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【摘要】 关联动作会严重影响性能，SPL 支持内存预关联，可以加快关联动作，从而提升性能。为了理解关联动作对性能的影响，下面设计一套 Oracle 关联表，以及无关联的宽表，并执行同样的计算。 ..
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我们之前做过一些性能优化的案例，不算很多，还没有失手过。少则提速数倍，多则数十倍，极端情况还有提速上千倍的。提速一个数量级基本上是常态。下面是一些案例材料： [链接] [链接] [链接] [链 ..
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[图片] 设置隐藏行和合并同值后，排序序号不规则，怎么调成 123 规则式
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填报表通过会话变量来控制单元格的可写及可视是常规及常用功能，润乾报表也完全支持，但在使用方式上，v4 到 v5 有所有调整，较多人可能还不是太清楚。 本文将结合实例来说明 v5 中如何通过参数 ..
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【摘要】 SPL 的特征之一是数据有序，适当地利用位置，可以显著提高性能。让我们先从一个典型场景开始，逐步掌握利用位置的各种技巧。 对排序后的数据进行二分查找，可以获得较高的性能，但有些算法需 ..
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[链接]问题说明 log4j 有个严重的 bug 漏洞，必须升级到 2.15.0 才行，新版本的 log4j 在 11 号才对外发布，对于使用 log4j 的项目都在紧急升级处理。 润乾报表 ..
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sql 编辑器的语法中能写 elapse 函数吗，还是只能在参数里设置
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当事物比较多时，人们习惯将这些事物分类，然后再做聚合运算。如查看学校各班级的最高成绩，查看公司员工各部门的平均年龄等，这种运算称为分组，大多数分组也会伴随着下一步的聚合运算。最常见的分组是将属 ..
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【摘要】 很多算法都会产生落地的中间结果，从而影响性能，尤其是数据量较大的时候。这种情况下通常可用程序游标来避免数据落地，下面举例说明。 计算目标：订单表原来已按时间排序，需要将数据按日期、产 ..
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[图片] 为啥这个字段名称没有填就是这样的预览结果 [图片] 填了对象 1. 编号后才会有对应的值呢，他不会自动对应上面普通格的数据内容吗，有点没懂他的取数机制，看了文档也有点懵懵的 [图片] ..
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人们天然对序运算感兴趣，比上期、同期比等都是序运算，本文对比 Python 和 SPL 的有序运算。 排序 排序是最常见的运算了，如： 按日期对代码为 000062 的股票排序。 股票数据如下 ..
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【摘要】 L 银行贷款协议存储过程执行需要 2 个小时，严重影响整个跑批任务！如何破解？点击了解 ${article} 问题描述 L银行跑批任务包含很多存储过程，其中“对公贷款协议明细”存储过 ..
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[图片] 本人是一名小白，想咨询下这四个软件是如何使用的，各自之间有什么联系
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从集合中选出子集是常见运算，比如从公司成员中选出年龄大于 40 的成员等，本文对比 Python 和 SPL 的选出运算。 选出指定位置的成员 如：公司成员信息表如下，请选出偶数位置的公司成员 ..
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针对集合每个成员计算，遍历后得出一个新结果的函数，我们通称为循环函数。Python原生的 list 循环函数太少了，稍微复杂一些的循环就得用 for 来写了，所以这里就不介绍了，我们主要对比 ..
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HANA/SPARK/Redis都是常见的内存数据库，但架构复杂沉重，很多场景并不适用。提到简单轻量的内存数据技术，SQLite是比较常见的，优点是体积轻巧，架构简单，可直接嵌入JAVA代码。 ..
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流行的大数据技术有Hadoop, Storm, Hive、Spark等，这些都是大集群方案，适合有海量规模数据的巨大企业。实际上，流行的大数据技术通常也源自这类头部互联网企业。很多场景下，数据 ..
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【摘要】 S 银行的手机银行活期明细查询后台是 Elastic Search，营业单位代码表要通过预先关联冗余到明细宽表中。当营业单位发生变更时，必须刷新几亿条数据量的大表，耗时好几个小时。点 ..
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序列是被排成一列的对象（或事件），这样每个元素不是在其他元素之前，就是在其他元素之后，元素之间的顺序非常重要。 集合是具有某种特定性质的具体的或抽象的对象汇总而成的集体。构成集合的这些对象则称 ..
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HANA是常见的内存数据库，理论上足以替代Spark，但不开源这一点劝退了很多人。Sqlite是开源的内存数据库，但只支持嵌入式调用，数据量和计算性能都受到极大限制。Redis既开源又支持高性 ..
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【摘要】 X 银行把上亿客户划分为几千个客群，要计算任意几个客群的交集，还要按照维度过滤，还要秒级响应？点击了解 ${article} 问题描述 X银行用户画像应用中，需要完成客群交集计算。客 ..
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HBase是基于HDFS的K-V数据库，有关系数据库中类似的概念：库(namespace)、表、行、列、字段值、主键等。 HBase存取数据和关系数据库大不相同，不支持SQL，提供了get、s ..
