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SQL在云计算中的新角色：重新定义数据分析

news 来源：原创 2025/5/9 23:15:28

文章目录

  • 1. 云计算与数据分析的融合
  • 2. SQL在云计算中的新角色
  • 3. 分布式SQL查询引擎
  • 4. SQL-on-Hadoop解决方案
  • 5. SQL与其他数据分析工具的集成
  • 6. 实时数据分析与SQL
  • 7. SQL在云数据仓库中的角色
  • 8. 安全性与隐私保护
  • 9. SQL的未来展望
  • 《SQL数据分析实战（第2版）》
    • 编辑推荐
    • 内容简介
    • 目录
    • 前言/序言

随着云计算技术的飞速发展，数据分析已经成为了许多企业和组织不可或缺的核心能力。在这个转变过程中，SQL（结构化查询语言）作为数据处理和查询的标准工具，正在云计算环境中展现出全新的活力和角色。本文将探讨SQL在云计算中的新定位，以及它如何重新定义现代数据分析的边界和可能性。

1. 云计算与数据分析的融合

云计算提供了弹性可扩展的计算资源、存储能力和高效的数据处理能力，使得数据分析变得更加容易和高效。通过将数据存储在云端，分析师可以随时随地访问和分析数据，无需担心硬件资源的限制。这种融合为SQL带来了新的应用场景和性能优化。

2. SQL在云计算中的新角色

在云计算环境中，SQL不再仅仅是数据库查询语言，而是成为了数据分析的核心工具。云计算平台提供了丰富的SQL服务，如分布式SQL查询引擎、SQL-on-Hadoop解决方案等，使得分析师可以通过SQL处理和分析大规模数据集。此外，云计算还使得SQL与其他数据分析工具和平台无缝集成，进一步提升了数据分析的效率和灵活性。

3. 分布式SQL查询引擎

分布式SQL查询引擎是云计算环境中SQL应用的重要代表。它通过并行处理和分布式计算，使得SQL查询能够在大型数据集上高效执行。这种引擎通常与分布式存储系统相结合，如Hadoop、Spark等，使得分析师可以通过SQL查询这些分布式存储系统中的数据，实现快速的数据分析和处理。

4. SQL-on-Hadoop解决方案

Hadoop作为大数据领域的代表性技术，与SQL的结合为数据分析带来了革命性的变化。SQL-on-Hadoop解决方案允许分析师使用熟悉的SQL语法来查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据集。这种解决方案通过将SQL查询转换为MapReduce作业或其他计算模型，在Hadoop集群上执行，从而实现了对大数据的高效处理和分析。

5. SQL与其他数据分析工具的集成

在云计算环境中，SQL不再孤立存在，而是与其他数据分析工具和平台紧密集成。例如，SQL可以与数据可视化工具、机器学习平台、数据仓库等无缝对接，使得分析师可以在一个统一的平台上完成数据提取、清洗、分析、可视化等全过程。这种集成不仅提高了数据分析的效率和灵活性，还使得分析师能够更全面地理解和利用数据。

6. 实时数据分析与SQL

云计算的另一个重要特点是实时数据处理和分析的能力。通过分布式流处理框架（如Apache Kafka、Apache Flink等）与SQL的结合，分析师可以实现对数据流的实时查询和分析。这种实时数据分析能力使得企业和组织能够迅速响应市场变化，发现新的商业机会。

7. SQL在云数据仓库中的角色

云数据仓库作为云计算环境中存储和分析大规模数据的重要工具，SQL在其中发挥着关键作用。通过SQL，分析师可以对云数据仓库中的数据进行复杂的查询和分析操作，满足各种业务需求。云数据仓库还提供了高效的数据加载、查询优化和并行计算等功能，进一步提升了SQL查询的性能和效率。

8. 安全性与隐私保护

在云计算环境中进行数据分析时，确保数据的安全性和隐私保护至关重要。SQL提供了访问控制和数据加密等机制，帮助企业和组织遵守数据保护法规，确保用户数据的安全。通过合理的权限设置和数据加密措施，SQL在云计算环境中能够保护数据免受未经授权的访问和泄露风险。

9. SQL的未来展望

随着云计算技术的不断发展和创新，SQL在数据分析领域的前景将更加广阔。未来的SQL可能会进一步融合人工智能和机器学习技术，实现更高级的数据分析和预测功能。同时，随着云计算平台的不断优化和升级，SQL查询的性能和效率也将得到进一步提升。

SQL在云计算中的新角色正在重新定义数据分析的边界和可能性。通过云计算平台的支持和与其他数据分析工具的集成，SQL在数据处理、查询和分析方面展现出了强大的能力。未来，随着技术的不断进步和创新，我们有理由相信SQL将在数据分析领域发挥更加重要的作用，为企业和组织创造更大的价值。

《SQL数据分析实战（第2版）》

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  • 获取方式：《SQL数据分析实战（第2版）》- 京东图书

编辑推荐

《SQL数据分析实战（第2版）》由一个专业数据科学家团队撰写，该团队曾经利用自己的数据分析技能为各种形式和规模的企业提供服务，因此拥有非常丰富的实践经验。本书是读者开始学习数据分析的入门宝典，它向读者展示了如何有效地筛选和处理来自原始数据的信息。即使你是一个没有任何经验的新人，也可以从本书的学习中获益良多。

内容简介

《SQL数据分析实战（第2版）》详细阐述了与SQL数据分析相关的基本解决方案，主要包括SQL数据分析导论、SQL和数据准备、聚合和窗口函数、导入和导出数据、使用复合数据类型进行分析、高性能SQL、科学方法和应用问题求解等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

目录

第1章 SQL数据分析导论 11.1 本章主题简介 11.2 数据世界 21.2.1 数据类型 21.2.2 数据分析和统计 31.2.3 统计类型 31.2.4 作业1.01：分类新数据集 41.3 描述性统计方法 51.3.1 单变量分析 51.3.2 数据频率分布 61.3.3 练习1.01：创建直方图 61.3.4 分位数 111.3.5 练习1.02：计算附加销售额的四分位数 121.3.6 集中趋势的度量 151.3.7 练习1.03：计算附加销售额的集中趋势 161.3.8 数据散布的度量 171.3.9 练习1.04：附加销售额的散布程度 191.3.10 双变量分析 201.3.11 散点图 201.3.12 皮尔逊相关系数 241.3.13 练习1.05：计算两个变量的Pearson相关系数 251.3.14 解释和分析相关系数 281.3.15 时间序列数据 301.3.16 作业1.02：探索经销商销售数据 311.3.17 处理缺失数据 321.4 统计显著性检验 321.4.1 统计显著性检验的组成 321.4.2 常见的统计显著性检验 341.5 关系数据库和SQL 341.5.1 关系数据库的基础概念 341.5.2 SQL数据库的优缺点 351.6 SQL的基本数据类型 361.6.1 数值 361.6.2 字符 371.6.3 布尔值 371.6.4 日期时间值 381.6.5 数据结构：JSON和数组 381.7 读取表：SELECT查询 381.7.1 SELECT查询的工作原理 391.7.2 SELECT查询中的基本关键字 401.7.3 SELECT和FROM语句 401.7.4 WHERE 子句 411.7.5 AND/OR子句 411.7.6 IN/NOT IN子句 421.7.7 ORDER BY子句 431.7.8 LIMIT子句 451.7.9 IS NULL/IS NOT NULL子句 461.7.10 练习1.06：在SELECT查询中使用基本关键字 471.7.11 作业1.03：在SELECT查询中使用基本关键字查询客户表 491.8 创建表 491.8.1 创建空白表 491.8.2 列约束 501.8.3 练习1.07：在SQL中创建表 501.8.4 使用SELECT创建表 511.9 更新表 521.9.1 添加和删除列 521.9.2 添加新数据 531.9.3 更新现有行 551.9.4 练习1.08：更新表格以提高车辆的价格 561.10 删除数据和表 571.10.1 从行中删除值 571.10.2 从表中删除行 581.10.3 删除表 591.10.4 练习1.09：删除不必要的表 591.10.5 作业1.04：为营销活动创建和修改表 601.11 SQL和分析 611.12 小结 61第2章 SQL和数据准备 632.1 本章主题简介 632.2 组合数据 632.2.1 使用JOIN连接表 642.2.2 连接类型 662.2.3 内连接 672.2.4 外连接 702.2.5 交叉连接 752.2.6 练习2.01：使用JOIN进行分析 762.2.7 子查询 772.2.8 UNION 782.2.9 练习2.02：使用UNION生成来宾名单 802.2.10 公用表表达式 822.3 转换数据 832.3.1 CASE WHEN函数 842.3.2 练习2.03：使用CASE WHEN函数获取区域列表 852.3.3 COALESCE函数 862.3.4 NULLIF函数 872.3.5 LEAST和GREATEST函数 892.3.6 转换函数 902.3.7 DISTINCT和DISTINCT ON函数 912.3.8 作业2.01：使用SQL技术构建销售模型 932.4 小结 94第3章 聚合和窗口函数 953.1 本章主题简介 953.2 聚合函数 953.2.1 常见聚合函数简介 963.2.2 练习3.01：使用聚合函数分析数据 983.3 使用GROUP BY聚合函数 993.3.1 GROUP BY子句 1003.3.2 多列GROUP BY 1043.3.3 练习3.02：使用GROUP BY按产品类型计算成本 1053.3.4 分组集 1063.3.5 有序集合聚合 1073.4 HAVING子句 1093.4.1 HAVING子句的语法 1093.4.2 练习3.03：使用HAVING子句计算并显示数据 1103.5 使用聚合函数清洗数据和检查数据质量 1113.5.1 使用GROUP BY查找缺失值 1113.5.2 使用聚合函数衡量数据质量 1133.5.3 作业3.01：使用聚合函数分析销售数据 1143.6 窗口函数 1153.6.1 窗口函数基础知识 1163.6.2 练习3.04：分析一段时间内的客户数据填充率 1213.6.3 WINDOW关键字 1233.7 窗口函数统计 1243.7.1 练习3.05：雇佣日期的排名顺序 1253.7.2 窗口frame子句 1263.7.3 练习3.06：团队午餐激励 1293.7.4 作业3.02：使用窗口帧和窗口函数分析销售数据 1303.8 小结 131第4章 导入和导出数据 1334.1 本章主题简介 1334.2 COPY命令 1344.2.1 使用psql复制数据 1354.2.2 配置COPY和 \copy 1374.2.3 使用COPY和\copy将数据批量上传到数据库 1384.2.4 练习4.01：将数据导出到文件以在Excel中进一步处理 1394.3 使用R分析数据 1434.3.1 使用R的原因 1434.3.2 开始使用R 1434.4 使用Python分析数据 1464.4.1 使用Python的原因 1464.4.2 开始使用Python 1464.4.3 使用SQLAlchemy和Pandas改进Python中的Postgres访问 1494.4.4 关于SQLAlchemy 1504.4.5 结合使用Python和Jupyter Notebook 1514.4.6 使用Pandas读写数据库 1534.4.7 练习4.02：在Python中读取和可视化数据 1544.4.8 使用Python将数据写入数据库 1564.4.9 使用COPY提高Python写入速度 1574.4.10 用Python读写CSV文件 1584.5 导入和导出数据的最佳实践 1604.5.1 跳过密码 1604.5.2 作业4.01：使用外部数据集发现销售趋势 1614.6 小结 162第5章 使用复合数据类型进行分析 1635.1 本章主题简介 1635.2 用于分析的日期和时间数据类型 1645.2.1 关于DATE类型 1645.2.2 转换日期类型 1675.2.3 关于INTERVAL类型 1695.2.4 练习5.01：时间序列数据分析 1705.3 在PostgreSQL中执行地理空间分析 1725.3.1 纬度和经度 1725.3.2 在PostgreSQL中表示纬度和经度 1725.3.3 练习5.02：地理空间分析 1745.4 在PostgreSQL中使用数组数据类型 1765.4.1 关于ARRAY类型 1765.4.2 练习5.03：使用数组分析序列 1795.5 在PostgreSQL中使用JSON数据类型 1815.5.1 JSONB：预解析的JSON 1835.5.2 从JSON或JSONB字段访问数据 1845.5.3 使用JSON路径语言 1865.5.4 在JSONB字段中创建和修改数据 1885.5.5 练习5.04：通过JSONB搜索 1895.6 使用PostgreSQL的文本分析 1915.6.1 标记文本 1915.6.2 练习5.05：执行文本分析 1935.6.3 执行文本搜索 1965.6.4 优化PostgreSQL上的文本搜索 1985.6.5 作业5.01：销售搜索和分析 2005.7 小结 202第6章 高性能SQL 2036.1 本章主题简介 2036.2 数据库扫描方法 2046.2.1 查询计划 2056.2.2 顺序扫描 2056.2.3 练习6.01：解释查询计划器 2066.2.4 作业6.01：查询计划 2106.2.5 索引扫描 2116.2.6 B树索引 2126.2.7 练习6.02：创建索引扫描 2136.2.8 作业6.02：实现索引扫描 2186.2.9 哈希索引 2196.2.10 练习6.03：生成若干个哈希索引来比较性能 2206.2.11 作业6.03：实现哈希索引 2236.2.12 有效的索引使用 2246.3 高性能JOIN 2266.3.1 练习6.04：使用INNER JOIN 2276.3.2 作业6.04：实现高性能连接 2336.4 函数和触发器 2346.4.1 函数定义 2356.4.2 练习6.05：创建没有参数的函数 2366.4.3 作业6.05：定义最大销售额函数 2396.4.4 练习6.06：创建带参数的函数 2406.4.5 关于\df和\sf命令 2416.4.6 作业6.06：创建带参数的函数 2426.4.7 触发器 2436.4.8 练习6.07：创建触发器来更新字段 2456.4.9 作业6.07：创建触发器以跟踪平均购买量 2506.4.10 终止查询 2516.4.11 练习6.08：取消长时间运行的查询 2526.4.12 作业6.08：终止长时间运行的查询 2536.5 小结 254第7章 科学方法和应用问题求解 2557.1 本章主题简介 2557.2 案例分析 2557.2.1 科学方法 2567.2.2 练习7.01：使用SQL技术进行初步数据收集 2567.2.3 练习7.02：提取销售信息 2597.2.4 作业7.01：量化销量下降的情况 2637.2.5 练习7.03：启动时序分析 2657.2.6 作业7.02：分析销售价格假设的差异 2727.2.7 练习7.04：通过电子邮件打开率分析销量增长情况 2747.2.8 练习7.05：分析电子邮件营销活动的效果 2827.2.9 得出结论 2867.2.10 现场测试 2867.3 小结 287附录 289

前言/序言

现代企业每天都在运营，并快速生成大量数据。隐藏在这些数据中的是关键模式和行为，它们可以帮助企业从根本上深入了解自己的客户。作为一名数据分析师，最令人兴奋的莫过于像淘金一样，从海量数据分析中获取有用的见解。

本书由一个专业数据科学家团队撰写，该团队曾经利用自己的数据分析技能为各种形式和规模的企业提供服务，因此拥有非常丰富的实践经验。本书是读者开始学习数据分析的入门宝典，它向读者展示了如何有效地筛选和处理来自原始数据的信息。即使你是一个没有任何经验的新人，也可以从本书的学习中获益良多。

本书首先向读者展示了如何形成假设并生成描述性统计数据，这些统计数据可以为读者现有的数据提供关键见解。跟随本书，读者将学习如何编写SQL查询来聚合、计算和组合来自当前数据集之外的SQL数据。读者还将了解如何使用不同的数据类型，如JSON。通过探索高级技术，如地理空间分析和文本分析，读者最终将能够更深入地了解自己的业务。最后，本书还能让读者了解如何使用分析和自动化等高级技术以更快、更有效地获取信息。

通读完本书，读者将获得识别数据中的模式和提取见解所需的技能。读者将能够以专业数据分析师的眼光来查看和评估数据。

本书读者

如果读者是一名正在寻求过渡到分析业务的数据库工程师，或者是具有SQL基础知识但不知道如何通过它来挖掘数据见解的人，那么本书正适合你。

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编程日记 2025/5/9 22:13:34

一文说清楚什么是Token以及项目中使用Token延伸的问题

首先可以参考我的往期文章&#xff0c;我这里说清楚了Cookie&#xff0c;Seesion&#xff0c;Token以及JWT是什么 其实Token你就可以理解成这是一个认证令牌就好了 详细分清Session&#xff0c;Cookie和Token之间的区别&#xff0c;以及JWT是什么东西_还分不清 cookie、sessi…...

编程日记 2025/5/9 22:08:17

VueRouter 实例

分析下列代码 const router new VueRouter({mode:history,routes }) 1.const router new VueRouter({ ... })用来创建一个 Vue Router 实例&#xff0c;用于管理 Vue.js 应用的路由。2.mode: history&#xff1a; 作用&#xff1a;启用 HTML5 History 模式&#xff0c;去除…...

编程日记 2025/5/9 22:41:50

【算法工程】解决linux下Aspose.slides提示No usable version of libssl found以及强化推理模型的短板

1. 背景 构建ubuntu镜像&#xff0c;然后使用Aspose.slides解析PPTX文档&#xff0c;发现一直提示“No usable version of libssl found”。 2. 尝试 使用deepseek R1、kimi1.5、chatgpt o3&#xff0c;并且都带上联网能力&#xff0c;居然还是没有一个能够真正解决&#xf…...

编程日记 2025/5/9 9:08:22

解析浏览器中JavaScript与Native交互原理：以WebGPU为例

引言 随着Web应用复杂度的提升&#xff0c;开发者对浏览器访问本地硬件能力的需求日益增长。然而&#xff0c;浏览器必须在开放性与安全性之间找到平衡——既不能放任JavaScript&#xff08;JS&#xff09;随意操作系统资源&#xff0c;又要为高性能计算、图形渲染等场景提供支…...

编程日记 2025/5/6 3:27:57

小火车理论

格助词...

编程日记 2025/5/9 22:19:57

深度学习框架探秘｜Keras 应用案例解析以及 Keras vs TensorFlow vs PyTorch

引言 上一篇文章《深度学习框架探秘&#xff5c;Keras&#xff1a;深度学习的魔法钥匙》 我们初步学习了 Keras&#xff0c;包括它是什么、具备哪些优势&#xff08;简洁易用的 API、强大的兼容性、广泛的应用领域&#xff09;&#xff0c;以及基本使用方法。本文&#xff0c;…...

编程日记 2025/5/9 10:16:55

【01 背包】

01 背包解题思路&#xff1a; 有n件物品和一个最多能背重量为w 的背包。第i件物品的重量是weight[i]&#xff0c;得到的价值是value[i] 。每件物品只能用一次&#xff0c;求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。 这是标准的背包问题&#xff0c;每一件物品其实只有两个状…...

编程日记 2025/5/9 22:08:17

算法10-二分查找算法

一、二分查找算法概念 二分查找&#xff08;Binary Search&#xff09;是一种高效的查找算法&#xff0c;适用于在有序数组中快速查找目标值。它的核心思想是通过不断缩小查找范围&#xff0c;将时间复杂度从线性查找的 O(n) 优化到 O(log n)。 二、二分查找的流程图 以下是二…...

编程日记 2025/5/9 18:13:04

变相提高大模型上下文长度-RAG文档压缩-3.优化map-reduce(reranker过滤+社区聚类)

我遇到的业务问题实际上是RAG需要处理很多同一对象的日常报告&#xff0c;不像常识类问题&#xff0c;它的相关Document更多而且更分散&#xff0c;日常报告代表数据库里有很多它的内容&#xff0c;而且对象可能只在段落中的几句话提及到。top-k数量受限于大模型长度&#xff0…...

编程日记 2025/5/9 22:43:59

算法11-分治算法

一、分治算法概念 分治算法&#xff08;Divide and Conquer&#xff09;是一种重要的算法设计思想&#xff0c;通过将问题分解为多个子问题&#xff0c;分别解决后再合并结果&#xff0c;从而解决原问题。分治算法的核心思想是“分而治之”&#xff0c;通常包含三个步骤&#…...

编程日记 2025/5/5 21:03:57

Golang internals

To be continued... time.Time golang的时区和神奇的time.Parse context.Context Go Context的踩坑经历 sync.Pool sync.Pool workflow in Go 1.12 new shared pools in Go 1.13 什么是cpu cache理解 Go 1.13 中 sync.Pool 的设计与实现Go: Understand the Design of Sync.Pool…...

编程日记 2025/5/9 12:40:49

Flask中获取请求参数的一些方式总结

在 Flask 中&#xff0c;可以从 request 对象中获取各种类型的参数。以下是全面整理的获取参数的方式及示例代码。 1. 获取 URL 查询参数&#xff08;Query String Parameters&#xff09; URL 中的查询参数通过 ?keyvalue&key2value2 的形式传递&#xff0c;使用 reques…...

编程日记 2025/5/9 11:12:26

vscode/cursor 写注释时候出现框框解决办法

一、问题描述 用vscode/cursor写注释出现如图的框框&#xff0c;看着十分难受&#xff0c;用pycharm就没有 二、解决办法 以下两种&#xff0c;哪个好用改那个 &#xff08;1&#xff09;Unicode Highlight:Ambiguous Characters Unicode Highlight:Ambiguous Characters &a…...

编程日记 2025/5/9 12:36:40

11-跳跃游戏

给你一个非负整数数组 nums &#xff0c;你最初位于数组的 第一个下标 。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。 判断你是否能够到达最后一个下标&#xff0c;如果可以&#xff0c;返回 true &#xff1b;否则&#xff0c;返回 false 。 贪心算法思路分析 在遍…...

编程日记 2025/5/9 13:25:29

TestHubo基础教程-创建项目

TestHubo是一款国产开源一站式测试工具&#xff0c;涵盖功能测试、接口测试、性能测试&#xff0c;以及 Web 和 App 测试&#xff0c;可以满足不同类型项目的测试需求。本文将介绍如何快速创建第一个项目&#xff0c;以快速入门上手。 1、创建项目 在 TestHubo 中&#xff0c;…...

编程日记 2025/5/9 15:12:46

GHOST重装后DEF盘丢失的全面解析与数据恢复实战指南

GHOST作为一款经典的系统备份与还原工具&#xff0c;因其高效便捷的特性被广泛应用于系统重装和数据恢复场景。然而&#xff0c;许多用户在使用GHOST重装系统后&#xff0c;发现DEF盘&#xff08;即D盘、E盘、F盘等非系统盘&#xff09;突然丢失&#xff0c;导致重要数据无法访…...

编程日记 2025/5/5 3:20:45

soular基础教程-使用指南

soular是TikLab DevOps工具链的统一帐号中心&#xff0c;今天来介绍如何使用 soular 配置你的组织、工作台&#xff0c;快速入门上手。 &#xfeff; 1. 账号管理 可以对账号信息进行多方面管理&#xff0c;包括分配不同的部门、用户组等&#xff0c;从而确保账号权限和职责…...

编程日记 2025/5/6 14:14:15

刷题记录（回顾）HOT100 二叉树-10: ​199. 二叉树的右视图

题目&#xff1a;199. 二叉树的右视图 难度&#xff1a;中等 给你一个二叉树的根节点 root &#xff0c;判断其是否是一个有效的二叉搜索树。 有效 二叉搜索树定义如下&#xff1a; 节点的左 子树 只包含 小于 当前节点的数。节点的右子树只包含 大于 当前节点的数。所有左…...

编程日记 2025/5/9 4:11:59

【Java学习】类和对象

目录 一、选择取块解 二、类变量 三、似复刻变量 四、类变量的指向对象 五、变量的解引用访问 1.new 类变量(参) 2.this(参) 3.类变量/似复刻变量. 六、代码块 七、复制变量的赋值顺序 八、访问限定符 1.private 2.default 九、导类 一、选择取块解 解引用都有可以…...

编程日记 2025/4/25 1:59:46

安卓基础（Adapter）

想象一下&#xff0c;你有一堆玩具&#xff08;数据&#xff09;&#xff0c;这些玩具很特别&#xff0c;每个玩具都是不同的&#xff0c;可能有汽车、飞机、积木等。现在&#xff0c;你想把这些玩具摆放到一个展示柜&#xff08;显示的界面&#xff09;里&#xff0c;给大家看…...

编程日记 2025/5/9 13:01:23

mybatis-lombok工具包介绍

Lombok是一个实用的]ava类库&#xff0c;能通过注解的形式自动生成构造器、getter/setter、equals、hashcode、toString等方法&#xff0c;并可以自动化生成日志变量&#xff0c;简化java开发、提高效率。 使用前要加入Lombok依赖...

编程日记 2025/4/24 3:00:02

React - 高阶函数-函数柯里化

在 JavaScript 和 React 中&#xff0c;高阶函数是指能够接收其它函数作为参数&#xff0c;或者返回一个函数的函数。柯里化是一种将函数的多个参数转化为一系列嵌套函数的技术&#xff0c;通常用于简化函数的使用和提高其可组合性。 使用前&#xff1a; import React,{Compo…...

编程日记 2025/5/9 12:00:20

数据守护者：备份文件的重要性及自动化备份实践

在信息化社会&#xff0c;数据已成为企业运营和个人生活的重要组成部分。无论是企业的核心业务数据&#xff0c;还是个人的珍贵照片、重要文档&#xff0c;数据的丢失或损坏都可能带来无法估量的损失。因此&#xff0c;备份文件的重要性愈发凸显&#xff0c;它不仅是数据安全的…...

编程日记 2025/5/9 13:20:09

【kafka系列】消费者重平衡

目录 流程 1. 消费者组重平衡&#xff08;Rebalance&#xff09;的流程逻辑分析 阶段一&#xff1a;触发重平衡 阶段二&#xff1a;消费者组协调 阶段三&#xff1a;重平衡完成 关键设计思想 2. Mermaid 流程代码 关键点总结 重平衡的影响 1. 重平衡期间的消费行为 2…...

编程日记 2025/5/9 12:59:22