方法一: 现在的导出还是有缺陷的,导出的文件中还是存在其他不必要的信息 #!/bin/bash ##获取数据库 databases=$(hive -e "show databases; exit;") for database in $databases; do #获取hive建表语句 tables=$(hive -e "use $database; show tables;") for table in $tables; do echo "--=====

在使用spark sql创建表的时候提示如下错误: missing EOF at 'from' near ')' 可以看下你的建表语句中是不是create external table ....   ,把external删除就好了,spark sql 不支持external 关键字

建表注意 .建议字段定义为NOT NULL 搜索引擎 MyISAM InnoDB 区别 InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时最常用的两个表类型,这两个表类型各有优劣,视具体应用而定.基本的差别为:MyISAM类型不支持事务处理等高级处理,而InnoDB类型支持.MyISAM类型的表强调的是性能,其执行数度比InnoDB类型更快,但是不提供事务支持,而InnoDB提供事务支持以及外部键等高级数据库功能. sql优化 任何地方都不要使用 select * from t ,用具体的字段

在建表方面你都有哪些感悟? 见过的建表的一些现象: 1,一对多业务,有时候在主表见一个字段xxIds,然后存多表的id,多个英文逗号隔开,不知道这样好不好? 2,大部分字段建成varchar(50),反正现在空间不珍贵了(相对而言),不管name,还是描述,不算事分类名还是别名…… 3,时间类型建成varchar(20),这样见的好处大概是转json时不会被转成事件戳了,啥数据都能被存储进去? 4,钱数据被建成varchar(20),数据不会丢失了?反正也不在数据库计算,不知道为啥这样见? 5,

这里以sqlyong为软件示例: --创建存储过程DELIMITER $$ CREATE PROCEDURE `createTablesWithIndex`() BEGIN DECLARE `@i` INT(11); DECLARE `@createSql` VARCHAR(2560); DECLARE `@createIndexSql1` VARCHAR(2560); DECLARE `@createIndexSql2` VARCHAR(2560); DECLARE `@createIndex

废话不说,直接建表 1.表Player USE T4st -- 设置当前数据库为T4st,以便访问sysobjects IF EXISTS(SELECT * FROM sysobjects WHERE name='Player') DROP TABLE Player CREATE TABLE Player ( Code ) PRIMARY KEY NOT NULL, Name ), ) ','赵甲'); ','钱乙'); ','孙丙'); ','李丁'); ','周戊'); ','吴已'); '

create database xue1 go --创建数据库 use xue1 go --引用数据库 create table xinxi ( code int, name ), xuehao ), brithday ), ) --创建信息表 ,,) ,,) ,,) ,,) ,,) ,,)--输入信息 --查询所有信息 select * from student --查询学号为6的人的所有信息 --查询学号为8的人的姓名 --查询所有人的姓名 select name from student

CREATE TABLE [dbo].[SysSample]([Id] [varchar](50) NOT NULL,[Name] [varchar](50) NULL,[Age] [int] NULL,[Bir] [datetime] NULL,[Photo] [varchar](50) NULL,[Note] [text] NULL,[CreateTime] [datetime] NULL,CONSTRAINT [PK__SysSample] PRIMARY KEY CLUSTERED( [

  数据库设计 数据库表之间的关系 类目表(product_category) 商品表(product_info) 订单主表(order_master) 订单详情表(order_detail) 卖家信息表(order_detail)     create table `product_info`( `product_id` varchar(32) not null, --企业级的用varchar,自己玩的项目可以用自增的但数量大了可能不够用 `product_name` varchar(64)

create table dbo.[Finance_CityInfo] ([CityId] int identity(1,1) not null , [City] nvarchar(20) not null , [CityPinyin] varchar(50) , [ShortIndb] varchar(20) , [ShortDomain] varchar(100) , [IsNorth] varchar(10) , [IsOpen] int default('1') not null , [

CREATE TABLE `article` ( `id` INT() NOT NULL PRIMARY KEY auto_increment, `title` CHAR() NOT NULL, `content` CHAR() NOT NULL, `report_time` INT() NOT NULL DEFAULT ' ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 插数据 INSERT INTO `country` VALUES (); INSERT INTO

Hive sql是Hive 用户使用Hive的主要工具.Hive SQL是类似于ANSI SQL标准的SQL语言,但是两者有不完全相同.Hive SQL和Mysql的SQL方言最为接近,但是两者之间也存在着显著的差异,比如Hive不支持行级数据的插入.更新和删除,也不支持事务操作. 注: HIVE 2.*版本之后开始支持事务功能,以及对单条数据的插入更新等操作 Hive的相关概念 Hive数据库 Hive中的数据库从本质上来说仅仅就是一个目录或者命名空间,但是对于具有很多用户和组的集群来说,这个

1. 分桶表以及分桶抽样查询 1.1 分桶表 对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键(某个字段对应的的值)的哈希值分散进多个文件中,这些小文件称为桶. 如要按照name属性分为3个桶,就是对name属性值的hash值对3取摸,按照取模结果对数据分桶.如取模结果为0的数据记录存放到一个文件,取模为1的数据存放到一个文件,取模为2的数据存放到一个文件. 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式.不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个

Hive本身并不存储数据,而是将数据存储在Hadoop的HDFS中,表名对应HDFS中的目录/文件.根据数据的不同存储方式,将Hive表分为外部表.内部表.分区表和分桶表四种数据模型.每种数据模型各有优缺点.通过create user命令创建user表时,会在HDFS中生成一个user目录/文件. 外部表 数据不由Hive管理,使用drop命令删除一个表时,只是把表的元数据给删除了,而表的数据不会删除. 创建外部表的SQL语句: create external table bigdata17_u

在 hive 中分区表是很常用的,分桶表可能没那么常用,本文主讲分区表. 概念 分区表 在 hive 中,表是可以分区的,hive 表的每个区其实是对应 hdfs 上的一个文件夹: 可以通过多层文件夹的方式创建多层分区: 通过文件夹把数据分开 分桶表 分桶表中的每个桶对应 hdfs 上的一个文件: 通过文件把数据分开 在查询时可以通过 where 指定分区(分桶),提高查询效率 分区表基本操作 1. 创建分区表 partitoned by 指定分区,后面加 分区字段 和 分区字段类型,可以加多个

在实际生产中有时我们需要将一张表的数据导入到另外一张表,如果有PLSQL,我们可以通过PLSQL工具将数据导出为sql脚本,然后再在另外一个数据库中执行这个脚本.但有时在实际生产中我们没有PLSQL这个工具,而且PLSQL的导出工具也不是特别好用.这时我们可以通过sqlplus中的spool工具,将我们需要的数据导出为sql建表脚本. spool工具是将我们在sqlplus中的输出写入自己需要的文件中,如此也就是说,我们通过查询,将查询结果输出为建表语句,然后将这些语句输出到sql脚本中即可.

[分桶概述] Hive表分区的实质是分目录(将超大表的数据按指定标准细分到指定目录),且分区的字段不属于Hive表中存在的字段:分桶的实质是分文件(将超大文件的数据按指定标准细分到分桶文件),且分桶的字段必须在Hive表中存在.   分桶的意义在于: 可以提高多表join的效率(因为通过分桶已经将超大数据集提取出来了.假如原数据被分了4个桶,此时2表join的时候只需要读取符合条件的一个分桶,则理论上效率可提升4倍) 加速数据抽样的效率(理由同上,只需要按照指定规则抽取指定分桶的数据即可,不需要

目录 一.分区表 1.本质 2.创建分区表 3.加载数据到分区表 4.查看分区 5.增加分区 6.删除分区 7.二级分区 8.分区表和元数据对应得三种方式 9.动态分区 二.分桶表 1.创建分桶表 2.查看分桶表信息 3.开启分桶表 4.导入数据到分桶表 5.查询分桶表 分桶规则 一.分区表 1.本质 hive存在问题:hive里面没有索引机制,每次查询的时候,hive会暴力扫描整张表:而分区表的本质就是分目录,按照业务需求,把数据分成多个目录存储,然后查询的时候就可以通过where条件指定对应

ι 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 当使用的mysql数据库为5.5版本时,方言需要设置为 <property name="hibernate.dialect">org.hibernate.dialect.MySQLDialect</property> 而非 <property name="hibernate.dialect">org.hibernate.dialect.MySQLDialect</pr

flask-SQLAlchemy是在原生SQLAlchemy的基础之上做了一层封装,安装flask-SQLAlchemy会自动安装SQLAlchemy 安装 传统的sql建表建字段 通过flask-SQLAlchemy建表建字段 用法:声明和初始化一系列的配置 flask-SQLAlchemy建表建字段 db.String() 整形db.Integer() 字符串db.TEXT() 文本db.DateTime() 日期时间db.Float() 浮点db.Boolean() 布尔db.Pickle

一个.概要 在实际的软件开发项目.我们经常会遇到需要创造更多的相同类型的数据库表或存储过程时,.例如.假设按照尾号点表的ID号,然后,你需要创建10用户信息表,的用户信息放在同一个表中. 对于类型同样的多个表,我们能够逐个建立,也能够採用循环的方法来建立.与之相相应的,能够用一个存储过程实现对全部表的操作.也能够循环建立存储过程,每一个存储过程实现对某个特定表的操作. 本文中,我们建立10个员工信息表.每一个表中包括员工工号(8位)和年龄字段,以工号的最后一位来分表.同一时候,我们建立存储过程实