- 数据仓库和数据库的区别
神秘打工猴
数据仓库数据库
一,数据仓库数据仓库(DataWarehouse)是一种专门设计用于报告和分析的数据库系统,它允许将来自一个或多个数据源的数据集成、存储和分析。数据仓库的主要目的是支持决策制定,通过提供快速访问历史数据和进行复杂查询的能力。以下是数据仓库的一些关键特性和概念:1.主题导向:数据仓库围绕特定的业务主题构建,如销售、客户或财务,而不是围绕应用程序的功能。2.集成性:数据仓库集成了来自不同源系统的数据,
- 从0到1搭建数据仓库指南
从0到1搭建一个数据仓库(DataWarehouse,DW)是一个复杂但结构化很强的工程。它不仅仅是技术选型,更是业务理解、架构设计、流程规范的结合。以下是一个清晰、分阶段的指南,帮助你系统性地完成搭建:核心原则:以业务驱动为核心:所有设计和开发都围绕解决实际业务问题展开。数据质量是生命线:从源头保证数据的准确性、一致性和完整性。可扩展性和灵活性:设计时要考虑未来数据量增长、新业务需求和技术演进。
- mpp新增一个字段_详解数据仓库之MPP架构--GreenPlum
weixin_39817012
mpp新增一个字段
概述最近开始接触数据可视化项目,准备做一下数据仓库,特此总结一下数据仓库之MPP架构内容。一、数据仓库简介数据仓库,英文名称为DataWarehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(DecisionSupport
- 一、数据仓库基石:核心理论、分层艺术与 ETL/ELT 之辨
IvanCodes
Hive教程数据仓库etl大数据hive
随着企业数据的爆炸式增长,如何有效地存储、管理和分析这些数据,从中提炼价值,成为现代企业的核心竞争力之一。数据仓库(DataWarehouse,DW)正是为此而生的关键技术。理解其基础理论对于构建高效的数据驱动决策体系至关重要。一、数据库vs数据仓库:日常运营与战略决策的“左右手”虽然数据库(Database,DB)和数据仓库(DataWarehouse,DW)都存储数据,但它们的设计目标、应用场
- 数据仓库:企业数据管理的核心引擎
方二华
大数据数据仓库
一、数据仓库的由来数据仓库(DataWarehouse,DW)概念的诞生源于企业对数据价值的深度挖掘需求。在1980年代,随着OLTP(联机事务处理)系统在企业中的普及,传统关系型数据库在处理海量数据分析时显露出明显瓶颈:事务处理与分析查询的冲突、数据孤岛现象严重、历史数据利用率低下等问题日益突出。1991年,BillInmon在《BuildingtheDataWarehouse》中首次明确定义了
- 离线数仓01-用户行为日志采集平台
最佳第六六六人
大数据项目实战大数据
1数据仓库项目1.1数据仓库概念数据仓库(DataWarehouse)①日志采集系统②业务系统数据③爬虫系统等获得的数据进行清洗、转义、分类、重组、合并、拆分、统计等操作。1.2项目需求用户行为数据采集平台的搭建(前端埋点日志数据)业务数据采集平台的搭建(MySQL业务数据)数据仓库维度建模(hive数据分层:ods、dwd、dws、dwt、ads)即席查询工具,随时进行指标分析(es、kiban
- 数据仓库分层架构详解:ODS、DWD、DWS、ADS层及其实现工具
lingding_cn
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数据仓库分层架构详解:ODS、DWD、DWS、ADS层及其实现工具1.数据仓库简介数据仓库(DataWarehouse,DW)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。与传统的业务数据库不同,数据仓库主要用于数据分析和决策支持,而非日常事务处理。数据仓库的核心价值在于:整合企业各系统数据,提供统一的数据视图存储历史数据,支持时间序列分析提供强大的分析能力,支持
- 数据仓库ODS、DWD、DWS、ADS各层介绍
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数据仓库Datawarehouse(可简写为DW或者DWH)建设的目的,是为前端查询和分析作为基础,主要应用于OLAP(on-lineAnalyticalProcessing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。目前行业比较流行:AWSRedshift,Greenplum,Hive等。数据仓库并不是数据的最终目的地,而是为数据最终的目的地做好准备,这些准备包含:清洗、转
- 大数据开发-数据仓库介绍
海星?海欣!
#大数据-数据仓库数据仓库大数据数据库
目录标题1、数据仓库1.1数仓为何而来?1.2数据仓库的主要特性1.3数据仓库与数据库的区别1.4数据仓库三层架构1.5实战-美团酒旅数仓建设1.6ETL、ELT1.6.1ETL1.6.2ELT1、数据仓库数据仓库DataWarehouse简称DH,数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持数据仓库不产生数据–数据来自数据库、日志、爬虫等数据仓库不消费数据–分析结果给外部的报
- 大数据开发之数据仓库
高冷小伙
大数据开发大数据数据仓库
引言最近工作中引入了模型策略,所以在平时会在数仓上进行一些作业开发,分析数据,今天就基础性的了解下数仓的架构。什么是数仓?数仓(数据仓库,DataWarehouse),就是一种数据库,不过它被专门设计用于支持企业决策分析和报告操作;通常用于存储和管理来自多个业务系统的数据,使企业能够进行深入的数据分析和挖掘,从而改进业务决策。数仓的架构数据源数仓一般会支持多种数据源接入,如MySQL、Spark、
- 数据仓库分层存储设计:平衡存储成本与查询效率
大模型大数据攻城狮
数据仓库spark大数据大数据面试数仓分层热数据冷数据
数据仓库分层存储不仅是一个技术问题,更是一种艺术:如何在有限的资源下,让数据既能快速响应查询,又能以最低的成本存储?目录一、什么是数据仓库分层存储?二、分层存储的体系架构1.数据源层(ODS,OperationalDataStore)2.数据仓库层(DW,DataWarehouse)a.数据明细层(DWD,DataWarehouseDetail)b.数据中间层(DWM,DataWarehouseM
- 亚马逊云科技-AppFlow新数据连接器GenAI
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亚马逊云科技-亚马逊AppFlow中新数据连接器GenAI关键字:[yt,AmazonAppFlow,AmazonAppflow,DataConnectors,SaasApplications,AmazonWebServicesServices,DataIntegration,DataTransfer,DataLake,DataWarehouse,AnalyticsServices,Machine
- 数据湖和Apache Iceberg,Apache Hudi,Delta Lake
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1什么是数据湖?数据湖这个词目前已经流行开来,逐步被数据相关的从业者接受,可能还有很多人不太清楚它和Hadoop,Hive,Spark这些大数据系统的区别,简单说数据湖是个业务概念,主要是为了区别传统数仓这个概念的(传统数仓的定义:datawarehouse,是用于报告和数据分析的系统,被认为是商业智能的核心组件)。为什么说是“传统数仓”,因为Hadoop于2006年诞生至今已有10多年了,在这期
- 大数据项目之电商数仓(用户行为采集平台)
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大数据
大数据项目之电商数仓(用户行为采集平台)版本:V5.0第1章数据仓库概念数据仓库(DataWarehouse),是为企业制定决策,提供数据支持的。可以帮助企业,改进业务流程、提高产品质量等。数据仓库的输入数据通常包括:业务数据、用户行为数据和爬虫数据等业务数据:就是各行业在处理事务过程中产生的数据。比如用户在电商网站中登录、下单、支付等过程中,需要和网站后台数据库进行增删改查交互,产生的数据就是业
- MySQL 到 Hadoop:Sqoop 数据迁移 ETL
Ice星空
ETL
文章目录ETL:Extract-Transform-Load数据迁移过程一、Extract数据抽取1.ODS:OperationalDataStore-可操作数据存储2.DW:DataWarehouse-数据仓库3.DM:DataMart-数据集市二、Transform数据清洗和转换1.数据清洗2.数据转换三、Load数据加载四、数据迁移方法1.Sqoop1.1MySQL->Hive1.1.1im
- 安装oVirt环境
唯独不开心
oVirt云计算
1.oVirtEngine硬件要求资源最低推荐中央处理器双核x86_64CPU.一个四核x86_64CPU或多个双核x86_64CPU。记忆4GB的可用系统RAM(如果未安装DataWarehouse且现有进程未占用内存)。16GB的系统RAM。硬盘25GB本地可访问的可写磁盘空间。50GB本地可访问的可写磁盘空间。您可以使用RHV引擎历史数据库大小计算器来计算引擎历史数据库大小的适当磁盘空间。网
- 一文理清概念:数据中台(DMP)-数据仓库(DW)-数据湖(DL)-湖仓一体-数据治理(DG)
Debug_Snail
HadoopBigDataDataScience数据仓库大数据数据中台数据湖数据治理
数据仓库、数据中台、数据湖、湖仓一体是数据管理和分析领域的重要概念,它们在功能、架构和应用场景上各有特点,同时也在演进中相互关联和补充。以下是对它们的定义和关系的详细解析:1.核心概念(1)数据仓库(DataWarehouse,DW)定义:一种面向主题的、集成的、稳定的数据存储系统,用于支持企业决策分析(如BI、报表)。数据通常经过ETL(抽取、转换、加载)处理,以结构化形式存储,采用Schema
- 数据湖架构与实时数仓实践:Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark
晴天彩虹雨
架构kafkaflink数据仓库
1.引言:数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代,传统的数据仓库(DataWarehouse,DW)因其强一致性和高效查询能力,一直是企业数据分析的核心。然而,随着数据量和数据类型的爆炸式增长,传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题,数据湖(DataLake)概念应运而生。数据湖能够存储原始数据,支持半结构化和非结构化数据,提供更灵活的计算框架,但其缺乏事务管理和数据一致性
- 湖仓一体化及冷、热、实时三级存储
麦当当MDD
数据仓库Spark大数据数据库数据仓库数据库架构
一、湖仓一体化(Lakehouse)湖仓一体化(Lakehouse)是数据湖(DataLake)与数据仓库(DataWarehouse)的结合,旨在解决传统数据架构中数据孤岛、存储冗余、计算性能不足等问题。其核心思想是兼顾数据湖的存储灵活性和数据仓库的管理与计算能力,使得结构化、半结构化、非结构化数据能够在同一存储系统中高效管理和分析。二、为什么需要湖仓一体?数据湖的缺陷:缺乏强Schema,查询
- Hologres 介绍
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数据分析
Hologres是阿里云提供的一款实时数据分析平台,它结合了数据仓库(DataWarehouse)和流式计算(StreamProcessing)的优势,专为大规模数据分析和实时数据处理而设计。Hologres基于PostgreSQL构建,提供了高性能的查询处理、强大的数据分析能力,并能够支持海量数据的实时分析。一、Hologres的核心特点和功能:1、基于PostgreSQL构建:Hologres
- 大数据MaxCompute教程(阿里云离线数仓项目)学习笔记20231127
多刷亿点题⑧
云原生数据仓库
1数据仓库概念数据仓库定义(DataWarehouse),是为企业所有决策制定过程,提供所有系统数据支持的战略集合。AI:数据仓库是一个大型、集中、主题导向的数据库系统,用于支持企业决策制定、分析和报告的需要。它统一了来自不同数据源的数据,并将其在一个可查询的数据模型中进行了整合和转换,以便于分析和报告。数据仓库还包括数据清洗、抽取、转换和加载(ETL)的过程,以保证数据的准确性、一致性和完整性。
- 数据技术的进化史:从数据仓库到数据中台再到数据飞轮
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spark大数据分布式
数据技术介绍:1.数据仓库(DataWarehouse)概念与起源:数据仓库是20世纪90年代初期兴起的一种数据管理和分析技术。它的核心思想是将来自不同源系统的数据集成到一个中央存储库中,以便进行高效的数据分析和报告。主要特点:集成性:将分散在不同系统中的数据进行清洗、转换和集成。主题性:数据按照业务主题(如销售、客户、财务等)进行组织。非易失性:数据一旦进入数据仓库,通常不会进行修改。时变性:数
- 数据仓库、数据湖和数据湖仓
阿湯哥
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数据仓库、数据湖和数据湖仓是三种常见的数据存储和管理技术,各自有不同的特点和适用场景。以下是它们的详细比较:1.数据仓库(DataWarehouse)定义:用于存储结构化数据,经过清洗、转换和建模,支持复杂的查询和分析。特点:结构化数据:主要处理关系型数据。预定义模式:数据在加载前需要定义模式(Schema-on-Write)。高性能查询:优化用于复杂查询和报表生成。数据治理:提供强大的数据治理和
- 数据仓库与数据湖的协同工作:智慧数据管理的双引擎
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实战高阶大数据人工智能科技大数据
数据仓库与数据湖的协同工作:智慧数据管理的双引擎引言在数据驱动的今天,企业和组织收集和存储的数据量正以惊人的速度增长。如何高效管理和利用这些数据,成为了决策者和技术专家的共同难题。为了解决这一问题,数据仓库(DataWarehouse)和数据湖(DataLake)这两种技术应运而生,分别在不同的应用场景中发挥着重要作用。然而,随着数据管理需求的日益复杂,单一的数据仓库或数据湖并无法完全满足现代企业
- Hive数据库及表操作
亦576
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数仓原理以及Hive入门:数仓原理:数仓(DataWarehouse)是用于支持企业决策的数据存储和分析系统。数仓原理包括以下几个方面:1.数据抽取(Extraction):从各个业务系统中抽取数据,并进行清洗和转换,以适应数仓的数据模型。2.数据存储(Storage):将清洗和转换后的数据存储到数仓中,通常使用关系型数据库或大数据存储技术来存储大量的数据。3.数据整合(Integration):
- 【数据仓库】
三日看尽长安花
系统架构师数据仓库
数据仓库:概念、架构与应用目录什么是数据仓库数据仓库的特点数据仓库的架构3.1数据源层3.2数据集成层(ETL)3.3数据存储层3.4数据展示与应用层数据仓库的建模方法4.1星型模型4.2雪花模型4.3星座模型数据仓库与数据库的区别数据仓库的应用场景数据仓库的优缺点分析数据仓库的未来趋势总结1.什么是数据仓库数据仓库(DataWarehouse,DW)是一种用于分析和报告的数据库系统,专门为大规模
- 数据仓库基础常见面试题
兔子宇航员0301
数据开发小白成长笔记数据仓库spark大数据
1.数据仓库是什么数据仓库(DataWarehouse)是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合,用于支持企业的管理决策。它不同于传统的操作型数据库,后者主要用于处理日常业务交易和实时查询,而数据仓库则侧重于对历史数据的整合、分析和挖掘2.数据仓库和数据库有什么区别数据来源和处理方式不同:数据库通常用于存储、管理和查询交易数据,而数据仓库则是用于处理分析性查询的数据。数据仓库通
- 数仓建模(五)选择数仓技术栈:Hive & ClickHouse & 其它
昊昊该干饭了
数仓建模大数据hiveclickhousehadoop
在大数据技术的飞速发展下,数据仓库(DataWarehouse,简称数仓)成为企业处理和分析海量数据的核心工具。市场上主流数仓技术栈丰富,如Hive、ClickHouse、Druid、Greenplum等,对于初学者而言,选择合适的技术栈是一项挑战。本文将详细解析Hive、ClickHouse及其他数仓技术,帮助读者根据场景需求选择最佳工具。目录一、数据仓库的基础概念和技术选型原则1.1什么是数据
- 什么是数据仓库?
狮歌~资深攻城狮
数据仓库
什么是数据仓库?数据仓库(DataWarehouse,简称DW)是一种面向分析和决策的数据存储系统,它将企业中分散的、异构的数据按照一定的主题和模型进行集成和存储,为数据分析、报表生成以及商业智能(BI)提供支持。数据仓库是大数据体系的重要组成部分,主要用于对大量历史数据的存储、处理和分析。简单来说,数据仓库是一个为数据分析和业务决策服务的系统,通过整合来自不同来源的数据,形成面向主题的、可查询的
- 数仓分层ODS、DWD、DWM、DWS、DIM、DM、ADS
青秋.
数据仓库大数据数据仓库
往期推荐数仓入门:数据分析模型、数仓建模、离线实时数仓、Lambda、Kappa、湖仓一体-CSDN博客数仓常见名词解析和名词之间的关系-CSDN博客数据仓库及数仓架构概述-CSDN博客大数据HBase图文简介-CSDN博客目录1.数仓分层1.1数据源层:ODS(OperationalDataStore)1.2数据仓库层:DW(DataWarehouse)1.2.1数据明细层:DWD(DataWa
- xml解析
小猪猪08
xml
1、DOM解析的步奏
准备工作:
1.创建DocumentBuilderFactory的对象
2.创建DocumentBuilder对象
3.通过DocumentBuilder对象的parse(String fileName)方法解析xml文件
4.通过Document的getElem
- 每个开发人员都需要了解的一个SQL技巧
brotherlamp
linuxlinux视频linux教程linux自学linux资料
对于数据过滤而言CHECK约束已经算是相当不错了。然而它仍存在一些缺陷,比如说它们是应用到表上面的,但有的时候你可能希望指定一条约束,而它只在特定条件下才生效。
使用SQL标准的WITH CHECK OPTION子句就能完成这点,至少Oracle和SQL Server都实现了这个功能。下面是实现方式:
CREATE TABLE books (
id &
- Quartz——CronTrigger触发器
eksliang
quartzCronTrigger
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208295 一.概述
CronTrigger 能够提供比 SimpleTrigger 更有具体实际意义的调度方案,调度规则基于 Cron 表达式,CronTrigger 支持日历相关的重复时间间隔(比如每月第一个周一执行),而不是简单的周期时间间隔。 二.Cron表达式介绍 1)Cron表达式规则表
Quartz
- Informatica基础
18289753290
InformaticaMonitormanagerworkflowDesigner
1.
1)PowerCenter Designer:设计开发环境,定义源及目标数据结构;设计转换规则,生成ETL映射。
2)Workflow Manager:合理地实现复杂的ETL工作流,基于时间,事件的作业调度
3)Workflow Monitor:监控Workflow和Session运行情况,生成日志和报告
4)Repository Manager:
- linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件,scrapyd为例
酷的飞上天空
scrapy
对于一些未提供service管理的程序 每次启动和关闭都要加上全部路径,想到可以做一个简单的启动和关闭控制的文件
下面以scrapy启动server为例,文件名为run.sh:
#端口号,根据此端口号确定PID
PORT=6800
#启动命令所在目录
HOME='/home/jmscra/scrapy/'
#查询出监听了PORT端口
- 人--自私与无私
永夜-极光
今天上毛概课,老师提出一个问题--人是自私的还是无私的,根源是什么?
从客观的角度来看,人有自私的行为,也有无私的
- Ubuntu安装NS-3 环境脚本
随便小屋
ubuntu
将附件下载下来之后解压,将解压后的文件ns3environment.sh复制到下载目录下(其实放在哪里都可以,就是为了和我下面的命令相统一)。输入命令:
sudo ./ns3environment.sh >>result
这样系统就自动安装ns3的环境,运行的结果在result文件中,如果提示
com
- 创业的简单感受
aijuans
创业的简单感受
2009年11月9日我进入a公司实习,2012年4月26日,我离开a公司,开始自己的创业之旅。
今天是2012年5月30日,我忽然很想谈谈自己创业一个月的感受。
当初离开边锋时,我就对自己说:“自己选择的路,就是跪着也要把他走完”,我也做好了心理准备,准备迎接一次次的困难。我这次走出来,不管成败
- 如何经营自己的独立人脉
aoyouzi
如何经营自己的独立人脉
独立人脉不是父母、亲戚的人脉,而是自己主动投入构造的人脉圈。“放长线,钓大鱼”,先行投入才能产生后续产出。 现在几乎做所有的事情都需要人脉。以银行柜员为例,需要拉储户,而其本质就是社会人脉,就是社交!很多人都说,人脉我不行,因为我爸不行、我妈不行、我姨不行、我舅不行……我谁谁谁都不行,怎么能建立人脉?我这里说的人脉,是你的独立人脉。 以一个普通的银行柜员
- JSP基础
百合不是茶
jsp注释隐式对象
1,JSP语句的声明
<%! 声明 %> 声明:这个就是提供java代码声明变量、方法等的场所。
表达式 <%= 表达式 %> 这个相当于赋值,可以在页面上显示表达式的结果,
程序代码段/小型指令 <% 程序代码片段 %>
2,JSP的注释
<!-- -->
- web.xml之session-config、mime-mapping
bijian1013
javaweb.xmlservletsession-configmime-mapping
session-config
1.定义:
<session-config>
<session-timeout>20</session-timeout>
</session-config>
2.作用:用于定义整个WEB站点session的有效期限,单位是分钟。
mime-mapping
1.定义:
<mime-m
- 互联网开放平台(1)
Bill_chen
互联网qq新浪微博百度腾讯
现在各互联网公司都推出了自己的开放平台供用户创造自己的应用,互联网的开放技术欣欣向荣,自己总结如下:
1.淘宝开放平台(TOP)
网址:http://open.taobao.com/
依赖淘宝强大的电子商务数据,将淘宝内部业务数据作为API开放出去,同时将外部ISV的应用引入进来。
目前TOP的三条主线:
TOP访问网站:open.taobao.com
ISV后台:my.open.ta
- 【MongoDB学习笔记九】MongoDB索引
bit1129
mongodb
索引
可以在任意列上建立索引
索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样,适用于Oracle的索引优化技巧也适用于Mongodb
使用索引可以加快查询,但同时会降低修改,插入等的性能
内嵌文档照样可以建立使用索引
测试数据
var p1 = {
"name":"Jack",
"age&q
- JDBC常用API之外的总结
白糖_
jdbc
做JAVA的人玩JDBC肯定已经很熟练了,像DriverManager、Connection、ResultSet、Statement这些基本类大家肯定很常用啦,我不赘述那些诸如注册JDBC驱动、创建连接、获取数据集的API了,在这我介绍一些写框架时常用的API,大家共同学习吧。
ResultSetMetaData获取ResultSet对象的元数据信息
- apache VelocityEngine使用记录
bozch
VelocityEngine
VelocityEngine是一个模板引擎,能够基于模板生成指定的文件代码。
使用方法如下:
VelocityEngine engine = new VelocityEngine();// 定义模板引擎
Properties properties = new Properties();// 模板引擎属
- 编程之美-快速找出故障机器
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
public class TheLostID {
/*编程之美
假设一个机器仅存储一个标号为ID的记录,假设机器总量在10亿以下且ID是小于10亿的整数,假设每份数据保存两个备份,这样就有两个机器存储了同样的数据。
1.假设在某个时间得到一个数据文件ID的列表,是
- 关于Java中redirect与forward的区别
chenbowen00
javaservlet
在Servlet中两种实现:
forward方式:request.getRequestDispatcher(“/somePage.jsp”).forward(request, response);
redirect方式:response.sendRedirect(“/somePage.jsp”);
forward是服务器内部重定向,程序收到请求后重新定向到另一个程序,客户机并不知
- [信号与系统]人体最关键的两个信号节点
comsci
系统
如果把人体看做是一个带生物磁场的导体,那么这个导体有两个很重要的节点,第一个在头部,中医的名称叫做 百汇穴, 另外一个节点在腰部,中医的名称叫做 命门
如果要保护自己的脑部磁场不受到外界有害信号的攻击,最简单的
- oracle 存储过程执行权限
daizj
oracle存储过程权限执行者调用者
在数据库系统中存储过程是必不可少的利器,存储过程是预先编译好的为实现一个复杂功能的一段Sql语句集合。它的优点我就不多说了,说一下我碰到的问题吧。我在项目开发的过程中需要用存储过程来实现一个功能,其中涉及到判断一张表是否已经建立,没有建立就由存储过程来建立这张表。
CREATE OR REPLACE PROCEDURE TestProc
IS
fla
- 为mysql数据库建立索引
dengkane
mysql性能索引
前些时候,一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引,令我感到十分的惊奇,我想这绝不会是沧海一粟,因为有成千上万的开发者(可能大部分是使用MySQL的)都没有受过有关数据库的正规培训,尽管他们都为客户做过一些开发,但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少,因此我起了写一篇相关文章的念头。 最普通的情况,是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述,我们先建立一个如下的表。
- 学习C语言常见误区 如何看懂一个程序 如何掌握一个程序以及几个小题目示例
dcj3sjt126com
c算法
如果看懂一个程序,分三步
1、流程
2、每个语句的功能
3、试数
如何学习一些小算法的程序
尝试自己去编程解决它,大部分人都自己无法解决
如果解决不了就看答案
关键是把答案看懂,这个是要花很大的精力,也是我们学习的重点
看懂之后尝试自己去修改程序,并且知道修改之后程序的不同输出结果的含义
照着答案去敲
调试错误
- centos6.3安装php5.4报错
dcj3sjt126com
centos6
报错内容如下:
Resolving Dependencies
--> Running transaction check
---> Package php54w.x86_64 0:5.4.38-1.w6 will be installed
--> Processing Dependency: php54w-common(x86-64) = 5.4.38-1.w6 for
- JSONP请求
flyer0126
jsonp
使用jsonp不能发起POST请求。
It is not possible to make a JSONP POST request.
JSONP works by creating a <script> tag that executes Javascript from a different domain; it is not pos
- Spring Security(03)——核心类简介
234390216
Authentication
核心类简介
目录
1.1 Authentication
1.2 SecurityContextHolder
1.3 AuthenticationManager和AuthenticationProvider
1.3.1 &nb
- 在CentOS上部署JAVA服务
java--hhf
javajdkcentosJava服务
本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务,其中将包括如何搭建JAVA运行环境、如何开启端口号、如何使得服务在命令执行窗口关闭后依旧运行
第一步:卸载旧Linux自带的JDK
①查看本机JDK版本
java -version
结果如下
java version "1.6.0"
- oracle、sqlserver、mysql常用函数对比[to_char、to_number、to_date]
ldzyz007
oraclemysqlSQL Server
oracle &n
- 记Protocol Oriented Programming in Swift of WWDC 2015
ningandjin
protocolWWDC 2015Swift2.0
其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候,我是拒绝的,因为觉得苹果就是在炒冷饭, 把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲,看完整个Session之后呢,虽然还是觉得在炒冷饭,但是毕竟还是加了蛋的,有些东西还是值得说说的。
通常谈到面向接口编程,其主要作用是把系统设计和具体实现分离开,让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下,改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
- 搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS
rensanning
keepalived
(一)Keepalived
(1)安装
# cd /usr/local/src
# wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz
# tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz
# cd keepalived-1.2.15
# ./configure
# make &a
- ORACLE数据库SCN和时间的互相转换
tomcat_oracle
oraclesql
SCN(System Change Number 简称 SCN)是当Oracle数据库更新后,由DBMS自动维护去累积递增的一个数字,可以理解成ORACLE数据库的时间戳,从ORACLE 10G开始,提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换;
用途:在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时,进行SCN和时间的转换就变的非常必要了;
操作方法: 1、通过dbms_f
- Spring MVC 方法注解拦截器
xp9802
spring mvc
应用场景,在方法级别对本次调用进行鉴权,如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器,获得本次请求的用户,存放到request或者session域。
python中,之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理,进行权限处理
先看一个实例,使用@access_required拦截:
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