LIST分区和RANGE分区非常的相似，主要区别在于LIST是枚举值列表的集合，RANGE是连续的区间值的集合。二者在语法方面非常的相似。同样建议LIST分区列是非null列，否则插入null值如果枚举列表里面不存在null值会插入失败，这点和其它的分区不一样，RANGE分区会将其作为最小分区值存储 ...
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2016-11-05 23:23:19
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1. mysql -uroot -p 2. show databases; 3.exit; 4. create database intrepid_detectives; // 创建新的database 5. use intrepid_detectives; // 开始使用新创的那个数据库 data ...
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2016-11-05 22:50:49
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《java连接数据库》 Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")--1：加载驱动 Connection conn=DriverManager.getConnection(url, user, password)--2：通过指定的URL来获取数据库的连接 jdbc: ...
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2016-11-05 20:27:40
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很高兴，今天正式开启mysql的学习之旅，首先从mysql安装开始... 以下安装环境为：win64为系统，mysql-5.5.27-winx64.主要分为两个部分：安装和配置： 第一部分：安装mysql 1、双击安装包 2、弹出界面： 3、勾选"同意"并下一步： 4、选择自定义安装 5、选择安装路 ...
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2016-11-05 20:25:23
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已有models生成SQL语句 语法 python manage.py sqlall app_name # app_name, 在settings已经导入， 如: INSTALLED_APPS = ( 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'd ...
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2016-11-05 20:23:35
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近期由于业务需要和一些json的存储查询需要，把新的应用切到pgsql上来，刚刚切好，是可以正常使用的，但是偶尔会来一下 java连接pgsql 偶尔出现 这个错。 org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: prepared statement "S_1" ...
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2016-11-05 20:18:39
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转自：http://blog.csdn.net/cnjsnt_s/article/details/5548280具体使用时需要参考：http://blog.csdn.net/codeforme/article/details/5539454 MySQL有两种常用的引擎类型：MyISAM和InnoDB ...
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2016-11-05 20:08:47
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1 每次读取数据库的数据都是一个DataTable表，以前是傻傻的每个表都写一个转换的类，后来自己研究一个泛型方法，适用于所有转换 2 注意的地方 a: 数据库表的字段必须与实体一样否则反射的时候装载不了。 ...
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2016-11-05 19:56:45
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就是Web 2.0的全部，尽管该术语出现才几乎一年的时间，但现在好像只有烹饪杂志还没有加入到讨论Web 2.0未来出路的行列中。自从出现了里程碑式的文章“What Is Web 2.0:Design Patterns and Business Models for the Next Generati ...
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2016-11-05 18:07:47
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1、JdbcTemplate操作数据库 Spring对数据库的操作在jdbc上面做了深层次的封装，使用spring的注入功能，可以把DataSource注册到JdbcTemplate之中。同时，为了支持对properties文件的支持，spring提供了类似于EL表达式的方式，把dataSource ...
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2016-11-05 18:05:31
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《关联》 《增删改》 《查》 《字符串函数》 《日期函数》 《数学函数》 《系统函数》 《聚合函数》 《更改表名》 rename--更改表名 语法：rename table （原表名） to （新表名） 《分组查询》 group by--分组查询 having--筛选 《连接查询》 《事务》 《索引 ...
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2016-11-05 18:03:30
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conn.php: index.php: index_ok.php: ...
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2016-11-05 17:58:43
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问题： java读取数据库时间，发现显示的时间最后面多了.0 解决办法： 采用JSTC国际化标签，在使用这个标签时只需要修改你需要显示的数据value（第一步记得导入标签库） <fmt:formatDate type="time" value="${list.presetTime }" patter ...
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2016-11-05 17:50:07
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235
转载：http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4016309.html 前言 本篇文章主要是继续前几篇Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法，算法介绍后，经过这几种算法综合挖掘和分析之 ...
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2016-11-05 17:49:54
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前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结，前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍，我为了展示方便，特地的整理了一个目录提纲篇：大数据时代：深入浅出微软数据挖掘算法总结连载，有兴趣的童鞋可以点击查阅，本篇我们将要总结的算法为：Microsoft顺序分析和聚类分析算法，此算法为上一篇中的关联规 ...
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2016-11-05 17:48:26
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转载：http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4067795.html 前言 有段时间没有进行我们的微软数据挖掘算法系列了，最近手头有点忙，鉴于上一篇的神经网络分析算法原理篇后，本篇将是一个实操篇，当然前面我们总结了其它的微软一系列算法，为了方便大家阅读，我特 ...
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2016-11-05 17:46:01
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转载：http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4027175.html 前言 本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值，是上一篇文章Microsoft时序算法的一个总结，上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表，利用Microsof ...
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2016-11-05 17:44:43
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转载：http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4076587.html 此篇为微软系列挖掘算法的最后一篇了，完整该篇之后，微软在商业智能这块提供的一系列挖掘算法我们就算总结完成了，在此系列中涵盖了微软在商业智能（BI）模块系统所能提供的所有挖掘算法，当然此框架 ...
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2016-11-05 17:31:17
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