理解v$sql的exact_matching_signature与force_matching_signature 对SQL语句,去掉重复的空格(不包括字符常量),将大小写转换成相同,比如均为大写(不包括字符常量)后,如果SQL相同,那么SQL语句的exact_matching_signature就是相同的. 对SQL语句,去掉重复的空格(不包括字符常量),将大小写转换成相同,比如均为大写(不包括字符常量),然后去掉SQL中的常量,如果SQL相同,那么SQL语句的force_matching_s…

以初学者的角度理解:SQL实现关系除法 相信各位在学习SQL的时候,由于没有一家SQL语言提供除法命令而只能自己写一个.而网上大多就是四步骤加一个模板: select distinct A.X from A A1 where not exists( select B.Y from B where not exists( select * from A A2 where A1.X = A2.X and A2.Y = B.Y ) ) 那四个步骤又写的过于抽象~,看得一头雾水.因此笔者希望从一个初学者…

前言 之前有园友一直关注着我快点出SQL Server性能优化系列,博主我也对性能优化系列也有点小期待,本来打算利用周末写死锁以及避免死锁系列的接着进入SQL Server优化系列,但是在工作中长时间都是利用EF来操作SQL,不免对写SQL语句有些生疏,在某些场景下还是只能利用底层的SQL语句或者写存储过程来实现,很久没写存储过程都忘记怎么写了,所以本节穿插动态SQL查询的文章,别着急,博主说过不会烂尾,博主再忙也会抽空将整个SQL Server系列梳理完毕,那样的话,无论对初级还是中级者都可以…

1.请求表单 请求表单的知识点是flask数据请求中很小的一部分,首先要了解一下GET和POST请求:http://www.w3school.com.cn/tags/html_ref_httpmethods.asp GET和POST从字面意义上理解,一个是“获取”一个是“发送” 说白了GET就是从指定的资源处来请求获取数据: 而POST就是向指定的资源来提交要被处理的数据: 而我们的请求表单,也就是request.form[],就是来获取POST请求中提交的表单数据到我们的控制台:一个简单的例子…

转自:http://blog.csdn.net/colorant/article/details/8645081 ==是什么 == 目标Scope EasyStandard SQL access on top of HBase 官方定义 A SQL layer over HBase delivered as a client-embedded JDBC drivertargeting low latency queries over HBase data 个人理解 不同于Hive on HBas…

转自 http://www.jellythink.com/archives/924,博客比价清晰 我理解上文的是SQL执行顺序 总体方案.当你加入索引了以后,其实他的执行计划是有细微的变化,比方说刚开始不再先生成笛卡尔积,而是进行SQL改写和评估,看使用哪个索引 扫描行数更少,成本更低.然后利用mysql嵌套循环的机制,找到表的执行顺序.最后确定好读取方式以后 先通过索引找到最佳左表,然后嵌套循环找到右表,然后按照SQL执行顺序进行. 这个也解释了索引 先加在WHERE 字段 然后处理GROUP…

工作中遇到这样的例子, CASE type WHEN 1 THEN '普通红包' WHEN 2 THEN '普通礼包加油卡' WHEN 3 THEN '优 惠码兑换加油卡' WHEN 4 THEN '优惠码兑换红包'  ELSE '邀请返加油卡' END 之后每次看到它,都感觉特别的高大上,于是从网上进行查找,终于了解它了,并且根据它进行了延伸,得到其他的几个难懂的SQL,在此以做备注.     CASE value WHEN [compare-value] THEN result [WHEN…

Spark SQL主要提供了两个工具来访问hive中的数据,即CLI和ThriftServer.前提是需要Spark支持Hive,即编译Spark时需要带上hive和hive-thriftserver选项,同时需要确保在$SPARK_HOME/conf目录下有hive-site.xml配置文件(可以从hive中拷贝过来).在该配置文件中主要是配置hive metastore的URI(Spark的CLI和ThriftServer都需要)以及ThriftServer相关配置项(如hive.serve…

使用Spark SQL,除了使用之前介绍的方法,实际上还可以使用SQLContext或者HiveContext通过编程的方式实现.前者支持SQL语法解析器(SQL-92语法),后者支持SQL语法解析器和HiveSQL语法解析器,默认为HiveSQL语法解析器,用户可以通过配置切换成SQL语法解析器来运行HiveQL不支持的语法,如:select 1.实际上HiveContext是SQLContext的子类,因此在HiveContext运行过程中除了override的函数和变量,可以使用和SQLC…

上一篇说到,在Spark 2.x当中,实际上SQLContext和HiveContext是过时的,相反是采用SparkSession对象的sql函数来操作SQL语句的.使用这个函数执行SQL语句前需要先调用DataFrame的createOrReplaceTempView注册一个临时表,所以关键是先要将RDD转换成DataFrame.实际上,在Spark中实际声明了 type DataFrame = Dataset[Row] 所以,DataFrame是Dataset[Row]的别名.RDD是提供…