普通渴求是加载 渴求是加载多个关联关系 嵌套的渴求式加载 渴求式加载指定字段 带条件约束渴求式加载 懒惰式渴求式加载 当以属性方式访问Eloquent关联关系的时候，关联关系数据是[懒惰式加载]因为都是用到的时候才执行查询...使用渴求式加载，即根据预先需求查询出所有数据 为了验证[渴求式加载]的好处，举下列例子 这里用到了Laravel Debugbar 调试 安装方法可参照我的另一个博客 - - - Laravel...渴求式加载多个关联关系 有时候你需要在单个操作中渴求式加载多个不同的关联关系，要实现这一功能，只需添加参数到with方法即可 ，以逗号分割 如，查询文章的作者即所在栏目 嵌套的渴求式加载 要使用嵌套的渴求式加载的关联关系...有时候你需要在父模型已经被获取后渴求式加载一个关联关系。...`tagtable_type` = 'App\Tag' 关联查询 实际上前面提到的渴求式加载与懒惰式加载也归结于关联查询，这里将关联查询补充完整 当我们以动态属性的方式去访问关联关系时为懒惰式加载 如
应该被调整为日期的属性 * * @var array */ protected $dates = ['deleted_at']; } // 数据表结构添加 deleted_at 列...App\Book::with('author')->get(); foreach ($books as $book) { echo $book->author->name; } // 渴求式加载多个关联关系...$user->account()->dissociate(); $user->save(); 附加 / 分离多对多关联模型 $user = App\User::find(1); // 在连接模型的中间表中插入记录...$user->roles()->attach($roleId); // 插入数据和附加的数组到中间表 $user->roles()->attach($roleId, ['expires' => $expires...例如, 你可能想要使用 Laravel 加密器对存储在数据库中的数据进行加密, 并且在 Eloquent 模型中访问时自动进行解密.
第3步：在Power Query中设置好各个列的数据格式后，选择“关闭并上载至”选项，将数据加载到Power Pivot数据模型中，需要注意的是，如不需要，可不将原始数据加载到工作表中。...第4步：在弹出的对话框中选择“仅创建数据连接”按钮，并勾选“将此数据添加到数据模型”选项，最后单击“确定”按钮，就将数据加载到数据模型中了。...依次选择“设计”-“日期表”-“新建”选项，Power Pivot就会新生成一个日期表，然后根据自己的需要进行修改。如图所示。 第2步：建立表间关系。表间关系如下图所示。...由于此次的销售目标表暂时不需要，也可以不建立表间关系。 第三部分：建立分析维度 分析维度主要是通过DAX表达式来完成的。具体如下所示。 第1步：编写基本的度量值。...第2步：为“排名”列设置升序排列。
因为我们已经完成了数据表中字段的定义、表与表的关系、以及最重要的一步：如何将数据及数据之间的关系写入数据库中，下面简单的来介绍下在 Laravel 是如何完成的。...不过我不建议大家在生产环境这样做；生产环境的数据库迁移应该始终保持向前滚动，而不应该含有向后 Rollback 的操作。...，我们就可以非常方便的通过 Laravel Eloquent 查询它们之间的数据关系。...而 Laravel Pipeline 的实现也很有趣；我们知道在常见的 Pipeline 设计中，大多会通过 for 循环来实现，而 Laravel 则采用的是最简单却又最复杂的实现 array_reduce...我其实很不明白作为一名工程师为什么我们会瞧不上某一门语言？
任何没有加载到 Power Pivot 数据模型的 Excel 查询将只在 Power BI 中被设置为连接。 要解决这个问题，需要编辑查询的【启用加载】设置，如图 4-8 所示。...还应该知道，这个文件中的 Power Query 结构作为 ETL 层，为下面的 Power Pivot 数据模型服务，其中包括四个指定的表、四个关系和两个度量值（Sales 和 Budget），如图...（译者注：这是一个经典的案例，虽然此处并不讲解如何建立这个模型，但该案例文件却展示了大多数业务人员所面对的场景，用 Power Query 处理数据，并将数据加载到 Excel 数据模型（Power Pivot...），并基于数据模型构建关系，计算列，度量值进而创建透视表进行分析。...有趣的是，它的 “Date” 列中不包含日期，而是包含一列数值，如图 4-18 所示。 图 4-18 “Date” 列为什么会有这么多数值而不是日期 在这个特定的步骤中，有如下三件事一定要注意到。
如果需要忽略的维度比不忽略的多，则可以使用AllExpect函数 2. AllExpect A....返回 表——包含已经删除过滤器后的一列或多列的表。 C. 注意事项 第1参数是表，第2参数是列，而All函数的第1参数是表或者列。...Pivot概念(4)—DaxStudio，计算列，度量值，模型简介 Power Pivot概念(5)—理解上下文 Power Pivot关系理论的重中之重——关系模型的进一步了解 Power Pivot...Power Pivot智能日期运用——非空函数（1） Power Pivot实现Excel中Vlookup函数模糊查找功能 应用案例： 如何自动获取商业快递的燃油附加费并计算 如何自动获取UPS的燃油附加费率...如何自动获取Fedex燃油附加费率？
Power Pivot简称PP，可以理解为超级透视表，是Excel在数据透视表上的功能加持。和Power Query比，其主要是处于数据分析阶段。 ? PP中，基于函数来完成，其使用的是DAX语言。...一、 PP在Excel中的位置 (一) 直接在开发工具加载项下加载，COM加载项里面。 ? (二) 在文件选项菜单里面加载 ? (三) 在Excel菜单栏中的位置 ?...(四) Power Pivot主界面的位置 ? PP中有3个主要点。 1. 添加列 作用：添加列主要是作为维度或者固定值进行分析。例如切片器的使用，分类文本或者数字，严格绑定当前行的表达式。...表间关系 作用：在Excel中的Power Pivot主要有1对多，多对1关系。这种关系对于数据的计算有着非常重要的影响。 位置：在关系透视图菜单选项里可以查看。
Eloquent Eloquent是laravel中的orm，采取的是active record的设计模式，里面的对象不仅包括领域逻辑，还包括了数据库操作，但是大家平时使用的时候可能没有探究eloquent...以上就是我们分析的HasOne的实现，其他的关系都类似，此处不再重复，然后eager load的含义是指，当我们要加载多个数据的时候，我们尽可能用一条sql解决，而不是多条sql，具体来说如果我们有多个...Users，需要加载Phones的，如果不采用eager，在每个sql就是where user_id=?...，而eager模式则是where user_id in (?,?,?)，这样差异就很明显了....Role的pivot属性。
列表 在说透视表之前，我们先看看，什么是列表，在传统观念上，列表的每一行代表一条记录，而每一列代表一个属性。...而在这个表里面，某一列，就代表一个属性，比如date代表日期，project代表项目名称。而这里每一行，代表一条独立，完整的记录，一条与另外一条记录，没有直接的关系。....pivot("project") //设置聚合 .agg(sum("value")); r.show(); 在加载csv的时候，我们设置了分隔符，以及读取表头...对加载后的dataset只需要进行3步设置 groupBy 设置分组列 pivot 设置pivot列 agg 设置聚合方式，可以是求和、平均等聚合函数 我们得到的输出结果如下： +-------+---...语法： pivot( 聚合列 for 待转换列 in (列值) ) 其语法还是比较简单的。
任何事情都是由量变到质变的过程，学习Python也不例外。 只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。...一、pivot_table函数定义 pivot_table函数是pandas库中的函数，调用首先需要加载pandas库。 其功能相当于excel中的数据透视表。...二、pivot_table函数实例 1 导入库并加载数据 首先导入本文需要的库并加载数据，如果你有些库还没有安装，导致运行代码时报错，可以在Anaconda Prompt中用pip方法安装。...类似excel中如下情形： 图片 例2：指定要聚合的列 接着来看下应用values参数选择要聚合的列进行展示，代码如下： pd.pivot_table(date, index="课程", values=...['综合成绩']) 得到结果： 图片 对比例1可以发现，values不设置时，默认对数据表中所有数值列进行聚合。
Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...这意味着Pivot无法处理重复的值。 ? 旋转名为df 的DataFrame的代码 如下： ? 记住：Pivot——是在数据处理领域之外——围绕某种对象的转向。...默认情况下，合并功能执行内部联接：如果每个DataFrame的键名均未列在另一个键中，则该键不包含在合并的DataFrame中。...“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。 记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。...串联是将附加元素附加到现有主体上，而不是添加新信息（就像逐列联接一样）。由于每个索引/行都是一个单独的项目，因此串联将其他项目添加到DataFrame中，这可以看作是行的列表。
这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core...数据读取 启动IPython notebook，加载pylab环境： ipython notebook --pylab=inline Pandas提供了IO工具可以将大文件分块读取，测试了一下性能，完整加载...如果使用Spark提供的Python Shell，同样编写Pandas加载数据，时间会短25秒左右，看来Spark对Python的内存使用都有优化。...df['Name'] = df['Name'].astype(np.datetime64 对数据聚合，我测试了 DataFrame.groupby 和 DataFrame.pivot_table 以及...pandas.merge ，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表为26秒，生成透视表的速度更快，仅需5秒。
这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz...数据读取 启动IPython notebook，加载pylab环境： ipython notebook --pylab=inline Pandas提供了IO工具可以将大文件分块读取...，测试了一下性能，完整加载9800万条数据也只需要263秒左右，还是相当不错了。...如果使用Spark提供的Python Shell，同样编写Pandas加载数据，时间会短25秒左右，看来Spark对Python的内存使用都有优化。...以及 pandas.merge ，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表为26秒，生成透视表的速度更快，仅需5秒。
这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core...8.77 GB 交易日志数据，每个交易会话可以有多条交易 ServiceCodes 286 rows × 8 columns 20 KB 交易分类的字典表 数据读取 启动IPython notebook，加载...pylab环境： ipython notebook --pylab=inline Pandas提供了IO工具可以将大文件分块读取，测试了一下性能，完整加载9800万条数据也只需要263秒左右，还是相当不错了...df['Name'] = df['Name'].astype(np.datetime64) 对数据聚合，我测试了 DataFrame.groupby 和 DataFrame.pivot_table 以及...pandas.merge ，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表为26秒，生成透视表的速度更快，仅需5秒。
这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core...每个交易会话可以有多条交易 | | ServiceCodes | 286 rows × 8 columns | 20 KB | 交易分类的字典表 | 数据读取 启动IPython notebook，加载...pylab环境： ipython notebook --pylab=inline Pandas提供了IO工具可以将大文件分块读取，测试了一下性能，完整加载9800万条数据也只需要263秒左右，还是相当不错了...如果使用Spark提供的Python Shell，同样编写Pandas加载数据，时间会短25秒左右，看来Spark对Python的内存使用都有优化。...pandas.merge ，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表为26秒，生成透视表的速度更快，仅需5秒。
方式一：将数据加载到 Power Pivot，通过 ADO 方式调用 Power Pivot 的编程接口 方式二：利用微软的 Power Query SDK，在 .NET 平台使用 M 语言，获取查询结果...利用 Power Pivot 的数据模型编程接口 貌似 PQ 没有对外的编程接口，但是 Power Pivot 有通过 Excel 工作簿的编程接口，所以我们可以将数据加载到 Power Pivot，...Power Pivot 是微软推出的 Excel COM 加载项 （COM Add-in），可以在微软官方免费下载并安装，然后启用加载项即可。...如果想不启用该插件，也是通过相同的路径进入该界面，去掉这个勾。...连接字符串中 HDR = No，表示不启用 Header Row，所以此语句 F1 表示 A 列，F2 表示 B 列。Criteria 是工作表名称 (worksheet name)。
目录结构 一 摘要 二 生命周期之始末 2.1 加载项目依赖 2.2 创建 Laravel 应用实例 2.2.1 创建应用实例 2.2.2 内核绑定 2.2.3 注册异常处理 2.2.4 小结 2.3...生命周期（或者说请求生命周期）概括起来主要分为 3 个主要阶段： 加载项目依赖 创建 Laravel 应用实例 接收请求并响应 而这 3 个阶段的处理都发生在入口文件 public/index.php...所有组件的加载工作，仅需一行代码即可完成： require __DIR__.'/.....，项目初始化时将完成包括：注册项目基础服务、注册项目服务提供者别名、注册目录路径等在内的一些列注册工作。...在开始前我们需要知道在 Laravel 中有个「中间件」 的概念，即使你还不知道，也没关系，仅需知道它的功能是在处理请求操作之前，对请求进行过滤处理即可，仅当请求符合「中间件」的验证规则时才会继续执行后续处理
你可能注意到了我们在定义关联关系时，仅仅指定了模型类名，并没有指定通过哪些数据表字段建立关联，这并不是说 Laravel 神通广大，能知过去未来之事，而是因为 Eloquent 对此做了默认的约定。...为什么我们不需要指定 Laravel 就能完成这种关联呢，这是因为如果没有指定 $foreignKey，Eloquent 底层会通过如下方法去拼接： public function getForeignKey...渴求式加载 前面我们演示的关联关系查询都是通过动态属性的方式，这种加载方式叫做「懒惰式加载」，因为都是用到的时候才回去查询，这就意味着要多次对数据库的进行查询才能返回需要的结果。...我们将这种加载方式叫做「渴求式加载」，即根据所需预先查询所有数据。...\Database\Eloquent\Relations\Pivot; class PostTag extends Pivot { protected $table = 'post_tags'
从性能上来说，渴求式加载更优，因为它会提前从数据库一次性查询所有关联数据，而懒惰式加载在每次查询动态属性的时候才会去执行查询，会多次连接数据库，性能上差一些（数据库操作主要开销在数据库连接上，所以在开发过程中如果想优化性能...，如果返回的文章结果是列表的话，需要遍历获取作者信息，假设要循环 N 次的话，加上文章模型本身的获取，总共需要进行 N + 1 次查询，而 PHP 对数据库的连接是短连接，每次都要重新连接数据库，所以从性能角度考虑不建议使用这种方式...很显然，它们用于过滤不包含对应关联结果的模型实例。...学院致力于提供优质Laravel中文学习资源'; $comment->save(); 再次查看评论模型及对应文章模型数据，可以看到文章模型的更新事件和评论模型的更新时间已经一致了： 结语 好了，关于关联关系我们就介绍到这里...以上关联关系的查询，主要包含两种方式：懒惰式加载和渴求式加载； 基于关联查询构架复杂查询对查询结果进行过滤； 关联模型的更新、插入和删除操作。
如果数据本身很规范，不需要进行任何的整理，可以直接【加载】，加载后仍然可以通过PBI主界面的【编辑查询】功能进入数据编辑界面。 大海：你看，这些功能熟悉吧？...大海：对的，所有的不规范的数据，首先考虑转换为规范的数据明细，这是进行后续数据分析的基础。数据整理好，咱们就可以进行数据建模了。 小勤：数据建模？好高深的样子啊。...构建表关系：比如说现在咱们有订单表和订单明细表，这两个表实际是需要通过订单ID关联起来的，还记得Power Pivot那篇《表间关系一线牵，何须大量公式拼数据》的文章吗？...大海：对的，Power BI在构建数据表间关系是挺智能的，会根据数据的规律自动构建一些关系，比如这个例子里的2个表，实际在加载数据的时候就已经建好了，当然，有时候可能自动识别的关系是错的，那就自己手动先删除原来的关系...小勤：然后其中的获取和整理其实就是相当于用Power Query接入数据并进行各种各样的规范处理，建模就相当于用Power Pivot构建表间关系和写度量值。 大海：总结得不错。
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