你学到的访问远程数据的首要原则之一，是限制连接的数量。每个到后台数据库的连接都会消耗服务器上的资源，而并发连接的数量又可能受到授权协议的限制。另一方面，接连的关闭和重新打开连接要求额外的代码和时间花费。 VFP 引入了两个改动来帮助最小化你所需要的连接的数量。SQLCONNECT()可以使用一个已有的共享连接，同时你可以通过指定一个状态句柄(statement handle)代替 cConnectionName 参数，来使用一个已有的共享连接去打开一个远程视图。在我们的应用程序中，我们通常使用单个基于用户登录信息的共享连接，并在该应用程序的生命周期内使用该连接。
SQL Server 2005 SQL Native Client ODBC Driver 标准安全连接 Driver={SQL Native Client};Server=myServerAddress; Database=myDataBase;Uid=myUsername;Pwd=myPassword; 受信的连接 Driver={SQL Native Client}; Server=myServerAddress;Database=myDataBase;Trusted_Connection=yes; "Integrated Security=SSPI" 与 "Trusted_Connection=yes" 是相同的。 连接到一个SQL Server实例 指定服务器实例的表达式和其他SQL Server的连接字符串相同。 Driver={SQL Native Client};Server=myServerName/theInstanceName;Database=myDataBase; Trusted_Connection=yes; 指定用户名和密码 oConn.Properties("Prompt") = adPromptAlways Driver={SQL Native Client}; Server=myServerAddress;Database=myDataBase; 使用MARS (multiple active result sets) Driver={SQL Native Client};Server=myServerAddress;Database=myDataBase; Trusted_Connection=yes;MARS_Connection=yes; "MultipleActiveResultSets=true"与MARS_Connection=yes"是相同的。 使用ADO.NET 2.0作为MARS的模块。 MARS不支持ADO.NET 1.0和ADO.NET 1.1。 验证网络数据 Driver={SQL Native Client}; Server=myServerAddress;Database=myDataBase; Trusted_Connection=yes;Encrypt=yes; 使用附加本地数据库文件的方式连接到本地SQL Server Express实例 Driver={SQL Native Client};Server=./SQLExpress; AttachDbFilename=c:/asd/qwe/mydbfile.mdf; Database=dbname;Trusted_Connection=Yes; 为何要使用Database参数？如果同名的数据库已经被附加，那么SQL Server将不会重新附加。 使用附加本地数据文件夹中的数据库文件的方式连接到本地SQL Server Express实例 Driver={SQL Native Client};Server=./SQLExpress; AttachDbFilename=|DataDirectory|mydbfile.mdf; Database=dbname; Trusted_Connection=Yes; 为何要使用Database参数？如果同名的数据库已经被附加，那么SQL Server将不会重新附加。 数据库镜像 Data Source=myServerAddress; Failover Partner=myMirrorServer;Initial Catalog=myDataBase;Integrated Security=True; SQL Native Client OLE DB Provider 标准连接 Provider=SQLNCLI;Server=myServerAddress; Database=myDataBase;Uid=myUsername;Pwd=myPassword; 受信的连接 Provider=SQLNCLI;Server=myServerAddress; Database=myDataBase;Trusted_Connection=yes; 连接到SQL Server实例 指定服务器实例的表达式和其他SQL Server的连接字符串相同。 Provider=SQLNCLI;Server=myServerName/theInstanceName; Database=myDataBase;Trusted_Connection=yes; 使用帐号和密码 oConn.Properties("Prompt") = adPromptAlways oConn.Open "Provider=SQLNCLI;Server=myServerAd
主要讲解ODBC API, 以mysql为例, 从配置到安装, 再到具体的编程, 以期对ODBC有个初步的认识.
CGO是Go语言提供的一种机制，允许开发人员在Go代码中调用C语言函数，也可以将Go代码编译成共享库供C程序调用。CGO的全称是"C Go"，意思是Go语言和C语言之间的交互。
Microsoft Windows XP Professional 版本2000 Service Pack 3
新建一个***.txt重名为***.udl，双击运行udl文件弹出数据源配置对话框，配置好并测试连接成功以后点确定，会在udl文件里产生一个连接字符串。
说明：此Driver的默认端口是3306。如果没有在连接字符串中特别指出就是连接Mysql的3306端口。
ODBC 是一种应用程序编程接口（Application Programming Interface，API），使我们有能力连接到某个数据源（比如一个 MS Access 数据库）。
假设你已经在服务器上安装好了MySQL数据库了，这里以腾讯云服务器进行远程连接的操作。
目录 一、SQL Server下建库和建表 1. 建立pyqt5数据库 2. 在pyqt5数据库下建表和插入数据 二、开启SQL Server远程连接 三、配置ODBC数据源 1. 控制面板上看SQL Server数据库名称 2. 配置ODBC数据源pyqt5 ---- 一、SQL Server下建库和建表 1. 建立pyqt5数据库 打开SQL Server，在对象资源管理器的数据库上点右键，选择新建数据库，创建pyqt5数据库 📷 📷 2. 在pyqt5数据库下建表和插入数据 CREATE TAB
最近小编需要通过SAS连接远程服务器上的SQL Server数据库，进行获取数据库中的数据...于是小编就想到了ODBC数据源，在网上百度了一下，看到的很多几乎都是手动配置ODBC，虽然说一个库好像只用配置一次ODBC，但小编仍觉得麻烦，做为一名programmer，能程序实现的尽量全交给代码...于是这篇推文产生了
C++通过ODBC和通过MFC ODBC操作mysql的两种方式 使用vs2013和64位的msql 5.6.16进行操作 项目中使用的数据库名和表数据请参考C++操作mysql方法总结（1)中的介绍
交互方式-用户接口：CLI（linux命令行）、WUI（hive web页面）、Client（连接远程服务HiveServer2，eg：JDBC、ODBC）
spark SQL经常需要访问Hive metastore，Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始，Spark SQL只需简单的配置，就支持各版本Hive metastore的访问。注意，涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本，Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本的class。
Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架。基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上100倍以上，基于磁盘的计算速度也快于10倍以上。Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上，可以轻松读取Hadoop的任何数据。能够读取HBase、HDFS等Hadoop的数据源。
https://blog.csdn.net/qq_53317005/article/details/128979799?spm=1001.2014.3001.5502
大致操作过程： _Connectionptr : CreateInstance , Open , ... Close , Realse _CommandPtr : CreateInstance , ActiveConnection , CommandText , Excute , ... Close , Realse _RecordsetPtr : CreateInstance , GetCollect 、Move(MoveNext,MoveFirst)、AddNew、PutCollect、Update ,
Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架。基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上50倍以上，基于磁盘的计算速度也快于10倍以上。Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上，可以轻松读取Hadoop的任何数据。能够读取HBase、HDFS等Hadoop的数据源。
Hive 组件 用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command line interface)为shell命令行； Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互，类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是 通过浏览器访问Hive。 元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Driver驱动程序，包括语法解析器、计划编译器、优化器、执行器 : 完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有执行引擎调用执行。 执行引擎：Hive本身并不直接处理数据文件。而是通过执行引擎处理。当下Hive支持MapReduce、 Tez、Spark3种执行引擎。 Hive基本使用 链接方式： 1.使用hive本地连接 2.开启hiveserver2远程服务，使用beeline连接 3.使用hive参数执行任务 hive -e ‘执行语句’ hive -f ‘执行脚本文件’
💃 Hive架构 📷 💃Hive 组件 用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command line interface)为shell命令行； Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互，类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是 通过浏览器访问Hive。 元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Dri
在PG中访问PG可以通过dblink，在PG中访问Oracle可以通过oracle_fdw，访问MySQL可以通过mysql_fdw，具体过程可以参考：https://www.xmmup.com/pgzhongdefile_fdwpostgres_fdwhedblink.html
1、文件存储当然是选择Hadoop的分布式文件系统HDFS，当然因为硬件的告诉发展，已经出现了内存分布式系统Tachyon，不论是Hadoop的MapReduce,Spark的内存计算、hive的MapReuduce分布式查询等等都可以集成在上面，然后通过定时器再写入HDFS，以保证计算的效率，但是毕竟还没有完全成熟。
数据库系统由数据库、数据库管理系统和应用系统、数据库管理员构成。数据库管理系统简称DBMS，是数据库系统的关键组成部分，包括数据库定义、数据查询、数据维护等。JDBC技术是连接数据库与应用程序的纽带，开发一款应用程序，需要使用数据库来保存数据，使用JDBC技术可以快速地访问和操作数据库，如查找满足条件的记录，向数据库中添加、修改、删除数据等。
离线数据分析平台实战——110Hive介绍和Hive环境搭建 Hive介绍 Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库平台，设计目标就是将hadoop上的数据操作同SQL结合，让熟悉SQL编程的开发人员能够轻松的向Hadoop平台上转移。 Hive可以在HDFS上构建数据仓库存储结构化数据，这些数据来源就是hdfs上，hive提供了一个类似sql的查询语言HiveQL来进行查询、变换数据等操作。 当然HiveQL语句的底层是转换为相应的mapreduce代码进行执行的。 Hive组成 Hive包含用户接口
在经过几天MapReduce的学习之后,我们总算是来到了Hive阶段。本篇博客小菌将为大家带来Hadoop组件之——Hive的介绍! 首先在开始之前,再让我们通过一张熟悉的图片来回顾一下Hadoop生态系统的组成部分!
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理，提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL，可通过HQL语句实现简单的MR统计，Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行。 一、概述 1-1 数据仓库概念 数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反应历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策
了解Apache Hive 3的主要设计功能（例如默认的ACID事务处理）可以帮助您使用Hive来满足企业数据仓库系统不断增长的需求。
本文实例讲述了PHP7使用ODBC连接SQL Server2008 R2数据库。分享给大家供大家参考，具体如下：
Hive将HiveQL（类sql语言）转为MapReduce，完成数据的查询与分析，减少了编写MapReduce的复杂度。它有以下优点：
一、HIVE架构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据
上面的示例中，我们写死了 mysql 的 jdbc 驱动，但是有些时候可能是不固定的，也就可能是动态的。这时候，我们可以使用反射机制来创建驱动。
在 写入数据到Hive表(命令行) 这篇文章中，我们通过命令行的方式和hive进行了交互。但在通常情况下，是通过编程的方式来操作Hive，Hive提供了JDBC和ODBC接口，因为公司的数据处理程序是使用.net开发并运行在windows server上的，因此这篇文章将介绍如何通过ODBC来访问Hive。
OGG有传统的经典架构，也有最新的微服务，2个都可以远程捕获和应用数据，对数据库服务器是0侵入，而传统的经典架构是纯命令行模式，最新的微服务架构是图形化界面操作，几乎所有操作都可以在界面进行。相关文章可以参考：
说到执行SQL，那就不得不谈一谈MySQL的基础模型，以及`server层`与`存储引擎层`之间的功能。这样才方便我们更加了解。执行一条SQL到底发生了啥
ClickHouse入门学习（一）：https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/119514836
hive是一个著名的离线处理的数据仓库，可以通过类SQL语言轻松的访问大量的数据集，也可以访问HDFS中的文件，但是其底层的实现是MapReduce,所以具有较高的可扩展性。但是hive不是RDBMS数据库。
针对Oracle数据库不同实例之间的数据访问，我们可以直接通过dblink访问，如果oracle数据库想访问MySQL/sqlserver等数据库的数据，我们可以通过配置oracle透明网关实现异构数据库dblink访问。
impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询sql工具，
这篇文章主要学习关系型数据库主流的技术栈，我们使用 Docker 快速搭建一个 MySQL 数据库学习环境，通过 MySQL 官方提供的 Workbench 可视化工具的去操作 MySQL (类似要付费的 Navicat)。
Hive是什么？其体系结构简介* Hive的安装与管理* HiveQL数据类型，表以及表的操作* HiveQL查询数据*** Hive的Java客户端** Hive的自定义函数UDF* 1：什
①CLI（command line interface）:CLI启动的时候会同时启动一个Hive副本；
不得不说 sphinx 很消耗内存占用，目前种子网站跑的机器是2G内存的，今天重新试了一下1G内存的vps，正常配置下依旧跑不动 查看 searchd.log 依旧被kill掉了。
Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。
冉令楠，鞍钢集团信息产业有限公司项目经理，鞍钢数据中心系统运维监控平台建设负责人。
Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。最初，Hive是由Facebook开发，后来移交由Apache软件基金会开发，并作为一个Apache开源项目。
impala是 cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询sql工具。
ADO.NET是一项.NET数据库的技术，就像Java的JDBC一样。连接数据库字符串，可以在http://www.connectionstrings.com/ 这个网站上找到。不同的数据库需要不同的数据库提供程序，它们的名字都很类似。例如，Sql Server提供程序的Command类就叫做SqlCommand，MySQL提供程序的Command类就叫做MySQLCommand，它们都继承自DbCommand类。除了提供公共的功能之外，数据库提供程序还可能提供了自己数据库的特有功能。
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