环境: jdk: openjdk11 操作系统: windows 10教育版1903 目的: 如题,当一个对象里有些属性值为null 的不想参与json序列化时,可以添加如下注解 import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonInclude; import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnore; //这个是类注解,表示该类实例化的对象里,值为null的字段不参与序列化@JsonInclude(JsonIn

去重操作 第一种方式, ES 6 引入的新书据结构 Set 本身就是没有重复数据的, 可以使用这个数据结构来转化数组.时间复杂度 O(n) 123456 const target = [];const sourceArray = [1,1,2,3,4,2,3,4,5,6,5,7];new Set(sourceArray).forEach(current => { target.push(current);});console.log(target); // [ 1, 2, 3, 4, 5, 6,

一般在项目中用法是(这种没办法显示空值的数据): select * from 表 where 字段 like %aaa%; 解决空值不显示(除了显示的数据外,空值数据也可以显示): select * from 表 where 字段 like %aaa% or 字段 is null; 注意:其中 字段 is null  必须要用is  null  不能写成 字段=null

场景,程序想检查是否存在某个字段的值是空的,如果存在,则不允许增加记录,否则允许增加记录. 解决这个问题,我一开始用了两种错误的方法 if not clientdataset.locate('AFieldName','',[]) then //如果存在字段AFieldName的值为空的记录,则不允许增加一行记录append clientdataset.append else exit; 第二种错误方法 ClientDataset.Filtered := false; ClientDataset.

从本质上区别: 1.空值不占空间 2.null值占空间   通俗的讲: 空值就像是一个真空转态杯子,什么都没有,而null值就是一个装满空气的杯子,虽然看起来都是一样的,但是有着本质的区别.       例子: 创建一个test表,colA是不可以存放null值的,colB是能存放null值的. CREATE TABLE `test` ( `colA` varchar() NOT NULL, `colB` varchar() DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAUL

定义和用法 array_filter() 函数用回调函数过滤数组中的元素. 该函数把输入数组中的每个键值传给回调函数.如果回调函数返回 true,则把输入数组中的当前键值返回给结果数组.数组键名保持不变. 语法: array array_filter ( array $array [, callable $callback [, int $flag = 0 ]] ) array : 必需.规定要过滤的数组. callback : 可选.规定要用的回调函数 flag   可选.决定 callbac

前言 最近发现带的小伙伴写sql对于空值的判断方法不正确,导致程序里面的数据产生错误,在此进行一下整理,方便大家以后正确的判断空值.以下带来示例给大家进行讲解. 建表 create table test (colA varchar(10) not null,colB varchar(10) null); 向test表中插入数据 插入colA为null的数据 insert into test values (null,1); 此时会报错,因为colA列不能为null. 插入colB为null的数据

Gitee项目地址:https://gitee.com/zc10010/java_interview_guide/tree/master/知识点话术 项目叫话术,但是我觉得作为知识点学习是挺不错的. 里面的内容就是概括一下,方便记忆,了解细节可以去我的博客看 地址:https://www.cnblogs.com/zwtblog/ 目录 SpringBoot 1.什么是springboot 2.为什么要用springboot 3.springboot有哪些优点 4.Spring Boot 的核心注

1. 流程介绍 在上一篇文章中,我们已经把客户端的页面日志,启动日志,曝光日志分别发送到kafka对应的主题中.在本文中,我们将把业务数据也发送到对应的kafka主题中. 通过maxwell采集业务数据变化,相当于是ods数据,把采集的数据发送到kafka的topic(ods_base_db_m)中,然后flink从kafka消费数据,这个过程有维度数据,就放到hbase中,其他事实数据再发送给kafka作为dwd层.flink消费kafka数据可以做一些简单的ETL处理,比如过滤空值,长度限制

转换函数 to_char()字符串转换日期函数 --查询大于某个日期的员工信息 select * from emp where hiredate>to_date('1980-02-12','yyyy-mm-dd'); oracle自动转换 char===>number number===>char date=====>char char=====>date --查询员工的薪水:两位小数,本地货币代码,千位符 SQL> select ename,to_char(sal,'

alipay 的几个内核功能文件:======================================================================================================AlipayFunction.java package com.test.util.alipay; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.net.MalformedU

最近公司有几个项目需要开发手机客户端,服务器端选用WebApi,那么如何保证手机客户端在请求服务器端时数据不被篡改,如何保证一个http请求的失效机制,下面总结一下我们在项目中针对这两个问题的解决方案. 基本思路如下: 用户在成功登陆app客户端之后,手机客户端向服务器端发出的所有的http请求在请求头(HttpHeader)上都会带上下面三个参数:1.Uid(用户ID),2.Ts(时间戳),3.Sign(签名).其中Ts是当前时间减去1970-1-1得到的10位的时间时间戳数字,Sign是接口

声明:ECMAScript不会兼容IE8及以下版本IE浏览器. 一.迭代方法 注:这些迭代方法不会影响数组的值. 每个方法都有两个参数: array.方法(执行函数体,当前作用域(比如this,这个可以省略,用处不大)): 而该执行函数体也有三个参数,分别是 函数体(数组项,该项index,该项所在的数组); 5个方法如下: every:对每个数组中的item都执行该方法,综合执行结果返回一个布尔值,类似于且的关系,成员执行结果全为true,则为true some:原理和every相同,但是类似

打个广告欢迎加入linux,python资源分享群群号:478616847 目录: 1.lambda表达式 2.map内置函数 3.filter内置函数 4.reduce内置函数 5.yield生成器   6.迭代器 一丶lambda表达式 什么是lambda表达式?其实我们了解过三元运算就很容易了解lambda表达式,三元运算是来简写简单的if语句的那么lambda就是来简写简单的函数的 (1)例子下面是一个简单的函数 def f1(a): return a+1 #这个函数只是做了简单的加法运

在pig中, dump和store会分别完毕两个MR, 不会一起进行 1:载入名用正則表達式: LOAD '/user/wizad/data/wizad/raw/2014-0{6,7-0,7-1,7-2,7-3,8}*/3_1/adwords*' 2:filter的几种简单使用方法: 按值过滤 FILTER clickDate_all BY log_type=='2'; FILTER mapping_table BY mapping_ad_network_id=='3' AND mapping_

PC网站支付接口,请参考支付宝官方文档:https://b.alipay.com/signing/productSet.htm?navKey=all 1.需要提供签约账号.商户密钥 2.代码实现: 支付接口(即时到账交易): 1>调用支付宝支付网关 /// <summary> /// PC网站支付 /// </summary> /// <param name="postProcessPaymentRequest"></param>

常用关键字 insert into---插入数据 delete---删除数据 update---更新一条数据 select---实际工作中尽量不要写* set---设置某些属性 where---给执行的语句加限制条件 --增加信息 1 insert into p_dept(deptno,dname,loc) ,'ceshi','ceshi'); commit; --增加信息 2 insert into p_dept ,'ceshi','ceshi'); commit; --增加信息 3 inse

1. 概述 操作数据库有2种方式: DAO(data access object),不安全 ORM(onject relational mapping) 2. DAO Yii::app()->db->createCommand()->select()->from()->where()->andwhere()->orwhere->filterWhere()->innerjoin()->groupBy()->having(); // filte

在网上搜了下关于oracle中not exists和not in性能的比较,发现没有描述的太全面的,可能是问题太简单了,达人们都不屑于解释吧.于是自己花了点时间,试图把这个问题简单描述清楚,其实归根结底一句话:not in性能并不比not exists差,关键看你用的是否正确. 我先建两个示范表,便于说明: create table  ljn_test1 (col number); create table  ljn_test2 (col number); 然后插入一些数据: insert in

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hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. Metastore (hive元数据)Hive将元数据存储在数据库中,比如mysql ,derby.Hive中的元数据包括表的名称,表的列和分区及其属性,表的数据所在的目录 Hive数据存储在HDFS,大部分的查询.计算由mapreduce完成Hive数据仓库于数据库的异同 (1)由于Hive采用了SQL的查询语言HQL,因此