本周二，云托管公司FireHost公布了2013年第二季度排名前四的攻击方法，分别是跨站脚本攻击（XSS）、目录遍历、SQL注入、跨站请求伪造（CSRF）。 FireHost大约统计了超过24万次网络攻击，通过数据统计，跨站请求伪造和SQL注入相比上季度都有明显的增加，原因是由于大规模的自动化工具使用，攻击的门槛越来越低，越来越多的黑客使用这些自动化工具在网络进行扫描、测试、攻击等。如下图： image.png 2013年数据统计： 1、FireHost阻断攻击数目：23926025次（包括低被FireH
本周二，云托管公司FireHost公布了2013年第二季度排名前四的攻击方法，分别是跨站脚本攻击（XSS）、目录遍历、SQL注入、跨站请求伪造（CSRF）。 FireHost大约统计了超过24万次网络攻击，通过数据统计，跨站请求伪造和SQL注入相比上季度都有明显的增加，原因是由于大规模的自动化工具使用，攻击的门槛越来越低，越来越多的黑客使用这些自动化工具在网络进行扫描、测试、攻击等。如上图 2013年数据统计： 1、FireHost阻断攻击数目：23926025次（包括低被FireHost的IP信誉管理系统
日期表达式时间戳可以是数据类型 %Library.PosixTime（编码的 64 位有符号整数），也可以是数据类型 %Library.TimeStamp (yyyy-mm-dd hh:mm:ss.fff)。
据国外媒体报道，据市场研究公司IDC预测，2015年大数据市场规模将从2010年的32亿美元增长到170亿美元，复合年增长率为40%。大数据是一个庞大的新的领域，其中的数据集可以增长的非常庞大，以至于使用传统的数据库管理工具也很难处理。处理这种问题所需要的新工具、框架、硬件、软件和服务是一个巨大的市场机会。随着企业用户越来越多地需要连续不断地访问数据，好的大数据工具集将以最低的成本和接近实时的速度提供可伸缩的、高性能的分析。通过分析这种数据，企业可得到更大的智能以及竞争优势。下面是Hadoo
这是来自群友的一个需求，有一张资产表 assets，用来记录每个公司在每个季度结束时的资产信息。
【摘要】据国外媒体报道，据市场研究公司idc预测，2015年大数据市场规模将从2010年的32亿美元增长到170亿美元，复合年增长率为40%。大数据是一个庞大的新的领域，其中的数据集可以增长的非常庞大，以至于使用传统的数据库管理工具也很难处理。处理这种问题所需要的新工具、框架、硬件、软件和服务是一个巨大的市场机会。 据国外媒体报道，据市场研究公司idc预测，2015年大数据市场规模将从2010年的32亿美元增长到170亿美元，复合年增长率为40%。大数据是一个庞大的新的领域，其中的数据集可以增长的非常
行列转换包括以下六种情况：（1）列转行。（2）行转列。（3）多列转换成字符串。（4）多行转换成字符串。（5）字符串转换成多列。（6）字符串转换成多行。其中，重点是行转列和字符串转换成多行。
云市场三巨头陆续发布财度，有人欢喜有人忧！ 微软2022财年第三季度（截至3月31日）财报显示：收入增长18%，达到494亿美元，利润达到167亿美元，增长8%。 微软智能云部门包括微软用于托管应用软件的Azure公共云以及SQL Server、Windows Server和企业服务，创造的收入191亿美元（1260.5亿人民币），与去年同期相比增长26%。 该季度来自Azure及其他云服务的收入增长了46%，上一季度同样增长 46%。 微软的生产力和业务流程部门包括Office生产力软件、LinkedI
在mysql中，这种计算可用TIMESTAMPDIFF函数来解决，但是解决过程中需要将数据多次加工。
”销售订单表”记录了销售情况，每一张数据表示哪位顾客、在哪一天、哪个网点购买了什么产品，购买的数量是多少，以及对应产品的零售价
大家好，我是俊欣 。之前我为大家分享过 100个开箱即用 的 Shell 脚本，深受欢迎 。但作为一名数据人，在工作中也会遇到许多比较常用的SQL脚本，今天呢，我就整理总结出来分享给大家，希望能有所帮助。
（本贴是从网上找了几个比较好的帖子总合了一下并做了一下修改） 下表列出了 Microsoft® SQL Server™ 识别的日期部分和缩写。 日期部分 缩写 year yy, yyyy quarter qq, q Month mm, m dayofyear dy, y Day dd, d Week wk, ww Hour hh minute mi, n second ss, s millisecond ms SELECT DATEPART(dy, @DATE) AS DayOfY
存储过程是事先经过编译并存储在数据库中的一段sql语句的集合，调用存储过程可以简化应用开发人员的很多工作，减少数据在数据库和应用服务器之间的传输，对于提高数据处理的效率是有好处的。存储过程思想上很简单，就是数据库sql语言层面的代码封装与重用。
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本文摘自Oracle APEX社区，原文地址：https://www.sqlu.cn/116.html
很多数据散落在很多工作表或者工作簿中，由于某项工作我们需要将这些数据做个汇总。比方，我们有以下三个工作簿
http://technet.microsoft.com/en-us/library/aa259215%28SQL.80%29.aspx http://www.sqlusa.com/bestpract
客户访问和咨询主题，顾名思义，分析的数据主要是客户的访问数据和咨询数据。但是经过需求调研，这里的访问数据，实际指的是访问的客户量，而不是客户访问量。原始数据来源于咨询系统的mysql业务数据库。 用户关注的核心指标有：1、总访问客户量、2、地区独立访客热力图、3、访客咨询率趋势、4、客户访问量和访客咨询率双轴趋势、5、时间段访问客户量趋势、6、来源渠道访问量占比、7、活跃页面排行榜。 总访问客户量 说明：统计指定时间段内，访问客户的总数量。能够下钻到小时数据。 展现：线状图 指标：访问客户量 维度：年、季度、月 粒度：天 条件：年、季度、月 数据来源：咨询系统的web_chat_ems_2019_12等月表
几天前，公司的job调度出现了问题，由于权限管的严，没有查看Oracle 一些重要的数据字典，后面联系DBA，是由于数据库切换到备机时，参数设置不对，导致db job没有正常调度。
交叉联接是联接查询的第一个阶段，它对两个数据表进行笛卡尔积。即第一张数据表每一行与第二张表的所有行进行联接，生成结果集的大小等于T1*T2。
首先需要了解一些有关PSU（Patch Set Update）、CPU（Critical Patch Update）、BP（Bundle Patch）等概念，参考下表：
NTT Security及其全球威胁情报中心（GTIC）通过对现存的和新出现的安全威胁进行研究和分析，为用户提供及时和可操作的信息，使用户能够更好地了解其组织面临的威胁。 GTIC Q2威胁情报报告介绍了NTT Security研究人员、安全专家以及分析师在过去三个月的研究成果。除了各种各样的开源智能工具和蜜罐外，GTIC-威胁研究（TR）还分析了全球NTT Security管理安全服务（MSS）平台的数据，为研究人员更深入地了解整体威胁形势提供数据支持。 分析结果概要 在2017年第二季度报告中，NTT
庞大的云市场仍以每年34%的速度高歌猛进，亚马逊、微软和谷歌三巨头现占总份额的65%！ 市场研究机构Synergy Research Group近日发布的新数据显示：2022年第一季度，全球企业在云基础设施服务上的支出接近527亿美元（3477.6亿人民币）。同比增增长了34%。 云基础设施服务市场（IaaS、PaaS和托管私有云）： 这是12个季度以来第11次同比增长率处于34%至40%这个区间内。 由于大部分主要的云计算提供商现已发布了第一季度的收益数据，Synergy估计该季度云基础设施服务（包
Date基本上是所有数据处理软件都会涉及到的一个版块，而且也是最贴近业务的一类数据类型。
近期，由于 Oracle 发布了第一季度的补丁程序包，而安全又被重视了很多，那么我们运维的数据库则需要打升级补丁，避免被扫描到漏洞。天天在打补丁，连做梦都是，这里总结分享一下，避免后人踩坑，需要的可仔细阅读实践。
日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这周工作日不知不觉中又快过半了…… 在这个看似平平无奇的星期三，科技圈还有哪些值得关注的新鲜事？ 日报君为您呈上~ 今日大新闻 任正非：把活下来作为最主要纲领 据华为2022上半年财报，华为营收下降，净利润率从去年同期的9.8%变为今年的5.0%，近乎腰斩，主要是由智能手机等终端业务下跌所致。 面对此番境况，华为总裁任正非在公司内部讲话中提出： 暂且不谈理想，把活下来作为最主要纲领； 边缘业务全线收缩和关闭；夯实责任，奖金升职升级与经营结果挂钩，把寒
你真的会玩SQL吗？系列目录 你真的会玩SQL吗？之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗？和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗？三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗？查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗？让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗？EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗？无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗？Case也疯狂 你真的会玩SQL吗？表表达式，排名函数 你真的会玩SQL吗？简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗？你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
条件过滤 我们需要看第一季度的数据是怎样的，就需要使用条件过滤 体感的舒适适湿度是40-70，我们试着过滤出体感舒适湿度的数据 最后整合上面两种条件，在一季度体感湿度比较舒适的数据 列排序 数据按照某
OLAP(OnLine Analytical Processing)，即联机分析处理。OLAP对业务数据执行多维分析，并提供复杂计算，趋势分析和复杂数据建模的能力。它主要用于支持企业决策管理分析，是许多商务智能（BI）应用程序背后的技术。OLAP使最终用户可以对多个维度的数据进行即席分析，从而获取他们所需知识，以便更好地制定决策。OLAP技术已被定义为实现“快速访问共享的多维信息”的能力。
据流行的系统清理应用程序 CCleaner 用户称：自开发商 Piriform 被 Avast 收购之后，CCleaner 的安装程序，就会在未经许可的情况下安装 Avast 反病毒软件。在今夏发布的 5.37 版本中，CCleaner 就将 Avast 捆绑为“可选附件”。早在 2017 年底，就有安全机构发现在某些版本的 CCleaner 中发现了 Floxif 恶意软件。
我们需要看第一季度的数据是怎样的，就需要使用条件过滤
网站安全仍然是目前互联网网络安全的最大安全风险来源第一，包括现有的PC网站，移动端网站，APP，微信API接口小程序的流量越来越多，尤其移动端的访问超过了单独的PC站点，手机移动用户多余PC电脑，人们的生活习惯也在改变，APP的流量占据整个互联网的市场，简单易用的同时，也带来了新的网站安全方面的问题，APP的安全问题，也层出不穷。
前言 本文对应Sql Server 中常用的时间查询的进行一些汇总，例如查询当天的、本周的、本月的、本季度的，某个时间段内的时间。 实例 实例（我的）表名：mytable 字段名：mydate （一）、当天（某两个时间段） select * from mytable where DATEDIFF(dd,mydate,GETDATE())=0 语法：DATEDIFF(datepart,startdate,enddate) 意义：DATEDIFF() 函数返回两个日期之间的天数。 datepart 参数值
作为mysql的初学者，自己看着教程视频，做的笔记，以便日后回顾复习，纯手打，可能有些误差，可指出更正。
Pandas是Wes McKinney在2008年开发的一个强大的「分析结构化数据」的工具集。Pandas以NumPy为基础（数据表示和运算），提供了用于数据处理的函数和方法，对数据分析和数据挖掘提供了很好的支持；同时Pandas还可以跟数据可视化工具Matplotlib很好的整合在一起，非常轻松愉快的实现数据的可视化展示。
数仓系列传送门：https://blog.csdn.net/weixin_39032019/category_8871528.html
Stack Overflow，一个面向开发者的 IT 技术问答网站，很多程序员都会在上面提问，浏览问题，查找技术知识。在 Top Question 页面，我们可以根据 Hot、Week、Month，亦或是标签对问题进行筛选过滤。当我们想对上面的问题进行数据统计与分析时，这些功能显然不够直观与聚合。
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据艾瑞咨询的报道，2017 年中国家电行业，苏宁是最大的市场占有者。线上线下的组合，占据整个行业的 20.0%. 是京东（12.3%）和国美电器（7.5%）之和，而天猫已被拉入了第三阶梯，比较起来毫无竞争力。
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视图（View）是一种虚拟存在的表。视图中的数据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。
前言： 接了一个小需求，获取用电统计的数据，要求获取最近月，周，天统计数据，MySQL 本来就包含处理这种需求的函数，这里记录下。 查询当天数据 SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( 表中时间字段 ) = TO_DAYS(NOW()); 查询本周数据 SELECT * FROM 表名 WHERE YEARWEEK(DATE_FORMAT( 表中时间字段，'%Y-%m-%d')) = YEARWEEK(NOW()); 查询当月数据 SELECT * FROM 表名 WHERE Y
☞ 03.OLAP引擎 [ Kylin Druid Presto Impala Kudu ADB ES .. ]
数据应用，是真正体现数仓价值的部分，包括且又不局限于 数据可视化、BI、OLAP、即席查询，实时大屏，用户画像，推荐系统，数据分析，数据挖掘，人脸识别，风控反欺诈等等。
一年前，知乎的大数据架构与 TiDB 首次相遇，那时我们将 Hive MetaStore 的元数据库迁移到了 TiDB，得到了超过单机数据库一个量级的性能提升。在见识过分布式 NewSQL 数据库 TiDB 的威力后，我们对它寄予厚望，将它应用到了大数据架构的其他场景下，如：Hive 大查询报警，NameNode RPC 加速。
在进行数据分析时，我们往往不会对原始的一条一条的数据直接进行分析，因为那毫无意义。通常，需要对数据先做一些聚合运算，比如求和、求平均值、计数等，也就是会用到一些分析指标和术语，这些指标和术语可以帮助我们打开思路，从多种角度对数据进行深度解读。
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。
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