在Vue前端项目中,我这里主要是基于Vue+Element的开发,大多数情况下,我们利用Element的表格组件就可以满足大多数情况的要求,本篇随笔针对表格的展示和编辑处理,综合性的介绍几款表格组件的展示和处理效果,其中包括Element的el-table组件,以及其他第三方类组件,如vue-easytable.vue-willtable,以及vxe-table,针对性的对比相关的差异. 1.el-table表格组件 这个是Element的表格组件,使用参考地址如下:https://elemen

本文适合迁移大量表和数据的复杂需求. 如果你的需求只是简单的迁移少量表,可直接参考这两篇文章即可完成需求: Oracle简单常用的数据泵导出导入(expdp/impdp)命令举例(上) Oracle简单常用的数据泵导出导入(expdp/impdp)命令举例(下) 本次需求: 指定用户表结构迁移,所有表需要数据(因为此用户下的数据规模是10T的级别,所以想完全迁移不现实,最终确定为大表迁移部分数据,小表迁移全部数据). 至于大表和小表的界定,研发侧不能提供,需要DBA自行评估划分. 最终确定迁移方

#Javascript模板及其中的数据逻辑分离思想 ##需求描述 项目数据库的题目表描述了70-120道题目,并且是会变化的,要根据数据库中的数据描述,比如,选择还是填空题,是不是重点题,题目总分是多少等等有条件地渲染出题目的内容,并且能做完后保存回数据库,打印出来. ##以前的实现 由后台(structs2+spring+ibaties)查询,扔出JSON ,前台就是无穷无尽的if,switch.一但有要修改,就要吐血了,也不知道要改多少个地方 ##思考与改进 结合自己的[正则表达式](htt

引言: 大数据不是海市蜃楼,万丈高楼平地起只是意淫,大数据发展还要从点滴做起,基于大数据构建国家级.行业级数据中心的项目会越来越多,大数据只是技术,而非解决方案,同样面临数据组织模式,数据逻辑模式的问题.它山之石可以攻玉,本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍,旨在抛砖引玉,希望能够给大家以启迪.参与交流请加群: 一.概述 (1)什么是LDM 逻辑数据模型LDM是数据仓库的数据建设阶段为解决业务需求而定义的数据仓库模型解决方案,它是指导数据仓库进行数据存放.数据组织.以

基于Mybatis 的SAAS应用多租户数据逻辑隔离 package com.opencloud.common.interceptor;import org.apache.commons.lang3.StringUtils;import org.apache.ibatis.executor.statement.StatementHandler;import org.apache.ibatis.mapping.BoundSql;import org.apache.ibatis.mapping.Ma

最近重构了一个项目,一个基于redux模型的react-native项目,目标是在混乱的代码中梳理出一个清晰的结构来,为了实现这个目标,首先需要对项目的结构做分层处理,将各个逻辑分离出来,这里我是基于典型的MVC模型,那么为了将现有代码重构为理想的模型,我需要做以下几步: 拆分组件 逻辑处理 抽象.聚合数据 组件化 这是一个老生常谈的问题了,从16年起前端除了构建工具,讨论的最多的就是组件化了,把视图按照一定规则切分为若干模块过程就是组件化,那么组件化的重点就是那个规则. 那么这个规则又是什么呢

mysql致力于项目开发及数据库管理之间解耦合(帮忙封装一些数据处理方法,使应用程序的开发者可以专注于应用程序的开发),但受限于不同部门沟通的成本问题,现阶段直接使用的价值不大. 一.视图(只能select.update)1.什么是视图   虚拟表:在硬盘中没有的,通过查询在内存中拼接的表   视图:通过查询得到一张虚拟表,保存下来,下次可直接使用 2.为什么要用视图   如果要频繁使用一张虚拟表,可以不用重复查询,减少书写sql次数,方便查询. 3.如何用视图create view teach

wepy开发小程序 以input为例,微信小程序没有数据双向绑定,input要显示绑定的数据即value等于一个绑定的量 <input type="text" value="{{inputdata}}"/> data = { inputdata: '数据' } 当在input中改变内容后,inputdata并不会变化,需要绑定事件,通过编写程序来改变inputdata. 但开发过程中如果input等表单控件很多的话,这些事件一个一个写就会感到很麻烦,所以

通过前些文章,我们已经完全从整体架构和数据接入方面理解了ZK的前情工作.接下来,我们就来看ZK的正式工作吧. 本文以 setData /a data 这个命令作为出发点,来观察zk是如何处理来自客户端的数据更新操作的吧! 首先,我们需要明确各个角色所担任的工作,然后才能更好的理解其工作流程.我们以 Leader 为当前客户端连接的角色,揭开其 更新数据的面纱.其责任链是这样的: LeaderRequestProcessor -> PrepRequestProcessor -> Proposal

逻辑备份: 备份的是建表.建库.插入等操作所执行SQL语句,适用于中小型数据库,效率相对较低. mysqldump mydumper使用mysqldump实现逻辑备份 语法: # mysqldump -h 服务器 -u用户名 -p密码 数据库名 > 备份文件.sql 关于数据库名: -A, --all-databases 所有库 school 数据库名 school stu_info t1 school数据库的表stu_info.t1 -B, --databases bbs test mysql

最近重构了一个项目,一个基于redux模型的react-native项目,目标是在混乱的代码中梳理出一个清晰的结构来,为了实现这个目标,首先需要对项目的结构做分层处理,将各个逻辑分离出来,这里我是基于典型的MVC模型,那么为了将现有代码重构为理想的模型,我需要做以下几步: 拆分组件 逻辑处理 抽象.聚合数据 组件化 这是一个老生常谈的问题了,从16年起前端除了构建工具,讨论的最多的就是组件化了,把视图按照一定规则切分为若干模块过程就是组件化,那么组件化的重点就是那个规则. 那么这个规则又是什么呢

先写php 文件 1.post请求 1)先确定传进来的数据有值 没有就退出程序 if(!isset($_POST['username'])){ die('没有传值') } 2)设config.php (可以不设) 连接数据库mysqli_conect(localhost,root,''); 另写文件可以这么写 <?php define('HOST','localhost'); define('NAME','root'); define('PASS',''); function connect()

怎样看待和应用我们互联网金融中的数据? 怎样进行数据分析? 互联网金融数据分析的三个层面: (1)指标层面 建立指标体系,观察指标涨跌的情况 (2)行业框架 不同的行业对于各个指标的权重不同 复投率 留存率 转化率 金融 金融的本质:在不确定条件下,跨时间.跨空间的价值交换 收益:体现在跨时间.跨空间的价值中: 风险:体现在不确定的条件中: 流动性:体现在价值交换的过程中:

问题:假设有张学生成绩表(tb)如下:姓名 课程 分数张三 语文 74张三 数学 83张三 物理 93张三 德语 null李四 语文 74李四 数学 84李四 物理 94李四 英语 80想变成(得到如下结果): 姓名 语文 数学 物理 英语 德语---- ---- ---- ----李四 74   84   94  ? 60张三 74   83   93  80 ? 这里name和course确定唯一一条记录,作为主键. 转化后只有name作为主键,另一个主键的具体值被作字段,不难理解,一个横坐

1.确定基本信息 2.源数据库导出 3.目的数据库导入 4.逻辑迁移注意事项 1.确定基本信息 确定基本信息: 源数据库所在系统类型:________ 源数据库地址:__.__.__.__ 源数据库版本:________ 数据库高可用/灾备:{单机|RHCS|RAC|DataGuard|其他} 迁移导出业务用户:________ 目的数据库所在系统类型:________ 目的数据库地址:__.__.__.__ 目的数据库版本:________ 数据库高可用/灾备:{单机|RHCS|RAC|Dat

介绍: 大数据是不是海市蜃楼,来自小橡子只是意淫奥克斯,大数据的发展,而且要从头开始,基于大数据建设国家.项目-level数据中心行业将越来越多,大数据仅供技术,而非溶液,临数据组织模式,数据逻辑模式的问题. 它山之石可以攻玉,本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍,旨在抛砖引玉.希望可以给大家以启迪.參与交流请加群:347018601 一.概述 (1)什么是LDM 逻辑数据模型LDM是数据仓库的数据建设阶段为解决业务需求而定义的数据仓库模型解决方式,它是指导数据仓库进

AsyncTask解析数据 AsyncTask主要用来更新UI线程,比较耗时的操作可以在AsyncTask中使用. AsyncTask是个抽象类,使用时需要继承这个类,然后调用execute()方法.注意继承时需要设定三个泛型Params,Progress和Result的类型,如AsyncTask<Void,Inetger,Void>: Params是指调用execute()方法时传入的参数类型和doInBackgound()的参数类型 Progress是指更新进度时传递的参数类型,即publ

传统的关系数据库服务引擎往往并不是对超大量数据进行分析计算的最佳平台,为此,SQL Server中开发了分析服务引擎去对大笔数据进行分析计算.当然,对于数据的存放平台SQL Server数据库引擎而言,也是需要强大的数据处理能力的. 在SQL Server 2012时,SQL Server 引入了列存储索引,用以显著提供高传统数据仓库类型语句的性能,并在SQL Server 2014中做了进一步加强.本文将在对SQL Server 2012列存储索引简单介绍的基础上,进一步解释SQL Serve

前面一片文章实现TreeView的基本的模板重写,那么照着这个思路,我们再来写一个稍稍复杂的TreeView ,其它的内容都和前面系列内容相似,还是和之前文章介绍的一样,首先看看做出的DEMO的最终样式,先来一睹为快. 其实并不复杂,关键的是要准确去理解TreeView这个控件,这个控件的核心是TreeViewItem,那么我们就重点来看看这个样式该怎么写. <Style TargetType="{x:Type TreeViewItem}"> <Setter Prop

引言: NoSQL高级培训课程的基础理论篇的部分课件,是从一本英文原著中做的摘选,中文部分参考自互联网.给大家分享. 正文:  The NoSQL Ecosystem 目录 The NoSQL Ecosystem... 1 13.1. What's in a Name?. 5 13.1.1. SQL and the Relational Model 6 13.1.2. NoSQL Inspirations. 8 13.1.3. Characteristics and Considerations

之前逻辑复制刚刚出来的时候就使用过,但是没有进行整理,这次一个项目需要逻辑复制的自动迁移,再次拾起逻辑复制. 在此之前有两个疑问: 1)同一个表,既有流复制,又有逻辑复制,这样数据会有两份吗? --不会,配置了流复制,从节点就不能配置逻辑复制了,因为是只读节点.不知道后面会不会修改? 但是主节点可以配置发布者进行发布,wal_level要配置为logical. 2)同一张表,在订阅端订阅两次,会不会允许? --允许,如果表没有配置primary key数据会写入两份.配置了主键,如果订阅了两次,