Muchas empresas descuidan las ventajas de una aplicación de flujo de trabajo completa. A menudo, las aplicaciones de flujo de trabajo se centran en un elemento particular de la generación de documentos. Hay mejores opciones para numerosas industrias que necesitan un enfoque adaptable a sus tareas, como la preparación de escrituras. Pero, es posible identificar una solución holística y multipropósito que atenderá todas tus necesidades y requisitos. Por ejemplo, DocHub puede ser tu primera opción para flujos de trabajo simplificados, generación de documentos y aprobación.
Con DocHub, es posible crear documentos completamente desde cero utilizando un vasto conjunto de herramientas y características. Puedes establecer rápidamente el índice en la escritura, agregar comentarios y notas adhesivas, y hacer un seguimiento del avance de tu documento de principio a fin. Rápidamente rota y reorganiza, y combina documentos PDF y trabaja con cualquier formato disponible. Olvídate de intentar encontrar soluciones de terceros para atender las demandas estándar de la generación de documentos y utiliza DocHub.
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Hoy vamos a ejecutar consultas SQL contra a una tabla que contiene diez MIL registros. {{ Risa maníaca }} {{ Llamada telefónica }} ¿Qué es, estoy en medio de un video? ¿No me digas? ¿TODO en RAM? Bueno, está bien. Hoy vamos a ejecutar consultas SQL contra a una tabla que contiene uno .. Cien .. MIL millones de registros. {{ Risa maníaca }} Pero no te preocupes. Al usar índices, podemos acelerar rápidamente las consultas para que no tengas que experimentar el fenómeno conocido como aburrimiento. Trabajaremos con una sola tabla llamada persona que contiene 100 MIL millones de personas generadas aleatoriamente. La primera fila es una clave primaria auto-generada llamada personid. Las otras columnas son firstname, lastname y birthday. Para crear esta tabla, generamos aleatoriamente nombres usando los 1000 nombres femeninos, masculinos y apellidos más populares en los Estados Unidos. No ponderamos los nombres por frecuencia al generar nuestra muestra aleatoria. Los conjuntos de datos y el código de Python utilizado para generar los nombres aleatorios están disponibles.
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