select筛选用户数据

本文纯属为发骚而生,本着简化工程师.管理员的工作量而整理的一种实用高效方法. 实际工作中,我们有以下几种场景出现: 导入导出帐号信息后,需要对现有账号信息进行筛选比对: 统计备份表格数据之后新生的用户账户信息: 不同时期账户信息状态差异汇总: 分批导入导出账户数据信息比对: 或者是资产盘点的时候对重复数据进行筛选排查: 相同表格不同时期差异对比等: 常规思路: 第一列抽出一个,然后依次对比第二列.找出是否不同: 然后第一列抽出第二个,依次对比第二列,找出是否不同: 或者通过Excel中函数来处理

签发token 源码入口 # 前提:给一个局部禁用了所有 认证与权限 的视图类发送用户信息得到token,其实就是登录接口 # 1)rest_framework_jwt.views.ObtainJSONWebToken 的 父类 JSONWebTokenAPIView 的 post 方法 # 接收有username.password的post请求 # 2)post方法将请求得到的数据交给 rest_framework_jwt.serializer.JSONWebTokenSerializer 处

Select …forupdate语句是我们经常使用手工加锁语句.通常情况下,select语句是不会对数据加锁,妨碍影响其他的DML和DDL操作.同时,在多版本一致读机制的支持下,select语句也不会被其他类型语句所阻碍. 借助for update子句,我们可以在应用程序的层面手工实现数据加锁保护操作.本篇我们就来介绍一下这个子句的用法和功能. 下面是采自Oracle官方文档<SQLLanguage Reference>中关于for update子句的说明:(请双击点开图片查看) 从for

互联网二次革命的移动互联网时代,如何吸引用户.留住用户并深入挖掘用户价值,在激烈的竞争中脱颖而出,是各大电商的重要课题.通过各类大数据对用户进行研究,以数据驱动产品是解决这个课题的主要手段,携程的大数据团队也由此应运而生;经过几年的努力,大数据的相关技术为业务带来了惊人的提升与帮助. 以基础大数据的用户意图服务为例,通过将广告和栏位的"千人一面"变为"千人千面",在提升用户便捷性,可用性,降低费力度的同时,其转化率也得到了数倍的提升,体现了大数据服务的真正价值. 在

应用场景:因为数据库中的数据涉及机密信息,希望一次性能删除掉所有数据,只保留数据表结构,供新项目开发程序用 测试结果:经查询已删除所有数据 存在问题:数据表如果存在外键的话下面脚本可能执行不成功,请自行删除或者过滤掉该表,见下图 操作办法:直接将下面的脚本内容复制到PQSQL中执行即可 --Oracle使用游标删除所有用户数据表中的所有记录脚本 declare mystring NVARCHAR2(1000):=''; --定义要输出的字符串变量 cursor mycursor is --定义游

起始地     目的地     距离(公里)A             B             1000A             C             1100A             D             900A             E             400B             D             300D             F             600E             A             400F        

一.cast函数 cast函数的作用是对用户输入的数据进行数据类型转换,比如用户数据的数据时number类型,小数位数是3位,我们可以将用户数据转换成整形数据int类型. cast函数的格式是cast(数据源 as 待转换的数据类型) 比如我需要将number数据类型的13.658转换成int类型的整数类型 SQL> select cast(13.658 as int) from dual; CAST(13.658ASINT) ----------------------------------

使用PLSQL-Developer工具可以快速便捷地完成Oracle数据库用户.表的备份恢复. Oracle数据库用户数据完整备份与恢复 1. 备份 1.1   PL/SQL->工具->导出用户对象,选项如图 常用的用户对象包括: TABLE,SEQUENCE,VIEW,PACKAGE,TYPE,FUNCTION,PROCEDURE,PACKAGE BODY,TREGGER 选择需要导入的用户对象,导出.sql文件,此步骤导出的是建表语句,包括存储过程.触发器.视图等 . 1.2  PL/SQ

前面我们学习了如何使用MapReduce计数器,那么我们通过下面这个项目巩固我们所学 1.介绍 本项目我们使用电视机顶盒数据,统计出无效用户数据记录,并解析出有效的用户数据以压缩格式输出 2.数据集 数据来源于“hadoop小文件合并”处理后的结果 3.分析 基于需求,我们通过以下几步完成: 1.首先使用Jsoup,解析出html格式的机顶盒数据 2.编写Mapper类,自定义计数器统计无效的机顶盒数据,并将有效的机顶盒数据以压缩格式输出 4.实现 1.首先定义一个ParseTVData类,解析