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oracle和mysql语法区别大吗_口语和语法的区别

最近需要迁移项目,将数据库由Oracle改为MySQL。由于两者的语法有部分不一样,所以需要把Oracle中能用但MySQL中不能用的函数/类型等改为MySQL中能用的,以下是总结出的部分语法区别: 一、数据类型 1. Number类型 MySQL中是没有Number类型的,但有int/decimal 类型,Oracle中的Number(5,1)对应MySQL中的decimal(5,1),Number(5) 对应 int(5)。MySQL中的数字型类型比较多,分的也比较细,还有tinyint、smallint、mediumint、bigint等类型 2. Varchar2(n)类型 MySQL中对应Oracle Varchar2(n)类型的替代类型是varchar(n)类型。 3. Date 类型 MySQL 中的日期时间类型有Date、Time、Datetime等类型,MySQL中Date类型仅表示日期(年-月-日),Time类型仅表示时间(时:分:秒),而Datetime类型表示日期时间(年-月-日 时:分:秒),Oracle中的Date类型和MySQL中的Datetime类型一致。 二、函数 1. length(str)函数 Oracle中的length(str)是获取字符串长度的函数,MySQL 中对应的函数为char_length(str)。 2. sys_guid()函数 Oracle中可通过sys_guid()函数是生成随机序列,MySQL通过UUID()生成随机序列。 3. 时间格式化函数 将时间转换为字符串型时间 MySQL date_format(NOW(),’%Y-%m-%d’) 对应Oracle的 Oracle中的 to_char(sysdate, ‘YYYY-MM-DD’); 将字符串型时间转换为时间类型 MySQL str_to_date(‘2019-01-01′,’%Y-%m-%d’) 对应Oracle中的 to_date(‘2019-01-01’, ‘YYYY-MM-DD’); 包括时分秒的函数转换:DATE_FORMAT(NOW(),’%Y-%m-%d %H:%i:%s’),str_to_date(‘2019-01-01′,’%Y-%m-%d %H:%i:%s’)。 4. 条件函数(nvl()、nvl2()、decode()) nvl(tab.columnName, 0):如果tab.columnName值为空,则返回值取0,否则取tab.columnName;对应的MySQL函数为:ifnull(tab.columnName, 0)。 nvl2(expr1,expr2,expr3):如果expr1不为null,则返回expr2,否则返回expr3;对应的MySQL函数为:if(expr1,expr2,expr3)。 DECODE(value, val1, val2, val3):如果value等于val1,则返回val2,否则返回val3;MySQL可用IF函数表示:if(value=val1, val2, val3); DECODE(value, if1, val1, if2,val2,…,ifn, valn, val):如果value等于if1,则返回val1,如果value等于if2,则返回value2…如果value等于ifn,则返回valn,否则返回val;MySQL对于这种判断可以通过case when then else end;l来判断,即:case when value=if1 then val1 when value=if2 then val2,,,when value=ifn then valn else val end; 5. trunc()函数 TRUNC(12.123):返回整数(12);MySQL对应的函数:truncate(12.123, 0); TRUNC(12.123, 2):返回值保留2为小数(12.12);MySQL对应的函数:truncate(12.123, 2); TRUNC(SYSDATE):返回值为(2019-07-26 00:00:00);MySQL对应的为cast(now() as datetime):返回值为(2019-07-26 14:11:38); MySQL的cast函数语法为:CAST(xxx AS 类型) (可用类型为:二进制,同带binary前缀的效果:BINARY;字符型,可带参数:CHAR();日期:DATE;时间:

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OpenTSDB简介

OpenTSDB(Open time series data base),开发时间序列数据库。DB这个词很有误导性,其实并不是一个db,单独一个OpenTSDB无法存储任何数据,它只是一层数据读写的服务,更准确的说它只是建立在Hbase上的一层数据读写服务。行业内各种db都很多了,为什么还会出现它?它到底有什么好?它做了什么?别着急,我们来一一分析下。   其实OpenTSDB不是一个通用的数据存储服务,看名字就知道,它主要针对于时序数据。什么是时序数据,股票的变化趋势、温度的变化趋势、系统某个指标的变化趋势……其实都是时序数据,就是每个时间点上纪录一条数据。 关于数据的存储,我们最熟悉的就是mysql了,但是想想看,每5分钟存储一个点,一天288个点,一年就10万+,这还是单个维度,往往在实际应用中维度会非常多,比如股票交易所,成千上万支股票,每天所有股票数据就可能超过百万条,如果还得支持历史数据查询,mysql是远远扛不住的,必然要考虑分布式存储,最好的选择就是Hbase了,事实上业内基本上也是这么做的。(我对其他分布式存储不了解,就不对比了)。   了解Hbase的人都知道,它可以通过加机器的水平扩展迅速增加读写能力,非常适合存储海量的数据,但是它并不是关系数据库,无法进行类似mysql那种select、join等操作。 取而代之的只有非常简单的Get和Scan两种数据查询方式。这里不讨论Hbase的相关细节,总之,你可以通过Get获取到hbase里的一行数据,通过Scan来查询其中RowKey在某个范围里的一批数据。如此简单的查询方式虽然让hbase变得简单易用, 但也限制了它的使用场景。针对时序数据,只有get和scan远远满足不了你的需求。   这个时候OpenTSDB就应运而生。 首先它做了数据存储的优化,可以大幅度提升数据查询的效率和减少存储空间的使用。其次它基于hbase做了常用时序数据查询的API,比如数据的聚合、过滤等。另外它也针对数据热度倾斜做了优化。接下来挨个说下它分别是怎么做的。

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