如果没有指定%NOCHECK, IRIS将使用系统范围的配置设置来确定是否执行外键引用完整性检查; 默认值是执行外键引用完整性检查。 可以在系统范围内设置此默认值，如外键引用完整性检查中所述。 要确定当前系统范围的设置，调用$SYSTEM.SQL.CurrentSettings()。
对于SQL相信大家都不陌生，可以通过条件进行查询某一值的个数，或者按某一字段进行聚合计数，例如查看某一分类下的数量。
元宵节俗的形成有一个较长的过程，据一般的资料与民俗传说，正月十五在西汉已经受到重视，汉武帝正月上辛夜在甘泉宫祭祀“太一”的活动，被后人视作正月十五祭祀天神的先声。
Statement 接口提供了三种执行 SQL 语句的方法：executeQuery、executeUpdate 和 execute。使用哪一个方法由 SQL 语句所产生的内容决定。
方法1 -- 清空已有数据，并且将自增自段恢复从1开始计数 truncate table 表名 方法2 -- 不清空已有数据，但将自增自段恢复从1开始计数 dbcc checkident(表名,RESEED,0) 让SQL自动增长的ID号从一个新的位置开始 在查询分析器中执行后,该表自动增长列从1开始 dbcc checkident(表名,RESEED,99) 在查询分析器中执行后,该表自动增长列从99开始 关于DBCC CHECKIDENT DBCC CHECKIDENT 检查指定表的当前标
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if not exists(select 1 from sysindexes where name='ix_group_fgroupid')
本文翻译自文章： Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science，同时添加了部分注解。 对于数据科学家，无论是数据分析还是数据挖掘来说，Pandas是一个非常重要的Python包。它不仅提供了很多方法，使得数据处理非常简单，同时在数据处理速度上也做了很多优化，使得和Python内置方法相比时有了很大的优势。 如果你想学习Pandas，建议先看两个网站。 （1）官网： Python Data Analysis Library （2）十分钟入门Pandas： 10 Mi
IRIS支持列表结构数据类型%List(数据类型类%Library.List)。这是一种压缩的二进制格式，不会映射到 SQL的相应本机数据类型。它对应于默认MAXLEN为32749的数据类型VARBINARY。因此，动态SQL不能使用INSERT或UPDATE来设置%LIST类型的属性值。
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。
java.sql.SQLException: java.lang.RuntimeException: java.sql.SQLException: Can not issue executeUpdate() for SELECTs at com.infuze.service.subscription.workflow.SyncSubscriptionTrackerWorkflow.executeProcess(SyncSubscriptionTrackerWorkflow.java:130) at com.infuze.service.workflow.WorkflowExecutor.execute(WorkflowExecutor.java:24) at com.infuze.service.subscription.xml.SubscriptionXmlService.syncTracker(SubscriptionXmlService.java:140) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at Caused by: java.sql.SQLException: Can not issue executeUpdate() for SELECTs at com.mysql.jdbc.SQLError.createSQLException(SQLError.java:1073) at com.mysql.jdbc.SQLError.createSQLException(SQLError.java:987) at com.mysql.jdbc.SQLError.createSQLException(SQLError.java:982) at com.mysql.jdbc.SQLError.createSQLException(SQLError.java:927) at com.mysql.jdbc.PreparedStatement.executeUpdate(PreparedStatement.java:2373)
转载自https://blog.csdn.net/u011479200/article/details/78633382
INSERT或UPDATE语句是INSERT语句的扩展(它与INSERT语句非常相似)：
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
本文中记录Pandas操作技巧，包含： 导入数据 导出数据 查看、检查数据 数据选取 数据清洗 数据处理：Filter、Sort和GroupBy 数据合并 常识 # 导入pandas import pandas as pd # axis参数：0代表行，1代表列 导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename) # 从Excel文件导入数据
作者David Durant，2017/10/18（首次发布于：2014/11/26） 关于系列 本文属于进阶系列：Stairway to SQL Server Indexes 索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库关于设计者的意图。 不幸的是，当性能问题出现时，索引往往被添加为事后考虑。 这里最后是一个简单的系列文章，应该使他们快速地使任何数据库专业人员“快速” SQL Server索引阶段1中的级别1通常引入了SQL Server索引，特别引入了非聚簇索引。作为我们的第一个案例研究，我们演示了
SQL 语句是由简单的英语单词构成的。这些单词称为 关键字，每个 SQL 语句都是由一个或多个关键字构成的。使用 SELECT 关键字检索表数据，必须给出想选择什么（SELECT）和从什么地方选择两条信息（FROM）。
要确保InterSystems IRIS®Data Platform上的InterSystems SQL表的最高性能，可以执行多种操作。优化可以对针对该表运行的任何查询产生重大影响。本章讨论以下性能优化注意事项：
在上一篇《InnoDB 层系统字典表|全方位认识 information_schema》中，我们详细介绍了InnoDB层的系统字典表，本期我们将为大家带来系列第六篇《InnoDB 层锁、事务、统计信息字典表|全方位认识 information_schema》
不管是业务数据分析 ，还是数据建模。数据处理都是及其重要的一个步骤，它对于最终的结果来说，至关重要。
每个人都知道这个命令。但如果你要读取很大的数据，尝试添加这个参数：nrows = 5，以便在实际加载整个表之前仅读取表的一小部分。然后你可以通过选择错误的分隔符来避免错误(它不一定总是以逗号分隔)。
pandas是基于numpy构建的，使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具。本文为大家带来10个玩转Python的小技巧，学会了分分钟通关变大神！
“SQL语句详细信息”提供冻结或解冻查询计划的按钮。 它还提供了一个Clear SQL Statistics按钮来清除性能统计，一个Export按钮来将一个或多个SQL语句导出到一个文件，以及一个Refresh和Close页面按钮。
默认情况下，INSERT是要么全有要么全无的事件：要么完全插入行，要么根本不插入行。 IRIS返回一个状态变量SQLCODE，指示插入是成功还是失败。要将行插入到表中，插入操作必须满足所有表、字段名和字段值要求，如下所示。
通过 SHOW STATUS 可以提供服务器状态信息，也可以使用 mysqladmin extende d-status 命令获得。 SHOW STATUS 可以根据需要显示 session 级别的统计结果和 global级别的统计结果。
我们先来了解SQL Server数据库中的文件类型： 主数据文件：包含数据库的启动信息，指向数据库中的其他文件，每个数据库都有一个主数据文件（有且只有一个），推荐文件扩展名是.mdf； 辅助数据文件：除主数据文件以外的所有数据文件都是次要数据文件，次要数据文件主要是为了扩展数据的硬盘空间（可以有也可以没有），推荐文件扩展名是.ndf； 事务日志文件：包含恢复数据库所有事务的信息，每个数据库中至少有一个事务日志文件（有且必须有一个，可以多个），推荐文件扩展名是.idf； 文件流数据文件：可以使基于SQL的应用程序能在文件系统中存储非结构化的数据，如：文档、图片、音频、视频等。 数据文件由若干个64KB大小的区组成，每个区由8个8KB的连续页组成； 事务日志文件的存储不是以页为单位的，而是由一条条的大小不等的日志记录为单位。 创建数据库之前，需要考虑如下事项： 创建数据库的权限默认授予sysadmin和dbcreator服务器角色成员，服务器角色用于向用户授予服务器范围内的安全特权； 创建数据库的用户将成为该数据库的所有者； 考虑数据文件及日志文件的放置位置； 合理估计数据库的大小合并增长值。 接下来我们简单来一下数据的基本操作：
注入300：使用原始MD5散列的SQL注入 昨天的CTF面临的一个挑战是看似不可能的SQL注入，价值300点。挑战的要点是提交一个密码给一个PHP脚本，在用于查询之前将会用MD5散列。乍一看，这个挑战看起来不可能。这是在游戏服务器上运行的代码： 唯一的注射点是第一个mysql_query()。没有MD5的复杂性，易受攻击的代码将如下所示： $ r = mysql_query（“SELECT login FROM admins WHERE password ='”。$ _GET ['passwor
转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6323477.html
首先，简单介绍下，ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，属于大数据测试的核心内容。
工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来（实际数据本身：返回实际数据是对时间和处理资源的浪费），这种类型的检索有以下特点：
索引通过维护常见请求数据的排序子集，提供了一种优化查询的机制。 确定哪些字段应该被索引需要一些思考:太少或错误的索引和关键查询将运行太慢; 太多的索引会降低插入和更新性能(因为必须设置或更新索引值)。
http://arthennala.blog.51cto.com/287631/66494
在上一篇 《配置详解 | performance_schema全方位介绍》 中，我们详细介绍了performance_schema的配置表，坚持读完的是真爱，也恭喜大家翻过了一座火焰山。相信有不少人读完之后，已经迫不及待的想要跃跃欲试了，今天将带领大家一起踏上系列第三篇的征程(全系共7个篇章)，在这一期里，我们将为大家全面讲解performance_schema中事件原始记录表。下面，请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧。
1. 概述 在比较大的范围内找出能够大幅提高性能的区域，并且专注于分析这个区域，这是最有效的优化SQL Server性能的方式。否则，大量的时间和精力可能被浪费在不能提高很大性能的区域。在这里并没有讨论关于多用户并发所带来的性能问题。 能获得最大性能提高的区域一般是：逻辑数据库设计，索引设计，查询设计。然而，最大的性能问题经常由于缺乏这些方面研究的原因造成。如果性能是被列为一个需要关注的问题，聪明的做法是首先专注于这些方面， 因为性能的大幅提高经常是用相对较小的时间精力完成。 下面开始进入正题。 2. 规范
sys.objects、sys.columns、sys.indexes这三个都是系统视图，主要映射了表、列、索引等信息。 与MySQL数据库的information_schema库类似。
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
本章介绍如何在InterSystems IRIS®数据平台管理门户上执行SQL操作。 管理门户界面使用动态SQL，这意味着在运行时准备和执行查询。 Management Portal界面旨在帮助针对小型数据集开发和测试SQL代码。 它不打算用作在生产环境中执行SQL的接口。
SQL 注入，也称为 SQLI，是一种常见的攻击，它使用恶意 SQL 代码进行后端数据库操作，以访问不打算显示的信息。
UPDATE命令更改表中列的现有值。 可以直接更新表中的数据，也可以通过视图进行更新，或者使用括在括号中的子查询进行更新。 通过视图进行更新受制于需求和限制，如CREATE view中所述。
pandas的操作上千种，但对于数据分析的使用掌握常用的操作就可以应付了，更多的操作可以参考pandas官网。
本指南直接来自pandas官方网站上的10分钟pandas指南。 我将它改写以使代码更易于访问。 本指南适用于之前未使用pandas的初学者。
Hadoop在过去的几年里已经变得很成熟了。下面的图1-2显示了Hadoop生态系统堆栈。Apache Phoenix是HBase的SQL包装，它需要基本的HBase理解，在某种程度上，还需要理解它原生的调用行为。了解其他Hadoop生态系统组件以及HBase，将有助于更好地理解大数据领域，并利用Phoenix及其最佳可用特性。在本章中，我们将概述这些组件及其在生态系统中的位置。
从管理门户运行Tune Table工具时，ExtentSize是表中当前行的实际计数。默认情况下，GatherTableStats()方法还将实际行数用作ExtentSize。当表包含大量行时，最好对较少的行执行分析。可以使用SQL tune table命令并指定%SAMPLE_PERCENT来仅对总行的一定百分比执行分析。在针对包含大量行的表运行时，可以使用此选项来提高性能。此%SAMPLE_PERCENT值应该足够大，以便对代表性数据进行采样。如果ExtentSize<1000，则无论%SAMPLE_PERCENT值如何，TUNE TABLE都会分析所有行。
如果需要汇总数据而不是检索，SQL 提供专用函数，可用于检索数据，以便分析和报表生成。这种类型的检索例子有：
SELECT COUNT( * ) FROM TABLE 是个再常见不过的 SQL 需求了。
A. Auditing is active only when the database is OPEN.
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原文链接 http://www.oracle.com/technetwork/database/bi-datawarehousing/twp-bp-for-stats-gather-12c-1967354.pdf 译者 杨禹航 何时收集统计信息 为了选择最佳执行计划，优化器必须可以获得有代表性的统计信息。有代表性的统计数据不必是最新的，而是一组能够帮助优化器确定执行计划中每个操作所能返回的行数。 自动统计信息收集任务 Oracle会在预定义维护窗口期间 (工作日10pm 到2am 和周末6am 到2am
Hydra是企业级数据仓库的开源替代品。速度快且功能丰富，开发人员可以更快的构建更好的分析。支持列存PG的更新和删除是#1客户功能请求，现在GA了。之前博文“如何为分析构建最快的PG数据库”中，回顾了Hydra团队如何将列存、向量化和查询并行化添加到PG中，以及使用ClickBench的基准测试结果。目前对WHERE进行了向量化。但未用SIMD，声称很快会提供。平均下来，查询性能比基本PG提高了23倍！这也太夸张了吧，可以弄下来测试下，文末有源码地址。
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