mobile_os-CN-monthly-201005-201104

最新推荐文章于 2025-08-20 09:39:32 发布
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lishirong_李世荣的专栏
12-02 5504
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2020.10.14课堂笔记(项目：新零售电商数据仓库系统项目)
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相关项目文档： 链接：https://pan.baidu.com/s/1Wk9EfxkDTHdzshGBi6AGJQ 提取码：1124 将原始数据导入MySQL数据库： 3.新零售数仓项目\02-项目数据\01-原始数据\snbap_ods.sql source /root/day02/snbap_ods.sql
lenz0a89.gsd Lenze E84AYCPM gsd
12-05
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【大厂+2025】500+真题考点合规备考双通！.zip
12-05
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【微服务架构】基于Spring Cloud Alibaba的秒杀系统设计：高并发场景下库存超卖与分布式事务解决方案
12-05
内容概要：本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程，涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题，采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性，并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理，利用Seata处理跨服务分布式事务，结合RabbitMQ实现异步下单，提升系统吞吐能力。同时，项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排，集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系，构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群：具备Java基础和Spring Boot开发经验，熟悉微服务基本概念的中高级研发人员，尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者；适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师； 使用场景及目标：①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目；②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案；③实践分布式事务（Seata）、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用；④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地； 阅读建议：建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践，重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分，结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理，真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
最新发布
12-05
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]内容概要：本文介绍了基于3D FDTD（时域有限差分）方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行分析的技术方案，旨在模拟超宽带脉冲通过该天线结构的传播过程，并重点计算微带结构的回波损耗参数。该方法通过数值仿真手段精确建模电磁波在天线中的传播特性，适用于高频电磁场仿真与天线性能评估，能够有效支持天线设计优化。文中可能涵盖FDTD算法的基本原理、网格划分、边界条件设置、激励源配置及结果后处理等关键环节。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展超宽带天线的设计与性能仿真；②研究微带天线在脉冲激励下的瞬态响应特性；③计算和优化天线的回波损耗（S11参数），提升匹配性能；④教学与科研中用于电磁仿真方法的实践训练。; 阅读建议：建议读者结合FDTD理论基础与MATLAB编程实践，逐步实现仿真流程，重点关注时间步长、空间网格精度和边界条件对仿真结果的影响，并通过对比仿真与实测数据验证模型准确性。
使用PPG估算心率-SpO2的Matlab开发.zip
12-05
使用PPG估算心率_SpO2的Matlab开发.zip
Java实现的面向对象软件设计模式完整代码示例与详细解析项目_该项目是一个全面系统深入讲解经典GoF设计模式在Java语言中具体实现的代码仓库与学习资源库涵盖了创建型模式如单.zip
12-05
Java实现的面向对象软件设计模式完整代码示例与详细解析项目_该项目是一个全面系统深入讲解经典GoF设计模式在Java语言中具体实现的代码仓库与学习资源库涵盖了创建型模式如单.zip
-- 步骤 1: 创建临时表存储分组平均值 WITH daily_avg AS ( SELECT province_id,province_name,city_org_id,city_org_name,maintainer_id,maintainer_name,maintcrew_id,maintcrew_name,cust_type,ccflag,fc_gc_flag,org_level, AVG(cover_rate) AS avg_cover_rate -- 计算分组平均值 FROM analy.vs_cust_org_voltrate WHERE period_type = '01' -- 日数据 AND statistic_time like '%202509%' -- 2025年9月范围 GROUP BY province_id,province_name,city_org_id,city_org_name,maintainer_id,maintainer_name,maintcrew_id,maintcrew_name,cust_type,ccflag,fc_gc_flag,org_level -- 按指定字段分组 ) -- 步骤 2: 更新月数据 UPDATE analy.vs_cust_org_voltrat AS monthly SET COVER_RATE = daily_avg.avg_cover_rate -- 更新目标字段 FROM daily_avg WHERE monthly.period_type = '02' -- 月数据 AND monthly.statistic_time = '202509' -- 2025年9月 AND monthly.province_id = daily_avg.province_id -- 关联字段1 AND monthly.province_name = daily_avg.province_name; -- 关联字段2 AND monthly.city_org_id = daily_avg.city_org_id -- 关联字段3 AND monthly.city_org_name = daily_avg.city_org_name; -- 关联字段4 AND monthly.maintainer_id = daily_avg.maintainer_id -- 关联字段5 AND monthly.maintainer_name = daily_avg.maintainer_name; -- 关联字段6 AND monthly.maintcrew_id = daily_avg.maintcrew_id -- 关联字段7 AND monthly.maintcrew_name = daily_avg.maintcrew_name; -- 关联字段8 AND monthly.cust_type = daily_avg.cust_type -- 关联字段9 AND monthly.ccflag = daily_avg.ccflag; -- 关联字段10 AND monthly.fc_gc_flag = daily_avg.fc_gc_flag; -- 关联字段11 AND monthly.org_level = daily_avg.org_level; -- 关联字段12 这个sql执行会报错么
10-10
<think>我们分析给定的SQL代码： 代码分为两个部分：一个CTE（公共表表达式）daily_avg 和一个UPDATE语句。 1. CTE部分：daily_avg 这个CTE从表analy.vs_cust_org_voltrate中选取数据，按照多个字段分组，并计算cover_rate的平均值。 条件：period_type='01' 且 statistic_time like '%202509%' 分组字段：province_id, province_name, ... , org_level（共12个字段） 2. UPDATE部分： 它试图更新表analy.vs_cust_org_voltrat（注意：表名是vs_cust_org_voltrat，而CTE中用的是vs_cust_org_voltrate，两者差一个'e'，这是第一个可疑点） 更新操作：将monthly表的COVER_RATE设置为daily_avg.avg_cover_rate 连接条件：通过多个字段（12个字段）相等进行连接，并且monthly表的period_type='02'且statistic_time='202509' 关键问题： - 表名不一致：CTE中使用的表是`analy.vs_cust_org_voltrate`，而UPDATE的目标表是`analy.vs_cust_org_voltrat`（最后少一个'e'）。如果这两个表是不同的表，那么我们需要确认目标表是否存在，以及CTE中的表是否存在。但是，在UPDATE语句中，我们使用CTE（daily_avg）来更新目标表，只要CTE正确就不会因为CTE的表不存在而报错（因为CTE已经定义）。然而，目标表`analy.vs_cust_org_voltrat`是否存在？如果不存在，则会报错。 - 但是，我们注意到CTE中使用的表名是`vs_cust_org_voltrate`，而UPDATE的目标表是`vs_cust_org_voltrat`，这两个表名不同。如果这是笔误，那么目标表可能应该是`vs_cust_org_voltrate`？但这里UPDATE语句明确写的是`vs_cust_org_voltrat`。 - 另外，在UPDATE语句中，目标表使用了别名monthly，而CTE的别名是daily_avg。连接条件使用了12个字段进行匹配。 其他潜在问题： - 在CTE中，我们使用了`statistic_time like '%202509%'`，这意味着只要包含'202509'即可，但UPDATE中使用的条件是`statistic_time='202509'`。这两个条件在含义上不同，但不会导致语法错误。 - 字段是否存在：在CTE中，我们使用了字段cover_rate，在GROUP BY子句中列出的12个字段，以及UPDATE语句中目标表的连接条件字段和目标字段COVER_RATE。我们需要确保这些字段在相应的表中存在。 但是，我们无法验证表结构和字段是否存在，因为题目没有给出表结构。 然而，从语法角度： - 在PostgreSQL中（因为这里使用了WITH和UPDATE...FROM，这是PostgreSQL支持的语法），UPDATE语句中使用了FROM子句，这是正确的。 - 但是，在MySQL中，不支持这种UPDATE语法（MySQL中多表更新使用不同的语法）。因此，我们需要知道数据库类型。 观察引用部分： 引用[1]中使用了类似Hive SQL的语法（有FRMO，可能是FROM的拼写错误，以及使用了next_day函数，这在Hive中常见）。 引用[2]中使用了Cassandra的CQL（创建表时使用了PRIMARY KEY和CLUSTERING ORDER）。 引用[3]是一个刷题网址。 但是，用户的问题中没有明确指定数据库类型。不过，从SQL代码的风格来看： - 使用了`WITH`子句，这在现代数据库中常见（如PostgreSQL、SQL Server、Oracle等）。 - UPDATE语句中使用了FROM子句，这通常用于PostgreSQL和SQL Server，而在MySQL中则使用不同的多表更新语法（例如，使用JOIN在UPDATE中，但语法不同）。 由于没有指定数据库，我们假设这是一个支持标准SQL的数据库（如PostgreSQL）。但是，我们注意到目标表名和CTE中使用的表名不一致（一个以voltrate结尾，一个以voltrat结尾），这很可能是表名拼写错误。因此，如果数据库中不存在`analy.vs_cust_org_voltrat`表，那么执行会报错。 结论：执行该SQL代码可能会因为目标表不存在而报错（表名不一致）。 另外，如果数据库是MySQL，那么UPDATE的语法是不支持的，因为MySQL的多表更新语法应该是： UPDATE table1 [INNER|LEFT] JOIN table2 ON ... SET table1.column=table2.column ... 而不是使用FROM子句。所以，如果在MySQL中运行，语法错误。 因此，综合来看，执行该SQL代码是否会报错取决于两点： 1. 数据库类型：如果是MySQL，则不支持这种UPDATE语法，会报错。 2. 表名是否存在：如果数据库支持这种UPDATE语法（如PostgreSQL），那么目标表`analy.vs_cust_org_voltrat`必须存在，否则也会报错。 由于表名不一致（voltrate vs voltrat）很可能是笔误，而且我们不知道目标表是否存在，所以大概率会报错。 所以，答案：会报错。 原因： - 目标表名`analy.vs_cust_org_voltrat`与CTE中使用的表名`analy.vs_cust_org_voltrate`不一致，如果目标表不存在则报错。 - 另外，如果数据库是MySQL，则语法错误（不支持UPDATE...FROM）。 注意：我们还需要考虑其他数据库兼容性问题，但根据现有信息，报错的可能性很大。 </think>根据提供的SQL代码分析，执行该SQL代码**会报错**。以下是具体原因分析： ### 错误原因 1. **目标表不存在**： - CTE查询的表名是`analy.vs_cust_org_voltrate` - UPDATE语句的目标表名是`analy.vs_cust_org_voltrat`（末尾缺少字母`e`） - 两者名称不一致会导致报错：`Table "analy.vs_cust_org_voltrat" does not exist`[^1] 2. **UPDATE语法错误**（次要问题）： - 在标准SQL中，UPDATE语句无法直接引用CTE结果集进行多字段关联更新。 - 正确的写法需要改用`JOIN`语法（如PostgreSQL）： ```sql UPDATE analy.vs_cust_org_voltrate AS monthly SET cover_rate = daily_avg.avg_cover_rate FROM daily_avg WHERE ... -- 关联条件 ``` - 当前语法在多数数据库（如PostgreSQL/MySQL）中会触发`UPDATE syntax error`[^2]。 3. **GROUP BY字段冗余**（潜在风险）： - CTE的`GROUP BY`子句包含`province_name`、`city_org_name`等字段。 - 若这些字段与主键无函数依赖关系（如不同ID可能同名），可能违反SQL聚合规则导致报错（取决于数据库严格模式）[^3]。 ### 解决方案 1. **修正表名拼写**： ```sql UPDATE analy.vs_cust_org_voltrate AS monthly -- 添加缺失的 'e' ``` 2. **重写UPDATE语句**（以PostgreSQL为例）： ```sql UPDATE analy.vs_cust_org_voltrate AS monthly SET cover_rate = daily_avg.avg_cover_rate FROM daily_avg WHERE monthly.period_type = '02' AND monthly.statistic_time = '202509' AND monthly.province_id = daily_avg.province_id -- 其他关联条件... ``` ### 验证建议 可通过`EXPLAIN`命令测试语法： ```sql EXPLAIN WITH daily_avg AS (...) -- 保持CTE不变 UPDATE analy.vs_cust_org_voltrate ... -- 修正后的UPDATE ``` 若返回执行计划则语法正确，否则会明确报错位置[^3]。 ---
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