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KAP助力微软Power BI实现海量数据交互式分析

KAP助力微软Power BI实现海量数据交互式分析 作者:何京珂 编辑:Sammi Power BI是微软推出的行业领先的BI可视化工具,其拥有本地及云端多样的解决方案,与微软产品无缝整合,快速部署等特点令其在本地及云端都拥有广泛的应用。Power BI支持多样的数据源,包括关系型数据库SQL Server,Azure云上 的Blob存储以及HDInsight Hive等。然而随着企业信息化进程的加深,数据收集门槛的下降

GraphQL初探:一种强大的DSQL

// the content of this comment } 为了实验GraphQL的复杂查询,下面是两个增强类,分别是对AuthorModel类和ContentModel类的增强,可以看到增强之后的类更符合我们的想法: public class CompletableAuthorModel extends AuthorModel{ private List friendsCompletableInfo; /** * query by the Graphql * @param ghql the query * @return the result */ public static Map query(String ghql) { if (ghql == null || ghql.isEmpty()) { return Collections.emptyMap();

MYSQL的单表查询

MYSQL的单表查询 上一篇中我们说了mysql的建库和建表的操作(http://www.jianshu.com/writer#/notebooks/18277867/notes/19063412) 今天我们就来学习一下mysql的单表查询,首先我们来把这篇教学要用表和数据准备好: 创建表的sql语句: create table fruits(f_id char(10) not null primary key,s_id int(11),f_name char(50),f_price decimal(8,2));

数据库学习建议之提高数据库速度的十条建议

#Postfix wildcard SELECT*FROMTABLEWHERECOLUMNLIKE'hello%'; 来源:http://hungred.com/useful-information/ways-optimize-sql-queries/ 8. 采用UNION来代替OR 下面的例子采用OR语句来: SELECT*FROMa, bWHEREa.p = b.qora.x = b.y; 欢迎关注我的公众号(同步更新文章):DoNet技术分享平台 阅读原文

mysql优化1——索引

mysql优化1——索引 1.SQL慢原因 1.1 查询语句写的太烂了 1.2 索引失效(单值索引,复合索引) 1.3 关联查询太多了(join) 1.4 服务器调优 2.索引 mysql索引:索引是帮助mysql高效获取数据的数据结构 可以的到索引的本质:数据结构 你可以简单理解为 排好序的快速查找数据结构 索引一般来说本身也很大,不可能全部存在内存中,因此索引往往以文件的形式存储在磁盘上。 我们平时所

Web应用安全 一 SQL注入

Web应用安全 一 SQL注入 SQL注入 注入攻击漏洞,例如SQL,OS以及LDAP注入。这些攻击发生在当不可信的数据作为命令或者查询语句的一部分,被发送给解释器的时候。攻击者发送的恶意数据可以欺骗解释器,以执行计划外的命令或者在未被恰当授权时访问数据。 SQL注入. 在这两个案例中,攻击者在浏览器中将“id”参数的值修改成’ or’1’=’1。如:http://example.com/app/accountView?

史上最好用数据库连接工具推荐

史上最好用数据库连接工具推荐 废话不说,我给大家推荐的这款数据库连接工具是:JetBrains DataGrip。 JetBrains DataGrip.png 连接数据库 点击左上角 + 选中DataSource 选择你要连接的数据库 image.png 备注:如果当前登录用户有多个数据库,则DataBase一栏可制空 填写参数完成后,点击“Test Connection”按钮来测试连接,如果出现以下画面,恭喜你,连接成功了: image.png 查看数据库树、表

记一次Elasticsearch的升级

记一次Elasticsearch的升级 笔者所在公司前段时间对线上Elasticsearch进行了一次比较大的升级,版本由1./elasticsearch-5.5.0 /opt 下载并解压5.

如何编写更好的SQL查询:终极指南-第一部分

如何编写更好的SQL查询:终极指南-第一部分 结构化查询语言(SQL)是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能,总的来说,学习这个技能是比较容易的。对于SQL来说,编写查询语句只是第一步,确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作,才是最重要的。这个教程将会提供给你一些步骤,来评估你的查询语句。 首先,应该了解学习SQL对于数据挖掘分析这个工作的重要性;

Lucene全文检索技术

7索引的过程: 1.有一系列的被索引文件 2.被索引文件经过语法分析和语言处理形成一系列的词, 3.经过索引创建形成词典和反洗爱过你索引表 4.通过索引存储将索引写入硬盘 搜索的过程: 1.用户输入查询语句 2.对查询语句进行分词, 3.通过语法分析得到查询书 4.通过索引存储将索引读到内存中 5.利用查询书搜索索引,从而得到每个词的文档

<导图>Mysql常用查询语法

示例 select * from students where id 5 order by age desc; 示例 select count(*) from students; 示例 select min(age) from students; 示例 select avg(height) from students; 示例 select * from students limit 3, 5; 连接查询 内连接查询(结果为,两个表共有的数据) 格式 select 字段集合 表名1 inner join 表名2 on 表名1.表1字段 = 表名2.表2字段; -- 创建班级 create table classes( id int unsigned auto_increment primary key not null, name varchar(20) );

(十二)MySQL中的索引

创建数据表时同时创建索引 CREATE TABLE tbl_name ( …… INDEX index_name (col_name(length)) ) 唯一索引 唯一索引与普通索引类似,不同之处是:索引列的值必须唯一,但允许有空值(注意和主键不同)。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一,创建方法和普通索引类似。 直接创建索引 CREATE UNIQUE INDEX index_name ON tbl_name(col_name(length));

lucene6.6 学习心得

doc.add(new IntPoint("price",price)); 4.BooleanQuery() 的构造方法改变 1.分析 根据 官方的 Migration Guide 中的说法 PhraseQuery, MultiPhraseQuery, and BooleanQuery made immutable (LUCENE-6531 LUCENE-7064 LUCENE-6570) 也就是说, BooleanQuery这个类 一旦建立就不能再改变了。 从源码中我们可以更好的看出改变lucene 4.10 的源码里 BooleanQuery 的类 主要方法如下 /* 构造器*/ public BooleanQuery() { this.disableCoord = false;

从零搭建项目开发框架-09编写BaseDao及其他Dao

@Autowired protected NamedParameterJdbcTemplate namedParameterJdbcTemplate; sql += " values(:username,:password,:randomcode,1,:realname,:mobile,sysdate,:createdBy,:roleId)"; } /** * 修改个人信息,用户自己操作 * * @param sysUser * @return */ public int updateInfo(SysUser sysUser) { String sql = "update t_sys_user set realname=:realname,telephone=:telephone where id=:id"; return update(sql, status, id); return delete(sql, id); return list(sql, sysUserSearchVO);

数据库表设计,没有最好只有最适合

数据库表设计,没有最好只有最适合 作者:小小情意www.cnblogs.com/xiaoxiaoqingyi/p/6954349.html 我们在设计数据库的时候,是否会突破常规,找到最适合自己需求的设计方案,下面来举个例子: 常用的邻接表设计,都会添加 一个 parent_id 字段,比如区域表(国、省、市、区): CREATE TABLE Area ( [id] [int] NOT NULL, [name] [nvarchar] (50) NULL, [parent_id] [int] NULL, [type] [int] NULL );

MySQL优化笔记(七)--视图应用详解

INSERT INTO `course` VALUES ('3', '英语', '英语课程'); 到头来还是要控制SQL,不过窗口话了,我们调用面向的是视图,不是面向原始数据表了。 (3)增删改视图数据: 先尝试在我们的视图上修改数据:结果如下: update view_student_course set name='test',coursename='前端' where id=3;字段情况),是可以进行改数据操作。而且,只能做修改操作。 update view_student_course set coursename='Java' where id=1;

Spark SQL学习笔记

// +---+----+ // |age|name| // +---+----+ // | 30|Andy| // +---+----+ // Count people by age df.groupBy("age"). 你也可以手动指定数据源,并设置一些额外的选项参数。数据源可由其全名指定(如,org.apache.spark.sql.parquet),而对于内建支持的数据源,可以使用简写名(json, parquet, jdbc)。任意类型数据源创建的DataFrame都可以用下面这种语法转成其他类型数据格式。 Dataset peopleDF = spark.read().

PHP

PHP 1、建立与sqlite数据库的连接 PHP连接sqlite数据库的方法很简单, 如下代码: 当数据库连接成功返回一个资源,为以后执行sql指令做准备,否则返回false。 2、query() 对数据库中的表进行操作,比如要执行查询语句“select”,可以通过函数query()来执行。代码如下: query("select id from t1;"insert into t1 values(7,'tonny');" // 查询t1表中所有的id foreach ($ss as $row) { echo "$row[0]" .