数据仓库设计文档，帮助大家理解及如何设计数据仓库，很不错的一篇论文。专题 lTo 学习体系,能从海量数据中提炼高价值信息,构建自主 (1)源系统结构化数据:源系统按大数据平合的 训练与反馈、可不断从最新数据中调整演化的智能业务供数规范要求提供表数据文本和标志文件。 模型体系。 (2)文件交换区FSA:文件的交换中枢,含源系 以 Hadoop^ Spark为代表的大规模数据处理技术为统结构化数据和半结构化、非结构化数据(主要是外部 超越传统数据库的处理局限性提供了先进的并行计算和数据)。 资源调度

身为一名小小的程序猿，在日常开发中不可以避免的要和where in和like打交道，在大多数情况下我们传的参数不多简单做下单引号、敏感字符转义之后直接拼进了SQL，执行查询，搞定。若有你不可避免的需要提高SQL的查询性能，需要一次性where in 几百、上千、甚至上万条数据时，参数化查询将是必然进行的选择。然而如何实现where in和like的参数化查询，是个让不少人头疼的问题。 　　where in 的参数化查询实现 　　首先说一下我们常用的办法，直接拼SQL实现，一般情况下都能满