DataIntegrityViolationException:关于PreparedStatementCallback的数据截断 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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【C语言】关于整型提升、截断、打印数据的结果

（2）应用场景整数的打印形式有多种，常见的%d和%u分别是以有符号的十进制形式和无符号的十进制形式来打印整数（3）整型提升的规则无符号数在进行整型提升时高位补0，有符号数分为正数和负数，正数高位补...0，负数高位补1，换句话说就是，有符号数高位补符号位即可明白什么时候整型提升后，我们再来讲解发生截断 2.发生截断：其实就是一个整形数据存储到小于整型的类型时，由于存放字节数有限，只能存放这个整型数据的一部分...，这其实就是发生了截断像上面的这种赋值方式就是要发生截断了二：话不多说，直接上手操作一下就会了 200是一个整型数字，（32位下，方便表示）二进制表示形式为 00000000000000000000000011001000...截断后存到a中的是11001000、 100也是一个整型数字，（32位下，方便表示）二进制表示形式为 00000000000000000000000001100100截断后存到a中的是01100100...a+b就是两个整数运算，那就是整形运算，要发生整型提升后，再进行相加，相加后的结果为00000000000000000000000100101100 存储到c时，由于c是char型，又要发生截断，截断后存储到

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关于 xargs 参数被截断，tar 文件被覆盖的问题

$ gzip -d 120150.tar.gz && tar tf 120150.tar | wc -l 3407 Linux 有个系统参数，用来控制命令行下参数的长度（包含环境数据）...，这个参数是 ARG_MAX ，在正式环境上是 131072 (bytes) ： $ getconf ARG_MAX 131072 凡是超过 131072 bytes 长度的参数都会被截断...所以我猜想，第二批参数列表产生的压缩包把第一批参数列表产生的压缩包覆盖掉了，第三批又把第二批覆盖掉了。。。实际上只有最后一次传进来的参数被打进了压缩包中。.../$BID.tar # 用xargs追加进去所有的文件，这次不用怕被截断了~ find . -name "${BID}_*" | xargs tar uf ..../$BID.tar.gz "$BID"_* fi 其实 xargs 这些用法的区别有些类似于 http 协议中 " 幂等 " 的概念， tar cf 这种命令是不 " 幂等 " 的， rm 这类的命令则是

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MySQL5.7中使用GROUP_CONCAT数据被截断的问题

前天在生产环境中遇到一个问题：使用GROUP_CONCAT函数select出来的数据被截断了，最长长度不超过1024字节，开始还以为是navicat客户端自身对字段长度做了限制的问题。...然后想到1024这个熟悉的数字，会不会是C++框架在接收MySQL通过socket传输过来的数据时被处理了呢？于是手工在日志中打印这个字段，发现即使数据长度超过1024字节仍然是可以完整显示的。...网上搜了下GROUP_CONCAT数据截断的问题，答案都指向了group_concat_max_len这个参数，它的默认值正好是1024。...，也就是它限制了GROUP_CONCAT数据的长度。...(Fremark)) FROM account;结果的对比，可以发现已经成功解决了MySQL5.7中使用GROUP_CONCAT数据被截断的问题。

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关于数据质量的思考

最近和几个同事聊了下关于数据的一些问题，有一个问题引起了我的好奇。那就是数仓体系和大数据体系的数据质量差异。...，让单一的数据通过连接产生更多维度的意义，总体来说，大家对数据质量的需要不尽相同，有些人主要关注数据的准确性和一致性，有些人则关注数据的实时性和相关性，因此，只要数据能满足使用目的，就可以说数据质量符合要求...而另外一拨人则是做数据统计方向的，他们对于数据有着天然的敏感性，他们对于数据的准确性要求很高。...在我的理解中，数据仓库体系应该是大数据体系的一部分，或者说是前哨站，通过和两拨人的沟通，我的小结如下： 1）为什么统计方向的数据仓库体系的数据准确性要高一些，主要原因是它们对于数据质量有一套很清晰的评判标准...2）大数据体系的数据质量相对来说难以保障，一方面是因为大数据体系的工作大多数是数据的搬运工，可以从系统，规划等层面提出一些数据标准和规范，但是他们往往不是数据使用方，或者说他们的数据使用方对于数据的准确性没有那么敏感

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Spring事务源码分析专题（一）JdbcTemplate使用及源码分析

运行后数据库中确实插入了一条数据对于JdbcTemplate的简单使用，建议大家还是要有一定熟悉，虽然我现在在项目中不会直接使用JdbcTemplate的API。...本文关于使用不做过多介绍，主要目的是分析它底层的源码 JdbcTemplate源码分析我们直接以其queryForObject方法为入口，对应源码如下： queryForObject方法分析 public...// 例如：获取连接，释放连接等 // 其定制化操作是通过传入的PreparedStatementCallback参数来实现的 public T execute(PreparedStatementCreator...psc, PreparedStatementCallback action) throws DataAccessException { // 1.获取数据库连接 Connection...，通过这篇文章是希望让大家对Spring中的数据访问有一定了解，相当于热身吧，后面的文章难度会加大，下篇文章我们将介绍更高级的数据访问，myBatis的使用以及基本原理、事务管理以及它跟Spring的整合原理

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【C语言】基础数据类型的隐式转换、截断和整型提升（超详细）

这个规则其实就是规则1的情况之一，因为这个规则较为常见所以拿出来单独讲。 2. 截断当高字节大小的数据向低字节大小的数据赋值时，就会发生截断现象。...2.1 整型家族的截断整型家族包括：char、short、int、long 、long long… 整型截断的规则：直接将高位数据丢弃，将剩余的低位的数据直接赋值到变量中。...可以看到是80，转换为二进制就是10000000，这个不正是我们所推测的那样，的确发生了截断，而且截断的规则正如我们所讲的那样。...注意：当double类型的数据赋值给float类型的数据时，如果double类型的数据超过了float类型时，此时截断会发生精度的丢失。...截断当高字节的数据类型给低字节的数据类型赋值时 1.对于整型之间，直接将高位数据舍弃，剩余的数据赋值给变量；2.对于整型和浮点型的情况，直接将小数点后面的值舍弃，并将整数部分直接赋值给整型变量。

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关于大数据的完整讲解

1.3 ETL/ELT的区别 ETL 包含的过程是 Extract、Transform、Load的缩写包括了数据抽取 => 转换 => 加载三个过程在数据源抽取后首先进行转换，然后将转换的结果写入目的地...ETL 包含的过程是 Extract、Load、Transform的缩写 ELT的过程是，在抽取后将结果先写入目的地，然后利用数据库的聚合分析能力或者外部计算框架，如Spark来完成转换目前数据主流框架是...的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。...On-Line Analytical Processing ）联机分析处理，主要是对数据的分析查询当数据积累到一定的程度，需要做总结分析，BI报表=> OLAP OLTP产生的数据通常在不同的业务系统中...和 Flink的区别 3.大数据实践本文主要讲解了大数据的概念和基础知识，帮助读者对大数据有一个基本了解。

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关于数据库的NULL

关于数据库的NULL，EQ sapce 不等效于 IS NULL。...通过SAP创建的表，如果是初次创建，所有的列都会存在一个初始值(MANDT为'000'，普通CHAR类型为' '，日期类型为'00000000'，数值类型为0。。...等等)，即Field的NOT NULL为'X'，不允许空值。...当这个表有了一部分数据后，又更改这个表，添加了一些字段，那么这些新加的字段如果不勾上“Initial Value”就有可能有空值了，也就是NULL值，这样就给SELECT带来很大麻烦。...解决的办法就是勾中“Initial Value”，这样就能够保证字段有初始值了。

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关于大数据的完整讲解

在数据源抽取后首先进行转换，然后将转换的结果写入目的地 ETL 包含的过程是 Extract、Load、Transform的缩写 ELT的过程是，在抽取后将结果先写入目的地，然后利用数据库的聚合分析能力或者外部计算框架...Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。...OLTP（ On-Line Transaction Processing ）联机事务处理，主要是对数据的增删改记录业务发生，比如购买行为，发生后，要记录是谁在什么时候做了什么事，数据会以增删改的方式在数据库中进行数据的更新处理操作...，需要做总结分析，BI报表=> OLAP OLTP产生的数据通常在不同的业务系统中 OLAP需要将不同的数据源 => 数据集成 => 数据清洗 => 数据仓库，然后由数据仓库统一提供OLAP分析 2.大数据计算...使用pyspark进行初步的大数据操作，数据选取Kaggle泰坦尼克号项目的数据，通过Spark读取数据，并利用Spark中的ML工具对数据进行构建模型。 “整理不易，点赞三连↓

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关于懒加载数据的获取

需求是：想要在页面中拿到懒加载的数据和图片，就需要通过scroll滚动来模拟用户的操作来把一些懒加载的数据真正的加载出来，最后去拿数据就可以了，最后拿到数据后，需要自动回到顶部难点1：懒加载的数据...，没有加载的情况下盒子的高度是没有撑开的，也就是说我们滚动的距离没法确认难点2：懒加载的时候不确定啥时候能确定懒加载的数据加载完了？...需要某种机制来默认判断需求明确了之后，思路：页面加载进来之后，先把scroll的滚定值调为999999 然后监听window的scroll事件，这里有一个技巧，当没有滚动空间的时候， scroll...的滚动事件即为无效滚动，然后在我们的window的scroll事件当中写一个防抖，当超过1、2秒时间的无限滚动时，就视为没有更多懒加载的数据了，此时回到顶部，并移除window的scroll事件...clearTimeout(timerForDebounce); timerForDebounce = setTimeout(() => { console.log("如果出现1秒钟的无效

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关于数据仓库的数据模型的思考

一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识 ; 另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图...关于项目周期的估算 , 主要基于 ETL 函数功能点以及加权后的复杂度进行估算 , 因为 ETL 过程占据了整个数据仓库项目的 70%,;ETL 过程主要是基于源目的的原则进行处理的 , 而不同的功能点具有不同的复杂度...关于人员的估算 , 主要取决于人员的工作经验 , 素养 , 对新技术的掌握能力 , 还要考虑到人员流动等方面的人员备份 ....关于硬件的配置 , 既需要发挥软件的功能 , 满足实际的处理要求 , 也要为将来的系统扩展保留一定的空间 . 3....数据仓库模式数据抽取策略制定系统的主题数据库 ETL 抽取方案来满足主题数据库的业务处理，数据仓库系统分析及决策支持分析的需要，同时必须保证不能影响业务系统的性能数据转换策略数据转换是指对从业务系统中抽取的源数据根据主题数据库系统模型的要求

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【YashanDB 知识库】php 查询超过 256 长度字符串，数据被截断的问题

问题现象如下图，php 使用 odbc 数据源，查询表数据，mysql 可以显示出来，yashan 显示数据被截断。...问题的风险及影响1、php 用 pdo_odbc 查询超过 256 长度的数据，数据被截断。2、isql 查询超过 300 长度的数据，显示不出来。...问题影响的版本23.2.4.14 及之前版本问题发生原因php 查询超过 256 字节数据，显示被截断：yashandb 的 odbc 驱动接口 SQLGetData 现在只支持单次查询，不支持多次取数据的操作...php pdo_odbc 扩展库取数据逻辑：php odbc 扩展库取数据逻辑：一次取整列大小的数据，由此得出相应的规避方法，改用 php odbc 方式取数据，则能正常取出数据。...>复制代码3、isql 取数据逻辑可以看到代码最大长度默认是 300相关问题单PHP 使用 ODBC 取长度超过 255 的字符串出现截断或乱码的异常

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关于InnoDB表数据和索引数据的存储

上图红框中表明，InnoDB表数据的存储是按照主键的值来组织的；下图信息表明聚簇索引保存了数据行，搜索索引就能直接找到行数据，地址是：https://dev.mysql.com/doc/refman/...来自《高性能MySql》的解释《高性能MySql》的5.3.5章节对于聚簇索引的描述：聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据数据存储方式；当表有聚簇索引是，它的数据行实际上存在放在索引的叶子页...(leaf page)中；叶子页包含了行的全部数据；看来我的疑问可以解释了：索引数据和表数据分开存储这种理解在InnoDB是错误的，实际上InnoDB的表数据保存在主键索引的B-Tree的叶子节点；...从上图可见，并不存在表数据这样的内容，只有节点页(Node pages)和叶子页(Leaf pages) 关于节点页和叶子页的详情，以及每个聚簇索引结构体内容的详情，请看Jeremy Cole博客的图片集...反思向数据库新增一条记录会保存索引数据和表数据，但并不代表会分别写索引文件和表数据文件，以前犯的是想当然错误；之前的疑问是"索引文件中有数据行，那表数据文件有啥用"，没有放过这个疑问，而是去刨根问底

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关于数据结构树的概括

树结构是一种非常重要且广泛应用的数据结构。它以节点和边的形式组织数据，具有层次关系和递归性质。树结构在计算机科学领域中有着广泛的应用，例如文件系统、数据库索引、网络路由等。...一、什么是树树是数据结构中的一种，其属于非线性数据结构结构的一种，我们前文所提到的数据结构多数都是线性的，这也是较为简单的数据结构，而接下来的树与图均属于非线性数据结构，也是概念极多的一类。...它主要用于数据压缩和编码的应用中，通过将出现频率较高的字符用较短的编码表示，而出现频率较低的字符用较长的编码表示，从而实现数据的高效存储和传输。...因此，在构建过程中，有如下的规律：首先，选出我们数据中最小的两个数据，构建成二叉树的左孩子和右孩子，而根的数据为两者之和其次，将刚才合成的数据作为右孩子，左孩子从未处理的数据中选出最小的一个，作为左孩子...数据库索引：数据库中的索引结构(如B+树)基于树的特性，用于快速查找和排序数据。表达式求值：通过将表达式转化为树形结构来求值，例如二叉表达式树。

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几个关于数据增查的方法

我每次仔细听leo的《Der letzte Mohikaner(最后的莫西干人)》演奏都会出现幻觉，在潘帕斯广袤草原、在青藏高原的绝壁悬崖，在撒哈拉的无际沙漠，在亚马孙的原始森林，在太平洋荒无人烟的小岛...1.若将target增加到有序的数组集合nums里，得到应该插入的位置 public int findInsertPlace(List nums, int target) {...if(nums.get(i) >= target) return i; } return length; } 2.获取target在集合数组nums中的位置

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关于数据抓取很多新人的误区

(很多页面能用但是会他并不是真正寻找数据的方法) ?...原因 Element中是最终渲染后的内容,不一定是我们get网页url拿到的数据,期间会有些js或者其他数据接口会改变他原始的界面简单代码 import requests from lxml.html...原因:人家是用二进制进行传输常见的是用谷歌传输协议进行传输,大公司可能会自己写一套算法进行加密解析 python谷歌序列化传输(点击跳转) 四.关于加密(如今比较常见的加密) RSA加密我们解析页面或者...app反编译后找他公钥的时候找不到他公钥,这时候他加密可能就是通过模和指数进行加密的 AES加密关于ASE加密有填充和无填充的识别方法其实很简单加密通一条加密数据连续2次加密加密内容,key,iv不变的情况...,最后输出参数不变就是无填充.变就是填充加密模板直接拿取用就好了(python模板)(点击跳转) 五.关于app逆向难点:工具的使用,寻找加密的经验少,C和java要会,so层要用到汇编调试,脱壳

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关于数据工厂平台的路线投票

数据工厂平台，也就是快速构造各种测试数据的平台。这个重要性和实用性不言而喻。很多人都需要，隔壁小孩都馋哭了哪种。...平台的基本原理其实就是通过一些输入数据，然后操作shell/数据库/一些算法/接口/第三方等等来输出你需要的数据。而这些数据的构造有个显著特点，就是需要大量麻烦繁琐的步骤。...这里我们要考虑到，输入的数据从哪来？用户手动输入代码调用接口获取代码调用一些文件/表格获取代码去查数据库以上这些，是常见的入口数据。.../开发/维护数据构造的小工具。...下面展示一个小的工具完成效果：其他人进来后，看到的就是如上图的效果。输入房源标题部分后，数据库发现作者已经选好了。自己可以选其他的数据库也。

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【学习】关于数据挖掘算法的反思

再举一个简单栗子（好吧，多吃点栗子）：比如SVM，这是一种难以收敛的算法，在大数据的前提下，有些人希望使用它，但又希望使用更多的数据来训练模型，毕竟手里数据量太大，很多人还是希望使用尽量多的数据训练的，...关于文章知识点主题建模的另外一种很重要的模型，那就是LDA模型了。它是一种比较通用的文章主题模型，它通过概率学原理，说白了就是贝叶斯，建立起知识点（也就是词），主题和文章的三层关系结构。...它是一个很基础的建模，很多地方就用的到它，比如刚才我们说到的推荐，其内部关联的时候，有时候就会涉及到计算实体间的相似度。　　关于文本的相似度，其实方法有很多。...由于个人是由做大数据偏向挖掘的，基于大数据模式下的数据挖掘过程，可能跟传统的数据过程有很大的不一样。...平时多看一些书，多学一些，跳槽时跟面试官总是能多唠一些的，哈哈，提薪酬的时候是不是底气就足了些？！　　关于说看书的内容，工作中涉及的一些必须了解，必须看的我就不多说了。

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关于大数据的实战技术

大数据范围越来越广，随着不同应用的爆发式增长，数据分析正在被更多行业企业所知晓并实践，比如互联网、金融、零售、医疗、以及制造业等。...首先是找到它的脚掌的图像，然后将脚掌信息拆分成很多小的信息，这些信息包括脚趾之间的距离，中心点之间的距离，各个中心点连线之后不同的角度、每一个脚趾边缘的关键数据信息等，作为原始数据来分析。...我们希望得到真实的、自然的野生动物的数据，要确保整个数据获取的过程对它们的影响要尽可能的小，就是非侵入性的理念。...SAS软件旗下的JMP软件大中华区总经理严雪林虽然明显与大数据浪潮下的数据分析的热度背离，但这样的观点却非常现实。...“值得高兴的是，现在很多大的厂商都构建了独立的数据分析团队，尝试性的做交叉销售、提升销售、交易关联性分析。企业数据应用深度、市场竞争力、整体环境的变化都使得这两年数据分析热了起来。

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大数据，关于“人机矛盾”的博弈

其次是数据获取带来的挑战。目前企业面临一个普遍的困境就是挖掘与收集数据的能力有限，需要满世界找数据。不解决这个问题就会直接导致底层数据的流通不畅，底层数据从大的方面来说由内部和外部两个方面组成。...内部是指总行跟各分行之间，甚至是各银行之间数据的共享;外部是指金融业和行业外部数据的打通，比如说电商平台、医保和社保等交易场景下用户产生的数据。...所以说数据作为企业的核心资产是绝对不会轻易开放的。如何有效打通数据间的壁垒，是从业人员必须要跨过的一道门槛。大数据带来的“人机矛盾”开始隐现第三个挑战来自应用层面。...但真正的挑战其实来自大数据对产业革命的影响，如果没有前瞻的认知很可能会让企业失去下一个世代。大数据时代呼唤大数据思维，未来马太效应可能超乎人们想象大数据时代正在呼唤崭新的思维，也就是大数据思维。...我们知道互联网时代也有生态圈的概念，大数据时代的生态圈有什么不同呢大数据可以彻底解决共享和透明的问题。

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