Delphi 使用 Datasnap 进行三层应用开发,积累了几种技术,总结如下: 1.(推荐!)在 Datasnap 服务端 使用 TDatasetProvider,客户端 使用   TDSProviderConnection 1)采用 Datasnap Server ,可以使用TCP/IP.Http 通信.TDatasetProvider 能够提供 “元数据与业务数据”. 推荐:采用(FireDac技术) TFDConnection 连接数据库,通过 TFDQuery/TFDTable 向 

FreeSql 采用 ExpressionTree 优化读取速读,如果懂技术的你一定知道 .NETCore 技术下除了原生代码,最快就是 Emit 和 ExpressionTree. 项目在初期使用的反射+缓存,虽然 .NETCore 优化了反射性能,但经过与Dapper性能测试对比之后,发现仍然有一定差距,改成 ExpresstionTree 后才与 Dapper 性能相当. FreeSql 支持的类型较多,实现 ExpressionTree 的复杂度较大,有兴趣的朋友可以翻阅源代码. IFr

SELECT * FROM SUSE_DEV.PROJECT_LISTING INNER JOIN SUSE_DEV.PROJECT_AUCTION ON SUSE_DEV.PROJECT_LISTING.PROJECT_CODE on ( SELECT * FROM SUSE_DEV.PROJECT_AUCTION WHERE SUSE_DEV.PROJECT_AUCTION.GMT_START > SYSDATE ) 这段SQL里的子查询是肯定会返回多条的.一般来说,用ON是根本不能解决这样

前段时间准备采用wcf+nh框架开发sl程序,发现采用nh开发不适合我的中型.并且快速开发项目,所以综合考量了下,决定采用wcf+linq to sql . 但是此模式也有缺点,也是linq to sql的缺点,查询语句写起来比较复杂(),只有边摸索,边开发了. 所以第一步就是搭建wcf:,目前我采用的wcf寄宿在一个winform程序,并采用tcp协议(考虑效率问题). 第二步:在wcf服务项目中添加linq to sql 类. 在实现wcf 时,我有个user表和rose表,两个表是关联表,

在Yii1.x中,要想查询语句返回以特定列为键(key)的数组数据,代码例如以下(下述样例以表主键为返回数组索引): $users = User::model()->findAll(array('condition'=>'status = 1', 'index'=> 'id')); 当中通过findAll方法传入的index參数将被CActiveRecord::populateRecords方法用来按该index为键来整理查询返回数据. 在Yii2中,因为查询构造实际实现者为Active

一.前言 java 中MySQL JDBC 封装了流式查询操作,通过设置几个参数,就可以避免一次返回数据过大导致 OOM. 二.如何使用 2.1 之前查询 public void selectData(String sqlCmd) throws SQLException { validate(sqlCmd); Connection conn = null; PreparedStatement stmt = null; ResultSet rs = null; try { conn = petad

版本:laravel5.4+ 问题描述:laravel数据库查询返回的数据不是单纯的数组形式,而是数组与类似stdClass Object这种对象的结合体,即使在查询构造器中调用了toArray(),也无法转换成单纯的数组形式. 问题解析: (以上图片来源于laravel学院5.3版本到5.4版本的升级手册) 如上图所示:Laravel不再支持在配置文件中定制PDO的"fetch mode",取而代之,总是使用PDO::FETCH_OBJ,如果你仍然想要为应用定制fetch模式,需要监

python查询数据库返回数据主要运用到flask框架,pymysql 和 json‘插件’ #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import pymysql import flask,json server=flask.Flask(__name__) @server.route('/index',methods=['get','post']) def create(): db = pymysql.connect("localhost",

查询返回JSON数据结果集 设计目标: 1)一次性可以返回N个数据表的JSON数据 2)跨数据库引擎 { "tables": [ { "cols": [ { "name": "field1", "type": "string", "size": 10 } { "name": "field2", "type":

查询: 返回值是整数. 小于0是查询的数据不存在,大于0是查询的数据已经存在.  修改: 返回值是整数. 大于0是修改的数据成功,否则就是失败. 添加: 和修改同理.

在使用python操作neo4j的时候,如果查询的数据比较多,结构比较复杂的时候,返回的数据量会比较大,而且信息比较多,并且不唯一.所以写了该方法,用于查询比较复杂的数据. def query_graph(query): graph = get_graph() data = graph.run(query).data() node_ids = [] new_nodes = [] new_links = [] for a in data: for tk,tv in a.items(): nodes

const express = require('express');const router = express.Router(); const Monk = require('monk');const Db = new Monk('localhost:27017/dictionary');//连接mongoDb地址 //返回数据接口 router.get('/getData', async function(req, res) { let data1 = await Db.get('data

字节流: (A)FileOutputStream(File name) 创建一个文件输出流,向指定的 File 对象输出数据. (B)FileOutputStream(FileDescriptor) 创建一个文件输出流,向指定的文件描述器输出数据. (C)FileOutputStream(String name) 创建一个文件输出流,向指定名称的文件输出数据. (D)FileOutputStream(String, boolean) 用指定系统的文件名,创建一个输出文件. 字符流: InputS

今天主要学习了数据库的多条件查询.attr和prop的区别和分页的实现 一.实现多条件查询 public List<Product> findProductListByCondition(Condition condition) throws SQLException { QueryRunner runner = new QueryRunner(DataSourceUtils.getDataSource()); //定义一个存储实际参数的容器 List<String> list =

HQL连接查询 和SQL查询一样 hql也支持各种链接查询 如内连接 外连接 具体如下 左外连接 left (outer) join 迫切左外连接 left (outer) join fetch 右外连接 right (outer) join 内连接 (inner) join 迫切内连接 (inner) join fetch 那么今天举的例子仍然是学生Student和Grade 学生和年级的一对多的关系 一个学生属于一个年级 一个年级有多个学生 已经配置好了一对多双向关联 在此不做截图 因为不是

字节流与字符流 先来看一下流的概念: 在程序中所有的数据都是以流的方式进行传输或保存的,程序需要数据的时候要使用输入流读取数据,而当程序需要将一些数据保存起来的时候,就要使用输出流完成. 程序中的输入输出都是以流的形式保存的,流中保存的实际上全都是字节文件. 字节流与字符流 在Java.io包中操作文件内容的主要有两大类:字节流.字符流,两类都分为输入和输出操作.在字节流中输出数据主要是使用OutputStream完成,输入使的是InputStream,在字符流中输出主要是使用Writer类完成

.@RequestMapping映射 该注解中存的是映射路径的字符串 1.1 value的值是一个数组,也就是说可以定义多个访问路径,同时“.action”可以省略,前端控制器中主要查找主体部分.注意在前端页面访问时必须要加上“.action”. 1.2 method表示前端请求的方法,必须要存在POST,当然此属性可以不设置,默认所有都可以. 1.3 此注解还可以出现在类前面,表示该类中所有的方法访问路径都需要加上/item,以此区别不同控制器中的方法 2.Controllre中方法返回值 /

DRF 返回数据的封装,和分页 1 返回值的 封装 自定义一个类,初始化基本的返回数据信息 class BaseResponse(object): """ 初始化基本的返回数据信息 """ def __init__(self,status=True,data=None,error=None): self.status = status self.data = data self.error = error @property def get_da

字节流与字符流 先来看一下流的概念: 在程序中所有的数据都是以流的方式进行传输或保存的,程序需要数据的时候要使用输入流读取数据,而当程序需要将一些数据保存起来的时候,就要使用输出流完成. 程序中的输入输出都是以流的形式保存的,流中保存的实际上全都是字节文件. 字节流与字符流 在Java.io包中操作文件内容的主要有两大类:字节流.字符流,两类都分为输入和输出操作.在字节流中输出数据主要是使用OutputStream完成,输入使的是InputStream,在字符流中输出主要是使用Writer类完成

笔记内容: 什么是流 字节流 字符流 序列化 数据操作流(操作基本数据类型的流)DataInputStream 打印流 Properties 集合 什么是流: 流是个抽象的概念,是对输入输出设备的抽象,输入流可以看作一个输入通道,输出流可以看作一个输出通道. 输入流是相对程序而言的,外部传入数据给程序需要借助输入流. 输出流是相对程序而言的,程序把数据传输到外部需要借助输出流. 注意:输入和输出都是相对于程序而言的. 什么是字节流? 字节流--传输过程中,传输数据的最基本单位是字节的流. 什么是

Alink漫谈(七) : 如何划分训练数据集和测试数据集 目录 Alink漫谈(七) : 如何划分训练数据集和测试数据集 0x00 摘要 0x01 训练数据集和测试数据集 0x02 Alink示例代码 0x03 批处理 3.1 得到记录数 3.2 随机选取记录 3.2.1 得到总记录数 3.2.2 决定每个task选择记录数 3.2.3 每个task选择记录 3.3 设置训练数据集和测试数据集 0x04 流处理 0x05 参考 0x00 摘要 Alink 是阿里巴巴基于实时计算引擎 Flink