直接来点儿干货吧 对于Python开发环境的安装，语言规则的熟悉过程就不说了，绝大部分Python教材都会讲到，简单说一下我目前使用的版本： Python使用最新的3.6版本，开发环境使用的是Pycharm 2017。基于Windows7环境，Mysql5.3，pip3 自动安装了pymysql,BeautifulSoup等模块。 第一周，通过几十行代码实现了猎聘网人选搜索记录的获取。 import requests from bs4 import BeautifulSoup import re imp
一直对SQL优化的技能心存无限的向往，之前面试的时候有很多面试官都会来一句，你会优化吗？我说我不太会，这时可能很多人就会有点儿说法了，比如会说不要使用通配符*去检索表、给常常使用的列建立索引、还有创建表的时候注意选择更优的数据类型去存储数据等等，我只能说那些都是常识，作为开发人员是必须要知道的。但真正的优化并不是使用那些简单的手法去完成实现的，要想知道一条SQL语句执行效率低的原因，我们可以借助MySQL的一大神器---"EXPLAIN命令"，EXPLAIN命令是查询性能优化不可缺少的一部分，本文在结合实
在实际的业务中，有些表中的数据非常稳定，几乎不会发生更新，比如用来存储行政区划数据，或者国家地区数据，这些数据稳定的表，也被称为字典表。
HTML 我们在页面上放置一个显示当前在线人数的div#total以及一个用于展示访客地区分布的列表#onlinelist，默认我们在列表中放置一张与加载动画图片，后面我们用jQuery控制当鼠标滑向时展示详细列表。
存储过程（Stored Procedure）是一种存储在数据库中的程序，可供外部程序调用的一种数据库对象。
1.设置：站点设置；帐号同步；上传设置；SEO设置；消息通知；支付方式；权限设置；配送地区；
我们知道在流计算场景中，数据是源源不断的流入的，数据流永远不会结束，那么计算就永远不会结束，如果计算永远不会结束的话，那么计算结果何时输出呢？本篇将介绍Apache Flink利用持续查询来对流计算结果进行持续输出的实现原理。
在职场中有一项共识是：数据驱动业务价值。业务在产品、运营、开发、技术支持、销售等环节都有着大量的数据需求， 市面上也出现了很多 BI 可视化工具，但如果能同时具备以下特性，则可以称为一款优秀的 BI 工具： 简易接入数据 拖拽式生成图表 快速计算数据 定期发送周报 支持移动端+PC 端 不用钱 结合以上特点，来介绍一款由腾讯 TEG 团队打造的轻量级数据可视化工具——小马 BI。 先简单介绍一下这款产品。 0 门槛，想得出来就做的出来 通过简单的拖拽 就可以使用已接入的数据，编辑你的数据看板，所见即所
前两篇文章重点讲到了Mysql数据库的主从同步和读写分离，使用主从同步实现从数据库从主数据同步数据保持主从数据一致性，读写分离使用主数据库负责写操作，多个从数据库负责读操作，由于从库可以进行拓展，所以处理更多的读请求也没问题。但是如果业务比较多，写请求越来越多要如何处理呢？可能有人说我可以再加一个master分担写操作，但是两个master数据肯定是需要同步的，主主同步 + 主从同步很显然会让我们的系统架构变得更为的复杂。所以本篇文章主要讨论一个对写操作进行切分的技术：分库分表。
1、为什么要分表？ 数据库数据越来越大，随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢，而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响，出现了数据库性能瓶颈。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时，我们可以考虑分表或分区。
数据库数据越来越大，随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢，而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响，出现了数据库性能瓶颈。
这次大作业的主要流程是： 首先要采集数据，采用脚本定时采集的那种，采集的数据来源这篇博文:https://www.dzyong.com/#/ViewArticle/123，里面有几个数据接口，返回的数据是json格式，用java程序，先转化为用tab键分割的文本数据，然后导入hive中； 其次是在hive中对导进来的数据进行处理过滤，再建几个表，把处理结果存到新建的表里，然后把hive处理结果的数据表导入mysql中；这样做完一次后，开始写脚本，每隔一天采集一次数据，hive处理数据一次，mysql统计数据一次； 接着就是编程，用ssm框架连接到mysql，对数据用javaBean进行封装，用mvc模式将部分数据显示到前台页面； 最后用echarts对封装的数据进行数据可视化，可以做成条形图，折线图，饼图，气泡图，地图等可视化图标。
摘要：实际问题 我们知道在流计算场景中，数据是源源不断的流入的，数据流永远不会结束，那么计算就永远不会结束，如果计算永远不会结束的话，那么计算结果何时输出呢？本篇将介绍Apache Flink利用持续查询来对流计算结果进行持续输出的实现原理。
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件，支持nfx/netcore，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
事实表 每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据，如现金登记事务所产生的数据，事实数据表通常包含大量的行。事实数据表的主要特点是包含数字数据（事实），并且这些数字信息可以汇总，以提供有关单位作为历史的数据，每个事实数据表包含一个由多个部分组成的索引，该索引包含作为外键的相关性纬度表的主键，而维度表包含事实记录的特性。事实数据表不应该包含描述性的信息，也不应该包含除数字度量字段及使事实与纬度表中对应项的相关索引字段之外的任何数据。 包含在事实数据表中的“度量值”有两中：一种是可以累计的度量值，另一种是非累计的度量值。最有用的度量值是可累计的度量值，其累计起来的数字是非常有意义的。用户可以通过累计度量值获得汇总信息，例如。可以汇总具体时间段内一组商店的特定商品的销售情况。非累计的度量值也可以用于事实数据表，单汇总结果一般是没有意义的，例如，在一座大厦的不同位置测量温度时，如果将大厦中所有不同位置的温度累加是没有意义的，但是求平均值是有意义的。 一般来说，一个事实数据表都要和一个或多个纬度表相关联，用户在利用事实数据表创建多维数据集时，可以使用一个或多个维度表。 维度表 维度表可以看作是用户来分析数据的窗口，纬度表中包含事实数据表中事实记录的特性，有些特性提供描述性信息，有些特性指定如何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息，维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构。例如，包含产品信息的维度表通常包含将产品分为食品、饮料、非消费品等若干类的层次结构，这些产品中的每一类进一步多次细分，直到各产品达到最低级别。 在维度表中，每个表都包含独立于其他维度表的事实特性，例如，客户维度表包含有关客户的数据。维度表中的列字段可以将信息分为不同层次的结构级。 结论
通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。 如：某用户表的记录超过了600万条，那么就可以根据入库日期将表分区，也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。
主机：localhost，端口口：3306，用户名：root，密码：123456。
ORM，全拼Object-Relation Mapping，中文意为对象-关系映射，是随着面向对象的软件开发方法发展而产生的。面向对象的开发方法是当今企业级应用开发环境中的主流开发方法，关系数据库是企业级应用环境中永久存放数据的主流数据存储系统。对象和关系数据是业务实体的两种表现形式，业务实体在内存中表现为对象，在数据库中表现为关系数据。内存中的对象之间存在关联和继承关系，而在数据库中，关系数据无法直接表达多对多关联和继承关系。因此，对象-关系映射ORM系统一般以中间件的形式存在，主要实现程序对象到关系数据库数据的映射。面向对象是从软件工程基本原则(如耦合、聚合、封装)的基础上发展起来的，而关系数据库则是从数学理论发展而来的，两套理论存在显著的区别。为了解决这个不匹配的现象,对象关系映射技术应运而生。O/R中字母O起源于"对象"(Object),而R则来自于"关系"(Relational)。几乎所有的程序里面，都存在对象和关系数据库。在业务逻辑层和用户界面层中，我们是面向对象的。当对象信息发生变化的时候，我们需要把对象的信息保存在关系数据库中。目前流行的ORM产品如Java的Hibernate，.Net的EntityFormerWork等。
可以利用order by 子句完成随机抽取某些行的功能，他的原理就是order by rand()能够数据随机排序。
当面试官问:"网站高并发怎么做?"时,该怎么回? 在高并发下,我们(初级程序员)能做什么? 一:mysql方面 mysql方面,我们主要要从以下几点去考虑: 1:索引 mysql其实没有想象中的那
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1）基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2）上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3）条件筛选器 4）tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5）tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6）tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7）字段的合并、拆分与分层 8）分组：数据源分组、文件夹分组 9）计算字段(很重要) 10）参数的使用(以前不太会，好好看看) 11）集合的使用(以前不太会，好好看看)
一份数据源，往往需要满足各种不同的角色在不同情况下的需求，因而在数据内容上，一般采取宁多勿少的原则，提供尽可能详细的数据，由此就造成了表格指标过多。
为了建立冗余较小、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。
/**************2016年4月25日 更新********************************************/
Oracle：hostname、port、username、password、sid
在数据可视化中，可视化地图是高频应用的一种。数据可视化地图用来分析和展示与地理位置相关的数据，并以实际地图的形式呈现，这种数据表达方式更为明确和直观，让人一目了然，方便发现问题，更好的辅助决策。
之前的一期推文中，我们讲解了高级可视化 | Banber筛选交互功能详解，在数据可视化报告制作时，可以利用筛选交互功能，帮助读者根据自身需求减少数据量，通过筛选切换快速得到目标数据，同时还可以极大地优化报告的篇幅，不至于篇幅过长降低可读性。
实现筛选联动，首先要从数据中摘出我们所需要的图表数据，如何摘出所需要的图表数据，就需要设置条件参数，按条件参数筛选数据，而筛选组件用来控制筛选的切换展现，最终生成所需要的图表。
上一篇文章我们介绍了什么是SQL，还有部分相关概念，本文我们来介绍关系型数据库管理系统（RDBMS）。
要测试数据库是否正常连接，最直接的办法就是在当前控制器中实例化数据表，然后使用 dump 函数输出，查看数据库的链接状态。代码：
在文章开始前,大家可以先考虑几个问题,这样方便更快理解文章的知识点，下面的问题都会在文章中找到答案哦！
在互联网应用中，MySQL是最常用的关系型数据库之一。然而，数据表的损坏可能会导致数据丢失或无法正常访问，给业务运营带来严重影响。本文将讨论MySQL数据表容易损坏的情况，并提供相应的容灾解决方案。
导读：前几篇文章分别对应用Tableau制作折线图、条形图、可视化地图进行了介绍，本文介绍另一大可视化图表利器——饼图。尤其是最后给出了玫瑰图制作方法。
MySQL中删除数据表是非常容易操作的，但是你在进行删除表操作时要非常小心，因为执行删除命令后所有数据都会消失。
1016错误：文件无法打开，使用后台修复或者使用phpmyadmin进行修复。 1044错误：数据库用户权限不足，请联系空间商解决 1045错误：数据库服务器/数据库用户名/数据库名/数据库密码错误，请联系空间商检查帐户。 1054错误：程序文件跟数据库有冲突，请使用正确的程序文件上传上去覆盖。 1146错误：数据表缺失,请恢复备份数据. 2002错误：服务器端口不对，请咨询空间商正确的端口。 2003错误：mysql服务没有启动，请启动该服务 1005：创建表失败 1006：创建数据库失败 1007：数据
相比于5代版本，这款跨越6、7代版本的8代版本有许多的好评，当然我也没体验过5代版本，反正要用就用最新的嘛。
简单的说，数据库就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据。更简单的形象理解，数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样，区别只是存放的东西不同。
以下例子中我们将在 CodingDict 数据库中创建数据表CodingDict_tbl：
在MySQL数据库的学习中，数据库、数据表和数据的操作，不仅仅是必须掌握的内容，也是学习后续的基础噢~ 本期主要内容为： 数据库的创建、查看、选择与删除 数据表的创建、查看、选择与删除
01：业务系统结构 目标：了解一站制造中的业务系统结构 实施 数据来源 业务流程 油站站点联系呼叫中心，申请工单 呼叫中心分派工单给工程师 工程师完成工单 工程师费用报销 呼叫中心回访工单 📷 ERP系统：企业资源管理系统，存储整个公司所有资源的信息 所有的工程师、物品、设备产品供应链、生产、销售、财务的信息都在ERP系统中 CISS系统：客户服务管理系统，存储所有用户、运营数据 工单信息、用户信息 呼叫中心系统：负责实现所有客户的需求申请、
SQL常用命令使用方法： (1) 数据记录筛选： sql="select * from 数据表 where 字段名=字段值 order by 字段名 [desc]" sql="select * from 数据表 where 字段名 like '%字段值%' order by 字段名 [desc]" sql="select top 10 * from 数据表 where 字段名 order by 字段名 [desc]" sql="select * from 数据表 where 字段名 in ('值1','值2','值3')" sql="select * from 数据表 where 字段名 between 值1 and 值2"
MySQL中删除数据表是非常容易操作的，但是你在进行删除表操作时要非常小心，因为执行删除命令后所有数据都会消失。 语法 以下为删除MySQL数据表的通用语法： DROP TABLE table_name ; ---- 在命令提示窗口中删除数据表 在mysql>命令提示窗口中删除数据表SQL语句为DROP TABLE： 实例 以下实例删除了数据表kxdang_tbl: root@host# mysql -u root -p Enter password:******* mysql
以上内容是对 MySQL 数据库表操作的讲述、后续更新内容从分组开始、详细内容请听下回分解
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