4.4 数据更新
RoseMirrorHA 4.4技术白皮书
RoseMirrorHA 技术白皮书2013目录第一章 1.11.21.3第二章2.1 2.2 2.3 2.4第三章 3.13.23.33.4第四章4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.64.7 4.8 33334444455555666667777信息系统高可用性------------------------------------- 系统可用性基本类型---------------------------------- 高可用性系统的功能----------------------------------- 服务器-----------------------------------------------Client （客户端）--------------------------------------通信连接---------------------------------------------按需复制性能资源最佳化-------------------------------多种数据传输模式-------------------------------------低资源消耗-------------------------------------------网路负载调节-----------------------------------------强大的意外处理能力-----------------------------------多样化的报警方式-------------------------------------双机高可用性-----------------------------------------RoseMirrorHA 功能特点---------------------------------管理模块---------------------------------------------过滤驱动模块-----------------------------------------数据保护机制-----------------------------------------代理模块---------------------------------------------服务模块---------------------------------------------在线存储---------------------------------------------RoseMirrorHA 软件组成---------------------------------RoseMirrorHA 如何达到信息高可用？--------------------RoseMirrorHA 硬件组成---------------------------------Active/Active 模式---------------------------------------Active/Standby 模式-------------------------------------人性化管理模式---------------------------------------RoseMirrorHA 高可用应用模式----------------------------自动的应用高可用策略---------------------------------4.9 4.10第五章5.1 5.2第六章结论---------------------------------------------------78支持目前流行的应用-----------------------------------4.11911111112- 2 -1信息系统高可用性1.1 系统可用性基本类型通常可用性系统通常可用性系统没有容错功能，也没有特殊的软件来做错误处理，系统的错 误检查和恢复完全依靠系统管理员人工来完成。
Blue Prism Hub 4.4 用户指南说明书
Blue Prism Hub 4.4用户指南文档修订版：2.0商标和版权本指南中包含的信息是 Blue Prism Limited 和/或附属公司的专有和机密信息，未经获授权的 Blue Prism 代表的书面同意，不得披露给第三方。
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Blue Prism Limited, 2 Cinnamon Park, Crab Lane, Warrington, WA2 0XP, 英国。
在英国境内注册：注册编号：4260035。
电话：+44 370 879 3000。
网站：目录Hub4管理和配置5 Hub 限制6设置7使用 Hub44本地化44仪表盘44 Automation Lifecycle Management 插件48 Control Room 插件49Interact 插件50HubBlue Prism 整合了云、机器人流程自动化 (RPA) 和人工智能 (AI) 的原则，旨在以自动化和数字化的方式执行基于知识的工作。
Digital Worker 会部署到业务运营，通过模拟人们使用业务系统的方式、他们所做的决定以及遵循的流程来工作，从而协助、替换人工工作流程或者实现数字化。
随着组织中 Digital Workforce 格局的成熟，运营商和赞助商需要扩展管理自动化投资的方式和方法。
闲置设备管理数据库设计报告
Entity
Attributes EquipmentID
Description 设备编号
Data type and
length 4 int
Nulls Multivalued
No
No
Key Primary
评估公司编
EvaluatorID
4 int
No
号
Equipment
EquipmentName 设备名称 50 varchar No
数据库必须在每天晚上 12 点备份 。
2.2.8 用户界面
用户界面必须是菜单驱动的，联机帮助易于查找和使用。
2.2.9 法律问题
本数据库系统，要实现所要遵守的法律。
3 逻辑数据库设计
3.1 实体定义：
对整个系统，可以定义下列实体： Equipment (设备) User（使用部门） Client（客户）
1.3 系统边界
闲置设备管理数据库设计
20080511083 姚新乐
评价公司
评
移交申请单
估
提 使用部门
交 移交
调拨
设备
发出
调拨单
转让合同 签署 转让
客户
闲置设备管理数据库设计
20080511083 姚新乐
2．需求分析
2.1 数据需求
(1) 设备表的数据包括：设备编号、评估公司编号#、设备名称、型号规格、单 位、评估日期、评估价格。每个设备的设备编号是唯一的。
50 varchar No
No
址
ETel
评估公司电 20 varchar No
No
话
评估公司联
EContact
50 varchar No
CiteSpace中文手册
如果你愿意引用本手册，格式如下： 李杰. CiteSpace 中文版指南. 网址[EB/OL][YYYY-MM-DD].2015 年
CiteSpace 中文版指南
李杰
首都经济贸易大学 安全与环境工程学院
个人主页：/u/jerrycueb E-mail：lijie_jerry@
2 中文 CNKI 数据的分析实践...................................................................................................... 15 2.1 CiteSpace 数据转换功能区 ................................................................................................ 15 2.2 CNKI 数据分析 .................................................................................................................... 16
努比亚(nubia) Z7Max(NX505J) Android 4.4-5.0版本的刷机指导
努比亚(nubia) Z7Max(NX505J) Android 4.4-5.0版本的刷机指导最新的V3.22版本基于Android 5.0的全新深度定制nubia UI，相比Android 4.4版本修改了系统分区设置，采用了高通的全新解决方案，支持电信4G双卡功能，新版本必须通过线刷的方式才能更新。
一、准备工作：1. 将手机连接电脑，然后使用第三方的手机助手软件（比如豌豆荚、应用宝等），将手机的重要资料备份到电脑。
由于Android 5.0更改了系统分区，刷机后所有的用户数据都会删除。
这些会丢失的数据包含：短信、联系人、通话记录、音乐、视频、照片等。
2. 手机保证足够电量。
刷机时手机电量不得低于50%。
3. 关闭电脑的安全和杀毒软件如360卫士、金山毒霸等。
由于电脑的安全和杀毒软件会对手机与电脑的通信产生影响，所以升级前务必关闭或者卸载电脑的安全软件。
4. 务必使用官方原装数据线连接手机和电脑。
5. 打开手机的工厂端口。
在自带拨号盘输入*#7678#，将“工厂端口”和“ADB端口”都勾上。
6. 升级前务必将SIM卡和SD卡拔掉7. 在刷机前移除电脑上连接的U盘、移动硬盘等磁盘。
8. 再次提醒：刷机有风险，有一定概率刷机成砖，请务必谨慎。
二、升级Android 5.0的步骤：1.安装驱动：下载手机安装包，点击安装即可。
2. 解压线刷包：下载线刷包，并解压。
3. 选择线刷包路径：如下图，点击“浏览”选择你解压后的线刷包路径。
4. 检查端口并下载：检查刷机工具与手机连接是否正常。
如下图则表示已正常连接：此时，点击“开始”按钮进行下载，下载过程如图所示：注意：下载过程中不要再操作电脑和手机，否则将会带来不可预知的后果。
5. 下载完成后再自行恢复个人资料。
三、Android 4.4回退教程：如果在升级完成之后，不太习惯Android 5.0新系统，可能将手机的系统回退至Android 4.4平台使用。
银联卡账户信息与交易数据安全管理规则
附件：银联卡账户信息与交易数据安全管理规则（经中国银联第一届风险管理委员会第二次会议审议通过）二○○四年十一月第一章总则1.1目的为加强银联卡账户信息与交易数据安全管理，保障成员机构及持卡人利益，防止账户信息与交易数据的丢失和泄漏，避免由此带来的欺诈风险，特制定本规则。
1.2 基本原则银联卡账户信息与交易数据的管理应遵循从严管理、权责明确、过失赔偿的原则，确保账户信息与交易数据在银联卡业务处理各环节中的安全性、完整性和可用性，防止数据遭到篡改、泄漏和破坏。
1.3 适用范围本办法适用于中国银联、中国银联所有成员机构、所有参与银联卡业务的第三方服务机构以及所有银联卡收单特约商户。
其中第三方服务机构既包括从事商户管理、设备维护、信用分析、交易清算、银行卡市场推广等的金融专业化服务机构，也包括参与银行卡产业相关的硬件、软件等产品开发及服务的机构。
1.4 定义1.4.1账户信息账户信息是指银联卡（包括银联标识卡和银联标准卡）上记录的所有账户信息以及与银联卡交易相关的用户身份验证信息。
记录在银联卡上的信息包括：卡号、卡片有效期、磁条信息、卡片验证码。
与银联卡交易相关的用户身份验证信息包括：网上业务、电话银行、手机银行等业务中的用户注册名、密码、真实姓名、证件号码、联系方式等。
1.4.2 交易数据交易数据是指银联卡在各类业务中的交易处理数据，数据内容视业务不同而有所不同。
基本内容包括：卡号、密码、磁条信息、有效期、卡片验证码。
第二章权利与义务2. 1 权利各机构有权监督与本机构账户信息和交易数据安全相关的其他机构的信息管理状况，一旦发现问题，可向中国银联风险管理委员会报告。
各机构一旦发现其他机构因泄漏本机构持卡人账户信息及交易数据、并给本机构造成损失的，可通过中国银联风险管理委员会向该机构申请损失赔偿。
2.2义务各机构应定期就账户信息及交易数据安全状况按照《中国银联账户信息与交易数据安全管理自查问卷》进行自查，并向中国银联提供自查结果等书面报告，证明本机构已按照规定的程序实施了自查。
数据透析表的数据更新与自动刷新方法
数据透析表的数据更新与自动刷新方法数据透析表是一种有效管理和分析数据的工具，能够帮助我们提高数据处理的效率和准确性。
在使用数据透析表时，确保数据的准确性和及时更新是非常重要的。
本文将介绍数据透析表中数据更新和自动刷新的方法，以帮助读者更好地管理和利用数据透析表。
一、数据更新方法1. 手动更新：最简单的方法是手动更新数据透析表。
用户可以通过手动输入、复制粘贴或导入数据的方式将最新的数据添加到数据透析表中。
这个方法适用于数据量小且更新频率低的情况，但对于大量数据和频繁更新的情况可能不够高效。
2. 数据连接：数据透析表可以与外部数据源建立连接，实现自动更新数据。
用户可以选择与数据库、在线数据源或其他外部文件进行连接，并设置更新频率。
当外部数据有新的更新时，数据透析表会自动获取最新的数据，保持数据的一致性和准确性。
3. VBA宏：在数据透析表中，用户可以使用VBA （Visual Basic for Applications）宏编程语言来实现数据更新。
通过编写VBA宏，用户可以自定义更新逻辑和操作，实现数据的自动更新。
例如，可以编写VBA宏来从特定的文件夹中读取数据，并将数据更新到数据透析表中。
二、自动刷新方法1. 使用数据透析表自动刷新功能：大多数数据透析表软件都提供了自动刷新功能，用户可以在设置中设置刷新间隔，并启用自动刷新功能。
当数据透析表检测到有新数据时，它会自动刷新表格，将最新的数据显示出来。
这个功能对于需要及时了解数据更新的用户非常有用。
2. 使用VBA宏定时刷新：与数据更新类似，用户可以使用VBA宏来定时刷新数据透析表。
通过编写VBA宏，用户可以设置定时任务，使数据透析表在特定时间自动刷新。
这个方法可以用于那些需要按时刷新数据透析表的场景，例如每天、每周或每月定时刷新。
3. 使用外部工具：除了数据透析表软件本身提供的自动刷新功能，用户还可以借助外部工具来实现数据透析表的自动刷新。
通过使用计划任务（Windows）或Cron任务（Linux/Unix），用户可以设置定时任务来执行数据透析表的刷新操作。
医药公司计算机系统管理制度
医药公司计算机系统管理制度L目的：加强公司信息计算机系统管理，保证计算机、信息系统稳定有效运行，实时控制并记录药品经营各环节和质量管理全过程，确保药品经营信息的安全性、准确性、严密性；2.范围：适用于公司计算机信息系统的管理、使用；3.职责：质量管理部、信息部、各职能部门；4.内容：4.1公司建立能够符合药品经营全过程管理及质量控制要求的计算机信息系统，实现药品质量可追溯，并满足药品电子监管的实施条件；4.2企业计算机系统应当符合以下要求：4.2.1有支持计算机系统正常运行的服务器和终端机；4.2.2有安全、稳定的网络环境，有固定接入互联网的方式和安全可靠的信息平台；4.2.3有实现部门之间、岗位之间信息传输和数据共享的局域网和终端设备；4.2.4有药品经营业务票据生成、打印和管理功能；4.2.5有符合《药品经营质量管理规范》要求及企业管理实际需要的应用软件和相关数据库；4.3计算机系统的维护与管理：4.3.1信息管理员负责计算机系统的维护与管理；4.3.2信息管理员负责安装维护企业经营管理实际需要的应用软件和相关数据库；4.3.3信息管理员负责公司计算机硬件维修，并负责建立《计算机管理台账》与计算机系统管理档案；4.3.4信息管理员负责公司计算机系统软件的维护，指导各岗位人员正确、熟练使用公司计算机系统；4.4计算机系统权限授予与密码管理：4.4.1公司计算机系统质量控制功能由质量管理部负责指导设定；计算机系统操作权限由岗位操作人员填写《计算机系统权限分配审批表》经部门负责人审核后，由质量管理部负责人审批同意，由系统管理员负责授予各部门操作人员；4.4.2公司的计算机系统登录采取用户名和密码同时符合的情况下，才能在权限范围内登录使用系统；4.4.2.1用户名：登录计算机系统需要有用户名，相当于身份标识，用户名采用实名制；4.4.2.2密码：为保护信息安全而对用户名进行验证的唯一口令；4.4.2.3权限：指在计算机系统中某一用户的访问级别和权利，包括所能够执行的操作及所能访问的数据；4.4.2.4计算机系统权限的使用情况由质量管理员负责检查，并填写《计算机系统权限检查表》；4.4.2.5因实际工作需要，操作人员需要变更操作权限时，填写《计算机系统权限变更审批表》，经部门负责人审核，质量管理部经理审批后，由管理员设定；4.4.3职责与分工：4.4.3.1信息管理员：负责各岗位分配权限的设定；4.4.3.2岗位人员：负责在权限范围内实施功能操作；4.4.3.3质管部经理：负责操作权限分配及操作权限新增、变更、注销的审批；4.4.4用户名及密码管理4.4,4.1密码设置及更改：4.4.4.1.1第一次登录系统后，用户必须改变事先由信息管理员分配的密码；4.4.4.L2为避免帐号被盗用，密码长度不小于六位，建议数字与字母结合使用；4.4.4.L3每30天或更短时间内各岗位应重新设定密码；4.4.4.L4对于用户忘记密码的情况，需质量管理部经理审核批准后，信息管理员才能重新设置；4.4.4.2用户名与密码保管：4.4.4.2.1密码不可告知他人，用户名不可转借他人使用；4.4.4.2.2如操作用户临时缺岗，而有紧急且重要的业务需要用其权限进行处理时，临时由质量管理部负责人审批同意后，信息管理员可以将该用户的权限临时授予其他用户，操作用户回岗时，取消授予其他用户的临时授权；4.4.4.2.3计算机系统用户因离岗或转岗，所拥有的系统用户权限需相应变更时，须信息管理员对离岗或转岗的用户名进行注销并签字后，行政部门方可办理离岗或转岗手续；4.4.5责任承担：用户名的所有者，应对该用户在系统中所做的操作结果负全部责任；4.5计算机系统信息录入、修改、保存管理：4.5.1计算机系统数据管理：4.5.Ll各类数据的录入、修改、保存等操作应当符合授权范围、操作规程和管理制度的要求，保证数据原始、真实、准确、安全、可追溯；4.5.1.1.1质量管理基础数据由公司质量管理人员负责管理；4. 5.1.1.2业务经营数据由相应岗位人员负责管理；4.5. 1.2通过计算机系统记录数据时，操作人员应按照操作规程，通过用户名及密码登录后方可进行数据的录入、复核及查询；4.5.1.3信息管理员给岗位操作人员的计算机授权应进行审批并建立审批记录，不得未经批准随意给岗位操作人员授权。
软件更新操作规程
软件更新操作规程软件更新是保持软件系统正常运行的重要环节，本文将介绍软件更新的具体操作规程，包括备份数据、下载最新软件、安装更新、测试系统稳定性和问题解决等步骤。
一、备份数据在进行任何软件更新之前，首先要进行数据备份。
备份可以在本地设备上或者云端进行，确保数据的安全性和可恢复性。
以下是数据备份的步骤：1.1 进入软件系统的设置界面，点击“备份与恢复”选项；1.2 选择备份方式，可以选择本地备份或者云端备份；1.3 根据系统提示，选择需要备份的数据和文件夹，并开始备份。
二、下载最新软件在进行软件更新之前，需要确保下载最新的软件版本。
以下是下载最新软件的步骤：2.1 访问软件官方网站或者认可的软件下载平台；2.2 搜索目标软件并找到最新版本；2.3 确认所需软件版本的兼容性和支持系统；2.4 点击下载按钮，保存软件到本地设备。
三、安装更新一旦下载了最新的软件版本，可以按照以下步骤安装更新：3.1 双击下载好的软件安装包，进入安装程序；3.2 根据安装向导的指引，选择安装路径和相关设置；3.3 点击“下一步”并等待安装过程完成。
四、测试系统稳定性为了确保更新后的软件系统稳定可靠，需要进行系统稳定性测试。
以下是测试系统稳定性的步骤：4.1 打开更新后的软件，进行基本功能测试；4.2 模拟常见的使用场景，测试软件的响应速度和性能；4.3 检查软件是否出现异常、崩溃或功能缺失等问题；4.4 记录并分析测试结果，确保软件系统运行稳定。
五、问题解决在软件更新过程中，可能会出现一些问题，需要及时解决。
以下是解决问题的步骤：5.1 如果更新后的软件出现问题，首先开启软件的故障排除模式；5.2 根据故障提示和日志，分析问题的原因；5.3 在官方的技术支持论坛或者社区中搜索相关问题，并查找解决方案；5.4 如果无法解决问题，及时向软件厂商申报错误并寻求技术支持。
六、总结本文介绍了软件更新的操作规程，包括备份数据、下载最新软件、安装更新、测试系统稳定性和问题解决等步骤。
数据更新维护方案
4）“政府上网工程”通过政府对信息产业界主要力量的引导和组织，促使政府在短期内上网，实现政府资源的市场价值，引导和形成新的消费热点和经济增长点，从而带动相关产业群的发展，营造有利于我国信息产业发展的“生态环境”，加速我国信息产业和国民经济信息化的发展。
（3）开放性原则
信息系统的开放性可以说是系统生命力的表现，只有开放的系统才能够兼容和不断发展，才能保证前期投资持续有效，保证系统可分期逐步发展和整个系统的日益完善。系统在运行环境的软、硬件平台选择上要符合工业标准，具有良好的兼容性和可扩充性，能够较为容易地实现系统的升级和扩充，从而达到保护初期阶段投资的目的。
在“政府上网工程”中，构建地图化的电子政府，有助于做好以下几件事：
1）更好地树立中国各级政府在多媒体网上的形象，组织和规范各级政府的网站建设，提高政府的工作的透明度，降低办公费用，提高办公效率，有利于勤政、廉政建设，同时大幅度提高政府工作人员的信息化水平。
2）将各级政府站点建设成为便民服务的“窗口”，帮助人们实现足不出户完成与政府各部门的办事程序，为实现政府部门之间、政府与社会各界之间的资讯互通及政府内部办公自动化，最终构建“电子政府”打下坚实基础。
1.3
1.3.1
我国城市空间基础信息数据库的建设与发展正处在起步阶段。有关城市空间基础信息数据库的发展规划、政策法规、规范标准方面的工作还在不断发展和完善之中，要完全借鉴已有的成果是不可能的，相当多的规划、政策、标准都需要根据城市实际情况由项目专家委员会和工作组制定。
分布式系统数据时序更新方法
分布式系统数据时序更新方法分布式系统是由多个节点组成的系统，每个节点都有自己的本地数据。
在这种环境下，系统中的不同节点可能会对同一份共享数据进行更新。
为了保持数据的一致性，需要采用一种数据时序更新的方法，以确保所有节点上的数据都是最新的。
一种常见的分布式系统数据时序更新方法是基于版本控制机制。
该方法在每个节点上为数据增加一个版本号，用于记录数据的更新历史。
当一些节点更新了数据时，会在本地为数据生成一个新的版本号，并且将新的数据和版本号通过网络广播给其他节点。
其他节点接收到更新消息后，会根据版本号来判断是否需要更新自己的本地数据。
如果新的版本号比自己本地的版本号大，则说明有新的数据需要更新，节点会根据更新消息更新自己的本地数据，并将新的版本号更新到本地。
基于版本控制的数据时序更新方法具有以下优点：1.简单易懂：基于版本控制的方法相对简单易懂，容易实现和理解。
每个节点只需要记录自己的数据版本号，并根据版本号来判断是否需要更新数据。
2.数据一致性：当系统中的一些节点更新了数据后，所有其他节点都会根据版本号来更新自己的本地数据，从而保持数据的一致性。
3.高可用性：当一些节点发生故障或者网络延迟时，其他节点仍然可以继续进行数据更新。
只需要节点之间做好消息的广播和接收，即可保证系统的高可用性。
4.容错性：基于版本控制的方法可以容忍节点之间的网络延迟和故障。
当节点恢复正常后，可以根据最新的版本号来进行数据更新。
5.可扩展性：基于版本控制的方法可以支持系统的扩展，节点的数量增加不会对数据的更新造成任何影响。
但是基于版本控制的方法也存在一些缺点：1.网络负载：当数据更新频繁时，节点之间的消息广播会增加网络负载。
因此需要合理控制更新的频率，避免造成网络拥堵。
2.冲突解决：当不同节点对同一份数据进行更新时，可能会出现数据冲突。
如果不同节点同时更新了数据，并且广播了更新消息，其他节点可能会出现冲突，需要制定冲突解决策略。
MT4自定义周期实时更新程序
MT4自定义周期实时更新程序MT4自定义周期实时更新程序一. 功能这个是MT4自带的period_converter的重写改进版, 自带的period_converter不少人都用过, 不支持真正的实时刷新, 单个转换脚本就占用大量的CPU(50%-9x%)导致整个系统变慢. 退出MT4下次重新进来还得重新对各窗口应用脚本才能再次更新，麻烦至极.这个改进版解决了上面的所有问题:1. 支持实时刷新或者自定义到毫秒级的刷新周期.2. 很低的CPU占用, 平均为5%-10%或者更低.3. 以指标模式工作，退出MT4再重新启动也不会有任何问题，一切恢复到退出之前的设置.4. 没有每个窗口只能应用一个脚本的限制，用不同参数可以从同一窗口生成多个不同的输出结果到多个窗口.二. 使用方法和其他的MT4指标安装类似，复制到experts\indicators即可完成安装.注意必须安装为自定义指标而不是脚本. 然后类似其他指标那样操作,添加到你想转化的窗口即可.参数设置:PeriodMultiplier: 新的周期对于原周期的倍数。
UpdateInterval: 刷新间隔, 毫秒为单位, 0表示实时刷新默认为实时刷新.Enabled: 是否启用刷新.注意必须将允许动态库调用选项允许，否则将无法正常工作.之后通过文件->打开离线历史数据打开刚生成的图表即可. 然后将会自动进行实时刷新.只要你一直保持数据源窗口以及该程序运行，则生成的离线图表也会一直保持为最新状态，包括其中的指标等等. 关闭该离线窗口后, 你也可以再重新通过文件->打开离线历史数据打开.如果需要退出或者重新启动MT4, 可以和往常一样正常退出，离线图表以及设置会同样保存并且下次重新启动后加载恢复到上次同样设置.三. 注意事项1. 注意"不"要将离线窗口属性中的"离线窗口"的勾去掉，否则退出MT4再重新启动该窗口将被当成实时数据而导致无法获得数据.这种情况下将需要重新关闭离线窗口后重新打开.2. 你可以在同一个数据源窗口中加载多个不同倍数设置的转换程序,从而获得多个数据输出, 比如对M1使用PeriodMultiplier = 2, 4,将同时获得M2, M4, M10. 甚至可以使用M1数据来获得小时图.但一般因为服务器上不会有太多的短周期数据，所以这样讲导致生成的数据时间跨度不大, 所以推荐用接近的数据周期来获得需要的周期.比如用H1来获得H2.3. 实时刷新时候将尽可能快地进行数据刷新, 即对每一次数据变动,但如果同时有大量数据进入时可能会错过部分数据, 但这种情况一般不会出现而且你至少可以获得每秒十次以上的刷新率, 这已经完全足够用了.4. 离线图表窗口没有那条买入价线显示，但数据实际上还是被刷新的,如果该城非离线窗口则必须退出前改回来, 否则下次启动就会得不到数据. 一般就没有必要去弄这个麻烦.5. 如果你在源数据窗口中往前拉到了新的历史数据, 生成的数据窗口里面是不会自动更新这些数据的, 需要ctrl+I显示指标列表后选择对应的指标然后双击弹出设置窗口后确认即可.另外附一个用这个改进的版本后开了M1->M3, M10, 以及H1->H2的转换时候的CPU使用率图.更新到1.5版本，解决了当重新启动后新加载的数据过多时候可能出现的数据丢失情况, 并且现在支持源数据窗口中新增加了开头的历史数据时候的自动更新. 不过因为现在是周末服务器没有数据刷新没有进行完整测试, 请大家帮忙测试.更新到1.5增加TimeShift参数，可以用来设置转化时候的时间移动偏差, 比H1图标上用24作为倍数，并且将TimeShift设置为6, 则可以获得以服务器时间每天06:00作为起始时间, 第二天05:59作为结束时间的天图, 比如生成的1月18日天图K线是以1.18 06:00 - 1.19 05:00的小时图数据综合得到的. 其他的依次类推.如果想用前一天时间的作为日线起始点则可以相应的把TimeShift 设置为负数.注意的是这里的所有时间都是服务器时间，如果想用本地时间还需计算服务器与本地时间的时差后获得对应的TimeShift.另外因为生成的D1为MT4内置时间周期，直接生成D1的历史数据的会将会产生冲突,生成的数据会被MT4从服务器获取的未进行时间偏移的数据覆盖，所以生成的时候将自动监测当目标周期为D1的时候，离线图表里面显示的名称为M1441(实际内容就是生成后偏移过的D1数据, CSV文件名因无冲突问题则不会变化)当TimeShift为0(默认数)时，工作方式同以前的老版本.//+------------------------------------------------------------------+//| Period_Converter_Opt.mq4|//| Copyright ?2005, MetaQuotes SoftwareCorp. |//| |//| Modified by wfy05@talkforex based on Period_Converter|//| |//+------------------------------------------------------------------+#propertycopyright"*******************"#property link "/codebase/indicators/277/"#property indicator_chart_window#property show_inputs#include <WinUser32.mqh>/*Readme:I. Features:This is an improved version of period converter for MT4 based on theMT4's default period converter by metaquotes.The default period converter script do not support real-time refreshing,and consume lots of CPU (50%-9x%) making the whole system slow.Also, the default one is a script which do not save when you exit MT4,so you have to apply every converter script again after restarting, quiteannoying.This one fixed all above problems:1. Real-time updating or custom interval millisecond level updating.2. Low CPU cost, average 5%-10% or less.3. Works as an indicator, so can be saved and reloaded during restart.4. There is no one converter per chart limitation as it is not scriptany more, you can only use one window as source to generate as manynew timeframe chart as possible.5. Auto updating if there is new history block loaded.II. How to use:Copy the mq4 file to your MT4 indicators folder (experts\indicators)to install it as an indicator, NOT script. then in the custom indicatorlist, attach period_converter_opt to the chart you want.It support 4 parameters:PeriodMultiplier: new period multiplier factor, default is 2 UpdateInterval: update interval in milliseconds,zero means update real-time. default is zero.Enabled: You can disable it without remove it with this option.Other parameters are comments or for debugging, it is safe to ignore them.Also Make sure you have Allow Dll imports option checked in common tab orit won't workAfter that, File->Open Offline to open the generated offline data. thenthe offline data will be updated automatically.As long as you keep the source chart open and the converter indicatorrunning, the generated chart including indicators inside will alwaysbe updated. also you can close the generated chart and open againlater from File->Open Offline without problem.If you want to quit MT4, you can leave those offline chart as othernormal online charts. when you start MT4 next time, those charts willalso be loaded and updated.III. Notes:1. Do NOT uncheck the "offline chart" option in offline chart common properties.or after MT4 restart, it will treat that chart as online chart and requestthe data from server, resulting empty chart window.2. You can attach more than one converter to same windowwith differentPeriodMultiplier, e.g: you can attach 3 converter withPeriodMultiplier = 2, 4, 10 to M1 to generate M2, M4, M10 at the same time.It is even ok to use the M1 chart to generate Hourly chart like H2, whichonly cost a few more CPU resource during initial conversion. but usuallymost server don't have much data for those short period. resulting thegenerated data isn't long enough for long period. so it is suggestedto use Hourly/Daily charts as source when needed.3. The real-time updating mode updates quotes as fast as possible, but asthis is done via script, and MT will skip calling start() function whenyour PC is busy and lots of quotes income. anyway, this seldom happen,and you can at least get 10 updates each seconds which is much morethan enough.4. The offline chart don't have a bid line showing in chart, but all datain the chart including the indicators is still being updated, so don't worry. you can show the bid line by unclick the "offline chart"option in chart properties. but which don't helps much and if you forgetto check "offline chart" option before exit. it will cause errorsandbecome empty on next startup. you have to close the window and openagain from File->Open offline, which don't worth the trouble.IV. History:2006.02.16 1.5 Added TimeShift option, can be used to shift hour timeframeto generate daily timeframe when your timezone is different from the server, default is zero.2005.12.24 1.4 faster to detect if data changed by removing float pointoperations, added support to output CSV file in real time.OutputCSVFile = 0 means no CSV.OutputCSVFile = 1 means CSV + HSTOutputCSVFile = 2 CSV only, no HST .(useful if you want to generate CSV for builtin periods)CSV Filename will be the same as HST file except the extension.added safe checking for PeriodMultiplier.2005.12.04 1.3 Fixed missing data when there is large amount of dataloaded in several blocks, and support auto updatingwhen new history is loaded.2005.11.29 1.2 Additional fix for missing data and server changing.2005.11.29 1.1 Fixed missing partial data after restart.Reinitialize after changing server or data corrupted.2005.11.28 1.0 Initial release*/extern double Version = 1.5; // code versionextern string BuildInfo = "2006.02.16 by *******************";extern int PeriodMultiplier = 2; // new period multiplier factorextern int OutputCSVFile = 0; // also output CSV file?extern int TimeShift = 0; // time shift valueextern int UpdateInterval = 0; // update interval in milliseconds, zero means update real-time.extern bool Enabled = true;extern bool Debug = false;int FileHandle = -1;int CSVHandle = -1;int NewPeriod = 0;int NewPeriodOutput = 0;#define OUTPUT_HST_ONLY 0#define OUTPUT_CSV_HST 1#define OUTPUT_CSV_ONLY 2#define CHART_CMD_UPDATE_DATA 33324void DebugMsg(string msg){if (Debug) Alert(msg);}int init(){//safe checking for PeriodMultiplier.if (PeriodMultiplier <= 1) {//only output CSV file PeriodMultiplier = 1; OutputCSVFile = 2;}NewPeriod = Period() * PeriodMultiplier; if (OpenHistoryFile() < 0) return (-1); WriteHistoryHeader(); UpdateHistoryFile(Bars-1, true); UpdateChartWindow();return (0);}void deinit(){//Close file handleif(FileHandle >= 0) {FileClose(FileHandle);FileHandle = -1;}if (CSVHandle >= 0) {FileClose(CSVHandle);CSVHandle = -1;}}int OpenHistoryFile(){string name;name = Symbol() + NewPeriod;NewPeriodOutput = NewPeriod;if (OutputCSVFile != OUTPUT_CSV_ONLY) {if (NewPeriod == 1440) {NewPeriodOutput = NewPeriod+1;name = Symbol() + NewPeriodOutput;}FileHandle = FileOpenHistory(name + ".hst", FILE_BIN|FILE_WRITE);if (FileHandle < 0) return(-1);}if (OutputCSVFile != OUTPUT_HST_ONLY) {CSVHandle = FileOpen(name + ".csv", FILE_CSV|FILE_WRITE, ',');if (CSVHandle < 0) return(-1);}return (0);}int WriteHistoryHeader(){string c_copyright;int i_digits = Digits;int i_unused[13] = {0};int version = 400;if (FileHandle < 0) return (-1);c_copyright = "(C)opyright 2003, MetaQuotes Software Corp.";FileWriteInteger(FileHandle, version, LONG_VALUE);FileWriteString(FileHandle, c_copyright, 64);FileWriteString(FileHandle, Symbol(), 12);FileWriteInteger(FileHandle, NewPeriodOutput, LONG_VALUE);FileWriteInteger(FileHandle, i_digits, LONG_VALUE);FileWriteInteger(FileHandle, 0, LONG_VALUE); //timesign FileWriteInteger(FileHandle, 0, LONG_VALUE); //last_sync FileWriteArray(FileHandle, i_unused, 0, ArraySize(i_unused));return (0);}static double d_open, d_low, d_high, d_close, d_volume;static int i_time;void WriteHistoryData(){if (FileHandle >= 0) {FileWriteInteger(FileHandle, i_time, LONG_VALUE);FileWriteDouble(FileHandle, d_open, DOUBLE_VALUE);FileWriteDouble(FileHandle, d_low, DOUBLE_VALUE);FileWriteDouble(FileHandle, d_high, DOUBLE_VALUE);FileWriteDouble(FileHandle, d_close, DOUBLE_VALUE);FileWriteDouble(FileHandle, d_volume, DOUBLE_VALUE);}if (CSVHandle >= 0) {int i_digits = Digits;FileWrite(CSVHandle,TimeToStr(i_time, TIME_DATE),TimeToStr(i_time, TIME_MINUTES),DoubleToStr(d_open, i_digits),DoubleToStr(d_high, i_digits),DoubleToStr(d_low, i_digits),DoubleToStr(d_close, i_digits),d_volume);}}int UpdateHistoryFile(int start_pos, bool init = false) {static int last_fpos, csv_fpos;int i, ps;int shift;// if (FileHandle < 0) return (-1);// normalize open timeps = NewPeriod * 60;shift = Period() * 60 * TimeShift;i_time = (Time[start_pos]-shift)/ps;i_time *= ps;if (init) {//first time, init datad_open = Open[start_pos];d_low = Low[start_pos];d_high = High[start_pos];d_close = Close[start_pos];d_volume = Volume[start_pos];i = start_pos - 1;if (FileHandle >= 0) last_fpos = FileTell(FileHandle);if (CSVHandle >= 0) csv_fpos = FileT ell(CSVHandle);} else {i = start_pos;if (FileHandle >= 0) FileSeek(FileHandle,last_fpos,SEEK_SET);if (CSVHandle >= 0) FileSeek(CSVHandle, csv_fpos, SEEK_SET);}if (i < 0) return (-1);int cnt = 0;int LastBarTime;//processing barswhile (i >= 0) {LastBarTime = Time[i]-shift;//a new barif (LastBarTime >= i_time+ps) {//write the bar dataWriteHistoryData();cnt++;i_time = LastBarTime/ps;i_time *= ps;d_open = Open[i];d_low = Low[i];d_high = High[i];d_close = Close[i];d_volume = Volume[i];} else {//no new bard_volume += Volume[i];if (Low[i]<d_low) d_low = Low[i];if (High[i]>d_high) d_high = High[i];d_close = Close[i];}i--;}//record last_fpos before writing last bar.if (FileHandle >= 0) last_fpos = FileTell(FileHandle); if (CSVHandle >= 0) csv_fpos = FileT ell(CSVHandle);WriteHistoryData();cnt++;d_volume -= Volume[0];//flush the data writenif (FileHandle >= 0) FileFlush(FileHandle);if (CSVHandle >= 0) FileFlush(CSVHandle);return (cnt);}int UpdateChartWindow(){static int hwnd = 0;if (FileHandle < 0) {//no HST file opened, no need updating.return (-1);}if(hwnd == 0) {//trying to detect the chart window for updatinghwnd = WindowHandle(Symbol(), NewPeriod);}if(hwnd!= 0) {if (IsDllsAllowed() == false) {//DLL calls must be allowedDebugMsg("Dll calls must be allowed");return (-1);}if(PostMessageA(hwnd,WM_COMMAND,CHART_CMD_UPDATE_D ATA,0) == 0) {//PostMessage failed, chart window closedhwnd = 0;} else {//PostMessage succeedreturn (0);}}//window not found or PostMessage failedreturn (-1);}/*int PerfCheck(bool Start){static int StartTime = 0;static int Index = 0;if (Start) {StartTime = GetTickCount();Index = 0;return (StartTime);}Index++;int diff = GetTickCount() - StartTime; Alert("Time used [" + Index + "]: " + diff); StartTime = GetTickCount();return (diff);}*/static int LastStartTime = 0;static int LastEndTime = 0;static int LastBarCount = 0;int reinit(){deinit();init();LastStartTime = Time[Bars-1]; LastEndTime = Time[0]; LastBarCount = Bars;}bool IsDataChanged(){/*static int LastBars = 0, LastTime = 0, LastVolume = 0;static double LastOpen = 0, LastClose = 0, LastHigh = 0, LastLow = 0;if (LastVolume != Volume[0] || LastBars != Bars || LastTime != Time[0]||LastClose != Close[0] || LastHigh != High[0] || LastLow != Low[0] ||LastOpen != Open[0]) {LastBars = Bars;LastVolume = Volume[0];LastTime = Time[0];LastClose = Close[0];LastHigh = High[0];LastLow = Low[0];LastOpen = Open[0];return (true);}return (false);*//*fast version without float point operation*/static int LastBars = 0, LastTime = 0, LastVolume = 0;bool ret;ret = false;if (LastVolume != Volume[0]) {LastVolume = Volume[0];ret = true;}if (LastTime != Time[0]) {LastTime = Time[0];ret = true;}if (LastBars != Bars) {LastBars = Bars;ret = true;}return (ret);}int CheckNewData(){static string LastServer = "";if (Bars < 2) {//the data is not loaded yet.DebugMsg("Data not loaded, only " + Bars + " Bars"); return (-1);}string serv = ServerAddress();if (serv == "") {//no server yetDebugMsg("No server connected");return (-1);}//server changed? check this and reinit to prevent wrong data while changing server.if (LastServer != serv) {DebugMsg("Server changed from " + LastServer + " to " + serv);LastServer = serv;reinit();return (-1);}if (!IsDataChanged()) {//return if no data changed to save resource//DebugMsg("No data changed");return (-1);}if (Time[Bars-1] != LastStartTime) {DebugMsg("Start time changed, new history loaded or server changed");reinit();return (-1);}int i, cnt;//try to find LastEndTime bar, which should be Time[0] or Time[1] usually,//so the operation is fastfor (i = 0; i < Bars; i++) {if (Time[i] <= LastEndTime) {break;}}if (i >= Bars || Time[i] != LastEndTime) {DebugMsg("End time " + TimeT oStr(LastEndTime) + " not found");reinit();return (-1);}cnt = Bars - i;if (cnt != LastBarCount) {DebugMsg("Data loaded, cnt is " + cnt + " LastBarCount is " + LastBarCount);reinit();return (-1);}//no new data loaded, return with LastEndTime position.LastBarCount = Bars;LastEndTime = Time[0];return (i);}//+------------------------------------------------------------------+//| program start function |//+------------------------------------------------------------------+int start(){static int last_time = 0;if (!Enabled) return (0);//always update or update only after certain intervalif (UpdateInterval != 0) {int cur_time;cur_time = GetTickCount();if (MathAbs(cur_time - last_time) < UpdateInterval) {return (0);}last_time = cur_time;}//if (Debug) PerfCheck(true);int n = CheckNewData();//if (Debug) PerfCheck(false);if (n < 0) return (0);//update history file with new dataUpdateHistoryFile(n);//refresh chart windowUpdateChartWindow();//if (Debug) PerfCheck(false);return(0); }。
建立基础数据更新机制
建立基础数据更新机制
建立基础数据更新机制的步骤如下：
确定数据更新频率：根据不同数据类型和使用场景，确定需要更新的频率。
一些重要的数据可能需要每天或每周进行更新，而一些数据可能只需要每季度或每年更新。
确认数据来源：确定每个数据项的来源，以确保数据的准确性和及时性。
数据来源可以是内部系统、外部供应商或第三方数据提供商。
确定数据质量标准：建立数据质量标准和检查机制，确保数据的一致性和准确性，特别是在多个数据源和数据更新频繁的情况下。
确定数据更新流程：建立数据更新责任人和流程，包括数据处理、审核和更新的过程。
同时，建立异常处理的机制，确保数据异常可以及时发现和解决。
配置自动化工具：根据不同的数据更新频率和更新流程，配置相应的自动化工具（如脚本、批处理等）来实现数据更新。
监控和优化数据更新机制：建立数据更新监控机制，对数据的更新情况进行跟踪和分析，及时发现问题并进行优化。
建立基础数据更新机制可以确保数据的准确性和及时性，提高数据的价值和使用效果，为企业决策和运营提供有力支持。
第四范式中的数据更新策略详解
第四范式中的数据更新策略详解数据更新是数据管理中一个重要的环节，它涉及到数据的准确性、实时性和一致性。
在大数据时代，随着数据量的不断增加和数据更新的频繁性，如何高效地进行数据更新成为了一个挑战。
而第四范式（Fourth Paradigm）作为一种新型的数据管理理论，提供了一种创新的数据更新策略，本文将对其进行详细解析。
第一部分：第四范式简介第四范式是由微软研究院提出的一种新型的数据管理理论，它以数据为中心，通过数据驱动的方法来推动科学研究和商业创新。
第四范式将数据分为三个层次：原始数据、派生数据和数据产品。
其中，原始数据是指采集自现实世界的数据，派生数据是通过对原始数据进行处理和分析得到的数据，数据产品则是基于派生数据构建的应用和服务。
数据更新在这个过程中起到了至关重要的作用。
第二部分：传统数据更新策略的问题在传统的数据管理中，数据更新通常采用批量更新的方式，即周期性地对数据进行全量更新。
这种方式存在一些问题。
首先，由于数据量庞大，全量更新往往需要耗费大量的时间和资源。
其次，全量更新可能导致数据的不一致性，因为在更新的过程中，无法保证数据的实时性。
最后，全量更新对系统的压力较大，可能导致系统崩溃或性能下降。
第三部分：第四范式中的增量更新策略为了解决传统数据更新策略存在的问题，第四范式提出了一种增量更新策略。
增量更新是指只对发生变化的数据进行更新，而不对整个数据集进行更新。
这种方式可以大大减少更新的时间和资源消耗。
同时，增量更新还可以提高数据的实时性，因为只有发生变化的数据才需要更新，其他数据可以保持不变。
第四部分：增量更新的实现方式第四范式中的增量更新可以通过多种方式来实现。
一种常见的方式是使用日志文件或增量文件来记录数据的变化，并根据记录的变化来进行更新。
另一种方式是使用时间戳来标记数据的更新时间，只对时间戳发生变化的数据进行更新。
此外，还可以使用增量索引或增量算法来实现增量更新。
第五部分：增量更新的优势与挑战增量更新策略在数据管理中具有一些明显的优势。
Python网络爬虫的数据增量更新与定时任务
Python网络爬虫的数据增量更新与定时任务随着互联网的迅速发展，信息资源的爆炸式增长，网络爬虫成为了获取、整理和分析大量网络数据的重要工具之一。
而在实际应用中，数据的增量更新和定时任务的设置也变得尤为重要。
本文将介绍如何使用Python进行网络爬虫的数据增量更新和定时任务的实现。
一、数据增量更新数据增量更新是指在已有数据基础上，只获取并更新新增的数据，而不是重新获取全部数据。
这样可以避免重新爬取所有数据，提高爬取效率。
以下是一些常用的数据增量更新的实现方法：1. 使用唯一标识符：每条数据都有一个唯一标识符，通过比较新爬取到的数据与已有数据的标识符，可以判断出哪些数据是新增的。
然后只需更新新增数据即可。
2. 使用时间戳：给每条数据添加一个时间戳字段，记录数据的更新时间。
在进行数据增量更新时，只需比较新爬取到的数据的时间戳与已有数据的时间戳，判断出哪些数据是新增的。
3. 使用哈希值：将每条数据的内容生成一个唯一的哈希值，通过比较新爬取到的数据的哈希值与已有数据的哈希值，可以确定哪些数据是新增的。
二、定时任务的设置定时任务是指定期自动执行某个任务的功能。
在网络爬虫中，可以利用定时任务来实现自动定时爬取数据的功能。
以下是一些常用的定时任务的设置方法：1. 使用Python的schedule库：schedule库是一个用于时间调度的Python库，可以方便地设置定时任务。
通过编写一个定时函数，然后使用schedule库设定定时规则，即可实现定时任务。
2. 使用Python的crontab模块：crontab模块是一个用于定时任务的Python模块，可以通过简单配置来实现定时任务的设置。
通过编写一个定时函数，然后使用crontab模块来设置定时规则，即可实现定时任务。
3. 使用第三方定时任务工具：除了使用Python的库和模块外，还可以使用第三方的定时任务工具来实现定时任务的设置。
例如，Linux系统下的cron工具，可以通过设定定时规则来执行Python脚本，实现自动定时爬取数据的功能。
MBEWH表数据更新逻辑
无论移动平均价（Moving Average Price MAP）是否有更改，MBEWH表都会更新。
MBEWH表记录了MBEW表的历史数据，而MBEW是物料评估（Material Valuation）表。
MBEW表记录了当前的物料价格，当物料价格被重估（比如更新物料当前移动平均价）时，SAP系统会将当前价格写入MBEWH表中，而将新价格写入MBEW中。
当前的价格总是记录在表MBEW中，当某一期间（Period）的第一项操作更新了物料数量或价值，则SAP系统会向表MBEWH写入一条记录，以第一项操作之前的余额、价格控制为标准。
在MBEWH表中代表上一期间记录的数字储存在“当前期间”LFMON字段中。
例：当在3期间发生第一笔过账（比如收货），则系统会在MBEWH表中的“当前期间”LFMON字段写入数字2，数量和价值更新到“总库存（Total Stock）”和“总价值（Total Value）”字段，并且等于发生在3期间的数量和价值。
若在连续几个期间内未发生过账，则表MBEWH不会为每个期间创建记录。
表MBEW、MBEWH与MCHBH的区别：MBEW：查看当前账期的移动平均价MBEWH：查看历史账期的移动平均价表MBEWH记录了所有的库存价值，而表MCHBH则只代表了未限制库存的价值。
如何查看当前移动平均价：事务代码：S_P00_07000139每次物料重估后的最新移动平均价。
附：Note 193554SummaryAs of Release 4.5, stock and valuation fields that refer to the previous period or those dating back even farther, are not stored in those tables in which the current stock data is stored (MBEW, MARD, MCHB, and so on) but in so-called history tables (MBEWH, MARDH, MCHBH, and so on.).(Also compare release note for period closing as of Release 4.5)These history tables can have one entry per period. The values of such an entry refer to the end of the period. For the current period, there are no entries in the history tables. An entry is not written in this history table for every period. If stock-relevant or valuation-relevant data change, the system might generate an entry in the history table.Furthermore, the fields LFMON ('Current Period (Booking period)') and LFGJA ('Fiscal Year of the Current Period') in the stock tables are no longer automatically set to the current period by the period closing program. The period is only transferred to the new period during the first movement. At the same time, the relevant history entries are also generated.Example:Material 4711 has a stock of 10 pieces at the end of period 01In period 02, a goods receipt of 5 pieces occurs.Now, an entry is added in the history table for period 01 with a stock of 10 pieces. Simultaneously, the current stock is increased to 15 pieces and the 'Current Period' field (LFMON) is set to 02.In period 02, an additional goods receipt occurs with 2 pieces.The history table is not affected by this operation since an entry already exists for period 01. The current stock is increased to 17 pieces.In period 04, a goods issue of 4 pieces occurs.Now, the system adds an entry for period 03 with a stock of 17 pieces in the history table. Simultaneously, the current stock is decreased to 13 pieces and the 'CurrentPeriod' field (LFMON) is changed from 02 to 04.Since no goods movement has occurred in period 03, there is no entry for period 02 in the history table.Thus, the following applies:1. The stock in the stock table describes the situation since the last goods movement which changed this segment. The period of this movement appears in the fields LFMON and LFGJA. All stocks for periods which are earlier than the periods given in the fields LFMON and LFGJA relate to the current stocks and can be found in the stock tables.2. If for a previous period n, no entry exists in the history table, then the values of this period correspond to the values of the period n+1.Since the 2nd rule can be used recursively, under consideration of the two above rules the values can be determined for any periods of that period in which Release 4.5 or a higher release were implemented.Please note: Since the history tables are not created retroactively, the history entries only exist in their completed form from the time from which users work with the new period closing program. The periods for which the period closing program has run for the first time with history records are listed in the table MARV for every company code in the fields GJA_40C and MON_40C. For technical reasons it is possible that there are also entries in the history tables with an older period. Nevertheless, these entries are not available without gaps for all stocks.This algorithm is also implemented in function modules MBEW_EXTEND, MARD_EXTEND and so on. These function modules are used in the standard SAP programs in order to determine the values of the previous period and to extend tables with the reference structure MBEW, MARD and so on correspondingly.If you have your own programs which use the prior-period values from the tables MARD, MBEW etc., you should call up the relevant EXTEND component after reading the data from the table. This then returns the data as though no change had taken place in the previous logic. You can then remove the prior-period values from the known fields.Additional key wordsMBEWH, MARDH, MCHBH, stock information, previous period stock, previous month stock。
starrocks的replace into -回复
starrocks的replace into -回复【Starrocks的replace into】1. 引言Starrocks是一个快速、可扩展的分析型数据库，其主要特点之一是其高度优化的数据插入和更新功能。
本文将重点介绍Starrocks中的"replace into"语句，该语句是一种便捷的更新数据的方式。
2. replace into的定义和功能"replace into"是SQL语句中的一种特殊形式，用于更新或插入数据。
它基本上是"insert into"和"update"语句的综合体，在执行时，它会先尝试插入一条新的记录，如果该记录的主键已经存在，则会先删除原来的记录，再将新记录插入。
相较于传统的数据插入和更新方法，"replace into"在性能上具有明显的优势。
它可以简化代码逻辑，减少开发时间，并提高数据库的操作效率。
3. replace into的基本语法"replace into"语句的基本语法如下：replace into table_name(column1, column2, column3, ...)values(value1, value2, value3, ...);在上述语法中，`table_name`是要进行操作的目标表的名称，`column1, column2, column3, ...`是要操作的列，`value1, value2, value3, ...`是要插入或更新的值。
需要特别注意的是，目标表必须具有主键或唯一索引，这样才能用来判断记录是否存在。
否则，"replace into"将和普通的"insert into"语句一样，直接插入新记录。
4. replace into的执行过程当执行"replace into"语句时，Starrocks数据库会按照以下步骤进行处理：4.1 检查目标表是否存在首先，数据库会检查目标表是否存在。
Neo4j第十篇：更新数据
Neo4j第⼗篇：更新数据更新图包括图的节点和关系的创建、更新和删除，也能更新图的节点和关系的属性、节点标签和关系类型。
⼀，创建节点1，创建空的节点CREATE (n)CREATE (a),(b)2，创建带标签的节点CREATE (n:Person)CREATE (n:Person:Swedish)3，创建带标签和属性的节点CREATE (n:Person { name: 'Andres', title: 'Developer' })⼆，创建关系创建节点之前的关系1，在两个节点之间创建关系在两个节点之间创建关系，并设置关系类型MATCH (a:Person),(b:Person)WHERE = 'A' AND = 'B'CREATE (a)-[r:RELTYPE]->(b)RETURN type(r)2，创建关系，并设置关系的属性MATCH (a:Person),(b:Person)WHERE = 'A' AND = 'B'CREATE (a)-[r:RELTYPE { name: + '<->' + }]->(b)RETURN type(r), 3，CREATE⼦句和模式在CREATE⼦句和模式中，对于模式中的任意部分，如果它不存在于图中，那么CREATE⼦句创建它；如果存在于图中，那么就会引⽤它。
CREATE p =(andres { name:'Andres' })-[:WORKS_AT]->(neo)<-[:WORKS_AT]-(michael { name: 'Michael' })RETURN p三，删除节点和关系使⽤delete⼦句删除节点、关系和路径，当删除节点时，该节点必须是孤⽴的节点，也就是说，必须⾸先删除跟节点相关的所有关系。
数据更新规则
数据更新规则随着信息技术的发展和数据的广泛应用，数据更新成为了各个领域中不可或缺的一部分。
数据更新规则是指在数据管理和维护过程中，为了保证数据的准确性、完整性和及时性而制定的一系列规定和步骤。
下面将介绍一些常见的数据更新规则及其应用。
一、全量更新全量更新是指将整个数据集全部重新更新的方式。
这种更新规则适用于数据集较小、更新频率较低的情况。
全量更新的优点是简单明了，更新过程中不容易出错，但也存在着更新时间长、资源占用大的缺点。
二、增量更新增量更新是指只更新数据集中发生变化的部分。
这种更新规则适用于数据集较大、更新频率较高的情况。
增量更新的优点是更新时间短，资源占用少，但也存在着更新过程中易出错、数据不完整的缺点。
三、定时更新定时更新是指按照预定的时间间隔进行数据更新的方式。
这种更新规则适用于需要按照一定的时间规律进行数据更新的情况，例如每天、每周或每月等。
定时更新的优点是方便管理和控制，但也存在着可能导致数据滞后的缺点。
四、实时更新实时更新是指数据发生变化时立即进行更新的方式。
这种更新规则适用于对数据更新要求非常高的情况，例如金融交易、在线支付等。
实时更新的优点是数据准确性高，但也存在着对系统性能要求高、成本较高的缺点。
五、回滚更新回滚更新是指在数据更新过程中发生错误或出现异常情况时，将数据恢复到之前的状态的方式。
这种更新规则适用于对数据准确性要求极高的情况，例如核心银行系统、航空航天等。
回滚更新的优点是降低了数据更新错误的风险，但也存在着更新时间长、资源占用大的缺点。
六、差异更新差异更新是指只更新数据集中发生变化的部分，并记录下变化的内容和时间的方式。
这种更新规则适用于需要跟踪数据变化历史的情况，例如客户关系管理系统、物流追踪系统等。
差异更新的优点是方便查询和分析数据变化，但也存在着存储空间占用大、查询效率低的缺点。
七、权限更新权限更新是指根据用户的权限和角色对数据进行更新的方式。
这种更新规则适用于需要对不同用户提供不同数据访问权限的情况，例如企业内部系统、政府信息系统等。
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值域约束
4.4 数 据 更 新
4.4.1 插入数据
4.4.2 修改数据
4.4.3 删除数据
4.4.3 删除数据
DELETE FROM <表名> [WHERE <条件>]； 功能
–
删除指定表中满足WHERE子句条件的元组 指定要删除的元组 缺省表示要修改表中的所有元组
–
WHERE子句
语句格式
INSERT INTO <表名> [(<属性列1>[，<属性列2 >…)] VALUES (<常量1> [，<常量2>]
…
)
功能 将新元组插入指定表中。
插入单个元组（续）
[例1]
将一个新学生记录
（学号：95020；姓名：陈冬；性别：男；所在系：IS； 年龄：18岁）插入到Student表中。
3. 带子查询的删除语句
[例11] 删除计算机科学系所有学生的选课记录。 DELETE FROM SC WHERE 'CS'= (SELETE Sdept FROM Student WHERE Student.Sno=SC.Sno)；
删除数据(续)
DBMS在执行插入语句时会检查所插元组
是否破坏表上已定义的完整性规则
INSERT
INTO Student VALUES ('95020'，'陈冬'，'男'，'IS'，18)；
插入单个元组（续）
[例2] 插入一条选课记录( '95020'，'1 ')。
INSERT INTO SC(Sno，Cno) VALUES (' 95020 '，' 1 ')； 新插入的记录在Grade列上取空值
插入子查询结果（续）
DBMS在执行插入语句时会检查所插元组是
否破坏表上已定义的完整性规则
实体完整性 参照完整性 用户定义的完整性
对于有NOT NULL约束的属性列是否提供了非空值 对于有UNIQUE约束的属性列是否提供了非重复值 对于有值域约束的属性列所提供的属性值是否在值域范围内
插入子查询结果（续）
第二步：插入数据 INSERT INTO Deptage(Sdept，Avgage) SELECT Sdept，AVG(Sage) FROM Student GROUP BY Sdept；
插入子查询结果（续）
INTO子句(与插入单条元组类似) 指定要插入数据的表名及属性列 属性列的顺序可与表定义中的顺序不一致 没有指定属性列：表示要插入的是一条完整的元 组 指定部分属性列：插入的元组在其余属性列上取 空值 子查询 SELECT子句目标列必须与INTO子句匹配 值的个数 值的类型
第4章 结构化查询语言SQL
4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 SQL概述 数据定义 查询 数据更新 嵌入式SQL 小结
4.4 数 据 更 新
4.4.1 插入数据
4.4.2 修改数据
4.4.3 删除数据
4.4.1 插入数据
两种插入数据方式
插入单个元组
插入子查询结果
1. 插入单个元组
3.4 数 据 更 新
3.4.1 插入数据
3.4.2 修改数据
3.4.3 删除数据
3.4.2 修改数据
语句格式
UPDATE <表名> SET <列名>=<表达式>[，<列名>=<表达式 >]… [WHERE <条件>]；
功能 修改指定表中满足WHERE子句条件的元组
修改数据（续）
三种修改方式
–
参照完整性
• •
不允许删除 级联删除
更新数据与数据一致性
DBMS在执行插入、删除、更新语句时必
须保证数据库一致性
必须有事务的概念和原子性 完整性检查和保证
修改多个元组的值(续)
[例6] 将信息系所有学生的年龄增加1岁。 UPDATE Student SET Sage= Sage+1 WHERE Sdept=' IS '；
3. 带子查询的修改语句
[例7] 将计算机科学系全体学生的成绩置零。 UPDATE SC SET Grade=0 WHERE 'CS'= (SELETE Sdept FROM Student WHERE Student.Sno = SC.Sno)；
修改数据（续）
SET子句
指定修改方式 要修改பைடு நூலகம்列 修改后取值
WHERE子句 指定要修改的元组 缺省表示要修改表中的所有元组
修改数据（续）
DBMS在执行修改语句时会检查修改操作
是否破坏表上已定义的完整性规则
实体完整性 主码不允许修改 用户定义的完整性
NOT NULL约束
UNIQUE约束
插入单个元组（续）
INTO子句
指定要插入数据的表名及属性列 属性列的顺序可与表定义中的顺序不一致 没有指定属性列：表示要插入的是一条完整的元组， 且属性列属性与表定义中的顺序一致 指定部分属性列：插入的元组在其余属性列上取空 值 提供的值必须与INTO子句匹配 > 值的个数 > 值的类型
删除数据（续）
三种删除方式
删除某一个元组的值
删除多个元组的值
带子查询的删除语句
1. 删除某一个元组的值
[例8] 删除学号为95019的学生记录。 DELETE FROM Student WHERE Sno='95019'；
2. 删除多个元组的值
[例9] 删除2号课程的所有选课记录。 DELETE FROM SC； WHERE Cno='2'； [例10] 删除所有的学生选课记录。 DELETE FROM SC；
VALUES子句
2. 插入子查询结果
语句格式 INSERT INTO <表名> [(<属性列1> [，<属性列2>… 子查询； 功能 将子查询结果插入指定表中
)]
插入子查询结果（续）
[例3] 对每一个系，求学生的平均年龄， 并把结果存入数据库。 第一步：建表
CREATE TABLE Deptage (Sdept CHAR(15) /* 系名*/ Avgage SMALLINT)； /*学生平均年龄*/
修改某一个元组的值
修改多个元组的值
带子查询的修改语句
1. 修改某一个元组的值
[例4] 将学生95001的年龄改为22岁。 UPDATE Student SET Sage=22 WHERE Sno=' 95001 '；
2. 修改多个元组的值
[例5] 将所有学生的年龄增加1岁。 UPDATE Student SET Sage= Sage+1；