打印sql语句: $model->find()->createCommand()->getRawSql(); 批量插入 Yii::$app->db->createCommand()->batchInsert(UserModel::tableName(), ['user_id','username'], [ ['1','test1'], ['2','test2'], ['3','test3'], ])->execute();

SQL Server中生成随机ID的函数是newId(),但是这样生成出来的随机ID是36位带[-]符号的. select newId(); -- 746516E0-95D6-4BAF-8826-6C2F76E9C2AB 我们可以配合replace()函数替换掉[-]符号来生成32位的不带[-]符号的随机ID. select replace(newId(), '-', ''); -- 157C42D56FAE4220900A9E8D600F6097 我们也可以配合lower()函数将小写字母转换

(一)DBMS_RANDOM包信息 DBMS_RANDOM包包含3个存储过程,4个函数,1个类型,一共8个模块,如下. SQL> desc dbms_random Element Type ---------- --------- VALUE FUNCTION NORMAL FUNCTION STRING FUNCTION RANDOM FUNCTION INITIALIZE PROCEDURE SEED PROCEDURE TERMINATE PROCEDURE NUM_ARRAY TYPE

需要导入jxl.jar,commons-lang-2.6.jar 链接:https://pan.baidu.com/s/1NPPh24XWxkka68x2JQYlYA 提取码:jvj3 链接:https://pan.baidu.com/s/1d68GzCbXFIx41uPiWZpAkg 提取码:z2az package exceldemo; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.text.DateFormat;

本文演示如何使用2种不同的方法从 SQL Server 生成 XML.   方法1:使用了 SqlCommand 的 ExecuteXmlReader 方法获取 XmlReader,然后使用 DataSet 类的 ReadXml 方法把 XmlReader 填充到 DataSet.   方法2:使用 SqlDataAdapter 提取数据内容,并使其适应 DataSet 内部的XML 结构.SqlDataAdapter 类封装了一组数据指令和一个数据连接,用于填充 DataSet .   示例1

mock.js 的用处 前后端分离 :让前端攻城师独立于后端进行开发. 增加单元测试的真实性 :通过随机数据,模拟各种场景. 开发无侵入 :不需要修改既有代码,就可以拦截 Ajax 请求,返回模拟的响应数据. 用法简单 :符合直觉的接口. 数据类型丰富 :支持生成随机的文本.数字.布尔值.日期.邮箱.链接.图片.颜色等. 方便扩展 :支持支持扩展更多数据类型,支持自定义函数和正则. 配置模拟数据案例 Mock.mock('http://g.cn', { 'name' : '@name', 'ag

在迁移或升级SQL Server数据库服务器时,很多场景下我们不能还原msdb,所以我们必须手工迁移SQL Server相关作业.如果手工生成每一个作业的脚本话,费时又费力,其实SQL Server中有好几种方法可以批量生成作业脚本的方法, 下面介绍一下. 1:SSMS客户端工具批量生成创建作业脚本 1:在SSMS->SQL Server Agent下,单击Jobs. 2: 按快捷键F7,在Object Explorer Details里面,你会看到所有的作业 3: 全选所有作业(CTRL+A)

Mock.Random 是一个工具类,用于生成各种随机数据. Mock.Random 的方法在数据模板中称为『占位符』,书写格式为 @占位符(参数 [, 参数]) . var Random = Mock.Random Random.email() // => "n.clark@miller.io" Mock.mock('@email') // => "y.lee@lewis.org" Mock.mock( { email: '@email' } ) //

百度了各种随机生成,集中摘录如下: 一.循环写入千万级测试数据 DECLARE @i int ) BEGIN INSERT INTO A_User(username,password,addtime,token,roleid) ), ) ), ), ) ) as int)) END GO 二.生成一段时间内的随机时间 --生成一段时间内的随机时间 declare @Date_start datetime declare @Date_end datetime set @Date_start= '2

sklearn-生成随机数据 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties from sklearn import datasets %matplotlib inline font = FontProperties(fname='/Library/Fonts/Heiti.ttc') 多标签分类数据 X

简介 Masscan是Kali下集成的高效扫描器,和nmap命令有很多相似之处 命令生成随机ip masscan -sL 10.0.0.0/24 > c段.txt masscan -sL 10.0.0.0/16 > b段.txt masscan -sL 10.0.0.0/8 > a段.txt sL:显示扫描的所有主机的列表 > xx.txt:把终端命令行中的结果保存在xx.txt文件中

在软件需求.开发.测试过程中,有时候需要使用一些测试数据,针对这种情况,我们一般要么使用已有的系统数据,要么需要手动制造一些数据. 在手动制造数据的过程中,可能需要花费大量精力和工作量,现在好了,有一个Python包能够协助你完成这方面的工作. 1.什么是Faker Faker是一个Python包,开源的GITHUB项目,主要用来创建伪数据,使用Faker包,无需再手动生成或者手写随机数来生成数据,只需要调用Faker提供的方法,即可完成数据的生成. 项目地址:https://github.co

代码如下: import random import datetime import time dataCount = 10*100*100 #10M. codeRange = range(ord('a'),ord('z')) alphaRange = [chr(x) for x in codeRange] alphaMax = len(alphaRange) daysMax = 42003 theDay = datetime.date(1900,1,1) def genRandomName(n

先插入一条数据 insert into table(a,b,c,d) values(1,2,3,4) 然后重复执行以下sql语句 没执行一次 数据就会倍增 insert into table(a,b,c,d) (select a,b,c,d from table)注意:上句中为避免可能有自增主键的存在而没有使用(*),还有使用时注意唯一性约束导致报错.

这段时间接手一个数据操作记录的功能,刚拿到手上的时候打算用EF做,后来经过仔细考虑最后还是觉定放弃,最后思考再三决定: 1.以模块为单位分表.列固定(其实可以所有的操作记录都放到同一个表,但是考虑到数据量大的时候查询性能的问题还是分表吧)列:主键ID.引用记录主键ID.操作时间.操作类型.详细信息(里面存储的就是序列化后的值) 2.在客服端解析保存的序列化的值 但是用xml还是用json呢,这有是一个问题,显然用xml在存储过程正很容易就能生成了:SELECT * FROM TABLE FOR 

import random as r import pymysql first=('张','王','李','赵','金','艾','单','龚','钱','周','吴','郑','孔','曺','严','华','吕','徐','何') middle=('芳','军','建','明','辉','芬','红','丽','功') last=('明','芳','','民','敏','丽','辰','楷','龙','雪','凡','锋','芝','') name=[] passwd1=(') for i

insert into A表(字段1,字段2) select 字段1,字段2 From B表 [注:字段类型.字段数应相同] --批量进行修改ID值 declare @i int begin )) From (select IId=ROW_NUMBER()over(order by ID),* FROM ComputerEquipmentListVIEW) as d where ComputerEquipmentListVIEW.ID=d.ID and d.IId=@i end

1.批量修改 select 'update 读者库 set 单位代码='''+新单位代码+''' where 单位代码='''+单位代码+'''' from 读者单位 ,)<'L' and isnull(新单位代码,'')<>'' order by 单位代码 2.批量插入方式1 '',''K01'',''学生'')' from [172.21.163.12].BaseDataCenter.dbo.XX0301 3.批量插入方式2 insert into 流通参数定义(单位代码,虚拟库室,

create or replace function random_string(integer) returns text as $body$ ))::) , $)), ''); $body$ language sql volatile;

摘要 在前端开发过程中,后端接口还没有完全开发完成时,前端开发人员就需要学会自己模拟后端接口数据,更快更好的完成开发任务.模拟后端接口数据的js库有很多,今天就简单就简单的分享下mock.js在前端开发的应用(嘿嘿,毕竟这个mock应用的开发人员较多). 内容 1.Mock的安装 根据官方文档安装mock,运行安装命令安装即可. npm install mockjs 2.Mock的简单介绍 2.1.mock数据模板定义 根据官方文档示例介绍,输出一个随机数的‘*’字符串来展示mock的数据模板,

前几天做测试数据,偶然发现vs2010中有一个生成随机数据的功能,记录下来,方便以后使用,确实非常的好用灵活快捷. 为了简单扼要的说明,下面我用一个实例来说明如何快捷使用: 在VS2010创建数据库项目,添加SQL Server 2008数据库项目,这里第一次使用者可以选择2008向导: 向导后,选择相关的配置: 最后部署完成即可,没有特殊要求的就直接默认就可以注意选择导入数据库架构出的数据库即可默认数据库. 在VS2010中建立数据库连接,添加新项,在数据生成计划: 然后可以看到这个页面也就是