- 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...
- COUNT() 函数返回匹配指定条件的行数。SQL COUNT() 语法SQL COUNT(column_name) 语法COUNT(column_name) 函数返回指定列的值的数目（NULL 不计入）：SELECT COUNT(column_name) FROM table_nameSQL COUNT(*) 语法COUNT(*) 函数返回表中的记录数：SELECT COUNT(*) FR... COUNT() 函数返回匹配指定条件的行数。SQL COUNT() 语法SQL COUNT(column_name) 语法COUNT(column_name) 函数返回指定列的值的数目（NULL 不计入）：SELECT COUNT(column_name) FROM table_nameSQL COUNT(*) 语法COUNT(*) 函数返回表中的记录数：SELECT COUNT(*) FR...
- 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...
- 新型电力系统应该用什么数据库？源网荷储四侧的时序数据库选型与落地实战“双碳”目标的推进正在深刻重构电力系统的运行逻辑。新能源装机占比持续攀升，储能、虚拟电厂、需求响应等新业态快速涌现，源、网、荷、储各侧的角色与互动方式正在被重新定义。电力系统正在从“计划驱动、慢速响应”的传统模式，转向“市场驱动、实时反馈”的新模式。这种转变，对数字化平台提出了全新的要求。过去，电力数字化系统更多扮演“记录者... 新型电力系统应该用什么数据库？源网荷储四侧的时序数据库选型与落地实战“双碳”目标的推进正在深刻重构电力系统的运行逻辑。新能源装机占比持续攀升，储能、虚拟电厂、需求响应等新业态快速涌现，源、网、荷、储各侧的角色与互动方式正在被重新定义。电力系统正在从“计划驱动、慢速响应”的传统模式，转向“市场驱动、实时反馈”的新模式。这种转变，对数字化平台提出了全新的要求。过去，电力数字化系统更多扮演“记录者...
- 截至2026年4月初，随着智能问数技术的普及，业务人员已能通过自然语言直接获取数据洞察，显著降低了基础查询门槛。但这并未削弱分析师的核心价值，而是推动其角色向更高阶的决策支持演进。在预置宽表或指标层路径下，分析师仍需主导指标定义与口径治理；而在基于本体语义层的方案中，其工作重心转向构建可复用的业务对象模型与复杂逻辑抽象。不同技术路线各有边界：前者见效快但扩展性受限，后者泛化能力强却依赖前期语义投入 截至2026年4月初，随着智能问数技术的普及，业务人员已能通过自然语言直接获取数据洞察，显著降低了基础查询门槛。但这并未削弱分析师的核心价值，而是推动其角色向更高阶的决策支持演进。在预置宽表或指标层路径下，分析师仍需主导指标定义与口径治理；而在基于本体语义层的方案中，其工作重心转向构建可复用的业务对象模型与复杂逻辑抽象。不同技术路线各有边界：前者见效快但扩展性受限，后者泛化能力强却依赖前期语义投入
- 截至2026年4月初，企业对“智能问数”系统的期待已从“能回答”转向“答得准、答得全、答得稳”。然而，市场上不同技术路线在“准确率”这一指标上的定义、测试方法与真实效果存在巨大差异。许多企业在POC（概念验证）阶段被高准确率数字吸引，但上线后却发现系统无法处理真实业务中的复杂、模糊或跨域问题。究其原因，关键在于：准确率背后究竟是模型能力的体现，还是人工预置内容的召回结果？对于CIO、数据平台... 截至2026年4月初，企业对“智能问数”系统的期待已从“能回答”转向“答得准、答得全、答得稳”。然而，市场上不同技术路线在“准确率”这一指标上的定义、测试方法与真实效果存在巨大差异。许多企业在POC（概念验证）阶段被高准确率数字吸引，但上线后却发现系统无法处理真实业务中的复杂、模糊或跨域问题。究其原因，关键在于：准确率背后究竟是模型能力的体现，还是人工预置内容的召回结果？对于CIO、数据平台...
- 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...
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