Connection对象 Command对象 DataReader对象 DataAdapter对象 DataSet对象 DataTable对象 DataRow对象 DataColumn对象 参数化SQL语句 分页查询SQL语句
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在上一篇中,我故意留下了查询的示范没讲。虽然说可以通过以下代码获取一个DataReader:
SQL语句时操作关系型数据库的基础,在开发数据访问层、调试系统等工作中十分常用,掌握SQL对于每一个程序员(无论是.NET、Java还是C++等)都非常重要。这里挑选了一个常见的面试题目,来热热身。
CommandType 命令类型,如果是sql语句,则为CommandType.Text,否则为 CommandType.StoredProcdure
在使用Flowportal.Net BPM的时候,因为一个特殊的步骤需要自动根据ERP中的订单状态自动审批,在设计流程的时候,把这个步骤设定为2个处理人的共享任务。其中一个是专门设定的一个系统账号。然后,我创建了一个Winform的程序,自动执行以下的代码:先从BPM数据库中读取出来未处理的当前流程、当前步骤的清单,接着循环判断而去使用单独创建的用户登录到BPM取得共享任务并审批通过,当然了如果判断ERP系统未处理的话,就把只把当前任务取下来作为系统账号的个人任务。 程序的逻辑很清楚了,但是忽略了一个问题,在从BPM数据库读取数据的时候,偷懒是用了SqlDataReader,造成在循环内的BPM更新一直超时。后改为Dataset之后,问题解决。原因是SqlDataReader是读取完毕所有的查询结果后才断开数据库连接,所以在循环内部就会出现已经存在一个数据库连接,造成新建连接冲突。改为Dataset之后,就可以把结果放入Dataset(服务器的内存里),然后关闭对数据库的连接了,这时候那个逐行的循环更新就不会有问题了。
也谈谈动态绑定dropdownlist CSDN 2004年7月31日 <script src=”http://www.jaron.cn/cms-server/ArticleViewTim
Connection对象:是一个连接对象,主要功能是建立于物理数据库的连接,主要包括4中访问数据库的对象类,如下:
虽然是充血模型,虽然是强类型,XCode同样支持遍历任何数据库结构,并以强类型(相对于DataSet等字典访问)方式读取数据。 要遍历数据库结构是很容易的事情,绝大多数Orm都支持。 但是在没有实体类的情况下以强类型方式读取数据,就稍微有些复杂。XCode的原理是为每张表动态创建继承自Entity<>的实体类,然后通过接口来操作实体类。 代码中有了快速反射,虽然没有性能损耗,但是用起来挺别扭的,这里说明了XCode对于实体类元数据的动态访问支持还不够。 // 添加一个连接 DAL.AddConnStr("t
之前分享过将从数据库查出来的datatable数据分页,然后将每一页的数据转成list。前几天搭档觉得这个过程太复杂,建议直接读取数据库返回泛型集合,如题目所说的把dataset类型的数据转为List<T>泛型集合,不过这样做也需要对list进行分页。本着学习的态度,昨天实践了一下这种方法,主要是封装一个dataset to list的工具类。主要代码如下:
在SparkSQL模块,提供一套完成API接口,用于方便读写外部数据源的的数据(从Spark 1.4版本提供),框架本身内置外部数据源:
在前面一篇博客我们讲到三种用python去读取一个文件的指定行的操作,最终给出的一个结论大概是,对于大型的数据而言,最快的找到指定行的方法是Linux系统自带的sed指令,那么是否只有这一种办法了呢?很显然不是,之所以采用这些方法,是因为我们被局限在数据的存储格式上,如果在处理数据或者产生数据的阶段,就把数据按照特定的数据结构进行存储,那么就能够大大的提高数据读取的效率。这里我们要介绍一个用sqlite3来读取数据用于MindSpore的训练的案例,在有限的内存空间中避免完整的去加载整个数据集。
Hive on Spark:Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化,语法是HQL语法,执行引擎变成了Spark,Spark负责采用RDD执行。
在《20张图详解 Spark SQL 运行原理及数据抽象》的第 5 节“SparkSession”中,我们知道了 Spark SQL 就是基于 SparkSession 作为入口实现的。
作者:飞刀 我们必须得了解一下DataReader,DataSet和DataGrid控件,Data
如图,Dataset是一个抽象类,只能被继承,不能被实例化,我们要构建自己的数据集类时需要继承Dataset类,并且所有的子类需要重写Dataset中的__getitem__和__len__函数,前者是我们构建数据集的重点,而后者只是返回数据集的长度。
一、摘要 一说到ADO.NET大家可能立刻想到的就是增、删、改、查(CRUD)操作,然后再接就想到项目中的SQLHelper。没错本课分享课阿笨给大家带来的是来源于github上开源的DAO数据库访问组件DBHelpers。如果您对本次分享《.NET轻量级DBHelpers数据访问组件》课程感兴趣的话,那么请跟着阿笨一起学习吧。 废话不多说,直接上干货,我们不生产干货,我们只是干货的搬运工。 二、涉及覆盖的知识点 2.1、原生ADO.NET简单的CRUD(增删改查) Insert、Insert_
官网:https://flink.apache.org/ 一、Flink的重要特点 1)事件驱动型(Event-driven) 事件驱动的应用程序是一个有状态的应用程序,它从一个或多个事件流接收事件,并通过触发计算、状态更新或外部操作对传入事件作出反应。 事件驱动应用程序是传统应用程序设计的一种发展,它具有分离的计算和数据存储层。在这种体系结构中,应用程序从远程事务数据库读取数据并将其持久化。 相反,事件驱动应用程序基于有状态流处理应用程序。在这个设计中,数据和计算被放在同一个位置,从而产生本地(内存或
General Database Adapter for Biztalk Server 2006 介绍 目前该adapter分单向的Receive Adapter 和单向Transmit Adapter两块,主要用于对多数据库,不同数据库类型的,居于多表同时更新,同步作业使用。 Receive Adapter的功能说明如下 根据条件读取数据库(oracle,sql server 或是所有支持Oledb的数据库)中表中数据并且可以通过设定外键约束和该主表关联的所有的子表的数据一起以标准的DataSet结构的
菜鸟一个 在校大二学生 奉老师旨意写了个通用数据库层 各位大哥大姐的看过的给点意见 本人实在是没什么经验 指点指点我啊
HDF5(Hierarchical Data Format 5)是一种用于存储和组织大量科学数据的文件格式。h5py是Python中的一个库,提供了对HDF5文件的高级封装,使得在Python中处理HDF5文件变得更加简单和高效。本文将介绍h5py的基本概念和使用方法。
说来,很多的dropdownlist选项都不是固定的,是会动态改变的,一种方法是在页面上写死,改变时,直接修改页面就可以了。但是很多人是使用动态绑定的,因此dropdownlist的Text和Value是需要动态生成的。
在使用PyTorch进行深度学习模型训练或推理时,有时候会遇到EOFError: Ran out of input的错误。本文将详细解释这个错误的含义,并提供一些可能的解决方法。
首先介绍数据读取问题,现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset,具体的细节不在这里赘述,看官方文档更清楚,这里主要记录一下官方文档没有提到的坑,以示"后人"。因为是记录踩过的坑,所以行文混乱,见谅。
但在实际的训练过程中,如何正确编写、使用加载数据集的代码同样是不可缺少的一环,在不同的任务中不同数据格式的任务中,加载数据的代码难免会有差别。为了避免重复编写并且避免一些与算法无关的错误,我们有必要讨论一下如何正确加载数据集。
首先我们看一下DataLoader.__next__的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况(num_works简单理解就是能够并行化地读取数据)。
经过了用户画像,标签系统的介绍,又经过了业务数据调研与ETL处理之后,本篇博客,我们终于可以迎来【企业级用户画像】之标签开发。
本项目是基于VGG-Speaker-Recognition开发的,本项目主要是用于声纹识别,也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练,声纹对比,和声纹识别。
网上对于这个依赖包的学习资料是比较的少,所以整理这个包里面,工作中我们可以用到的一些api进行学习
首先我们看一下DataLoader.next的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况(num_works简单理解就是能够并行化地读取数据)。
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块。与基础的 Spark RDD API 不同,Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中,会使用这些额外信息进行优化。可以使用 SQL 语句和 Dataset API 来与 Spark SQL 模块交互。无论你使用哪种语言或 API 来执行计算,都会使用相同的引擎。这让你可以选择你熟悉的语言(现支持 Scala、Java、R、Python)以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。
本文介绍了如何利用Spark JDBC驱动和PostgreSQL数据库进行数据存储,并实现Spark程序对PostgreSQL数据库的增删改查操作。通过一个简单的示例,展示了如何使用Spark SQL进行读取和写入操作,并介绍了Spark JDBC和PostgreSQL的连接配置方法。
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。
导读:MongoDB是一个开源文档数据库,旨在实现卓越的性能、易用性和自动扩展。Pandas是受R数据框架概念启发形成的框架。
Dataset 抽象类,所有自定义的Dataset 需要继承它,并且复写_getitem_()
过去无论是在生产中使用,还是调研 Apache Flink,总会遇到一个问题:如何访问和更新 Flink 保存点(savepoint)中保存的 state?Apache Flink 1.9 引入了状态处理器(State Processor)API,它是基于 DataSet API 的强大扩展,允许读取,写入和修改 Flink 的保存点和检查点(checkpoint)中的状态。
1.方法一:采用OleDB读取EXCEL文件: 把EXCEL文件当做一个数据源来进行数据的读取操作,实例如下:
数据库DataBase + 数据集DataSet + 采样器Sampler = 加载器Loader
Rss是将你Web站点的内容与其他人分享的标准方式。Rss代表着:Really Simple Syndication。它不过是一个标准化的XML标记,用于描述你想要分享的内容。因此Rss是一个在你的内容准备好被其他用户所消费时被广泛接受的格式。一些使用Rss的范例站点有:www.asp.net、weblogs.asp.net 和 www.dotnetbips.com 。Dotnetbips.com 通过 Rss 发布新添内容的列表,这个列表可能会被其他的站长放置在他们的站点或目录中。
之前我们所学只能在查询分析器里查看数据,操作数据,我们不能让普通用户去学sql,所以我们搭建一个界面(Web Winform)让用户方便的操作数据库中的数据
Flink 本身是批流统一的处理框架,所以 Table API 和 SQL,就是批流统一的上层处理 API。目前功能尚未完善,处于活跃的开发阶段。 Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询 API,它允许我们以非常直观的方式,组合来自一些关系运算符的查询(比如 select、filter 和 join)。而对于 Flink SQL,就是直接可以在代码中写 SQL,来实现一些查询(Query)操作。Flink 的 SQL 支持,基于实现了 SQL 标准的 Apache Calcite(Apache 开源 SQL 解析工具)。
Spark对PostgreSQL数据源数据的处理,通过Spark SQL对结构化数据进行数据分析。
基于asp.net + easyui框架,一步步学习easyui-datagrid——界面(一)
该文章讲述了技术社区中如何利用Spring Boot、MyBatis、MySQL等技术实现一个高性能、可扩展的会员积分抵扣系统设计。通过详细的设计方案,阐述了系统的基本架构、核心模块、数据存储、接口设计等方面,为开发人员提供了详实的实现指南。
最近在使用flask的项目开发中需要从数据库读取数据,生成excel格式文件,然后供用户下载。如果想让用户下载一个文件,在http response里设置 Content-Disposition = attachment 然后设置filename即可。 下载文件分两种情况:
这里就不多说了,注意:一定要用自己的appid,所以你需要注册一个小程序(个人的就行)
Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame, 最终使用Dataset数据集进行封装,发展流程如下。
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