Thinkphp5.0 的使用模型Model的获取器.修改器.软删除 一.获取器 在model中使用 get+字段名+Attr,可以修改字段的返回值. 数据库中性别保存为,0未知.1男.2女,查询时返回汉字: model: //将性别的012修改为未知.男.女返回 public function getSexAttr($val){ switch($val){ case '1' : return '男'; case '2': return '女'; default: return '未知'; }

问题背景 在一个多表查询的sql中正常情况下产生的数据都是唯一的,但因为数据库中存在错误(某张表中存在相同的外键ID)导致我这边查询出来的数据就会有重复的问题 下面结果集中UserID:15834存在多个   查询Sql如下: SELECT * FROM ( SELECT ROW_NUMBER() OVER ( ORDER BY T.USERID asc )AS Row ,T.USERID ,T.CreateTime FROM UserInfo T LEFT JOIN DiseaseInfo i

TP5.0 生成数据表字段缓存 =控制台执行以下命令= 1.生成指定数据库的所有表字段缓存 php think optimize:schema --db databaseName 2.生成指定数据表的缓存 php think optimize:schema --table tableName 3.应用使用了不同的数据库连接,可以根据模块来生成,如下: php think optimize:schema --module index 生成之后关闭调试模式:就不会执行 SHOW COLUMNS FR

//商城矿机设置 public function shop(){ if(!request()->isPost()){ return $this->fetch(); }else { $mydata = input('post.'); $result = '0'; foreach ($mydata as $k=>$v){ $resulta = Db::name('btm_shop') ->where('id', $k) ->update(['ags_level' => $v

用where来查询的话(非主键): 查找:

数据库操作-DB类 学习手册 数据库配置 注意1:在TP里面,可以在模块下面单独的建立一个database.php配置文件,代表这个模块就使用配置的这个数据库 注意2:我们可以在config.php里面配置多个数据信息也是可以的 数据库操作-查询 先在控制器引入Db类 使用Db类的query方法即可 查询也可以使用占位符 数据库操作-增删改 使用Db类的execute方法 数据库切换 在application/config.php里面配置一个db1的数据库信息 使用Db::connect('db

有时候我们在ALV的时候,客户会对输出的数据进行二次筛选,这时候如果我们做全选(checkbox)系统会把我们过滤掉得数据也选择: 用下面的method就可避免此问题: DATA:it_rows TYPE lvc_t_fidx. DATA:wa_rows LIKE LINE OF it_rows. CALL METHOD g_grid_400_list->get_filtered_entries"G_GRID_400_LIST是定义的ALVguid IMPORTING et_filtere

ETL是BI项目最重要的一个环节,通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败.ETL也是一个长期的过程,只有不断的发现问题并解决问题,才能使ETL运行效率更高,为项目后期开发提供准确的数据. ETL的设计分三部分:数据抽取.数据的清洗转换.数据的加载.在设计ETL的时候也是从这三部分出发.数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个过程也可以做一些数据的清洗和转换),在抽取的过程中需要挑选不同的抽取方法,尽可能的提高ETL的运行效率.ETL三个部

过滤掉相应数据 var fileList = { "85968439868a92": [{name: 'food.jpeg'}, {name: 'ood.jpeg'}], ": [{name: 'd.jpeg'}, {name: 'doe.jpeg'}] }; function demo() { Object.keys(fileList).forEach(function (k) { console.log(k) console.log(fileList[k]) var f

一.查询的工作原理 Entity Framework Core 使用语言集成查询 (LINQ) 来查询数据库中的数据. 通过 LINQ 可使用 C#(或你选择的其他 .NET 语言)基于派生上下文和实体类编写强类型查询. LINQ 查询的表示形式会传递给数据库提供程序,进而转换为特定的数据库查询语言(例如,适用于关系数据库的 SQL). 1.1 查询的生命周期, 下面是每个查询所经历的过程概述: (1) LINQ 查询由 E F处理,用于生成已准备好的表示形式,由数据库提供程序处理.缓存结果,以

Python数据预处理:机器学习.人工智能通用技术 白宁超  2018年12月24日17:28:26 摘要:大数据技术与我们日常生活越来越紧密,要做大数据,首要解决数据问题.原始数据存在大量不完整.不一致.有异常的数据,严重影响到数据建模的执行效率,甚至可能导致模型结果的偏差,因此要数据预处.数据预处理主要是将原始数据经过文本抽取.数据清理.数据集成.数据处理.数据变换.数据降维等处理后,不仅提高了数据质量,而且更好的提升算法模型性能.数据预处理在数据挖掘.自然语言处理.机器学习.深度学习算法中

MySQL的逻辑查询语句的执行顺序 阅读目录 一 SELECT语句关键字的定义顺序 二 SELECT语句关键字的执行顺序 三 准备表和数据 四 准备SQL逻辑查询测试语句 五 执行顺序分析 一 SELECT语句关键字的定义顺序 SELECT DISTINCT <select_list> FROM <left_table> <join_type> JOIN <right_table> ON <join_condition> WHERE <wh

use StudentManageDB go ,,) ,,) ,,) select * from ScoreList order by StudentId --在知道那个字段重复的情况 --查询所有重复的记录 select * from ScoreList ) order by StudentId --其他方法 select * from ScoreList order by StudentId --过滤掉重复数据 select distinct StudentId,CSharp from Sc

   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基

原文:http://www.cnblogs.com/reportmis/p/5939732.html ETL是BI项目最重要的一个环节,通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败.ETL也是一个长期的过程,只有不断的发现问题并解决问题,才能使ETL运行效率更高,为项目后期开发提供准确的数据. ETL的设计分三部分:数据抽取.数据的清洗转换.数据的加载.在设计ETL的时候也是从这三部分出发.数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个过程也可以做一

今天用PHP开发Android网络数据接口的时候,发现Thinkphp的I函数(php的$_POST)并不能获取到androidpost过来的数据 Android代码如下: Map<String,String> map = new HashMap<>(); map.put("itemid",this.itemid); JsonObjectRequest jor = new JsonObjectRequest(Request.Method.POST,url,new

SQLSERVER是怎麽通过索引和统计信息来找到目标数据的(第三篇) 最近真的没有什么精力写文章,天天加班,为了完成这个系列,硬着头皮上了 再看这篇文章之前请大家先看我之前写的第一篇和第二篇 第一篇:SQLSERVER是怎麽通过索引和统计信息来找到目标数据的(第一篇) 第二篇:SQLSERVER是怎麽通过索引和统计信息来找到目标数据的(第二篇) 1.统计信息的含义与作用 为了以尽可能快的速度完成语句,光有索引是不够的.对于同一句话,SQLSERVER有很多种方法来完成他. 有些方法适合于数据量比

有两种丢失数据 ——None ——np.nan(NaN) None是python自带的,其类型为python object.因此,None不能参与到任何计算中 Object类型的运算比int类型的运算慢的多 计算不同数据类型求和时间 %timeit np.arange(1e5,dtype=xxx).sum() %timeit是指python表达式或语句的执行时间 Pandas中的none与np.nan都视作np.nan 数据清洗 df.loc[index,column] ------>元素索引,

第一篇博客为:https://www.cnblogs.com/lxhbky/p/11884474.html 本文主要是为了解决上面博客遗留的一个含有不规范数据的一种方法,目前暂时没有从包里发现可以从第N行读取数据方法,但是我们可以假设一种情况来兼容目前的数据: 超级假设:假设Excel所有的数据都是我要收集的数据,不管是否有数据或者是不规范的数据,那么我可以将接受类的数据类型统一改为string,其他保持不变. (这里注意通过改造属性的set方法来兼容的方式,本人已经试过,行不通:另外也测试了d

thinkphp5使用paginator分页查询数据后,需要foreach便利处理某一字段的数据,会出现类似题目的错误.主要是因为tp5使用分页类读取的数据不是纯数组的格式!所以在循环的时候需要用数据对象的形式进行处理. 例如: $question_list = db('question')->alias('q')->join('tpt_user u','q.uid=u.id')->field('q.id,q.content,q.time,q.status,q.show,u.phone'

什么是数据倾斜? Spark 的计算抽象如下 数据倾斜指的是:并行处理的数据集中,某一部分(如 Spark 或 Kafka 的一个 Partition)的数据显著多于其它部分,从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈. 如果数据倾斜不能解决,其他的优化手段再逆天都白搭,如同短板效应,任务完成的效率不是看最快的task,而是最慢的那一个. 数据倾导致的后果: 数据倾斜直接可能会导致一种情况:Out Of Memory 或者GC 超时. 任务不一定失败,但是极端慢.(但是目前我遇到的数据倾斜