


Comment visualiser des données de séries chronologiques avec JDBCXYDataset et JFreeChart ?
JDBCXYDataset représente des données de séries chronologiques
Cet exemple montre comment créer un JDBCXYDataset représentant des données de séries chronologiques et le visualiser à l'aide de JFreeChart.
Configuration de la base de données
Nous créons une base de données en mémoire (en utilisant H2) avec une table nommée inventaire qui comporte trois colonnes : quand (horodatage), n1 (entier) et n2 (entier).
Aperçu du code
-
createDataset() :
- Initialise la base de données et insère des exemples de données.
- Crée un JDBCXYDataset en exécutant une requête sur la table d'inventaire. Les valeurs de temps sont en millisecondes depuis l'époque, elles doivent donc être converties en objets java.util.Date.
-
display() :
- Crée un JFrame pour afficher le graphique.
- Crée un JFreeChart à l'aide de createTimeSeriesChart() et du JDBCXYDataset.
- Ajoute le graphique au cadre et imprime les valeurs de date. pour chaque point de données.
Représentation des séries chronologiques
JDBCXYDataset reconnaît les données de séries chronologiques. Lors de l'interrogation de l'ensemble de données, les valeurs renvoyées sont des instances de Number ou org.jfree.date.Date. Ce dernier représente les horodatages sous forme d'objets java.util.Date. Cela permet à JFreeChart de gérer correctement l'affichage des valeurs temporelles dans les graphiques de séries chronologiques.
Sortie
Le graphique affichera un tracé des valeurs n1 et n2 au fil du temps. L'axe des X affichera la date et l'heure de chaque point de données par intervalles horaires.
Notes
- L'exemple utilise des valeurs aléatoires à des fins d'illustration. Les applications du monde réel récupéreraient des données à partir d'une base de données ou d'une autre source.
- L'ensemble de données peut être filtré par plage de temps ou d'autres critères en modifiant la requête utilisée pour le créer.
- JDBCXYDataset peut également être utilisé pour visualiser d'autres types de données, par exemple des nuages de points.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.
