SQL Server

简介： 多年前，曾有媒体向丁水波提问：“对于你个人来说，转型过程中最痛苦的部分是什么？”“最关键的是市场意识的转变。耳听为虚眼见为实，做起来给外界看到了，他们才会明白和接受。很多东西得做完成功了，才可以让别人信服，但这中间的时间周期会比较长一点。”丁水波这样回应道。 导读 ：多年前，曾有媒体向丁水波提问：“对于你个人来说，转型过程中最痛苦的部分是什么？”“最关键的是市场意识的转变。耳听为虚眼见为实，做起来给外界看到了，他们才会明白和接受。很多东西得做完成功了，才可以让别人信服，但这中间的时间周期会比较长一点。”丁水波这样回应道。 近年来特步在运动鞋细分领域不断加码。2019 年，公司陆续收购了索康尼、迈乐、盖世威和帕拉丁的相关运营权，形成了涵盖大众运动、专业运动和时尚运动三大细分市场的品牌矩阵，打破了过去单一的品牌格局。但一系列收购也令特步的商誉增至 8.3 亿元。 与此同时，特步的旗下业务也在持续变革。 今年零售业受到受疫情巨大冲击的同时，也倒逼特步新营销业务的快速提升。疫情以来，数字化转型全面加速，品牌服装企业们纷纷奔向线上线下渠道融合变革的新零售模式。在这一重要趋势中，特步也不例外，今年特步电商业务通过调整内部货品结构、精准营销推广、布局直播业务等举措持续变革，强化新营销矩阵。相关数据显示，618 活动中，特步主品牌全渠道累计成交突破 2.5 亿元，国内品牌第三

Python脚本采集某一台SQL Server服务器数据的时候，突然遇到 “ Connection to the database failed for an unknown reason ”错误 ，更详细的信息如下 Traceback (most recent call last): File "src/pymssql.pyx" , line 636, in pymssql.connect File "src/_mssql.pyx" , line 1957, in _mssql.connect File "src/_mssql.pyx" , line 677, in _mssql.MSSQLConnection.__init__ _mssql.MSSQLDriverException: Connection to the database failed for an unknown reason. During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/home/konglb/python/get_server_info.py" , line 84, in <module> autocommit=True); File

女主宣言 1998年，加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出分布式系统有三个指标，即CAP，而这三个指标不能同时做到。今天小编就为大家分享分布式相关理论，希望能对大家有所帮助。 PS：丰富的一线技术、多元化的表现形式，尽在“ 360云计算 ”，点关注哦！ 1 前言 CAP、BASE、最终一致性是NoSQL数据库的三大理论基石。 2 CAP理论 CAP理论是一个非常知名的理论。在进行分布式系统设计的时候，我们一定会涉及到三个方面的性质。哪三个方面呢？ C : 一致性（Consistency）。指任何一个读操作总能读到之前完成的写操作的结果。也就是说在我们分布式环境中，多点的数据必须是一致的。所有节点在同一时间要具有相同的数据。 A : 可用性（Availability）。指快速的获取数据，可以在确定时间内返回操作结果，保证每个请求不管成功还是失败都有响应。 P : 分区容忍性（Partition tolerance）。指当网络出现分区的情况（即系统中的一部分节点无法和其他节点进行通信）分离的系统也能够正常运行。即：系统中任意信息丢失不会影响系统正常运作。 我们理想的目标是：希望设计一个分布式系统能够同时满足CAP。但是理论和实践都证明，这是不可能的，鱼和熊掌不可兼得。只能三者取其二，必须要牺牲一个性质，来成就另外两个性质。 CAP Theorem

这里简单总结一下关于SQL Server事务日志备份的一些疑问，如有其它更多疑问，欢迎你们留言讨论。 事务日志备份频繁有性能影响吗？ 关于事务日志备份，如果设置得非常频繁有什么性能影响吗？ 这个是不少人的疑惑，频繁的事务日志备份是否影响性能呢？其实这是一个谬论。关于这些问题，我们先来做个假设，假设两小时内产生了30G大小的事务日志，那么对于下面几种事务日志备份策略： 1: 2小时做一次事务日志备份。 2: 1小时做一次事务日志备份。 3：30分钟做一次事务日志备份。 4: 15分钟做一次事务日志备份。 5: 5分钟做一次事务日志备份。 总体来说，如果2小时内，产生了30G大小的事务日志，那么不管哪种备份策略，事务日志备份的IO总量（或者事务日志备份文件大小）是一样的。并不会因为日志备份频率有所区别。但是如果2小时备份一次事务日志，那么一次将要备份30G大小的日志。这个对IO的影响将持续较长一段时间，如果是15分钟备份一次事务日志（这里为了说明，假设事务日志是均衡、平均产生的），那么一次事务日志备份只需要备份3.75GB大小的事务日志。如果从资源消耗的角度来说，频繁的事务日志备份反而能分散IO到不同时间段，避免较短时间产生大量的IO操作。这样对系统IO性能反而好处较多。 而且频繁的事务日志备份不仅可以减少一次备份事务日志的大小，从时间范围上分散IO，而且频繁的事务日志备份，

一 、什么是架构师 曾经有这么个段子： 甲：我已经应聘到一家中型软件公司了，今天上班的时候，全公司的人都来欢迎我。 乙：羡慕ing，都什么人来了？ 甲：CEO、COO、CTO、All of 程序员，还有会计、司机都来了。 乙：哇，他们太重视你了，人才啊，这么多人迎接你！ 甲：没有啊，就一个人！ 乙：靠，#%￥$%... 很多的创业公司，一人身兼数职的情形还是很常见的。至少，我是经历过的，一个人包办了所有的开发过程，连测试我都做了，绝对的一条龙，但是经常踩钢丝、骑独轮车总会有失足的时候，结果有一次，从我手里发出去的光盘母盘，含有病毒僵尸，以至于被迫收回已经推上市场的2万张光盘，从那之后，我的心脏就开始变得无比坚强，现在就是整个后台服务都瘫痪了，我也只是微微一笑。其实，一个人身兼架构师和程序员，甚至多种角色，没什么不妥，后面还会讲这个话题，这种现象不是中国特色，跟国外是完全接轨的。我曾经跟米国的一个工程师在msn中聊过类似的话题，发现他们的路子跟咱们没什么不同，在IT这个行业，我们跟世界的差距只有1天，他们刚弄出来的新东西，我们这里第2天保准见得到。 架构师这个称呼不是拍脑袋想出来的，是有国际标准（ISO/IEC 42010）可查的。架构师是软件开发活动中的众多角色之一，它可能是一个人、一个小组，也可能是一个团队。微软对架构师有一个分类参考，我们参考一下，他们把架构师分为4种

Python 数据库接口支持非常多的数据库,你可以选择适合你项目的数据库: GadFlymSQL MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server 2000 InformixInterbase Oracle Sybase 不同的数据库你需要下载不同的DB API模块,例如你需要访问Oracle数据库和Mysql数据,你需要下载Oracle和MySQL数据库模块。 DB-API是一个规范。它定义了一系列必须的对象和数据库存取方式, 以便为各种各样的底层数据库系统和多种多样的数据库接口程序提供一致的访问接口。 Python的DB-API,为大多数的数据库实现了接口,使用它连接各数据库后,就可以用相同 的方式操作各数据库。 Python DB-API使用流程: 引入API模块。获取与数据库的连接。执行SQL语句和存储过程。关闭数据库连接。 MySQLdb MySQLdb是用于Python链接Mysql数据库的接口，它实现了Python 数据库API规范V2.0，基于MySQL C API上建立的。 安装 直接使用pip进行安装，在此之前需要安装一些系统依赖包。 CentOSyum install gcc python-devel mysql-devel zlib-devel openssl-devel Ubuntusudo apt-get install

导读 ：多年前，曾有媒体向丁水波提问：“对于你个人来说，转型过程中最痛苦的部分是什么？”“最关键的是市场意识的转变。耳听为虚眼见为实，做起来给外界看到了，他们才会明白和接受。很多东西得做完成功了，才可以让别人信服，但这中间的时间周期会比较长一点。”丁水波这样回应道。 近年来特步在运动鞋细分领域不断加码。2019 年，公司陆续收购了索康尼、迈乐、盖世威和帕拉丁的相关运营权，形成了涵盖大众运动、专业运动和时尚运动三大细分市场的品牌矩阵，打破了过去单一的品牌格局。但一系列收购也令特步的商誉增至 8.3 亿元。 与此同时，特步的旗下业务也在持续变革。 今年零售业受到受疫情巨大冲击的同时，也倒逼特步新营销业务的快速提升。疫情以来，数字化转型全面加速，品牌服装企业们纷纷奔向线上线下渠道融合变革的新零售模式。在这一重要趋势中，特步也不例外，今年特步电商业务通过调整内部货品结构、精准营销推广、布局直播业务等举措持续变革，强化新营销矩阵。相关数据显示，618 活动中，特步主品牌全渠道累计成交突破 2.5 亿元，国内品牌第三；特步儿童新品高速成长，全网增速达 77%。山海系列、猫和老鼠系列、騛速系列等受到消费者青睐。就这样，特步彻底破圈。而这一切的业务增长与都源于特步的第三次战略升级。 作为成立于 2001 年，中国领先的体育用品企业之一的特步，门店数 6230 家

开篇介绍 今天在使用 QV 加载数据的时候会碰到列中的一些状态，信息是通过；或者 / 等符号分隔的，这样不利于做数据分析，因为字符串中的内容本身就是维度。上网搜了一下找到了解决的方法，记录一下。 比如第一幅图中 S200,M250,R35 都是 Invoice 的类型，这时都需要取出来作为分析的维度 DIMENSION。 可以通过下面的代码来实现上图的分隔效果，取出所有的 Invoice 类型，这样就可以做数据统计分析了。当然，其它的列会出现重新数据，在聚合的时候注意就好了。 代码 Source: Load * Inline [ ID , Invoice 1 , S200/M250/R35/ 2 , M1687/A35/D879/F689/ 3 , B33625/S55/ ] ; Destination: Load ID , NewInvoice Where Len ( NewInvoice ) > 0 ; Load ID , Invoice , SubField( Invoice, ' / ' ) AS NewInvoice ; Load * Inline [ ID , Invoice 1 , S200/M250/R35/ 2 , M1687/A35/D879/F689/ 3 , B33625/S55/ ] ; 更多 BI 文章请参看 BI 系列随笔列表 (SSIS, SSRS,

我们通常在数据仓库的设计中碰到这种问题：在维度设计中如果这个维度只有一个属性，那我们面临的选择是为这个属性单独创建一个维度，还是将这个维度的属性直接放在事实表中作为事实表的一部分？ 假设这里有一个维度，通常在设计上至少会有两列（DimKey 和 DimAttribute 属性），事实表通过 DimKey 关联到这个维度。首先，在查询阶段多表的 JOIN 关系比较单表的查询在效率上肯定要低一些，我们来看下下面的这个例子： CREATE DIM_TABLE ( DIM_KEY INT PRIMARY KEY IDENTITY ( 1 , 1 ), DIM_ATTR NVARCHAR ( 20 ) ) CREATE FACT_TABLE ( DIM_KEY INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_TABLE(DIM_KEY), MEASURE DECIMAL ( 18 , 2 ) ) 一个典型的星型结构的查询如下： SELECT D.DIM_ATTR, SUM (F.MEASURE) AS TOTAL FROM FACT_TABLE AS F INNER JOIN DIM_TABLE AS D ON F.DIM_KEY = D.DIM_KEY GROUP BY D.DIM_ATTR 如果把这个属性直接放在 FACT 表中，结果和查询如下： CREATE TABLE

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