我们在开发小程序时，一个列表里难免会有很多条数据，比如我们一个列表有1000条数据，我们一下加载出来，而不做分页，将会严重影响性能。所以这一节，我们来讲讲小程序分页加载数据的实现。
在使用 Ajax 技术加载数据的网站中， JavaScript 发起的 HTTP 请求通常需要带上参数，而且参数的值都是经过加密的。如果我们想利用网站的 REST API 来爬取数据，就必须知道其使用的加密方式。破解过程需要抓包，阅读并分析网站的 js 代码。这整个过程可能会花费一天甚至更长的时间。
本文内容是利用 Selenium 爬取网易云音乐中的歌曲 《Five Hundred Miles》 的所有评论，然后存储到 Mongo 数据库。
写前端都会面临的一个问题就是分页，如果是纯js分页也是可以的，只是可能代码量比较大，所以今天写一个关于用bootstrap框架分页的例子，希望以后可以帮助到一些对这方面比较头疼的码农。
自从Facebook2013年推出React框架以来，基于UI组件的前端框架越来越流行，主要得益于组件的重用性，数据状态的管理等特性。
專 欄 ❈ 罗罗攀，Python中文社区专栏作者 专栏地址： http://www.jianshu.com/u/9104ebf5e177 ❈ 提交Cookie信息模拟微博登录 需要爬取登录之后的信
在前面的两篇文章中，我们简单的谈了谈云开发数据库与传统数据库的差异，以及云开发数据库中的权限机制，今天我们来分享一些实用的代码，快速帮助大家完成自己的小程序的部分功能。
关于新的MySQL Shell Dump＆Load实用程序的第二部分旨在演示性能，同时还将其与其他各种逻辑转储和加载工具进行比较：mysqldump，mysqlpump＆mydumper。
介绍 本文提供了一个易于理解和有用的一组有关当前可用NoSQL数据库的信息。 可扩展数据架构 可扩展数据架构已发展用于提高整体系统效率并降低运营成本。 具体的NoSQL数据库可能具有不同的拓扑要求，但
已经安装好Microsoft SQL Server，下面就要对其进行配置，使eclipse里的Java程序能通过JDBC连接到SQL Server数据库，需要进行一些操作。 1、在“开始”菜单中找到“SQL Server 配置管理器”打开： 2、下面进行配置： 3、点击上图中的“MSSQLSERVER的协议”，在右侧列表中双击“TCP/IP”协议，在弹出的窗口中找到IP是“127.0.0.1”的一项，活动：“是”，已启用：“是”。确认最下面的“IPALL”里，“TCP端口”是“1433”： 最后，关闭
处理大规模数据集时常是棘手的事情，尤其在内存无法完全加载数据的情况下。在资源受限的情况下，可以使用 Python Pandas 提供的一些功能，降低加载数据集的内存占用。可用技术包括压缩、索引和数据分块。
对于没有耐心的人，请在这里处尝试 Demo：http://kripken.github.io/sql.js/examples/GUI
1. 在浏览器输入网址， 浏览器通过HTTP协议请求服务器加载数据，服务器在收到HTTP请求之后，从数据库加载相应的数据（有可能是HTML,JS等一些用于浏览器渲染的数据）并返回给客户端。这一步我称之为查询。
由此可知，缓存是用来提高数据交换速度的。我们今天要讲的缓存不是CPU中的缓存，而是在应用程序中对数据库的缓存。应用程序先于数据库，从缓存中读取数据，以降低数据库的压力，提高应用程序的读取性能。
以前我们说到爬取网页数据，你可能会第一时间想到scrapy，嗯，那个强大的python爬虫库，然而，有些时候，我们其实要爬取数据并非一定要使用这么强大【笨重】的库来实现，而且，某些时候，可能使用scrapy来爬取我们想到的数据，还比较困难。
Java数据库连接，（Java Database Connectivity，简称JDBC）是Java语言中用来规范客户端程序如何来访问数据库的应用程序接口，提供了诸如查询和更新数据库中数据的方法。
数据库的元数据信息是不可更改的，包括数据库的名称以及数据库所在的位置,但我们可以使用alter database 命令来修改数据库的一些属性。
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如果你在使用 Pandas（Python Data Analysis Library） 的话，下面介绍的对你一定会有帮助的。 首先我们先介绍一些简单的概念 DataFrame：行列数据，类似 Excel 的 sheet，或关系型数据库的表 series：单列数据 axis：0：行，1：列 shape：DataFrame的行列数，（行数，列数） 1. 加载 CSV Read_csv 方法有很多参数，有效的利用这些参数可以减轻数据预处理的工作。谁都不愿意做数据清洗，那么我们就在加载数据的时候做一些简
Guava Cache是Google开源的一个缓存库，它提供了一种简单且高效的方式来缓存数据，以加快应用程序的性能。在Guava Cache中，CacheLoader是一个核心组件，用于在缓存中查找或加载数据。本文将深入探讨Guava Cache的实现原理，重点分析CacheLoader的工作机制，并结合实际项目中的应用场景进行说明。
About Cache 作后端开发的同学，缓存是必备技能。这是你不需要花费太多的精力就能显著提升服务性能的灵丹妙药。前提是你得知道如何使用它，这样才能够最大限度发挥它的功效，并抑制其副作用。本文将介绍最如何正确的添加和更新缓存。 开始之前 这部分将介绍在开始加缓存之前我们必须要做的事情。这步非常重要，如果没弄好，很有可能加了缓存反而不如不加。 为什么要用缓存？对于一个服务其性能瓶颈往往都在DB，传统关系型存储尤甚。我们在创建表的时候，并不会未所有的字段创建索引，这意味着如果我们需要读取非缓存数据就要从磁盘拿
这两天小编一直在总结缓存的要点，也同时参考了一些文档，仅此奉上，以供参考。 缓存是必备技能 身为后端开发的开发人员，缓存是必备技能。不需要花费太多的精力就能显著提升服务性能的灵丹妙药。前提是你得知道如何使用它，这样才能够最大限度发挥它的功效，并抑制其副作用。本文将介绍最如何正确的添加和更新缓存。 为什么用缓存？ 为什么要用缓存？对于一个服务其性能瓶颈往往都在DB，传统关系型存储尤甚。我们在创建表的时候，并不会未所有的字段创建索引，这意味着如果我们需要读取非缓存数据就要从磁盘拿数据。这个过程至少需要十几毫秒的
总结自己一年来开发Epicor常常用到的代码，并且也时整理出目录便于以后快速查询。 使用语言：vb.net 本文为本人原创，转载请注明出处
1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
阅读文本大概需要 6 分钟。 之前的文章我们已经介绍了JDBC的基本使用《哥哥面前一条弯弯的河 --「JDBC」连接数据库》原生的JDBC实在是太繁琐了，今天我们就来解决这个问题，封装自己的 JdbcUtil工具类： 在Java开发中，使用JDBC操作数据库的主要有一下的四个步骤： ① 加载数据库驱动程序: Class.forName("数据库驱动类"); ② 连接数据库: Connection con = DriverManager.getConnec
1、CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
启动优化、布局优化、内存优化、卡顿优化、网络优化、数据库优化、内存泄漏优化、包体积优化等等。
一、HIVE架构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据
修改数据库 可以使用alter database 命令来修改数据库的一些属性。但是数据库的元数据信息是不可更改的，包括数据库的名称以及数据库所在的位置
最近在写一个基于Flask框架的动态博客管理项目，在实践过程中遇到了很多问题，有一些在网上也找不到相应的解决办法，故记录一下。
本文介绍了如何使用Pentaho Data Integration (Kettle) 和Pentaho Business Intelligence (Kibana)实现大数据的加载、转换、分析和可视化。首先介绍了如何使用Kettle从多个数据源加载数据，然后介绍了如何使用Kibana进行数据转换、分析和可视化。最后介绍了如何使用Kettle和Kibana进行大数据处理，包括数据转换、数据清洗、数据集成和数据可视化等。
excel能做很多事情;当涉及到更大的数据集时，这简直是一种痛苦。数据需要很长时间才能加载，在你意识到机器的内存耗尽之前，整个事情就变得无法管理了。更不用说excel最多只能支持1,048,576行。
后台Controller：根据业务需求不同而返回不同数据，我前台要循环遍历Echarts的series进行数据添加，所以后台返了个二维数组过去。
我最近研究了hive的相关技术，有点心得，这里和大家分享下。 首先我们要知道hive到底是做什么的。下面这几段文字很好的描述了hive的特性： 1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 2.Hive是建立在 Hadoo
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SAP Business Objects数据服务是一种提取，转换和加载（ETL）工具，用于在源环境和目标环境之间移动和操作数据。 SAP数据服务提供了一个数据管理平台，可支持各种举措，包括商业智能，数据迁移，应用程序集成和更多特定应用程序。 SAP Data Services是应用程序中的可执行组件，可以在批处理或实时（服务）架构中部署。
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最近喜欢看《火星情报局》，搞笑中也不缺内涵。记得2016年的最后一期，里面说到，年终总结只需一个字，而沈梦辰给自己的是一个黑字，2016的她如此招黑，那今天我爬取她2017年的一篇微博评论，看看2017有什么变化呢？ 提交Cookie信息模拟微博登录 需要爬取登录之后的信息，大家都是望而止步，不要担心，今天呢，给大家提供一个超级简单的方法，就是提交Cookie信息登录微博，首先，我们找到沈梦辰的微博网址：http://m.weibo.cn/u/1732927460 这里是登录的移动端，你会发现，你点
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在 ArcGIS JS API 的开发中， FeatureLayer 可以说是让人又爱又恨， 特别是 ArcGIS JS API 4.x ， FeatureLayer 从服务端加载数据的策略不可控制， 或者说默认的数据加载策略不适合所有的场景， 某些场景下， 需要从先加载数据， 然后在客户端创建 FeatureLayer 。
说明：hive的表存放位置模式是由hive-site.xml当中的一个属性指定的
目前计划对跨平台的数据库环境进行迁移，一来降低运维成本，二来更加可控。其实对于很多机器来说，如果机器跑了很多年，一直没有重启过，那么时间长了，一 个直观的感受就是稳定，这也是小机口碑远远好于PC的一个重要原因吧，但是如果机器有一天出了问题，那么可能就会让大家坐立不安。其实这也能够折射出很多 的运维管理的一些误区，很多问题没有发生，不代表不会发生，这个时候墨菲定律就是大家公认的运维法则了。而且小机虽好，但是超过了服役期，那么就有可能是 定时炸弹，毕竟服役时间远远大于预期，于情于理都能说得通了。
在实际工作中，我们很少会遇到一次性需要向页面中插入大量数据的情况，但是为了丰富我们的知识体系，我们有必要了解并清楚当遇到大量数据时，如何才能在不卡主页面的情况下渲染数据，以及其中背后的原理。
1，单体模式用于创建命名空间，将系列关联的属性和方法组织成一个逻辑单元，减少全局变量。 逻辑单元中的代码通过单一的变量进行访问。
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本文介绍了Java中如何更改数据库中的数据，包括使用JDBC和PreparedStatement接口进行数据库操作，以及使用Statement、CallableStatement和PreparedStatement对象进行数据库操作的区别。同时，还介绍了如何通过设置条件来修改数据库中的数据。
这一节，我们一起来学习如何数据库的备份和恢复，即导入和导出OushuDB数据。 再导入导出之前，为了保证你有足够的磁盘空间来存储备份文件，我们可以通过如下命令得到数据库大 小: mydb=# SELECT sodddatsize FROM hawq_toolkit.hawq_size_of_database WHERE sodddatname=’mydb’; 如果待备份表是压缩的，这个查询给出的大小是压缩后的大小，如果你的备份是没有压缩的，需要乘上 一个压缩比来计算所需空间。具体的空间占用情况，需要根据大家的实际情况来分析判断。 数据库的备份和恢复 通过gpfdist外部表导入数据 启动gpfdist文件服务器 把需要加载的数据文件放到gpfdist数据目录 定义外部表 加载数据 通过gpfdist外部表导出数据 启动gpfdist文件服务器 准备导出的表 定义外部表 导出数据 hdfs外部表导入数据 把需要加载的数据文件放到hdfs数据目录 定义外部表 加载数据 hdfs外部表导出数据 准备导出的表 定义外部表 导出数据 使用COPY命令导入导出数据
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