SQLAlchemy的orm和core的区别：SQLAlchemy Core: 基于schema（数据库的组织与结构）的，就有点类似于传统的SQL，在数据仓库，报表分析等方面能够对查询控制的更好。SQLAlchemy ORM: 但是如果在考虑领域模型的设计时，ORM封装了大量底层的schema和元数据结构，这种封装使得开发人员和数据库的交互变得更加简单在select的时候指定一个column的值：
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2024-05-30 11:29:21
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基础语法创建连接from sqlalchemy import create_engine
# 写法1
engine = create_engine("postgresql://scott:tiger@localhost/test?charset=utf8")
# 写法2
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1/test
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2024-05-29 16:57:00
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上一篇说到把MySQL数据显示在html界面，结果我们项目使用的数据库是sqlserver，好了，又要另寻方法，原以为能把MySQL显示出来了，其他的也差不多，没想到也搞了差不多一天时间，小白就是要不断走错路才能找到解决方法，好了，入正题。 我使用的
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2024-06-28 18:00:19
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## Spark读取CSV文件时指定Schema的实现步骤
本文将介绍如何使用Spark读取CSV文件并指定Schema。在Spark中，CSV文件通常被用作数据源，指定Schema可以帮助我们更好地解析和处理数据。
首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的依赖 |
| 步骤二 | 创建SparkSession对象
原创
2023-11-19 16:20:18
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前言 在Python中，最知名的ORM非SQLAlchemy莫属了，同时，Django作为一款功能丰富的框架，其中也内置了专属的ORM，其语法逻辑与SQLAlchemy十分相似，有过SQLAlchemy使用经验的可以很容易上手。SQLAlchemy基础使用参考：Python ORM ：SQLAlchemy基础使用一、常用字段类型AutoField(Field)
- int自增列，
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2023-12-03 07:47:31
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文章目录创建步骤1. 创建元数据元数据的概念元数据的创建方法方式1：直接方式方式2：ORM方式2. 声明表数据方式1：Table方式方式2：ORM方式创建基类方法1方法2自定义类方式3：混合方式3. 反射数据表4.与数据库交互创建表删除表示例代码声明式创建数据库表反射式创建数据表模型 创建步骤1. 创建元数据元数据的概念sqlalchemy中一个重要的元素是SQL Expression Lang
序列（Sequence）是Oracle数据库中独有的，由于在项目中使用Sequence生成的数据做为主键，所以必须有一套完整可行的转换方案来替代。涉及到的程序应该改动尽可能的小。我们应该提供一个跟Oracle数据库取序列方法差不多的函数，来缓解由于数据库不同，导致的额外工作量。这里我们来看一下微软的解决方案。使用到的工具为Microsoft SQL Server Migration Assista
# 使用 Spark 读取 MongoDB 并指定 Schema 的教程
在现代数据处理中，Apache Spark 和 MongoDB 是两个强大的工具。Spark 是一个快速的通用计算引擎，而 MongoDB 是一种流行的 NoSQL 数据库。将这两者结合，能够以非常高效的方式处理大规模数据。本文将指导你如何使用 Spark 读取 MongoDB 数据并指定 Schema。
## 整体流程
本文总结Spark Structured Streaming Source、Sink。SourceFile Source从目录中读取文件作为数据流。支持csv、json、text、parquet、orc格式。以csv文件为例如下:// 启动自动推断Schema
spark.conf.set("spark.sql.streaming.schemaInference",true)
// 读取csv文
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2023-10-24 07:33:56
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Spark读取CSV文件详解如题，有一个spark读取csv的需求，这会涉及到很多参数。通过对源码(spark version 2.4.5(DataFrameReader.scala:535 line))的阅读，现在我总结在这里：
spark读取csv的代码如下val dataFrame: DataFrame = spark.read.format("csv")
.option("he
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2023-09-08 20:21:33
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# 如何使用Spark SQL指定Schema读取文本数据
作为一名经验丰富的开发者，你将是一位很好的导师，来教导一位刚入行的小白如何使用Spark SQL指定Schema来读取文本数据。本文将为你提供一个简单的步骤指南，并提供每个步骤中所需的代码示例和相应的注释。
## 整体流程
下面是完成此任务的整体流程，可以使用一个表格来展示每个步骤及其对应的代码。
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-01-19 04:15:20
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# 使用 SQLAlchemy 读取 Hive 数据库
在大数据处理的时代，Hive 已成为一个流行的选择，尤其是在处理大量数据时。为了方便地与 Hive 进行交互，SQLAlchemy 是一个非常有效的工具，它提供了一个统一的接口来连接各种数据库。本文将介绍如何使用 SQLAlchemy 读取 Hive 数据库，并提供相关的代码示例。
## 什么是 SQLAlchemy？
SQLAlche
原创
2024-09-07 05:42:21
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需要从9个地市的计费数据库中读取一些表,存储到运营分析系统中.有几个表数据量超过1亿条.对于这么大的数据量,如果用create table as select 或者使用cursor的话,对回滚段的压力肯定非常大.经过同事提示,想到了sqlplus的copy命令.connect ods/odsset time onset timing onset head onset echo onset copy
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2024-09-04 14:41:02
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# Java Spark 读取 CSV 文件并显示指定 Schema
## 1. 引言
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，特别适合处理大规模的数据集。我们通常会从 CSV 文件中读取数据，并且在读取时设定一个特定的 schema（结构）。这篇文章将详细介绍如何在 Java 环境下使用 Spark 读取 CSV 文件并显示指定的 schema。
## 2. 流程概述
在实
目录一 TableDescriptor1 Schema1.1 physical column1.2 computed column1.3 metadata column1.4 主键约束2 format2.1 json format 详解2.2 csv format 详解3 connector3.1 kafka connector3.2 upsert-kafka-connector3.3 jdbc
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2023-10-13 20:11:11
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目录前言一.Flask-SQLAlchemy的安装使用pip安装二.构建DB对象2.1什么是DB对象2.2构建DB对象2.3DB对象与Flask实例关联将Flask实例作为参数传入使用init_app()函数关联三.配置DB对象的扩展3.1SQLALCHEMY_DATABASE_URI3.2SQLALCHEMY_ECHO3.3SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS四.定义模型
一、读写分离什么是数据库读写分离？答：一主多从，读写分离，主动同步，是一种常见的数据库架构，一般来说：主库，提供数据库写服务从库，提供数据库读服务主从之间，通过某种机制同步数据，例如mysql的binlog一个组从同步集群通常称为一个“分组”。分组架构究竟解决什么问题？ 答：大部分互联网业务读多写少，数据库的读往往最先成为性能瓶颈，如果希望：线性提升数据库读性能通过消除读写锁冲突提升数据
1、select to_date('2011-01-01 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') from dual ; to_date(string,[format,[nlsparams]])函数将char 或varchar2类型的值转化为一个Date值。 &nb
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2024-09-12 07:43:44
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2个最大的差别：1.登录触发器在SYS用户下是不能被启动的，注销触发器在SYS用户下是可以被启动的。 2.在登录触发器中，如果发生例外，例外没有处理的话，则无法登录， 但是在注销触发器中发生未处理的例外的话，用户照样能够退出回话。首先，关于1.的部分，登录触发器SYS用户不能启动。理由如下： 触发器发生错误的时候无法登录，如果连超级管理员SYS也无法登录数据库 的话，数据库就无法操作
ACT_GE_BYTEARRAY 用于保存与流程引擎相关的资源，只要调用了Activit存储服务的API，其提供的资源均会转换成byte数组并保存到这个表中。资源表设计了一个byte字段，用来保存资源的内容，因此理论上可以保存任何资源类型（文件，或者其他来源的输入流）。一般情况下，Activit使用这个表来保存字符串、流程文件的内容和流程图片内容等。ACT_GE_BYTEARRAY ID_：数据表
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2024-10-18 10:03:45
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