思考：为什么需要分页？ 减少数据的处理量 增加页面的可阅读性 1、limit基础使用 # 语法 select * from table limit startIndex,pageSize; # 从第5条数据开始，显示10行 select * from table limit 4,10; # limit 第二个参数为-1时，表示从第一个参数开始，查询后面的所有记录 # 现在已
获取器 获取器的作用是在获取数据的字段值后自动进行处理，例如，我们需要对状态值进行转换，可以使用： class User extends Model { public function getStatusAttr($value) { $status = [-1=>'删除',0=>'禁用',1=>'正常',2=>'待审核']; r
第一种，传递一个或者多个参数到后台，进行数据处理的。 $.ajax({ type : "POST", url : prefix + "/IP", data : { id:id }, async : false, success : function(data) { console.log(data)
语法： # 如果没出错，else语句就执行 try: raise OSError('手动指明的原因') except OSError as reason: print('异常', str(reason)) else: # 无法执行到的代码 print('程序无异常') finally: print('反正要执行到这里
SpringMVC的数据响应 SpringMVC的数据响应格式 SpringMVC的数据响应-页面跳转-返回字符串形式 SpringMVC的数据响应-页面跳转-返回ModelAndView形式1 在Controller中方法返回ModelAndView对象，并且设置视图名称 spring-mvc.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <bean
RabbitMQ学习系列教程五四：Topic Exchange的使用 凯哥java 凯哥java Topic Exchange介绍：Topic Exchange：所有发送到Topic Exchange的消息被转发到所有关系rotekey中指定的topic的queue上。Exchange将routekey和某topic进行模糊匹配，此时队列就需要绑定一个topic注意：模糊匹配时可以使
SELECT id, total, article_address, article_title, article_content, send_time, create_time, userId FROM push_message_log <if test=" star
本次，我们从 0 开始逐步剖析 Flink SQL 的来龙去脉以及核心概念，并附带完整的示例程序，希望对大家有帮助！ 本文大纲 一、快速体验 Flink SQL 为了快速搭建环境体验 Flink SQL，我们使用 Docker 来安装一些基础组件，包括 zk 和 kafka，如果你有这个环境，可以略过了。 在 Centos 7 上安装 Doc
配置Hive元数据数据库为PostgreSQL前提环境，在Linux服务器安装hadoop集群安装hive到hive官网下载hive安装包解压及重命名tar zxvf apache-hive-2.3.6-bin.tar.gzmv apache-hive-2.3.6-bin hive/etc/profile环境变量配置vim /etc/profileexport JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_261PA
Schema定义 ODS层 ods_业务系统名_业务系统里的schema名（如ods_lps_kkb_cloud_passport） DM层 应用层 DWD层 数据清洗层，去重，标准化，数据补齐。 可以基于ER建模和维度建模。 DWS层 数据汇总与过程表维度表 TEMP层 临时表 DIM表 公共维度 EXT层 外部导入表，短期或长期使用，由该表负责人自
更新数据库 import pymysql db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='user_info') cursor = db.cursor() user_dict = {} timeList = [] sql = "select create_time, user_id from
什么是逻辑删除 所谓逻辑删除是指数据已经“不需要”了，但是并没有使用delete语句将这些数据真实的从数据库中删除，而只是用一个标志位将其设置为已经删除。 为什么需要逻辑删除 对数据进行逻辑删除，一般存在以下原因： 防止数据误删除，不能找回数据； 这些数据还具有一定的商业价值，比如
1.系统架构演变 随着互联网的发展，网站应用的规模不断扩大，需求的激增，随之而来的是技术上的压力。系统架构也因此不断的演进、升级、迭代。从单一应用，到垂直拆分，到分布式服务，到SOA，以及现在火热的微服务架构。 1.1.集中式架构 当网站流量很小时，只需要一个应用，将所有的功能都部署在
iView学习笔记(二)：Table行编辑操作 转载来源：https://www.cnblogs.com/renpingsheng/p/11256238.html 1.前端准备工作 首先新建一个项目，然后引入iView插件，配置好router npm安装iView npm install iview --save cnpm install iview --save src/main.js文件内容 import Vue from
1、数据库简单设计： from django.db import models class UserInfo(models.Model): user_type_choices =( (1,'普通用户'), (2,'VIP用户'), (3,'SVIP用户'), ) user_type = models.CharField(max_length=2,choices=user_t
近几年的项目中，服务化和微服务化渐渐成为中大型分布式系统架构的主流方式，而 RPC 在其中扮演着关键的作用。在平时的日常开发中我们都在隐式或显式的使用 RPC，一些刚入行的程序员会感觉 RPC 比较神秘，而一些有多年使用 RPC 经验的程序员虽然使用经验丰富，但有些对其原理也不甚了了。缺
xss表示Cross Site Scripting(跨站脚本***)，它与SQL注入***类似，SQL注入***中以SQL语句作为用户输入，从而达到查询/修改/删除数据的目的，而在xss***中，通过插入恶意脚本，实现对用户游览器的控制。xss***可以分成两种类型：非持久型***持久型***下面我们通过具体例子，了解两种类型xss***。1.
MyBatis简介 环境说明 jdk 8 +MySQL 5.7.19maven-3.6.1IDEA 学习前需要掌握： JDBCMySQLJava 基础MavenJunit 什么是MyBatis MyBatis 是一款优秀的持久层框架MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集的过程MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和
1 前言 在一般的程序中，层与层之间的数据传递都是通过实体对象（POJO plain old java objects 普通java对象）。 我们在客户端表单提交数据，到达web层，mvc可以直接把表单数据封装到一个实体中（如：User实体），再把这个User实体对象一次传递，传递到业务层，再业务层传递到dao层。 2 原始jdbc操作的
一、环境搭建 IDEA新建SpringBoot工程 IDEA导入相关依赖 先导入thymeleaf-shiro的整合依赖包 <dependency> <groupId>com.github.theborakompanioni</groupId> <arti
用户在访问地址A的时候，强制用户跳转到地址C ，从而展示特定的组件页面。 var router = new VueRouter({ // routes是路由规则数组 routes: [ // 每个路由规则都是个配置对象，至少有path和component两个属性 // path表示当前路由规
settings.py 配置以下变量，参与AD认证 AUTH_LDAP_SERVER_URI = 'ldap://10.108.198.6:389' AUTH_LDAP_BIND_DN = 'CN=test,OU=Service Accounts,DC=lenovo,dc=com' AUTH_LDAP_BIND_PASSWORD = 'password' AUTH_LDAP_USER_SEARCH = LDAPSearch( base
目录初始化一个Springboot项目在mysql中创建两个测试库，在两个测试库中创建相同的一张表user引入sharding-jdbc的yaml配置项目演示启动测试 ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar这3款相互独立
mysql 分库分表 分表策略 如： order 表 被拆分成1024张表 拆分成： user_id%1024 取的对应表进行存储user_id%1024=0user_id%1024=1user_id%1024=2..... 分库分表路由策略如： 中间变量=user_id%(库数量*每个库的表数量); 库=取整（中间变量/每个库的表数量;
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