视图刷新

在 SQL Server 中，当表结构发生变更（如添加字段）后，可能会出现视图未自动更新的情况，导致视图查询结果中缺少新字段。可以通过以下方法刷新所有视图，确保它们包含表中的最新字段： 方法一：使用系统存储过程 sp_refreshview 刷新单个视图 EXEC sp_refreshview '视图名称' 方法二：批量刷新数据库中所有视图 执行以下查询语句批量刷新所有视图： DECLARE @viewName NVARCHAR(500) DECLARE cur CURSOR FOR SELECT name FROM sys.views OPEN cur FETCH NEXT FROM cur INTO @viewName WHILE @@FETCH_STATUS = 0 BEGIN EXEC sp_refreshview @viewName FETCH NEXT FROM cur INTO @viewName END CLOSE cur DEALLOCATE cur 此脚本将遍历数据库中所有视图，并调用 sp_refreshview 对每个视图进行刷新，使其结构与对应表保持一致。

基于资源利用率智能选块改进后的Namenode节点能实时感知集群所有Datanode的繁忙状态，根据CPU、内存、磁盘和网络的繁忙程度选择副本位置，避免繁忙状态的Datanode节点，实现集群负载实时平衡。跨集群容灾集群通常分布在不同数据中心甚至跨地域，网络延迟高，数据交换成本昂贵。通过新的数据同步方式替代distcp，实现数据低延迟访问，支持双主访问，降低额外物理资源冗余。京东分布式存储将元数据集群与数据集群分离并可独立扩展，用户可通过扩展元数据集群增强文件管理能力，通过扩展数据存储集群提升聚合带宽与存储容量。这种灵活平滑的扩展方式为用户的高效计算环境提供可靠的数据保障。

数据架构设计中的动态配置刷新是指在Spring Boot应用中实现配置参数的动态更新，以提高系统的灵活性和响应能力。数据主题的定义涉及对业务数据的高层抽象，用于综合分析和利用。根据业务特点抽象主题，并根据源系统数据内容确定每个主题包含的数据，这些主题描述了京东的各个业务数据对象。

创建视图 IS_S2，其中包含信息系学生选修 1 号课程且成绩在 90 分及以上的学号、姓名和成绩。 CREATE VIEW IS_S2 ASSELECT Sno，Sname，GradeFROM IS_S1WHERE Grade >= 90;

2.6 京东在机器学习平台上深耕多年，依托先进的大数据底层基础架构，将计算、存储、调度等系统协同整合。平台提供数据标注、清洗、建模、上线等一站式服务，用户可在PB级数据上快速进行算法研究和应用。京东的机器学习平台广泛应用于供应链、用户画像、无界零售等领域，构建于基础架构、工具层、任务调度层、算法层及API层组成的架构。详见图17。

考虑最小化问题min f(x1, x2, x3)，在约束条件gl(x1, x2, x3)≤0和g2(x1, x2, x3)=0下，其中gl和g2为可微函数。假设f为问题的最优解，且gl(x1, x2, x3)=0，g2(x1, x2, x3)>0。由于(X1, X2, X3)位于区域{(X1, X2, X3) | gl(X1, X2, X3)≤0}的内点，因此可得到最优性条件。

实现智能零售门店的运营创新，需要借助技术手段。京东推出了模块化的智能门店科技解决方案，包含智能货架、摄像头等组件，可针对现有线下实体店铺进行低成本改造，实现智能化。该解决方案已应用于无人便利店、超市等多种应用场景。

京东通过数据资产管理，强化数据管理运营，打造宝贵的资产，实现全链路数据管理。

2.3数据存储体系2.3.1 HDFS存储JDHDFS是京东基于HDFS自研的大数据分布式存储平台，采用分布式存储技术，满足大数据高效可靠的存储需求，提供较高的持久性、较高的吞吐量和较低的延迟速度，具备高可用性和高可靠性的特点，容易扩展，并支持水平扩展至百PB级存储容量，同时拥有较高的硬件故障容忍能力，提供全面的安全性和多样化的权限功能。相对于开源版本的HDFS，JDHDFS主要改进的技术点如下：（1）基于路由的Federation方案(Router-Based Federation)随着集群规模的增长，Namenode存储成为集群性能的关键瓶颈。我们参考社区版本设计文档，研发功能模块RBF（Router-Based Federation基于路由的Federation方案），支持动态映射、嵌套映射等功能，可以解决hadoop集群无限横向扩展的规模问题。

命令语法：drop view 视图名称 示例：drop view cs_cno_1