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MyBatis：编织数据之美的艺术

在数据库交互的舞台上，MyBatis就如同一位出色的编码艺术家，通过其独特的姿态和技巧，将数据库操作变得既优雅又高效。...MyBatis简介：编码的诗篇MyBatis是一款优秀的持久层框架，它通过XML或注解的方式，将数据库操作与Java代码解耦，提供了灵活且强大的数据库访问能力。...MyBatis的独到之处在于其简单而直观的操作方式，让数据库操作就如同编写诗篇一般自然。环境搭建：打开数据库之门在开始使用MyBatis之前，我们首先需要搭建好相应的开发环境。...数据库操作：编码的艺术之旅1. 实体类定义首先，我们需要定义一个与数据库表对应的实体类。...这个简单的例子展示了如何使用MyBatis进行数据库操作，将数据库的数据映射到Java实体类中，通过Mapper接口和Service层进行数据操作，最终在控制层提供API接口供前端调用。

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ETL的痛，Denodo数据编织都懂！

正是这样的背景下，数据虚拟化和数据编织技术应运而生，它们提供了一种全新的数据管理方式。 那么，数据虚拟化、数据编织，作为一种全新的数据管理方式，有哪些特性，能够解决哪些问题呢？...从早期的关系数据库到现代的数据虚拟化和数据编织，每一步都是为了解决不断变化的数据需求和管理挑战。为了搞清楚数据编织的变革意义，我们有必要回顾一下数据管理技术的演进历程。...例如，Denodo的数据编织平台，可以支持理论上一切物理分布的数据源。 第二，更强的实时数据分析能力。数据编织在实时数据分析方面的优势，源于其对数据访问方式的根本性改变。...Denodo作为数据虚拟化和数据编织技术的先行者，一直致力于通过数据编织生态的建设，来推动技术的创新和应用的拓展。...One More Thing 为了更好挖掘数据编织技术的应用价值，Denodo与数十家全球头部企业客户携手合作，撰写了一本详尽的案例集，带来了制造、高科技、零售、能源等行业头部客户的数据编织最佳实践，深入分析了数据编织在数据自助服务

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数据编织 (Data Fabric) vs 数据网格 (Data Mesh)

数据编织是一个设计概念，表示数据和连接进程的集成层。...数据编织 Forrester 分析师 Noel Yuhanna 是最早在 200 年代中期定义数据编织的人之一。...Google Cloud 还通过其新的 Dataplex 产品支持数据编织方法。数据编织中各种组件之间的集成通常通过 API 和通用 JSON 数据格式进行处理。...数据网格试图以自下而上的方式重新构想所有权结构，使各个团队能够构建满足自己需求的系统，尽管需要进行一些跨团队治理。 网格 VS 编织 正如我们所看到的，数据网格和数据编织方法之间存在相似之处。...“数据编织和数据网格都提供了跨多种技术和平台访问数据的架构，但数据编织以技术为中心，而数据网格则专注于组织变革，”塞拉在 6 月的博客文章中写道。

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SpringMVC的数据响应：编织美妙的返回乐章

在Web开发的舞台上，数据响应就如同一场美妙的音乐演奏，而SpringMVC作为这场音乐的指挥者，如何优雅地将数据传递给前端，引发了无尽的思考和探索。...本篇博客将带你走进SpringMVC的数据响应世界，解开其中的奥秘，感受这场编织美妙的返回乐章。...Model：数据的魔法师在SpringMVC的数据传递中，Model起到了一个重要的角色，它是一个接口，代表了模型数据的容器。控制器方法的参数中使用Model，就可以向前端传递数据。...响应JSON：数据的轻盈旋律除了传递HTML页面，SpringMVC还能轻松应对前后端分离的场景，以JSON的形式返回数据。...结语SpringMVC的数据响应，就如同一场千变万化的音乐会，通过ModelAndView、Model、JSON、响应状态码、异常处理、静态资源处理、跨域请求处理等组件，为开发者提供了丰富而灵活的数据传递方式

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【数据编制架构】什么是数据编织(Data fabric)？ 完整指南

分析公司 Gartner 将“数据编织”列为“2021 年十大数据和分析技术趋势”之一，并预测到 2024 年，25% 的数据管理供应商将为数据编织提供完整的框架——高于目前的 5%。...本文通过引用数据编织的定义、目的、架构、挑战、最佳实践、优势、供应商以及数据编织功能清单来解决数据编织的内容、原因、方式和对象。...数据网格架构很容易使用数据编织实现。 可以实时管理、准备和交付数据的数据编织创建了理想的数据网格核心。...数据团队不希望有一种数据编织解决方案用于数据分析，另一种用于运营智能。他们希望两者都有一个单一的数据编织。 理想的数据编织优化了每个业务实体（客户、产品、订单等）的视野和理解深度。...改进的 ML 模型被部署到数据编织，为单个实体（客户、产品、位置等）实时执行——从而“操作”机器学习算法。数据编织实时按需执行 ML 模型，为其提供单个实体的完整和当前数据。

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【Spring 篇】MyBatis多表操作：编织数据的交响乐

在这个充满交响乐的舞台上，我们将探索如何巧妙地编织多个数据表的数据，创造出一场旋律动听的数据交响曲。无需繁琐的SQL拼接，MyBatis让多表操作变得优雅而简单。...让我们一起进入这个音乐殿堂，感受数据之间的和谐共振。 关联查询：数据之间的邂逅 在多表操作中，关联查询是我们的第一首交响曲。...嵌套查询：数据的层层深入 嵌套查询是多表操作中的另一项绝技，让我们能够在查询结果中包含更深层次的数据。假设我们需要查询用户信息以及每个用户最近的订单信息。...多表插入：数据的奏响 在多表操作中，插入数据同样是一项需要注意的技能。假设我们有用户表和订单表，我们希望同时插入一个新用户和与之关联的订单。...小结：数据的和谐旋律 通过MyBatis多表操作，我们能够在数据的交响曲中编织出丰富的旋律。关联查询、嵌套查询、多表插入、多表更新和删除等技术，让我们能够灵活地应对不同的业务需求。

14510

玩转数据：长宽变换

玩转数据，从这里开始 1，玩转的原则 玩转（整理）数据的原则是明确的：让数据变的更好用（符合下层函数参数的格式要求），方便用户查找和阅读。简而言之：易阅读，方便用。...2，什么是长数据与宽数据 可以看出下图数据是一样的，长是行数的体现，宽是列数的体现，长宽是同数据的表现点在行列的不同，是长宽比较的结果。...长数据（指标类型）需要通过指标找到数值（小张，语文两个指标我们可以找到成绩 120）； 宽数据是一种笛卡尔积类型数据，是通过行列的交叉点得到数值（小张与语文的交叉点得到成绩 120）。...3，十八般武艺 既然我们知道了什么是长数据和宽数据，接下来我们一起学习一样长宽变换的十八般武艺吧。 数据我们就用这个上图的数据。...玩转数据的长宽变换对数据后续的可视化和建模都是重要的第一步。 记住一句话：长数据容易绘制可视化图表，宽数据更容易阅读符合阅读习惯。

47910

数据架构的三大纠缠趋势：数据网格、数据编织和混合架构

我们还将建议客户可以采取的一条路径，从他们所在的地方到他们想要使用他们的数据架构的地方。 首先，我们描述了数据网格和数据编织如何相关联。...数据编织的定义 实现数据网格的一种方法是在数据编织框架内进行技术选择。Data Fabric 是一组技术，用于随时随地（在本地或云中）摄取、存储、处理和管理数据。数据网格是关于人、流程和技术的。...数据编织可以看作是数据网格的技术部分。数据网格中的概念映射到数据编织实现中的真实世界工件。 图 3....映射到数据编织实体的数据网格概念 图 2 中数据网格实现的相应数据编织示例如图 4 所示。 图 4....对应于图 2 中数据网格示例的数据编织实现 在数据编织实现中，数据网格中的概念映射到数据架构中的真实世界工件。

1.5K10

微服务架构 : 在微服务的架构中, 也许不需要 Integration Hub ( 三 )

导语 在过往的服务型的架构下, 我们都会采用如 Mule, Camel...等等, 来进行服务间的合约变换 (contract transformation), 服务编排 (service orchestration...而在微服务的架构下, 我们是否应该继续采用如 Mule, Camel...等等 ?...所以, 在微服务的架構中, 架构师规划 Integration Hub; 如: Mule,Camel, ESB…等等, 以使微服務間可进行 , 合约变换 (contract transformation...也就是说, 当各微服务的边界上下文 (Bounded Context) 不仅包含了各自的某一端到端的业务场景 (功能) 、数据 (数据库) 外, 更包含了Integration Hub 时, 将使得微服务的边界上下文...开发与测试: 当架构师在微服务的架构中置入 Integration Hub 时, 则表示不论是开发或测试人员都必需花费时间去学习 Integration Hub; 如: Mule, Camel, ESB

1.9K00

Neo4j如何使用Data Fabric技术编织万亿图数据

@[TOC]Here's the table of contents: • 一、数据编织（Data Fabric） • 二、Neo4j Fabric简介 • 三、Fabric数据建模 • 3.1...数据建模 • 3.2 数据联邦 • 3.3 数据分片 • 四、使用 Fabric Cypher 查询数据 • 4.1 跨数据分片查询 • 4.2 数据联邦和数据分片同时并行查询 • 五、总结 Neo4j...如何使用Data Fabric技术编织万亿图数据 一、数据编织（Data Fabric） 为了解决超级大图数据存储的问题，我们必须寻找一个分布式的解决方案。...世界领先的图数据库Neo4j[1]支持存储超大规模图数据，为了实现这一操作，Neo4j从4.0开始引入了数据编织理念（Data Fabric[2]）。...Fabric是在Neo4j 4.0版本中引入的一种在多个数据库存储和检索数据的方法。无论这些数据库是在同一个Neo4j数据库管理系统上还是在多个数据库管理系统中，均使用单个Cypher进行查询。

1.1K20

Python数据分析 | Pandas数据变换高级函数

pandas整个系列覆盖以下内容： 图解Pandas核心操作函数大全 图解Pandas数据变换高级函数 Pandas数据分组与操作 本篇为『图解Pandas数据变换高级函数』。...一、Pandas的数据变换高级函数 ----------------- 在数据处理过程中，经常需要对DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作（例如，机器学习中的特征工程阶段）。...2.1 map方法 当我们需要把series数据逐元素做同一个变换操作时，我们不会使用for循环（效率很低），我们会使用Series.map()来完成，通过简单的一行代码即可完成变换处理。...例如，我们把数据集中gender列的男替换为1，女替换为0。...总结一下，对于Series而言，map可以完成大部分数据的统一映射处理，而apply方法适合对数据做复杂灵活的函数映射操作。

1.3K31

【转载】如何进行数据变换

如何对右偏数据进行变换 现在，我们需要分情况讨论一下。...如果数据里有负数或 0 怎么办？我们只需将所有数据加上一个正的常数，使得数据全部为正即可。 如何对左偏数据进行变换 前面我们讨论了对右偏数据的变换方法，那么左偏的数据又该如何？...数据变换的局限性 在今天这一集里，我们讨论了利用数据变换来改善正态性的方法。...第一，数据变换并不能解决所有非正态性的问题。从上面的一些例子里，我们已经能看到，对于特定的某组数据，一个变换方法并不一定能把数据变为服从正态分布。...第二，对数据进行变换后，重新进行原来计划的统计检验，其意义会发生变化。比如说，我们想要比较两组数据的均值是否有差别，但是发现样本分布并不正态，于是对数据做了一个平方根变换。

2.6K20

疏而不漏——腾讯如何编织数据中心视频监控网络？（组网架构与资源计算）

数据中心行业根据审计的要求，目前通常需要存储不少于3个月的原始视频数据。 用户还可以自主选择集中式或者分布式的网络架构。对于腾讯的微模块架构，为了便于产品化，一直采用的是分布式架构。...经过计算可以得出，1台1080P的摄像机，如果采用4096Kb/s的固定码流，每天需要占用42.2GB的存储空间，用户只要将该数据乘以整体的摄像头数量，就可以计算出整个数据中心每天需要的存储容量，从而选择合适的硬盘配置...交换机的总交换能力，是交换机处理器、接口卡和数据总线配合在一起能够处理的最大数据容量，通常单位为Gbps。一台交换机的背板带宽越大，对数据的交换处理能力就越强。...图5    交换机选型表格截图 包转发率则标识了交换机转发数据包的能力，单位一般为Mpps（百万包每秒），通常和交换机的背板带宽成正比。...总结 天网恢恢疏而不漏，至此，我们已经从“设备选型与布局”和“组网架构与资源计算”两个方面，为大家介绍了腾讯是如何编织数据中心视频监控网络的，这也是腾讯数据中心安防产品“腾讯觅踪”的技术基础。

1.7K60

微服务架构 (三): 在微服务的架构中, 也许不需要 Integration Hub

所以, 在微服务的架构中, 架构师规划 Integration Hub; 如: Mule,Camel, ESB…等等, 应该是个合理且正确的架构方案。...也就是说, 当各微服务的边界上下文 (Bounded Context) 不仅包含了各自的某一端到端的业务场景 (功能) 、数据 (数据库) 外, 更包含了Integration Hub 时, 将使得微服务的边界上下文...开发与测试: 当架构师在微服务的架构中置入 Integration Hub 时, 则表示不论是开发或测试人员都必需花费时间去学习 Integration Hub; 如: Mule, Camel, ESB...合约变换 (contract transformation): 微服务 X 只能接受 XML。...由另一个微服务Y专注将合约变换 (contract transformation) 做到最好。

1.1K80

神经网络训练之数据变换 Transforms

MindSpore提供了数据预处理的功能，可以通过不同种类的数据变换（Transforms）来对原始数据进行处理，然后使用数据处理Pipeline来实现数据预处理。...在Mnist数据处理过程中，使用了Rescale、Normalize和HWC2CHW变换。下面对其进行详述。...在这里，我们首先使用一个简单的Lambda函数，对输入数据乘2：、 总结 MindSpore提供了多种适用于图像、文本等不同类型数据的数据预处理变换算子,包括通用变换、Vision Transforms...这些变换可以灵活组合使用,构建出复杂的数据处理流水线,为下游的模型训练做好数据准备。...总的来说,MindSpore的数据变换功能丰富全面,可以灵活地满足不同数据类型的预处理需求,为机器学习模型的训练做好铺垫。

10110

使用傅立叶变换清理时间序列数据噪声

傅立叶变换是一种从完全不同的角度查看数据的强大方法：从时域到频域。 但是这个强大的运算用它的数学方程看起来很可怕。...将时域波变换为频域的公式如下： 下图很好地说明了傅立叶变换：将一个复杂的波分解成许多规则的正弦波。 这是完整的动画，解释了将时域波数据转换为频域视图时会发生什么。...如果我隐藏图表中的颜色，我们几乎无法将噪声从干净的数据中分离出来，但是 傅立叶变换在这里可以提供帮助。我们需要做的就是将数据转换到另一个角度，从时间视图（x 轴）到频率视图（x 轴将是波频率）。...这种转变是如何进行的 回到变换方程: 原始时域信号由小写 x 表示。x[n] 表示第 n 个位置（时间）的时域数据点。 假设有10个数据点。...你不仅可以转换声音数据，还可以转换图像，视频，电磁波，甚至股票交易数据(Kondratiev波)。 傅立叶变换也可以用描述运动来解释。 大圈就是我们的国家或者这个时代。我们的个体是微小的内圈。

3.8K10

数据导入与预处理-第6章-02数据变换

数据导入与预处理-第6章-02数据变换 2 数据变换 2.1 数据变换方法（6.2.1 ） 2.1.1 数据标准化处理 2.1.2 数据离散化处理 2.1.3 数据泛化处理（分层） 2.2 轴向旋转（6.2.2...2.1 数据变换方法（6.2.1 ） 数据变换的常见处理方式包括： 数据标准化处理 数据离散化处理 数据泛化处理 在对数据进行分析或挖掘之前，数据必须满足一定的条件: 比如方差分析时要求数据具有正态性...数据变换主要是从数据中找到特征表示，通过一些转换方法减少有效变量的数目或找到数据的不变式，常见的操作可以分为数据标准化处理、数据离散化处理和数据泛化处理三类。...，商品一列的唯一数据变换为列索引： # 将出售日期一列的唯一数据变换为行索引，商品一列的唯一数据变换为列索引 new_df = df_obj.pivot(index='出售日期', columns='商品名称...=False) 输出为： 2.3 分组与聚合(6.2.3 ) 分组与聚合是常见的数据变换操作 分组指根据分组条件（一个或多个键）将原数据拆分为若干个组； 聚合指任何能从分组数据生成标量值的变换过程

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