多年来,物化视图一直是Postgres期待已久的功能。他们最终到达了Postgres 9.3,尽管当时很有限。在Postgres 9.3中,当刷新实例化视图时,它将在刷新时在表上保持锁定。如果您的工作量是非常繁忙的工作时间,则可以工作,但是如果您要为最终用户提供动力,那么这将是一个大问题。在Postgres 9.4中,我们看到了Postgres实现了同时刷新实例化视图的功能。现在,我们已经完全烘焙了物化视图的支持,但即使如此,我们仍然看到它们可能并不总是正确的方法。
insert on conflict语法实现了upsert的功能,即在插入发生主键冲突、或唯一约束冲突时,执行on conflict后面的语句,将insert变成update或do nothing避免报错。
我们很高兴与大家分享在向Cloudera的Operational Database添加ANSI SQL、二级索引、星型模式和视图功能之后,我们将在接下来的几个月中引入分布式事务支持。
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。
在关系数据库中,术语 upsert 被称为合并(merge)。意思是,当执行 INSERT 操作时,如果数据表中不存在对应的记录,PostgreSQL 执行插入操作;如果数据表中存在对应的记录,则执行更新操作。这就是为什么将其称为 upsert(update or insert)的原因。
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。 本文将向您详细介绍如何获取 PostgreSQL 表数据,并使用字符串函数进行转换,最后将数据输出到 ClickHouse 中。 前置准备 创建流计算 Oc
PeerDB 团队最近完成了针对 Elasticsearch 的数据集成目标连接器的初步开发,并已进入测试阶段。 EElasticsearch 是一个广泛使用的搜索和分析引擎,它建立在分布式多用户能力的文档数据库之上。在多个行业的数据架构案例中都有 Elasticsearch 的广泛应用。
在postgresql11之前,为表增加一个包含非空默认值的字段,将会导致表重写,为每一行添加该字段,并填充默认值。如果该表在增加字段前非常大,那么将会非常耗时。
hive 查询hudi 数据主要是在hive中建立外部表数据路径指向hdfs 路径,同时hudi 重写了inputformat 和outpurtformat。因为hudi 在读的数据的时候会读元数据来决定我要加载那些parquet文件,而在写的时候会写入新的元数据信息到hdfs路径下。所以hive 要集成hudi 查询要把编译的jar 包放到HIVE-HOME/lib 下面。否则查询时找不到inputformat和outputformat的类。
官方把 Retrieval 插件的代码开源了,我们可以根据官方示例与这个仓库的代码查个所以然。插件由以下组件组成:
表的输出,是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口,可以 支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。
PostgreSQL是一款功能非常强大的开源关系型数据库,它支持哈希索引、反向索引、部分索引、Expression 索引、GiST、GIN等多种索引模式,同时可安装功能丰富的扩展包。相较于Mysql,PostgreSQ支持通过PostGIS扩展支持地理空间数据、支持嵌套循环,哈希连接,排序合并三种表连接方式等一系列的强化功能。本文主要整理总结了30个实用SQL,方便大家可以高效利用PostgreSQL。
一、场景还原 基于 Flink CDC 的 SQL Api 实现实时监听 MySQL 的 binlog 数据发送到 Kafka 二、框架版本 框架 版本 Flink 1.13.2 MySQL 5.7.25 connector-mysql-cdc 2.0.0 三、测试代码 public class CDCWithSqlTest { public static void main(String[] args) { StreamExecutionEnvironment env
创建学生表主要有字段id作为唯一标识,字段 num 代表学号,字段 name 代表学生姓名;
启动OushuDB有两种方式,一种是通过”hawq start cluster”命令来启动整个集群,包括master和segment。启动哪些segment是由”/hawq-install-path/etc/slaves”中包含的节点确定的。
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。 本文将会介绍如何使用 Flink 实现常见的 TopN 统计需求。首先使用 Python 脚本模拟生成商品购买数据(每秒钟发送一条)并发送到 CKafka,随后
不同的数据库表空间有不同的定义: 在 postgres 中,表空间 允许在文件系统中定义数据库对象存储的位置,实质上就是指定了一个目录。 与数据库的关系 在 postgres 中,一个表空间可以让多个数据库使用,而一个数据库也可以使用多个表空间,属于“多对多”的关系; 在 oracle 中,一个表空间只属于一个数据库,而一个数据库可以使用多个表空间,属于“一对多”的关系。
ORM(Object Relational Mapping),中文名为对象关系映射。
每篇会讨论一种Flink SQL的join方式,其实已经在之前写过两篇用upsert-kafka做temporal join的文章,但是限于当时对于Flink SQL、CDC、撤回语义等的认知水平有限,并且时间仓促,写的不尽如人意。
CDP 运营数据库使开发人员能够快速构建面向未来的应用程序,这些应用程序的架构旨在处理数据演变。它通过自动缩放等功能帮助开发人员自动化和简化数据库管理,并与Cloudera Data Platform (CDP) 完全集成。有关更多信息和 COD入门,请参阅 Cloudera Data Platform Operational Database (COD) 入门。
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编写 mer_index.yml (注意:sql 语句中每张表的主键都要出现在查询中)
本节利用了首次在 SQLAlchemy 统一教程中展示的 ORM 映射,如声明映射类一节所示,以及映射类继承层次结构一节中展示的继承映射。
DML:全称Data manipulation Language,是数据库操作语句,例如select、insert、update等等。 按照国际化标准组织1992年发布的数据库SQL语言标准 ( ISO/IEC 9075:1992, Database Language SQL- July 30, 1992),是不包括upsert,所以仅有部分数据库支持upsert操作。
视图(View)本质上是一个存储在数据库中的查询语句。视图本身不包含数据,也被称为虚拟表。 我们在创建视图时给它指定了一个名称,然后可以像表一样对其进行查询。
使用 Spring+Mybatis 操作 Phoenix 和操作其他的关系型数据库(如 Mysql,Oracle)在配置上是基本相同的,下面会分别给出 Spring/Spring Boot 整合步骤,完整代码见本仓库:
hudi详细介绍见hudi官网 http://hudi.apache.org/cn/docs/0.5.0-quick-start-guide.html
Postgresql支持变长参数传递,参数被自动转换为数据传入函数体中,类似C语言的可变参数:int sum(int num_args, ...)。
step1:如果表在Hbase中没有,Hive中没有,在Hive中创建表,指定在Hbase中创建关联表
2.初始化 Canal 数据库,并且增加对应的数据库账号和开启 slave 权限;
5.11.6. Best Practices for Declarative Partitioning
幂等性的一个要求是多次操作的结果一致。对于update操作,多次直接的结果都是最后update的值,是满足需求的。但对于insert,如果已经插入,第二次会报错,duplicate error, 主键重复或者unique key duplicate。所以需要做一下处理。
由于业务的扩展或者其他原因,常常会有迁移系统数据库的场景,对于有大量用户7*24小时不间断使用的系统,如何不宕机实现数据库迁移,这是个很有挑战的话题。
Portal(门户),也称为策略选择模块,根据sql语句类型选择不同的执行模块(ProcessUtility、Executor)。
文章目录 1. python操作MongoDB 1.1. 前言 1.2. 综合应用 python操作MongoDB 前言 下面推荐本人写的MongoDB的基本操作博文,介绍的还是比较详细的,喜欢的朋友可以去看看 MongoDB干货篇之安装 MongoDB干货篇之查询数据 MongoDB干货篇之更新数据 综合应用 下面是自己写的一个简单的操作,分别对应了增删改查,虽然不太全面,但是只是简单的示范了一下,当然更多的功能还是需要自己去完善的,因为代码中都有注释,这里就不再详细的说了 # codi
原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处(保留超链接)。 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/sql/mvcc/ PostgreSQL针对ACID的实现机制 数据库ACID 数据库事务包含如下四个特性 原子性(Atomicity) 指一个事务要么全部执行,要么不执行。也即一个事务不可能只执行一半就停止(哪怕是因为意外也不行)。比如从取款机取钱,这个事务可以分成两个步骤:1)划卡;2)出钱。不可能划了卡,而钱却没出来。这两步必须同时完成,或者同时不完成。 一
pg_rewind 相比 pg_basebackup 和 rsync 这样的工具来说,优势是它不需要从源目录拷贝所有的数据文件,而是会对比时间线发生偏离的点,只拷贝变化过的文件,这样对于数据量很大的情况下速度更快。
前言:Flink在国内的占有率逐步提升的情况下,各项组件的功能与稳定性也得到逐步提升。为了解决目前已有的复杂需求,尝试研究flinksql的特性与功能,作为是否引入该组件的依据。同时尝试将现有需求通过简单demo的形式进行测试。本次测试主要集中在Kafka、mysql、Impala三个组件上,同时将结合官方文档进行:
【Flink】第四篇:【迷思】对update语义拆解D-、I+后造成update原子性丢失
CDC 是变更数据捕获(Change Data Capture)技术的缩写,它可以将源数据库(Source)的增量变动记录,同步到一个或多个数据目的(Sink)。在同步过程中,还可以对数据进行一定的处理,例如分组(GROUP BY)、多表的关联(JOIN)等。
今天花了一早上以及午休时间,终于把delta的Upsert功能做完了。加上上周周四做的Delta Compaction支持,我想要的功能基本就都有了。
ResultSet.next其实是取一条就跟数据库通讯拿一条数据,并不是全部取出放在内存,因为ResultSet.next之前,是获取了数据库连接的,数据库连接断开,你就获取不到数据了,说明是有通讯的。
Phoenix 是 HBase 的开源 SQL 中间层,它允许你使用标准 JDBC 的方式来操作 HBase 上的数据。在 Phoenix 之前,如果你要访问 HBase,只能调用它的 Java API,但相比于使用一行 SQL 就能实现数据查询,HBase 的 API 还是过于复杂。Phoenix 的理念是 we put sql SQL back in NOSQL,即你可以使用标准的 SQL 就能完成对 HBase 上数据的操作。同时这也意味着你可以通过集成 Spring Data JPA 或 Mybatis 等常用的持久层框架来操作 HBase。
Flink 1.12 版本在 20 年 12 月已经正式 Release,目前我们的 Flink SQL 作业的 Flink 引擎版本还是 1.10,本文主要用以评估 Flink 1.10 升级到 1.12 整体所能带来的预期收益,同时结合所需投入的成本,决定是否需要升级 Flink SQL 引擎版本到 1.12。本次升级所评估的收益包含 1.11 和 1.12 版本所带来的收益,如有理解错误,欢迎指出,一起交流。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL(CDWPG)。
最近有人问,想通过SHELL 来传入变量到 PSQL的SQL 语句中,如何去撰写,因为他写的程序老是有问题。PSQL 命令中被经常DISS的问题除了不能带有密码外,就是这个问题了,变量。
在某些场景中,例如读取 compacted topic 或者输出(更新)聚合结果的时候,需要将 Kafka 消息记录的 key 当成主键处理,用来确定一条数据是应该作为插入、删除还是更新记录来处理。为了实现该功能,社区为 Kafka 专门新增了一个 upsert connector(upsert-kafka),该 connector 扩展自现有的 Kafka connector,工作在 upsert 模式(FLIP-149)下。新的 upsert-kafka connector 既可以作为 source 使用,也可以作为 sink 使用,并且提供了与现有的 kafka connector 相同的基本功能和持久性保证,因为两者之间复用了大部分代码。
腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL(Cloud Data Warehouse PostgreSQL)(以下我们简称CDWPG)为企业提供简单、快速、经济高效的 PB 级云端数据仓库解决方案。云数据仓库兼容 Greenplum 开源数据仓库,是一种基于 MPP(大规模并行处理)架构的数仓服务。借助于该产品,可以使用丰富的 PostgreSQL 开源生态工具,实现对云数据仓库中海量数据的即席查询分析、ETL 处理及可视化探索;还可以借助云端数据无缝集成特性,轻松分析位于 COS、TencentDB、ES 等数据引擎上的 PB 级数据。
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