用过SAP的凭证批量录入模板(Excel文件)的都知道,一个凭证由[抬头]和多个[行项目]组成,这是一个关于excel两表信息关联的典型场景. 这里头蕴藏着一个麻烦:当我们需要一次性录入多个凭证时,如何将每个凭证的抬头与行项目关联起来呢? 假定这是一个SAP凭证的excel录入模板,包含多个待录入的凭证: [抬头]表: [行项目]表: 看了表结构,如果实际业务中[抬头]文本跟[行项目]文本要求有一定差异,那么能将两张表关联起来的就剩[号码]字段了.此处[抬头]号码1跟[行项目]号码1说的都是第1

使用grabit分析mysql数据库中的数据血缘关系 Grabit 是一个辅助工具,用于从数据库.GitHub 等修订系统.bitbucket 和文件系统等各种来源收集 SQL 脚本和存储过程,然后将其推送到 SQLFlow 服务器进行分析并生成元数据和数据沿袭. Grabit 官方获取地址:https://www.gudusoft.com/grabit/ 1.Grabit 的主要用途 连接到数据库 从Oracle.SQL Server等数据库中提取创建表.创建视图和存储过程等SQL查询,并发送

Django---静态文件配置,post提交表单的csrf问题(日后细说),创建app子项目和分析其目录,ORM对象关系映射简介,Django操作orm(重点) 一丶Django的静态文件配置 #web服务器映射静态资源文件. static静态资源的别名 STATIC_URL = '/static/' # 别名 # 配置静态资源文件路径. STATICFILES_DIRS 名字不能错 STATICFILES_DIRS = [ # 拼接路径 os.path.join(BASE_DIR, 'stat

  l  数据血缘关系(data lineage) 数据血缘属于数据治理中的一个概念,是在数据溯源的过程中找到相关数据之间的联系,它是一个逻辑概念.数据治理中经常提到血缘分析,血缘分析是保证数据融合的一个手段,通过血缘分析实现数据融合处理的可追溯.数据血缘是指数据产生的链路,直白点说,就是我们这个数据是怎么来的,经过了哪些过程和阶段. l  SQLFlow是什么?  SQLFlow 通过分析各种数据库对象定义(DDL)语句.数据操作(DML) 语句.ETL/ELT中使用的存储过程(Proceud

互联网时代的到来,使得名人的形象变得更加鲜活,也拉近了明星和粉丝之间的距离.歌星.影星.体育明星.作家等名人通过互联网能够轻易实现和粉丝的互动,赚钱也变得前所未有的简单.同时,互联网的飞速发展本身也造就了一批互联网明星,这些人借助新的手段,最大程度发挥了粉丝经济的能量和作用,在互联网时代赚得盆满钵满. 正是基于这样一个大背景,今天我们做一个分析明星微博数据的小项目 1.项目需求 自定义输入格式,将明星微博数据排序后按粉丝数关注数 微博数分别输出到不同文件中. 2.数据集 明星 明星微博名称 粉丝

在Web开发中常常遇到树形数据的操作,如菜单.组织机构.行政区(省.市.县)等具有层级关系的数据. 以下以行政区为例说明树形数据(层级关系数据)的存储以及实现,效果如图所看到的. 1 数据库表结构设计 树形数据一般通过父节点和子节点实现数据之间的层级关联,层级关系在数据库中主要通过主键和外键来实现. --使用Oracle数据库 --创建行政区表 create table TB_XZQ ( code NUMBER not null, --行政区编码,主键 parent_code NUMBER, -

背景 上节我们了解了什么是图数据库,作为研究对象的neo4j的特点,优缺点以及基本的环境搭建. 现在我们要讲存储在csv中的通话记录数据导入到neo4j中去,并且可以通过cql去查询导入的数据及关系 1.选取导入方式 neo4j的导入方式有很多,我大概总结了一下: Cypher CREATE 语句,为每一条数据写一个CREATE Cypher LOAD CSV 语句,将数据转成CSV格式,通过LOAD CSV读取数据. 官方提供的Java API -- Batch Inserter 大牛编写的

http://www.wocaoseo.com/thread-227-1-1.html 一.网站的基本数据 1.网站流量详情(ip.pv.需要看pv与ip的比) 2.网站的跳出率(可以看出一个网站的用户体验.内容质量) 3.流量的入口(直接来源.搜索引擎.外部链接) 4.关键词排名(了解主关键词排名) 5.索引页面 6.外链变化 二.数据分析(分析的是趋势.不是数值) 1.流量的变化趋势(一个周期内的数据分析) 跳出率.(可以体现一个网站是否给用户带来用价值的信息和内链的设置是否合理,引导用户深

在上篇实现了电影详情和短评数据的抓取.到目前为止,已经抓了2000多部电影电视以及20000多的短评数据. 数据本身没有规律和价值,需要通过分析提炼成知识才有意义.抱着试试玩的想法,准备做一个有关情感分析方面的统计,看看这些评论里面的小伙伴都抱着什么态度来看待自己看过的电影,怀着何种心情写下的短评. 鉴于爬取的是短评数据,少则10来个字,多则百来个字,网上查找了下,发现Google开源的Word2Vec比较合适,于是今天捣鼓了一天,把自己遇到的问题和运行的结果在这里做个总结. Word2Ve是g

wireshark:是一个网络封包分析软件.网络封包分析软件的功能是撷取网络封包,并尽可能显示出最为详细的网络封包资料.Wireshark使用WinPCAP作为接口,直接与网卡进行数据报文交换,是目前全世界最广泛的网络封包分析软件 什么是ARP协议    协议分析篇第一个要研究的就是ARP协议.ARP(Address Resolution Protocol,地址解析协议)用于将IP地址解析为物理地址(MAC地址).这里之所以需要使用MAC地址,是因为网络中用于连接各个设备的交换机使用了内容可寻址

才想起来总结这两天发现的一个有趣的现象: 在SSAS Tabular 模型中建立了关系之后,在excel中分析发现: 产品库龄作为量值:Aging Stock:=sum([DISTRIBUTOR_STOCK])以 区域维度Distributors.[Distributor code] +销售渠道维度Products.[PN]/Products.[Channel Mode]+时间维度Times.[YEAR]/Times.[YEAR MONTH] YEAR 点击筛选,值选择2016年~ 以以上维度进

一.数据处理原理剖析 每隔我们设置的batch interval 的time,就去找ReceiverTracker,将其中的,从上次划分batch的时间,到目前为止的这个batch interval time间隔内的block封装为一个batch; 其次,会将这个batch中的数据,去创建为一个初始的RDD,一个batch内,在这段时间封装了几个block,就代表这个batch对应的RDD内会有几个partition; 这个batch对应的RDD的partition决定了数据处理阶段的并行度,这

前两天一个邻居发出了灵魂质问:"为什么我买的180平和你的169平看上去一样大?" "因为咱俩的套内面积都是138平......" 我们去看房子,比较不同楼盘的价格,看的都是单价,可这个单价,却是用(总价 ÷ 建筑面积)计算的.而我们实际买到手里的,是套内面积. 套内面积 = 使用面积+墙体厚度+阳台建筑面积 建筑面积 = 套内面积+分摊面积 (这里要吐槽一下不合理公摊制度,由霍英东发明,大陆1993年从香港引入,但香港2012年就取消了) 所以我们买房子,自然是希

1.先说oracle表分区是什么吧,这样吧我们来举个桃子,栗子太小,我们就不举了,我们来举个桃子. 你有500万份文件,你要把他存在磁盘上,好嘛,我们就一个文件夹,500万分文件在那儿杵着,我们想找到要的那个打开,嘿嘿,我们得找到什么时候. 这时候,有个人告诉你,你把文件按照特定的规律存在不同的文件夹中,这样的话你就会好找很多. 哇,突然你开窍了,你说,对啊,你好牛逼啊,我怎么没想到呢?分开之后我在找的话就会快很多啊,所以你很高兴,也很服他.于是你就开始做了. --这个不同的文件夹就是不同的分区

tcprstat是percona用来监测mysql响应时间的.不过对于任何运行在TCP协议上的响应时间,都可以用.本文主要做源码分析,如何使用tcprstat请大家查看博文<tcprstat分析服务的响应速度利器> tcprstat和tcpdump一样,使用libpcap库进行抓包,然后再通过程序对抓取的tcp包进行分析.tcprstat对tcp包分析的大概流程如下:1.通过分析来源ip和目标ip,看那个ip是本地ip,来判断是进来的包(请求包)还是出去的包(响应包).2.如果包的数据大小为0

在数据库中,如果两个表的之间的关系为,多对多的关系,如:“学生表和课程表”,一个学生的可以选多门课,一门课也可以被多门学习选;根据数据库的设计原则,应当形成第三张关联表 步骤1:创建三张数据表Student ,Course,Stu_Cour /**学生表*/ CREATE TABLE student ( stu_id INT AUTO_INCREMENT, NAME VARCHAR(30), age INT , class VARCHAR(50), address VARCHAR(100), P

前面两篇博客[Netty源码分析]Netty服务端bind端口过程和[Netty源码分析]客户端connect服务端过程中我们分别介绍了服务端绑定端口和客户端连接到服务端的过程,接下来我们分析一下数据发送的过程. future.channel().writeAndFlush("Hello Netty Server ,I am a common client"); 调用AbstractChannel的writeAndFlush函数 @Override public ChannelFutu

本文由云+社区发表 一.从常见的报错说起 ​ 故事的开头我们先来看一个常见的sql报错信息: ​ 相信对于这类报错大家一定遇到过很多次了,特别对于OMG这种已内容生产为主要工作核心的BG,在内容线的存储中,数据大一定是个绕不开的话题.这里的数据"大",远不止存储空间占用多,其中也包括了单个(表)字段存储多.大,数据留存时间长,数据冗余多,冷热数据不明显导致的体量大,访问峰值随着热点变化明显,逻辑处理复杂导致数据存储压力放大等等.回到这个报错的问题上来,我们先来看一下这个表的结构: 看到

1.分析日志格式如下 . . imported "xxx_330508"."xxx_T_DATA" 46.17 MB 268 rows . . imported "xxx_330508"."xxx_T_CAUSERLOG" 24.74 MB 72246 rows . . imported "xxx_330508"."xxx_T_UIQUERYFORM" 23.98 MB 124432 r

1.先说oracle表分区是什么吧 你有500万份文件,你要把他存在磁盘上,好嘛,我们就一个文件夹,500万分文件在那儿杵着,我们想找到要的那个打开,嘿嘿,我们得找到什么时候. 这时候,有个人告诉你,你把文件按照特定的规律存在不同的文件夹中,这样的话你就会好找很多. 哇,突然你开窍了,你说,对啊,你好牛逼啊,我怎么没想到呢?分开之后我在找的话就会快很多啊,所以你很高兴,也很服他.于是你就开始做了. --这个不同的文件夹就是不同的分区,文件肯定不是表里的数据,文件怎么会是数据呢? 题回正文,于是你

前因: 客户咨询,有一个业务sql(代表经常被执行且重要),全表扫描在系统占用资源很高(通过ash报告查询得到信息) 思路: 1.找到sql_text,sql_id 2.查看执行计划 3.查询sql涉及对象的对象数据量,段大小,行数量,where条件列,是否存在索引,列的选择读情况如何 4.总结,优化整改 1.找到sql_text,sql_id 094cmrxrahdy2 SELECT ~10个列名称(由于设计用户信息,因此部分信息不再详细说明) FROM Prescription WHERE