data_type(length) 规定目标数据类型（带有可选的长度）。data_to_be_converted 含有需要转换的值。style 规定日期/时间的输出格式。
今天主要分享下sql注入中的报错型，在大多网上的文章会列出类似于公式的句子，却没解释为什么要使用这样的函数，为什么使用这个函数会出现报错而导致sql注入。
查询是对存储在 SQL Server 中的数据的一种请求。可以使用下列几种形式发出查询：
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。
所谓透视（Pivoting）就是把数据从行的状态旋转为列的状态的处理。其处理步骤为：
以前总是追求新东西，发现基础才是最重要的，今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化。 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 概述： 本篇主要是对集合运算中并集、交集、差集运
在 SQL Server 中，标识符（例如表名、列名、数据库名等）默认是不区分大小写的，但是字符串常量是区分大小写的【仅支持英文版双引号（""）】。
sql可以查询、从数据库取出数据、插入、更新、删除、创建新的数据库、创建新表、创建存储过程、创建视图、设置表视图和存储过程的权限。
窗口函数（window function）， 也可以被称为 OLAP函数 或 分析函数。
本系列文章将会讲解SQL server 中 server T-SQL查询语句，并且会同步视频进行安装讲解。
FOR XML子句都是将行结果集转换为XML结果集，那么如果想要将XML文档转换成行结果集，这时就要使用OPENXML函数。OPENXML在SQL Server 2000中就已经提供，但是在SQL Server 2005对该函数进行了增强。 OPENXML的语法为：
PIVOT 通过将表达式中的一个列的唯一值转换为输出中的多列（即行转列），来轮替表值表达式。PIVOT 在需要对最终输出所需的所有剩余列值执行聚合时运行聚合。与 PIVOT 执行的操作相反，UNPIVOT 将表值表达式的列轮换为行（即列转行）。
这几天在做一个招标系统中审批模块，其中关于报价信息这块，用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转，下面简单介绍一下，实际案例，便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数，PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作，将表值表达式的列转换为列值。
这几天在做一个招标系统中审批模块，其中关于报价信息这块，用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转，下面简单介绍一下，实际案例，便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数，PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作，将表值表达式的列转换为列值。 下面我通过PIVOT 来阐述整个函数的使用：
SQL语言有40多年的历史，从它被应用至今几乎无处不在。我们消费的每一笔支付记录，收集的每一条用户信息，发出去的每一条消息，都会使用数据库或与其相关的产品来存储，而操纵数据库的语言正是 SQL ！
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。
常用语句 --查询是否有空值 select * from iteminfo where 主供应商 = '' or 主供应商 is null --查询字段是否超出长度 select * from iteminfo where len(单位)>20
定义一个递归CTE，至少需要两个查询（或者更多），第一个查询称为定位点成员（anchor member），第二个查询称为递归成员（recursive member），基本格式如下：
数据库是存储数据的集合的单独的应用程序。每个数据库具有一个或多个不同的API，用于创建，访问，管理，检索和复制所保存数据。
【1】建立信息系学生的视图。 CREATE VIEW IS_Student AS SELECT Sno,Sname,Sage FROM Student WHERE Sdept= 'IS'; 【1】建立信息系学生的视图，并要求进行修改和插入操作时仍需保证该视图只有信息系的学生 。 CREATE VIEW IS_Student AS SELECT Sno,Sname,Sage FROM Student WHERE Sdept= 'IS' WITH CHECK OPTION; 【1】 建立信息系选修了1号课程的学生的视图（包括学号、姓名、成绩）。 CREATE VIEW IS_S1(Sno,Sname,Grade) AS SELECT Student.Sno,Sname,Grade FROM Student,SC WHERE Sdept= 'IS' AND Student.Sno=SC.Sno AND SC.Cno= '1'; 【1】 建立信息系选修了1号课程且成绩在90分以上的学生的视图。 CREATE VIEW IS_S2 AS SELECT Sno,Sname,Grade FROM IS_S1 WHERE Grade>=90; 带表达式的视图 【1】定义一个反映学生出生年份的视图。 CREATE VIEW BT_S(Sno,Sname,Sbirth) AS SELECT Sno,Sname,2014-Sage FROM Student; 分组视图 【1】将学生的学号及平均成绩定义为一个视图 CREAT VIEW S_G(Sno,Gavg) AS SELECT Sno,AVG(Grade) FROM SC GROUP BY Sno; 【1】将Student表中所有女生记录定义为一个视图 CREATE VIEW F_Student(F_Sno,name,sex,age,dept) AS SELECT * /*没有不指定属性列*/ FROM Student WHERE Ssex=‘女’; 缺点：修改基表Student的结构后，Student表与F_Student视图 的映象关系被破坏，导致该视图不能正确工作。
Sybase PowerDesigner（简称PD）是最强大的数据库建模工具，市场占有率第一，功能也确实十分强大，现在最新版本是15.1，已经支持最新的SQL Server 2008等数据库，另外在PD15中还增加了好几种模型，界面也得到了进一步的美化，做出来的图更漂亮了。下面是一个在PD15中新建模型的窗口：
以下常量由本扩展模块定义，因此只有在本扩展的模块被编译到PHP中，或者在运行时被动态加载后才有效。
转载自 https://www.cnblogs.com/jingfengling/p/5962182.html
支持：CSV、ARCHIVE、BLACKHOLE、MRG_MYISAM、MYISAM、PERFORMANCE_SCHEMA、InnoDB、MEMORY
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由于系统版本、数据库的升级，导致测试流程阻塞，为了保证数据及系统版本的一致性，我又迫切需要想用这套环境做性能测试，所以和领导、开发请示，得到批准后，便有了这次学习的机会，所以特此来记录下整个过程。
UNPIVOT运算符相对于PIVOT运算符，它执行与PIVOT相反的操作，即将列转换到行。需要注意的是UNPIVOT运算符并不完全是PIVOT的逆向操作。因为执行PIVOT将会执行一次聚合，从而将多个可能的行合并为输出中的单个行。而 UNPIVOT 无法重现原始表值表达式的结果，因为行已经被合并了。另外，UNPIVOT 的输入中的空值不会显示在输出中，而在执行 PIVOT 操作之前，输入中可能有原始的空值。
近几年数据库发挥了越来越重要的作用，这其中和大数据、数据科学的兴起有不可分割的联系。学习数据库，可以说是每个从事IT行业的必修课。你学或不学，它就在那里；你想或不想，你都得学。 大一的时候，我选了一门名为《Android应用程序开发》的选修课。那个时候啥都不懂，就感觉这个名字比较高端，然后就去了。学习一学期，也就是在电脑上装上了Android应用程序的开发环境。由于我的笔记本太撇，每次运行Android虚拟机就会卡的要死。好吧，我承认最后期末考试我挂了，很悲痛的经历，选修课竟然也会挂（其实主要是我太菜，没有
最近测试了一个站点，这个站点挺有意思，发现没有关闭错误提示，初步猜测是SQL server数据库，后来验证确实是。在这里记录一下实战过程，并详细讲解一下用到的知识点。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。
CREATE VIEW命令定义视图的内容。定义视图的SELECT语句可以引用多个表，也可以引用其他视图。
1. DBMS（DataBaseManagement System，数据库管理系统）和数据库数据库Schema有两种含义，一种是概念上的Schema，指的是一组DDL语句集，该语句集完整地描述了数据库的结构。还有一种是物理上的Schema，指的是数据库中的一个名字空间，它包含一组表、视图和存储过程等命名对象 MSSQLServer、Oracle等某种DBMS；存放一堆数据表的一个分类（ Catalog ）
H2控制台应用程序允许您使用浏览器访问数据库。这可以是H2数据库，也可以是支持JDBC API的其他数据库。
前几天发表了一篇推文，分享了Pandas中非常好用的一个API——explode，然而今天又发生了戏剧性的一幕：因Pandas版本过低系统提示'Series' object has no attribute 'explode'！好吧，好用的东西永远都是娇贵的，这个道理没想到在代码中也适用。所以，今天就以此为题展开拓展分析，再输出一点Pandas干货……
SQL（Structured Query Language），称为结构化查询语言，是关系数据库的标准语言。其功能不仅仅是查询，而是包括数据库模式创建、数据库数据的插入与修改、数据库安全性完整性控制等一系列功能。
如果你不确定需要哪种数据库，可以从与 SQL Server 版本匹配的 OLTP 版本开始。
前文学习了ajax、jsonify、数据库返回结果、echarts柱状图等用法，关于折线图原来想象着没有多困难的事情，结果碰了一大堆钉子，终于得到圆满解决，第一个要解决的是数量未知的折线图如何构造，没办法只能动态构造，第二个要解决的事情是如何构造json文件，第三个要解决的事情是如何生成数据，第四个要解决的事情js如何解析json数据。
在Python中，我们可以使用参数化查询来避免SQL注入攻击，并提高性能。参数化查询是指在SQL语句中使用占位符来表示变量，然后在执行查询时将变量的值传递给SQL语句。以下是一个使用参数化查询查询customers表格中age列大于等于指定值的示例：
最近我要在SQL Server 2008上做数据库复制的实验，需要用到两台服务器，所以我需要同时开2个虚拟机（VPC），当然我不可能去单独安装2个SQL Server，安装过程太费时了，所以我是在一个虚拟机中安装了SQL2008，然后将该虚拟机文件复制了一个出来，然后还原成另外一个虚拟机，这样我就可以同时使用2个虚拟机来做复制的实验了。我先在虚拟机SQL2008RC0中安装了Windows2003操作系统，机器名为MS-ZY，然后安装SQL Server 2008，所以数据库的服务器名也就是MS-ZY。
Oracle存储过程 oracle 存储过程的基本语法 1.基本结构 CREATE OR REPLACE PROCEDURE 存储过程名字 ( 参数1 IN NUMBER, 参数2 IN NUMBER ) IS 变量1 INTEGER :=0; 变量2 DATE; BEGIN END 存储过程名字 2.SELECT INTO STATEMENT 将select查询的结果存入到变量中，可以同时将多个列存储多个变量中，必须有一条 记录，否则抛出异常(如果没有记录抛出NO_DATA_
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。
MySQL 为关系型数据库(Relational Database Management System), 这种所谓的"关系型"可以理解为"表格"的概念, 一个关系型数据库由一个或数个表格组成, 如图所示的一个表格:
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中，还是分布在多个文件中，问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
安装SQL2008的过程与SQL2005的程序基本一样,只不过在安装的过程中部分选项有所改变,当然如果只熟悉SQL2000安装的同志来说则是一个革命性的变动，可以通过网盘下载：http://pan.baidu.com/s/1pKkPeo7
1，打开Powerdesigner工具，创建一个PDM文件，选择与之匹配的数据库类型“ibm db2 udb 8.x common server”。创建方法为：右键点击左侧面板中的WorkSpace—->new——>physical data nodel ，在DBMS中选择你要的数据类型，选择好后点击确定，则新建立了一个工作空间。
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