你可以对表达式树中的代码进行编辑和运算。 这样能够动态修改可执行代码、在不同数据库中执行 LINQ 查询以及创建动态查询。
今天看到一篇博文EntityFramework Core如何映射动态模型？ ，文章讲的是如何用EF动态创建表的问题，比如根据时间动态创建一个表，这种场景常出现在应用系统的日志记录功能中。原文用EF实现非常复杂，相比而言，SOD框架就要简单很多。
一直想抽个时间整理下最近的所学，断断续续接触hive也有半个多月了，大体上了解了很多Hive相关的知识。那么，一般对陌生事物的认知都会经历下面几个阶段： 为什么会出现？解决了什么问题？ 如何搭建？如何使用？ 如何精通？ 我会在本篇粗略的介绍下前两个问题，然后给一些相关的资料。第三个问题，就得慢慢靠实践和时间积累了。 如果有什么问题，可以直接留言！ 为什么出现？解决了什么问题？ 背景 说到这个问题，还得先说个小故事，在很久很久以前.... 有一个叫facebook的贼有名的公司，他们内部搭建了数据仓库（
本文介绍了HIVE数据库的常见数据导入和导出方式，包括从本地文件系统导入、从HDFS导入、从HIVE到HIVE的导入、从表中查询记录导入以及从HDFS上导入到表中查询记录。还介绍了HIVE的动态分区导入方式，以及从表中删除记录和更新记录。
五、核心概念 5.1.表引擎（Engine） 表引擎决定了数据在文件系统中的存储方式，常用的也是官方推荐的存储引擎是MergeTree系列，如果需要数据副本的话可以使用ReplicatedMergeTree系列，相当于MergeTree的副本版本。读取集群数据需要使用分布式表引擎Distribute。 5.2.表分区（Partition） 表中的数据可以按照指定的字段分区存储，每个分区在文件系统中都是都以目录的形式存在。常用时间字段作为分区字段，数据量大的表可以按照小时分区，数据量小的表可以在按照天分区或者月分区，查询时，使用分区字段作为Where条件，可以有效的过滤掉大量非结果集数据。 5.3.分片（Shard） 一个分片本身就是ClickHouse一个实例节点，分片的本质就是为了提高查询效率，将一份全量的数据分成多份（片），从而降低单节点的数据扫描数量，提高查询性能。 5.4. 复制集（Replication） 简单理解就是相同的数据备份，在CK中通过复制集，我们实现保障了数据可靠性外，也通过多副本的方式，增加了CK查询的并发能力。这里一般有2种方式：（1）基于ZooKeeper的表复制方式；（2）基于Cluster的复制方式。由于我们推荐的数据写入方式本地表写入，禁止分布式表写入，所以我们的复制表只考虑ZooKeeper的表复制方案。 5.5.集群（Cluster） 可以使用多个ClickHouse实例组成一个集群，并统一对外提供服务。 六、主要表引擎深入解析 6.1.TinyLog 最简单的表引擎，用于将数据存储在磁盘上，每列都存储在单独的压缩文件中，写入时，数据附加到文件末尾. 缺点：（1）没有并发控制（没有做优化，同时写会数据会损坏，报错） （2）不支持索引 （3）数据存储在磁盘上 优点：（1）小表节省空间 （2）数据写入，只查询，不做增删改操作创建表： create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog 6.2. Memory 内存引擎，数据以未压缩的原始形式直接保存在内存中，服务器重启，数据会消失，读写操作不会相互阻塞，不支持索引。建议上限1亿行的场景。优点：简单查询下有非常高的性能表现（超过10G/s） 创建表: create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=Merge(db_name, 'regex_tablename') 6.3.Merge 本身不存储数据，但可用于同时从任意多个其他的表中读取数据，读是自动并行的，不支持写入，读取时，那些真正被读取到数据的表的索引（如果有的话）会被占用,默认是本地表，不能跨机器。参数：一个数据库名和一个用于匹配表名的正则表达式 创建表： create table t1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t2(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t3(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t (id UInt16, name String)ENGINE=Merge(currentDatabase(), ‘^t’) 6.4.MergeTree ck中最强大的表引擎MergeTree(合并树)和该系列（*MergeTree）中的其他引擎。使用场景：有巨量数据要插入到表中，高效一批批写入数据片段，并希望这些数据片段在后台按照一定规则合并。相比在插入时不断修改（重写）数据进行存储，会高效很多。优点：（1）数据按主键排序 （2）可以使用分区（如果指定了主键）（3）支持数据副本 （4）支持数据采样 创建表： ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity=8192
Flink本身是批流统一的处理框架，所以Table API和SQL，就是批流统一的上层处理API。目前功能尚未完善，处于活跃的开发阶段。
TDSQL-C MySQL 版（TDSQL-C for MySQL）是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，为用户提供具备高弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。TDSQL-C MySQL 版100%兼容 MySQL 5.7、8.0。实现超百万级 QPS 的高吞吐，最高 PB 级智能存储，保障数据安全可靠。TDSQL-C MySQL 版采用存储和计算分离的架构，所有计算节点共享一份数据，提供秒级的配置升降级、秒级的故障恢复，单节点可支持百万级 QPS，自动维护数据和备份，最高以GB/秒的速度并行回档。TDSQL-C MySQL 版既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征，又具有开源云数据库简单开放、高效迭代的优势。TDSQL-C MySQL 版引擎完全兼容原生 MySQL，您可以在不修改应用程序任何代码和配置的情况下，将 MySQL 数据库迁移至 TDSQL-C MySQL 版引擎。
1、目前主流数据库 微软：sql server、access 瑞典：mysql ibm: db2 sybase:sybase ibm: informix oracle: oracle
在Hive中，数据库是一个命名空间或表的集合。创建了数据库之后，在HDFS上的存储路径默认为/usr/hive/warehouse/*.db具体语法为：
不支持事务、也不支持外键，优势是访问速度快，对事务完整性没有 要求或者以select，insert为主的应用基本上可以用这个引擎来创建表 支持3种不同的存储格式，分别是：静态表；动态表；压缩表
上一篇文章，为大家介绍了关于 FlinkSQL 的背景，常见使用以及一些小技巧。学完之后，对于FlinkSQL只能算是简单入了个门。不过不用担心，本篇文章，博主将为大家带来关于 FlinkSQL中流处理的特殊概念，喜欢的话，记得看完点个赞|ू･ω･` )
总所周知，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快。而支撑这一快速的背后就是索引；MySQL索引问题也是大家经常遇到的面试题模块，想想自己也没有去系统地总结过索引，所以记录这篇文章来讲下索引。下面还是按照索引是什么->索引分类->各类索引的创建及使用->索引的特点->使用索引的注意事项来写。
换MAC后，在安装数据库管理工具时犯了难：Navicat太贵买不起，也厌倦了破解。偶然发现好多大佬在使用免费的DBeaver社区版，就也下载了最新的7.2.2，添加数据库也很顺利，查询也很6，But没有找到创建表的入口：
本次课程要求：安装MySQL；案例中的账号密码更换为自己的(案例中的账号密码均为root)；
大家可能没有听说过存储引擎，但是一定听过引擎这个词，引擎就是发动机，是一个机器的核心组件。
DDL操作数据库、表 1. 操作数据库：CRUD 创建（Create） 创建数据库：
SQLite 一个非常流行的嵌入式数据库，它支持 SQL 语言，并且只利用很少的内存就有很好的性能。此外它还是开源的，任何人都可以使用它。许多开源项目（(Mozilla, PHP, Python）都使用了 SQLite.
和文件相比，sqlite表中存储的是一系列的有规则的数据对象，每个对象都有固定的某些数据。
Kudu没有提供标准SQL操作，支持Nosql样式的API，这里使用Java 操作Kudu ，包括创建表、插入数据、修改删除数据、删除表等操作，值得注意的是，Java api直接操作Kudu在开发中不是常用的方式，常用方式是Spark操作Kudu、Kudu与Impala整合写SQL操作Kudu。这里为了后续学习，需要在Kudu中创建一些表。
哈喽各位，本章主要写的是FlinkSQL也是Flink章节的倒数第二篇了，最后还有一篇FlinkCEP，稍后会出，耐心关注哦！好了，进入正题！！！！
1. Hive 表操作 1.2. Hive管理表的操作 建表初体验 use myhive; create table stu(id int,name string); insert into st
一个简单的数据库的增删改查的留言版，分页的设计思路，即是每次进行查询所发送的参数不同，从数据库中得到不同数据，在sql语句中用limit动态设置偏移量。偏移量可以通过判断和叠加的方式而改变。而总页数可以是,返回的总行数除以每页显示的条数之后取整。如果是一个文件写入的留言版，则可以将取出的内容拆分成数组，后设置偏移量取出不同的元素。
MySQL5.5以后默认使用InnoDB存储引擎，其中InnoDB和BDB提供事务安全表，其它存储引擎都是非事务安全表。
以上介绍了Mysql的基本增删改查，和一些使用技巧，只要你多实操就会越来越熟练。Mysql掌握差不多了，就可以使用结合PHP来开发一些动态网站了。
在通常的数据库设计中，我们定义了每个实体有多少个属性，每个属性的数据类型是什么，有多长，是否允许为空，有什么约束条件等，这些定义是完全静态的，系统创建时就全部定义好，不能动态修改。但是对于实体的属性变化很快，或者实体和属性由用户在系统中自行定义的情况下，那么就需要一个可以动态扩展的数据库模型，以保存各种动态产生的数据。
🎃创建完数据库后，还要创建表才能插入对应的数据，而表的创建还需要涉及数据库的数据结构，会进行一下简单的介绍。
Python 是一个广泛使用的编程语言，在各个领域都能发挥很大的作用，而且安装 Python 环境的同时，我们也安装了很多其他出色的工具，其中当然少不了数据库。
今天使用py3里面的pymysql库对MySQL数据库进行DDL,DML语句的操作，分别为创建表，修改表，删除表，对表的数据进行增删改查，SQL语句都是举的简单例子，具体多种格式可去自行学习SQL语句
本次我们根据TBase测评操作指引说明文档体验分布式数据自动shard分片，命令和使用方式基本上跟PostgreSQL没有区别，给我们这些原来使用过PostgreSQL数据库的人能很快的上手使用。
索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的。MyISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引，MEMORY/HEAP存储引擎支持HASH和BTREE索引。
MySQL 作为全世界广受欢迎的数据库，被用于很多中小型的项目中，但是你对 MySQL 数据库的存储引擎了解多少呢？
通过这条指令，我们可以查看到指定表的字段，字段的类型、是否可以为NULL，是否存在默认值等信息。
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
装载数据 前面我们一起学习了创建表，那么下一步我们应该学会怎么把数据装载到表中，然后才能去查询吧！ *Hive的四种常见的数据导入方式 （1）、从本地文件系统中导入数据到Hive表； （2）、从HDFS上导入数据到Hive表； （3）、从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中； （4）、在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。 一、从本地文件系统中导入数据到Hive表 --Hive没有行级别的数据插入、数据更新和删除操作，那么往表中装载数据的唯一途径就是使用一种“大量”的数据装载操作。 或者通过其他方式将数据写入到正确的目录下 先在Hive里面创建好表，如下： 1. hive> create table employees 2. > (id int, name string, 3. > tel string) 4. > ROW FORMAT DELIMITED 5. > FIELDS TERMINATED BY '\t' 6. > STORED AS TEXTFILE; 7. OK 8. Time taken: 2.832 seconds 本地文件系统里面有个/home/data/employees/employees.txt文件，内容如下： 1. [data@cdh54 ~]$ cat employees.txt 2. 1 zs 13666666666 3. 2 ls 13888888888 4. 3 ww 13777777777 employees.txt文件中的数据列之间是使用\t分割的，可以通过下面的语句将这个文件里面的数据导入到employees表里面，操作如下： 1. hive> load data local inpath ' /home/data/employees.txt' OVERWRITE table employees; 2. OK 3. Time taken: 3.567 seconds 解析：1.如果目标表是非分区表，那么语句中应该省略 PARTITION 子句 2.通常情况下指定的路径应该是一个目录，而不是单个独立的文件。Hive 会将所有文件都拷贝到这个目录中。 3. 如果使用了 LOCAL 这个关键字，那么这个路径应该为本地文件系统路径,数据将会被拷贝到目标位置 如果省略掉 LOCAL 关键字，那么这个路径应该是分布式文件系统中得路径 4.如果指定了 OVERWRITE 关键字，那么目标文件夹中之前存在的数据将会被先删除 如果没有这个关键字，仅仅会把新增的文件增加到目标文件夹中不会删除之前的数据 如果目标文件夹中已经存在和装载的文件同名的文件，那么旧的同名文件将会被覆盖重写 5.如果目标表是分区表那么需要使用 PARTITION 子句，而且我们还必须为每个分区的键指定一个值 6.对于 INPATH 这个路径有一个限制，那就是这个路径下不可以包含任何文件夹 二、HDFS上导入数据到Hive表 从本地文件系统中将数据导入到Hive表的过程中，其实是先将数据临时复制到HDFS的一个目录下（典型的情况是复制到上传用户的HDFS home目录下,比如/home/employees/），然后再将数据从那个临时目录下移动（注意，这里说的是移动，不是复制！）到对应的Hive表的数据目录里面。既然如此，那么Hive肯定支持将数据直接从HDFS上的一个目录移动到相应Hive表的数据目录下，假设有下面这个文件/home/employees/add.txt，具体的操作如下： 1. [data@cdh54 /home/employees/hadoop-2.2.0]$ bin/hadoop fs -cat /home/employees/add.txt 2. 5 yy1 131222222222 3. 6 yy2 134444444444 4. 7 yy3 132111111111 5. 8 yy4 135555555555 上面是需要插入数据的内容，这个文件是存放在HDFS上/home/employees目录（和一中提到的不同，一中提到的文件是存放在本地文件系统上）里面，
默认情况下, 直接在 HBase 中创建的表通过 Phoenix 是查不到的.
Spark可以操作Iceberg数据湖，这里使用的Iceberg的版本为0.12.1，此版本与Spark2.4版本之上兼容。由于在Spark2.4版本中在操作Iceberg时不支持DDL、增加分区及增加分区转换、Iceberg元数据查询、insert into/overwrite等操作，建议使用Spark3.x版本来整合Iceberg0.12.1版本，这里我们使用的Spark版本是3.1.2版本。
SQLite是一种嵌入式关系型数据库管理系统，与其他数据库管理系统（如MySQL、PostgreSQL）相比，它是基于文件的、无需服务器的数据库引擎。在PHP中，我们可以使用SQLite3扩展来操作SQLite数据库。
分区表可以跟 partition (key1 = v1, key2 = v2, …)
0.目录 1.前言 2.建立数据库 2.1 通过SSMS建立数据库 2.2 通过SQL语句建立数据库 3.建立表 3.1 通过SSMS建立表 3.2 通过SQL语句建立表 1.前言 配置是win10+SQL Server 2012，使用的GUI管理工具是SQL Server 2012自带的SQL Server Management Studio（以下简称SSMS）。本系列主要学习SQL Server基础，目的主要是为了使用Python连接、使用数据库。另外在这里贴上SQL Server 2012下载地址。
Oracle数据库的物理结构与MySQL以及SQLServer有着很大的不同。在使用MySQL或SQLServer时，我们不需要去关心它们的逻辑结构和物理结构。
SqlSugar 是一款 老牌 .NET 开源多库架构ORM框架 ，一套代码能支持多种数据库像Admin.net、Blog.Core、CoreShop等知名开源项目都采用了SqlSugar作为底层
-- 允许函数创建权限信任 set global log_bin_trust_function_creators = True; create database mydb9_function; drop function if exists myfunc1_emp; use mydb9_function; -- 创建存储函数(无参) delimiter$$ create function myfunc1_emp() returns int begin declare cnt int default
PostgreSQL 支持多种数据类型，主要有整数类型、浮点数类型、任意精度数值、日期/时间类型、字符串类型、二进制类型、布尔类型和数组类型等。
–创建表并同时添加约束 –主键约束 –非空约束 –检查约束 –唯一约束 –外键约束 –简单的表创建和字段类型 –简单的创建语句： create table student( sno number(10) ,–primary key sname varchar2(100) ,–not null sage number(3), --check(sage<150 and sage>0) ssex char(4) ,–check(ssex=‘男’ or ssex=‘女’) sfav varchar2(500), sbirth date, sqq varchar2(30) --unique –constraints pk_student_sno primary key(sno)–添加主键约束 –constraints ck_student_sname check(sname is not null)–非空约束 –constraints ck_student_sage check(sage<150 and sage>0)–检查约束 –constraints ck_student_ssex check(ssex=‘男’ or ssex=‘女’)–检查约束 –constraints un_student_sqq unique(sqq)–唯一约束 ) –添加主键约束 alter table student add constraints pk_student_sno primary key(sno); alter table student drop constraints pk_student_sno; –添加非空约束 alter table student add constraints ck_student_sname check(sname is not null); alter table student drop constraints ck_student_sname; –添加检查约束 alter table student add constraints ck_student_sage check(sage<150 and sage>0) alter table student drop constraints ck_student_sage; –添加检查约束校验性别 alter table student add constraints ck_student_ssex check(ssex=‘男’ or ssex=‘女’) alter table student drop constraints ck_student_ssex; –添加唯一约束 alter table student add constraints un_student_sqq unique(sqq) select * from student drop table student
选择B+树：非叶子节点不存储data，数据全在叶子节点，这样一个节点就可以存储更多的key。可以使得树更矮，所以IO操作次数更少。 叶子节点相连，更便于进行范围查找 B树
1.1 排序 通过order by语句，可以将查询出的结果进行排序。放置在select语句的最后。 格式: SELECT * FROM 表名 ORDER BY 排序字段 ASC|DESC; ASC 升序 (默认) DESC 降序 #1.使用价格排序(降序) SELECT * FROM product ORDER BY price DESC; #2.在价格排序(降序)的基础上，以分类排序(降序) SELECT * FROM product ORDER BY price DESC,cate
今天我们继续接着前几篇关于 GoWeb编程的文章往下延伸。在 Web应用程序中几乎每个应用场景都需要存储和检索数据库中的数据。当你处理动态内容，为用户提供表单以输入数据或存储登录名和密码凭据以供用户进行身份验证时，都需要用到数据库。MySQL数据库是整个互联网中最常用的数据库。MySQL已经存在了很长时间，还在不停的进化并且随着互联网一起发展已多次证明了其位置和稳定性。
引用我们客户的原话： *创建如下表，提示我：* *如果我将下面表中的varchar（200），修改成text（或blob）：报错变为另一个：* *我们查阅了很多的资料，不确定The maximum
Log系列表引擎功能相对简单，主要用于快速写入小表（1百万行左右的表），然后全部读出的场景，即一次写入，多次查询。Log系列表引擎包含：TinyLog、StripeLog、Log三种引擎。
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