Flink 1.9 版本开源了很多 Blink 方面的功能,尤其是在 SQL 方面,这使得我们在开发 Flink 实时任务变得更加方便。目前 Blink SQL 支持了 Create Table 功能,以及维表的功能。我们的实时任务整体流程为,读取Kafka的数据,然后去关联 HBase 维表的数据,最后在输出到 Kafka 中,虽然整体流程跑通,但是其中也遇到了很多坑,这里记录一下,和大家一起分享,避免以后再遇到类似的坑。
Oracle的数据类型分为标量(Scalar)类型、复合(Composite)类型、引用(Reference)类型和LOB(Large Object)类型4种类型。
通过 reflect.Type 获取结构体成员信息 reflect.StructField 结构中的 Tag 被称为结构体标签(Struct Tag)。结构体标签是对结构体字段的额外信息标签。 Tag是结构体在编译阶段关联到成员的元信息字符串,在运行的时候通过反射的机制读取出来。 结构体标签由一个或多个键值对组成。键与值使用冒号分隔,值用双引号括起来。键值对之间使用一个空格分隔,具体的格式如下:
通常情况下,在PL/SQL中,处理单行单列的数据可以使用标量变量,而处理单行多列的数据则使用PL/SQL记录是不错的选择。单列多行数据 则由联合数组或嵌套表来完成,其特点是类似于单列数据库表。在Oracle 9i 之前称为PL/SQL索引表,9i 之后称之为联合数组。嵌套表也是集合 类型中的一种,下面分别介绍这两种集合数据类型的使用方法。
对于集合类型,与单一的数据类型相比较而言,应该以一个整体的观念来考虑集合,即是一批类型相同的数据组合而非单一的数据。因此集 合类型集合的声明、赋值、初始化较之单一类型而言,有很大的不同。尤其是嵌套表与变长数组,在赋值之前必须先初始化。当嵌套表和变长数 组在声明时,它们都会自动地被设置成NULL值。也就是嵌套表和变长数组中集合不存在任何元素,并不是针对它所拥有的元素。可以使用系统定 义的与集合类型同名的函数来初始化集合。我们必须显式地调用构造函数为每一个变长数组和嵌套表变量进行初始化操作(对于关联数组来说, 是不需要使用构造函数进行初始化的)。 有关集合类型的描述请参考:
基础类型只有数值、字符串和时间三种类型,没有 Boolean 类型,但可以使用整型的 0 或 1 替代。ClickHouse 的数据类型和常见的其他存储系统的数据类型对比:
MySQL不支持数组。但有时候需要组合几张表的数据,在存储过程中,经过比较复杂的运算获取结果直接输出给调用方,比如符合条件的几张表的某些字段的组合计算,MySQL临时表可以解决这个问题.临时表:只有在当前连接情况下, TEMPORARY 表才是可见的。当连接关闭时, TEMPORARY 表被自动取消。必须拥有 create temporary table 权限,才能创建临时表。可以通过指定 engine = memory; 来指定创建内存临时表。
反射是.Net提供给我们的一件强力武器,尽管大多数情况下我们不常用到反射,尽管我们可能也不需要精通它,但对反射的使用作以初步了解在日后的开发中或许会有所帮助。
configuration是整个配置文件的根标签,实际上也对应着MyBatis里面最重要的配置类Configuration。 它贯穿MyBatis执行流程的每一个环节。我们打开这个类看一下,这里面有很多的属性,跟其他的子标签也能对应上。
resultMap 是 Mybatis 最强大的元素,它可以将查询到的复杂数据(比如查询到几个表中数据)映射到一个结果集当中。
ClickHouse属于分析型数据库,ClickHouse提供了许多数据类型,它们可以划分为基础类型、复合类型和特殊类型。其中基础类型使ClickHouse具备了描述数据的基本能力,而另外两种类型则使ClickHouse的数据表达能力更加丰富立体。
对于Hive的String类型相当于数据库的varchar类型,该类型是一个可变的字符串,不过它不能声明其中最多能存储多少个字符,理论上它可以存储2GB的字符数。
PL/SQL中提供了常用的三种集合联合数组、嵌套表、变长数组,而对于这几个集合类型中元素的操作,PL/SQL提供了相应的函数或过程来操 纵数组中的元素或下标。这些函数或过程称为集合方法。一个集合方法就是一个内置于集合中并且能够操作集合的函数或过程,可以通过点标志 来调用。本文主要描述如何操作这些方法。 一、集合类型提供的方法与调用方式 1、集合的方法与调用方式 EXISTS 函数EXISTS(n)在第n个元素存在的情况下会返回TRUE,否则返回FALSE。 通常使用EXISTS和DELETE来维护嵌套表。其中EXISTS还可以防止引用不存在的元素,避免发生异常。 当下标越界时,EXISTS会返回FALSE,而不是抛出SUBSCRIPT_OUTSIDE_LIMIT异常。 COUNT COUNT能够返回集合所包含的元素个数,对于大小不确定的情形则COUNT非常有用。 可以在任何可以使用整数表达式的地方使用COUNT函数,如作为for循环的上限。 计算元素个数时,被删除的元素不会被count所统计。 对于变长数组来说,COUNT值与LAST值恒等。 对于嵌套表来说,正常情况下COUNT值会和LAST值相等。但是,当我们从嵌套表中间删除一个元素,COUNT值就会比LAST值小。 LIMIT 用于检测集合的最大容量 由于嵌套表和关联数组都没有上界限制,所以LIMIT总会返回NULL。 对于变长数组,LIMIT会返回它所能容纳元素的个数最大值,该值是在变长数组声明时指定的,并可用TRIM和EXTEND方法调整。 FIRST,LAST FIRST和LAST会返回集合中第一个和最后一个元素在集合中的下标索引值。 对于使用VARCHAR2类型作为键的关联数组来说,会分别返回最低和最高的键值;键值的高低顺序是基于字符串中字符的二进制值。 但是,如果初始化参数NLS_COMP被设置成ANSI的话,键值的高低顺序就受初始化参数NLS_SORT所影响了。 空集合的FIRST和LAST方法总是返回NULL。只有一个元素的集合,FIRST和LAST会返回相同的索引值。 对于变长数组,FIRST恒等于1,LAST恒等于COUNT。 对于嵌套表,FIRST通常返回1,如果删除第一个元素,则FIRST的值大于1,如果删除中间的一个元素,此时LAST就会比COUNT大。 在遍历元素时,FIRST和LAST都会忽略被删除的元素。 PRIOR,NEXT, PRIOR(n)会返回集合中索引为n的元素的前驱索引值;NEXT(n)会返回集合中索引为n的元素的后继索引值。 如果n没有前驱或后继,PRIOR(n)或NEXT(n)就会返回NULL。 对于使用VARCHAR2作为键的关联数组来说,它们会分别返回最低和最高的键值;键值的高低顺序是基于字符串中字符的二进制值。 PRIOR和NEXT不会从集合的一端到达集合的另一端,即最末尾元素的的next不会指向集合中的first。 在遍历元素时,PRIOR和NEXT都会忽略被删除的元素,即如果prior(3)之前的2被删除则指向1,如果1也被删除则返回null。 EXTEND 用于扩大嵌套表或变长数组的容量,该方法不能用于联合数组。 EXTEND有三种形式 EXTEND 在集合末端添加一个空元素 EXTEND(n) 在集合末端添加n个空元素 EXTEND(n,i) 把第i个元素拷贝n份,并添加到集合的末端 对嵌套表或变长数组添加了NOT NULL约束之后,不能使用EXTEND的前两种形式。 EXTEND操作的是集合内部大小,其中也包括被删除的元素。所以,在计算元素个数的时候,EXTEND也会把被删除的元素考虑在内。 对于使用DELETE方法操作的元素,PL/SQL会保留其占位符,后续可以重新利用。 TRIM 从集合的末尾删除一个(TRIM)或指定数量TRIM(n)的元素,PL/SQL对TRIM掉的元素不再保留占位符。 如果n值过大的话,TRIM(n)就会抛出SUBSCRIPT_BEYOND_COUNT异常。 通常,不要同时使用TRIM和DELETE方法。可把嵌套
转载自 https://www.cnblogs.com/kenhome/p/7764398.html
虽然有orm这种方式去操作数据库。 但是大佬们喜欢用第三方库再封装成新的类似orm的模块 以下是整理的MySQLdb的一些常用代码和方法,大家没事看一眼记住一个就没白看 import MySQLdb conn = MySQLdb.connect(host=”localhost”,user=”root”,passwd=”“,db=”mytest”,charset=”utf8”) cursor = conn.cursor() sql=”select * from xxx where xx=%s” :设置要上传的
P代表精度,决定总位数(整数部分+小数部分),取值范围是[1,38];S代表规模,决定小数位数,取值范围是[0,P]
2、默认情况下,ClickHouse使用的是原生的数据库引擎Ordinary(在此数据库下可以使用任意类型的表引擎,在绝大多数情况下都只需使用默认的数据库引擎)。当然也可以使用Lazy引擎和MySQL引擎,比如使用MySQL引擎,可以直接在ClickHouse中操作MySQL对应数据库中的表。假设MySQL中存在一个名为Clickhouse的数据库,可以使用下面的方式连接MySQL数据库。
在表的连接查询方面有一种现象被称为:笛卡尔积现象。 笛卡尔积现象:当两张表进行连接查询的时候,没有任何条件进行限制,最终的查询结果条数是两张表记录条数的乘积。 怎么避免笛卡尔积现象?当然是加条件进行过滤。 思考:避免了笛卡尔积现象,会减少记录的匹配次数吗? 不会。只不过显示的是有效记录。
将多个逻辑上不相关列组合到一起形成了PL/SQL的记录类型,从而可以将记录类型作为一个整体对待来处理。而且PL/SQL记录类型可以进行 嵌套以及基于PL/SQL记录来定义联合数组,嵌套表等。本文首先回顾了PL/SQL记录的几种声明形式,接下来主要描述PL/SQL记录的嵌套以及基于 记录的集合。 有关PL/SQL 记录语法、以及在SQL中使用PL/SQL记录,请参考:PL/SQL --> PL/SQL 记录
<association>中嵌套一个id为selectAddressByUserId的查询,查询这个用户的地址。
一、前言 MyBatis 创建时的一个思想是:数据库不可能永远是你所想或所需的那个样子。 我们希望每个数据库都具备良好的第三范式或 BCNF 范式,可惜它们并不都是那样。 如果能有一种数据库映射模式,完美适配所有的应用程序,那就太好了,但可惜也没有。 而 ResultMap 就是 MyBatis 对这个问题的答案。 二、ResultMap 的属性列表 属性 描述 id 当前命名空间中的一个唯一标识,用于标识一个结果映射。 type 类的完全限定名, 或者一个类型别名(关于内置的类型别名,可以参考上面的
从MySQL5.7.8开始,MySQL支持原生的JSON数据类型。MySQL 支持RFC 7159定义的全部json 数据类型,具体的包含四种基本类型(strings, numbers, booleans, null)和两种结构化类型(objects and arrays)。
MyBatis 的配置文件包含了会深深影响 MyBatis 行为的设置(settings)和属性(properties)信息。文档的顶层结构如下:
对PL/SQL而言,任何的PL/SQL块或者子程序都是PL/SQL引擎来处理,而其中包含的SQL语句则由PL/SQL引擎发送SQL语句转交到SQL引擎来处 理,SQL引擎处理完毕后向PL/SQL引擎返回数据。Pl/SQL与SQL引擎之间的通信则称之为上下文切换。过多的上下文切换将带来过量的性能负载。 因此为减少性能的FORALL与BULK COLLECT的子句应运而生。即仅仅使用一次切换多次执行来降低上下文切换次数。本文主要描述FORALL子句。 一、FORALL语法描述 FORALL loop_counter IN bounds_clause -->注意FORALL块内不需要使用loop, end loop SQL_STATEMENT [SAVE EXCEPTIONS]; bounds_clause的形式 lower_limit .. upper_limit -->指明循环计数器的上限和下限,与for循环类似 INDICES OF collection_name BETWEEN lower_limit .. upper_limit -->引用特定集合元素的下标(该集合可能为稀疏) VALUES OF colletion_name -->引用特定集合元素的值 SQL_STATEMENT部分:SQL_STATEMENT部分必须是一个或者多个集合的静态或者动态的DML(insert,update,delete)语句。 SAVE EXCEPTIONS部分:对于SQL_STATEMENT部分导致的异常使用SAVE EXCEPTIONS来保证异常存在时语句仍然能够继续执行。 二、使用 FORALL 代替 FOR 循环提高性能
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何实时获取 CKafka 中的 JSON 格式数据,经过数据抽取、平铺转换后存入 MySQL 中。 前置准备 创建流计算 Oceanus
Mybatis 配置文件两大类:1.Mybatis 主配置文件;2.Mybatis 的 mapper 文件
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 4 篇,第 1 ~ 3 篇请看这里: MySQL 简单查询语句执行过程分析(一)词法分析 & 语法分析 MySQL 简单查询语句执行过程分析(二)查询准备阶段 MySQL 简单查询语句执行过程分析(三)从 InnoDB 读数据
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流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
我们在查询业务数据的时候经常会遇到关联查询的情况,比如查询员工就会关联部门(一对一),查询学生成绩就会关联课程(一对一),查询订单就会关联商品(一对多),等等。
此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率,具体内容如下:
ClickHouse与常用的关系型数据库MySQL或Oracle的数据类型类似,提供了丰富的数据类型支持。
MySQL支持由 RFC 7159 定义的原生JSON 数据类型,该数据类型可以有效访问 JSON(JavaScript Object Notation)中的元素数据。与将JSON 格式的字符串存储为单个字符串类型相比,JSON 数据类型具有以下优势:
【PL/SQL编程基础】 语法: declare 声明部分,例如定义变量、常量、游标 begin 程序编写,SQL语句 exception 处理异常 end; / 正斜杠表示执行程序快 范例 -- Created on 2016/8/22 by VITAS declare 定义变量 v_num number; v_eno number; v_ename varchar2(10); begin v_num:=234; v_eno:=&e
从上图可以看到ES的数据类型和mysql或MongoDB的是很相似的,所以对于有数据结构基础的伙伴,这个知识点是非常轻松的。
在项目开发中,在进行数据库表结构设计时,会根据业务需求以及业务模块之间的关系,分析并设计表结构,由于业务之间相互关联,所以各个表结构之间也存在各种联系,基本分为以下三种
因为我们部门内容平台的文章系统之前遗留了很多问题,急需解决这些具有"坏味道"的代码。最后因为其他人手头里都有其他工作,最后这些任务就交给了我。以下是急需解决的问题。
在诸如基于条件查找最小值或最大值、计算标准偏差等情形时,Excel没有提供相应的内置函数,必须编写数组公式,其中往往涉及到在数组中使用比较运算符。
将MyBatis 源码学习笔记(一)- MyBatis概述中创建的mybatis-quick-start工程拷贝并重命名为mybatis-intermediate。
● 1行注释 书写在“--”之后,只能写在同一行。 ● 多行注释 书写在“/*”和“*/”之间,可以跨多行。
JSON_MERGEPATCH 函数用于在查询和更新操作中修改 JSON 文档的一部分。在 Oracle 19c 以前的版本中,必须查询 JSON 文档,处理内容并将整个文档替换为修改后的文档。使用 JSON_MERGEPATCH 函数,可以在某些情况下显着简化该过程。
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PL/SQL变长数组时PL/SQL集合数据类型中的一种,其使用方法与PL/SQL嵌套表大同小异,唯一的区别则是变长数组的元素的最大个数是有限 制的。也即是说变长数组的下标固定下限等于1,上限可以扩展。下面给出具体的描述及其使用方法。
本文主要对购物车功能相关表进行解析,介绍从商品加入购物车到下单的整个流程,涉及购物车优惠计算流程、确认单生成流程、下单流程及取消订单流程。 购物车表 用于存储购物车中每个商品信息,可用于计算商品优惠金额。 create table oms_cart_item ( id bigint not null auto_increment, product_id bigint comment '商品的id', product_sku_id
注意学生表有个外键指向部门表的departid,还有个外键指向专业表的majorid
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事务三种运行模式: 自动提交事务 每条单独的语句都是一个事务。 显式事务 每个事务均以 BEGIN TRANSACTION 语句显式开始, 以 COMMIT 或 ROLLBACK 语句显式结束。 隐性事务 在前一个事务完成时新事务隐式启动,但每个事务仍以 COMMIT 或 ROLLBACK 语句
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用执行计划分别测试一下union all、in和or,发现union all分两步执行,而in和or只用了一步,效率高一点。
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