之前写sql时候一直分不清 select * from orders o ,customers c where o.customer_id =c.customer_id 与 SELECT * FROM orders oJOIN customer c ON o.customer_id = c.customer_id 的区别。 上面那个叫隐式内连接 下面的为显示内连接 区别 ：隐式内连接 语法更简单，显示内连接
MyBatis关系映射 1.一对一 ①嵌套查询 <!--IdCardMapper.xml--> <mapper namespace="com.itheima.mapper.IdCardMapper"> <select id="findCodeById" parameterType="Integer" resultType="idCard"> SELECT * FRO
python编程从入门到实践 作业7 第7章 用户输入和while循环 7-1 汽车租赁：编写一个程序，询问用户要租赁什么样的汽车，并打印一条消息， 如“Let me see if I can find you a Subaru”。 car = input("先生想要看什么车：") print("让我看看能不能帮你找到一辆" + car) 7-2 餐馆订位：
对于一对多关联和多对多关联，应该优先考虑使用默认的延迟检索策略。在Customer类中，以下代码对orders集合属性采用延迟检索策略： //采用默认的延迟检索策略 @OneToMany(mappedBy="customer") private Set<Order> orders = new HashSet<Order>(); 或者： //显式设置延迟检索策略 @OneToMa
当类与类之间建立了关联，就可以方便地从一个对象导航到另一个或者一组与它关联的对象。例如，对于给定的Order对象，如果想获得与它关联的Customer对象，只要调用如下方法： //从Order对象导航到关联的Customer对象 Customer customer=order.getCustomer(); 在Order类中，用@ManyToOne注解映
表结构 实验内容 1 用SQL语句创建数据库CAP，数据文件名为CAPData.mdf，数据文件的初始存储空间大小为50M，最大存储空间为500M，存储空间自动增长量为10M。 CREATE DATABASE CAP ON ( NAME = CAP, FILENAME = 'C:\Users\Zero\Desktop\CAPData.mdf', -- 文件名 SIZE = 50, -- 初
上干货： 备份库：（注意这里直接备份是默认加了锁的，生产环境这样会有事故的啊） Mysqldump -u root -p --tab=/backup sales 恢复操作： 方法一： shell$ mysql -u root -p sales < /backup/orders.sql Shell$mysqlimport -u root -p --local sales /backup/orders.txt 方法二： mysq
安装 brew 国内安装brew使用下面的脚本： /bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)" 安装hive brew install hive HIVE执行sql语句 hive能直接将sql语句转化为mapreduce代码（下面链接写的非常好） https://geek-docs.com/hive/h
Check of back-end process status which might impact reporting, learn how things are calculate/processing in NetSuite /app/accounting/bulkprocessing/bulkprocessingstatuslist.nl [ { "value": "@ALL@", "text": "
我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。今天就跟大家讨论下那些年MySQL使用过的分表分库的方案，分表分
数据域（Domain）是指由若干个复制组组成的逻辑单元，其主要作用是数据隔离。 一个复制组可以属于多个域。复制组个数为0的域，称作空域。用户在空域中不能创建集合空间。SYSDOMAIN 为预定义的系统域。所有复制组均属于系统域，用户不能直接操作系统域。 原理 图中共有6个复制组：prod_p
Structured Streaming VS Flink 浪尖 浪尖聊大数据 flink是标准的实时处理引擎，而且Spark的两个模块Spark Streaming和Structured Streaming都是基于微批处理的，不过现在Spark Streaming已经非常稳定基本都没有更新了，然后重点移到spark sql和structured Streaming了。Flink作为一个
你有一些球的库存 inventory ，里面包含着不同颜色的球。一个顾客想要 任意颜色 总数为 orders 的球。 这位顾客有一种特殊的方式衡量球的价值：每个球的价值是目前剩下的 同色球 的数目。比方说还剩下 6 个黄球，那么顾客买第一个黄球的时候该黄球的价值为 6 。这笔交易以后
约束 六大约束：primary key（主键约束）、foreign key（外键约束）、unique（唯一性约束）、not null（非空约束）、default（默认值约束）、check（自定义约束） primary key、not null 在之前的文章已经提到了 unique 和主键的区别：主键不可以为null， unique可以为null 当我们插入外键的值的时候，那么他
【MySQL学习】分组数据，使用子查询 分组数据数据分组创建分组过滤分组分组和排序SELECT字句顺序 使用子查询使用子查询进行过滤作为计算字段使用 分组数据 介绍两个新的SELECT 语句字句，分别是GROUP BY 和 HAVING。 数据分组 之前我们介绍过使用聚集函数汇总数据，比如对100
当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。下面简单说一下我知道的一些方法。 准备工作 为了对下面列举的一些优化进行测试，下面针对已有的一
<dependency> <groupId>com.github.pagehelper</groupId> <artifactId>pagehelper-spring-boot-starter</artifactId> </dependency> PageHelper.startPage(page,size); orders = orderMapper.selectBy
题目传送门 You were dreaming that you are traveling to a planet named Planetforces on your personal spaceship. Unfortunately, its piloting system was corrupted and now you need to fix it in order to reach Planetforces. Space can be represented as the XY plane
相对于垂直拆分，水平拆分不是将表做分类，而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中，每个表中 包含一部分数据。简单来说，我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分，就是将表中的某些行切分 到一个数据库，而另外的某些行又切分到其他的数据库中，如图： 5.1、实现分表
建立表格报告 建立邮件标签报告 添加垂直间距 套函报告 建立主/主报告 使用报表向导布置数据 使用纸张布局视图添加空白空间 几次按向下箭头键，将框架及其所有对象向下移动页面约0.25英寸 格式化字段 建立单查询组
一、数据模型分析 1、分析 （1）明确每张表存储的信息 （2）明确每张表中关键字段（主键、外键、非空） （3）明确数据库中表与表之间的外键关系 （4）明确业务中表与表的关系（建立在具体的业务） 2、分析图解 （1）图解： 二、一对一映射 1、需求分析 （1）需求：查询订单信息，关联查询用户信息 （2）sql：主信息：order
1. PapeHelper简介 PageHelper是国内非常优秀的一款开源的mybatis分页插件，它支持众多常用的数据库，例如mysql、oracle、mariaDB、DB2、SQLite、Hsqldb等。 2. PageHelper使用 2.1 在maven的pom.xml 中引入pageHelper的坐标 <dependency> <groupId>com.github.pagehelper</g
Spring-IOC容器-02 Bean管理xml方式 注入空值和特殊符号 注入外部bean 注入内部bean和级联赋值 注入集合类型属性 1.XML方式注入空值和特殊符号 1.1注入空值null <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
某网站包含两个表，Customers 表和 Orders 表。编写一个 SQL 查询，找出所有从不订购任何东西的客户。 Customers 表： +----+-------+ | Id | Name | +----+-------+ | 1 | Joe | | 2 | Henry | | 3 | Sam | | 4 | Max | +----+-------+ Orders 表： +----+------------+ | Id | Custo
1.LEFT JOIN 与 INNER JOIN 建议使用 INNER JOIN 查询数据量会小一点 2.分页id定位优化 select * from orders_history where type=2 and id between 1000000 and 1000100 limit 100; select * from orders_history where id in (select order_id from trade_2 where goo
