Quick B的SQL传参建模功能提供基于SQL的数据加工处理能力,减轻了IT支撑人员的工作量.在即席查询SQL中,我们用物理字段显示别名来表示参数的占位符,配置完占位符后,就可以在查询控件中进行参数绑定.在的传参建模中,本质透传的是逻辑条件,执行过程中会将物理字段:显示别名来表示参数的占位符,配置完占位符后,就可以在查询控件中进行参数绑定.在QuickBI的SQL传参建模中,本质透传的是逻辑条件,执行过程中会将“{物理字段:显示别名}”替换为“物理字段 > 查询值 ” 或 “物理字段 = 查询

在日新月异的前端领域中,前端工程师能做的事情越来越多,自从nodejs出现后,前端越来越有革了传统后端命的趋势,本文就再补一刀,详细解读如何在js代码中执行标准的SQL语句 为什么要在js里写SQL? 随着业务复杂度的增长,前端页面可能出现一些数据逻辑复杂的页面,传统的js逻辑处理起来比较复杂,我们先看两个例子: 比如多规格多库存商品界面,难点在于颜色分类.尺码.价格.库存.限购数量以及对应的图片展示之间有复杂的逻辑关系,用户进行不同的选择时,js要经过多次复杂的查询才能算出结果 比如地区联动查

---恢复内容开始--- 今天往php里写了一条sql查询, $sql = "select * from videos where vuser=".$u: $ret = mysql_query($sql,$con): while($row = mysql_fetch_array($ret))『』 然后运行时在while语句处卡住了,最后检查nginx的error.log,提示是这样的"[error] 16246#0: *28 FastCGI sent in stderr: &

开发图表最关键的点在于选择准确的图表类型展示准确的数据,而准确的数据往往依赖于一个强大的取数模型,因此设计一个好的取数模型不仅可以解决数据安全的问题,更可以帮助每个访问者高效触达自己想要的数据,开发者可以通过使用Quick BI建立起多层次多粒度的取数模型. 在构建取数模型前,简单介绍一下数据集的概念.Quick BI 目前已经支持为20多种数据库建立连接,建立连接后我们会在系统内为每个连接生成一个逻辑实体称之为数据源.通过预览数据源可以查看对应数据库下面的物理表信息,并能够基于这些物理表创建数

SpringBoot项目通常配合TKMybatis或MyBatis-Plus来做数据的持久化. 对于单表的增删改查,TKMybatis优雅简洁,无需像传统mybatis那样在mapper.xml文件里定义sql. 我们目前的项目呢,有一些数据分析的需求,涉及到多表关联.嵌套子查询等复杂的sql. 那么,TKMybatis是不是可以支持手写sql呢? 答案是yes! 我们知道,springboot集成tk-mybatis需添加2个依赖: <dependency> <groupId>t

一.摘要 随着物联网的告诉发展,数据量呈现井喷式的增长,如何来分析和使用这些数据,使数据产生商业价值,已经变得越来越重要.值得高兴的是,当前越来越多的人已经意识到了用数据分析决定商业策略的重要性,也都在进行着各行各业的数据分析.众所周知数据分析的核心是数据,为了更容易的分析数据,数据模型的设计需要遵循一定的规范.当前最流行的联机分析处理(OLAP)的规范为维度建模规范.本文介绍Quick BI如何进行维度建模,基于维度模型如何来自动化的生成分析查询的SQL语句,从而使数据分析变得更容易. 关键字

hive介绍 什么是hive? hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计 hive是基于hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据映射为数据库的一张表,并提供类SQL查询功能.本质就是将HQL(hive sql)转化为MapReduce程序 我们使用MapReduce开发会很麻烦,但是程序员很熟悉sql,于是hive就出现了,可以让我们像写sql一样来编写MapReduce程序,会自动将我们写的sql进行转化.但底层使用的肯定还是MapReduce. hive处理

一.摘要 随着互联网的高速发展,数据量爆发式增长的同时,数据的存储形式也开始呈现出多样性,有结构化存储,如 Mysql, Oracle, SQLServer 等,半结构化甚至非结构化存储,如HBase,OSS 等.那么从事数据分析的人员就面临着从多种多样的数据存储形式中提取数据而后进行多维分析,这将是一件非常具有挑战的事情.而Quick BI 作为新一代智能BI服务平台,恰好解决了这一难题,不仅支持多种结构化数据源的多维分析,也支持本地文件上传后的查询分析,同时还支持部分非结构化数据源的OLAP

写在开头 对于普通的表格展示数据,相信大家都非常熟悉了,今天给大家介绍的是BI领域的分析利器-交叉表,这个在BI分析场景中使用占比最多的分析利器.通过交叉表对数据的承载和管理,用户可以一目了然地分析出各种场景指标以及对比,帮助用户作出决策. 术语说明 行和列:行一般是作为一个系列分类的概念,里面通常放置维度字段:列与行对应,是用于展示统计分析的数据,通常放置度量字段.钻取:钻取是改变维的层次,变换分析的粒度.它包括向上钻取和向下钻取.通过向导的方式,用户可以定义分析因素的汇总行,例如对于各地区各

做管理系统的,无论是bs结构的还是cs结构的,都不可避免的涉及到数据库表结构的设计,sql语句的编写等.因此在开发系统的时候,表结构设计是否合理,sql语句是否标准,写出的sql性能是否优化往往会成为公司衡量程序员技术水平的标准. 我们程序员不是dba,不需要时刻关注sql运行时间,想方设法优化表结构,存储空间,优化表读取速度等等,但是在开发系统时,时刻保持优良的写sql语句的作风是很有必要的,这关乎到个人在公司的声誉,嘿嘿,你懂的... 新来的程序员老鸟,在一个开发团队中,需要表现一下自己的水

Java程序员编程时需要混合面向对象思维和一般命令式编程的方法,能否完美的将两者结合起来完全得依靠编程人员的水准: 技能(任何人都能容易学会命令式编程) 模式(有些人用“模式-模式”,举个例子,模式可以应用到任何地方,而且都可以归为某一类模式) 心境(首先,要写个好的面向对象程序是比命令式程序难的多,你得花费一些功夫) 但当Java程序员写SQL语句时,一切都不一样了.SQL是说明性语言而非面向对象或是命令式编程语言.在SQL中要写个查询语句是很简单的.但在Java里类似的语句却不容易,因为程序

做管理系统的,无论是bs结构的还是cs结构的,都不可避免的涉及到数据库表结构的设计,sql语句的编写等.因此在开发系统的时候,表结构设计是否合理,sql语句是否标准,写出的sql性能是否优化往往会成为公司衡量程序员技术水平的标准. 我们程序员不是dba,不需要时刻关注sql运行时间,想方设法优化表结构,存储空间,优化表读取速度等等,但是在开发系统时,时刻保持优良的写sql语句的作风是很有必要的,这关乎到个人在公司的声誉,嘿嘿,你懂的... 新来的程序员老鸟,在一个开发团队中,需要表现一下自己的水

做管理系统的,无论是bs结构的还是cs结构的,都不可避免的涉及到数据库表结构的设计,sql语句的编写等.因此在开发系统的时候,表结构设计是否合理,sql语句是否标准,写出的sql性能是否优化往往会成为公司衡量程序员技术水平的标准. 我们程序员不是dba,不需要时刻关注sql运行时间,想方设法优化表结构,存储空间,优化表读取速度等等,但是在开发系统时,时刻保持优良的写sql语句的作风是很有必要的,这关乎到个人在公司的声誉,嘿嘿,你懂的... 新来的程序员老鸟,在一个开发团队中,需要表现一下自己的水

应届生小祖参加了个需求分析会回来后跟我说被产品怼了一句: "不就是写SQL吗,要那么久吗" 我去,欺负我小弟,这我肯定不能忍呀,于是我写了一篇文章发在了公司的wiki 贴出来给大家看看,省略了一些敏感的内容.当然内部版言辞也会温和一点,嘻嘻 在哪里写SQL? 这个问题高级点的问法是用哪种SQL引擎? SparkSQL.Hive.Phoenix.Drill.Impala.Presto.Druid.Kylin (这里的SQL引擎是广义的,大家不必钻牛角尖) 我用一句话概括下这几个东西,先不

把以前的ASP.NET MVC的项目改成用.NET CORE来写,写好了部署上去了,结果问题一大堆,今天慢慢检查了一下,发现一个大坑: 写控制器里的方法接收参数数都是直接写在控制器的方法参数里的,如: public ActionResult CallBack(string msg, string orderno){ ...... } 这样的话不管是在浏览器里打http://localhost/aaa/callback?msg=success&orderno=3231354 还是在postman中

在SAP note 2000002 – FAQ: SAP HANA SQL Optimization里提到了SQL语句的两种执行方式,具体差异体现在where语句里搜索条件的指定方式上. 所谓Literals, 就是我们通常所说的hard code – 硬编码,在下面的例子里已经写得很清楚了. 而Bind variables – 绑定变量, 就是指在出现在SQL语句的where条件是维护在变量里,这些变量的值根据应用程序的逻辑计算出来.一个典型的例子如下: 关于这两种执行方式,SAP note里

应用场景: 某日,接产品姐姐需求,网站搜索页在搜索特定的内容时候,会现实搜索不到结果!如衣服网站,搜索鞋子等.为了不直接呈现一个赤裸裸的无此商品页面,so,需要在搜索商品件数小于3时,在下面随机推荐本站销量前50中的随机六款! 本屌看产品姐姐温和的笑容,二话不说接下来了!不就是一个推荐吗!?可是在写sql的时候犯难了,销量前50好做 <?php $sql = "SELECT sum(goods_num) AS goods_buy FROM order_goods order by good

    首页 所有文章 资讯 Web 架构 基础技术 书籍 教程 我要投稿 更多频道 » - 导航条 - 首页 所有文章 资讯 Web 架构 基础技术 书籍 教程 我要投稿 更多频道 » - iOS - Python - Android - Web前端     Java开发者写SQL时常犯的10个错误 2015/03/10 | 分类: 基础技术 | 0 条评论 | 标签: SQL 分享到:0 本文由 ImportNew - zer0Black 翻译自 jooq.欢迎加入翻译小组.转载请见文末要求

此文章的主旨是希望过于专注.NET程序员在做好工作.写好.NET程序的同时,能分拨出一点时间接触一下.NET之外的东西(例如10%-20%的时间),而不是鼓动大家什么都去学最后什么都学不精,更不是说.NET不行或劝大家放弃.NET.恕我愚钝,此主旨在文中表达不够清楚,看评论中很多朋友误解了,特此说明. 另外,本文中的观点并不全部是我个人的想法,相当一部分来自我以前聊过天的某些大牛,他们很多来自微软.百度.腾讯等知名企业,并且很多已经成为技术骨干,我曾经从他们那里受益匪浅,于是我把他们的指教结合自

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[HANA系列]SAP HANA SQL取表中每行最小值   前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分 比如有一个表结构+数据如下: ​ ID | COL_1 | COL_2 | COL_3 ---|-------|-------|------ ​ 想要得到每一行最小的数据值 即得到如下结果: ​ ID | M