://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/53884107 想用Kettle实现一个非常简单的需求，从MySQL向Oracle导入一个表的数据...，如果在oracle里表不存在，先建表再导入数据。...Kettle的转化和作业中都有“检查表是否存在”步骤，但是如果要实现上述的需求，只能用作业，而不能使用转换。 在Kettle中，作业是串行执行的，只有前一个作业项执行成功才会开始下一个作业项。...而转换中的多个步骤是并行执行的，数据流会在构成转换的所有步骤中同时操作。因此，如果使用转换，不能保证先建表再导入数据的执行顺序。下面为实验步骤。 1....“检查表是否存在”作业项如下图所示。 ? 3. “create table”SQL脚本作业项如下图所示。 ? 4. “mysql to oracle”转换如下面三张图所示。 ? ? ?
在编译EasyNVR的时候，我们为了防止数据库内的表重复，使用了sqlite3_exec函数来判断一个表是否存在。但在EasyDSS中，我们使用的是GORM方式。...在EasyDSS在调用该方式过程中，出现了以下错误： 具体函数代码如下： // 根据主键，判断是否存在 func (impl *BaseDaoImpl) Exists(id string) bool...但是代码中因为data为反射出来的数据添加id数据不够方便，因此直接使用Find函数代替First函数，即解决此问题。...// 根据主键，判断是否存在 func (impl *BaseDaoImpl) Exists(id string) bool { dataType := reflect.TypeOf(impl.TableStruct...如果大家想了解我们在EasyNVR上的实现过程，可以阅读此文：EasyNVR使用sqlite3如何判断一个表是否在数据库中已经存在。
前言不知道大家在面试时有没有被问过“如何在大量数据中快速检测某个数据是否存在”。如果有过相关的思考和解决方案，看看你的方案是否和本文一样。...问题剖析通常我们查找某个数据是否存在需要借助一些集合，比如数组、列表、哈希表、树等，其中哈希表相对其他集合的查找速度较快，但是这里有个重点“大量数据”，比如“在13亿个人的集合中查找某个人是否存在”，如果就使用哈希表来存储...布隆过滤器介绍布隆过滤器是1970年一个叫布隆的人提出来的，主要用于检测一个元素是否在一个集合里。其空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，但是会存在一定的失误率，下面对其进行详细说明。...（如果有对哈希函数个数有疑问的，请继续向下看）同样，查找该元素时以同样的方式进行查找，通过哈希函数映射到数组中，如果下标对应的值为1，说明该元素存在。...这里重点强调一下：失误率是指查找不存在的元素会有该现象，在位图中存在的元素不会出现查找失误。影响失误率的因素那是不是哈希函数个数越多失误率越低，当然不是。
摘要： 本文将探讨在SQL查询中判断某项数据是否存在的方法，避免频繁使用COUNT函数来统计数据的数量。通过使用更加优雅的查询语句，开发者可以在数据库操作中提高效率和可读性。...引言： 在SQL查询中，经常需要判断某项数据是否存在，以决定是否执行后续操作。传统的方法是使用COUNT函数来统计数据的数量，但这可能导致额外的数据库开销和复杂性。...本文将介绍一些不使用COUNT函数的方法，来判断数据是否存在，从而提高查询效率和代码可读性。...SQL 查找是否“存在”的方法： 使用EXISTS子查询： EXISTS关键字可以用于判断子查询是否返回结果，如果子查询返回至少一行数据，则判断为存在。...总结： 本文介绍了在SQL查询中判断数据是否存在的方法，避免了过多地使用COUNT函数来统计数量。
现在只能这样写，因为还没有泛型嘛。Intfunc IsContainInt(items []int, item int) bool { for _, ea...
用法 Hadoop提供了-test命令可以验证文件目录是否存在。...命令参数 描述 -d 如果指定路径是一个目录返回0否则返回1 -e 如果指定路径存在返回0否则返回1 -f 如果指定路径是一个文件返回0否则返回1 -s 如果指定路径文件大小大于0返回0否则返回1 -z...Shell中判断 sudo -uxiaosi hadoop fs -test -e test/adv/day=20180123 if [ $?...-eq 0 ] ;then echo '[info]目录已存在不需要创建' else sudo -uxiaosi hadoop fs -mkdir -p test/adv/day=20180123
今天在工程中遇到“ORA-01747: user.table.column, table.column 或列说明无效”的报错情况，查了一下是由于数据库列名起的不好引起的，名字用到了数据库的关键字。
在Python中有各种数据结构，而字典是我们生产中经常会用到的数据结构，这里记录一下如果判断某个key是否存在于字典中的二种方法。..., in AttributeError: 'dict' object has no attribute 'has_key' 如上所示可知，字典的has_key方法只能在Python2中使用...，在Python3中已经移除。...方法二: in关键字 一般我们刚开始学习认识Python的时候我们都会先字典列表对象的形式把字典所有键返回，再判断该key是否存在于键列表中： nock:work nock$ python3 Python...总结 如上实例可知用in关键字是最nice的方法，同时在字典数据量较大的情况下in也是最快的方法，我这里就不实验了，有兴趣的同学可以实践一下。
如果是下面的 jQuery 代码判断一个对象是否存在，是不能用的。 if($("#id")){ }else{} 因为 $("#id") 不管对象是否存在都会返回 object 。...正确使用判断对象是否存在应该用： if($("#id").length>0){}else{} 使用 jQuery 对象的属性 length 来判断，如果 > 0 就存在。
value, ok := dict["key1"] if ok { fmt.Printf(value) } else { fmt.Println("key1 不存在...") } } 以上就是golang中判断map中key是否存在的方法 还有一种简化的写法是 import "fmt" func main() { dict := map[string]...if value, ok := dict["key1"]; ok { fmt.Printf(value) } else { fmt.Println("key1 不存在
python之筛选图像中是否存在黑白背景 紧接上篇文章的需求，需要进行功能增加 某些图片存在背景丢失问题，出现黑白背景现象，这种需要排查，同样交给了自动化处理。...，相似度越高，不就代表目标图片可能存在背景丢失问题吗？...第三，出发点不一样，我需要的是极值点数据，查找的方法都是求整体对比。 如何解决？...3、取值只取前三，如果前三中，排名第一多的是纯黑或者纯白，那么我们判断该图片为背景缺失。...（通过多次实验数据分析得出的谨代表个人观点的结论）。 如果想要判断背景是红色、绿色之类的，可以自己去查找颜色范围，将取值范围和相关算法匹配写到代码里面就行了。
js中判断键是否存在？ 看到这个问题，有的小伙伴可能第一个想法就是判断值是否为undefined。...兴兴冲冲地写下如下代码： var obj = {}; if(obj[key]==undefined){ //不存在 } 但是这种写法是错误的，因为可能键是存在的，但是值为undefined。...= undefined // 返回false，但是键是存在的 in操作符 你应该使用in操作符来替换之前的操作，例： "key" in obj // 存在时返回true 注： 如果需要检查不存在，
创建一个数据库wx_test 在数据库新建test表然后插入num、title、url三个字段 源码： <?...php /* 创建一个数据库wx_test 在数据库新建test表然后插入num、title、url三个字段 */ $con=mysql_connect(“localhost”,”root”,”...root”);//链接数据库 mysql_select_db(“wx_test”);//选择数据库 $sql=”select * from tset where num=$num or title=...$title”;//查询数据 $result=mysql_query($ql);//函数执行一条mysql程序 $row= mysql_fetch_array($result,MYSQL_ASSOC
判断数据库是否存在 case mnesia:system_info(use_dir) of true -> alread_created; _ -> ...判断表是否存在 case lists:member(agent_cache_table, mnesia:system_info(tables)) of true -> lager
前言 最近有朋友问我这么一个面试题目： 现在有一个非常庞大的数据，假设全是 int 类型。现在我给你一个数，你需要告诉我它是否存在其中(尽量高效)。 需求其实很清晰，只是要判断一个数据是否存在即可。...实际情况也是如此；既然要判断一个数据是否存在于集合中，考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存中的。...而我们是否可以换种思路，因为只是需要判断数据是否存在，也不是需要把数据查询出来，所以完全没有必要将真正的数据存放进去。 伟大的科学家们已经帮我们想到了这样的需求。...一旦其中的有一位为 0 则认为数据肯定不存在于集合，否则数据可能存在于集合中。 所以布隆过滤有以下几个特点： 只要返回数据不存在，则肯定不存在。 返回数据存在，但只能是大概率存在。...在 set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合中，如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。
现在我给你一个数，你需要告诉我它是否存在其中(尽量高效)。 需求其实很清晰，只是要判断一个数据是否存在即可。 但这里有一个比较重要的前提：非常庞大的数据。...实际情况也是如此；既然要判断一个数据是否存在于集合中，考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存中的。...而我们是否可以换种思路，因为只是需要判断数据是否存在，也不是需要把数据查询出来，所以完全没有必要将真正的数据存放进去。 伟大的科学家们已经帮我们想到了这样的需求。...一旦其中的有一位为 0 则认为数据肯定不存在于集合，否则数据可能存在于集合中。 所以布隆过滤有以下几个特点： 只要返回数据不存在，则肯定不存在。 返回数据存在，但只能是大概率存在。...在 set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合中，如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。
实际情况也是如此；既然要判断一个数据是否存在于集合中，考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存中的。...而我们是否可以换种思路，因为只是需要判断数据是否存在，也不是需要把数据查询出来，所以完全没有必要将真正的数据存放进去。 伟大的科学家们已经帮我们想到了这样的需求。...当有一个 B1=1000 需要判断是否存在时，也是做两次 Hash 运算，定位到 0、2 处，此时他们的值都为 1 ，所以认为 B1=1000 存在于集合中。 当有一个 B2=3000 时，也是同理。...一旦其中的有一位为 0 则认为数据肯定不存在于集合，否则数据可能存在于集合中。 所以布隆过滤有以下几个特点： 只要返回数据不存在，则肯定不存在。 返回数据存在，但只能是大概率存在。...在 set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合中，如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。
indexOf();返回元素在数组中的位置，如果没有则返回-1； 例子：var arr=['aaa','bbb','ccc','ddd','eee']; var a=arr.indexOf('ddd... //3 var b=arr.indexOf('d'); console.log(b); //-1 我通常的用法：if(arr.indexOf(要查找的元素)>-1){ 元素存在的操作...findIndex()；返回第一个符合条件的数组元素的位置，如果所有元素都不符合条件则返回-1；findIndex（），数组中的每一个元素都会调用一次函数，但是当条件返回true时，findIndex(... }) console.log(a); //NaN 方法四：for()或forEach() 循环遍历，然后用if判断 方法五：使用jquery的inArray方法 该方法返回元素在数组中的下标...，如果不存在与数组中，那么返回－１; var arr=['aaa','bbb','ccc','ddd','eee']; var a= $.inArray('bbb',arr); console.log
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