tommyduan_fingerlib 指纹库 栅格小区级别数据tommyduan_mr_grid_cell_result_all 统计 栅格小区级别数据业务:以tommyduan_mr_grid_cell_result_all为主,如果某个栅格(gridid,buildingid,floor)没有小区的话,使用用指纹库的栅格(gridid,buildingid,floor)下的小区;否则,使用tommyduan_mr_grid_cell_result_all的栅格(gridid,buildin

学习资料:<Activiti实战> 第六章 任务表单(二)外置表单 6.3 外置表单 考虑到动态表单的缺点(见上节),外置表单使用的更多. 外置表单的特点: 页面的原样显示 字段值的自动填充 6.3.1 流程定义 (1)form文件 leave-start.form作为示例展示(字段要和后面代码中variables变量的key互相对应): <div class="control-group"> <label class="control-labe

Select …forupdate语句是我们经常使用手工加锁语句.通常情况下,select语句是不会对数据加锁,妨碍影响其他的DML和DDL操作.同时,在多版本一致读机制的支持下,select语句也不会被其他类型语句所阻碍. 借助for update子句,我们可以在应用程序的层面手工实现数据加锁保护操作.本篇我们就来介绍一下这个子句的用法和功能. 下面是采自Oracle官方文档<SQLLanguage Reference>中关于for update子句的说明:(请双击点开图片查看) 从for

不会使用索引,导致全表扫描情况 1.不要使用in操作符,这样数据库会进行全表扫描,推荐方案:在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符 2.not in 使用not in也不会走索引推荐方案:用not exists或者(外联结+判断为空)来代替 3<> 操作符(不等于) 使用<>同样不会使用索引,因此对它的处理只会产生全表扫描推荐方案:用其它相同功能的操作运算代替,如a<>0 改为 a>0 or a<0 a<>’’ 改为 a>’’ 4.IS

查看oracle的sql语句历史记录和锁表的情况 (2012-01-04 20:59:59) 转载▼ 标签: 杂谈 分类: database 查询sql的历史记录 select * from v$sqlarea t where t.PARSING_SCHEMA_NAME in ('用户名') order by t.LAST_ACTIVE_TIME descselect * from v$sqlarea t order by t.LAST_ACTIVE_TIME desc 查看一段时间内的执行情况

Python进阶----索引原理,mysql常见的索引,索引的使用,索引的优化,不能命中索引的情况,explain执行计划,慢查询和慢日志, 多表联查优化 一丶索引原理 什么是索引:       索引在MySQL中也称作'键',是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发更重要. ​      索引优化是对查询性能优化的手段,索引能够轻易将查询性能提高好几个量级.如果没有索引,则需要逐页去查询,可想而知效率就会低下

Oracle中一个表空间可能是多个用户的默认表空间,下面语句统计了用户及其默认表空间情况,如果用户多个,用户之间通过逗号分隔. select t.default_tablespace, to_char(wmsys.wm_concat(username)) all_users from dba_users t group by t.default_tablespace; 显示结果如下: 可以对结果根据用户创建的时间排序(如果多用户取第一个用户创建时间),语句如下: select t.default

关于EntityFramework数据迁移原理 查询数据库的表"__MigrationHistory",遍历代码库的Migrations文件夹下的所有文件,如果文件不在__MigrationHistory表内,那么就执行迁移. 有了上面的原理之后,我们来看一下如果我们不小心手动删除了一个表,如何在不影响其它表的情况下来恢复你删除的表: 方法一: 关于Model 以及 DBContext如下: public class Blog { public int BlogId { get; se

Hive本身并不存储数据,而是将数据存储在Hadoop的HDFS中,表名对应HDFS中的目录/文件.根据数据的不同存储方式,将Hive表分为外部表.内部表.分区表和分桶表四种数据模型.每种数据模型各有优缺点.通过create user命令创建user表时,会在HDFS中生成一个user目录/文件. 外部表 数据不由Hive管理,使用drop命令删除一个表时,只是把表的元数据给删除了,而表的数据不会删除. 创建外部表的SQL语句: create external table bigdata17_u

1. 分桶表以及分桶抽样查询 1.1 分桶表 对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键(某个字段对应的的值)的哈希值分散进多个文件中,这些小文件称为桶. 如要按照name属性分为3个桶,就是对name属性值的hash值对3取摸,按照取模结果对数据分桶.如取模结果为0的数据记录存放到一个文件,取模为1的数据存放到一个文件,取模为2的数据存放到一个文件. 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式.不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个

原文地址:struts2 jsp表单提交后保留表单中输入框中的值 下拉框select与input jsp页面 1     function dosearch() {2         if ($("#textValue").val() == "") {3                 $("#errortip").html("<font color='#FF0000'>请输入查询内容</font>")

解决方案: 1.删除分区后重新跑数据 alter table drop partition(分区字段=“”): 2.新增字段运行程序后其实数据已经有了,只是查询hive的时候无法显示出来, 这个时候只要刷新一下表结构就出来了 ALTER TABLE name REPLACE COLUMNS (col_spec[, col_spec ...]):

最近公司开始做大数据项目,让我使用sqoop(1.6.4版本)导数据进行数据分析计算,然而当我们将所有的工作流都放到azkaban上时整个流程跑完需要花费13分钟,而其中导数据(增量)就占了4分钟左右,老板给我提供了使用 spark 导数据的思路,学习整理了一个多星期,终于实现了sqoop的主要功能. 这里我使用的是pyspark完成的所有操作. 条件:hdfs平台,pyspark,ubuntu系统 运行:我这里是在 /usr/bin 目录下(或者指定在此目录下 )运行的python文件,也可以

作业一:两个列表之间数据从一个列表移动到另一个列表 <div style="width:600px; height:500px; margin-top:20px"> <div style="width:200px; height:300px; float:left"> <select id="list1" size="10" style="width:200px; height:300p

对于hbase当前noSql数据库的一种,最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储,由于是key-value型数据库,可以再扩展到各种key-value应用场景,如日志信息的存储,对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等.注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主. 对于hive主要针对的是OLAP应用,注意其底层不是hbase,而是hdfs分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑OLAP应用中的各种关联,分组,聚合类SQL语句.hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的

建立好的数据表在数据库中查看有很多方式,本人目前采用以下两种方式查看数据表. 1.采用schema Builder查看表结构以及多表之间的关联关系,可以登录后点击setup在左侧搜索框输入schema Builder 或者build-->schema Builder进入: 2.采用force.com Explorer通过自己写查询语句来查询数据. 此链接为force.com Explorer的下载链接:  http://force-com-explorer-beta.software.infor

CSSDesk body { background-color: #2574b0; } /*! zybuluo */ article,aside,details,figcaption,figure,footer,header,hgroup,nav,section{display:block}audio,canvas,video{display:inline-block;*display:inline;*zoom:1}audio:not([controls]){display:none}html{

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http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4934521.html 内容一样,样式好的版本. 使用Hive或Impala执行SQL语句,对存储在Elasticsearch中的数据操作 标签: Hive Impala Elasticsearch Hadoop SQL Elasticsearch for Apache Hadoop [TOC] 摘要: 使用Elasticsearch-SQL可以对存储在Elasticsearch中的数据执行简单的SQL查询操作,然而并不支持多表j

sns系统,微博系统都应用到了feed(每条微博或者sns里的新鲜事等我们称作feed)系统,不管是twitter.com或者国内的新浪微博,人人网等,在各种技术社区,技术大会上都在分享自己的feed架构,也就是推拉模式(timyang上次也分享了新浪微薄的模式).下面我们就微博的feed推拉(push,pull)模式做一下探讨,并提出新的时间分区拉模式. 众所周知,在微博中,当你发表一篇微博,那么所有关注你的followers(粉丝)都会在一定的时间内收到你的微薄,这有点像群发一封邮件,所有的

1 乐库的设置界面 1.1 问题 tableView分为静态(static)和动态(dynamic),之前使用的都是动态的tableView,表视图的有多少分区.有多少行以及每一行显示的内容都不是固定的,都由数据模式来决定.而静态的tableView有多少分区.有多少行以及每一行显示的内容都是固定不变的. 静态tableView应用广泛,常用于各种应用软件的设置界面,本案例使用静态tableView完成乐库的设置界面,如图-1所示: 图-1 1.2 方案 由图-1可以看到该界面的显示内容是固定不