sqlc可以根据我们编写的 SQL 语句生成类型安全的、地道的 Go 接口代码，我们要做的只是调用这些方法。但是sqlc 不支持in 语法，写代码比较痛苦，所以对sqlc进行了修改，添加了in语法支持的功能。
database/sql标准库提供的都是比较底层的接口。我们需要编写大量重复的代码。sqlc可以根据我们编写的 SQL 语句生成类型安全的、地道的 Go 接口代码，我们要做的只是调用这些方法。
//using MySql.Data.MySqlClient; MySqlConnection sqlC = new MySqlConnection("server=127.0.0.1;dat
在 Go 语言中编写数据库操作代码真的非常痛苦！database/sql标准库提供的都是比较底层的接口。我们需要编写大量重复的代码。大量的模板代码不仅写起来烦，而且还容易出错。有时候字段类型修改了一下，可能就需要改动很多地方；添加了一个新字段，之前使用select *查询语句的地方都要修改。如果有些地方有遗漏，可能就会造成运行时panic。即使使用 ORM 库，这些问题也不能完全解决！这时候，sqlc来了！sqlc可以根据我们编写的 SQL 语句生成类型安全的、地道的 Go 接口代码，我们要做的只是调用这些方法。
1、框架的作用就是简化开发。其中之一就是已经有很多轮子。如：生成n位随机字符串。如：封装redis使能兼容集群和单node 2、读懂xxxConf就读懂了框架结构 rest配置：（很大，框架无非rest和rpc两部分）
1.简介 Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 为什么要学习Spark SQL？ 我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！同时Spark SQL也支持从Hive中读取数据。 2.特点 *容易整合 *统一的数据访问方式 *兼容Hive *标准的数据连接 3.基本概念 *DataFrame DataFrame(表) = schema(表结构) + Data(表结构，RDD) 就是一个表 是SparkSql 对结构化数据的抽象 DataFrame表现形式就是RDD DataFrame是组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表，但在底层具有更丰富的优化。DataFrames可以从各种来源构建， DataFrame多了数据的结构信息，即schema。 RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。 DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化 *Datasets Dataset是数据的分布式集合。Dataset是在Spark 1.6中添加的一个新接口，是DataFrame之上更高一级的抽象。它提供了RDD的优点（强类型化，使用强大的lambda函数的能力）以及Spark SQL优化后的执行引擎的优点。一个Dataset 可以从JVM对象构造，然后使用函数转换（map， flatMap，filter等）去操作。 Dataset API 支持Scala和Java。 Python不支持Dataset API。 4.创建表 DataFrame 方式一 使用case class 定义表 val df = studentRDD.toDF 方式二 使用SparkSession直接生成表 val df = session.createDataFrame(RowRDD,scheme) 方式三 直接读取一个带格式的文件(json文件) spark.read.json("") 5.视图(虚表) 普通视图 df.createOrReplaceTempView("emp") 只对当前对话有作用 全局视图 df.createGlobalTempView("empG") 在全局(不同会话)有效 前缀:global_temp 6.操作表： 两种语言:SQL,DSL spark.sql("select * from t ").show df.select("name").show
对于在苹果生产的各种设备上实现用户界面来说，苹果在几年前推出SwiftUI是一个很大的进步。从一开始，我们就喜欢Combine提供的声明式的、以代码为中心的方法和反应式编程模型。但我们注意到，在苹果提供的XCUITest自动化框架下，仍需使用模型-视图-视图模型（MVVM）模式编写大量的视图测试，并不是非常合理。这个缺陷已经被ViewInspector所弥补。最后一个障碍是所需的最低操作系统版本。在发布时，只有最新版本的iOS和macOS可以运行用SwiftUI编写的应用程序，但由于苹果的定期更新，SwiftUI应用程序现在几乎可以在所有接受安全更新的macOS和iOS版本上运行。
2016年07月恰逢美团点评的业务进入“下半场”，需要我们在各个环节优化体验、提升效率、降低成本。技术团队需要怎么做来适应这个变化？这个问题直接影响着之后的工作思路。
之前自己网上找各种方法拼拼凑凑出来的一个脚本，目的是在asp环境下连接mssql并执行命令。
APfell是一个跨平台,可识别 OPSEC的红色团队,利用后的C2框架,使用python3,docker,docker-compose和Web浏览器UI构建.它旨在为操作员,管理人员和基于Mac OS和Linux的操作系统上的报告提供协作且用户友好的界面.它包括对多个C2配置文件,多种有效负载类型,Mac OS专有的自动化JavaScript(JXA)和有趣的Chrome扩展有效负载的支持.APfell也映射到我最喜欢的MITER ATT＆CK框架.有趣的是,C2框架从知名的恶意软件家族(例如PlugX,Flame等)中获得灵感.
[每周 Postgres 世界动态] 本文全网唯一源地址 产品新闻 信息来源：网址基础上整理。 pgAdmin 4 新版本发布6.5. pgAdmin 是用于 PostgreSQL 数据库的领先的开源图形管理工具。 ora2pg 新版本v23.1. ora2pg 是一个将 Oracle 数据库迁往 PostgreSQL 的免费工具。 PostgreSQL JDBC 新版本发布42.3.3. pgBackRest 新版本发布2.37. pgBackRest 是 Crunchy Data 提供的一个可靠、易用
无聊写了个应用叫做Find my car，但是获取到的坐标一个是标准的gps坐标，另外一个就是上面的图吧的坐标。但是这个坐标直接在高德地图上标记却是错误的，于是就想办法看怎么转换下，不错这里直接有份源代码可以参考：猛击此处下载
引言 2016年07月恰逢美团点评的业务进入“下半场”，需要我们在各个环节优化体验、提升效率、降低成本。技术团队需要怎么做来适应这个变化？这个问题直接影响着之后的工作思路。 美团外卖的CRM业务步入成熟期，规则类需求几乎撑起了这个业务所有需求的半边天。一方面规则唯一不变的是“多变”，另一方面开发团队对“规则开发”的感受是乏味、疲惫和缺乏技术含量。如何解决规则开发的效率问题，最大化解放开发团队成为目前的一个KPI。 规则引擎作为常见的维护策略规则的框架很快进入我的思路。它能将业务决策逻辑从系统逻辑中抽离出来，
这篇文章最后修改于 2022-06-26 日，距今已有 149 天，请注意甄别内容是否已经过时！
接上一篇文章，按照”终端出厂实现自动化运维方案",https://blog.csdn.net/yyz_1987/article/details/118358038
在前面写了两，但不知道如何完成，对比刚刚开始学这个，他们摸着石头过河，一步步。在最后两天DataGridCRUD融合在一起。因此份额。我希望像我这样谁是刚刚开始学习一些帮助。
14 搭建zabbix监控告警系统，要求监控各个基础指标（cpu、内存、硬盘），网卡流量需要成图，还需要监控web站点的可用性，
Oracle的sql*plus是与oracle进行交互的客户端工具。 在sql*plus中，可以运行sql*plus命令与sql*plus语句。 我们通常所说的DML（数据操纵语言）、DDL（数据定义语言）、DCL（数据库控制语言）都是sql*plus语句，它们执行完后，都可以保存在一个被称为sql buffer的内存区域中，并且只能保存一条最近执行的sql语句，我们可以对保存在sql buffer中的sql 语句进行修改，然后再次执行，sql*plus一般都与数据库打交道。 除了sql*plus语句，在
缓存，设计的初衷是为了减少繁重的IO操作，增加系统并发能力。不管是 CPU多级缓存，page cache，还是我们业务中熟悉的 redis 缓存，本质都是将有限的热点数据存储在一个存取更快的存储介质中。
函数名：SQLCallback(nFuncType, cFuncName[,nFreq]) 缩写：sqlc SQL回调函数。采用一种插入技术，在VFP使用ODBC连接远程数据源过程中，能够调用vfp的程序。
gorm使用很简洁，首先打开数据库连接（Open initialize a new db connection, need to import driver first）
ORM（Object Relational Mapping），中文名为对象关系映射。
其实这些能力，很基础，不需要多么深入，只需要你有所了解，这样至少对于咱们去看 go-zero 涉及的知识点就不会那么费劲儿
Go 标准库提供的数据库接口database/sql比较底层，使用它来操作数据库非常繁琐，而且容易出错。因而社区开源了不少第三方库，如上一篇文章中的sqlc工具，还有各式各样的 ORM （Object Relational Mapping，对象关系映射库），如gorm和xorm。本文介绍xorm。xorm是一个简单但强大的 Go 语言 ORM 库，使用它可以大大简化我们的数据库操作。
Mysql是一种关系型数据库管理软件、支持网络访问，默认服务端口3306. MySQL通信使用mysql协议.因为数据库要保证数据安全，完整，一般使用TCP.
您可以使用find()方法查询并返回模式中集合中的文档。MySQL Shell 提供额外的方法与find()方法一起使用，以过滤和排序返回的文档。
班加罗尔的房地产市场，为数据分析师提供了一个有趣的机会，分析和预测房地产价格的走向。对房地产价格的预测正变得越来越重要和有利。房地产价格是一个国家整体市场状况和经济健康的良好指标。该数据集包含了价格、面积等信息。
数据目录、数据清单、数据字典是良好数据治理活动的组成部分。它们被经常混用，但它们并不相同。
对于你喜欢的事想去做的事,你必须付出百分之一千的努力你知道这一路可能会有很多困难，会有坚持不下去想要放弃的时候也有时候，你不一定会得到你想要的结果,但你—定要相信。
随着大数据、人工智能、云计算、物联网等数字化技术的普及和广泛应用，传统的数据仓库模式，在快速发展的企业面前已然显的力不从心。数据湖，是可以容纳大量的原始数据的存储库和处理系统，已经成为企业应用大数据的重要工具。数据湖可以更好地支撑数据预测分析、跨领域分析、主动分析、实时分析以及多元化结构化数据分析，可以加速从数据到价值的过程，打造相应业务能力。而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件，同时数据治理是一个持续性过程，也是数据湖逐步实现数据价值的过程。未来在多方技术趋于融合，落地场景将不断创新，数据湖、数据治理或将成为新的技术热点。
人工智能已经从天花乱坠的宣传逐渐变成了现实。算法在机器学习和深度学习方面的进步，计算能力和存储能力的显著提高，以及数字化所产生的大量数据，使人工智能很可能改变所有行业的游戏规则。人工智能有潜力从根本上改进业务流程，例如，在制造业中进行实时质量预测，并并产生新的业务模型。传统产业正面临着一个根本性的变化: 从实物产品的生产到工业4.0中通过人工智能流程优化和服务交付。
数据的价值取决于数据治理的效果。而数据治理工作有一个至关重要的基础——具有明确的数据治理角色，并确保所有干系人理解这些角色之间的差异。
在当今信息时代，数据被认为是最宝贵的资源之一。企业越来越依赖数据来推动业务决策、改进产品和服务，以及实现创新。因此，构建高效的数据架构变得至关重要。本文将深入探讨如何构建高效的数据湖（Data Lake）并将其与传统数据仓库融合，以满足大规模数据处理的需求。
在讨论了数据架构和数据结构之后，接下来的问题是数据架构和数据结构之间的区别是什么？数据模式、数据结构和数据模型是如何正式命名的？
大家好，我是独孤风。在当今数据驱动的商业环境中，数据治理成为企业成功的关键因素之一，而数据血缘正是数据治理成功的一个关键。
数据资产管理（DAM，Data Asset Management）是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理需要充分融合业务、技术和管理，以确保数据资产保值增值。《数据资产管理实践白皮书》
本文介绍了主数据的概述，包括主数据的定义、特征、类型、和其他数据的关系，主数据管理的意义，主数据管理的实施痛点，主数据管理的内容，主数据的管理实施方法以及项目实施示例等内容，为对主数据和数据管理有研究兴趣的朋友提供了一定的参考。
数据管理是指组织对其整个数据生命周期进行的规划、执行和控制,以期最大化数据的价值。它涵盖了从数据采集、存储、处理到最终使用等全部过程。
通常是业务发展到一定规模后，业务分析师、CIO、决策者们，希望从大量的应用系统、业务数据中进行关联分析，最终得到“干货”出来。比如为啥利润会下滑？为啥库存周转变慢了？向数据要答案，生成报告、图表出来给决策层汇报，辅助经营决策。可是，数据库“脑容量不足”，擅长事务性工作，不擅长分析型的工作，于是就产生了数据仓库。数据仓库相当于一个集成化数据管理的平台，从多个数据源抽取有价值的数据，在仓库内转换和流动，并提供给BI等分析工具来输出干货。
详情参考 : 【DBMS 数据库管理系统】数据仓库 ( 数据仓库简介 | 操作型数据与分析性数据对比 | 数据仓库特征 | 特征一 : 面向主题组织数据 | 面向应用 | ) 四、特征一 : 面向主题 数据组织方式
大数据时代，数据成为社会和组织的宝贵资产，像工业时代的石油和电力一样驱动万物，然而如果石油的杂质太多，电流的电压不稳，数据的价值岂不是大打折扣，甚至根本不可用，不敢用，因此，数据治理是大数据时代我们用好海量数据的必然选择。
数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，是一种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建的一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制
前言 近期拜访了不少客户，发现不同的客户对数据治理的相关概念理解都不一样，甚至完全是错误的，有些厂商为了追求时髦和新颖，一味追求新的概念，甚至有些概念的完全是张冠李戴，给市场制造了居多混乱和困扰，给客户带来误导。这也是我写这篇文章缘由，希望该篇文章能正本清源，能给广大读者起到一定指导作用。 术语是对概念的特定描述，在不同的专业领域，人们对同一概念的理解各有侧重；在不同发展时期，人们对数据治理领域的同一概念的理解也会发生变化。术语的作用就是统一术语概念的语境，保证人们在给定语境能够使用专门的语言进行精确的交流
大家好，我是独孤风，一位曾经的港口煤炭工人，目前在某国企任大数据负责人，公众号大数据流动主理人。
数据湖这一概念，最早在2011年首次提出由CITO Research网站的CTO和作家Dan Woods提出的。其比喻是：如果我们把数据比作大自然的水，那么各个江川河流的水未经加工，源源不断地汇聚到数据湖中。业界便对数据湖一直有着广泛而不同的理解和定义。“数据湖是一个集中化存储海量的、多个来源，多种类型数据，并可以对数据进行快速加工，分析的平台，本质上是一套先进的企业数据架构。”
数据湖是近两年中比较新的技术在大数据领域中，对于一个真正的数据湖应该是什么样子，现在对数据湖认知还是处在探索的阶段，像现在代表的开源产品有iceberg、hudi、Delta Lake。
本文目录： 一、大数据时代还需要数据治理吗？ 二、如何面向用户开展大数据治理？ 三、面向用户的自服务大数据治理架构 四、总结 一、大数据时代还需要数据治理吗？ 数据平台发展过程中随处可见的数据问题 大
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