- 转自：http://blog.csdn.net/huanghanqian/article/details/52847835 四种join的区别已老生常谈：INNER JOIN(也可简写为JOIN): 如果表中有至少一个匹配，则返回行LEFT JOIN: 即使右表中没有匹配，也从左表返回所有的行RIGHT JOIN: 即使左表中没有匹配，也从右表返回所有的行FULL JOIN: 只要其中一个表... 转自：http://blog.csdn.net/huanghanqian/article/details/52847835 四种join的区别已老生常谈：INNER JOIN(也可简写为JOIN): 如果表中有至少一个匹配，则返回行LEFT JOIN: 即使右表中没有匹配，也从左表返回所有的行RIGHT JOIN: 即使左表中没有匹配，也从右表返回所有的行FULL JOIN: 只要其中一个表...
- 最近在优化项目，考虑到热点操作进行缓存时，是否引入MyBatis的二级缓存？并对此做了大量的调研、验证，在此整合相关内容、分享给大家。一、Mybatis的缓存使用大体就是首先根据你的sqlid，参数的信息自己算出一个key值，然后你查询的时候，会先把这个key值去缓存中找看有没有value，如果有，直接返回出来，就不查询db了。如果没有，那么查询db，然后将key，value保存到缓存中，以... 最近在优化项目，考虑到热点操作进行缓存时，是否引入MyBatis的二级缓存？并对此做了大量的调研、验证，在此整合相关内容、分享给大家。一、Mybatis的缓存使用大体就是首先根据你的sqlid，参数的信息自己算出一个key值，然后你查询的时候，会先把这个key值去缓存中找看有没有value，如果有，直接返回出来，就不查询db了。如果没有，那么查询db，然后将key，value保存到缓存中，以...
- 您可以使用下面的语法来更新视图：SQL CREATE OR REPLACE VIEW SyntaxCREATE OR REPLACE VIEW view_name ASSELECT column_name(s)FROM table_nameWHERE condition现在，我们希望向 "Current Product List" 视图添加 "Category" 列。我们将通过下列 SQL ... 您可以使用下面的语法来更新视图：SQL CREATE OR REPLACE VIEW SyntaxCREATE OR REPLACE VIEW view_name ASSELECT column_name(s)FROM table_nameWHERE condition现在，我们希望向 "Current Product List" 视图添加 "Category" 列。我们将通过下列 SQL ...
- 什么是视图？在 SQL 中，视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表。视图包含行和列，就像一个真实的表。视图中的字段就是来自一个或多个数据库中的真实的表中的字段。我们可以向视图添加 SQL 函数、WHERE 以及 JOIN 语句，我们也可以提交数据，就像这些来自于某个单一的表。注释：数据库的设计和结构不会受到视图中的函数、where 或 join 语句的影响。SQL CREATE VIE... 什么是视图？在 SQL 中，视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表。视图包含行和列，就像一个真实的表。视图中的字段就是来自一个或多个数据库中的真实的表中的字段。我们可以向视图添加 SQL 函数、WHERE 以及 JOIN 语句，我们也可以提交数据，就像这些来自于某个单一的表。注释：数据库的设计和结构不会受到视图中的函数、where 或 join 语句的影响。SQL CREATE VIE...
- FIRST() 函数FIRST() 函数返回指定的字段中第一个记录的值。提示：可使用 ORDER BY 语句对记录进行排序。SQL FIRST() 语法SELECT FIRST(column_name) FROM table_nameSQL FIRST() 实例我们拥有下面这个 "Orders" 表：O_IdOrderDateOrderPriceCustomer12008/12/291000... FIRST() 函数FIRST() 函数返回指定的字段中第一个记录的值。提示：可使用 ORDER BY 语句对记录进行排序。SQL FIRST() 语法SELECT FIRST(column_name) FROM table_nameSQL FIRST() 实例我们拥有下面这个 "Orders" 表：O_IdOrderDateOrderPriceCustomer12008/12/291000...
- 函数描述AVG(column)返回某列的平均值BINARY_CHECKSUM CHECKSUM CHECKSUM_AGG COUNT(column)返回某列的行数（不包括NULL值）COUNT(*)返回被选行数COUNT(DISTINCT column)返回相异结果的数目FIRST(column)返回在指定的域中第一个记录的值（SQLServer2000 不支持）LAST(column)返回... 函数描述AVG(column)返回某列的平均值BINARY_CHECKSUM CHECKSUM CHECKSUM_AGG COUNT(column)返回某列的行数（不包括NULL值）COUNT(*)返回被选行数COUNT(DISTINCT column)返回相异结果的数目FIRST(column)返回在指定的域中第一个记录的值（SQLServer2000 不支持）LAST(column)返回...
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- 5 要有监控需要对数据库 sql 的执行情况进行监控，有异常情况，及时邮件或短信提醒。6 数据库账号需控制权限对生产环境的数据库建立单独的账号，只分配DML相关权限，且不能访问系统表。切勿在程序中直接使用管理员账号。7 代码review建立代码review机制，能找出部分隐藏的问题，提升代码质量。8 使用其他手段处理对于不能使用预编译传参时，要么开启 druid 的 filter 防火墙，... 5 要有监控需要对数据库 sql 的执行情况进行监控，有异常情况，及时邮件或短信提醒。6 数据库账号需控制权限对生产环境的数据库建立单独的账号，只分配DML相关权限，且不能访问系统表。切勿在程序中直接使用管理员账号。7 代码review建立代码review机制，能找出部分隐藏的问题，提升代码质量。8 使用其他手段处理对于不能使用预编译传参时，要么开启 druid 的 filter 防火墙，...
- 1 使用预编译机制尽量用预编译机制，少用字符串拼接的方式传参，它是sql注入问题的根源。2 要对特殊字符转义有些特殊字符，比如：%作为like语句中的参数时，要对其进行转义处理。3 要捕获异常需要对所有的异常情况进行捕获，切记接口直接返回异常信息，因为有些异常信息中包含了 sql 信息，包括：库名，表名，字段名等。攻击者拿着这些信息，就能通过 sql 注入随心所欲的攻击你的数据库了。目前比较... 1 使用预编译机制尽量用预编译机制，少用字符串拼接的方式传参，它是sql注入问题的根源。2 要对特殊字符转义有些特殊字符，比如：%作为like语句中的参数时，要对其进行转义处理。3 要捕获异常需要对所有的异常情况进行捕获，切记接口直接返回异常信息，因为有些异常信息中包含了 sql 信息，包括：库名，表名，字段名等。攻击者拿着这些信息，就能通过 sql 注入随心所欲的攻击你的数据库了。目前比较...
- 本体语义路线如何实现“上线快、扩展可控”？在企业推进智能问数（Natural Language to Insight）的过程中，一个核心矛盾始终存在：既要快速上线满足业务部门的即时需求，又要确保系统具备长期可维护、可扩展的能力。许多企业在 POC（概念验证）阶段看到惊艳效果，却在正式落地时陷入“越用越难改、越扩越卡顿”的困境。问题的本质，并非技术不够先进，而是选型路径决定了后期的组织协同成本... 本体语义路线如何实现“上线快、扩展可控”？在企业推进智能问数（Natural Language to Insight）的过程中，一个核心矛盾始终存在：既要快速上线满足业务部门的即时需求，又要确保系统具备长期可维护、可扩展的能力。许多企业在 POC（概念验证）阶段看到惊艳效果，却在正式落地时陷入“越用越难改、越扩越卡顿”的困境。问题的本质，并非技术不够先进，而是选型路径决定了后期的组织协同成本...
- 在企业推进智能问数（Natural Language to Insight）的过程中，一个常被低估但决定成败的关键因素是“总拥有成本”（Total Cost of Ownership, TCO）。表面上看，各家厂商都宣称“快速上线”“开箱即用”，但在实际落地过程中，前期建设投入、人工预置工作量、后期维护复杂度、新需求接入成本等维度差异巨大。尤其当企业从POC（概念验证）迈向正式生产环境时，不... 在企业推进智能问数（Natural Language to Insight）的过程中，一个常被低估但决定成败的关键因素是“总拥有成本”（Total Cost of Ownership, TCO）。表面上看，各家厂商都宣称“快速上线”“开箱即用”，但在实际落地过程中，前期建设投入、人工预置工作量、后期维护复杂度、新需求接入成本等维度差异巨大。尤其当企业从POC（概念验证）迈向正式生产环境时，不...
- 本文将从第三方视角出发，系统拆解当前主流智能问数路径的技术逻辑，对比不同厂商路线在人工预置维度上的差异，并结合实施交付的真实场景，分析企业在选择技术路线时应关注的核心权衡点。 本文将从第三方视角出发，系统拆解当前主流智能问数路径的技术逻辑，对比不同厂商路线在人工预置维度上的差异，并结合实施交付的真实场景，分析企业在选择技术路线时应关注的核心权衡点。
- 写 SQL 的人，大概都遇到过这种情况：明明脑子里已经知道要查什么，但真正开始写的时候，还是得一点点补关键字、补表名、补字段、补语句结构。越是多表查询、长 SQL、复杂条件，越容易写得慢、改得烦，还容易漏。很多工具也有“补全”，但更多时候，它只能帮你补一个关键字，离真正把 SQL 写快，还有很大差距。NineData 这次上线的 SQL AI 智能补全，解决的就是这个问题。能力定位NineD... 写 SQL 的人，大概都遇到过这种情况：明明脑子里已经知道要查什么，但真正开始写的时候，还是得一点点补关键字、补表名、补字段、补语句结构。越是多表查询、长 SQL、复杂条件，越容易写得慢、改得烦，还容易漏。很多工具也有“补全”，但更多时候，它只能帮你补一个关键字，离真正把 SQL 写快，还有很大差距。NineData 这次上线的 SQL AI 智能补全，解决的就是这个问题。能力定位NineD...
- 在企业数据智能平台选型中，核心考量不应仅停留在“能否回答用户问题”的表层能力，而应深入评估后续所需的人工投入成本。当前主流路径包括基于预置宽表/指标的问答、Text2SQL 自动生成，以及构建本体语义层等，各有适用边界：前者上线快但扩展性弱，后者泛化能力强却需前期治理投入。无论采用哪种方案，若缺乏对业务语义的持续维护与对齐，系统将难以应对复杂、动态的分析需求。真正可持续的智能问数能力，取决于平台在 在企业数据智能平台选型中，核心考量不应仅停留在“能否回答用户问题”的表层能力，而应深入评估后续所需的人工投入成本。当前主流路径包括基于预置宽表/指标的问答、Text2SQL 自动生成，以及构建本体语义层等，各有适用边界：前者上线快但扩展性弱，后者泛化能力强却需前期治理投入。无论采用哪种方案，若缺乏对业务语义的持续维护与对齐，系统将难以应对复杂、动态的分析需求。真正可持续的智能问数能力，取决于平台在
- 数据库迁移项目里，先卡住团队的，很多时候不是同步链路本身，而是工具很难进入目标环境。这类场景并不少见：系统跑在内网，不能访问外网；数据涉及客户、交易或核心业务信息，不能走 SaaS；预算又有限，不可能同时采购多套工具。很多团队只能临时拼一条链路：SQL 客户端一个、迁移脚本一套、增量同步一个方案、验收再靠抽样校验。项目表面上还能推进，但更耗时间的，往往不是“搬数据”，而是工具准入、流程收敛和... 数据库迁移项目里，先卡住团队的，很多时候不是同步链路本身，而是工具很难进入目标环境。这类场景并不少见：系统跑在内网，不能访问外网；数据涉及客户、交易或核心业务信息，不能走 SaaS；预算又有限，不可能同时采购多套工具。很多团队只能临时拼一条链路：SQL 客户端一个、迁移脚本一套、增量同步一个方案、验收再靠抽样校验。项目表面上还能推进，但更耗时间的，往往不是“搬数据”，而是工具准入、流程收敛和...
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