Activiti5 添加/查询审批批注 Activiti 工作流开发,23张表中,act_hi_commit 中,用于保存流程审核的批注信息:  调用:   taskServer.addComment(taskId:任务 id ,processInstanceId: 流程实例 id ,message : 批注信息); @Testpublic void complementTask(){TaskService taskService=processEngine.getTaskService();/

create or replace function mcode_apply_update_personnel(p_mca_no VARCHAR2, -- 参数(实参) p_action VARCHAR2, p_wf_node_code VARCHAR2) -- 该函数的作用:把当前的用户(审核人:审核通过后)插入到数据表中. RETURN VARCHAR2 AS -- v_personcode 变量(形参) v_personcode Personnel.Person_Code%TYPE :=

1.代码①  (与本内容相关的代码:7~36)           以下类似 $P{P_XXXX} :均为页面端的传入参数 select so.sale_order_no as sale_order_no, (SELECT company_name from CUSTOMER where company_code = so.CUSTOMER_NO) as CUSTOMER_NAME, so.out_order_no as out_order_no, so.required_date, (sele

@ 1里面定义个变量2 3这里加上postman.setEnvironmentVariable("MatchID",JSON.parse(responseBody)); 这样reponsebody的这个值就会放到变量MatchID里面了 @ 其他地方就可以引用了

-设置i变量declare @i int --设置j变量declare @j int --设置乘法表变量declare @chengfabiao varchar(1000)--给i,j,@chengfabiao赋初始值select @i=9,@j=1,@chengfabiao=''--使用whIle循环语句和变量打印九九乘法表while @i>=1begin set @j=@i while @j>=1 begin select @chengfabiao=convert(char(2),@j)+

本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER  BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H

一.设计问题? 1.主键是用自增还是UUID ? Innodb 中的主键是聚簇索引. 如果主键是自增的,那么每次插入新的记录,记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置,当一页写满,就会自动开辟一个新的页.如果不是自增主键,那么可能会在中间插入,就会引发页的分裂,产生很多表碎片!UUID(Universally Unique Identifier)全局唯一标识符,是指在一台机器上生成的数字,它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的,是由一个十六位的数字组成,表现出来的形式.由以下几部分的组合:当前

小表驱动大表 1.概念 驱动表的概念是指多表关联查询时,第一个被处理的表,使用此表的记录去关联其他表.驱动表的确定很关键,会直接影响多表连接的关联顺序,也决定了后续关联时的查询性能. 2.原则 驱动表的选择遵循一个原则: 在对最终结果集没影响的前提下,优先选择结果集最小的那张表作为驱动表.改变驱动表就意味着改变连接顺序,只有在不会改变最终输出结果的前提下才可以对驱动表做优化选择.外连接的顺序改变就很可能影响结果. 预估结果集的原则: 如果where里没有相应表的筛选条件,无论on里是否有相关条件

一.mysql中的优化 where语句的优化 1.尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作select id from uinfo_jifen where jifen/60 > 10000;优化后:Select id from uinfo_jifen where jifen>600000; 2.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致mysql放弃使用索引 select uid from imid where datediff(create_time,'2011-11

给出两个表,A和B,A和B表的数据量, 当A小于B时,用exists select * from A where exists (select * from B where A.id=B.id) exists的实现,相当于外表循环,每次循环对内表进行查询? for i in A for j in B if j.id == i.id then .... 相反,如果A大于B的时候,则用in select * from A where id in (select id from B) 这种在逻辑上类似

1.Table 内部表 1).与数据库中的Table在概念上是类似的 2).每一个Table在Hive中都有一个相应的目录存储数据 3).所有的Table数据(不包括 External Table) 都保存在这个目录中 4).删除表时,元数据与数据都会被删除 5).建表: 2.Partition 分区表 1).Partition 对应于数据库的Partition列的密集索引 2).在Hive中,表中的一个Partition对应于表下的一个目录,所有的Partition的数据都存储在对应的目录中.

一.去重 1.查询出重复的记录 CREATE TABLE push_log_full_2013_10_30_tmp SELECT * FROM `push_log_full` WHERE time BETWEEN FROM_DAYS(TO_DAYS(NOW()) - 1) AND FROM_DAYS(TO_DAYS(NOW())) AND (imsi, andriodid, time) IN ( SELECT imsi, andriodid, time FROM `push_log_full`

事实表 在多维数据仓库中,保存度量值的详细值或事实的表称为“事实表”.一个按照州.产品和月份划分的销售量和销售额存储的事实表有5个列,概念上与下面的示例类似. Sate Product Mouth Units Dollars WA Mountain-100 January 3 7.95 WA Cable Lock January 4 7.32 OR Mountain-100 January 3 7.95 OR Cable Lock January 4 7.32 WA Mountain-100 F

/* 在实际使用sql工作中总会碰到将某一列的值放到标题中显示.就是总说的行列转换或者互换. 比如有如下数据: ID NAME KECHENG CHENGJI -- ---------- -------------------- ------- 1 a 语文 80 2 a 数学 70 3 b 语文 40 4 b 数学 100 5 c 语文 90 6 c 数学 92 那末我要求显示的结果是: NAME YUWEN SHUXUE ---------- ---------------------- -

今天在写程序的时候遇到一个问题  有一个这个需求 select top 1 Name,[Address] from UserInfo;select * from shoppingAddress where id = 上一个表的address; 我用dataset想一次性查出来俩个表  第二个表 要用到第一个表的Address的数据. 现成的解决办法有   用变量  表链 和  子查询 但是我想一次性查出来的是俩个表  首先 表链是不可以的    用变量或者用子查询的话  就等于把第一个表 给查了

两篇讲的不错文章 http://www.cnblogs.com/nexiyi/p/hbase_shell.html http://blog.csdn.net/u010967382/article/details/37878701?utm_source=tuicool&utm_medium=referral hbase操做 hbase web操作 hbase shell 基本操作 1建表 具体命令 2建表后查看表describe 3清空表truncate lmj_test 4删除表 5修改表结构先

基础概念:Oracle数据库.实例.用户.表空间.表之间的关系 数据库: Oracle数据库是数据的物理存储.这就包括(数据文件ORA或者DBF.控制文件.联机日志.参数文件).其实Oracle数据库的概念和其它数据库不一样,这里的数据库是一个操作系统只有一个库.可以看作是Oracle就只有一个大数据库. 实例:   一个Oracle实例(Oracle Instance)有一系列的后台进程(Backguound Processes)和内存结构(Memory Structures)组成.一个数据库

InnoDB采用按表空间(tablespace)的方式进行存储数据, 默认配置情况下会有一个初始大小为10MB, 名字为ibdata1的文件, 该文件就是默认的表空间文件(tablespce file),用户可以通过参数innodb_data_file_path对其进行设置,可以有多个数据文件,如果没有设置innodb_file_per_table的话, 那些Innodb存储类型的表的数据都放在这个共享表空间中,而系统变量innodb_file_per_table=1的话,那么InnoDB存储引

[使用场景] 对RDD使用join类操作,或者是在Spark SQL中使用join语句时,而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小(例如几百MB或者1~2GB),比较适用此方案. [解决方案] 小表join大表转为小表broadcast+map大表实现.具体为: 普通的join是会shuffle的,而一旦shuffle,就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join,此时就是reduce join,此时如果发生数据倾斜,影响处理性能,而此时恰好一

1. 优化原则:小表驱动大表,即小数据集驱动大数据集. select * from A where id in (select id from B) 等价于: for select id from B for select * from A where A.id = B.id 当B表的数据集必须小于A的数据集时,用in优于exists. select * from A where exists (select 1 from B where B.id = A.id) 等价于: for select

##################总结############### mysql 常用数据类型 整型:tinyint  int(42亿条左右)  bigint 小数:float double decimal 越往后 越精准 mysql> create table tt(x float(255,30)); Query OK, 0 rows affected (0.04 sec) mysql> desc tt; +-------+---------------+------+-----+----