但是，更常见的是，源数据与目标数据结构不匹配。这可能是因为某些源数据需要过滤掉。例如，可能不需要某些事件或事件的字段，因此将其删除。或者某些数据需要混淆，因为其中包含个人身份信息。在交付给目标之前，可能需要添加其他字段。或者，也许出于富集目的，流数据需要与一些参考数据结合在一起。流处理可以对所有收集的数据连续且低延迟地执行所有这些功能。
背景 Hadoop的诞生是划时代的数据变革，但关系型数据库时代的存留也为Hadoop真正占领数据库领域埋下了许多的障碍。对SQL（尤其是PL/SQL）的支持一直是Hadoop大数据平台在替代旧数据时代亟待解决的问题。Hadoop对SQL数据库的支持度一直是企业用户最关心的诉求点之一，也是他们选择的Hadoop平台的重要标准。 自打Hive出现之后，SQL onHadoop相关系统已经百花齐放，速度越来越快，功能也越来越齐全。目前比较主流的有Impala，Spark SQL，HAWQ，Tez，Drill，
直接与文件系统交互，仅是Spark SQL数据应用常见case之一。Spark SQL另一典型场景是与Hive集成、构建分布式数仓。
Azure Synapse Analytics 是一项针对大型公司的无限信息分析服务，它被呈现为 Azure SQL 数据仓库 (SQL DW) 的演变，将业务数据存储和宏或大数据分析结合在一起。 在处理、管理和提供数据以满足即时商业智能和数据预测需求时，Synapse 为所有工作负载提供单一服务。后者通过与 Power BI 和 Azure 机器学习的集成而成为可能，因为 Synapse 能够使用 ONNX 格式集成数学机器学习模型。它提供了处理和查询大量信息的自由度.作为微软在西班牙为数不多的 Pow
Valentina Studio Mac版是一款用于与MySQL，MariaDB，SQL Server，PostgreSQL，SQLite和Valentina DB数据库一起使用的通用数据库管理工具。Valentina Studio可让您连接所有主要数据库，运行查询并生成图表，以更好地了解您的关键任务业务数据。
3 月底，作为 Cloudera Streaming Analytics 1.3 的一部分，我们发布了Cloudera SQL Stream Builder的第一个版本。它使用户能够轻松地编写、运行和管理对来自 Apache Kafka 的流的实时 SQL 查询，并提供异常流畅的用户体验。
延迟加载的好处：先从单表查询、需要时再从关联表去关联查询，大大提高 数据库性能，因为查询单表要比关联查询多张表速度要快。
论文名称：Modality-Balanced Models for Visual Dialogue
随着Spark SQL和Apache Spark effort（HIVE-7292）上新Hive的引入，我们被问到了很多关于我们在这两个项目中的地位以及它们与Shark的关系。在今天的Spark峰会上，我们宣布我们正在结束Shark的开发，并将我们的资源集中到Spark SQL，这将为现有Shark用户提供一个超棒的Shark的功能。特别是，Spark SQL将提供来自Shark 0.9服务器的无缝升级路径以及与一般Spark程序集成的新功能。
最近在了解国外Firebolt这家公司，对于Firebolt 最初的架构选型和思路是非常认可的。Firebolt 这篇 Paper 核心围绕着这样一个主题：在云数仓领域，对于一家初创公司，如何在人力和资源有限的情况下，怎么能够快速的切入这个这个市场？虽然 FireBolt 本身就有很多技术大牛（比如 Mosha Pasumansky），但是针对数据库所有组件（查询优化器、计算引擎、存储、事务管理器等等）完全从零做，对于初创公司而言，根本不现实。
大数据可视化的解决方案，与普遍意义理解的数据可视化不同，其面临的问题又分两个不同的层面：一是数据层；二是可视化层。
这篇博客文章是CDP中Cloudera的运营数据库（OpDB）系列文章的一部分。每篇文章都会详细介绍新功能。从该系列的开头开始，请参阅CDP 中的 Operational Database 。
这段代码使用Linq对List列表进行筛选、分组、排序等一系列操作展示了Linq的强大和便捷，那么我们为什么需要学习Linq？可以看到这样一堆逻辑只几行Linq很快就可以实现，如果要我们自己实现方法去处理这个List肯定是比较繁琐的。 Linq是什么？如下是官方文档对于Linq的描述:
Hive和HBase是两个在大数据领域中被广泛使用的开源项目，它们各自适用于不同的场景，但也可以在某些情况下结合使用。以下是Hive和HBase在不同场景下的应用示例：
SOAR，即 SQL Optimizer And Rewriter，是一款 SQL 智能优化与改写工具，由小米运维 DBA 团队出品
◆ 摘要 流式SQL是指采用用于编写数据库查询的相同的声明式SQL，而在快速变化的数据流上运行。 这很有用，因为。 当你能迅速采取行动时，数据往往更有价值 现有的从数据流中获得实时洞察力的工具过于复杂。 SQL的 "声明 "性质在解决第二点方面发挥了重要作用，因为它允许用户专注于他们想要什么，而让底层引擎担心如何完成。 在现实世界中，流式SQL被用来。 启用新的内部和面向客户的洞察力、自动化和应用程序 通过为关键指标提供单一的最新真相来源来提高商业智能数据的价值 通过取代代码进行数据协调和转换来简化微服务
语言集查询（Language Integrated Query， LINQ）集成了C#编程语言中的查询语法，可以用同样的语法访问不同的数据源。LINQ提供了不同数据源的抽象层，可以使用相同的语法。
C#的lambda和Linq可以说是一大亮点，C#的Lambda无处不在，Linq在数据查询上也有着举足轻重的地位。
在过去的十年中，我们的客户成功部署的大规模数据集群已成为推动需求的大数据飞轮，它可以引入更多的数据，应用更复杂的分析，并成就了从业务分析师到数据科学家的许多新数据从业者。这种前所未有的大数据工作负载并非没有挑战。数据架构层就是这样一个领域，不断增长的数据集已经突破了可扩展性和性能的极限。数据爆炸必须用新的解决方案来应对，这就是为什么我们很高兴在Cloudera Data Platform (CDP)引入专为大规模数据集设计的下一代表格式(table format) - Apache Iceberg。今天，我
本文讨论了某数据集市项目的数据集成方法与过程。该系统在2008年12月启动，在2009年5月正式上线使用。该系统是以oracle系统为主要的数据库，同时集成DB2系统中的数据。每天的话费清单系在DB2数据库中存储，通过E71调度程IWEDB2中的数据进行汇总并把结果写入到ORACLE数据仓库中。本文首先讨论了建立数据集市项目异构数据库的两个数据库系统的背景以及用户対该项目的需求。接着讨论了使用Perl技术来集成两个数据库中的业务逻辑的过程，并说明了该技术在集成过程中出现的问题，如：数据分层，E71调度程序改造，以及参数化SQL处理等问题。最后讨论了该集成方法的优点和缺点，并対改进该项目提出了优化Perl技术的设想。在本次的项目开发过程中，我主要担任了系统分析与设计的工作。
代码 就是查询一个字段，然后输出出来。但是就是报错了。 看哈断点
通常情况下我们的ORM框架都是将单表或者视图映射成一个实体类，有时候也会将存储过程映射成实体类，如果处于系统移植性的考虑，你不想写存储过程，那这些复杂的SQL查询怎么映射成实体类？ 实际上，不管是单表，视图，存储过程，SQLSERVER的表值函数，自定义的SQL查询，甚至是任意复杂的SQL查询，都可以用一个SQL语句来表示，只要我们的ORM框架能够实现将SQL语句的查询结果映射成实体类，那么使用ORM就很简单了。我们使用PDF.NET（PWMIS数据开发框架）来实例讲解一下这个过程。 1，首先下载并安装一个
Flink提供三层API。 每个API在简洁性和表达性之间提供不同的权衡，并针对不同的用例。
Apache Kylin(麒麟)是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
Spring Data Jpa框架的目标是显著减少实现各种持久性存储的数据访问层所需的样板代码量。Spring Data Jpa存储库抽象中的中央接口是Repository。它需要领域实体类以及领域实体ID类型作为类型参数来进行管理。该接口主要用作标记接口，以捕获要使用的类型并帮助您发现扩展该接口的接口。CrudRepository、JpaRepository是更具体的数据操作抽象，一般我们在项目中使用的时候定义我们的领域接口然后继承CrudRepository或JpaRepository即可实现实现基础的CURD方法了，但是这种用法有局限性，不能处理超复杂的查询，而且稍微复杂的查询代码写起来也不是很优雅，所以下面看看怎么最优雅的解决这个问题。
首先，我们的数据库中的_chat表有一条数据,现在我们通过SQL语句对他进行删除
如上图所示，SQL治理的基本阶段主要包括开发（事前）、测试（事中）、生产运维（事后）三阶段。
LINQ（ Language Integrated Query ）——语言集成查询，.NET Framework 3.5 中出现的技术，其命名空间(.NET Framework)：System.Linq;
摘要：本文整理自 Shopee 研发专家李明昆，在 Flink Forward Asia 2022 流批一体专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：
使用外部的其它高级语言（如JAVA）拼接后再交由数据库运行也是一种选择，其灵活性较高，但因为JAVA缺乏对集合计算的支持。完毕这些准备工作并不轻松。
Table API和SQL集成在共同API中。这个API的中心概念是一个用作查询的输入和输出的表。本文档显示了具有表API和SQL查询的程序的常见结构，如何注册表，如何查询表以及如何发出表。 Table API和SQL捆绑在flink-table Maven工程中。 为了使用Table API和SQL，必须将以下依赖项添加到您的项目中： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-table_2.10</a
越来越多的公司在采用流处理技术，并将现有的批处理应用程序迁移到流处理或者为新的应用设计流处理方案。其中许多应用程序专注于分析流数据。分析的数据流来源广泛，如数据库交易，点击，传感器测量或物联网设备。
随着互联网、物联网、5G、人工智能、云计算等技术的不断发展，越来越多的数据在互联网上产生，对互联网的运营也开始进入精细化，因此大数据、数据分析、数字营销开始变成每个互联网企业的重点。在做数据分析时有OLAP、OLTP是我们必定会遇到的技术，在介绍OLAP引擎技术选型之前，我们先看看这两个技术分别是什么意思？
SQL注入（也称为SQLI）是一种常见的攻击媒介，它使用恶意SQL代码用于后端数据库操作，以访问不打算显示的信息。此信息可能包括任何数量的项目，包括敏感的公司数据，用户列表或私人客户详细信息。
DbSchema是一种可用于复杂数据库设计和管理的可视化工具。该工具已经集成在大多数主流操作系统之中。
众所周知，良好的数据库设计能够大幅减少后期的运维工作，同时也能最大程度地减少软件项目出错的可能。由于我们所面临的真实项目需求往往五花八门，因此需要找到合适的设计工具，来实现事半功倍的效果。
摘要：本文整理自美团实时数仓平台负责人姚冬阳在 Flink Forward Asia 2021 实时数仓专场的演讲。主要内容包括：
基于TB级的在线数据，支持缴费帐单明细在线查询。大家都知道，像银行帐单流水一样，查几年的流水是常有的事。
Oracle 中，对于一个提交的sql语句,存在两种可选的解析过程, 一种叫做硬解析,一种叫做软解析.
最近看了下NodeJS下连接SQLServer的一些示例，发现NodeJs中有两个模块，一个是mssql,其npm地址是:https://www.npmjs.com/package/mssql；另外一个是：tedious，其npm地址是：https://www.npmjs.com/package/tedious,github对应的地址是：https://github.com/tediousjs/tedious
问题导读 1.kafka sql与数据库sql有哪些区别？ 2.KSQL有什么作用？ 3.KSQL流和表分别什么情况下使用？
数据库界最近的一个趋势是将数据库拆解成它的组成部分。每个组件都是单独提供的，因此基础设施工程师可以将它们集成到数据库中。
Driver组件：核心组件，整个Hive的核心，该组件包括Complier（编译器）、Optimizer（优化器）和Executor（执行器），它们的作用是对Hive SQL语句进行解析、编译优化，生成执行计划，然后调用底层的MapReduce计算框架。
MyBatis 和 Hibernate 是 Java 中常用的两个 ORM 框架，都能够打通应用程序和数据库之间的开发障碍。它们各自有着不同的特点和优势，也存在着一些差异。
关于 dlink 连接 Hive 的步骤同 Flink 的 sql-client ，只不过它没有默认加载的配置文件。下文将详细讲述对 Hive 操作的全过程。
2023 年 6 月，蚂蚁集团发起了数据库领域的大模型框架 DB-GPT。DB-GPT 通过融合先进的大模型和数据库技术，能够系统化打造企业级智能知识库、自动生成商业智能（BI）报告分析系统（GBI），以及处理日常数据和报表生成等多元化应用场景。DB-GPT 开源项目发起人陈发强表示，“凭借大模型和数据库的有机结合，企业及开发者可以用更精简的代码来打造定制化的应用。我们期望 DB-GPT 能够构建大模型领域的基础设施，让围绕数据库构建大模型应用更简单，更方便”。据悉，DB-GPT 社区自成立以来，已汇聚了京东、美团、阿里巴巴、唯品会、蚂蚁集团等众多互联网企业的开发者共同参与，短短半年时间便迅速成长为一个近万星的开源社区，受到了行业和开发者的认可。期间也多次登上 GitHub Trending、Hacker News 首页。
SQL Server 是Microsoft 公司推出的关系型数据库管理系统。具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运行Microsoft Windows 2012 的大型多处理器的服务器等多种平台使用。
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