很多朋友安装好Power BI Desktop后,就马上开始导入数据、清洗、建模、写公式、出图表……很爽,对不对?
MySQL约束 (一) 概念 约束:对表中的数据进行限定,保证数据的正确性、有效性和完整性。 分类: 1. 主键约束:primary KEY 2. 非空约束:not NULL 3. 唯一约束:unique 4. 外键约束:foreign KEY (二) 约束详解 (1) 非空约束 -- 语法 not null,值不能为null -- 1. 创建表时添加约束 CREATE TABLE stu( id INT, NAME VARCHAR(20) NOT
如果不提供列名,则必须给每个表列提供一个值。如果提供列名,则必须对每个列出的列给出一个值。
MYSQL中约束及修改数据表 28:约束 约束保证数据的完整性和一致性 约束分为表级约束和列级约束 约束类型包括: NOT NULL(非空约束) PRIMARY KEY(主键约束)
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常用的SQL语句,除了select用于查询,还有insert、update、delete等。
符号规定:下面展示一些定义的时候,为简便理解,使用中文配合符号表述(会有具体举例,不用担心理解不了)
虽说是一个点,且在官方说明的篇幅非常少,但是这个特性却意义重大而深刻。我们会用不同的文章来说明这个特性的各种特点。
前面,我曾发布过文章《PowerBI数据模型优化,从导入数据开始》,其中提到一个很重要的知识点——列基数:
垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表 通常我们按以下原则进行垂直拆分:
以 com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.example.jdbc.Main剖析分库分表配置与实现,其部分源码如下:
最近的学习内容是数据库相关的一些知识,主要以MySQL为主,参考书籍——《MySQL必知必会》
① SQL,英文全称 Structured Query Language,是一种结构化查询语言,是一种关系型数据库的查询规范,用于访问和处理数据库。 ② SQL其实就是定义了操作所有关系型数据库的规则。 ③ Oracle,MySQL,SQL Server 等每一种数据库操作的方式存在不一样的地方,从 SQL 引申出来。所以不同的数据库都支持 SQL 语言。
水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过 200 万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。
INSERT或UPDATE语句是INSERT语句的变体,它同时执行INSERT和UPDATE操作。首先,它尝试执行插入操作。如果INSERT请求由于唯一键冲突而失败(对于某个唯一键的字段,存在与为INSERT指定的行具有相同值的行),则它会自动转换为该行的UPDATE请求,并且INSERT或UPDATE使用指定的字段值更新现有行。
索引相当于数据表的目录,其优点是可以提高检索数据的速度,但同时也增加了系统维护工作,以及会减慢写入速度。
“给定一个字符串 columnTitle,表示Excel表格中的列名称,返回该列名称对应的列序号。”
事务四大特性 原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)
DQL:查询语句 1. 排序查询 * 语法:order by 子句 * order by 排序字段1 排序方式1 , 排序字段2 排序方式2... * 排序方式: * ASC:升序,默认的。 * DESC:降序。 * 注意: * 如果有多个排序条件,则当前边的条件值一样时,才会判断第二条件。 2. 聚合函数:将一列数据作为一个整体,进行纵向的计算。 1. count:计算个数 1. 一般选
聚集索引,在索引页里直接存放数据,而非聚集索引在索引页里存放的是索引,这些索引指向专门的数据页的数据。
给你一个字符串columnTitle,表示Excel表格中得列名称。返回该列名称对应得列序号。
在为字段添加约束时,我们只需要在字段之后加上约束的关键字即可,需要关注其语法。我们执行上面的SQL把表结构创建完成,然后接下来,就可以通过一组数据进行测试,从而验证一下,约束是否可以生效。
好久没更新了,最近配置json文件的时候发现以前用的excel转json转换器不好用了,上网找了几个都不能满足需求,于是自己用python写了一个。工具不复杂,使用简单,但能满足几乎所有excel转json的要求了,包括多层嵌套,每一层定制为列表或者字典的输出格式,复杂单元格的定制。 转载请注明出处:https://blog.csdn.net/ylbs110/article/details/82755822
Spring框架对JDBC的简单封装。提供了一个JDBCTemplate对象简化JDBC的开发
一、SQL与MongoDB术语概念对照 传统的关系数据库一般由数据库(database)、表(table)、记录(record)三个层次概念组成,MongoDB是由数据库(database)、集合(c
2.数据库的创建 数据库是mysql系统中管理和存储数据的仓库 1)显示所有数据库 show databases; 2)建立数据库 create database dbname; create database dbname character set utf8 3)使用数据库 use dbname; 4)查看当前使用的数据库 select database(); 5)删除数据库 drop databse dbname; 6)修改表名 alter table old_tablename rename new_tablename; 3.约束 主键 默认值 唯一 非空 外键 primary key default unique not null foreign key(class) references my_tab2(主键字段名); 4.创建表 create table t_name( 字段1 数据类型 约束, 字段2 数据类型 约束, 。。。 ); 5.show tables; desc t_name;//查看某个表的结构
Apache Atlas为Hadoop提供了数据治理功能。Apache Atlas用作公共元数据存储,旨在在Hadoop堆栈内外交换元数据。Atlas与Apache Ranger的紧密集成使您能够在Hadoop堆栈的所有组件之间一致地定义、管理和治理安全性和合规性策略。Atlas向Data Steward Studio提供元数据和血缘、以支持跨企业数据整理数据。
结构语言分类 DDL(数据定义语言) create drop alter 创建删除以及修改数据库,表,存储过程,触发器,索引.... DML(数据操作语言) insert delete update 用来操作数据库中的数据 DQL(数据查询语言) select 用来查询数据库中的数据 DCL(数据控制语言) grant(授权) revoke(撤销) 逻辑运算符 and && 与 or || 或 not ! 非 标识
ALTER VIEW命令用于修改视图。 视图基于由SELECT语句或由两个或多个SELECT语句组成的UNION组成的查询的结果集。
1.什么是ClickHouse? 2.ClickHouse适合哪些场景? 3.为什么面向列的数据库查询如此快? 1.什么是ClickHouse ClickHouse是一个面向列的数据库管理系统(DBMS),用于在线分析处理查询(OLAP)。 在“传统”面向行的DBMS中,数据按以下顺序存储:
1.新增操作 --插入单行数据 insert into 表名(列名) values (列值) insert into Department(DepName) values(''); --直接拿现有表数据创建一个新表并填充 select 新建表列名 into 新建表名 from 原表名 select EmpId,EmpName into student from Employee; --将现有表数据添加到一个已有表 insert into 已有的新表(列名) select 原表列名 from 原
视图(View)是从一个或多个表或其它视图导出的,用来导出视图的表称为基表,导出的视图又称为虚表。在数据库中,只存储视图的定义,不存放视图对应的数据,这些数据仍然存放在原来的基表中。 使用视图前,必须先创建视图,创建视图要遵守以下原则: (1)只有在当前数据库中才能创建视图,视图命名必须遵循标识符规则。 (2)不能将规则、默认值或触发器与视图相关联。 (3)不能在视图上建立任何索引。
1.概念:约束作用于表中字段上的规则,用于限制存储在表中的数据 2.目的:保证数据库中数据的正确、有效性和完整性 3.分类
具体操作如下:在“插入—推荐的透视表”,这里用Excel2013的透视表的推荐功能直接生成,注意此功能只有在Excel2013以上版本才有。
因为最近涉及到了一些数据库的归档,备份等工作,所以一部分的重心放在了数据库上,毕竟之前对数据库的了解也只停留在了一般的建表,查询,最多最多再写一写触发器之类的东西。
数据库中表储存的模式对性能的影响 HEAP表 行存 不压缩 行存 AO表 (orientation=row) 可压缩 (appendonly=true) 列存 (compresstype=zlib,COMPRESSLEVEL=5) (orientation=column) 类型 创建说明 特点 堆表(heap) 默认或appendonly=false 表中数据不能压缩,堆表只能是行存表,适合数据经常更新,删除,的oltp类型的负载,通常表中的数据量不大,适合用作维度表 追加优化表 appendon
本文为matlab自学笔记的一部分,之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的,非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员,更是要奋发努力,拼搏上进,学好技术,才能师夷长技以制夷,为中华之崛起而读书!
PutDatabaseRecord处理器使用指定的RecordReader从传入的流文件中读取(可能是多个,说数组也成)记录。这些记录将转换为SQL语句,并作为一个批次执行。如果发生任何错误,则将流文件路由到failure或retry,如果执行成功,则将传入的流文件路由到success。处理器执行的SQL语句类型通过Statement Type属性指定,该属性接受一些硬编码的值,例如INSERT,UPDATE和DELETE,使用“Use statement.type Attribute”可以使处理器获取流文件属性中的语句类型。
最近因为有在准备替拉美最大电商平台Mercadolibre在国内招商,所以需要把商家提交的资料进行整理,达到给国外要求的目标格式。因为渠道来源有多种多样,怎么快速统一并汇总是个问题,这就产生了本次案例的需求来源。
包含列索引 概述 包含列索引也是非聚集索引,索引结构跟聚集索引结构是一样,有一点不同的地方就是包含列索引的非键列只存储在叶子节点;包含列索引的列分为键列和非键列,所谓的非键列就是INCLUDE中包含的列,至少需要有一个键列,且键列和非键列不允许重复,非键列最多允许1023列(也就是表的最多列-1),由于索引键列(不包括非键)必须遵守现有索引大小的限制(最大键列数为 16,总索引键大小为 900 字节)的要求所以引进了包含列索引。 正文 创建包含列索引 ----创建表 CREATE TABLE [dbo].
子查询是一个嵌套在 SELECT、INSERT、UPDATE 或 DELETE 语句或其他子查询中的查询。任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询。
MySQL 是一种开放源代码的关系型数据库管理系统(RDBMS),使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言(SQL)进行数据库管理。MySQL 是开放源代码的,因此任何人都可以在 General Public License 的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。MySQL 因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。大多数人都认为在不需要事务化处理的情况下,MySQL 是管理内容最好的选择。
找到非零元素的索引和值 语法 k = find(X) k = find(X)返回一个向量,其中包含数组X中每个非零元素的 线性索引 。 如果X是一个向量,那么find返回一个与X方向相同的向量 如果X是一个多维数组,那么find返回结果的线性索引的列向量 如果X不包含非零元素或为空,则find返回一个空数组 k = find(X,n) k = find(X,n)返回与X中的非零元素对应的前n个索引 k = find(X,n,direction) k = find(X,n,direction),其中dire
输出是以计算机主机为主体而言的,从计算机向输出设备输出数据称为输出,C语言本身不包含输出语句,如果不加头文件,下述代码就会报错。
MySQL数据类型 MySQL支持多种数据类型,主要有数值类型、日期/时间类型和字符串类型。 数值数据类型:包括整数类型TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT、浮点小数数据类型FLOAT和DOUBLE、定点小树类型DECIMAL。 日期/时间类型:包括YEAR、TIME、DATE、DATETIME和TIMESTAMP。 字符串类型:包括CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT、ENUM和SET等。 1.1 整数类型 数值型数
如果没有指定%NOCHECK, IRIS将使用系统范围的配置设置来确定是否执行外键引用完整性检查; 默认值是执行外键引用完整性检查。 可以在系统范围内设置此默认值,如外键引用完整性检查中所述。 要确定当前系统范围的设置,调用$SYSTEM.SQL.CurrentSettings()。
在【rainbowzhou 面试4/101】技术提问--什么是ETL,ETL测试怎么做?中,我着重说明了ETL测试中常见的两种测试场景,以及相应的测试方法。那么面试官可能会继续追问你在实际项目过程中,你设计、执行的用例有哪些?本篇就带你了解ETL的测试用例有哪些,希望对大家有所帮助。
关于学习 MySQL 的基础知识请移步我的另一篇帖子:MySQL 学习一:零基础增删改查小白简单入门上手教程(附 MySQL 下载地址)
在关系数据库系统里,索引是检索数据最有效率的方式,。但对于搜索引起,他它并不能满足其特殊要求:
使用Apache Hive,您可以查询包括Hadoop数据在内的分布式数据存储。
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