Tag: MSSQL
动机 有一些时候, 我们想了解到我们在STEEM平台上一周得到的奖励. 特别是对于一些全职在STEEM上的贡献者来说, 他们想了解到是否能通过STEEM来得到足够养家的收入. 现在, DISCORD的机器人 steemit 还有微信公众号 justyyuk 都将支持查询: 过去7天收益. SteemIt 机器人 把 steemit 添加到你的 discord 频道上: https://discordapp.com/oauth2/authorize?client_id=418196534660694037&permissions=522304&scope=bot 怎么样查询 只需要和以前一样 输入 ?steemit_account 即可查询 SBD – 流动性很强 SP …
尽管它已经转换为按月订阅模式, SteemSQL是由@arcange开发和维护的一个很好的服务(MSSQL). 其实对于这些中心化的数据库来说, 最重要的就是它要能够及时的从区块链上同步数据. 如果数据不全, 那么其实是没有多大用处的. STEEMSQL每隔8分钟就会从区块链上同步数据. 之前有过几回, STEEMSQL数据并不及时的同步, 如果你的程序很需要很及时的数据, 则STEEMSQL并不是很好的选择. 相反, 如果你只是想运行几个语句去查询以往的数据, 则STEEMSQL是个很好的方案, 毕竟从中心化关系型数据库取数据要比去区块链上取数据快得多. 我做了一个API, 用于返回 STEEMSQL 的块同步状态. 在哪里可以看到STEEM区块链最新的块高度? 最简单的方法就是到 steemdb.com 在首页上就能看到: 获取 STEEMSQL 最新块号和时间 API Endpoint: /api/steemit/blocknumber/steemsql/ …
不查不知道, 一查吓一跳, 我前前后后花了大概800多 SBD买赞! 按市价就是7000多美元! 天啊撸. 查询如下: select "from", "to", "memo", (amount) from TxTransfers (NOLOCK) where "from" = 'justyy' and memo like 'http%' 这个语句显示了所有买赞的记录, 我们再细分一下, 按 “to” 来分组: select …
几个小时前, 我的服务器在跑STEEMSQL的时候再也联不上了: conn = pymssql.connect(host, username, password, database) File "pymssql.pyx", line 641, in pymssql.connect (pymssql.c:10824) pymssql.OperationalError: (20009, b'DB-Lib error message 20009, severity 9:\nUnable to connect: Adaptive Server is unavailable …
@nationalpark 兄在 他的帖子里 列出了史上一鸣惊人的作者, 也就是只发表一篇文章但收入却好多金. 通过 SteemSQL 的 Comments 表格, 我们可以通过下面的条件把评论给去除掉: depth = 0 然后只需要 用 group author 来对作者进行归类, 通过 having count(1) = 1 对作者的文章数进行限制. 如果是归类的字段, 我们需要用 having 而不是 …
@nationalpark 兄在过去几天发了好几篇 关于史上最多金的分析. 这篇我将介绍这是如何实现的, 这样的话, 你也可以自己分析这些数据了. 我们都知道在 Comments 表里存放的帖子数据, 这就包括了收益. 我们只需要按 作者来分类 (group by author) 然后累计 total_payout_value (过去已经结算的帖子) 和 total_pending_payout(7天内的帖子) 即可. select top 100 author, sum(total_payout_value) + sum(total_pending_payout_value) from …
我的机器人每日前30名排行通过以下MSSQL来查询 STEEMSQL Comments 表中 标签中有 cn 或者 china 的帖子或者评论: select top 10 title from Comments (NOLOCK) where (category='cn') or ( ( ( JSON_VALUE(json_metadata,'$.tags') in ('cn','china') ) or ( JSON_VALUE(json_metadata,'$.tags') …
