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SQL金融_使用MySQL窗口函数计算简单移动平均(SMA)值

1. 前言

滑动 / 移动平均 (Moving Average, MA), 又称移动平均线，是技术分析中一种分析时间序列的常用工具。

常见的移动平均包括简单移动平均 (Simple Moving Average, SMA)、权重移动平均 (Weight Moving Average, WMA) 和指数移动平均 (Exponential Moving Average,EMA)等。

它们的主要区别是计算平均值的公式不同。

2. 准备

安装 MySQL 8.0.18
安装 Navicat Premium

2.1 安装 MySQL

由于 MySQL 在 8.0 以后的版本才开始支持窗口函数 (OLAP)，所以推荐安装 8.0.18 及以上版本，本文不过多涉及 MySQL 的安装，下载官方的安装包安装即可。

https://www.mysql.com/

2.2 安装 Navicat Premium

安装 Navicat Premium 是为了更加方便编写 SQL 查询语句，否则需要在命令行下编写 SQL 语句。

3. 准备股票数据

本篇文章以梳理思路，演示方法为主，所以直接使用以下简单的测试数据即可。

正常情况下的股票历年数据可通过 API 等接口获取。

测试数据：

-- 删除 example_stock 数据表 (如果存在才删除)。
DROP TABLE IF EXISTS example_stock;

-- 创建 example_stock 数据表 (如果不存在才创建)。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_stock(stk_date      DATE,         -- Stock Date
                                         stk_code      VARCHAR(12),  -- Stock Code
                                         stk_open      DOUBLE(16,4), -- Stock Open
                                         stk_high      DOUBLE(16,4), -- Stock High
                                         stk_low       DOUBLE(16,4), -- Stock Low
                                         stk_close     DOUBLE(16,4), -- Stock Close
                                         stk_pre_close DOUBLE(16,4), -- Stock Previous Close
                                         stk_change    DOUBLE(16,4), -- Stock Change
                                         stk_volume    DOUBLE(16,4)  -- Stock Volume
                                         );

-- 插入数据到 example_stock 数据表。
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-31','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.93, 7.95, 7.76, 7.77, 7.93, -0.020177, 13915200);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-30','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.86, 7.93, 7.75, 7.93, 7.84, 0.01148,   16755900);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-29','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.72, 7.85, 7.69, 7.84, 7.71, 0.016861,  14263800);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-28','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 8.03, 8.08, 7.7,  7.71, 8.03, -0.039851, 27672800);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-25','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 8.03, 8.05, 7.93, 8.03, 7.99, 0.005006,  18974000);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-24','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.93, 8.16, 7.87, 7.99, 7.92, 0.008838,  23781900);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-23','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.97, 8.11, 7.88, 7.92, 7.89, 0.003802,  38033600);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-22','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.86, 7.93, 7.76, 7.89, 7.83, 0.007663,  24178700);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-21','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.59, 7.89, 7.56, 7.83, 7.63, 0.026212,  27633600);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-18','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.71, 7.74, 7.57, 7.63, 7.74, -0.014212, 22234900);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-17','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.58, 7.75, 7.57, 7.74, 7.55, 0.025166,  25188400);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-16','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.57, 7.62, 7.53, 7.55, 7.55, 0,         18601600);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-15','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.63, 7.66, 7.52, 7.55, 7.62, -0.009186, 23256600);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-14','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.4,  7.64, 7.36, 7.62, 7.51, 0.014647,  18860100);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-11','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.65, 7.7,  7.41, 7.51, 7.67, -0.02086,  18385900);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-10','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.78, 7.87, 7.65, 7.67, 7.83, -0.020434, 17931900);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-09','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.76, 8,    7.75, 7.83, 7.77, 0.007722,  22569700);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-08','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 8.08, 8.18, 7.76, 7.77, 8.24, -0.057039, 32948200);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-07','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 8.12, 8.39, 7.94, 8.24, 8.23, 0.001215,  57993100);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-04','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.85, 8.48, 7.8,  8.23, 7.92, 0.039141,  89881900);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-03','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.42, 8.09, 7.38, 7.92, 7.43, 0.065949,  40777500);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-02','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.35, 7.48, 7.2,  7.43, 7.36, 0.009511,  14337600);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-12-01','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.28, 7.39, 7.23, 7.36, 7.33, 0.004093,  11050700);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-30','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.18, 7.36, 6.95, 7.33, 7.11, 0.030942,  18247500);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-27','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.59, 7.59, 6.95, 7.11, 7.6,  -0.064474, 24846700);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-26','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.63, 7.73, 7.58, 7.6,  7.63, -0.003932, 22299800);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-25','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.56, 7.64, 7.51, 7.63, 7.59, 0.00527,   18782900);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-24','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.6,  7.63, 7.48, 7.59, 7.62, -0.003937, 13348200);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-23','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.59, 7.72, 7.55, 7.62, 7.61, 0.001314,  25505000);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-20','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.59, 7.71, 7.53, 7.61, 7.59, 0.002635,  25389100);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-19','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.45, 7.62, 7.41, 7.59, 7.39, 0.027064,  34691700);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-18','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.53, 7.54, 7.38, 7.39, 7.51, -0.015979, 12725000);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-17','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.53, 7.63, 7.44, 7.51, 7.5,  0.001333,  25714500);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-16','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.27, 7.52, 7.24, 7.5,  7.38, 0.01626,   14572000);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-13','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.49, 7.55, 7.36, 7.38, 7.54, -0.02122,  26214400);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-12','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.65, 7.68, 7.49, 7.54, 7.61, -0.009198, 23794800);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-11','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.57, 7.64, 7.52, 7.61, 7.57, 0.005284,  23445900);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-10','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.51, 7.61, 7.45, 7.57, 7.55, 0.002649,  22427700);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-09','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.51, 7.62, 7.45, 7.55, 7.53, 0.002656,  29959500);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-06','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.47, 7.53, 7.37, 7.53, 7.45, 0.010738,  33273100);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-05','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.34, 7.54, 7.32, 7.45, 7.37, 0.010855,  36330200);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-04','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.1,  7.38, 7.07, 7.37, 7.05, 0.04539,   31260800);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-03','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.08, 7.13, 7.02, 7.05, 7.06, -0.001416, 13412400);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-11-02','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.11, 7.26, 7.05, 7.06, 7.26, -0.027548, 15142100);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-10-30','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.22, 7.38, 7.1,  7.26, 7.24, 0.002762,  20490200);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-10-29','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.27, 7.33, 7.16, 7.24, 7.16, 0.011173,  23098500);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-10-28','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.32, 7.4,  7.09, 7.16, 7.42, -0.03504,  31938500);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-10-27','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.21, 7.48, 7.08, 7.42, 7.18, 0.033426,  51769300);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-10-26','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.2,  7.25, 7.01, 7.18, 7.17, 0.001395,  33077800);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-10-23','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.84, 7.22, 6.81, 7.17, 6.8,  0.054412,  42351500);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-10-22','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.68, 6.81, 6.64, 6.8,  6.65, 0.022556,  18503800);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-10-21','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.08, 7.11, 6.61, 6.65, 7.09, -0.062059, 35365300);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-10-20','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7,    7.09, 6.94, 7.09, 7.03, 0.008535,  21972900);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-10-19','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.09, 7.13, 6.92, 7.03, 7.08, -0.007062, 28068800);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-10-16','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.97, 7.08, 6.91, 7.08, 6.93, 0.021645,  35584700);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-10-15','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.77, 6.94, 6.75, 6.93, 6.77, 0.023634,  28412700);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-10-14','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.87, 6.94, 6.74, 6.77, 6.89, -0.017417, 24445500);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-10-13','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.86, 6.96, 6.8,  6.89, 6.88, 0.001453,  25771900);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-10-12','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.62, 6.91, 6.58, 6.88, 6.61, 0.040847,  33254300);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-10-09','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.54, 6.65, 6.45, 6.61, 6.54, 0.010703,  16635900);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-10-08','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.45, 6.7,  6.37, 6.54, 6.26, 0.044728,  16931000);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-09-30','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.25, 6.3,  6.22, 6.26, 6.23, 0.004815,  6579090 );
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-09-29','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.3,  6.32, 6.18, 6.23, 6.4,  -0.026562, 8072900 );
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-09-28','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.35, 6.42, 6.25, 6.4,  6.34, 0.009464,  7922890 );
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-09-25','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.51, 6.56, 6.25, 6.34, 6.53, -0.029096, 11298800);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-09-24','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.48, 6.56, 6.45, 6.53, 6.45, 0.012403,  10180900);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-09-23','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.51, 6.6,  6.41, 6.45, 6.67, -0.032984, 14294100);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-09-22','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.58, 6.73, 6.54, 6.67, 6.58, 0.013678,  20970200);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-09-21','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.34, 6.61, 6.29, 6.58, 6.44, 0.021739,  15295900);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-09-18','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.52, 6.58, 6.3,  6.44, 6.44, 0,         14924700);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-09-17','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.59, 6.76, 6.43, 6.44, 6.68, -0.035928, 17523900);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-09-16','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.21, 6.76, 6.17, 6.68, 6.15, 0.086179,  17662300);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-09-15','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.24, 6.38, 6.05, 6.15, 6.26, -0.017572, 13771200);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-09-14','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.89, 6.95, 6.18, 6.26, 6.87, -0.088792, 18559600);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-09-11','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.87, 6.96, 6.77, 6.87, 6.84, 0.004386,  9486290 );
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-09-10','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.95, 7.01, 6.76, 6.84, 7.06, -0.031161, 15229100);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-09-09','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.9,  7.09, 6.86, 7.06, 6.88, 0.026163,  25325600);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-09-08','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.65, 6.91, 6.55, 6.88, 6.62, 0.039275,  15609100);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-09-07','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.5,  6.81, 6.5,  6.62, 6.38, 0.037618,  15602600);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-09-02','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.45, 6.88, 6.3,  6.38, 6.74, -0.053412, 19480100);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-09-01','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.88, 6.99, 6.67, 6.74, 6.81, -0.010279, 22576700);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-08-31','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.9,  6.97, 6.71, 6.81, 7.07, -0.036775, 16069600);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-08-28','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.75, 7.08, 6.71, 7.07, 6.67, 0.05997,   23330800);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-08-27','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.53, 6.67, 6.34, 6.67, 6.32, 0.05538,   19627900);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-08-26','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.31, 6.77, 6.09, 6.32, 6.25, 0.0112,    26190200);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-08-25','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 6.4,  6.77, 6.25, 6.25, 6.94, -0.099424, 25778600);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-08-24','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.49, 7.49, 6.94, 6.94, 7.71, -0.09987,  31949900);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-08-21','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 8,    8.11, 7.6,  7.71, 8.17, -0.056304, 28144800);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-08-20','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 8.38, 8.56, 8.14, 8.17, 8.53, -0.042204, 27764200);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-08-19','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.73, 8.57, 7.72, 8.53, 7.96, 0.071608,  45619900);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-08-18','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 8.81, 8.86, 7.92, 7.96, 8.8,  -0.095455, 49105500);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-08-17','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 8.49, 8.83, 8.42, 8.8,  8.52, 0.032864,  42096900);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-08-14','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 8.48, 8.65, 8.43, 8.52, 8.44, 0.009479,  35985000);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-08-13','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 8.2,  8.45, 8.15, 8.44, 8.24, 0.024272,  26019600);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-08-12','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 8.38, 8.48, 8.21, 8.24, 8.48, -0.028302, 30960700);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-08-11','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 8.41, 8.68, 8.32, 8.48, 8.49, -0.001178, 42343900);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-08-10','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 8.28, 8.58, 8.18, 8.49, 8.21, 0.034105,  36071600);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-08-07','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 8.15, 8.28, 8.08, 8.21, 8.07, 0.017348,  22599800);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-08-06','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 7.88, 8.21, 7.8,  8.07, 8.03, 0.004981,  17546700);
INSERT INTO example_stock VALUES(str_to_date('2015-08-05','%Y-%m-%d'), 'SH.000422', 8.1,  8.35, 7.95, 8.03, 8.18, -0.018337, 23875500);

4. 计算 30 日简单移动平均 (SMA) 值

语句释义：

AVG(stk_close): 求平均值的 AVG 可作为聚合函数使用，表示将所有收盘价 (Close) 汇总成一个平均值。
OVER: OVER 表明 AVG() 是一个窗口函数。OVER 后的括号内为空，表示将所有数据作为一个分区进行汇总。
(PARTITION BY stk_code): 表示按 stk_code 也就是股票代码分区 (PARTITION BY)，如果有多个股票，则窗口会分别在各自分区内进行滑动、取值。
(ORDER BY stk_date ASC): 表示按 stk_date 进行升序 (ASC) 排序 (ORDER BY)，因为移动平均是按时间顺序计算的。
(ROWS BETWEEN 29 PRECEDING AND CURRENT ROW): 表示窗口大小 (Frame Clause)，这里表示取前 29 行到当前 (Current) 行，也即共 30 行。

SELECT
    stk_date,
    stk_code,
    stk_close,
    AVG(stk_close) OVER(PARTITION BY stk_code ORDER BY stk_date ASC ROWS BETWEEN 29 PRECEDING AND CURRENT ROW) as SMA30
FROM
    example_stock

输出：

+------------+------------+----------+-----------+
|stk_date    |stk_code    |stk_close |SMA30      |
+------------+------------+----------+-----------+
|2015-08-05  |SH.000422   |8.0300    |8.03000000 |
|2015-08-06  |SH.000422   |8.0700    |8.05000000 |
|2015-08-07  |SH.000422   |8.2100    |8.10333333 |
|2015-08-10  |SH.000422   |8.4900    |8.20000000 |
|2015-08-11  |SH.000422   |8.4800    |8.25600000 |
|2015-08-12  |SH.000422   |8.2400    |8.25333333 |
|2015-08-13  |SH.000422   |8.4400    |8.28000000 |
|2015-08-14  |SH.000422   |8.5200    |8.31000000 |
|2015-08-17  |SH.000422   |8.8000    |8.36444444 |
|2015-08-18  |SH.000422   |7.9600    |8.32400000 |
|2015-08-19  |SH.000422   |8.5300    |8.34272727 |
|2015-08-20  |SH.000422   |8.1700    |8.32833333 |
|2015-08-21  |SH.000422   |7.7100    |8.28076923 |
|2015-08-24  |SH.000422   |6.9400    |8.18500000 |
|2015-08-25  |SH.000422   |6.2500    |8.05600000 |
|2015-08-26  |SH.000422   |6.3200    |7.94750000 |
|2015-08-27  |SH.000422   |6.6700    |7.87235294 |
|2015-08-28  |SH.000422   |7.0700    |7.82777778 |
|2015-08-31  |SH.000422   |6.8100    |7.77421053 |
|2015-09-01  |SH.000422   |6.7400    |7.72250000 |
|2015-09-02  |SH.000422   |6.3800    |7.65857143 |
|2015-09-07  |SH.000422   |6.6200    |7.61136364 |
|2015-09-08  |SH.000422   |6.8800    |7.57956522 |
|2015-09-09  |SH.000422   |7.0600    |7.55791667 |
|2015-09-10  |SH.000422   |6.8400    |7.52920000 |
|2015-09-11  |SH.000422   |6.8700    |7.50384615 |
|2015-09-14  |SH.000422   |6.2600    |7.45777778 |
|2015-09-15  |SH.000422   |6.1500    |7.41107143 |
|2015-09-16  |SH.000422   |6.6800    |7.38586207 |
|2015-09-17  |SH.000422   |6.4400    |7.35433333 |
|2015-09-18  |SH.000422   |6.4400    |7.30133333 |
|2015-09-21  |SH.000422   |6.5800    |7.25166667 |
|2015-09-22  |SH.000422   |6.6700    |7.20033333 |
|2015-09-23  |SH.000422   |6.4500    |7.13233333 |
|2015-09-24  |SH.000422   |6.5300    |7.06733333 |
|2015-09-25  |SH.000422   |6.3400    |7.00400000 |
|2015-09-28  |SH.000422   |6.4000    |6.93600000 |
|2015-09-29  |SH.000422   |6.2300    |6.85966667 |
|2015-09-30  |SH.000422   |6.2600    |6.77500000 |
|2015-10-08  |SH.000422   |6.5400    |6.72766667 |
|2015-10-09  |SH.000422   |6.6100    |6.66366667 |
|2015-10-12  |SH.000422   |6.8800    |6.62066667 |
|2015-10-13  |SH.000422   |6.8900    |6.59333333 |
|2015-10-14  |SH.000422   |6.7700    |6.58766667 |
|2015-10-15  |SH.000422   |6.9300    |6.61033333 |
|2015-10-16  |SH.000422   |7.0800    |6.63566667 |
|2015-10-19  |SH.000422   |7.0300    |6.64766667 |
|2015-10-20  |SH.000422   |7.0900    |6.64833333 |
|2015-10-21  |SH.000422   |6.6500    |6.64300000 |
|2015-10-22  |SH.000422   |6.8000    |6.64500000 |
|2015-10-23  |SH.000422   |7.1700    |6.67133333 |
|2015-10-26  |SH.000422   |7.1800    |6.69000000 |
|2015-10-27  |SH.000422   |7.4200    |6.70800000 |
|2015-10-28  |SH.000422   |7.1600    |6.71133333 |
|2015-10-29  |SH.000422   |7.2400    |6.72466667 |
|2015-10-30  |SH.000422   |7.2600    |6.73766667 |
|2015-11-02  |SH.000422   |7.0600    |6.76433333 |
|2015-11-03  |SH.000422   |7.0500    |6.79433333 |
|2015-11-04  |SH.000422   |7.3700    |6.81733333 |
|2015-11-05  |SH.000422   |7.4500    |6.85100000 |
|2015-11-06  |SH.000422   |7.5300    |6.88733333 |
|2015-11-09  |SH.000422   |7.5500    |6.91966667 |
|2015-11-10  |SH.000422   |7.5700    |6.94966667 |
|2015-11-11  |SH.000422   |7.6100    |6.98833333 |
|2015-11-12  |SH.000422   |7.5400    |7.02200000 |
|2015-11-13  |SH.000422   |7.3800    |7.05666667 |
|2015-11-16  |SH.000422   |7.5000    |7.09333333 |
|2015-11-17  |SH.000422   |7.5100    |7.13600000 |
|2015-11-18  |SH.000422   |7.3900    |7.17366667 |
|2015-11-19  |SH.000422   |7.5900    |7.20866667 |
|2015-11-20  |SH.000422   |7.6100    |7.24200000 |
|2015-11-23  |SH.000422   |7.6200    |7.26666667 |
|2015-11-24  |SH.000422   |7.5900    |7.29000000 |
|2015-11-25  |SH.000422   |7.6300    |7.31866667 |
|2015-11-26  |SH.000422   |7.6000    |7.34100000 |
|2015-11-27  |SH.000422   |7.1100    |7.34200000 |
|2015-11-30  |SH.000422   |7.3300    |7.35200000 |
|2015-12-01  |SH.000422   |7.3600    |7.36100000 |
|2015-12-02  |SH.000422   |7.4300    |7.38700000 |
|2015-12-03  |SH.000422   |7.9200    |7.42433333 |
|2015-12-04  |SH.000422   |8.2300    |7.45966667 |
|2015-12-07  |SH.000422   |8.2400    |7.49500000 |
|2015-12-08  |SH.000422   |7.7700    |7.50666667 |
|2015-12-09  |SH.000422   |7.8300    |7.52900000 |
|2015-12-10  |SH.000422   |7.6700    |7.54333333 |
|2015-12-11  |SH.000422   |7.5100    |7.55166667 |
|2015-12-14  |SH.000422   |7.6200    |7.57033333 |
|2015-12-15  |SH.000422   |7.5500    |7.58700000 |
|2015-12-16  |SH.000422   |7.5500    |7.59300000 |
|2015-12-17  |SH.000422   |7.7400    |7.60266667 |
|2015-12-18  |SH.000422   |7.6300    |7.60600000 |
|2015-12-21  |SH.000422   |7.8300    |7.61533333 |
|2015-12-22  |SH.000422   |7.8900    |7.62600000 |
|2015-12-23  |SH.000422   |7.9200    |7.63633333 |
|2015-12-24  |SH.000422   |7.9900    |7.65133333 |
|2015-12-25  |SH.000422   |8.0300    |7.67300000 |
|2015-12-28  |SH.000422   |7.7100    |7.68000000 |
|2015-12-29  |SH.000422   |7.8400    |7.69100000 |
|2015-12-30  |SH.000422   |7.9300    |7.70900000 |
|2015-12-31  |SH.000422   |7.7700    |7.71500000 |
+------------+------------+----------+-----------+

通过以上的计算，验证后发现，前 29 行，也即 2015-08-05 至 2015-09-16 的数据并不是 30 日均值。

虽然设定了窗口帧范围为前 29 行到当前行，但当前面不足 29 行的时候，则会有多少行取多少行。

也就是 2015-08-05 前面有 0 行，则 2015-08-05 的 SMA30 就是 2015-08-05 的 stk_close 本身 (8.0300 / 1 = 8.0300)

2015-08-06 前面有 1 行，则 2015-08-06 的 SMA30 就是 2015-08-05 至 2015-08-06 的 stk_close 的平均值 ((8.0300 + 8.0700) / 2 = 8.050)

…

结语

以上就是使用 MySQL 窗口函数 (OLAP) 计算简单移动平均 (Simple Moving Average) 值的全部内容。

更多内容可以访问我的代码仓库:

https://gitee.com/goufeng928/public

https://github.com/goufeng928/public

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SpringBladedict-biz/list接口SQL注入漏洞POC:构造请求包查看返回包你的网址/api/blade-system/dict-biz/list?updatexml(1,concat(0x7e,md5(1),0x7e),1)=1漏洞概述在SpringBlade框架中，如果dict-biz/list接口的后台处理逻辑没有正确地对用户输入进行过滤或参数化查询（PreparedSta
关于Mysql 中 Row size too large (＞ 8126) 错误的解决和理解秋刀prince mysql mysql 数据库
提示：啰嗦一嘴，数据库的任何操作和验证前，一定要记得先备份！！！不会有错；文章目录问题发现一、问题导致的可能原因1、页大小2、行格式2.1compact格式2.2Redundant格式2.3Dynamic格式2.4Compressed格式3、BLOB和TEXT列二、解决办法1、修改页大小（不推荐）2、修改行格式3、修改数据类型为BLOB和TEXT列4、其他优化方式（可以参考使用）4.1合理设置数据
2021-01-24 9ce517ee104c
【打卡素材】《香帅金融学讲义》【标题】公司治理：怎样同床异梦地过下去【日期】2021.1.24【字数】公司本质上是一连串的合约关系。降低合同执行中的各种摩擦是公司正常有效运行的基础。协同各方的利益、制衡各方的权力是关键。为解决利益冲突问题、协同各方利益，进行权力制衡的机制设计就是公司治理机制。001什么是公司治理治理是管理的基础，治理机制越好，权、责、利就越清晰，管理的目标也就会更容易实现。002
MongoDB知识概括 GeorgeLin98 持久层 mongodb
MongoDB知识概括MongoDB相关概念单机部署基本常用命令索引-IndexSpirngDataMongoDB集成副本集分片集群安全认证MongoDB相关概念业务应用场景：传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。解释：“三高”需求：①Highperformance-对数据库高并发读写的需求。②HugeStorage-对海量数
JAVA·一个简单的登录窗口 MortalTom java 开发语言学习
文章目录概要整体架构流程技术名词解释技术细节资源概要JavaSwing是Java基础类库的一部分，主要用于开发图形用户界面（GUI）程序整体架构流程新建项目，导入sql.jar包（链接放在了文末），编译项目并运行技术名词解释一、特点丰富的组件提供了多种可视化组件，如按钮（JButton）、文本框（JTextField）、标签（JLabel）、下拉列表（JComboBox）等，可以满足不同的界面设计
入门MySQL——查询语法练习 K_un
前言：前面几篇文章为大家介绍了DML以及DDL语句的使用方法，本篇文章将主要讲述常用的查询语法。其实MySQL官网给出了多个示例数据库供大家实用查询，下面我们以最常用的员工示例数据库为准，详细介绍各自常用的查询语法。1.员工示例数据库导入官方文档员工示例数据库介绍及下载链接：https://dev.mysql.com/doc/employee/en/employees-installation.h
博客网站制作教程 2401_85194651 java maven
首先就是技术框架：后端：Java+SpringBoot数据库：MySQL前端：Vue.js数据库连接：JPA(JavaPersistenceAPI)1.项目结构blog-app/├──backend/│├──src/main/java/com/example/blogapp/││├──BlogApplication.java││├──config/│││└──DatabaseConfig.java
ubuntu安装wordpress lissettecarlr
1安装nginx网上安装方式很多，这就就直接用apt-get了apt-getinstallnginx不用启动啥，然后直接在浏览器里面输入IP:80就能看到nginx的主页了。如果修改了一些配置可以使用下列命令重启一下systemctlrestartnginx.service2安装mysql输入安装前也可以更新一下软件源，在安装过程中将会让你输入数据库的密码。sudoapt-getinstallmy
计算机毕业设计PHP仓储综合管理系统（源码+程序+VUE+lw+部署） java毕设程序源码王哥 php 课程设计 vue.js
该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程。欢迎交流项目运行环境配置：phpStudy+Vscode+Mysql5.7+HBuilderX+Navicat11+Vue+Express。项目技术：原生PHP++Vue等等组成，B/S模式+Vscode管理+前后端分离等等。环境需要1.运行环境：最好是小皮phpstudy最新版，我们在这个版本上开发的。其他版本理论上也可以。2.开发
MyBatis 详解阿贾克斯的黎明 java mybatis
目录目录一、MyBatis是什么二、为什么使用MyBatis（一）灵活性高（二）性能优化（三）易于维护三、怎么用MyBatis（一）添加依赖（二）配置MyBatis（三）创建实体类和接口（四）使用MyBatis一、MyBatis是什么MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持自定义SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis免除了几乎所有的JDBC代码以及设置参数和获取结果集的工作。它可以通过简
You have an error in your SQL syntax； check the manual that corresponds to your MySQL server version 努力的菜鸟~ sql 数据库
YouhaveanerrorinyourSQLsyntax;checkthemanualthatcorrespondstoyourMySQLserverversionfortherightsyntaxtousenear‘IDENTIFIEDBY‘123456’WITHGRANTOPTION’atline1在mysql5.7之前GRANTALLPRIVILEGESON*.*TO'root'@'%'I
mysql学习教程，从入门到精通，TOP 和MySQL LIMIT 子句（15）知识分享小能手大数据数据库 MySQL mysql 学习 oracle 数据库开发语言 adb 大数据
1、TOP和MySQLLIMIT子句内容在SQL中，不同的数据库系统对于限制查询结果的数量有不同的实现方式。TOP关键字主要用于SQLServer和Access数据库中，而LIMIT子句则主要用于MySQL、PostgreSQL（通过LIMIT/OFFSET语法）、SQLite等数据库中。下面将分别详细介绍这两个功能的语法、语句以及案例。1.1、TOP子句（SQLServer和Access）1.1
ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your †徐先森® Oracle数据库 Web相关错误集
createtablestudents(idintunsignedprimarykeyauto_increment,namevarchar(50)notnull,ageintunsigned,highdecimal(3,2),genderenum('男','女','中性','保密','妖')default'保密',cls_idintunsigned);在对数据库插入如上带有中文带有默认值的字段的时
鲲鹏 ARM 架构麒麟 Lylin v10 安装 Nginx (离线) 焚木灵 arm开发架构 nginx 服务器
最近做一个银行的项目，银行的服务器是鲲鹏ARM架构的服务器，并且是麒麟v10的系统，这里记录一下在无法访问外网安装Nginx的方法。其他文章：鲲鹏ARM架构麒麟Lylinv10安装Mysql8.3(离线)-CSDN博客鲲鹏ARM架构麒麟Lylinv10安装Node和NVM(离线)-CSDN博客鲲鹏ARM架构麒麟Lylinv10安装Pm2(离线)-CSDN博客鲲鹏ARM架构麒麟Lylinv10安装P
【Golang】 Golang 的 GORM 库中的 Rows 函数不爱洗脚的小滕 golang 开发语言后端
文章目录前言一、Rows函数解释二、代码实现三、总结前言在使用Go语言进行数据库操作时，GORM（GoObject-RelationalMapping）库是一个常用的工具。它提供了一种简洁和强大的方式来处理数据库操作。本文将介绍GORM库中的Rows函数，这是一个用于执行原生SQL查询并返回结果的函数。一、Rows函数解释在GORM库中，Rows函数用于执行原生SQL查询并返回*sql.Rows结
Kubernetes部署MySQL数据持久化沫殇-MS Kubernetes MySQL数据库 kubernetes mysql 容器
一、安装配置NFS服务端1、安装nfs-kernel-server：sudoapt-yinstallnfs-kernel-server2、服务端创建共享目录#列出所有可用块设备的信息lsblk#格式化磁盘sudomkfs-text4/dev/sdb#创建一个目录：sudomkdir-p/data/nfs/mysql#更改目录权限：sudochown-Rnobody:nogroup/data/nfs
MySQL事务隔离级别和MVCC 简书徐小耳
MySQL事务隔离级别和MVCC参考：https://mp.weixin.qq.com/s/Jeg8656gGtkPteYWrG5_Nw1.MVCC只对读已提交和可重复的读有效果，而未提交读和串行则无意义。2.每条记录都会有trx_id(事务修改记录的id）和roll_pointer是一个指针指向旧版本的undo日志链表（row_id不是必必要的，如果有主键存在就不需要了）3.版本链的头结点就是记
【Death Note】网吧战神之7天爆肝渗透测试死亡笔记_sqlmap在默认情况下除了使用 char() 函数防止出现单引号 2401_84561374 程序员笔记
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友，可以戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！特殊服务端口2181zookeeper服务未授权访问
揭秘上海陆家嘴的风水大战（二）仙扑门
上文我们说到，日建立的全球金融中心一斩陆家嘴经济商业圈，二斩黄浦江上游龙脉，看我中如何应对反击风水挑衅？针对大刀来斩这样的“刀煞”，我们一般有三种策略：第一：硬碰硬，不成功便成仁。第二：盾牌保护，自保策略。第三：借力打力，顺势化解。我们先来看第一种：硬碰硬，不成功便成仁。你搞了个刀，我也搞个大刀，双刀相向，看谁狠！这种方法是否可行？我们都知道，两者之战必然会累及周围“无辜群众”，造成不必要的意外伤
CentOS7 安装MySQL5.7.44 不要Null了 java centos mysql
1.下载mysql安装包，我放在百度网盘里(下方链接)链接：https://pan.baidu.com/s/1_Mn1XW_1mWdTV4mhnLG66A提取码：s31n2.首先看看以前是否安装过mysqlrpm-qa|grep-imysql如果已经安装过mysql会提示卸载mysqlrpm-emysql-…3.使用FinallShell或者Xftp进行上传放到/usr/local/mysql，没
非关系型数据库天秤-white nosql
一、为什么要用Nosql1.单机MySQL的时代。一个基本的网站访问量一般不会太大，单个数据库完全足够。那时候更多使用的静态网页html，服务器根本没有太大压力。这时候网站的瓶颈是什么？-数据量如果太大，一个机器放不下。-数据量太大需要建立数据的索引（B+Tree），一个服务器内存放不下。-访问量读写混合，一个服务器承受不了。2.memcached缓存+MySQL+垂直拆分（读写分离）。网站80%
六、全局锁和表锁：给表加个字段怎么有这么多阻碍 nieniemin
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。根据加锁的范围，MySQL里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类。6.1全局锁全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL提供了一个加全局读锁的方法，命令是Flushtableswithreadlock(FTWRL)。当你需要让整个库处于
[转载] NoSQL简介 weixin_30325793 大数据数据库运维
摘自“百度百科”。NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。虽然NoSQL流行语
Kubernetes 自定义控制器开发 IT回忆录 Kubenetes kubernetes
目录前言一、CRD二、创建数据库表（Mysql）二、控制器开发1.使用kubernetes的examplecontroller模板2.在controller.go中新增数据表监听方法3.修改tools工具生成资源对象结构体定义这里记录开发k8s控制器的一般方式，controller开发主要使用k8s提供的client-go库进行。前言Controller监听集群内部资源对象的变化，编辑资源对象(增
经济金融学公开课学习总汇（九）佳佳爱科技AITech
本章内容：1.什么是金融风险2.什么是风险偏好与满意度，人都是风险厌恶吗3.单一投资还是多元投资4.无差别曲线金融风险：金融风险是指金融变量的各种可能值偏离期望的可能性以及幅度，所以风险不是说，一定会发生概率的亏损或者偏离回报，它也有可能发生超额的回报作为理财的投资人，我们一般只关注系统风险（经济环境不好造成房市大跌等）。还有非系统性风险（购买理财，卷款跑路等）。其中系统风险是可分散的风险；后者是
详解mybatis的一二级缓存以及缓存失效原因仰望天花板缓存数据库 mybatis java mysql
数据库的大部分场景下是从磁盘读取，如果数据从内存进行读取，速度较比磁盘要快得多。但因为内存的容量有限，所以一般只会把使用和查询较多的数据缓存起来，以便快速反应，其他使用率不太多的继续存放在磁盘。mybatis分为一级缓存和二级缓存1.一级缓存一级缓存存放在SqlSqeeion上，默认开启1.1pojo@DatapublicclassRole{privateLongid;privateStringr
Spring的注解积累 yijiesuifeng spring 注解
用注解来向Spring容器注册Bean。需要在applicationContext.xml中注册： <context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。如：在base-package指明一个包 <context:component-sc
传感器百合不是茶 android 传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件下面就以重力传感器为例; 1,在onCreate中获得传感器服务 private SensorManager sm;// 获得系统的服务 private Sensor sensor;// 创建传感器实例 @Override protected void
[光磁与探测]金吕玉衣的意义 comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家信不信由你们: 穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星这就是为什么古代
精简的反序打印某个数沐刃青蛟打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。比如：输入123，输出321。记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。似乎最后是用到%和/方法解决的。而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）代码如下： long num, num1=0;
PHP：6种方法获取文件的扩展名 IT独行者 PHP 扩展名
PHP：6种方法获取文件的扩展名 1、字符串查找和截取的方法 1 $extension = substr ( strrchr ( $file , '.' ), 1); 2、字符串查找和截取的方法二 1 $extension = substr
面试111 文强chu 面试
1事务隔离级别有那些，事务特性是什么（问到一次） 2 spring aop 如何管理事务的，如何实现的。动态代理如何实现，jdk怎么实现动态代理的，ioc是怎么实现的，spring是单例还是多例，有那些初始化bean的方式，各有什么区别（经常问） 3 struts默认提供了那些拦截器（一次） 4 过滤器和拦截器的区别（频率也挺高） 5 final，finally final
XML的四种解析方式小桔子 dom jdom dom4j sax
在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。　　预备　　测试环境：　　AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
wordpress中常见的操作 aichenglong 中文注册 wordpress 移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法 1)使用插件 2)修改wp源代码进入到wp-include/formatting.php文件中找到 function sanitize_user( $username, $strict = false
小飞飞学管理-1 alafqq 管理
项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。结合我自己经历写下心得对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？ 1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。 2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。 3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
IO输入输出部分探讨百合不是茶 IO
//文件处理在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包； /* 1，运用File类对文件目录和属性进行操作 2，理解流，理解输入输出流的概念 3，使用字节/符流对文件进行读/写操作 4，了解标准的I/O 5，了解对象序列化 */ //1，运用File类对文件目录和属性进行操作 //在工程中线创建一个text.txt
getElementById的用法 bijian1013 element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。语法： &n
励志经典语录 bijian1013 励志人生
经典语录1: 哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生
[MongoDB学习笔记三]MongoDB分片 bit1129 mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。本篇介绍MongoDB的切片(Sharding) 1.何时需要分片 &nbs
【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景 bit1129 manager
1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道 2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的 3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
yum方式部署zabbix ronin47 yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法 byalias J2EE Hibernate4
今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤： ①创建hibernate.cfg.xml文件 ②创建持久化对象 ③创建*.hbm.xml映射文件 ④编写hibernate相应代码在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
Netty源码学习-FrameDecoder bylijinnan java netty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问： 1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received. 为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？ 2.Dec
SQL行列转换方法 chicony 行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int) insert into tb values('三星' , '0-5' , 74) insert into tb values('三星' , '10-15' , 83) insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
中文编码测试 ctrain 编码
循环打印转换编码 String[] codes = { "iso-8859-1", "utf-8", "gbk", "unicode" }; for (int i = 0; i < codes.length; i++) { for (int j
hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法 daizj hive 堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2; OK Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 问题原因： hive堆内存默认为256M 这个问题的解决方法为：修改/us
人有多大懒，才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』) dcj3sjt126com 程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大，程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。在看这本书之前，我属于勤奋的人，而看完这本书以后，我要努力变成懒惰的人。不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序，也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
Eclipse简单有用的配置 dcj3sjt126com eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers 2、代码提示字符 Window ->Perferences，并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist，最下面一栏 auto-Activation
在tomcat上面安装solr4.8.0全过程 eksliang Solr solr4.0后的版本安装 solr4.8.0安装
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2096478 首先solr是一个基于java的web的应用，所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat，我这里就先省略安装tomcat和jdk了第一步：当然是下载去官网上下载最新的solr版本，下载地址
Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告 gg163 漏洞 android APP 分析
点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。 0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
HoverTree项目已经实现分层 hvt 编程 .net Web C#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对
Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记天梯梦 google maps api
Simply do the following: I. Declare a global variable: var markersArray = []; II. Define a function: function clearOverlays() { for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
jQuery选择器总结 lq38366 jquery 选择器
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基础数据结构和算法六：Quick sort sunwinner Algorithm Quicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作刘星宇 html Web
今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。方法如下：
Mybatis实用Mapper SQL汇总示例 wdmcygah sql mysql mybatis 实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，

SQL金融_使用MySQL窗口函数计算简单移动平均(SMA)值