现在越来越流行基于 SpringBoot 开发 web 应用，其中利用 mybatis 作为数据库 CRUD 操作已成为主流，楼主以 mysql为例，总结了九大类使用 mybatis 操作数据库 sql 小技巧分享给大家。
2．在MyBatis中针对不同的数据库软件，<insert>元素如何将主键回填？
以下为前端传不定个数参数给后端，后端django通过sql拼接，实现不定参数的级联查询。
问题描述: 如果三表(包括了关系表)级联查询，主表和明细表的主键都是id的话，明细表的多条数据只能查询出来第一条/最后一条数据。
---- 一、Mybatis一对一关联查询 查询学生时，将关联的一个班级对象查询出来，就是一对一关联查询。这里还新增了几个实体类 新增Classes实体类 package com.example.pojo; import java.util.List; public class Classes { private int cid; private String className; private List<Student> studentList;
1、延迟加载，也叫懒加载，它是Hibernate为提高程序执行效率而提供的一种机制，即只有真正使用该对象的数据时才会创建。 2、Hibernate中主要是通过代理（proxy）机制来实现延迟加载。它的具体过程：Hibernate从数据库获取某一个对象数据时，或获取某一个对象的集合属性值时，或获取某一个对象所关联的另一个对象时，由于没有使用到该对象的数据，hibernate并不从数据库加载真正的数据，而只是为该对象创建一个代理对象来代表这个对象，这个对象上的所有属性都是默认值；只有在真正需要使用该对象
字符串类型是Redis中最为基础的数据存储类型，是一个由字节组成的序列，他在Redis中是二进制安全的，这便意味着该类型可以接受任何格式的数据，如JPEG图像数据货Json对象描述信息等，是标准的key-value，一般来存字符串，整数和浮点数。Value最多可以容纳的数据长度为512MB
千里之堤，毁于蚁穴，做项目的过程中可能会涉及到成千上万行的代码，在开发的过程中，一定要注意一些细节上的问题，这不是一篇技术性很高的文章，主要是思想。
resultMap标签为处理关联关系的父标签，后续关联关系定义都是在该标签下进行的
现在越来越流行基于 SpringBoot 开发 Web 应用，其中利用 Mybatis 作为数据库 CRUD 操作已成为主流。楼主以 MySQL 为例，总结了九大类使用 Mybatis 操作数据库 SQL 小技巧分享给大家。
上一节我们讲述了数据库容器化之持久保存数据，本节将讲诉MongoDB容器化实践，并且接下来将逐步讲解其他数据库（MySql、Redis等等）的容器化实践，然后将讲诉一些分布式架构的项目实践。
1. 重要数据假删除的基本实现 业务数据删除功能，对于一些重要数据采用“假删除”的实现方式，即数据并非从数据库中delete，而是标识该记录为已删除，数据显示时过滤掉该部分数据；对于非重要数据采用直接删除的实现方式。 1.1. 假删除的实现 数据库表增加deleted字段，默认值为0表示数据未被删除，删除操作时，将deleted字段更新为1表示数据已被删除，查询数据时使用deleted=0过滤。 1.2. 删除数据的恢复 假删除的目的是防止重要数据被误删除，一旦被误删除后，则需要数据恢复的功能。 系统添加
终于开通原创功能了，大家以后可以在文章下方留言了，欢迎交流。 1 前言 项目开发中的工具类代码总是随着项目发展逐渐变大，在公司诸多的公用代码中，笔者发现了一个简单的，也是经常被使用的类：BaseDomain，引起了我的思考。 在我们公司的开发习惯中，数据库实体类通常会继承一个叫做BaseDomain的类，这个类很简单，主要用来填充一些数据库实体公用的属性，它的设计如下： @MappedSuperclass <1> public class BaseDomain { private Boolean
ClickHouse 是基于 MPP 架构的分布式 ROLAP分析引擎，真正的列式数据库管理系统。让查询变得更快，最简单且有效的方法是减少数据扫描范围和数据传输时的大小， 而clickhouse的数据始终是按列存储的，同时使用了数据压缩，和日志合并树，稀疏索引和 CPU 功能
我们看到，在User实体类里面有userContacts属性，我们将要通过collection来自动填充该内容。
今天我遇到了编程中的一件让人棘手的事情，在开发前期需求调研的时候，产品跟我讲了需求，说好了上游过来的数据都是我需要的，不需要考虑其它情况的。我就按照这个需求做了，项目已经开发要完毕了，然后破天荒突然间的发现上游有大量的数据垃圾流向了我。最让人无语的是原先的产品拍拍屁股辞职走人了，我的内心几乎是奔溃的……
MyBatis 和 Hibernate 是 Java 中常用的两个 ORM 框架，都能够打通应用程序和数据库之间的开发障碍。它们各自有着不同的特点和优势，也存在着一些差异。
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不知从什么时候，开发圈里就流行起来了低代码这一个概念，那么什么是低代码，又能给开发人员带来什么样的挑战和机遇呢。
1.简单查询： [[one()]] // 根据查询结果返回查询的第一条记录。 [[all()]] // 根据查询结果返回所有记录。 [[count()]] // 返回记录的数量。 [[sum()]] // 返回指定列的总数。 [[average()]] // 返回指定列的平均值。 [[min()]] // 返回指定列的最小值。 [[max()]] // 返回指定列的最大值。 [[scalar()]] // 返回查询结果的第一行中的第一列的值。 [[column
objects.values() 返回的并不是简单类型的数据，而是 QuerySet。一般直接用来做 Response 没有问题，但是要知道 QuerySet 是不能被 pickle 的，如果使用到 Django Cache 之类功能，直接用 values() 当作返回会死得很惨。
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这节我们将整合 Spring Boot 与 Mongo DB 实现增删改查的功能，并且实现序列递增。
我们看到，在Message实体类里面有messageDetail属性，我们将要通过association来自动填充该内容。
Step 2.Flask-SQLAlchemy 扩展配置： 描述: 需要使用Flask 的 app = Flask(__name__) 进行 SQLAlchemy 对象构建, 在开发过程中常常使用懒加载方法 init_app 方法进行扩展的加载使用;
# spring-dubbo-service 微服务 项目地址：https://github.com/windwant/spring-dubbo-service spring dubbo servic
阅读本文大概需要5分钟 有时候,我们挂在服务器上的应用会因为一些特殊情况挂掉,致使项目经理又对我们说:又挂了！赶紧去看看! 于是有了以下脚本,使用shell编写,用于定时检查应用情况,挂掉则重启。 这里以tomcat为例。 根据以下步骤即可实现： 1.创建并编辑脚本 vim test.sh 2.复制以下脚本内容至.sh文件中 #自动检测某个tomcat状态(w精确匹配 v去除某种进程 awk数据处理 print $2 打印第二列) TomcatID=$(ps -ef |grep -w 'apache-t
对遗留系统的微服务化改造，从整体上来说，整个过程包含两个部分：一，通过某一种方法论将系统进行微服务划分，比如DDD倡导的限界上下文划分方法。根据系统的特点和运行状态，又分为具体的两种实施策略，绞杀者模式和修缮模式。二，数据库的拆分，只有在数据层面也拆分开，才能真正达到服务化的目的。具体也可以分为，与业务服务拆分同时进行，或者等业务服务拆分后再单独进行两种策略。
CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。 对于分布式数据系统，分区容忍性是基本要求，否则就失去了价值。因此设计分布式数据系统，就是在一致性和可用性之间取一个取舍平衡。
我在CSDN发表了一个帖子，发布一款强大的ORM工具--PDF.NET集成开发工具 ，有个朋友caozhy提出了非常尖锐的问题，我对他的问题做了回答，现在觉得他的问题很有深度和代表性，现在整理在这里供大家讨论。 ================caozhy的问题是========================： 从技术的角度看，lz的想法是好的。 但是从商业的角度看，存在一些问题： （1）开发者能不能得到技术支持的保证？培训谁来做？ （2）后继的维护谁来做？BUG修复？ （3）ORM的框架众多，lz的
使用spring data jpa 开发时，发现国内对spring boot jpa全面介绍的文章比较少案例也比较零碎，因此写文章总结一下。
http://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/7483064
目录 一、使用注解实现自定义映射关系 1. 编写注解方法 2. 编写测试方法 3. 查看运行结果 二、使用注解实现一对一关联查询 1. 编写注解方法 2. 编写测试方法 3. 查看运行结果 三、使用注解实现一对多关联查询 1. 编写注解方法 2. 编写测试方法 3. 查看运行结果 四、注解文件和映射文件开发对比 ---- 一、使用注解实现自定义映射关系 当POJO属性名与数据库列名不一致时，需要自定义实体类和结果集的映射关系，在MyBatis注解开发中，使用 @Results 定义并使用自
@Entity 标注于实体类上，通常和@Table是结合使用的，代表是该类是实体类 @Table 标注于实体类上，表示该类映射到数据库中的表，没有指定名称的话就表示与数据库中表名为该类的简单类名的表名相对应，如果是逆向生成表的话就会以简单类名作为表名 如果指定名称，例如@Table(name="tb_user")，就表示映射到数据库中的tb_userz这个表； @Id 标注于属性上，通常是在get方法上，也可以在属性的声明上。 用于表示该属性作为ID主键 @GeneratedValue
HQL(Hibernate Query Language) 是Hibernate框架提供的一种查询机制，它和 SQL 查询语言很相似。不同的是HQL是面向对象的查询语言，让开发者能够以面向对象的思想来编写查询语句，对Java编程来说是很好的一种方式。
国标GB28181协议视频平台EasyGBS是基于国标GB28181协议的视频云服务平台，支持多路设备同时接入，并对多平台、多终端分发出RTSP、RTMP、FLV、HLS、WebRTC等格式的视频流。平台可提供视频监控直播、云端录像、云存储、检索回放、智能告警、语音对讲、平台级联等功能，在视频能力上，GB28181视频监控国标平台EasyGBS可支持多分屏播放实时监控视频，画面支持1、4、9、16个，可同时播放多路视频流。
虽然实时计算在最近几年才火起来，但是在早期也有不少公司有实时计算的需求，但数据量不成规模，所以在实时方面形成不了完整的体系，基本所有的开发都是具体问题具体分析，来一个需求做一个，基本不考虑它们之间的关系，开发形式如下：
在上篇文章《Spring Boot(二)：Web 综合开发》中简单介绍了一下 Spring Boot Jpa 的基础性使用，这篇文章将更加全面的介绍 Spring Boot Jpa 常见用法以及注意事项。
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在上篇文章springboot(二)：web综合开发中简单介绍了一下spring data jpa的基础性使用，这篇文章将更加全面的介绍spring data jpa 常见用法以及注意事项 使用spring data jpa 开发时，发现国内对spring boot jpa全面介绍的文章比较少案例也比较零碎，因此写文章总结一下。 spring data jpa介绍 首先了解JPA是什么？ JPA(Java Persistence API)是Sun官方提出的Java持久化规范。它为Java开发人员提供了一种对
1 app/models.py class Follow(db.Model): tablename = 'follows' follower_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('users.id'),primary_key=True) followed_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('users.id'),primary_key=True) timestamp = db.Column(db.DateTime, default=datetime.utcnow) class User(UserMixin, db.Model): def init(self, **kwargs): # ... self.follow(self) # ... followed = db.relationship('Follow',foreign_keys=[Follow.follower_id],backref=db.backref('follower', lazy='joined'),lazy='dynamic',cascade='all, delete-orphan') followers = db.relationship('Follow',foreign_keys=[Follow.followed_id],backref=db.backref('followed', lazy='joined'),lazy='dynamic',cascade='all, delete-orphan') def follow(self, user): if not self.is_following(user): f = Follow(follower=self, followed=user) db.session.add(f) def unfollow(self, user): f = self.followed.filter_by(followed_id=user.id).first() if f: db.session.delete(f) def is_following(self, user): return self.followed.filter_by( followed_id=user.id).first() is not None def is_followed_by(self, user): return self.followers.filter_by( follower_id=user.id).first() is not None @property def followed_posts(self): return Post.query.join(Follow, Follow.followed_id == Post.author_id).filter(Follow.follower_id == self.id) @staticmethod def add_self_follows(): for user in User.query.all(): if not user.is_following(user): user.follow(user) db.session.add(user) db.session.commit()
以上是在大数据处理方面常用的四种技术原理， 上面这些处理数据的方式极大程度的提高了单位时间内数据处理的能力， 但是其还是没有摆脱数据量和查询时间的线性关系。 于是在OLAP处理方式上， 我们多了一种：
☞ 03.OLAP引擎 [ Kylin Druid Presto Impala Kudu ADB ES .. ]
1、关联指的是类之间的引用关系。如果类A与类B关联，那么被引用的类B将被定义为类A的属性。 2、关联的分类：关联可以分为一对一、一对多/多对一、多对多关联
关于SQL优化相关的问题，相信很多同学在面试过程中都有被问到过，要么不知道，要么回答不清楚。见于此情况，勇哥今天有空，就和大家聊聊这个相关的话题。
在正式进入主题前，先说说框架的现状，个人用的是gin-gonic框架，这是个在校大学生写的基于go语言的高性能web框架，在此之前我对比过beego 、 iris 、gin-gonic这几个在维护频度和依赖支持以及star热度方面，个人选择了gin-gonic这个框架 ，同时也在github上选用了一套比较前卫的成型的框架代码，东西十分的好，但是个人觉得框架集成的mysql实在是看不下去(主要是性能低了+ 稳定性不够好+升级麻烦)，遂就将数据库换成postgresql，配置完成就开始测试Dao，需要说的是其中gorm是位台湾胸弟写的ORM框架，于是开始~
数据应用，是真正体现数仓价值的部分，包括且又不局限于 数据可视化、BI、OLAP、即席查询，实时大屏，用户画像，推荐系统，数据分析，数据挖掘，人脸识别，风控反欺诈等等。
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