数据有效信息提取 在对数据进行清洗之后，再就是从数据中提取有效信息。对于地址数据，有效信息一般都是分级别的，对于地址来说，最有效的地址应当是道路、小区与门牌和楼幢号信息了。...所以地址数据的有效信息提取也就是取出这些值！ 1、信息提取的常用技术 信息提取，可以用FME或Python来做！ 信息的提取总的来讲是一项复杂的工作。...如果想要做好信息的提取是需要做很多的工作，我见过专门做中文分词器来解析地址数据的，也见过做了个搜索引擎来解析地址数据的。...作为FME与Python的爱好者，我觉得在实际工作中解析地址用这两种方式都可以，因为搜索引擎不是随随便便就能搭起来的，开源的分词器有很多，但针对地址的分词器也不是分分钟能写出来的。...Python与FME都非常适合做数据处理，所以使用其中任何一种都可以方便的完成有效信息的提取。 2、入门级实现 我们简单来写一个例子来演示如何使用FME进行信息的提取: ? 处理结果预览: ?
在我们的工作中经常遇到这样一个问题，在页面中保存一条数据，有个字段值为“张三”，但是，不知道这条数据保存在了哪个表中，现在我们想要追踪该值是存储到了那个表的那个字段中，具体要怎么操作呢？...P_SYSTEM_FindData] @value = N'张三' SELECT 'Return Value' = @return_value GO 执行完后，即可找到该值所在的表和字段...tablename:表名 columnname：字段名 原表数据如下： 表名：[Staff] 数据：
1. sscanf函数 sscanf是C标准库函数，用于「从字符串中读取格式化输入」。....); 函数返回值：「返回成功读取的数量」。 2....= 2) { return -1; } 提取基站信息 AT命令返回结果为： +CREG: 2,0,"252A","6DD2104",7 OK 使用sscanf提取「固定长度字符」： sscanf(...%d\"", &seg1, &seg2, &seg3, &seg4); 另外一种写法是直接写到格式化字符串中： sscanf(str, "STAIP,\"%d.%d.%d....strlen("+CWLAP:"), "(%d,\"%[^\"]\",%d,\"%[^\"]\",", &ecn, ssid, &rssi, mac); 读取之后，将str指针移动到该行结束，进行下一轮的查找
（自己写的这四行）查询带有空格值的数据：SELECT * FROM 表名 WHERE 字段名 like ‘% %’; 去掉左边空格 update tb set col=ltrim(col); 去掉右边空格...replace 代码如下 复制代码 update `news` set `content`=replace(`content`,’ ‘,”);//清除news表中content字段中的空格 这样就可以直接用...，如果数据库中的这个字段的值含有空格（字符串内部，非首尾），或者我们查询的字符串中间有空格，而字段中没有空格。...这样就可以正确的进行匹配了，如果不希望给mysql太多压力，条件部分的对空格的处理我们可以在程序中实现。...语句、mysql修改字段sql语句、mysql删除字段sql语句、mysql加字段sql语句、mysql添加字段语句，以便于您获取更多的相关知识。
需求描述： 在 chaos(id,v1,v2,v3) 表中获取每个 id 对应的 v1、v2、v3 字段的最大值，v1、v2、v3 同为数值类型。...，再用求得的值和 v3 作比较。...v12 = IF(v1 > v2, v1, v2) v_max = IF(v12 > v3, v12, v3) 如果 chaos 再增加两个数值列 v4、v5，要同时比较这五个字段的值，嵌套的 IF...那么，有没有比较简单且通用的实现呢？ 有。先使用 UNION ALL 把每个字段的值合并在一起，再根据 id 分组求得最大值。...使用 CONCAT_WS() 函数将 v1、v2、v3 的值组合成使用逗号分割的字符串； 在递归语句使用 SUBSTRING_INDEX() 根据逗号分解字符串的每个数值； 根据 id 分组求得最大值。
现网业务运行过程中，可能会遇到数据库表字段值包含特殊字符的场景，此场景虽然不常见，但只要一出现，其影响却往往是致命的，且排查难度较高，非常有必要了解一下。...表字段值中的特殊字符可以分为两类：可见字符、不可见字符。...可见字符处理 业务的原始数据一般是文本文件，因此，数据插入数据库表时需要按照分隔符进行分割，字段值中包含约定的分隔符、文本识别符都属于特殊字符。...有人就说了，我接手的别人的数据库，不清楚是不是存在这个问题，这个咋办呢？没关系的，一条update语句就可以拯救你。...，一条语句完成了换行符和回车键的转换，也可以转换两次。
标签：Excel公式，INDEX函数，MATCH函数 有时候，工作表行中的数据可能并不在第1个单元格，而我们可能会要获得行中第一个非空单元格中的数据，如下图1所示。...图1 可以使用INDEX函数/MATCH函数的组合来解决这个问题，如果找不到的话，再加上IFERROR函数来进行错误处理。...在单元格H4中输入公式： =IFERROR(INDEX(C4:G4,0,MATCH("*",C4:G4,0)),"空") 然后向下拖拉复制公式至数据单元格末尾。...公式中，使用通配符“*”来匹配第一个找到的文本，第二个参数C4:G4指定查找的单元格区域，第三个参数零（0）表示精确匹配。 最后，IFERROR函数在找不到单元格时，指定返回的值。...这里没有使用很复杂的公式，也没有使用数组公式，只是使用了常用的INDEX函数和MATCH函数组合来解决。公式很简单，只是要想到使用通配符（“*”）来匹配文本。
有时候，我们需要去连接数据库，然后统计下目标库表字段的值有多少个空值，并且计算出它的缺失率： 缺失率 = （该字段NULL值+NA值+空字符串 的记录数）/该表总记录数 这时候如果表中有几个字段，并且总共统计的就几个表还可以用手动的方式...，但是如果每个表有几十个字段，几百上千个表需要去统计，那这种就应该考虑用程序去自动的统计了，我们程序的设计思路是： 1....将需要统计的表名和字段以及类型放在excel里边； 2. 使用 pandas 读取excel的数据； 3. 连接数据库； 4. 将读取到excel里边的数据拼接如sql里边统计； 5....将计算结果写回到 excel 中。 根据思路我们接下来编写程序代码了。...一、excel 的格式 excel中的设置很重要，因为会影响到我们程序的读取设计： 二、程序的编写 2.1 导入相关的模块，并使用 pandas 读取 excel 里边的数据： import pymssql
本教程的主要目的是实现影像转化为数组，然后我们需要直到其转化为的数组的轴，然后根据轴的信息进行切片，切片后完成时间属性的标准转化，这里一定要对影像结果提取完成后再对矢量集合进行操作，最后就可以提取指定的属性信息...下面的例子按NDVI排序，然后得到集合中NDVI值最高的观测值子集的值： 与线性建模的例子一样，使用arraySlice()沿波段轴将感兴趣的波段与排序索引（NDVI）分开。...将一个图像集合转换为一个二维数组的图像。在每个像素点上，在所有波段中具有有效（未屏蔽）值的图像，按照它们在图像集合中出现的顺序，沿着阵列的第一轴排列。...选择图像1和图像2中每一对匹配的波段的第一个值。如果图像1或图像2只有1个条带，那么它将被用来对付另一个图像中的所有条带。如果图像有相同数量的条带，但名字不一样，它们就按自然顺序成对使用。...输出的带子以两个输入中较长的命名，或者如果它们的长度相等，则以图像1的顺序命名。输出像素的类型是输入类型的联合。
1) do call do_replace(orig_str,new_str,db_name,t_name); FETCH cur INTO t_name; END WHILE; END; 2.然后1中调用...2中的方法，在查询表中所有的字段，并且指定更新值： CREATE PROCEDURE do_replace(in orig_str varchar(100),in new_str varchar(100...prepare stmt from @update_sql; execute stmt; FETCH cur INTO cul_name; END WHILE; CLOSE cur; END; 3.调用1的方法
大家好呀，今天分享的是一个生产环境中遇到的问题。也是群友遇到的一个面试问题。...原问题是： 早晨8点之后发现kafka的record中某个字段的值出现了错误，现在已经10点了，需要对kafka进行数据订正，怎么样定位和解决这个问题，达到最快响应和最小影响。...，导致新数据无法继续写入导致数据丢失； 数据加工正确性、数据加工及时性、数据快速恢复性构成数据完整性 数据加工正确性监控 目标源数据按照业务需求加工成目标有效数据，目标有效数据根据不同维度不同指标计算成需要展示的不同指标数据...; 数据快速恢复性 数据在流转路径中因为异常导致流转中断，数据停止在某一个环节中，当异常解决，系统恢复正常时，停止的数据（停止的数据）需要快速恢复流转，并且这种恢复是正确的，不应该存在重复的消费和加工或者遗漏...例如，通过公告、默认值、开关等方法，降低数据质量带来的舆情影响； 事后 要进行数据修复。是否需要进行数据回溯，或者通过离线回补等方式进行修复。
1.1 隐式转换发生场景 1.对于INSERT和UPDATE操作，oracle会把插入值或者更新值隐式转换为字段的数据类型。...text set age=’19’相当于update text set age=to_number(’19’) 2.当比较字符型和数值型的值时，oracle会把字符型的值隐式转换为数值型。...例如： 1）当末发生隐式转换时索引有效 2）当字段列发生隐式转换时索引将失效 SQL> explain plan for select * from t1 wherevid=15612; 1- filter...隐式类型转换可能依赖于发生转换时的上下文环境，比如1中的to_date(sysdate,fmt),一旦上下文环境改变，很可能我们的程序就不能运行。 4....隐式类型转换的算法或规则，以后Oracle可能改变，这是很危险的，意味着旧的代码很可能在新的Oracle版本中运行出现问题(性能、错误等)，显示类型转换总是有最高的优先级，所以显示类型转换没有这种版本更替可能带来的问题
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...MySQL中字段类型为 longtext 的字段值保存的是Blob (Binary large objects)，所以在导出sql或者将sql查询导出为其他格式的数据时，需要提前将字段类型转换一下，转换方式...： 使用MySQL的CAST()函数或者CONVERT()函数。
.*$/}) 这里主要是注意正则表达式要写对，该转义的注意转义，否则报错。
1.1 隐式转换发生场景 1.对于INSERT和UPDATE操作，oracle会把插入值或者更新值隐式转换为字段的数据类型。...(’18’)) update text set age=’19’相当于update text set age=to_number(’19’) 2.当比较字符型和数值型的值时，oracle会把字符型的值隐式转换为数值型...隐式转换发正在字段列上时将使索引失效。...在oracle中，如果不同的数据类型之间关联，如果不显式转换数据，则它会根据以下规则对数据进行隐式转换 1) 对于INSERT和UPDATE操作，oracle会把插入值或者更新值隐式转换为字段的数据类型...) values(‘1’) -> insert into t values(to_number(‘1’)); 2) 对于SELECT语句，oracle会把字段的数据类型隐式转换为变量的数据类型。
当使用松散类型('loose typing')字段，且包含可变谓词顺序的场景下，在类型转换发生之前如果不能删除会产生错误的列值，那么就有可能产生上述的一些类型转换错误。...DATA_TYPE"='zip') 这里需要将VARCHAR类型的字段转换为NUMBER类型，然后和一个数字类型的值进行比较。...对于data列中22这个记录，包含NUMBER数字类型，因此转换是有效的，但对于其他行，这种转换就是无效的，因为不包含等价的数值，例如'Pet Foods Inc'。...@dbsnake提过Oracle 10g及其以后的版本中，Oracle会对某些类型的查询转换计算成本，只有当等价改写SQL的成本值小于未经过查询转换的原始SQL的成本值时，Oracle才会对目标SQL执行这些查询转换...但实验语句6再次执行后出现错误，发现谓词条件变为先解析to_number()，所以报错，猜测收集统计信息后，实验语句6的执行成本发生了变化，导致前后使用了不同的执行路径，收集统计信息后，实验语句6成本值低的执行路径
原始的SQL，如下所示，可能有经验的朋友一下就看出来了问题，Oracle中判断字段是否为空应该使用is null或者is not null，使用任何其他的比较运算符，返回的都是false， SQL> ...=to_number(null)，这里用到的是谓词的传递性(这是为什么filter中有两个NULL IS NOT NULL)，Oracle没将=null看作是对空值的判断，而将他作为一个普通的字符串处理的...，由于字段object_id是number类型的，因此隐式转换to_number(null)， Final query after transformations:******* UNPARSED QUERY...等价于没有任何值、是未知数。 5. NULL与0、空字符串、空格都不同。 6. 对空值做加、减、乘、除等运算操作，结果仍为空。 7. NULL的处理使用NVL函数或者NVL2。 8....空值不能被索引，所以查询时有些符合条件的数据可能查不出来，count(*)中，用NVL(列名,0)处理后再查。
–转换函数： –to_number(数值类型的字符):将字符转换为数值 –to_char(数值或者是日期):将数值或者日期转换为字符 –to_date(日期格式的字符)：将字符转换为日期 数值和字符的互转...to_number可以省略不写....，新的值) –如果字段值不为null，则返回该字段的值。...如果为null则返回新的值 –nvl2()：nvl2(字段名，处理1，处理2) –如果字段值不为null，则执行处理1，为null执行处理2 –decode()：decode(字段名,值1，处理1...，值2，处理2，值3，处理3,…,公共处理) –如果字段的值和decode中的条件值相同则执行对象的处理。
在项目中，有需求需要对一个text类型的大字段进行搜索，结果发现一个比较有意思的问题，本来用的是%LIKE%这样的模糊匹配模式，竟然要一模一样的字符串才能匹配到，后来输出这个两个字符串比较了一下，发现查询前...encode过的字符串两端是多一个一对双引号的，而数据库字段的值在两端也有双引号，但当它们并不是一样的情况下，引号的位置就不同了，这个是导致模糊匹配不出来的原因，解决的办法也简单，只要把传进来的值在进行...json_encode后，执行一下去除双引号的操作就可以了。
(:ID)) filter("NAME"=:NAME OR "NAME" IS NULL AND :NAME IS NULL) 问题来了，能否用到这个复合索引的所有字段？..." IS NULL) OR LNNVL(:NAME IS NULL)) 发现id、name(=:name和is null)字段，在两个步骤中，都是用到了索引，按照执行计划，先是通过"ID"=TO_NUMBER...USE_CONCAT这个HINT提示强迫优化器扩展查询中的每一个OR谓词为独立的查询块，最后合并所有查询块的结果，返回结果集给用户。...NULL) filter(LNNVL("NAME"=:NAME)) 但是，如果SQL中OR的条件很多，CBO花在分析执行路径上的时间和成本都会相当大，这就可能造成COST成本增加，执行效率下降...当然，关于这个问题，还可以得到一些其他的结论，例如最好不要在索引字段中使用null，例如绑定变量如果可能为空，可以在程序中进行下判断，传入值为空，一种写法，不为空，另一种写法，通过逻辑调整，就可能带来性能上的明显提升
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