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python的数据库,SQLAlchemy与Django ORM的实践指南

admin4周前 (01-06)5
python的数据库,SQLAlchemy与Django ORM的实践指南
1. MySQL: `mysqlconnectorpython`: 官方支持的 MySQL 驱动。 `PyMySQL`: 纯 Python 实现的 MySQL 客户端库。2. PostgreSQL: `psycopg2`: PostgreSQL 的官方 Python 接口。...

大数据下,机遇与挑战并存

admin4周前 (01-06)5
大数据下,机遇与挑战并存
大数据是指规模巨大、类型多样、产生速度快且价值密度低的数据集合。它无法通过传统的数据处理方法在合理的时间内进行采集、存储、管理和分析。大数据的特点包括大量(Volume)、高速(Velocity)、多样(Variety)、低价值密度(Value)和真实性(Veracity)。 大数据技术大数据技术涵...

大数据项目名称,创新与实效并重的命名策略

admin4周前 (01-06)5
大数据项目名称,创新与实效并重的命名策略
1. 智能城市数据分析平台2. 金融风险监控与预警系统3. 医疗数据挖掘与个性化推荐4. 电商平台用户行为分析5. 社交网络舆情监控系统6. 供应链优化与预测分析7. 交通流量管理与预测8. 教育数据分析与个性化学习9. 能源消耗监测与节能分析10. 农业大数据分析与智能决策这些项目名称涵盖了大数据...

大数据对会计行业的影响,大数据时代对会计行业的影响

admin4周前 (01-06)5
大数据对会计行业的影响,大数据时代对会计行业的影响
大数据对会计行业的影响主要体现在以下几个方面:1. 数据处理能力提升:大数据技术的应用使得会计行业能够处理和分析海量数据,提高数据处理的效率和准确性。会计人员可以利用大数据技术快速筛选和整理财务数据,为决策提供有力支持。2. 预测和风险评估:大数据技术可以帮助会计行业进行更准确的预测和风险评估。通过...

mysql类型转换函数,二、类型转换函数概述

admin4周前 (01-06)5
mysql类型转换函数,二、类型转换函数概述
1. `CAST` 函数:将一个值转换为指定的数据类型。例如,将字符串转换为数字。 ```sql SELECT CAST; ```2. `CONVERT` 函数:将一个值转换为指定的字符集。例如,将 `utf8` 编码的字符串转换为 `latin1` 编码。 ```sql SEL...

期刊数据库有哪些,资源类型与常用平台介绍

admin4周前 (01-06)5
1. 中国知网(CNKI):中国最大的学术资源库,包含大量的中文期刊、学位论文、会议论文等。2. 万方数据:提供包括期刊、学位论文、会议论文、专利、标准等在内的多种学术资源。3. 维普资讯:收录了大量的中文期刊、学位论文、会议论文等。4. Web of Science:全球知名的引文数据库,包括三大...

数据库引擎有哪些, 关系型数据库引擎概述

admin4周前 (01-06)5
数据库引擎有哪些, 关系型数据库引擎概述
1. InnoDB:这是MySQL数据库中的一个事务型存储引擎,它支持事务处理、行级锁定和外键约束。InnoDB由MySQL AB公司开发,后由甲骨文公司收购。2. MyISAM:这是MySQL数据库中的另一个存储引擎,它不支持事务处理和行级锁定,但提供了较高的插入速度和压缩技术。MyISAM是My...

mysql中varchar最大长度,二、VARCHAR数据类型概述

admin4周前 (01-06)5
mysql中varchar最大长度,二、VARCHAR数据类型概述
MySQL中`VARCHAR`类型最大长度取决于所使用的MySQL版本: 在MySQL 5.0及之前版本,`VARCHAR`的最大长度为255个字符。 从MySQL 5.1开始,`VARCHAR`的最大长度增加到了65,535个字符。但实际上,这取决于行最大长度(65,535字节),以及该行其他列的...

中国移动大数据,驱动数字化转型的新引擎

admin4周前 (01-06)4
中国移动大数据,驱动数字化转型的新引擎
中国移动的大数据业务主要由其“梧桐大数据”平台承载,涵盖了从数据接入到应用发布的全流程服务。以下是关于中国移动大数据的详细信息:1. 平台概述: 梧桐大数据门户:这是一个集资源、数据、工具、运维和安全等服务为一体的大数据能力开放平台,提供多样化的大数据云服务能力,支持各类大数据应用开发场n2...

大数据预处理,大数据预处理的重要性

admin4周前 (01-06)4
大数据预处理,大数据预处理的重要性
大数据预处理是大数据分析和挖掘之前的重要步骤,其目的是提高数据质量,确保后续分析的有效性和准确性。预处理包括多个方面,如数据清洗、数据集成、数据转换和数据归一化等。以下是对大数据预处理的详细解释:1. 数据清洗:数据清洗是预处理的第一步,主要目的是去除数据中的错误、缺失、重复和不一致的部分。错误的数...