见的就是在数据库查询耗时太多。目前，数据库查询可能在网页渲染过程中起着很重要的作用（网页上的内容总得从某处获取），但是有时候 一些不必要的亦或没有优化好的查询会影响网页渲染的速度。
本图书管理系统可以实现图书管理的基本功能，包括图书信息的录入、输出、排序、删除、查找及批量导入/导出等。图书属性信息包括书号、书名、第一作者、版次、出版年信息。
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数据时代，数据的多源集成和快速检索查询是第一步，配上数据分析及可视化才能算窥得大数据一角。 创建这个项目的主要目的一是对前期工作的一些总结，二是提升自己。 这里简单介绍一下sqlpro这个项目的核心功能。
• 1 基础查询 • 2 字符串\数字\日期时间 • 3 聚合数据查询 • 4 子查询 • 5 联接\组合查询 • 6 高级查询 • 7 更新数据 阅读提醒：点击图片放大可看清晰的 1 基础查询 2 字符串\数字\日期时间 3 聚合数据查询 4 子查询 5 联接\组合查询 6 高级查询 7 更新数据 参考资料 《SQL Server 应用与开发 范例宝典》 http://blog.csdn.net/sky_666/article/details/8627127
“今天给大家分享一波SQL的基础查询语句，不管是数据分析小白还是在恶补基础知识的数据分析师，都快来学一学吧！ 来源：InfoQ”
在上一篇文章中，我们已经介绍了如何通过编写代码来更新云数据库中的数据，并指出了一些需要注意的事项。接下来，让我们进一步探讨如何有效地查询数据库中的信息。
近年来随着我国计算机水平的发展，如今的天气网站信息多，想要获取有效的信息需要的时间太长。为了解决社会人员和专业气象人员获取符合自己的并符合自己意向的天气信息，利用Hive对这些天气信息进行收集和分析势在必行。所以需要一种能够具有分析天气系统，可供用户利用自身优势，分析天气信息，从而尽快找到心仪的天气。
• 1 基础查询 • 2 字符串\数字\日期时间 • 3 聚合数据查询 • 4 子查询 • 5 联接\组合查询 • 6 高级查询 • 7 更新数据
之前我们已经了解了SQL语言的分类，可以划分为：DDL（数据定义语言）、DML（数据操纵语言）、DQL（数据查询语言）、DCL（数据控制语言）、TPL（事务处理语言）、CCL（指针控制语言），本文将介绍DQL。
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。
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；
算法和数据结构在监控软件中可以提高数据处理和查询的效率，实现准确的目标检测和跟踪，优化资源利用和提供实时的数据分析和决策支持。这些有助于提升监控软件的性能、准确性和实用性。
SQL注入，就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。防止SQL注入，我们可以从以下6个要点来进行： 1.永远不要信任用户的输入。对用户的输入进行校验，可以通过正则表达式，或限制长度；对单引号和 双"-"进行转换等。 2.永远不要使用动态拼装sql，可以使用参数化的sql或者直接使用存储过程进行数据查询存取。 3.永远不要使用管理员权限的数据库连接，为每个应用使用单独的权限有限的数据库连接。 4.不要把机密信息直接存放，加密或者hash
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