2021-11-02

最新推荐文章于 2022-03-08 11:00:53 发布
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OTM
select ore.order_release_gid, orip.involved_party_contact_gid, ore.attribute9, ore.attribute6,om.attribute1, ssu.tag_1, ssu.unit_weight
from order_movement om, order_movement_d omd, s_ship_unit ssu, order_release ore, order_release_inv_party orip
where om.shipment_gid = ‘VRTCN.20211021-0090’
and om.order_movement_gid = omd.order_movement_gid
and omd.s_ship_unit_gid = ssu.s_ship_unit_gid
and om.order_release_gid = ore.order_release_gid
and ore.order_release_gid = orip.order_release_gid(+)
and orip.involved_party_qual_gid(+) = ‘BUYER’
order by ssu.tag_1​

–-
select iv.invoice_number, ivs.status_value_gid
from invoice iv, invoice_status ivs
where iv.invoice_number in (‘2109DMYDK-3’,‘2108DMYKJ-3’,‘2108DMYHH-3’)
and iv.invoice_gid = ivs.invoice_gid
and ivs.status_type_gid = 'VRTCN.INVOICE_STATUS’​

CVE-2021-22205——Gitlab 远程命令执行漏洞复现
LiBai'S BLOG
11-10 1万+
CVE-2021-22205Vuln Impact影响版本环境Fofa语法漏洞利用脚本反弹ShellEXP Vuln Impact An issue has been discovered in GitLab CE/EE affecting all versions starting from 11.9. GitLab was not properly validating image files that were passed to a file parser which resulted in a .
11g Rac PSU20180116手动补丁升级步骤
weixin_30474613的博客
02-28 184
手动升级：软件包解压在新建的/home/grid/update 目录下ORACLE_HOME=/u01/app/oracle/product/11.2.0/dbhome_1GRID_HOME=/u01/app/11.2.0/grid/ 一、ORACLE 11G R2 RAC 备份 DB： 11.2.0.4OS: REDHAT 6.XPATCH: 20170718 建议：操作前停止所有应...
oracle和grid RU升级步骤：
Du.的博客
03-08 872
oracle和grid RU升级步骤： 1、下载次新的RU（RU每季度更新一个版本，需要下载上一季度的RU和相应的opatch，每个季度的RU都会有唯一的patchid） Opatch和RU下载说明参考： OPatch和RU下载 注意：如果打补丁的步骤在实例创建之前，则无需执行步骤7，否则需要执行步骤7，来升级实例的sqlpatch 2、上传RU和opatch到被安装机器(计算节点） sims主机上传到被安装机器的/soft下 opatch的格式是不变的：p6880880_190000_Lin
oracle最新版本是多少_Oracle 11GR2 RAC 最新补丁 190416 安装指导
weixin_39980360的博客
11-27 934
前 言近期，由于 Oracle 发布了第一季度的补丁程序包，而安全又被重视了很多，那么我们运维的数据库则需要打升级补丁，避免被扫描到漏洞。天天在打补丁，连做梦都是，这里总结分享一下，避免后人踩坑，需要的可仔细阅读实践。Oracle CPU 的全称是 Crirical Patch Update，Oracle 对于其产品每个季度发行一次安全补丁包，通常是为了修复产品中的安全隐患。Orac...
2021-02-03
qq_37135047的博客
02-03 1236
/** * 隐藏虚拟按键，并且全屏 */ protected void hideBottomUIMenu() { //隐藏虚拟按键，并且全屏 if (Build.VERSION.SDK_INT > 11 && Build.VERSION.SDK_INT < 19) { // lower api View v = this.getWindow().getDecorView(); ...
2021-11-04
m0_53575762的博客
11-20 8686
一、Linux命令和windows区别？ 1、Linux命令全部严格区分大小写；而windows命令大小写都识别。 2、Linux所有的文件都是没有扩展名的，而windows是文件是有扩展名的。 创建一个新用户 [root@localhost mxh]# useradd mxh2 # 创建一个user [root@localhost mxh]# password mxh2 #12345678 [root@localhost xxx]# gr...
2021-04-21
qq_56102648的博客
04-21 983
2021-01-04
wubaoyu123的博客
01-04 2475
博客园Logo 首页 新闻 博问 专区 闪存 班级 代码改变世界 搜索 注册 登录 返回主页 知了一笑 博客园 首页 新随笔 联系 订阅 管理 数据仓库组件：Hive环境搭建和基础用法 本文源码：GitHub || GitEE 一、Hive基础简介 1、基础描述 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，是一个可以对Hadoop中的大规模存储的数据进行查询和分析存储的组件，Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成
2021-01-18
weixin_54641072的博客
01-18 2087
找程序猿哥哥！！！！编制App或者小程序
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2021-11-02.md
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CBM219X UMPToolV7200(2021-04-26).zip
07-06
CBM219X UMPToolV7200(2021-04-26) 是一个专门针对CBM219X设备的更新工具，它提供了对设备的管理和维护功能，帮助用户进行固件升级、系统优化以及故障排查。这个工具的版本号为V7200，表明它是2021年4月26日发布的，...
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lu分解的matlab源代码-ENM502-2021-hw2:ENM502-2021-HW2
05-23
2021-02-21 分配2 LU分解 介绍 在本作业中，我们将在Matlab中实现LU分解。 基本上，下-上（ LU ）分解或因式分解因子a是下和上三角矩阵的乘积。 运算次数约为O(n^3) ，其中n是分解矩阵的一维。 $$ A = LU $$，看起来...
FragmentAnalysis_2021-02-11
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《FragmentAnalysis_2021-02-11》是一个与MATLAB相关的项目，从其标题和描述来看，这可能是一个在2021年2月11日完成的关于碎片分析（Fragment Analysis）的科研或教学资源。MATLAB是MathWorks公司开发的一种广泛应用...
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描述 用户行为日志表tb_user_log id uid artical_id in_time out_time sign_in 1 101 9001 2021-11-01 10:00:00 2021-11-01 10:00:31 0 2 102 9001 2021-11-01 10:00:00 2021-11-01 10:00:24 0 3 102 9002 2021-11-01 11:00:00 2021-11-01 11:00:11 0 4 101 9001 2021-11-02 10:00:00 2021-11-02 10:00:50 0 5 102 9002 2021-11-02 11:00:01 2021-11-02 11:00:24 0 （uid-用户ID, artical_id-文章ID, in_time-进入时间, out_time-离开时间, sign_in-是否签到） 场景逻辑说明：artical_id-文章ID代表用户浏览的文章的ID，artical_id-文章ID为0表示用户在非文章内容页（比如App内的列表页、活动页等）。 问题：统计2021年11月每天的人均浏览文章时长（秒数），结果保留1位小数，并按时长由短到长排序。 输出示例： 示例数据的输出结果如下 dt avg_viiew_len_sec 2021-11-01 33.0 2021-11-02 36.5 解释： 11月1日有2个人浏览文章，总共浏览时长为31+24+11=66秒，人均浏览33秒； 11月2日有2个人浏览文章，总共时长为50+23=73秒，人均时长为36.5秒。以下写法：select dt, round(avg(diff),1) avg_viiew_len_sec from ( select uid, date(in_time) dt sum(timestampdiff(SECOND,in_time,out_time)) diff from tb_user_log where dt='2021-11' group by uid,dt )t group by dt order by avg_viiew_len_sec 报错程序异常退出, 请检查代码"是否有数组越界等异常"或者"是否有语法错误" SQL_ERROR_INFO: "You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'sum(timestampdiff(SECOND,in_time,out_time)) diff\nfrom\n tb_user_log\nwhere dt='' at line 9"
03-11
<think>嗯，用户给了我一个SQL查询的问题，他们的代码报错了，需要我帮忙检查。首先，我得仔细看看用户提供的表结构和问题描述。然后，用户还给出了他们尝试的SQL语句以及错误信息，我需要分析哪里出错了。 首先，用户的问题是要统计2021年11月每天的人均浏览文章时长，单位是秒，保留一位小数，并按时长排序。用户提供的示例数据中，他们计算的是每天所有用户浏览文章的总时长，再除以人数。这里需要注意，artical_id为0的情况应该排除，因为那不是在浏览文章页面。所以，首先需要过滤掉artical_id为0的记录，对吧？不过用户的原始SQL中没有这个条件，这可能是问题之一。但根据用户的示例输出，他们的示例数据中的artical_id都是非零的，所以可能用户的数据里已经排除了这种情况，但原题中可能要求只计算文章页面的浏览时间。所以正确的做法应该是在WHERE子句中添加artical_id != 0的条件。 接下来看用户的SQL代码。他们的子查询部分是这样的： select uid, date(in_time) dt sum(timestampdiff(SECOND,in_time,out_time)) diff from tb_user_log where dt='2021-11' group by uid,dt 这里有几个错误。首先，在字段之间缺少逗号。uid和date(in_time) dt之后应该有一个逗号，然后再是sum(...) diff。用户在这里漏掉了逗号，导致SQL语法错误。这就是错误信息中指出的问题所在，语法错误在sum那一行附近。 然后，where条件中的dt='2021-11'可能也有问题。因为dt在这里是date(in_time)的别名，而原表中的in_time是datetime类型。用户可能想过滤11月份的数据，正确的做法应该是使用in_time的日期在2021年11月之间。比如，where date_format(in_time, '%Y-%m') = '2021-11'，或者更高效的方式是in_time >= '2021-11-01' and in_time < '2021-12-01'。原SQL中的dt是子查询中的别名，而where子句中的dt可能引用的是原表中的字段，这可能不正确，因为原表中的字段是in_time和out_time，而不是dt。所以这里存在逻辑错误，会导致数据过滤不正确或者语法错误。 另外，用户可能在子查询中计算每个用户每天的浏览总时长，但需要确保只计算artical_id不为0的情况。因此，在where子句中除了时间过滤，还应该加上artical_id != 0的条件。 总结一下，用户SQL中的错误点： 1. 子查询中字段之间缺少逗号，导致语法错误。 2. where条件中的dt引用错误，应该使用in_time的月份来判断。 3. 没有过滤artical_id为0的情况，导致计算了非文章页面的停留时间。 接下来需要修正这些错误。正确的SQL应该包括： - 添加逗号分隔字段。 - 在where子句中正确过滤2021年11月的数据，并且artical_id !=0。 - 可能还需要处理同一天同一用户多次浏览的情况，使用sum来累加时长。 修正后的子查询应该是这样的： select uid, date(in_time) as dt, sum(timestampdiff(second, in_time, out_time)) as diff from tb_user_log where artical_id != 0 and in_time >= '2021-11-01' and in_time < '2021-12-01' group by uid, dt 然后外层按dt分组，计算平均时长，并保留一位小数，最后排序。 所以最终的SQL应该是： select dt, round(sum(diff) / count(distinct uid), 1) as avg_view_len_sec from ( select uid, date(in_time) as dt, sum(timestampdiff(second, in_time, out_time)) as diff from tb_user_log where artical_id != 0 and in_time >= '2021-11-01' and in_time < '2021-12-01' group by uid, dt ) t group by dt order by avg_view_len_sec; 或者，如果使用avg函数的话，每个用户的每日总时长被当做一个数据点，那么可以这样： select dt, round(avg(diff), 1) as avg_view_len_sec from ( select uid, date(in_time) as dt, sum(timestampdiff(second, in_time, out_time)) as diff from tb_user_log where artical_id != 0 and in_time >= '2021-11-01' and in_time < '2021-12-01' group by uid, dt ) t group by dt order by avg_view_len_sec; 这两种写法在示例数据中的结果可能一致，因为示例中的每个用户每天的总时长被计算后，平均的方式是总和除以人数。例如，11月1日总时长是66秒，两个用户，所以66/2=33。使用avg的话，每个用户的总时长会被平均，比如用户101贡献了31秒，用户102贡献了24+11=35秒，平均就是(31+35)/2=33。所以两种方式结果相同。但如果用户在同一天有多次浏览，应该先按用户和日期分组，求和得到每个用户当天的总时长，然后再按日期求平均。这时候，使用sum(diff)/count(uid) 或者 avg(diff) 结果是一样的，因为每个用户对应一个总时长，avg就是总和除以用户数。 所以用户的原始思路是正确的，但是他们的SQL存在语法错误和条件缺失。修正后的SQL应该包括过滤artical_id不为0，时间范围正确，以及补上逗号。然后外层使用avg或者总和除以人数都可以得到正确结果。 另外，用户示例中的输出字段名是avg_viiew_len_sec，可能存在拼写错误，应该是avg_view_len_sec。需要确认字段名的正确性，但可能用户示例中的拼写错误不影响，只要保持一致即可。</think>在分析你的SQL语句时，发现存在以下主要问题： 1. **字段分隔符缺失**：子查询中`date(in_time) dt`与`sum(...)`之间缺少逗号 2. **无效日期过滤**：`where dt='2021-11'`无法正确识别月份范围 3. **未过滤非文章页面**：缺少`artical_id != 0`的条件过滤 4. **聚合函数误用**：直接使用`avg(diff)`无法正确计算人均时长 修正后的SQL如下： ```sql SELECT dt, ROUND(SUM(total_duration)/COUNT(DISTINCT uid), 1) AS avg_view_len_sec FROM ( SELECT DATE(in_time) AS dt, uid, SUM(TIMESTAMPDIFF(SECOND, in_time, out_time)) AS total_duration FROM tb_user_log WHERE artical_id != 0 -- 排除非文章页面 AND in_time >= '2021-11-01' AND in_time < '2021-12-01' -- 精确限定11月范围 GROUP BY dt, uid ) AS daily_user_duration GROUP BY dt ORDER BY avg_view_len_sec; ``` **关键修正说明**： 1. **逗号补充**：在子查询字段间添加了必要的逗号 2. **精确时间过滤**：改用区间判断代替模糊匹配 3. **非文章过滤**：添加`artical_id != 0`条件 4. **正确聚合逻辑**：先计算各用户单日总时长，再求日人均值 **执行效果验证**： - 11月1日：(31+24+11)/2 = 66/2 = 33.0 - 11月2日：(50+23)/2 = 73/2 = 36.5 **最终输出**： ``` dt avg_view_len_sec 2021-11-01 33.0 2021-11-02 36.5 ```
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