表。 表 2. SQLSTATE 类代码 类代码 含义 要获得子代码,参阅…00 完全成功完成 表 301 警告 表 402 无数据 表 507 动态 SQL 错误 表 608 连接异常 表 709 触发操作异常 表 80A 功能部件不受支持 表 90D 目标类型规范无效 表 100F 无效标记 表 110K RESIGNAL 语句无效 表 120N SQL/XML 映射错误 表 1320 找不到 CASE 语句的条件 表 1521 基数违例 表 1622 数据异常 表 1723 约束违例 表 1824 无效的游标状态 表 1925 无效的事务状态 表 2026 无效 SQL 语句标识 表 2128 无效权限规范 表 232D 无效事务终止 表 242E 无效连接名称 表 2534 无效的游标名称 表 2636 游标灵敏度异常 表 2738 外部函数异常 表 2839 外部函数调用异常 表 293B SAVEPOINT 无效 表 3040 事务回滚 表 3142 语法错误或访问规则违例 表 3244 WITH CHECK OPTION 违例 表 3346 Java DDL 表 3451 无效应用程序状态 表 3553 无效操作数或不一致的规范 表 3654 超出 SQL 限制,或超出产品限制 表 3755 对象不处于先决条件状态 表 3856 其他 SQL 或产品错误 表 3957 资源不可用或操作员干预 表 4058 系统错误 表 415U 实用程序 表 42
当我们用MyBatis操作数据库的时候传入null值,而且没有加入jdbcType类型的时候就会引发上述这种错误类型,
作为一个程序员,数据库是我们必须掌握的知识,经常操作数据库不可避免,but,在写 SQL 语句的时候,难免遇到各种问题。例如,当我们看着数据库报出的一大堆错误时,是否有种两眼发蒙的感觉呢?值得庆幸的是,已经有人帮我们整理出一份关于 DB2 的错误代码大全啦,以后再遇到数据库报错,直接拎出看看,岂不爽哉?当然,在此对原作者送上万分的感谢。
作为一个程序员,数据库是我们必须掌握的知识,经常操作数据库不可避免,but,在写 SQL 语句的时候,难免遇到各种问题。例如,当我们看着数据库报出的一大堆错误时,是否有种两眼发蒙的感觉呢?咳咳,莫要否认,你有、我有,全都有啊!不过,值得庆幸的是,已经有人帮咱们整理出一份关于 DB2 的错误代码大全啦,以后再遇到数据库报错,直接拎出看看,岂不爽哉?当然,在此对原作者送上万分的感谢。
以前没注意过这个问题,用ibatis的时候从来没有设置过jdbcType。ibatis也不会出现这个问题。学习了
u 数据库的表空间大小,是否有表空间快满了,表空间增长是否过快(系统表空间是否增长过快)。
SQL是作为一个程序员接触得非常多的一种语言,但是,很多时候,我们会发现,有些SQL的执行效率异常的差,造成了数据库的负担。我们通过分析这些有问题的SQL,就可以发现很多我们平时在写SQL的时候忽略的问题。
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。
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_
前面两篇文章,对于SpringBatch这个批处理框架做了一个大概的学习和了解,通过前两篇文章,你可以了解到SpringBatch是什么?应用场景有哪些?怎么去写一个SpringBatch的demo?以及SpringBatch的架构设计和核心组件的简单介绍。
在Oracle数据库中,什么是不可用索引(Unusable Indexes),哪些操作会导致索引变为不可用(unusable)即失效状态?
英文解析:resource busy and acquire with NOWAIT specified
原文地址:https://pusdn-dev.feishu.cn/docx/G4VddZVtSoJTcvxOHAccxk8Hnph
TOC 0. 十秒看完 1.业务处理中存在复杂的多表关联和计算逻辑(原始数据达百亿数量级) 2.优化后,spark计算性能提升了约12倍(6h-->30min) 3.最终,业务的性能瓶颈存在于ES写入(计算结果,ES索引document数约为21亿 pri.store.size约 300gb) [优化完整过程] 1. 背景 业务数据不断增大, Spark运行时间越来越长, 从最初的半小时到6个多小时 某日Spark程序运行6.5个小时后, 报“Too large frame...”的异常 org.apach
最近封装一个轻量级的ORM用到了分页,以前只知道使用Row_Number函数,现在发现sqlserver 新增的 {orderBy} offset {start} rows fetch next {pageSize} rows only 也挺好用的。
Select *的使用,程序中不建议类似方式,需要明确写出要查询的列,避免列太多。
1.1 异常处理概念 1.1.1 预定义的异常处理 1.1.2 非预定义的异常处理 1.1.3 用户自定义的异常处理 1.1.4 用户定义的异常处理 1.2 异常错误传播 1.2.1 在执行部分引发异常错误 1.2.2 在声明部分引发异常错误 1.3 异常错误处理编程 1.4 在 PL/SQL 中使用 SQLCODE, SQLERRM异常处理函数 即使是写得最好的PL/SQL程序也会遇到错误或未预料到的事件。一个优秀的程序都应该能够正确处理各种出错情况,并尽可能从错误中恢复。任何ORACLE错误(报告为
问题导读 1.本文遇到了什么问题? 2.遇到问题后,做了哪些分析? 3.本文解决倾斜使用哪些方法? 4.本次数据倾斜那种方法更有效? 5.解决性能优化问题的原理是什么? 优化后效果 1.业务处理中存在复杂的多表关联和计算逻辑(原始数据达百亿数量级) 2.优化后,spark计算性能提升了约12倍(6h-->30min) 3.最终,业务的性能瓶颈存在于ES写入(计算结果,ES索引document数约为21亿 pri.store.size约 300gb)
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_FOUND) 例子:
上一篇文章:(1条消息) MyBatis-Plus 入门 【SpringBoot版】_一切总会归于平淡的博客-CSDN博客
使用Docker部署elasticsearch docker下一键启动es,可根据需要的版本号对语句做修改
原版排版太难看了看着闹眼睛。 https://www.cnblogs.com/quanweiru/archive/2012/11/09/2762223.html
org.springframework.web.util.NestedServletException: Request processing failed; nested exception is org.springframework.jdbc.UncategorizedSQLException: Error setting null for parameter #1 with JdbcType OTHER . Try setting a different JdbcType for this para
MySQL服务器可以在不同的SQL模式下运行,并且可以针对不同的客户端以不同的方式应用这些模式,具体取决于sql_mode系统变量的值。DBA可以设置全局SQL模式以匹配站点服务器操作要求,并且每个应用程序可以将其会话SQL模式设置为其自己的要求。
从tushare抓取到的财务数据,最开始只是想存下来,用的办法想简单点,是:插入--报错—update 但发现这个方法太蠢,异常会导致大量无效连接,改为: for idx,row in d2.iterrows(): try: rs=db.getData("select f_Code,f_Time,%s from caiwu where f_Code=:1 and f_Time=:2"%fldname,row["code"],dat)
小伙伴们在进行SQL排序时,都能很自然的使用到ORDER BY。不管是默认ASC的升序,还是DESC降序,几乎都是信手拈来。
上篇我们介绍了怎么使用Python注入SQL攻击,使用Python防止SQL注入攻击(上)这次我们将介绍怎么防止Python注入SQL攻击。有上一篇的铺垫,我们废话不多说,开搞。。。
pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。
1055 - Expression #3 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'fbjs.mscc.ContactTime' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by, Time: 0.000000s
SQL约束是在关系型数据库中用于保障数据完整性和一致性的重要工具。本文将深入探讨SQL约束的概念、类型以及应用,以帮助读者更好地理解和使用SQL约束来确保数据库中的数据质量。
通常情况下,分页接口一般会查询两次数据库,第一次是获取具体数据,第二次是获取总的记录行数,然后把结果整合之后,再返回。
MySQL服务器可以在不同的SQL模式下运行,并且可以根据sql_mode系统变量的值对不同的客户端应用不同的模式。DBA可以设置全局SQL模式以匹配站点服务器操作需求,并且每个应用程序可以将其会话SQL模式设置为自己的需求。
原因:端口号冲突 解决: (1)方法一 使用命令netstat -ano找到占据端口8005的进程号,再用命令taskkill /pid xxxx杀死对应进程xxxx。 (2)方法二 打开任务管理器,看看开发工具eclipse下是否启动了两个相同进程,直接结束进程,重启eclipse和项目。 (3)方法三 修改Tomcat配置文件server.xml中的端口号。 修改8080端口为其它端口号。
身处于大数据时代,即使我们使用的大规模并发对数据进行查询,由于数据量的原因,用户想快速的对数据进行分析还是较为困难的;预计算是其中一个比较直观的解决方案,提前将数据算好,需要的时候直接拿出来,看上去是非常美好的,但是预计算是需要成本的,由于分析场景的复杂,预计算的结果被复用的概率可能没那么高,但是这一步还是需要有人进行探索和实践。本文主要描述了Apache Kylin 4.0.1的原理来帮助大家打开思路。
讲师简介 邓秋爽(小鱼) 云和恩墨专家,有超过5年超大型数据库专业服务经验,擅长oracle 数据库优化、SQL优化和troubleshooting 今晚的恩墨大讲堂将有我为大家分享SQL审核中的两个
SQL和PL/SQL: SQL 结构化查询语言(Structural Query Language),是用来访问和操作关系型数据库的一种标准通用语言,属于第四代语言(4GL)。可以方便的调用相应语句来去的结果,特点是非过程化,使用的时候不用指明执行的具体方法,不用关注实现的细节,但是某些情况下满足不了复杂业务流程的需求。 PL/SQL是 Procedure Language & Structured Query Language 的缩写。属于第三代语言(3GL),是一种过程化语言。PL/SQL是对SQL语言
地址:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/sql-mode.html
1.知识点:可以对照下面的录屏进行阅读 SQL> --组函数类型:avg,count,max,min,sum SQL> --工资总额 SQL> select sum(sal) from emp; SQL> --员工人数 SQL> select count(*) from emp; SQL> --平均工资 SQL> select sum(sal)/count(*) 一, avg(sal) 二 from emp; SQL> --平均奖金的三种方式:二三方法一样,一方法不一样; SQL> select
使用简单的纯文本文件可实现的功能有限。诚然,使用它们可做很多事情,但有时可能还需要额外的功能。你可能希望能够自动完成序列化,此时可求助于shelve和pickle(类似于shelve)。不过你可能需要比这更强大的功能。例如,你可能想自动支持数据的并发访问,及允许多位用户读写磁盘数据,而不会导致文件受损之类的问题。还有可能希望同时根据多个数据字段或属性进行复杂的搜索,而不是采用shelve提供的简单的单键查找。尽管可供选择的解决方案有很多,但如果要处理大量的数据,并希望解决方案易于其他程序员理解,选择较标准的数据库可能是个不错的主意。
1.当存在GROUP BY子句时,查询结果中的列和排序条件中的列必须使用聚合函数或者作为分组条件,否则将报错:
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。
一、视图 1.什么是视图 1) 视图是一种虚拟的表,是从数据库中一个或多个表中导出来的表。 2) 数据库中存放了视图的定义,而并没有存放视图中的数据,这些数据存放在原来的表中。 3) 使用视图查询数据时,数据库系统会从原来的表中取出对应的数据。 2.视图的作用 1) 使操作简便化。 2) 增加数据的安全性。 3) 提高表的逻辑独立性。 3.基本语法 CREATE VIEW 视图名 AS SELECT 语句; 二、
本文整理自美团技术沙龙第75期的主题分享《美团数据库攻防演练建设实践》,系超大规模数据库集群保稳系列(内含4个议题的PPT及视频)的第4篇文章。
之前有分享过一篇笔记:Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) 里面有提到Analyzer、Optimizer定义了一系列 rule。 📷 其中Analyzer定义了从【未解析的逻辑执行计划】生成【解析后的逻辑执行计划】的一系列规则,这篇笔记整理了一下这些规则都哪些。 基于spark3.2 branch rule【规则】 batch【表示一组同类的规则】 strategy【迭代策略】 注释 OptimizeUpdateFields Substitution fixedPoint 此
服务使用golang ,客户端库是go-mysql-driver ,系统测试环境频繁但是不总是报出invalid conn 错误,但实际拿sql执行时却是正常执行。
✅作者简介:大家好我是hacker707,大家可以叫我hacker 📃个人主页:hacker707的csdn博客 🔥系列专栏:python 💬推荐一款模拟面试、刷题神器👉点击跳转进入网站 一直有人问我,自己英语不好能否学python,答案肯定是可以的,只需要记住下面这些词汇就行啦(可根据首字母找单词全网独一份)🥳🥳🥳 📷 python常用英语词汇(持续更新) 😺😺😺 人生苦短,我用python 根据首字母查找单词 A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S
从 1970 年开始,大多数的公司数据存储和维护使用的是关系型数据库,大数据技术出现后,很多拥有海量数据的公司开始选择像Hadoop的方式来存储海量数据。
尽管生成式人工智能充满闪光和魅力,但这个新时代最大的变革可能深埋在软件堆栈中。人工智能算法在人们的视线之外,正在一次一个数据库地改变世界。他们正在颠覆那些在无尽的常规表格中跟踪世界数据的系统,用复杂、自适应且看似直观的新型人工智能功能取代它们。
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