Slick (Scala language-integrated connection kit)是scala的一个FRM（Functional Relational Mapper），即函数式的关
通过一段时间的学习和了解以及前面几篇关于Slick的讨论后对Slick这个函数式数据库编程工具有了些具体的了解。回顾我学习Slick的目的，产生了许多想法，觉着应该从实际的工作应用角度把我对Sl
Scala 的数据库访问框架：Slick 3.0 移除了 session 相关的 API Slick 3 对于 Slick 2 的改变相当于 Python 3 至于 Python 2 的改变。 Slick 3 的新特性集中在 ：大量使用组合的设计模式，不需要显式声明session，非阻塞，stream支持的 reactive 等 。 不过我最喜欢这个方法： setFetchSize 。 具体来说： 在Scala slick 2.x 中： db.withSession{ implicit session
我在上期讨论里已经成功的创建了一个简单的Slick项目，然后又尝试使用了一些最基本的功能。Slick是一个FRM（Functional Relational Mapper）,是为fp编程提供的sc
前言 最近事情很多，各种你想不到的事情——such as singing and dancing——再加上最近又研究docker上瘾，所以geotrellis看上去似乎没有关注，其实我一直在脑中思考着geotrellis。之前看geotrellis源码看到有关geotrellis.slick的相关部分，仅大概浏览了一番，知道是用于读取PostGIS数据库的，未做深入研究，又恰巧前几日有老外在gitter上问了如何读取PostGIS数据库，我当时回答他可以用传统的JDBC方式或者使用geotrellis.sl
在上一集的讨论里我们介绍并实现了强类型返回结果行。使用强类型主要的目的是当我们把后端数据库SQL批次操作搬到内存里转变成数据流式按行操作时能更方便、准确、高效地选定数据字段。在上集讨论示范里我们
看完Slick官方网站上关于Slick3.1.1技术文档后决定开始动手建一个项目来尝试一下Slick功能的具体使用方法。我把这个过程中的一些了解和想法记录下来和大家一起分享。首先我用Intell
本文讨论了如何使用Slick和Playwright库来自动化Web浏览和操作。作者首先介绍了Slick库，它是一个基于Scala的强大的库，用于处理大数据。然后，作者介绍了Playwright库，这是一个用于浏览器自动化和爬虫的库。作者使用Playwright库来自动化Web浏览和操作，包括导航、表单提交和JavaScript交互。此外，作者还讨论了如何利用Playwright库与Slick库进行集成，以实现更高效的数据处理和分析。
1.通常我们部署的eureka节点多于两个，根据实际需求，只需要将相邻节点进行相互注册(eureka节点形成环状)，就达到了高可用性集群，任何一个eureka节点挂掉不会受到影响。
FunDA是一种函数式的编程工具，它所产生的程序是由许多功能单一的细小函数组合而成，这些函数就是用户自定义操作函数了。我们在前面曾经提过FunDA的运作原理模拟了数据流管道。流元素在管道流动的过
前面几篇介绍里尝试了一些Slick的功能和使用方式，看来基本可以满足用scala语言进行数据库操作编程的要求，而且有些代码可以通过函数式编程模式来实现。我想，如果把Slick当作数据库操作编程主要
FunDA设计的主要目的是解决FRM（Functional Relation Mapping）如Slick这样的批次型操作工具库数据源行间游动操作的缺失问题。FRM产生的结果集就是一种静态集合
ScalikeJDBC在覆盖JDBC基本功能上是比较完整的，而且实现这些功能的方式比较简洁，运算效率方面自然会稍高一筹了。理论上用ScalikeJDBC作为一种JDBC-Engine还是比较理想的：让它处于各种JDBC工具库和数据库实例之间接收JDBC运算指令然后连接目标数据库进行相关运算后返回结果。一般来说，各种JDBC工具库如ORM,FRM软件通过各自的DSL在复杂的数据库表关系环境内进行数据管理编程，最终产生相关的SQL语句即(prepared)statement+parameters传递给指定类
支持响应式 浏览器支持 CSS3 时，则使用 CSS3 过度/动画 支持移动设备滑动 支持桌面浏览器鼠标拖动 支持循环 支持左右控制 支持动态添加、删除、过滤 支持自动播放、圆点、箭头、回调等等 兼容
FunDA是一个开源的函数式数据处理工具库，是Slick的补充。它增加了recordset数据集逐行处理功能，并支持并行运算。FunDA还使用reactive-streams标准，对大量数据进行后台缓存，然后逐块输出。
上篇我们讨论了静态数据源（Static Source, snapshot）。这种方式只能在预知数据规模有限的情况下使用，对于超大型的数据库表也可以说是不安全的资源使用方式。Slick3.x已经
该文介绍了如何使用Akka HTTP和Slick在Scala中实现基于HTTP的流式数据传输。通过使用Akka HTTP和Slick，可以方便地处理HTTP请求和响应，以及从数据库中获取数据并将其传输到客户端。该文还介绍了如何使用Akka流式处理技术来实现HTTP服务，并处理响应数据。
在以前的博文中我们介绍了Slick，它是一种FRM（Functional Relation Mapper）。有别于ORM，FRM的特点是函数式的语法可以支持灵活的对象组合（Query Compos
该文对技术社区在流式处理方面进行了探讨。首先介绍了基于Apache Spark和Apache Flink的流式处理框架，然后描述了在技术社区中如何利用这些框架进行流式处理。同时，文章还介绍了一些流式处理的应用场景，包括实时数据分析、实时报表、实时ETL等。此外，文章还探讨了流式处理在技术社区中的应用价值，包括缩短开发周期、提高代码复用性、简化运维等方面。
iSlider是一个表现出众，无任何插件依赖的手机平台javascript滑动组件。它能够处理任何元素，例如图片或者DOM元素
关于antd的使用这里就不多说了，前面已经写过了，从零开始学习React-引入Ant Design 组件（八）：https://www.jianshu.com/p/e7e905d89673，现在为了对组件的熟悉，来根据文档写一个常见的轮播图吧。
作为一种通用的数据库编程引擎，用Streaming来应对海量数据的处理是必备功能。同样，我们还是通过一种Context传递产生流的要求。因为StreamingContext比较简单，而且还涉及到数据抽取函数extractor的传递，所以我们分开来定义： case class JDBCQueryContext[M]( dbName: Symbol, statement: String,
如何安装SQL Server 2005 Express、SQL Server Management Studio Express，以及配置SQL Server 2005 Express的身份验证方式，启用sa登录名。
微软最新推出的 SQL Server 2012 Express LocalDB 是一种 SQL Server Express 的运行模式，特别适合用在开发环境使用，也内置在 Visual Studio 2012 之中。 关于 SQL Server 2012 Express LocalDB 的运作方式 在安装 LocalDB 时会复制一个 SQL Server Express 实例所需的最少文件，基本上 LocalDB 几乎等同于完整的 SQL Server Express 数据库引擎，且 LocalDB 方
前面我们提过：FunDA就像一个管道（PipeLine）。管道内流动着一串数据（Data）或者运算指令（Action）。管道的源头就是能产生纯数据的数据源（Source），跟着在管道的中间会有一
我的sql server 2008 express是visual studio 2010自带的，所以当然它没有management studio ，自己下了一个安装，不过无法安装SQL Server 2008 Management Studio Express。提示未选择功能。
上周公司的一个项目中有用到了轮播的功能。于是收集和总结了一些常用的轮播/走马灯组件库。这里分享给大家。
由于操作系统不同（64位与32位）和可能安装的环境不一样再或者在安装SQL 2008的时候已经安装SQLServer相关其他版本，因此可能会遇到问题。 问题1：安装sql server 2008 R2，安装过程中提示错误：此计算机上安装了 Microsoft Visual Studio 2008 的早期版本。请在安装 SQL Server 2008 前将 Microsoft Visual Studio 2008 升级到 SP1。 之前的电脑上安装了vs2008，下载一个SP1补丁包，800多M的大小，本来安装这个软件就已经很麻烦了，还得花时间下载，这里有另外一个办法，其实很简单，只需要改一下注册表即可，方法如下： 解决方法： 1、修改注册表。 2、运行注册表，将HKEY-Local-Machine/Software/Microsoft/DevDiv重命名就行。 3、安装好后再将其改回。 4、将SQL Server安装返回上一步，然后再点下一步，这个问题就成功解决了。 问题2： 安装SQL2008，提示删除SQL2005Express工具的解决方法，在安装SQL2008的时候，提示要删除SQL2005EXPRESS工具，修改注册表:HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\Microsoft SQL Server\90\Tools\ShellSEM，将ShellSEM项重命名或删除即可。 无法安装 SQL Server 2008 Management Studio Express 故障现象： 在windows7中已经安装好SQL Server 2008 Express 并且已经安装好SP3，然后从微软官网下载SQL Server 2008 Management Studio Express 安装，发现在安装过程中，没有添加 Management 工具这一项。 解决方法： 1、先使用sql server2008安装中心(在开始菜单的microsoft sql server 2008里面有)的维护功能，将express升级到具有高级服务的Express。再安装SQL Server 2008 Management Studio Express，这就可以发现工具这个选项。安装成功。 2、其他提示： 在安装SQL Server 2008 Management Studio Express 时会出现 ”此程序存在已知兼容性问题“ 的对话框。如果你确认自己已经安装过 SP1 以上的文件，并已升级到具有高级服务的express，那么不用理会这个对话框，直接按 ”运行程序“这个按钮。不会有任何问题。 问题3、解决无法安装SQL Server 2008 Management Studio Express的问题 我的sql server 2008 express是visual studio 2010自带的，所以当然它没有management studio ，自己下了一个安装，不过无法安装SQL Server 2008 Management Studio Express。提示未选择功能。 从网上找到的解决方案： VS2010自带的SQL Server是Express简化版的，需要到“SQL Server安装中心>维护>版本升级”，把它升级成“具有高级服务的Express”（很快就可完成）。再运行SQL Server 2008 Management Studio Express安装包，随后会再次弹出SQL Server安装中心，选择“安装>全新SQL Server独立安装或向现有安装添加功能”，接下去就可以添加Management Studio了。 下面是对具有高级服务的express版本的一些介绍： 具有高级服务的 SQL Server Express 具备 SQL Server 2005 Express Edition 中的全部功能，并且还具有下列功能： 借助 SQL Server 2005 Management Studio Express (SSMSE) 这一新的易于使用的图形管理工具，轻松管理 SQL Server Express。 对 SQL Server 表中纯字符数据发出全文查询。 全文查询可以包括词和短语，或者词或短语的多种形式。 对本地关系数据运行 SQL Server Reporting Services 报表。
MS SQL Server 2008 R2已经发布了，虽然是SQL Server 2008的第二次发布，但是有10项重大更新，我最感兴趣的是StreamInsight，参看对SQL Server 2008 R2感兴趣StreamInsight特性。对于开发和小型网站来说，SQL Server 2008 R2 Express是个更好的选择，不仅因为它是免费的，而且现在的单个数据库大小限制已经提升到10G，比之前的4G限制提升很大，具体可以参看SQL Server 2008 R2 Express Databa
FunDA的并行数据库读取功能是指在多个线程中同时对多个独立的数据源进行读取。这些独立的数据源可以是在不同服务器上的数据库表，又或者把一个数据库表分成几个独立部分形成的独立数据源。当然，并行读取
在Slick官方文档中描述：连接后台数据库后，需要通过定义Projection，即def * 来进行具体库表列column的选择和排序。通过Projection我们可以选择库表中部分列、也可以增加
前言 我的天呐，上了一个上午的课，下午呆呆地在图书馆用python玩并发，晚上就玩玩NodeJS，其实是这样的，O(∩_∩)O哈哈~听说14周NodeJS要结课了，我今天就琢磨琢磨了一下NodeJS的开发框架以及熟悉了Express框架的基本环境。... ... 对express框架稍微扩展之后呢，okay之后，我感觉回到了之前写PHP的small-frame似的，结构目录看起来的感觉很熟悉，NodeJS与PHP果然是两兄弟。额额，主要是熟悉Express框架，好了，具体我要回忆我的晚上做了什么喽。 --
万丈高楼平地起，我们的Todo List项目也是越来越健壮了。Todo List的前面4章内容都是在为Client端开发，现在架构基本ok，接下来我们搭建Server端，连接数据库，Client端能与数据库交互。
在Vmware Infrastruacture 3中，vCenter Server起到非常重要的角色。在VMware给出的一些解决方案中，常见的是针对Esx主机高用性的VMware HA等的解决方案，但好像并没有提到如何备份和恢复vCenter Server配置的解决方案。
作为一个能安全运行的工具库，为了保证占用资源的安全性，对异常处理（exception handling）和事后处理（final clean-up）的支持是不可或缺的。FunDA的数据流FDAP
我用的是免费的Express with Advanced Services (SQLEXPRADV)，sqlserver2016-2019的这个包不含SQL Server Management Studio (SSMS)，需要单独安装SSMS或Azure Data Studio，sqlserver2005-2014这个包是含有SMSS的无需额外安装。优先在微软官网下载，如果找不到官网地址，均可在msdn.itellyou.cn下载，下载的时候注意下载最后一个稳定版本（一般是带最高版本service pack的那个），如果msdn.itellyou.cn访问不了，还可以访问www.imsdn.cn。
关于Oracle云数据库（Oracle Cloud Database）的一些体验和分享，也可以参考以下链接：
这篇文章主要讲如何一步步从下载、安装、配置 SQL Server 2008 Express 和 SMSS 到最后 使用 SMSS 连接本地的数据库服务。
第2章的部署SQL Server Compact和第9章的部署数据库更新里解释了为什么终于要升级到完整版SQL Server 。本章节将告诉你怎样来做。
SQL Server是由Microsoft开发和推广的以客户/服务器（c/s）模式访问、使用Transact-SQL语言的关系数据库管理系统（DBMS），它最初是由Microsoft、Sybase和Ashton-Tate三家公司共同开发的，并于1988年推出了第一个OS/2版本。
前面一文简单介绍了 Oracle 大数据量导出工具——sqluldr2 的安装与使用，sqluldr2 的诞生主要是用于将大批量的 Oracle 数据快速导出成 CSV/Text 文本格式，方便导入到其他数据库中，如今国产化进行的如火如荼，这个工具也是在国产数据库迁移中使用比较广泛的工具，值得大家去学习与使用，今天要说的是 Oracle 数据库自带的数据导入工具 SQL*Loader(sqlldr)，只要你安装了 Oracle 数据库，那么这个工具就存在于 ORACLE_HOME/bin 目录下，它的功能是将从其他数据库中导出的 DAT/CSV/Text 文件加载到 Oracle 数据库中。数据泵导入需要 dmp 文件才可以，执行 insert 语句插入需要 .sql 文件才行，当然外部表的形式也可以，但外部表没法编辑且文件位于数据库外，不能 update 编辑数据则考虑 sqlldr 直接加载到 Oracle 数据库中更为方便。
npm install -g cnpm --registry=http://registry.npm.taobao.org
具体步骤： 1、安装开发工具WebStorm； 2、安装node/npm（下载地址：https://nodejs.org/download/）选择适合你的xxx.mis安装； 3、安装express框
Express的版本 – v3.3.3 (安装 $ npm install -g express)
SQL Native Client ODBC Driver 标准安全连接
1. 多维数据库简介 多维数据库（Multi Dimesional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。MDD的信息是以数组形式存放的，所以它可以在不影响索引的情况下更新数据。因此MDD非常适合于读写应用。 1.1. 关系数据库存在的问题 利用SQL进行关系数据库查询的局限性： 1) 查询因需要“join”多个表而变得比较烦琐 ，查询语句(SQL) 不好编程； 2) 数据处理的开销往往因关系型数据库要访问复杂数据而变得很大。 关系型数据库管理系统本身局限性： 1) 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型，不能有效地处理在大多数事务处理应用中，典型存在的多维数据。其不可避免的结果是，在复杂方式下，相互作用表的数量激增，而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。关系数据库由于其所用数据模型较多，还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费，并且会导致系统的响应性能不断下降。而且，在现实数据中，有许多类型是关系数据库不能较好地处理的 。 2) 性能上的限制 为静态应用例如报表生成，而设计的关系型数据库管理系统，并没有经过针对高效事务处理而进行的优化过程。其结果往往是某些关系型数据库产品，在对GUI和Web的事务处理过程中，没有达到预期的效果。除非增加更多的硬件投资，但这并不能从根本上解决问题。 用关系数据库的两维表数据模型，可以处理在大多数事务处理应用中的典型多维数据，但其结果往往是建立和使用大量的数据表格，仍很难建立起能模拟现实世界的数据模型。并且在数据需要作报表输出时，又要反过来将已分散设置的大量的两维数据表，再利用索引等技术进行表的连接后，才能找到全部所需的数据，而这又势必影响到应用系统的响应速度。 3) 扩展伸缩性上的限制 关系数据库技术在有效支持应用和数据复杂性上的能力是受限制的。关系数据库原先依据的规范化设计方法，对于复杂事务处理数据库系统的设计和性能优化来说，已经无能为力。此外，高昂的开发和维护费用也让企业难以承受。 4) 关系数据库的检索策略，如复合索引和并发锁定技术，在使用上会造成复杂性和局限性。 1.2. 多维数据库的相关定义 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）。 维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在细节程度不同的各个描述方面（时间维：日期、月份、季度、年）。 维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述。（“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。 度量（Measure）：多维数组的取值。（2000年1月，上海，笔记本电脑，0000）。 OLAP的基本多维分析操作有钻取（Drill-up和Drill-down）、切片（Slice）和切块（Dice）、以及旋转（Pivot）等。 钻取：是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取（Drill-down）和向上钻取（Drill-up）/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而Drill-down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 切片和切块：是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个或以上，则是切块。 旋转：是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 1.3. 多维数据库的特点 后关系型数据库的主要特征是将多维处理和面向对象技术结合到关系数据库上。这种数据库使用强大而灵活的对象技术，将经过处理的多维数据模型的速度和可调整性结合起来。由于它独有的可兼容性，对于开发高性能的交换处理应用程序来说，后关系型数据库非常理想.在后关系型数据库管理系统中，采用了更现代化的多维模型，作为数据库引擎。并且，这种以稀疏数组 为基础的独特的多维数据库架构，是从已成为国际标准的数据库语言基础上继承和发展的，是已积累了实践经验的先进而可靠的技术。 多维数据模型能使数据建模更加简单，因为开发人员能够方便地用它来描述出复杂的现实世界结构，而不必忽略现实世界的问题，或把问题强行表现成技术上能够处理的形态，而且多维数据模型使执行复杂处理的时间大大缩短。例如开发一个服装连锁店信息管理系统时，如果用关系数据库，就需要建立许多表，一张表用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸，另一张表用来建立服装和供应商之间的映射，并表示它是否已被卖出，此外还需要建一些表来表示价格变化、各店的库存等等。每成交一笔生意，所有这些表都需要修改，很快这些关系数据库就会变得笨重而
这次选用nodejs+express+mysql 使用http作为客户端，express框架搭建服务端，从而实现数据的增删改查。这篇文章可以算作上篇文章的升级篇，加入了和数据库的交互。
今天体验了一下SQL SERVER 2017 Express版本，将MSSQL 2008 R2的数据库附加到新版本，发现从2008跳到2017的中间版本还真多。
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