接着之前的文章《浅谈基于JDBC实现虚拟专用数据库(VPD)》的内容,今天我们重点来说一下SQL解析的问题。
Flink SQL中使用Calcite作为sql语法解析、校验、优化工具,本篇是实操篇,介绍一下calcite做sql语法解析使用方式。
对于逻辑异或(XOR):两边只能满足一边 例:A XOR B:它求的就是满足A成立的且B不成立,或者是满足B成立的且A不成立
我们知道,Calcite一般会有四个阶段:parse、validate、optimize和execute。其中,在parse和validate阶段,会生成一个parse tree,树中的节点都是SqlNode的类型。在optimize节点,Calcite会将parse tree转换为RelNode,同时进行一些优化,这属于logical plan。最终在execute阶段,将logical plan转换为物理执行计划来执行。Calcite目前提供了一些方言转换的功能,可以将SqlNode和RelNode转成指定计算引擎的SQL方言,例如Mysql、Presto等,相关的方言转换类如下所示:
package main import( "fmt" "database/sql" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" "log" ) var ( Id
javacc 会根据 parser.jj 中定义的相互穿插的 Token、Java 代码来自动生成 org.apache.calcite.sql.parser.impl.SqlParserImpl 的代码。本文期望以一个简单的 Select 语句为例来说清楚 Sql 语句、Sql 语法定义、SqlParser 之间的关系。
维表关联是离线计算或者实时计算里面常见的一种处理逻辑,常常用于字段补齐、规则过滤等,一般情况下维表数据放在MySql等数据库里面,对于离线计算直接通过ETL方式加载到Hive表中,然后通过sql方式关联查询即可,但是对于实时计算中Flink、SparkStreaming的表都是抽象的、虚拟的表,那么就没法使用加载方式完成。透过维表服务系列里面讲到的维表关联都是使用编码方式完成,使用Map或者AsyncIO方式完成,但是这种硬编码方式开发效率很低,特别是在实时数仓里面,我们希望能够使用跟离线一样sql方式完成维表关联操作。
public static void main(String[] args) {
本案例的Python版本是:python 3.4.3 cx_Oracle #!/usr/bin/env python import time start = time.clock() import cx_Oracle tns = cx_Oracle.makedsn('127.0.0.1', '1534', 'dsn') db = cx_Oracle.connect('username', 'password', tns) def sqlSelect(sql, db): cur=db.cursor
说明:仅仅用于复习。 package aaa; import java.sql.Connection; import java.sql.ResultSet; import java.sql.Statement; public class Main{ public static void main(String[] args){ Connection con = DBConn.getCon(); // 这里DBConn假设我们已经写好连接部分,就直接操作了 // 现在假装表的名字叫 stud
这个是针对ACCESS数据库操作的类,同样也是从SQLHELPER提取而来,分页程序的调用可以参考MSSQL那个类的调用,差不多的,只是提取所有记录的数量的时候有多一个参数,这个需要注意一下!
在测试多个编程语音访问数据库的脚本。使用golang 查询数据后,获取内容出错问题
前言 Rafy 领域实体框架作为一个使用领域驱动设计作为指导思想的开发框架,必然要处理领域实体到数据库表之间的映射,即包含了 ORM 的功能。由于在 09 年最初设计时,ORM 部分的设计并不是最重要的部分,那里 Rafy 的核心是产品线工程、模型驱动开发、界面生成等。所以当时,我们简单地采用了一个开源的小型 ORM 框架:《Lite ORM Library》。这个 ORM 框架可以生成比较简单的 Sql 语句,以处理一般性的情况。 随着不断使用,我们也不断对 ORM 的源码做了不少改动,让它在支持简单
有这么一个需求: 我们要临时修改mysql部分账号的密码. 等过一段时间就修改回来.
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首先第一步粗粒度解析,解析出来的是一个SQLStatement,对于本条语句实际实现和涉及到的主要类是:
假设有这样的组织层次,“某某局”,“某某局>某某部”,“某某局>某某部>某某下属组织”, “某某局”是一级组织所以他的组织层次就是他自己的组织名字,而类似“某某部”这样的二级组织,他们的组织层次就是“某某局>某某部”,中间用“>”(大于号)分隔,从一级组织一直到他自己的组织名字连接起来。
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这个章节主要是在讲日常我们在进行一个SQL拼写的时候,需要注意的一些点有可能导致一个SQL注入。尤其是一些对表格进行排序的一些动态操作。因为之前没有想到一些好的方式,所以就进行了一个SQL属性传参数的编写。可以做到动态SQL对接口参数很友好,但是对安全性不友好。
BindingNavigator: 就是DataGridView控件上面的那个,在工程里名字: bindngrDemo
最近在工作中,我们遇到了一个需求,甲方要求直接从数据库导出一个业务模块中所有使用中的工单信息。为了实现这一目标,我编写了一条SQL查询语句,并请求DBA协助导出数据。尽管工单数量并不多,只有3000多条,但每个工单都包含了大量的信息。DBA进行了多次导出操作,不幸的是,每次尝试导出都导致了操作平台的卡顿和无响应。
本文整理匯總了Java中com.baomidou.mybatisplus.toolkit.StringUtils.isNotEmpty方法的典型用法代碼示例。如果您正苦於以下問題:Java StringUtils.isNotEmpty方法的具體用法?Java StringUtils.isNotEmpty怎麽用?Java StringUtils.isNotEmpty使用的例子?那麽恭喜您, 這裏精選的方法代碼示例或許可以為您提供幫助。您也可以進一步了解該方法所在類com.baomidou.mybatisplus.toolkit.StringUtils的用法示例。
MySQLSELECT FieldA , GROUP_CONCAT(FieldB ORDER BY FieldB SEPARATOR ‘,’) AS FieldBs FROM TableName GROUP BY FieldA ORDER BY FieldA;Oracle&DB2SELECT FieldA , LISTAGG(FieldB, ‘,’) WITHIN GROUP (ORDER BY FieldB) AS FieldBs FROM TableName GROUP BY FieldA ORDER BY FieldA;PostgreSQLSELECT FieldA , STRING_AGG(FieldB, ‘,’ ORDER BY FieldB) AS FieldBs FROM TableName GROUP BY FieldA ORDER BY FieldA;SQLServerSQLServer≥2017&Azure SQLSELECT FieldA , STRING_AGG(FieldB, ‘,’) WITHIN GROUP (ORDER BY FieldB) AS FieldBs FROM TableName GROUP BY FieldA ORDER BY FieldA;SQLServer≤2016(包括cte以鼓励干原理) WITH CTE_TableName AS (
问题sql: select count(*) from db1.sbtest1,db1.sbtest2;
Apache Calcite 是一个动态的数据管理框架, 可以实现 SQL 的解析、验证、优化和执行。Calcite 是模块化和插件式的, 解析、验证、优化和执行的步骤都对应着一个相对独立的模块。用户可以选择使用其中的一个或多个模块,也可以对任意模型进行定制化扩展。
在执行上面代码的时候,因为存储过程体中的sql语句有;而执行到;就结束了,但是我们还没有到我们存储过程的结束。所有我们要设置结束标志
MySQL 官方文档地址: 8.8 Understanding the Query Execution Plan
UDF重复调用的问题在某些情况下可能会对Flink SQL用户造成困扰,例如下面的SQL语句:
emoji就是我们聊天的时候的特殊表情, 是特殊字符(非字符串), unicode编码起始为 1F600 , 占用4个字节, 不同的终端显示可能不同,但是都是表示的同一个对象.
注意:为方便维护,一般一个角色一个程序文件,项目要有主程序入口,习惯为main.py
发现是执行DDL操作, 状态是Waiting for table metadata lock 也就是有人拿着mdl不放.
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从目前的系统来看,系统的优化无非就几个方向。第一个是CPU的使用,可以去分析哪一个线程占用的CPU最多,以及哪一个线程耗时最久,从这个角度去分析。第二点就是内存,你也可以去从对象的实例中去判断哪一个对象的实例最多,从而进行一个优化。再者从java的底层去分析GC的次数频不频繁。哪一些代码写的不太合理,最后就是整个架构层面的。消息积压消费,缓存是否设置的合理。这都会影响到整个架构的性能。这个章节主要是简单的描述一下。架构如何去优化他的排查思路是什么。
继上一篇中使用Calcite解析Sql做维表关联(一) 介绍了建表语句解析方式以及使用calcite解析解析流表join维表方法,这一篇将会介绍如何使用代码去实现将sql变为可执行的代码。
QueryWrapper(LambdaQueryWrapper) 和 UpdateWrapper(LambdaUpdateWrapper) 的父类用于生成 sql 的 where 条件, entity 属性也用于生成 sql 的 where 条件。注意:entity 生成的 where 条件与 使用各个 api 生成的 where 条件没有任何关联行为。
今天巡检时突然发现有很多锁等待超时的情况,原以为是一个简单的小事,一查,结果令人深思。
在网站性能测试中,我们经常会选择 TP50、TP95 或者 TP99 等作为性能指标。接下来我们讲讲这些指标的含义、以及在flink中如何实时统计:
SQL与Pandas都可以完成大部分数据分析需求。本文用SQL与Pands逐一实现10类核心数据分析需求,轻松进行对比学习:数据选择、限制、统计计数、排序、新字段生成、数据选择、数据分组、统计均值、方差、极差/范围。
在项目管理中,真正的数据需要持久化操作的,这里必然就离不开数据库,本项目使用的Mysql数据库,但不会过多的讲解SQL的内容,只会重点讲解后端服务中Python对于数据库的操作相关知识点。
技术点来源于每周技术分享会,对于MySQL压缩的技术方案进行了分享,针对本次分享思考是否使用技术方案改造,并代入demo。
TiDB Cloud 是为开源分布式数据库 TiDB 打造的全托管 DBaaS (Database-as-a-Service) 服务。
1、 数据库设计、建表这类的直接略过,假设有了一张表,我们要往这个表里面添加数据
在大数据领域,数据量持续增长,数据类型和来源也变得越来越复杂。传统的数据仓库和分析工具很难满足大规模数据处理和实时分析的需求。为了解决这些问题,Apache Kylin应运而生。
先看第一个问题,如果我们用数据来实现搜索功能,可能的语句就是对 string 建立索引,或者直接 like 关键字。带来的问题是什么?
上一篇文章我们介绍了如何使用默认规则做条件下推,今天我们来尝试自定义规则,来实现对SQL的重写。我们本期将会深入浅出的以修改查询表为例,进行Sql rewrite,这应该在我们湖仓一体的架构中,处于核心地位的需求。我们今天就深入浅出的来做一个案例 Select * from consumers 实际查询则为 Select * from consumers_1,这个需求在分库分表里应该也很常见。
要求记录DBA账号的所有操作, 业务账号的DDL操作(dml太多了.) 主要是记录哪个时间点, 哪个人执行的啥SQL
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