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SQLAlchemy 是 Python 生态中最流行的 ORM 类库，alembic 用来做 OMR 模型与数据库的迁移与映射，Flask-SQLAlchemy 是 Flask 的扩展，可为应用程序添加对 SQLAlchemy 的支持，简化 SQLAlchemy 与 Flask 的使用。

SQLServer与Oracle作为主流RDBMS，支持企业复杂业务需求。SQLServer以易用性和与WindowsServer集成著称，Oracle则凭借高性能和可扩展性闻名。ETLCloud平台实现SQLServer到Oracle的高效安全同步，助力企业数据集成。

数据开发特别是指标开发经常涉及到计算对比不同日期的数据，整理一些常用的日期函数及应用场景。

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可以直接用，轻量方便，无需重复造轮子。这里只对CRUD进行封装，我的应用比较简单。

SQLAlchemy是一个强大的SQL工具包和对象关系映射（ORM）系统，它为应用程序开发者提供了SQL的全部功能和灵活性，同时提供了Python的简洁性和易用性。本文将介绍SQLAlchemy的基本原理和基本使用方法。

又是经历了一段不太平的变动，最近算是稳定了点，工作内容又从后端开发转换成了sql boy，又要开始搞大数据这一套了。不同的是之前写实时任务的时候都是用的java代码，新环境却更加偏向与使用flink sql 解决，所以记录下使用flink sql 的一些感悟和遇到的问题吧。

执行 Update 和 Delete 语句时必须指定 Where 条件，是为了精确地定位并更改或删除数据库中指定的数据行，避免无差别地更改或删除所有数据，从而防止数据丢失或损坏，保证操作的准确性和安全性。这样可以提高操作的执行效率，减少资源的消耗，提高操作的性能和效率。兼容性：UTF8MB4 是 UTF8 的超集，它向下兼容 UTF8，意味着使用 UTF8MB4 不会影响原有的 UTF8 数据，同时还能支持 4 字节的 Unicode 字符，确保了数据的完整性和广泛适用性。

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使用 KafkaTemplate发送消息。使用 @KafkaListener 注解。基础配置：以下是必须的配置。

在 .NET 应用程序中处理大型数据集通常需要将数据高效地插入到 SQL Server 中。本文探讨了使用 C# 和 .NET 8 批量插入数据的三种流行技术：Dapper、SqlBulkCopy 和表值参数 (TVP)。我们将比较它们的性能、易用性和对不同场景的适用性。

复习了前文的一些基本概念，并纠正了官方示例的一个错误。单击红框处，选中_value那行，右键选择。将鼠标放到第44行，然后右键选择。

在Java的ORM框架Mybatis和JPA中，都可以自定义数据库类型转化为实体类属性的类型转化器，Mybatis中是TypeHandler，JPA中是AttributeConverter，这种灵活定制的方式在某些场景下很有用，譬如枚举在数据库中村的是int，数据库中的时间戳需要转化为Datetime等。最近在使用python的orm框架sqlalchemy，学习了自定义类型转换器。两个属性，再实现两个方法即可。

原来为每个用户添加菜单的访问权限时都是一个一个添加，但今天遇到有个新来的员工，需要具有与另一个员工相同的权限。新建一个用户后，如果还按之前的方式添加菜单的访问权限，将是很麻烦的事，于是需要设计一个权限复制的功能。用sql实现：一个数据表中有userid、menuid，根据userid=2筛选出menuid，然后将userid=3和前面筛选出的menuid再插入到本数据表中。但按这样来操作的话，最少都要3步，需要看看还有没有更优的方法，比如用一句SQL语句就实现。然后我自己再修改了查询对应用户的id的语句。

一个关于空格的Sql Server面试题

--- SELECT ----显示表格中一个或数个字段的所有数据记录---- DISTINCT ----不显示重复的数据记录---- WHERE ----有条件查询---- AND （且）-----OR （或）---- BETWEEN ----显示两个值范围内的数据记录。

在MyBatis中，元素用于自定义结果映射，它允许你精确地控制如何从数据库结果集（ResultSet）中加载数据到Java对象。可以处理复杂的映射关系，包括关联（association）和集合（collection）以下是一个使用定义Java对象首先，你需要定义你的Java对象，包括实体类（Entity）和任何可能涉及的DTO（Data Transfer Object）或VO（View Object）等// 假设一个用户有多个订单// 外键，关联用户ID编写XML映射文件。

本文方法主要针对大运算量时，如何更好地让Python和SQL打好配合。

【代码】SpringBoot 项目，三种方式实现打印 sql 日志。

虽然同一个消息不会被写入多个分区，但Kafka有一个副本机制（Replication），用于提高数据的可靠性和容错性。每个分区有一个主副本（Leader）和多个从副本（Follower），这些副本会在不同的Broker上保存相同的数据。相同键的消息会被写入同一个分区，从而保证了消息的顺序性。每个Kafka主题（Topic）可以有多个分区（Partitions），消息在这些分区之间分布。当Producer发送消息到一个分区的主副本时，主副本会将消息复制到从副本中，以保证数据的高可用性。