格式: constraint <外键名> foreign key 字段名[,字段名2,…] references <主表名> 主键列1 [,主键列2,…]
数据库管理系统(DataBase Management System,简称DBMS):操作和管理数据库地大型系统。
子查询 可以分为: 单行单列(就是一个值) 单行多列(就是有一行,这一行有很多不同列数据) 多行单列(同一列不同的数据) 多行多列(可以说就是一张表了吧)
Hive可以管理HDFS中的数据,可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能,因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的,只是进行了包装,对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录,正真的数据存在在MySql中,MYSQL中保存了Hive的表定义,用户不必关系MySQL中的定义,该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录,表在HDFS中亦对应一层目录,如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据,即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述,Hive实现了对HDFS的管理,通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表,内部表,分区表 Hive安装 1. MySql的安装(密码修改,远程用户登陆权限修改) 2. Hive安装获取,修改配置文件(HADOOP_HOME的修改,MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce),启动Hive Hive基本语法: 1. 创建库:create database dbname 2. 创建表:create table tbname Hive操作: 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务,客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐,容易出错,不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件,如etl.sql ,然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入: 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型: 1. 内部表: create table 表数据在表目录下,对表的删除会导致表目录下的数据丢失,需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据,表数据存储在其他HDFS目录上,需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表:与创建内部表相同,需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段,然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表,同样也是按照目录来管理,每个分区都是单独目录,目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作:array,contain等 2. 聚合操作:(max,count,sum)等 3. 内连接,外连接(左外,右外,全外) 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询,条件查询,关联查询 6. 子查询: 当前数据源来源于 另个数据执行的结果,即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换:字符与整形,字符与时间, 字符串:切割,合并, 函数:contain,max/min,sum, 8. 复合类型 map(key,value)指定字符分隔符与KV分隔符 array(value)指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
这几天对于数据标的操作表较多,自己从网上找资料和自己动手操作总结了一些数据表的增删改查操作,希望对一些初学者有所帮助,仅供参考。
作者简介 姜宇祥,2012年加入携程,10年数据库核心代码开发经验,相关开发涉及达梦,MySQL数据库。现致力于携程MySQL的底层研发,为特殊问题定位和处理提供技术支持。 锁是计算机程序运行时协调并发访问同一数据资源的机制。对于数据库系统来说,数据是一种供许多用户共享的资源,那么如何保证数据并发访问的一致性、有效性是必须解决的一个问题。所以,锁对于数据库来说,是非常重要的一个功能。通过各种锁,实现了数据库事务中的隔离性。本篇文章将从源码层面介绍MySQL的元数据锁和InnoDB的实现。 一、MySQL的架
在 MySQL 中,使用 truncate、delete 和 drop 都可以实现表删除,但它们 3 个的使用场景和执行效果完全不同,接下来我们来盘点一下。
数据是很重要的,没有备份,删库就只能跑路了,当然这只是玩笑话了。但当数据损坏或者误操作删除数据时,备份就显得尤为重要了,备份可以恢复误删除的数据,备份可以作为我们最后的“救命稻草”。MySQL 也是可以按照服务运行状态分为冷备和热备(即停机和非停机),热备份又可以分为逻辑备份和裸设备备份。按照备份后的内容量又可以分为全量备份和增量备份。
在一次客户系统性能优化项目中,经过第一阶段的优化之后,数据库的DB Time和物理读都明显降低,但是我们发现CPU并没有明显降低。
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
一直对SQL优化的技能心存无限的向往,之前面试的时候有很多面试官都会来一句,你会优化吗?我说我不太会,这时可能很多人就会有点儿说法了,比如会说不要使用通配符*去检索表、给常常使用的列建立索引、还有创建表的时候注意选择更优的数据类型去存储数据等等,我只能说那些都是常识,作为开发人员是必须要知道的。但真正的优化并不是使用那些简单的手法去完成实现的,要想知道一条SQL语句执行效率低的原因,我们可以借助MySQL的一大神器---"EXPLAIN命令",EXPLAIN命令是查询性能优化不可缺少的一部分,本文在结合实
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。
前面一章介绍的是表结构的操作,本章开始讲解表数据的操作。之前我们已经说过很多有关 SQL 查询的知识。本篇主要讲一下 Oracle 与其他数据库不一样的地方。
今天同事反馈ETL数据抽取很慢,并且用的DBLINK来做数据抽取,慢到什么程度呢?大概要执行2~3小时,很久没搞过Oracle了,很多技能都已经生疏了,抱着试试完的心态,决定帮这个忙;后来经过优化,运行速度到了2分钟级别,其实还有优化的空间,算了,就这样吧。现在讲讲相关优化过程。
刚来的时候还有点不适应,做了几个月之后,就变成了熟练工了,左复制,右粘贴,然后改改就是自己的代码了,生活真美好。
SQLite 数据库在安装 Python 之后会自动安装到你的电脑上,通过它可以将数据持久的存储在本地电脑中,有人肯定说了,我们可以将数据存储到文件中啊,为啥要存储到数据库中呢?这个吧,肯定是用着舒服啊(说了跟没说一样)。说真的很多时候不用问为什么的,先上手,后面在补充这些概念类的东西,用数据库在某些场景下是比用文件好的,当然只是在某些场景。
这个可选关键字在查询的FROM子句中指定。 它建议 IRIS使用多个处理器(如果适用)并行处理查询。 这可以显著提高使用一个或多个COUNT、SUM、AVG、MAX或MIN聚合函数和/或GROUP BY子句的某些查询的性能,以及许多其他类型的查询。 这些通常是处理大量数据并返回小结果集的查询。 例如,SELECT AVG(SaleAmt) FROM %PARALLEL User.AllSales GROUP BY Region使用并行处理。
理想的机器学习场景是给到数据,训练模型后就能直接上线服务。然而真实的 AI 应用落地过程非常复杂,并不是有数据、懂算法就可以了。
前两篇,我们都是在进行查询操作,本篇,我们来详细介绍 SQL 中的插入、更新和删除操作。
声明:本文章仅用于SAP软件的应用与学习,不代表SAP公司。(注:文中所示截图来源SAP软件,相应著作权归SAP所有。)
这三个东东具体都是什么呢? packet 到底是结果集大小,还是网络包大小还是什么? 于是 google 了一下,搜索排名第一的是这个:
values左侧为表中属性,右侧为自定义插入的内容,左右两侧安装顺序是一一对应的,如果顺序不同就会导致类型不同而出错。
执行成功之后我们并没有提交事务,这个时候这一条记录已经是加了锁的,所以我们在另外一个客户端更新同样的行记录。
基于大家对低代码的好奇,下面就给大家盘点3款低代码开发平台的功能清单。希望对大家有所帮助!
1.版本一:转账的具体操作在数据访问层(dao)中实现。不好,因为转账操作属于业务层(service)的东西。
不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量、吞吐量、崩溃)。
来源:大数据技术与架构本文约6000字,建议阅读10分钟本文收集了Hive面试中的高频考题。 如果你是数据开发、数据研发、或数据分析师,那么这篇文章将对你非常有用。记得转发收藏哦。 一、Hive面试题 1、hive内部表和外部表的区别 未被external修饰的是内部表,被external修饰的为外部表。 区别: 内部表数据由Hive自身管理,外部表数据由HDFS管理; 内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir(默认:/user/hive/warehouse),
一、SQL分类 1. DDL 用来操作数据库、表 2. DML 用来增删查表中数据 3. DQL 用来修改表中数据 4. DCL 用来控制数据库的访问权限以及创建用户 二、数据库操作(DDL) 1. 创建 ① 创建数据库 * create database 数据库名称; ② 设置字符集 * create database 数据库名称 character set(可简写 charset) 字符集; ③ 判断是否存在 * if not exists 示例
数据库实际上是一个用于存储数据的电子文件柜。同时,用户可以添加、删除、更改和检查数据。在企业应用中,数据库非常重要,因此程序员在面试时经常被问及数据库。当面试官问你对数据库优化了解多少时,你应该如何回
SQL(Structured Query Language)结构化查询语言是数据库的核心语言,是高级的非过程化编程语言,也是经典的声明式编程范式实现。 SQL通用语法
可能默认的源安装第三库会有点慢,可以配置一下其他的镜像源。Pip安装第三方库网速慢(解决方案)
可能默认的源安装第三库会有点慢,可以配置一下其他的镜像源。Pip安装第三方库网速慢(解决方案)[1]
当活跃连接数量接近或者达到数据库可以承载的连接数量阈值时将会出现IO瓶颈和CPU性能瓶颈,进而导致上层业务系统的并发量、吞吐量出现问题,甚至导致系统崩溃。下面我先来说一下造成IO瓶颈和CPU性能瓶颈的原因。
注意事项:mysql的引擎支持问题,innoDB储存类型支持外键,MYISAMD的储存类型不支持外键
文章目录 一、SQL语句 1.数据库、数据表、数据的关系介绍 2.SQL介绍 3.DDL-操作数据库 4.DDL-操作数据表 5.DML-INSERT语句 6.DML-UPDATE语句 7.DML-DELETE语句 8.DQL-单表查询 一、SQL语句 1.数据库、数据表、数据的关系介绍 数据库 用于存储和管理数据的仓库 一个库中可以包含多个数据表 数据表 数据库最重要的组成部分之一 它由纵向的列和横向的行组成(类似excel表格) 可以指定列名、数据类型、约束等 一个表中可以存储多条数据
SQL 注释是用来在 SQL 语句中添加对代码的解释说明。SQL 支持两种类型的注释符号。
一、 oracle介绍 ORACLE 数据库系统是美国 ORACLE 公司(甲骨文)提供的以分布式数据库为核心的一组 软件产品,是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或 B/S 体系结构的数据库之一。 比如SilverStream 就是基于数据库的一种中间件。ORACLE 数据库是目前世界上使用最为广泛的数据 库管理系统,作为一个通用的数据库系统,它具有完整的数据管理功能; 作为一个关系数据库, 它是一个完备关系的产品;作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。但它的所有知识,只 要在一种机型上学习了ORACLE 知识,便能在各种类型的机器上使用它。
下表是MySQL常见的存储引擎InnoDB,MyISAM和Memory分别支持的索引类型
我们日常做分页需求时,一般会用limit实现,但是当偏移量特别大的时候,查询效率就变得低下。本文将分四个方案,讨论如何优化MySQL百万数据的深分页问题,并附上最近优化生产慢SQL的实战案例。
我们日常做分页需求时,一般会用limit实现,但是当偏移量特别大的时候,查询效率就变得低下。本文将分4个方案,讨论如何优化MySQL百万数据的深分页问题,并附上最近优化生产慢SQL的实战案例。
假设有一张表 tb_user 表,表里有 5 个字段 id、name、age、city、created_at。
Extra的 Using filesort 表示需要排序,MySQL会给每个线程分配一块内存(sort_buffer)用于排序。
存储过程是一段预先编写好的 SQL 代码,可以保存在数据库中以供反复使用。它允许将一系列 SQL 语句组合成一个逻辑单元,并为其分配一个名称,以便在需要时调用执行。存储过程可以接受参数,使其更加灵活和通用。
作者:尜尜人物 cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html
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。
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