背景公司的中台产品，需要对外部API接口返回的JSON数据进行采集入湖，有时候外部API接口返回的JSON数据层级嵌套比较深，举个栗子: 上述的JSON数据中，最外层为请求返回对象，data里面包含返回的业务数据，业务数据按照学校/班级/学生进行嵌套在数据入湖时，需要按照最内层的学生视角将数据拆分为行列数据，最终的拆分结果如下: 由于对接的外部API接口返回的JSON数据结构不是统一的、固定的，所以需要通过一种算法对每一层对象、数组进行遍历和钻取，实现JSON数据的扁平化网上找了一些JSON扁平化的中间件，例如：Json2Flat在扁平化处理过程不太完美，不支持跨层级的数组嵌套结构所以决
背景公司的中台产品，需要对外部API接口返回的JSON数据进行采集入湖，有时候外部API接口返回的JSON数据层级嵌套比较深，举个栗子: 上述的JSON数据中，最外层为请求返回对象，data里面包含返回的业务数据，业务数据按照学校/班级/学生进行嵌套在数据入湖时，需要按照最内层的学生视角将数据拆分为行列数据，最终的拆分结果如下: 由于对接的外部API接口返回的JSON数据结构不是统一的、固定的，所以需要通过一种算法对每一层对象、数组进行遍历和钻取，实现JSON数据的扁平化网上找了一些JSON扁平化的中间件，例如：Json2Flat在扁平化处理过程不太完美，不支持跨层级的数组嵌套结构所以决
背景公司的中台产品，需要对外部API接口返回的JSON数据进行采集入湖，有时候外部API接口返回的JSON数据层级嵌套比较深，举个栗子: 上述的JSON数据中，最外层为请求返回对象，data里面包含返回的业务数据，业务数据按照学校/班级/学生进行嵌套在数据入湖时，需要按照最内层的学生视角将数据拆分为行列数据，最终的拆分结果如下: 由于对接的外部API接口返回的JSON数据结构不是统一的、固定的，所以需要通过一种算法对每一层对象、数组进行遍历和钻取，实现JSON数据的扁平化网上找了一些JSON扁平化的中间件，例如：Json2Flat在扁平化处理过程不太完美，不支持跨层级的数组嵌套结构所以决
背景公司的中台产品，需要对外部API接口返回的JSON数据进行采集入湖，有时候外部API接口返回的JSON数据层级嵌套比较深，举个栗子: 上述的JSON数据中，最外层为请求返回对象，data里面包含返回的业务数据，业务数据按照学校/班级/学生进行嵌套在数据入湖时，需要按照最内层的学生视角将数据拆分为行列数据，最终的拆分结果如下: 由于对接的外部API接口返回的JSON数据结构不是统一的、固定的，所以需要通过一种算法对每一层对象、数组进行遍历和钻取，实现JSON数据的扁平化网上找了一些JSON扁平化的中间件，例如：Json2Flat在扁平化处理过程不太完美，不支持跨层级的数组嵌套结构所以决
MySQL删除数据的方式以MySQL5.7为例，数据库删除数据的方式一共有以下三种：deletetruncatedrop以上三种方式都可以删除数据，但是使用场景是不同的。对于整个表进行删除的执行速度来说：drop>truncate>>deleteMySQL删除数据的方式-deletedelete是属于数据库的DML操作语言，一般是根据条件逐行进行删除。使用delete删除数据时，数据库只能删除数据不能删除表的结构，并且会触发数据库的事务机制。delete执行时，会先将所删除数据缓存到rollbacksegment中，事务commit之后生效;在InnoDB中，使用delete其实并不会真正的把
MySQL删除数据的方式以MySQL5.7为例，数据库删除数据的方式一共有以下三种：deletetruncatedrop以上三种方式都可以删除数据，但是使用场景是不同的。对于整个表进行删除的执行速度来说：drop>truncate>>deleteMySQL删除数据的方式-deletedelete是属于数据库的DML操作语言，一般是根据条件逐行进行删除。使用delete删除数据时，数据库只能删除数据不能删除表的结构，并且会触发数据库的事务机制。delete执行时，会先将所删除数据缓存到rollbacksegment中，事务commit之后生效;在InnoDB中，使用delete其实并不会真正的把
首先nosql可以被理解为notonlysql泛指非关系型数据库，也就是说不仅仅是sql，所以它既包含了sql的一些东西，但是又和sql不同，并在其的基础上改变或者说扩展了一些东西。提到nosql，首先我们就要分析一下关系型数据库的行式存储和非关系型数据库的列式存储区别在哪？行式存储我们都很熟悉，不论是mysql数据表还是我们熟悉的excel表，这些表里每一行都是完整的一条数据，它们彼此关联，彼此有关系。以核酸检测的数据为例：行式存储一般核酸检测需要以下几个字段：姓名、身份证号、检测机构、检测时间、结果、价格比如是这样的：行存储优点分析在这样的物理结构下，因为是连续空间，所以插入一条数据只需要
首先nosql可以被理解为notonlysql泛指非关系型数据库，也就是说不仅仅是sql，所以它既包含了sql的一些东西，但是又和sql不同，并在其的基础上改变或者说扩展了一些东西。提到nosql，首先我们就要分析一下关系型数据库的行式存储和非关系型数据库的列式存储区别在哪？行式存储我们都很熟悉，不论是mysql数据表还是我们熟悉的excel表，这些表里每一行都是完整的一条数据，它们彼此关联，彼此有关系。以核酸检测的数据为例：行式存储一般核酸检测需要以下几个字段：姓名、身份证号、检测机构、检测时间、结果、价格比如是这样的：行存储优点分析在这样的物理结构下，因为是连续空间，所以插入一条数据只需要
大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家介绍的是i.MXRT中FlexSPI外设lookupTable里配置访问行列混合寻址Memory的参数值。 关于FlexSPI外设的lookupTable，痞子衡之前写过一篇非常详细的文章《从头开始认识i.MXRT启动头FDCB里的lookupTable》，这篇文章几乎可以帮助解决所有串行QuadSPINORFlash（四线）以及OctalFlash（八线）的读时序配置问题，因为这些Flash都只用单一行地址（RowAddr）来寻址。 但是市面上也有一些特殊的存储器（比如八线HyperBusFlash/RAM，OctalRAM等）
大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家介绍的是i.MXRT中FlexSPI外设lookupTable里配置访问行列混合寻址Memory的参数值。 关于FlexSPI外设的lookupTable，痞子衡之前写过一篇非常详细的文章《从头开始认识i.MXRT启动头FDCB里的lookupTable》，这篇文章几乎可以帮助解决所有串行QuadSPINORFlash（四线）以及OctalFlash（八线）的读时序配置问题，因为这些Flash都只用单一行地址（RowAddr）来寻址。 但是市面上也有一些特殊的存储器（比如八线HyperBusFlash/RAM，OctalRAM等）
