MySQL数据库界面化工具 - Navicat的常用功能 本文关键字：MySQL、数据库、界面化工具、Navicat、常用功能 本文使用的工具版本为：Navicat Premium 15，文中提到的功能在旧版中同样支持 所以界面化工具所提供的功能其实是基于数据库本身就支持的功能做的界面封装，如果没有数据库服务，自己是无法工作的。那么，是不是使用界面化工具就必须安装数据库服务呢？ Navicat是一个界面化的数据库工具，可以远程连接云端数据库或方便的访问本地数据库，很多功能可以不通过SQL来进行操作，而通过界面化的操作来完成，可以提高开发者的效率，便于数据的查询和管理。 用户界面 主工具栏：提供常用功能的快速入口，如连接、查询、表、视图、用户等。 导航窗口：浏览数据库连接、数据库、数据表、视图等数据库对象的区域。 我们点击MySQL来新建一个MySQL数据库的连接，这里要注意：如果我们要连接高版本的数据库，那么我们的Navicat版本不能过旧，因为连接数据库需要驱动，很多界面化工具的驱动都是内置的，并不能像DataGrip
一、前言 数据采集是整个数据可视化大屏界面电子看板系统核心功能，没有数据源，这仅仅是个玩具UI，没啥用，当然默认做了定时器模拟数据，产生随机数据，这个可以直接配置文件修改来选择采用何种数据采集方法，总结了一下基本上会有这样几种数据源 本系统默认采用mysql数据库，当然也支持其他数据，甚至包括了sqlite这种小众的数据库，Qt对数据库的封装也是非常完美的，反正在我使用的这些年过程中，没有发现过什么BUG或者事故，Qt提供了一个统一的数据库接口 二、电子看板介绍 电子看板是目视化管理的一种表现形式，即对数据的状况一目了然地表现，主要是对于管理项目，它通过利用形象直观而又色彩适宜的各种视觉感知信息来组织现场生产活动，目视管理依据人类的生理特征，在生产现场充分利用信号灯 三、功能特点 整体总共分三级界面，一级界面是整体布局，二级界面是单个功能模块，三级界面是单个控件。 二级界面可以自由拖动悬浮，支持最小化最大化关闭，响应双击自定义标题栏。 数据源支持数据库采集（默认）、网络通信、网络请求等，可自由设定每个子界面的采集间隔即数据刷新频率。
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比如某个旅游景区，需要知道每天景区客流量多少，男女比例，以及哪些设施人流多哪些人流少，景区工作人员可以依据这些数据去做优化改进，这类数据展示与数据分析的项目就可以采用城市计算大数据可视化产品 产品目标客户 ：政府机关、旅游局、交通机构等 用户洞察 通过产品侧前期的用户调研了解到用户更希望看到的是一款炫酷、吸引眼球、数据图表清晰的界面设计，与产品沟通决定尝试采用深色界面设定整体视觉风格。 同样地，此次城市计算界面设计采用深色也是为了能够给用户营造稳重、科技的氛围，让数据信息可以更清晰地传达给用户。 前期尝试 在设计前期尝试多种界面配色、图表配色、控件标签形态以及hover态的表现形式 设计尝试过程中的心得建议： 深色界面在图表设计上采用高饱和度、高对比度配色，与背景形成对比，突出数据图表； 控件多样化设计尝试 此次设计中控件按钮最终使用圆角设计，提升页面亲和力，拉近与用户之间的距离。同时控件形态及hover态尝试探索其他形式，为后续私有云大数据产品设计提前积累。
然后我们在往这个图中增加我们需要的子图 fig.add_subplot(3,2,1)意思是在figure中，添加一个3行2列的子图，其中，最后一个参数是子图的位置 我们在做一下变换，对比一下可以很清楚的看到 我们可以看到，我们设置figsize=(6,6)我们可以图的大小。 设置两个图 我们在画图的时候，可以直接通过ax1.plot，ax2.plot进行随机数据配置 unrate['MONTH'] = unrate['DATE'].dt.month unrate['MONTH 我们把数据通过不同的颜色的线条画出来了，但是不知道每条线代表的是什么意思。 今天讲解就先到这里，我们可以看到，通过Matplotlib库，可以很轻松的画出我们想要的图。 感谢各位的阅读，谢谢~~
最后利用词云对人物出现频数进行可视化展示。 有了上面的这些铺垫，离人物社交网络分析也就不远了。 / 01 / 网页分析 ? 小说章节内容接口由上图可知。 第几部、第几章，遍历一遍就完事了。 这里主要是利用多线程进行爬取， 一方面是减少爬取时间，另一方面也是对多线程进行一波简单的学习。 通过Python的threading模块，实现多线程功能。 不过爬太快还是会遭封禁... 所以本次的代码不一定能完全成功，可以选择加个延时或者代理池。 ? 这里人物情况是网上找的，相对来说还是比较完全的。 所以也爬下来，当词典用。 / 02 / 数据获取 不使用多线程。 接下来便可以对人物数据进行词云可视化 / 03 / 数据可视化 这里贴一张网上找的有关wordcloud的使用参数解释。 能够更好的生成一张好看的词云图。 平凡的世界，才是大多数年轻人最后的归宿。 不过即使知道平凡的归宿，我们也要怀抱不平凡的憧憬。 热烈的迎接，燃烧且不辜负！
数据源准备 首先安装好mysql，数据写入到mysql之中。打开Navicat确认mysql服务开启，我本地的数据如下图： ? 准备好了相关的测试模拟数据。 那么下面就使用Grafana来配置图表看看。 添加数据源 在登陆系统后的首页，就可以进行数据源的添加了。 ? ? ? ? 好了，数据源mysql已经配置好了。下一步就是配置图表的呈现了。 回到首页，点击表格（Dashboard） ? ? ? ? 确认保存，直接点Sace即可 ? 右上角保存即可，下次可以在下方图示位置查看已经添加过的图表。 ? ? 多点几下，多试试，坏不了，如果点错了可以删除这个面板重新新建即可。
docker安装可视化Portainer界面 接上篇，我们安装好docker以后，很多时候我们为了直观的看到docker的运行情况，我们一般会安装一个可视化界面Portainer。 什么是Portainer Portainer是Docker的图形化管理工具，提供状态显示面板、应用模板快速部署、容器镜像网络数据卷的基本操作（包括上传下载镜像，创建容器等操作）、事件日志显示、容器控制台操作 v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock portainer/portainer 启动完后，我们ip+端口9000访问即可，看到如下界面证明访问成功！ ：其中包括服务器是2核4G的，数据卷相关配置信息保存在路径/var/run/docker.sock下；运行部署的水为0,容器有1个，镜像有两个，数据卷共有3个，支持的是网络通信方式有3种； 建议 不建议过于依赖这个图形化界面 ，docker的命令很多；我们还是要多去练习，才能熟系，有时想不起来了docker --help看一下；就像宝塔一样，一定是你各种环境配置你会配置后，你再用图形化界面操作才能事半功倍；
Portainer是Docker的图形化管理工具，提供状态显示面板、应用模板快速部署、容器镜像网络数据卷的基本操作（包括上传下载镜像，创建容器等操作）、事件日志显示、容器控制台操作、Swarm集群和服务等集中管理和操作 功能十分全面，基本能满足中小型单位对容器管理的全部需求。 可以和Swarm一起来进行集群管理操作。 登录成功之后如下 可以在Endpoints中新增Docker节点 新增之后，如下 然后通过如下方式进行切换节点 双击 就可以切换节点,进行管理。 ---- 原文 Docker(七)----搭建Portainer可视化界面
Idea 工具是java开发程序员的必备利器，这一个工具几乎可以涵盖所有工具场景。 除了idea自带的工具之外，还支持插件化。 数据库 ? image.png 选择对应数据库，填写对应连接信息，下载Driver ?
vb.net 结合MySQL数据库制作登录界面;主要思想： 1、先用.net自带ping类ping通主机则进行数据库链接，否则提示用户服务器链接失败，并禁止用户输入，点击确定登录按钮！ 以下为数据库数据表图 ---- ? 以下为演示图 ? ? ---- Imports MySql.Data.MySqlClient Public Class LOGIN #Region "数据库操作部分" Public cnStr As String = e.KeyCode = Keys.Enter Then 密码.Focus() End If End Sub #End Region #Region "登录页面" Private Sub 登录页面_Load(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles MyBase.Load
1.4 视图 1.4.1 概述 1、视图是一张虚拟表，它表示一张表的部分数据或多张表的综合数据，其结构和数据是建立在对表的查询基础上 2、视图中并不存放数据，而是存放在视图所引用的原始表（基表）中 3、同一张原始表，根据不同用户的不同需求，可以创建不同的视图 1.4.2 作用 1、筛选表中的行 2、防止未经许可的用户访问敏感数据 3、隐藏数据表的结构 4、降低数据表的复杂程度 1.4.3 创建视图 语法： -- 创建视图 create view 视图名 as select 语句； -- 查询视图 select 列名 from 视图 例题 -- 创建视图 mysql> create view ---+----------+--------+--------+---------+------------+------+------+ 5 rows in set (0.02 sec) -- 视图可以使得降低 只查找视图信息 查询视图的结构 mysql> desc view1; 查询创建视图的语法 mysql> show create view view1\G 1.4.7 视图算法 场景：找出语文成绩最高的男生和女生
Mysql数据库-视图 3.1 视图概述 3.1.1 视图介绍 # 视图介绍 1). 视图（View）是一种虚拟存在的表。 2). 视图并不在数据库中实际存在，行和列数据来自定义视图的查询中使用的表，并且是在使用视图时动态生成的。(视图只保存sql的逻辑,不保存表数据) 3). 简单化: 数据所见即所得 使用视图的用户完全不需要关心后面对应的表的结构、关联条件和筛选条件，对用户来说已经是过滤好的复合条件的结果集 2). 性能较差 视图是在使用过程中动态生成的，所以查询比较慢 2). 增删改不方便 当用户试图修改视图的某些行时，数据库软件必须把它转化为对基本表的某些行的修改。 安全性需要 如果源表中部分数据需要对外保密, 那么可以使用视图屏蔽这些数据 合理利用视图则可以减少很多授权工作和保证数据安全性 3.2 创建和查看视图 3.2.1 数据准备 -- 准备数据 -
什么是面积图 面积图是一种源于折线图但是改变了其展现方式的图形。具体地，它通过一定的区域面积来表示数据大小，利用不同的颜色或者线条来区别不同组的数据。 William Playfair，苏格兰工程师和政治经济学家，是图形化统计方法的创始人，是面积图的发明人，除此之外他还发明了折线图、条形图、饼图等。 从图形的变化可以看到，紫色和绿色两类都是近年都是有所增长的，而蓝色（海归）可以看到近年来有所下降，黄色（其他类别）则相对比较稳定。 通过上述例子可以看出面积图和折线图很相似，在很多时候两者可以相互替代，以丰富数据可视化的形式。 怎么做面积图 1）需要什么格式的数据本次使用的是一个US economic time series的名叫economics的数据。我们选择其中的两列数据：psavert和uempmed。
背景为一台服务器上已有一数据库实例，现需要新建一个新的实例 1. copy 密码文件 cp orapworcl orapwjf3x 2. copy 参数文件 cp initorcl.ora initjf3x.ora 3. 修改参数文件 修改数据库名，控制文件位置，SGA PGA参数,audit目录等 4. 创建数据库 CREATE DATABASE jf3x USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password 重建视图 @?/rdbms/admin/catalog.sql @?/rdbms/admin/catproc.sql @?/sqlplus/admin/pupbld.sql EXIT
二、文章导航 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板1-布局方案 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90141646 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板 2-配色方案 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90166379 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板3-新建布局 https:// /90257468 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板6-窗体打开关闭 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90287251 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板12-数据库采集 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90445667 三、电子看板介绍 电子看板是目视化管理的一种表现形式 二级界面可以自由拖动悬浮，支持最小化最大化关闭，响应双击自定义标题栏。 数据源支持数据库采集（默认）、网络通信、网络请求等，可自由设定每个子界面的采集间隔即数据刷新频率。
数据可视化是数据内在价值的最终呈现手段，它利用各类图表及图形化的设计手段将复杂不直观的数据有逻辑地展现出来。一组数据可视化页面设计给你参考。 ?
今天我们来聊一波有趣的数据可视化。 首先，我们先讲一下我们今天要用到的数据。 是来自于 http://www.stat.ubc.ca/~rickw/gapminderDataFiveYear.txt 的世界经济数据。 qplot(gdpPercap, lifeExp, data=X) 我们可以看到一些位置样本分布比较密集，所以我们可以采用log函数来做一次均匀化。顺带依据年份进行区分。 此外我们同样观察到两个特殊的点，图一中1962年的数据点（连线上的第三个点），和图二中1992年的数据点。1962前后年的中国，我们都知道发生了什么。那么，1992年前后的世界，又发生了什么呢？ 此外，如果我们还可以将箱线图中的数据散点化并绘制出如下的结果。
大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库，并在文末送出一本数据可视化书籍！ Python有很多数据可视化库，这些数据可视化库主要分为探索式可视化库和交互式可视化库。前者透过简单直接的视觉图形，更方便用户看懂原数据，后者主要用于与业务结合过程中展现总体分析结果。 探索式可视化库 探索式分析最大的优势在于，可以让业务人员在海量数据中“自由发挥”，不受数据模型的限制。通过探索式分析和可视化，业务人员可以快速发现业务中存在的问题。 Seaborn库旨在以数据可视化为中心来挖掘与理解数据，它提供的面向数据集制图函数主要是对行列索引和数组的操作，包含对整个数据集进行内部的语义映射与统计整合，以此生成信息丰富的图表。 交互式可视化库 数据可视化可以是静态的也可以是交互的，交互式的数据可视化是指人们使用计算机和移动设备深入图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据。
在开源世界中，某些库为数据可视化提供了许多可能性，包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常，这些库比通用库提供更多的功能。 图形可视化库列表 AfterGlow： 用Perl编写的脚本，有助于可视化日志数据。读取CSV文件并将其转换为图形。 ccNetViz： 一个轻量级的JavaScript库，用于使用WebGL进行大型网络图可视化。 Circos： Perl中的软件包，用于可视化数据和信息。它以圆形布局可视化数据。 Cytoscape.js： 一个用纯JS编写的图形库，在生产中的商业项目和开源项目中使用，并且首先面向用户(面向前端应用程序用例和开发人员用例)设计。 El Grapho： 一个JavaScript WebGL图形数据可视化框架，用于可视化大型图形并与之交互。
可视化主要是以图像来展示数据间的关系，常见的图形种类有折线图,散点图,条形图，直方图，饼图。此外在接下来课程中还会用到箱线图，热力图，蜘蛛图，表示二元变量分布和成对关系的视图。 学好可视化，不仅要会画图，更要梳理数据见的关系，以合适的方式将数据通过图形表达出来。 今天我们要来了解折线图，散点图，条形图，直方图，饼图和器特点。 常见图像 折线图：以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图 特点：能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况。(变化) ? 条形图：排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱状图中。 特点：绘制连离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差别。(统计/对比) ? 拓展部分：一图多个坐标系 # 方法add_subplot：给figure新增子图 # 这里引进的科学计算库Numpy,把它看作一个[列表]即可，目的是要使用log方法画log对数函数。
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