不出所料，最大的纯SaaS公司Salesforce.com (CRM)第一季度营收又超出了华尔街的预期。也许没有哪家公司比Salesforce更有管理预期的经验和技能了。公司在过去的几十年里，每一个季度的业绩都高于预期和指导。投资者现在应该明白，无论某个季度的指引和具体目标是什么，Salesforce肯定会超过它们。
在SaaS领域，近来最吸引眼球的一则消息莫过于Salesforce以大约65亿美元收购了应用集成服务商MuleSoft，业界普遍认为通过此举Salesforce不仅能继续巩固其在云服务中的领先地位，而且通过API与数据集成，还能将自身塑造成一家具有成本效益的数据流供应商。 在技术世界中，“一切都有关于数据”已经是陈词滥调，而随着社交网络、在线网络以及物联网的出现，数据量出现了激增，因此如何去利用这些海量的数据去最大化的满足客户需求从而获得竞争优势成为了云供应商的一项重要的任务。 当前，企业和机构所面临的最大
select 显示的字段列表 from 表名 where 条件 GROUP BY 分组 having 条件 limit 开始记录，条数 order by 排序字段 desc降序|asc升序
现在你已经在Studio中构建了一个基本的应用程序，下面我们需要配置每个单独的元素。
对于新手来说，可能最需要的是先了解mule的基础知识和语法，这时，可以先看《MULE_3.2_节点详解.pdf》，了解mule的结构、常用参数获取方法、一些基础控件。 好了，现在已经对mule有了初步的了解了，然后练习几个例子，可以参考《mule-esb-examples.pdf》文档。里边有很多的例子，对于一般使用就够用了。 下面，要深入的了解了，这个时候就需要看用户手册了，可以查看《Mule ESB 3 User Guide.pdf》文档。 以上的文档都是比较早的版本，mule从3.5开始、3.6、
一、概念 使用聚合框架可以对集合中的文档进行变换和组合。基本上，可以用多个构件创建一个管道（pipeline），用于对一连串的文档进行处理。这些构件包括筛选（filtering）、投射（projecting）、分组（grouping）、排序（sorting）、限制（limiting）和跳过（skipping）。 二、聚合函数 db.driverLocation.aggregate( {"$match":{"areaCode":"350203"}}, {"$project":{"dr
【数据库系统概述】 常用的数据库有MySql、oracle等。不同数据库都支持sql标准，并且不同数据库在sql标准的基础上进行了一些扩充。 对于数据库的学习包括：sql>过程、触发器等内容，其中重要程度如下： sql>过程、触发器等 oracle数据库： 1、oracle的开发部分，包含两个部分：sql+plsql编程 2、oracle管理部分，数据库配置和运行维护 【oracle简介】 oracle默认有sys和system两个用户，其中 sys： 超级管理员，拥有操作数据库的所有权限 syst
实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现实时搜索效果。
有分析人士表示，随着Adobe公司进入助推企业数字化转型的领域，它也真正开始了与客户关系管理软件专家Salesforce的竞争。 Cowen分析师Derrick Wood上周二在给客户的一份报告中称，Adobe和Salesforce正在进行一场“谁拥有记录系统的新战争”。他表示，这两家公司都希望成为企业客户数字化转型和人工智能的中心。 Wood说：“两家公司都将在某种程度上取得成功，但竞争的筹码正在迅速改变。” 以销售内容创建软件而闻名的Adobe在其3月底拉斯维加斯Adobe Summit大会上推广了它的
日期时间单位：year、month、week、day、hour、quarter、minute、second、microsecond 增加函数：date_add() 减少函数：date_sub()
3、SQL：结构化查询语言，用于和数据库通信的语言，不是某个数据库软件特有的，而是几乎所有的主流数据库软件通用的语言
–查询工作为SALESMAN，MANAGER并且工资大于2500的员工信息 –and关键字的执行级别高于or –可以使用小括号提升条件的执行级别，使用了小括号的级别是最高的 select * from emp where (job=‘SALESMAN’ or job=‘MANAGER’) and sal>2500
由于之前安装的oracle数据库中选择了生成示例方案，oracle默认提供了三张数据表，分别是（emp，dept,salgrade）
注意：如果你是SpringBoot项目，上述依赖不需要导入，因为spring-boot-starter-web包里面有hibernate-validator包，不需要引用hibernate validator依赖。
这些类型包括严格数值数据类型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL和NUMERIC)，以及近似数值数据类型(FLOAT、REAL和DOUBLE PRECISION)。
前面文章中，我们用Kettle工具实现了Hadoop多维数据仓库的基本功能，如使用Sqoop作业项、SQL脚本、Hadoop file output、ORC output等步骤实现ETL过程，使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。本篇将继续讨论常见的维度表技术，以最简单的“增加列”开始，继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。这些技术都是在实际应用中经常使用的。在说明这些技术的相关概念和使用场景后，我们以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现和测试过程。
那么我们今天就先来了解一下MYSQL的整体布局并且带你掌握MYSQL的基本内容，希望能为你带来帮助！
英文单词DataBase，简称DB。按照一定格式存储数据的一些文件的组合。 顾名思义：存储数据的仓库，实际上就是一堆文件。这些文件中存储了具有特定格式的数据。
大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。
SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like ‘刘%’
MySQL常见命令 net start msyql; #启动mysql net stop mysql; #停止mysql show databases; #查看所有库 use 库名; #打开指定的库 show tables; #查看当前库内的所有表 show tables from mysql; select database(); #查看当前库 create table 表名(列名 列类型,name varchar(20)); #创建表 desc 表名; #查看表结构 select *
一查询数值型数据: SELECT * FROM tb_name WHERE sum > 100; 查询谓词:>,=,<,<>,!=,!>,!<,=>,=<
2、DBMS：数据库管理系统，又称为数据库软件或数据库产品，用于创建或管理 DB 3、SQL：结构化查询语言，用于和数据库通信的语言，不是某个数据库软件特有的，而是几乎所有的主流数据库软件通用的语言
Forrester最近的调查显示集成已经成为CIO在采用云计算时首要考虑的问题之一。虽然点对点的解决方案可以解决即时的问题，但是问题不会局限于单独的SaaS解决方案。云计算、大数据、移动化、开放数据和物联网所有的这些趋势都需要进行集成工作。在不久的将来，智慧的CIO在处理这些问题上，将会采取一种更加企业级的视角。 虽然通常而言，很难非常直接地解释这种能力，但是现在每一个厂商都在声称自己可以处理云集成问题，因此也很难确定哪一个解决方案真的可以解决我们的实际需求。最近的《Forrester 2 o
SQL：操作关系型数据库的编程语言，定义了一套操作 关系型数据库统一标准，英文：Structured Query Language (SQL)。
存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表的，不是基于数据库，存储引擎可被称为表类型，默认InnoDB。
在数据类岗位招聘过程中，经常会考察求职者的SQL能力，这里整理了3个常考的SQL数据分析题，按照由简单到复杂排序，一起来测试一下你掌握了么？
大家好，我是接地气的陈老师，在数据类岗位招聘过程中，经常会考察求职者的SQL能力，这里整理了3个常考的SQL数据分析题，按照由简单到复杂排序，一起来测试下你掌握了么？
假设某公司在 2020 年 12 月有活跃客户 100 人，而在此后的一年中只要有销售额，就算该客户在此后的一年为留存客户。那么，对于试着给出对任何年月的活跃客户计算其在未来一年的留存数以及留存率。
在使用CentOS系统中，也许你会对很多的东西进行设置密码，来保护你的电脑的安全问题等，那么，如过一个不小心把密码忘记了，也许会给你的工作带来很多的不便。下面我们就来帮大家解决一个关于CentOS系统中mysql登录密码的问题。
跟随SpringBoot依赖版本，<spring-boot.version>2.6.4</spring-boot.version>
MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。
1、Pandas是python的一个数据分析包，为解决数据分析任务而创建的； 2、Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具； 3、pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法；它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一；
题目介绍：loan 表存储着贷款信息，包括贷款 ID，贷款总额、按月分期数、年利率。数据如下：
---单表的查询学习 --查询表的所有数据 select * from 表名;*代表所有 select * from emp; --查询表中指定字段的值 select 字段名1，字段名2，...from表名 select empno from emp; select empno,ename from emp; --给查询结果中的字段使用别名 --在字段名后使用关键字 字段名 as "别名" --作用：方便查看查询结果 --注意：as关键字可以省略不写，别名中没有特殊字符双引号也可以省略不写。 select empno 员工编号,ename"员工 姓名",job as 工作，mgr as "领导编号" from emp; --连接符：select 字段名||'字符'||字段名||..... from 表名 --||为sql语句的字符链接符，使用在select和from之间 --字符链接格式为 字段名||'字符'||字段名 --注意：一个拼接好的连接在结果集中是作为一个新的字段显示，可以使用别名优化字段显示。 select empno||'的姓名是'||ename as"信息"，job||'哈哈'||mgr from emp; --去除重复 select distinct 字段名,字段名,...fromn 表名 ---注意：去除重复的规则是按照行进行去除的，多行数据完全相同取其一 select distinct job ,mgr from emp; --排序 --单字段排序 --select * from 表名 order by 字段名 asc 升序排序 asc可以省略不写 --select * from 表名 order by 字段名 desc 降序序排序 --多字段排序 --select * from emp order by 字段名1,字段名2... --先按照字段1排序，如果字段1的值相同，则按照字段2排序，.... select * from emp order by empno desc--单字段排序 降序 select empno,ename,job from emp order by ename asc--单字段排序 升序 select * from emp order by empno,ename--多字段排序 --字段的逻辑运算 --select关键字和from关键字之间的字段可以直接进行四则运算 --字段与字段之间也可以直接进行运算 --注意：字段值为数值类型 select * from emp select empno,ename,job,sal*2+1000，sal+comm from emp ----------------------------------------------------------------- --使用where子句查询筛选 --select 字段名，字段名，...from表名 where 筛选条件 --单筛选条件 --使用运算符进行筛选 =,>,>=,<,<=,<> 单个条件中 --注意：如果条件中的值为字符，必须使用单引号括起来 --查询所有的员工的工资信息 select empno,ename,sal+comm as 薪资 from emp --查询SMITH的个人信息 select * from emp where ename='SMITH' --查询SMITH的薪资信息,逻辑运算符= select empno,ename,sal,sal+comm from emp where ename='SMITH' --查询工资大于1000的员工信息,逻辑符> select * from emp where sal>'2000' --查询工资不等于3000的员工信息 select * from emp where sal<>3000 order by sal --练习： --查看工资等于1250的员工信息
在MySQL数据库管理中，sql_mode是一个非常重要但又容易被忽视的设置。它定义了MySQL应如何执行SQL查询，以及如何处理数据验证和错误。本文将对一个常见的sql_mode配置进行详细的分析。
最近有个日志收集监控的项目采用的技术栈是ELK+JAVA+Spring，客户端语言使用的是Java，以后有机会的话可以试一下JavaScript+Nodejs的方式，非常轻量级的组合，只不过不太适合服务化的工程，Kibana充当可视化层，功能虽然非常强大和灵活，但是需要业务人员懂Lucene的查询语法和Kibana的Dashboard仪表盘自定义功能才能玩的转，所以Kibana面向专业的开发人员和运维人员比较良好，但面向业务人员则稍微有点难度，我们这边就使用Java进行二次开发，然后前端定义几个业务人员关注
SQL是数据分析必备的技能了，面对数据分析问题如何快速写出一手漂亮的SQL是初学者最大的难题，本篇分享3个常考数据分析题，摘自《SQL数据分析：从基础破冰到面试题解》一书中。
在字段名前面加上DISTINCT ，这里对于重复的字段，就只会显示最先出现的那个，后面重复的不会显示
昨天学了match匹配和term匹配，这是两种最基础也很重要的查询方式，使用起来也简单。
本周学习的数据库，有一种明显的感觉，语法简单，基本上不会有大段大段的代码出现，简简单单的几行代码就可以完成我们需要实现的任务，或许是因为我们的任务比较初级吧！嘻嘻！
create database <dbname> 创建名字为dbname的数据库
UPDATE 表名 SET 字段名1=值1,字段名2=值2,...[WHERE 条件];
一切都是为了性能，一切都是为了业务 一、查询的逻辑执行顺序 (1) FROM left_table (3) join_type JOIN right_table (2) ON join_condition (4) WHERE where_condition (5) GROUP BY group_by_list (6) WITH {cube | rollup} (7) HAVING having_condition (8) SELECT (9) DISTINCT (11) top_specification
分组查询主要应用在比如查询班级中男生、女生的个数等需要先分组再查询的场景，分组操作使用的annotate内部调用的是SQL语句group by，分着查询需要和聚合函数联用。按谁分组，models就是谁，annotaten内部传入筛选的条件。
2. ON: 对vt1表应用ON筛选器只有满足 join_condition 为真的行才被插入vt2
在java程序中，一个字符串类型日期往数据库保存时使用to_date()函数，从数据库中取使用to_char()函数来获取字符串类型的日期。
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