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在MySQL中，使用REGEXP或RLIKE操作符进行正则表达式匹配，而使用NOT REGEXP或NOT RLIKE操作符进行不匹配。一些常用的MySQL正则表达式语法：：匹配任意字符（除了换行符）。[]：匹配方括号中的任意字符。[^]：匹配不在方括号中的任意字符。：匹配零个或多个前面的字符。：匹配一个或多个前面的字符。?：匹配零个或一个前面的字符。{n}：匹配恰好n个前面的字符。{n,}：匹配至少n个前面的字符。{n,m}：匹配至少n个，但不超过m个前面的字符。：匹配字符串的开头。

使用 mysql的show命令实现获取，从 connects、buffercache、lock、SQL、statement、Database throughputs、serverconfig 7个方面获取监控数据。

Kettle是一款国外开源的ETL工具，使用Java语言编写，可以运行在Windows、Linux、Unix上，数据抽取高效、稳定。Kettle包含Spoon、Pan、Chef、Encr和Kitchen等组件，Spoon是一个图形用户界面，可以方便直观地完成数据转换任务。Spoon可以运行转换和任务，转换用Pan来运行，任务用Kitchen运行。

1、下载JDBC驱动2、把JDBCjar包放在合适的位置WindowsMacOS3、打开Tableau，打开。，也可以是远程的repository地址。5、然后就可以打开数据库界面了。

CentOS自带sqlite3。连结sqlite数据库$ sqlite3 ex1SQLite version 3.36.0 2021-06-18 18:36:39Enter ".help" for usage hints.sqlite> create table tbl1(one varchar(10), two smallint);sqlite> insert into tbl1 values('hello!',10);sqlite> insert into tbl1 va

kettle：pdi-ce-6.1.0.1-196Hadoop ：cdh5.11 hive 1.0Kettle安装省略，解压就可以使用，需要把oracle 驱动包放到 D:\pdi-ce-6.1.0.1-196\data-integration\lib 下第一步：修改配置文件D:\pdi-ce-6.1.0.1-196\data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin\plugin.properties 修改前：active.hadoop.confi

python3 psycopg2查询PostgreSQL返回字典列表。import psycopg2from psycopg2 import extras # 不能少conn = psycopg2.connect(database="db_name", user="postgres", password="123456", host="localhost", port="5432")cur = conn.cursor(cursor_factory=psycopg2.extras.DictCurs

导出$ pg_dump -U postgres -t system_calls wangye > ./db.sql# pg_dump -U user_name (-t table_name) db_name(default user_name) > path/to/mydb.sql导入# 新建数据库$ createdb new_db$ psql -d new_db -U postgres -f mydb.sql# psql -d db_name -U user_name -f

从数据库直接读取小于1GB的CLOBs and BLOBs的格式作为字符串，这比数据流方式更快。这里用到了connection.outputtypehandler：def OutputTypeHandler(cursor, name, defaultType, size, precision, scale): if defaultType == cx_Oracle.DB_TYPE_CLOB: return cursor.var(cx_Oracle.DB_TYPE_LONG, ar

cx_Oracle默认返回元组数据，如果想返回字典形式数据，最简单的方式是修改Rowfactories方法。cx_Oracle “rowfactories” are methods called for each row that isretrieved from the database. The Cursor.rowfactory() method is calledwith the tuple that would normally be returned from the database.

如果columnid字段是Number类型，sql查询时用到where过滤columnid=1类似语句会报错：ORA-01722: 无效数字需要columnid转换一下：TO_NUMBER(a.A_COLUMNID)=1

本机环境Windows Server 2019Python 3.8.5下载oracle数据库instantclienthttps://www.oracle.com/technetwork/topics/winx64soft-089540.html安装cx-Oracle从https://pypi.org/project/cx-Oracle/#files下载对应版本的cx_Oracle-8.1.0-cp38-cp38-win_amd64.whl。用pip安装：pip install cx

安装Oracle c12下载地址在官网。登录Oracle SQL Developer新建用户create user USERNAME identified by PASSWORD;创建表空间create tablespace TABLESPACENAME-- 表空间名datafile 'C:\app\Administrator\oradata\TABLESPACENAME.dbf' -- 表空间存储文件位置size 50m -- 文件大小autoextend on next 50

sqlcmd是sql server自带的命令行工具，比之前的osql和issql更好用，毕竟是sql2005新加工具。sqlcmd备份# 导出数据到csvsqlcmd -S localhost -U SA -P pwd -d RM_DB -Q "SELECT tel FROM dbo.m_ask WHERE tel!=''" -o "D:\back.csv"# 备份sqlcmd -S ./sqlexpress -U sa -P 000000 -d master -Q"BACKUP DATABAS

SQL Server 是一款强大的关系型数据管理系统，很多Web服务要用，平常也不免要还原备份，这里就记录一下这次把老版本的数据备份还原到SQL Server 2017里。SQL Server 2017 官方下载地址：https://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=29066并且安装上SQL Server Management ...

本文将从，Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ、ActiveMQ 17 个方面综合对比作为消息队列使用时的差异。一、资料文档Kafka：中。有kafka作者自己写的书，网上资料也有一些。rabbitmq：多。有一些不错的书，网上资料多。zeromq：少。没有专门写zeromq的书，网上的资料多是一些代码的实现和简单介绍。rocketmq：少。没有专门写rocketmq的...

普通请求使用scrapy.Request类就可以实现，但是遇到模拟表单提交post请求的时候，Request类就不如子类**FormRequest类方便了，因为他自带**formdata，专门用来设置表单字段数据。def start_requests(self): form_data = {'f1':'1', 'f2':'100'} # 表单数据，字典格式，注意数字也要用引号引起来，否则报

一、hadoop、Storm该选哪一个？为了区别hadoop和Storm，该部分将回答如下问题：1.hadoop、Storm各是什么运算 2.Storm为什么被称之为流式计算系统 3.hadoop适合什么场景，什么情况下使用hadoop 4.什么是吞吐量首先整体认识：Hadoop是磁盘级计算，进行计算时，数据在磁盘上，需要读写磁盘；Storm是内存级计算，数据直接通过网络导入内存。读写内存比读

SBT(Simple Build Tool)是scala的构建工具，需要Java1.8+版本。安装包安装首先要安装JRE http://blog.youkuaiyun.com/lilongsy/article/details/77452317然后下载SBT，并解压。 https://github.com/sbt/sbt/releases/tag/v1.0.0wget https://github.com/s

安装环境Java环境安装并启动Spark下载并解压Sparkwget https://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgztar xzvf spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz /usr/localcd /usr/localln -s spark spark-2.2.0-bin-hadoop

Kibana 让您能够自由地选择如何呈现您的数据。或许您一开始并不知道自己想要什么。不过借助 Kibana 的交互式可视化，您可以先从一个问题出发，看看能够从中发现些什么。

我毕业于美国一个统计学专业排名前10名的公立大学。今年6月刚刚毕业。从大二上第一门统计专业课算起，已经和统计学打了三年的交道了。我从最开始by chance进的专业，到觉得这个专业无聊，再到开始对这个专业不讨厌，最后到现在觉得这个专业很性感，决定和统计学继续把交道打下去，其实中间还蛮曲折的。自己是属于非常努力的那种学生，但是因为天赋有限，所以“努力”让自己在整个专业中的成绩稳定在中上游，“缺乏天赋”

使用scikit-learn的TF-IDF算法抽取主题关键词

安装环境Ubuntu 16.04.2 LTSPython 3.5.2选择版本仅支持CPU版本TensorflowGPU版本TensorFlow如果只是用来学习测试，建议安装第一个（CPU版本），此处用的这个版本。 产品线上就选第二个，毕竟性能更高一些，但是安装要稍微复杂一点。安装Python环境1.安装pip Virtualenv$ sud

下载安装需要提前装好JDK。下载地址：http://kafka.apache.org/downloads.html推荐下载scala 2.11版本的。解压并进入目录。启动需要启动zookeeperbin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties启动kafkabin/kafka-serv

PyMySQL增删查改的例子：表结构：CREATE TABLE `users` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `email` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `password` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL, PRI...

把数据分布到多个节点上有两种常见的方式：复制（Replication）和分区(Partitioning)。现在主要讲下分布式数据复制。将数据库分布到多台机器上，有多种原因：可扩展性：数据量、读取负载、写入负载超过单台机器的处理能力。容错/高可用：单台机器（或多台机器、网络或整个数据中心）出现故障的情况下，仍然能继续工作。多台机器可以提供冗余，一台出现故障，另一台可以接管。延迟：每个用户可以...

隔离级别说明存在的问题解决的问题Serializable （串行化）最严格的级别，事务串行执行资源消耗最大脏读、幻读、不可重复读取REPEATABLE READ（重复读）保证了一个事务不会修改已经由另一个事务读取但未提交（回滚）的数据。幻读，性能损失脏读、不可重复读取READ COMMITTED （提交读）大多数主流数据库的默认事务等级，保证了一个...

没有数据库的事务隔离，会出现以下各种问题：脏读一个客户端读取到另一个客户端尚未提交的写入。读已提交或更强的隔离级别可以防止脏读。脏写一个客户端覆盖写入了另一个客户端尚未提交的写入。几乎所有的事务实现都可以防止脏写。读取偏差（不可重复读）在同一个事务中，客户端在不同的时间点会看见数据库的不同状态。快照隔离经常用于解决 这个问题，它允许事务从一个特定时间点的一致性快照中读取数据。快照...

这是一次索贝公司的全国巡展会，现场拍下了几张关于融媒体和大数据及视频的图片资料。