1、准备函数CREATE OR REPLACE  function fnc_table_to_mysql   ( i_owner                       in string,     i_table_name                  in string,     i_number_default_type         in string := 'decimal',
转载 2021-03-25 09:14:44
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说明在mysql语句中,sql语句总共分四种a、DDL数据定义语句=>常用的ddl语句有(CREATE【创建】,DROP【删除】,ALTER【修改结构】)b、DML数据操作语句=>常用的dml语句有(INSERT【添加】,UPDATE【修改数据】,DELETE【删除】)c、DQL数据查询语句=>常用的dql语句有(SELECT【查询】)d、DCL数据控制语句=>用于管理数
mysql 修改结构,字段等信息 一、查看表信息1:查看建表语句 show create table test_a; 2:查看表字段信息 DESC test_a;二、建表语句CREATE TABLE `test_a` ( `id` char(32) NOT NULL COMMENT '主键ID', `work_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMM
上一篇文章介绍了关于MySQL数据的一些基本常识,从这一篇开始,我们就可以正式操作MySQL数据库了。操作数据库就是对不同数据库中的进行操作。这一篇的主要内容是创建一张,以及对表结构进行操作。在开始之前,首先使用客户端登陆连接MySQL服务器。1.创建一张,以创建一张客户为例,名为customers。在创建时使用create table关键字CREATE TABLE customers
本文实例讲述了mysql修改结构方法。分享给大家供大家参考。具体如下:mysql修改结构使用ALTER TABLE语句,下面就为您详细介绍mysql修改结构的语句写法,希望对您学习mysql修改结构方面能有所帮助。ALTER [IGNORE] TABLE tbl_name alter_spec [, alter_spec ...] alter_specification: ADD [COL
对表的修改操作有:修改名、添加字段、修改字段。 1)修改名 --将名从 orders 改为 order alter table orders rename to order; 2) 添加字段 --在orders添加一个字段provinceid int类型 alter table orders add columns (provinceid int
一、结构的优化1、标准化   标准化是在数据库中组织数据的过程。其中包括,根据设计规则创建并在这些间建立关系;通过取消冗余度与不一致相关性,该设计规则可以同时保护数据并提高数据的灵活性。通常数据库标准化是让数据库设计符合某一级别的范式,通常满足第三范式即可。也有第四范式(也称为 Boyce Codd范式,BCNF))与第五范式存在,但是在实际设计中很少考虑。忽视这些规则可能使得数据
转载 6月前
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3.1结构和数据类型3.1.1结构结构。组成的各列的名称及数据类型,统称为结构。记录。每个包含了若干行数据,它们是的“值”,中的一行称为一个记录。因此是记录的有限集合。字段。每个记录由若干个数据项构成,将构成记录的每个数据段称为字段。空值。空值(null)通常表示未知、不可用或将在以后添加的数据。若一个列允许为空值,则向中输入记录值时可不为该列给出具体值;而一个列若不允许为
# MySQL结构转换为ClickHouse结构教程 ## 引言 MySQL和ClickHouse都是常用的数据库管理系统,但它们的结构并不相同。如果你需要将一个已有的MySQL结构转换为ClickHouse结构,下面的教程将帮助你完成这个任务。在这篇文章中,我将介绍整个转换过程的步骤,并提供相应的代码示例来帮助你理解和实践。 ## 整体流程 下面的流程图展示了将MySQL结构转换
原创 4月前
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MongoDb数据结构详解 ⾸先,向数据库插⼊⼀条bjson数据 ⾸先是定义⽂档,然后使⽤admin⽤户名密码登录,进⼊test数据库,向test数据库中插⼊此⽂档(“名称和中的记录”) 插⼊结果,查看mongoVUE如下图所⽰ 从上图可以看出系统⾃带的三个数据库,local,admin,test,在加⼊⼀条记录的时候,会⾃动⽣成_id的⾃动标识。 我们再添加图⽚,可以使⽤mongoVUE添加
1 SparkSQL的数据抽象DataFrame和DataSet,底层是RDD。 DataFrame = RDD - 泛型 +Schema(指定了字段名和类型)+ SQL操作 + 优化 DataFrame 就是在RDD的基础之上做了进一步的封装,支持SQL操作! DataFrame 就是一个分布式!DataSet = DataFrame + 泛型 DataSet = RDD + Schema约束
HBase的取舍放弃对类似RDBMS复杂查询(核心是join)的支持,采用简单的API进行简单的CRUD,再加上一个扫描函数实现全扫描。再次明确:HBase不支持关联。为了实现类似关联操作,HBase可接受采取反范式设计,即冗余存储,行,列族,列,单元格行键列族1列族2列族nrow_key_1列1列2列n1  值1,版本1值1,版本2值1,版本3  r
Cause: java.sql.SQLException: Table './hr_2_job/seeker_wish_area' is marked as crashed and last (automatic?) repair failed ; uncategorized SQLException for SQL []; SQL state [HY000]; error code [144];
,链表,游标实现,双重链表,多项式计算,基数排序算法 ADT形如A1,A2,A3,.....,An这样的。这个的大小是n,大小为0的为空。对于除空外的任何,我们说A[i+1]后继A[i]并且A[i-1]前驱A[i]。中的第一个元素A[1]不定义前驱,最后一个元素A[N]不定义后继。ADT上面的操作:PrintList,MakeEmp
MySQL结构转换为ClickHouse结构https://github.com/hcymysql/binlog_parse_sql/blob/main/mysql_to_clickhose_schema.pyhttps://github.com/hcymysql/binlog_parse_sql/blob/main/mysql_to_clickhose_schema_test.py(MySQ
原创 8月前
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客户系统再次断电,加电再启动后,系统出现数据无法读取现象。查看MySQL错误日志后,发现是某MyISAM损坏。做了修复后,系统恢复正常工作。下面借此事件,对MySQL的MyISAM损坏及修复做个总结。一:MySQL中MyISAM损坏原因总结:1、 服务器突然断电导致数据文件损坏;强制关机,没有先关闭mysql 服务;mysqld 进程在写时被杀掉。2、 磁盘损坏。3、 服务器死机。4、
HBase中的一般有这样的特点:1 大:一个可以有上亿行,上百万列2 面向列:面向列(族)的存储和权限控制,列(族)独立检索。3 稀疏:对于为空(null)的列,并不占用存储空间,因此,可以设计的非常稀疏。下面一幅图是Hbase在Hadoop Ecosystem中的位置。二、逻辑视图HBase以的形式存储数据。有行和列组成。列划分为若干个列族(row family)Row Key与no
MySql存储结构参考视频:MySql存储结构1.空间不同的存储引擎在磁盘文件上的结构均不一致,这里以InnoDB为例:CREATE TABLE t(id int(11)) Engine = INNODB;在新创建的过程中,InnoDB会在磁盘的data目录下创建与这个对应的两个文件:t.frm、t.ibd。t.frm 存储了结构等信息,文件相对较小t.ibd 就是常说的”空间“文件,它
在这里我们谈一谈MySQL的性能优化!1.1MySQL逻辑架构如上是MySQL的逻辑架构图最上层的服务并不是MySQL所独有的,大多数基于网络的客户端/服务器的工具或者服务都有类似的架构。比如链接处理,授权认证,安全等。第二层架构是MySQL比较重要的部分。大多数MySQL的核心服务功能都在这一层,包括查询解析,分析,优化,缓存以及所有的内置函数(列如:日期,时间,数学和加密函数),所有跨存储引擎
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