本文其中一些是自己的整理,也有一些是经管之家论坛中一位热心、好学坛友的整理,其中只是简单介绍一下这两个新版本的部分特性,分享出来,有兴趣的看客可以一起学习、进步。
针对非集群 Confluence 实例,下面是一些硬件配置。上面的内存数量不区分服务器使用的内存还是 JVM 使用的内存,表格中的空白,表示的是没有这方面的数据。
做了3年报表的我,从只会vlookup开始学Excel,中间也穿插学习了一些VBA和Access。原以为精通Excel可以走天下,但是越到后面越发现遇到了瓶颈。领导希望报表出的越快越好,数据不能有差错,图表要精美可视化要好看......但殊不知:
这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎,探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。文章还介绍了 Druid 等新兴技术,用于对大型数据集进行实时分析。
OLAP(On-Line Analysis Processing)在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术;OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据;OLAP用于支持复杂的分析操作,侧重于对管理人员的决策支持,可以满足分析人员快速、灵活地进行大数据复量的复杂查询的要求,并且以一种直观、易懂的形式呈现查询结果,辅助决策。 上面是OLAP的一些不同的解释,本文将从以下几个方面介绍OLAP。 开源OLAP引擎:Mondrian快速入门 OLAP的基本概念 OLAP的特点 OLAP的操作
数据库根据数据结构可分为关系型数据库和非关系型数据库。非关系型数据库中根据应用场景又可分为键值(Key-Value)数据库、列存储数据库、面向文档数据库、搜索引擎数据库等。
作为一个合格的 DBA,在遇到线上单表数据量超过千万级别的时候,往往会建议用户通过分表来缩减单表数据量,当用户问为什么单表数据量不能超过千万时,DBA 往往会说:单表数据量超过千万,会影响查询性能。知其然而不知所以然,学习技术不能停留在表面,而是要进一步去深入挖掘其中的原理,这样才能不断进步和成长。回到这个问题:为什么单表数据量不能超过两千万,其中的依据是什么?欢迎阅读。
要高效地使用数据,就必须要有组织,因此业界对数据的结构化组织有很多探索。 1)Cube技术概念 OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是“维”这个概念。“维”(Dimension)是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要属性定义为多个维,使用户能对不同维上的数据进行比较。因此,OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。OLAP的基本多维分析操作有钻取、切片和切块,以及旋转等。
数据库就是存储数据的仓库,其本质是一个文件系统,按照特定的格式将数据存储起来,用户可以对数据库中的数据进行增加,修改,删除及查询操作。
本文介绍了如何使用HTML5中的WebSQL API来实现客户端数据库的访问,并通过一个具体的应用场景示例展示了如何使用该API来实现客户端的数据库操作。同时,本文还介绍了WebSQL API的常见用法以及其相关的兼容性情况。
weak 只可以修饰对象。如果修饰基本数据类型,编译器会报错-“Property with ‘weak’ attribute must be of object type”。 assign 可修饰对象,和基本数据类型。当需要修饰对象类型时,MRC时代使用unsafe_unretained。当然,unsafe_unretained也可能产生野指针,所以它名字是"unsafe_”。
数据类弄是数据的一种属性,表示数据所表示信息的类型。任何一种计算机语言都定义了自己的数据类型。当然,不同的程序语言都具有不同的特点,所定义的数据类型的各类和名称都或多或少有些不同。SQLServer 提供了 25 种数据类型: ·Binary [(n)] ·Varbinary [(n)] ·Char [(n)] ·Varchar[(n)] ·Nchar[(n)] ·Nvarchar[(n)] ·Datetime ·Smalldatetime ·Decimal[(p[,s])] ·Numeric[(p[,s])] ·Float[(n)] ·Real ·Int ·Smallint ·Tinyint ·Money ·Smallmoney ·Bit ·Cursor ·Sysname ·Timestamp ·Uniqueidentifier ·Text ·Image ·Ntext
MongoDB是一个流行的NoSQL数据库,而传统的关系型数据库则是SQL数据库。这两种数据库之间存在许多差异,包括数据模型、查询语言、性能、可扩展性等方面。在本文中,我将详细介绍MongoDB和传统关系型数据库的对比,并给出一些示例来说明它们之间的差异。
详见: https://www.cnblogs.com/NorthPoet/p/16901095.html
redis集群在存储数据时,是根据槽点进行存储。例如老集群A如下: 都在一台机器,实际可以在多台机器上。 主节点:7000(0-5460) 7001(5461-10922) 7002(10923-16383) 从节点:7003 7004 7005
Python中常用的数据存储的方式有:pickle模块,shelve模块,MySQL数据库,MongoDB数据库,SQLite轻量数据库,Excel表格存储等等。
编译:互联网数据官 梅子 我们都知道,Google Analytics(后文统称为GA)让不懂数据背后的处理逻辑的人也能很容易的收集和查看数据。通常情况下,理解了GA收集和存储数据的模型,就会很好解释一些复杂问题或者古怪的访客行为。下面就从最基本的说起: GA的数据收集可以分成两类:维度和指标。然而,并不是每一个维度-指标的组合都可以在GA标准报告中进行分析。例如,“所有页面”报告提供的是关于网站不同网页的详细信息,你可以这个报告中看到网页浏览量、唯一身份浏览量,以及每一个页面的访问进入次数、平均页面停留时
一个m×n的矩阵是一个由m行n列元素排列成的矩形阵列。矩阵里的元素可以是数字、符号及其他的类型的元素。
统计一张表的总数量,是我们开发中常有的业务需求,通常情况下,我们都是使用 select count(*) from t SQL 语句来完成。随着业务数据的增加,你会发现这条语句执行的速度越来越慢,为什么它会变慢呢?
前几天我刚写了一个文章是关于安装 scrapy 的,正好装好了,于是就选择了强大的 scrapy 爬虫框架作为爬虫的工具。
在Python爬虫开发中,我们经常面临两个关键问题:如何有效地存储爬虫获取到的数据,以及如何应对网站的反爬虫策略。本文将通过问答方式,为您详细阐述这两个问题,并提供相应的解决方案。
在应用python爬取数据的过程中,往往需要存储数据,而除开应用数据库存储数据以外,excel格式应该算是比较常用的存储格式,而关于excel文档数据的读写,在python中实现的方法有很多,概因python强大的第三方库。
我们做政企客户的解决方案支撑工作,一直在跟客户提到“大数据”,通过大数据就能将数据转化成推动精准营销、精准管理的利器。但实际,我们对大数据的理解有多少,今天我们用几张图帮助建立对大数据的技术理解。
数组是一种常用的数据结构,可用来存储一组相同类型的数据,你可以将一个数组变量视为一个迷你的电子表格,通过引用数组中的位置来存储或者获取数据。
首先申明下,看完这篇文章的一些做法,你可能会觉得很傻x,但是我仅仅是抱着一种尝试和学习的态度,实际中可能也并不会这么去用。
https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Confluence+Data+Model
作者: 薛菲 审稿:张远园 Aileen ◆ ◆ ◆ 作者注 如果你关注大数据科技动向,可能听说过一个叫NoSQL数据库的名词,这可能让人有些云里雾里。其实我们处在一个激动人心的技术更迭时代,以甲骨文为代表的SQL数据库已经称霸了企业市场30年,而近年来的NoSQL则是强有力的更新换代的竞争者。这篇文章就通过问答的方式来给小白解释NoSQL数据库系统是什么,无论你的技术背景如何都能看得懂。对于数据分析从业人员来说,了解数据库的趋势可以让你的职业生涯如虎添翼;而对于工程师来说,了解新的基础系统更是必不可少的
而不论我们使用的是上面的哪一个关系型数据库,最终在操作时,都是使用SQL语言来进行统一操作,因为我们前面讲到SQL语言,是操作关系型数据库的 统一标准 。所以即使我们现在学习的是MySQL,假如我们以后到了公司,使用的是别的关系型数据库,如:Oracle、DB2、SQLServer,也完全不用担心,因为操作的方式都是一致的。
早期的计算机技术的发明都是服务于军事化用途的。最早发展于美国。数据库的发展主要分为三个阶。
今天将手把手带你爬取奥运会相关信息,并利用可视化大屏为你展示奥运详情。让一个没关注过奥运会的朋友,也能够秒懂奥运会。
假设我们有一个字符串text = "Hello, my phone number is 123-456-7890",我们想从中提取出手机号码。可以使用正则表达式\d{3}-\d{3}-\d{4}进行匹配。
Linux文件管理从用户的层面介绍了Linux管理文件的方式。Linux有一个树状结构来组织文件。树的顶端为根目录(/),节点为目录,而末端的叶子为包含数据的文件。当我们给出一个文件的完整路径时,我们从根目录出发,经过沿途各个目录,最终到达文件。 我们可以对文件进行许多操作,比如打开和读写。在Linux文件管理相关命令中,我们看到许多对文件进行操作的命令。它们大都基于对文件的打开和读写操作。比如cat可以打开文件,读取数据,最后在终端显示: $cat test.txt 对于Linux下的程序员来说,了解文件
来源:Linux爱好者 ID:LinuxHub Linux文件管理从用户的层面介绍了Linux管理文件的方式。Linux有一个树状结构来组织文件。树的顶端为根目录(/),节点为目录,而末端的叶子为包含数据的文件。当我们给出一个文件的完整路径时,我们从根目录出发,经过沿途各个目录,最终到达文件。 我们可以对文件进行许多操作,比如打开和读写。在Linux文件管理相关命令中,我们看到许多对文件进行操作的命令。它们大都基于对文件的打开和读写操作。比如cat可以打开文件,读取数据,最后在终端显示: $cat test
日常工作中经常需要对一系列的表进行合并,或者对一份数据按照某个分类进行拆分,今天我们介绍Python和VBA两种实现方案供大家参考~
Selenium是一个自动化测试工具,可以模拟浏览器的行为,如打开网页,点击链接,输入文本等。Selenium也可以用于爬取网页中的数据,特别是那些动态生成的数据,如表格,图表,下拉菜单等。本文将介绍如何使用Selenium Python爬取动态表格中的复杂元素和交互操作。
数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。
思路分析 点击事件: 添加元素到页面 存储数据 存储总数据条数 页面加载成功的时候: 读取数据 遍历数据 添加元素到页面 CSS样式: 2D/3D 转换属性(Transform) 代码实现 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>任务清单</title> <style type="text/css"> .right {
大家好,我是柒八九。我们在网络拾遗之Http缓存文章中,从网络协议的视角介绍了网站「客户端缓存」 中的HTTP缓存策略,并对「强缓存」和「协商缓存」做了较为详细的介绍。
这是一个注定要被拍砖的问题,但是这样拍着改着也可能就真明确了。所以无论如何,还是先抛出块砖头吧。 我们都在说大数据时代来临,信息和数据大爆炸。从2013年初开始,对于大数据爆发的焦虑感,紧迫感,不由自主地被卷入的甚至无力的感觉,驱动众多行业、企业和团体去关注和开始接触和了解大数据,自觉或不自觉的,主动或不得已地去融入这波洪流。但是,真的说到大数据,我们身边到底有多少数据量,它们都分布在哪些行业,哪些数据是目前可用的,哪些行业已经在使用数据,进入产业互联网和数据引导的变革了? 可能看到的版图依旧模糊。因此,我
前段时间因为团队调整,大部分时间放在了团队上,这系列的更新又耽误了一下。但既然承诺持久更新,那就不会落下,今天开始继续更新这部分的内容!
分批读取大量数据的excel文件,每次读取1000行数据,然后插入数据库,并且去执行一个方法,执行完毕后更新此行数据的状态。需要获取已更新数据的占比,即计算百分比。
从本篇起,我们就开始对『数据库』相关概念内容的介绍,除了介绍基本的名词概念以及他们的使用情况外,我们还会深入到源码层面去探究一些底层实现,例如索引、视图、触发器等技术在数据库引擎层是如何支持的。
本系列将会讲解MySQL数据库从基础,入门,运维,本章将会对MySQL数据库的客户端连接与数据模型,SQL等知识。
在当今数字化时代,网络上充满了丰富的信息,而Python爬虫技术为我们提供了一种强大的手段,可以从互联网上抓取、提取并分析数据。本文将深入探讨Python爬虫的基础知识,逐步引领读者进入高级应用领域,展示如何灵活运用这一技术来解决实际问题。
数据库是信息科技领域中不可或缺的一部分,它们在我们日常生活中扮演着重要的角色,从手机应用到云计算,无处不在。在本篇博客中,我们将深入探讨数据库的基本概念以及MySQL这一流行的开源关系型数据库的详细信息。不需要数据库专业知识,我们将从头开始,向您解释这些复杂的概念。
大家普遍的痛点,都觉得数据分析的前80%的工作都花费在了数据整理上了,其中一个直接的原因就是,几乎所有人,都在加班加点,努力为他人制造这个麻烦。虽然出发点是为了完成自己的报告,想把数据呈现的更加美观和漂亮,再漂亮些,或者基于老板们的要求,把最后的报告整理成老板们希望看到的样子。而所有这一切,最后都成为你想要抱怨的对象。
文章目录 HDFS的特性 HDFS的缺点 HDFS的特性 海量数据存储 :HDFS 可横向扩展,其存储文件可以支持PB级别数据 高容错性 :节点丢失,系统依然可用,数据保存多个副本,副本丢失后自动恢复。可建构在廉价(与小型机大型机比)的机器上,实现线性扩展(随着节点数量的增加,集群的存储能力增加) 大文件存储 :DFS采用数据块的方式存储数据,将一个大文件切分成多个小文件,分布存储 HDFS的缺点 不能做到低延迟数据访问:HDFS 针对一次性读取大量数据继续了优化,牺牲了延迟性。 不适合大量的小文件存储:
在当今互联网时代,数据是无价之宝。为了更高效地存储和管理数据,数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库,但MongoDB比MySQL更为高效,这是为什么呢?
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