在 Django 中，外键（ForeignKey）通常只引用另一张表的一个字段，比如一个主键或一个唯一标识字段。然而，如果我们需要让一个外键引用另一张表中的多个字段，通常有以下几种方法来实现这种关系。...1、问题背景在 Django 中，模型之间的关系通常使用外键（ForeignKey）来建立。外键允许一个模型中的字段引用另一个模型中的主键。然而，有时我们需要在一个模型中引用另一个模型中的多个字段。...我们还有另一个 sales_process 表，其中包含销售过程的信息，如潜在客户、员工、首次联系时间等。...2、解决方案为了在 sales_process 表中引用 product_models 表中的多个字段，我们可以使用复合主键（Composite Key）的方式。复合主键是指由多个字段组成的主键。...以下是如何在 Django 中使用复合主键来实现外键引用另一个表中的多个字段：在 product_models 模型中，添加一个 id 字段作为主键：class product_models(models.Model
TRICONEX 3636R 服务器中聚合来自多个来源的数据图片在异构计算平台上节省资源和可普遍部署的应用程序在工业数据方面为工业4.0提供了新的世界。...容器应用程序是提供严格定义的功能的小软件模块，是自动化世界中聪明的数据管理的一个例子。Softing推出了一个新的产品系列，将容器技术用于西门子和Modbus控制器。...背后的想法如前所述，容器应用程序是具有精确定义的功能的软件模块，允许新的部署选项，为自动化技术带来许多好处。好处是运行在不同计算机平台上的低资源、通用的应用程序或软件的实际隔离、封装和可移植性。...如果在一个硬件平台上使用几个容器应用程序，它们共享操作系统，并且如果必要的话，共享某些硬件资源，同时彼此完全分离，并且与系统完全分离。这确保了容器应用程序总是行为一致，而不管它在什么环境中执行。...这可以在内部使用设备管理系统(DMS)或在云环境中完成(例如微软Azure物联网边缘, AWS物联网绿草)，而且随着机器工作负载的变化，工作TRICONEX 3351TRICONEX AI3351 TRICONEX
问题描述 有两张表，A表是广告活动名称， B表是广告活动产生的报表数据（包含广告活动名称）；想把B表中的名称修改为B表中的名称。...问题排查 经官网和google查询ClickHouse不支持ALTER TABLE UPDATE的相关联接 问题解决 第一种 数据量不大的情况下，删数据或者删表重新导入新的数据，简单粗暴。...第二种 使用一种变通方法，为更新创建一个特殊的联接引擎表。
接「R」数据操作（一）和「R」数据操作（二） 使用data.table包操作数据 data.table包提供了一个加强版的data.frame，它运行效率极高，而且能够处理适合内存的大数据集，它使用[]...索引支持是data.table另一个独特功能，即我们可以创建键（key），使用键获取记录及其高效。...的键可以不止一个。...对数据进行分组汇总 by是data.table中另一个重要参数（即方括号内的第3个参数），它可以将数据按照by值进行分组，并对分组计算第2个参数。...中，by所对应的组合中的值是唯一的，虽然实现了目标，但结果中没有设置键： key(type_class_test0) #> NULL 这种情况下，我们可以使用keyby来确保结果的data.table自动将
PS ： mybatis 中也有对于 criteria 的使用，见另一文章：mybatis ：Criteria 查询、条件过滤用法 1. 业务场景： (1) ....按业务条件查到所有数据后，要过滤掉其中 “当前领导自己填报的但不由自己审批的数据” ，本来我一直在想是不是会有和 sql 中类似于 except 效果的实现 ，就一直想找这个方法，但没有点出这个方法来，...直到在源码中看到一个 not 方法 。...在微信端要求在一个输入框中实现多种类型数据查询。可输入“姓名、项目名称、工作任务、工作类型” 中的任意一种，并作相应条件过滤。...这种只给一个参数却可能代表多种类型数据的实现 如下： Predicate p = cb.or(cb.like(root.get("employeeName"), "%" + search + "%"
printf("%d\t", result[i][j]); } printf("\n"); } return 1; } 最近发东西比较频繁，因为我的图床写好了
（3）sublime或vscode（适用大文件，≈ 加强版记事本）3.R语言读取文件read.csv()文件读取是R语言里的数据框来源之一注意：表格文件读入到R语言里，就得到了一个数据框，对数据框进行的修改不会同步到表格文件...，如果想要保存修改结果，建议另存一个文件4.认识分隔符常见：逗号（csv），空格（tsv），制表符（'\t'，tab键，excel文件的分隔符）注意：例如tsv、csv的纯文本文件的后缀没有意义，只是约定俗成...txtread.delim() #读取txt的一个替代函数失败有两种表现：1.报错 2.意外的结果直接读取如果失败，就需要指定一些参数，常见的参数有header=T（设置第一行为列名），check.names...，不要覆盖原文件，让代码可重复，数据可重现6.R特有的数据保存格式，Rdata无法用其他软件打开，保存的是变量，不是表格文件，支持多个变量存到同一个Rdatasave()保存，注意file=不是固定的第二个参数...一个比较好用的函数，所以一般不加载这个包soft = data.table::fread("soft.txt")class(soft)#[1] "data.table" "data.frame"#data.table
之前花了些时间做了Oracle 10g,11g,12c参数的差别，其中有一个参数很有意思，在不同版本代表的含义还有所差别。就是sec_case_sensitive_logon。...它是从10g到11g新增的参数，默认是true,代表的含义就是登录用户的大小写敏感，而实际上这个参数的使用效果却不好，基本是作为默认的配置来禁用掉的，举一个很简单的例子，oracle 10g中我使用system...所以Oracle 12c中这个参数又有变化，关键你有变化，含义还和以前不一样了，这就让人很纠结了。 这个问题得从我最近做的一个测试说起。...官方文档的描述在这里发现和11g有了很大的差别，这个参数的设置目前是向下兼容，但是在新版本中已经过期，在设置的时候务必需要保证sqlnet.ora中的设置需要兼容，文件中的参数SQLNET.ALLOWED_LOGON_VERSION_SERVER...不过说来也是，如果我知道了问题的原委再来看详细的解释就会清晰很多，但是如果我不知道，这个过程又是一个非常痛苦的经历。
. -- -- NAME -- glogin.sql -- 在10g和11g中，其实还是有明显的差别的，10g中glogin.sql已经自定义了一堆的设置。...但是在11g中缺是空空如也，除了简单的几个注释外，再没有内容了，不过话说过来，在11g中这些设置已经作为默认设置，不需要再自定义了。...With the Partitioning, OLAP, Data Mining and Real Application Testing options sys@TEST11G> 这个时候我注意到一个细节...glogin.sql的时间戳和使用sqlplus的时间戳还是差别很大的。sqlplus中是1982,2009 -- -- Copyright (c) 1988, 2005, Oracle....[ora11g@oel1 lib]$ sqlplus /nolog Segmentation fault 这个时候我们再加把劲，我们知道desc是sqlplus中特有的命令。我们看看是怎么描述的。
题目 在一个关系R中，若每个数据项都是不可再分割的，那么R一定属于（） A、第一范式 B、第二范式 C、第三范式 D、第四范式 A 答案 答案：A。...About Me：小麦苗 ● 本文作者：小麦苗，只专注于数据库的技术，更注重技术的运用 ● 作者博客地址：http://blog.itpub.net/26736162/abstract/1/ ● 本系列题目来源于作者的学习笔记
set.seed(123) dd = data.frame(ID = 1:10,y1=rnorm(10),y2=rnorm(10),y3=rnorm(10),y4=rnorm(10)) dd library(data.table...) melt(dd,id=1) 代码解释： 1，dd为模拟生成的数据框数据，第一列为ID，其它几列为性状 2，使用的函数为data.table包中的melt函数 3，melt中，dd为对象数据框，id为不变的列数...，这里是ID一列，列数所在的位置为1，其它几列都变成一列，然后列名变为行名。...来信者需求： 怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢 1，csv文件，可以用fread函数读取，命名,为dd 2，数据变为一列，如果没有ID这一列，全部都是性状，可以这样运行...：melt(dd)，达到的效果如下： [2dtmh98e89.png] 所以，就是一个函数melt的应用。
data.table是目前R中人气最高的数据处理包。 2....如果要自己寻找Stackoverflow上与R或是data.table相关的问题，可以在搜索栏输入[R] [data.table] Your question。 提 出问题 好啦，开始上课！...首先，假设我有一个这样的数据集（暂且命名为t1）： ? 现在我想做的是对于每一行，找出非NA的值，填充到“mean.scale”这个新的变量；如果有多个非NA，那么就计算其平均值。...解 题思路 在解决本问题的过程中我们需要用到data.table包！...R的数据处理哲学是向量，是列，但这并不妨碍我们按照行进行处理，其中的关键，就在于运用 c() 函数把不同的向量拼接成一个向量。 我是大猫，咱们下期见！ 附：Stackoverflow的原始问题 ?
将一个R对象转化为data.table，R可以时矢量，列表，data.frame等，keep.rownames决定是否保留行名或者列表名，默认FALSE,如果TRUE,将行名存在"rn"行中，keep.rownames...="id",行名保存在"id"行中。...=NULL, check.names=FALSE) 把一个R对象转化为data.table，比as.data.table快，因为以传地址的方式直接修改原对象，没有拷贝 copy(x) 深度拷贝一个data.table...,默认FALSE,如果TRUE，跳过空白行 key，设置key，用一个或多个列名，会传递给setkey showProgress,TRUE会显示脚本进程，R层次的C代码 data.table,TRUE...用haskey(DT)判断DT是否已经设置了key，可以设置多个列作为key DT[y>2] # DT$y>2的行 DT[!
与基本R中类似函数不同，变量无需使用 $ 操作符就可直接使用，设计与magrittr包的%>%管道操作符一起使用，以允许每个数据阶段写成新的一行。其是一个大型包，本身可以看成一门语言。...滤除行 filter() ## 键操作 数据聚合 基于组合变量生成数据汇总，以前称为split-apply-combine。summarize是一个多面手，用于返回自定义范围的汇总统计值。...非标准计算 代码中没有引号包裹的原始名字，这种方式叫做非标准计算（NSE），高效交互使用函数，减少键盘输入，允许Rstudio中自动完成。还是函数名多个_。...数据库与dplyr 必须使用src_*()函数创建一个数据源。# 使用data.table()处理数据 是dplyr的替代，两个哪个好存在争议，最好学一个一直坚持下去。...为了提升性能，可以设置键，类似数据库的主键，方便二进制算法提取目标子集行。 ?
data.table包提供了一个非常简洁的通用格式：DT[i,j,by]，可以理解为：对于数据集DT，选取子集行i,通过by分组计算j。...—————————————————————————————————————————————— 一、重要的key() data.table中的key是整个框架里面的灵魂，通过设置，data.table整个数据就会按照...data.table中，还有一个比较特立独行的函数： 使用:=引用来添加或更新一列（参考：R语言data.table速查手册） DT[, c("V1","V2") := list(round(exp(V1...%>%的功能是用于实现将一个函数的输出传递给下一个函数的第一个参数。注意这里的，传递给下一个函数的第一个参数，然后就不用写第一个参数了。在dplyr分组求和的过程中，还是挺有用的。...2、on=""方式 DT[X, on="x"] 这里的on指的是DT变量中的变量名称，X还是按照key，如果没设置就会默认第一行为key。
值得说明的有一下几点： 数据集为“面板数据”：包含多个股票（横截面），而每个股票则有多个按照日期排序的变量（时间序列） 股票代码symbol 和日期date共同组成了数据集的key，也即每个唯一的symbol...例如股票600128，如果它一共有100天的观测，那么我们会出现100个重复结果。为了去重，我们需要借助于data.table中的unique函数。 我们希望最终的输出是一个字符串向量： ?...unique：找出symbol中不重复的值。 在data.table的语法中，先进行列选择操作，再对列进行处理。所以上述语句会先执行str_detect，再执行unique。...整个代码的执行顺序是：先选择行（逗号空白行），再分组（keyby语句），最后进行组间统计（num语句）。 我们的答案中，行、列以及分组三条语句各占一行，实际上这仅仅是为了让代码更直观。...如果你愿意，data.table允许你把所有的代码都写在同一行，就像这样： 下期预告 在下一期，我们会继续带来剩余题目的解答~ 大猫的R语言课堂 我是大猫，一个高中读文科但却在代码、数学的路上狂奔不止的
（表格文件读入到R语言里时，就得到了一个数据框，对数据框的修改不会同步到表格文件。..../ 表示上一级文件夹，按tab键import就会出现，再按tab就能找到gene.csv文件 # 工作目录隔壁(上一级(桌面)的另一个下级文件夹import)的下的gene.csv 2.文件的导出 将数据框导出...2).读取ex2.csv ex2 <- read.csv("ex2.csv") ##读取进来的文件和原文件的差别：1.行名和列名不对（行名没有正确识别，列名多了一个）；2.列名中的符号变了;...###小技巧： 图片 # data.table 读取任何形式的文件 ，包括问题文件 soft = data.table::fread("soft.txt",data.table = F) #正常文件...，只是一个名字而已 "40" "20" "51" "46" "38" "49" ###有用的是下面这一行字符串 y[,1] = as.numeric(y[,1]
而许多人也对 Python 和 R 的交叉使用存在疑惑，所以本文将从实践角度对 Python 和 R 中做了一个详细的比较。...["key"] 或者 list$key R 中数据结构转化(plyr) list data frame array list llply() ldply() laply() data frame dlply...矩阵操作 实际上，Python（numpy） 和 R中的矩阵都是通过一个多维数组（ndarray）实现的。...事实上，现在 R 和 Python 的数据操作的速度已经被优化得旗鼓相当了。下面是R中的 data.table、dplyr 与 Python 中的 pandas 的数据操作性能对比： ?...我曾经用data.table和pandas分别读取过一个600万行的IOT数据，反复10次，data.table以平均10s的成绩胜过了pandas平均15s的成绩，所以在IO上我倾向于选择使用data.table
特定属性的特定术语： 标识符或候选键 (Identifier 或 Candidate Key) 标识符是能够唯一识别一个实体实例的属性集, 一个实体可以有多个标识符。...主键或主标识符 (Primary Key) 被数据库设计者选择出来的作为表中特定行唯一标识符的候选键, 一个实体只有一个主标识符。...举例: 将实体和属性转换为关系 规则一 一个实体映射到关系型数据库中的一张表. 实体的单值属性被映射为表的列(复合属性被映射为多个简单列)。 实体标识符映射为候选键。...如果一个实体的所有实例都通过联系 R 依赖于另一个实体的实例而存在, 这个实体就是弱实体, 另一个实体是强实体。...D, 首先找左边只有一个的, 然后找左边有多个的(排除掉没有被依赖的和决定所有其他的), 如果可以用 Armstrong 公理推出, 就不需要一个一个看。
, 一个实体可以有多个标识符 主键或主标识符 (Primary Key) 被数据库设计者选择出来的作为表中特定行唯一标识符的候选键, 一个实体只有一个主标识符 描述符(Descriptor) 描述性的非键属性...实体的单值属性被映射为表的列(复合属性被映射为多个简单列) 实体标识符映射为候选键 实体主标识符映射为主键 实体的实例映射为表中的一行 举个例子: 按上面出现过的图, Students(sid, Iname...如果一个实体的所有实例都通过联系 R 依赖于另一个实体的实例而存在, 这个实体就是弱实体, 另一个实体是强实体 举例: image.png 弱实体 Line_items, 强实体 Orders, Line_items...的主标识符 Line_number 只有存在于某个订单中时, 才是有意义的....然后找左边有多个的(排除掉没有被依赖的和决定所有其他的), 如果可以用 Armstrong 公理推出, 就不需要一个一个看 函数依赖集的闭包(Closure of a Set of FDs) 给定一个函数依赖集
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