假设您有一个数据模型,如下所示
class Question
has_and_belongs_to_many :choices
end
现在假设,在该选择模型上,有一个position列。访问这些信息的最佳方式是什么,而不会有可怕的混乱的查询/模型?
has_and_belongs_to_many的美妙之处在于它让事情变得简洁和简单。有没有办法做到这一点,同时仍然可以访问我的questions_choices.position?
对这个新问题表示歉意,但我很难理解为我的帐户设置的最佳操作。我正在审核我已经创建的东西,以向后工程师和纠正它在一个新的仓库。
情况是这样的:
I在运行工作表时将所有仓库上的所有权限修改和使用都授予sysadmin.,并将./用于斯诺all中的所有会话。
当我使用Sysadmin修改复制数据仓库中的数据的表时,有时我有权限,有时没有权限。
我一直在与ACCOUNTADMIN角色一起筛选帐户历史,以查看下列文件中的所有赠款和建议的查询:
select *
from table(information_schema.query_history())
order by start_time;
然后,我
我们需要导入到用户在联系人网格中选择的一些外部系统联系人组。
目前,我看到的唯一选择是:如果选择联系人,则获取it,并使用JavaScript将其发送到to external系统。
但是,在功能区按钮上按get list of selected contact在服务器端是否可行?我们是否希望在服务器上处理此联系人,并使用我们的C#代码(很可能是在插件中)将它们发送到外部系统?
我试图使用与创建联邦架构和表的用户不同的用户在Redshift中查询联邦表。
我当然会得到
permission denied for relation my_federated_table
因此,授予正确的权限就是一回事。
创建联邦模式的语法与S3上用于外部模式的语法非常相似,但在授予联邦模式的权限时则有所不同。
所以我试着
grant select on my_federated_schema.my_federated_table to my_user;
但我得到
[0A000] ERROR: Operation not supported on external tables
此外,我一
我有一个spark程序,其中涉及对大蜂窝表(数百万行与数百列)的连接操作。在这些连接过程中使用的内存非常高。我想了解在Spark on YARN中处理此场景的最佳方式,即作业将在没有内存错误的情况下成功完成。集群由7个工作进程组成,每个工作进程有110 GB的内存和16个核心。考虑以下scala代码:
object Model1Prep {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("Modello1_Spark")
co
一个查询可以容忍多少个内连接
SELECT table0.person_name, table5.animal_name
FROM table1
JOIN table0 ON table1.person_id = table0.person_id
JOIN table5 ON table1.animal_id = table5.animal_id
WHERE table1.aa = input1
AND table1.bb = input2
AND table1.cc = input3
AND table1.dd = input4
我有两张MySQL t1和t2表格。两者具有相同的列名。表t1具有巨大的数据,与t1相比,t2没有那么大,但同时t2也将与t1具有相同的大小。唯一的区别是这两个表中的id列不匹配。我想在这些列之外创建一个视图。
我所创建的是
CREATE VIEW vw_t1t2 AS SELECT id , name , lastname, depid FROM t1
Union
SELECT id , name , lastname, depid FROM t2;
如果我执行查询"Select * from vw_t1t2 where depid='100287'“。
视图没有