随着互联网、物联网、5G、人工智能、云计算等技术的不断发展，越来越多的数据在互联网上产生，对互联网的运营也开始进入精细化，因此大数据、数据分析、数字营销开始变成每个互联网企业的重点。在做数据分析时有OLAP、OLTP是我们必定会遇到的技术，在介绍OLAP引擎技术选型之前，我们先看看这两个技术分别是什么意思？ OLTP（OnlineTransactionProcessing联机事务处理），
代码 BCP是SQL Server中负责导入导出数据的一个命令行工具，它是基于DB -
Library的，并且能以并行的方式高效地导入导出大批量的数据BCP除了可以在控制台执行外，还可以通过调用SQL Server的一个系统存储过程xp_cmdshell以SQL语句的方式运行BCP。如： EXEC
master..xp_cmd
再学C的时候，我们使用txt文件的读写。C++的话可以使用数据库来对数据的保存和读取。这里我使用的SQLite（全名为：SQLite Expert Professional 3大家也可以用其他版本）这是一个操作起来比较简单的数据，当然还有其他数据库比如MYSQL等。SQLite下载这里我是再腾讯管家下载的，大家也可以再网站中下载。SQLite基础知识我以数据库的增、删、改、查和常规的建表建数据库这
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2024-05-01 23:13:27
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目录1.前言2.BULK INSERT3.简单示例 前言 由于昨天接到一个客户反馈导出数据卡死的问题，于是决定今天模拟一下千万级的数据，然后傻傻的等待插入数据了半天...... 对于海量数据，上百万上千万的数据插入，我们用ADO.NET提供的普通一条一条数据插入非常非常慢，好在Sql Server为我们提供了批量插入方法。 BULK INSERT 语法
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2024-07-22 16:20:01
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06、SQL Server大数据群集进阶--理解大数据构架 之前创建了一个SQL BigData群集，也进行了HDFS连接查询的操作，一切看起来都挺简单的，也能运行起来。但是也没发现有什么特别之处，与普通的SQL实例相比也好像没有区别。因此我们要更加深入的学习和剖析大数据群集。大数据构架目标是实现大数据的导入、存储、管理、查询、分析、预测。数据导入首先需要完成数据的导入工作。在任何大型数
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2024-03-26 17:20:15
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半个月前看到博客园有人说.NET不行那篇文章，我只想说你们有时间去抱怨不如多写些实在的东西。 SQLSERVER优点和缺点？ 优点：支持索引、事务、安全性以及容错性高 缺点：数据量达到100万以上就需要开始优化了，一般我们会对 表进行水平拆分，分表、分区和作业同步等，这样做大大提高了逻辑的复杂性，难以维护，只有群
从离线方面入手（hadoop、hive）熟练使用框架后跟着demo看源码hadoop和hive要学好算法和常用数据结构面试要求：hadoop、zookeeper、hive、flume、kafka、hbase，sqoop框架会用Java基础、熟悉Linux，手写SQL学习一个新的东西，首先要弄清楚三件事：这是什么东西（干什么的）？为什么需要它（怎么来的）？它是如何运作的？大数据跟业务紧密相关，相比去
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2024-07-22 13:32:49
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作者 | Alan Beaulieu译者 | Liangchu校对 | gongyouliu编辑 | auroral-L全文共12309字，预计阅读时间90分钟。第三章 查询入门1. 查询机制2. 查询语句3. select子句 3.1 列别名 3.2 去除冗余4.
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2024-06-03 22:03:19
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对SQL Server数据表进行分区的过程分为三个步骤：
1)建立分区函数
2)建立分区方案
3)对表格进行分区
第一个步骤：建立分区函数
分区函数定义[u]how[/u]，即你想要SQL Server如何对数据进行分区。这里就不以某一个表格作为例子，而是总体概括分割数据的技术。
分区是通过指定每个
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2024-03-23 15:36:20
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1、应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from
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2024-09-23 15:18:49
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第一章 NoSQL与大数据简介 一、 大数据的定义-4V特性Volume 数据量大：海量互联网数据浏览量Velocity 实时性强：高速的数据产生、处理、分析能力Variety 数据种类多：图片、视频、文档等类型数据处理Value 蕴含价值高：商品销售、广告投放、电影推荐等二、 SQL数据库要点回顾SQL＝Structured Query Language结构性查询语句 SQL数据库是一种数据库语
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2024-06-29 07:43:28
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具体要注意的： 1.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from t where num=0 2.应尽量避免在 where 子句中使用!
很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的，他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如： select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000 和执行: select * from table1 where tID > 10000 and nam
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2024-04-27 20:06:18
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# 如何提高MYSQL和SQLITE查询效率
作为一名经验丰富的开发者，我将会向你介绍如何提高MYSQL和SQLITE查询效率的方法。在开始之前，我们先来了解一下整个流程。
## 查询效率提升流程
以下是提高MYSQL和SQLITE查询效率的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 了解查询需求 |
| 2 | 选择合适的索引 |
| 3 | 编写高效的S
原创
2023-07-23 17:47:51
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1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没
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2024-10-08 12:46:06
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一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。 在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较小，负荷较低。我们往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等
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2024-05-11 20:18:26
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# Spark SQL 中的 GroupBy 操作效率分析
## 引言
在大数据处理场景中，我们常常需要对大量数据进行分组统计。Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，Spark SQL 允许通过 SQL 查询对 DataFrame 和 Dataset 进行分析。在我们进行数据分组（`groupBy`）时，效率往往是一个重要的考量因素。本文将探讨 Spark SQL 中的 `gr
# 大数据写入HDFS与HBase的效率分析
在大数据生态系统中，Hadoop分布式文件系统（HDFS）与HBase是两个重要的组成部分。HDFS主要用于存储海量数据，提供高吞吐量的访问，而HBase则是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，适用于大规模数据的实时读写。本文将探讨将大数据写入HDFS和HBase的效率，并提供代码示例。
## HDFS与HBase的架构
HDFS是一个高度容错
一、程序员老鸟写sql语句的经验之谈做管理系统的，无论是bs结构的还是cs结构的，都不可避免的涉及到数据库表结构的设计，sql语句的编写等。因此在开发系统的时候，表结构设计是否合理，sql语句是否标准，写出的sql性能是否优化往往会成为公司衡量程序员技术水平的标准。我们程序员不是dba，不需要时刻关注sql运行时间，想方设法优化表结构，存储空间，优化表读取速度等等，但是在开发系统时，时刻保持优良的
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t
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2024-10-22 13:25:04
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