近日公司有一个9i 的Oracle数据库,运行效率低下.想要将其升级到11G. 但是升级之前 要将数据进行同步,好在表不是很多.只有三张表.业务压力也不大,就想到了使用物 化视图的方式将数据同步过来. 1.1 环境 数据库主机 IP地址 TNS DB_LINK ORACLE 版本 db2 10.100.99.114   to_118 11G db1 10.100.99.118     9iG 上面是本次操作测试的环境.说明: 将9i 数据库中的表实时同步到11G. 1.2 在db2配置指向db1

原文:.net使用SqlBulkCopy导入数据(创建新表) .net2.0后ado.net提供了一个快速导入sqlserver的方法sqlbulkcopy.导入效率非常高.  包装了一个简单的sqlbulkcopy类,用于数据从datatable导入到sqlserver.代码如下: /// <summary> /// 将DataTable写入数据库的表中 /// </summary> /// <param name="source">数据源Data

实现将 HDFS 中的数据写入到 HBase 表中 Runner类 package com.yjsj.hbase_mr2; import com.yjsj.hbase_mr2.ReadFruitFromHDFSMapper; import com.yjsj.hbase_mr2.WriteFruitMRFromTxtReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configur

1.将DataFrame数据如何写入到Hive表中?2.通过那个API实现创建spark临时表?3.如何将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中? 从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API. DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入

使用spark将内存中的数据写入到hive表中 hive-site.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Licensed to the Apache Software

源端: conn sh/sh create table "学生" ("学号" number primary key,"姓名" varchar2(30)) * ORA-00957: duplicate column name 重复列名 create table "学生" ("学号" number primary key, " 姓名" varchar2(30)); create materi

将XML格式字符串,写入数据集的表1中   命名空间:using System.Xml;               string strRead;//strRead为以下xml值                 XmlDocument xd = new XmlDocument();             xd.LoadXml(strRead);             XmlNodeList nodeList = xd.SelectSingleNode("root").ChildN

效果图: 1:第一步创建SQL表结构  CREATE TABLE [dbo].[LogDetails] (  [LogID] int NOT NULL IDENTITY(1,1) ,  [LogDate] datetime NOT NULL ,  [LogThread] nvarchar(100) NOT NULL ,  [LogLevel] nvarchar(200) NOT NULL ,  [LogLogger] nvarchar(500) NOT NULL ,  [LogMessage]

pom.xml文件写入代码,maven自动加载poi-3.1-beta2.jar <!-- https://mvnrepository.com/artifact/poi/poi --> <dependency> <groupId>poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId> <version>3.1-beta2</version> </dependency>

一.表结构一样 insert into 表1 select * from 表2 二. 表结构不一样或者取部分列 insert into 表1 (列名1,列名2,列名3) select 列1,列2,列3 from 表2 insert into 表1 (列名1,列名2,列名3) values(列1,列2,(select 列3 from 表2)); insert into table_class (id,name,created,updated) select code,name,now(),now(

摘自:http://blog.csdn.net/javaee_sunny/article/details/53439980 目录(?)[-] Oracle 10g 物化视图语法如下 实例演示 主要步骤 在A节点创建原表和物化视图日志 在B节点创建连接A节点的远程链接 在B节点处创建目标表和与目标表名称相同的物化视图 在B节点处刷新物化视图 升级采用存储过程定时任务JOB方式定时刷新物化视图 进一步优化 文章更新记录 参考文章 Oracle 10g 物化视图语法如下: create materia

一.Oracle物化视图语法 create materialized view [view_name]refresh [fast|complete|force][on [commit|demand] | start with (start_time) next (next_time)]as{创建物化视图用的查询语句} 以上是Oracle创建物化视图(Materialized View, 以下简称MV)时常用的语法,各参数的含义如下: 1.refresh [fast|complete|force]

一．    物化视图概述 Oracle的物化视图是包括一个查询结果的数据库对像,它是远程数据的的本地副本,或者用来生成基于数据表求和的汇总表.物化视图存储基于远程表的数据,也可以称为快照. 物化视图可以用于预先计算并保存表连接或聚集等耗时较多的操作的结果,这样,在执行查询时,就可以避免进行这些耗时的操作,而从快速的得到结果.物化视图有很多方面和索引很相似:使用物化视图的目的是为了提高查询性能:物化视图对应用透明,增加和删除物化视图不会影响应用程序中SQL语句的正确性和有效性:物化视图需要占用存储

物化视图创建语法:CREATE MATERIALIZED VIEW <schema.name>PCTFREE <integer>--存储参数PCTUSED <integer>--存储参数TABLESPACE <tablespace_name>--表空间BUILD IMMEDIATE|DEFERRED--创建方式ENABLE|DISABLE QUERY REWRITE--是否支持查询重写REFRESH <FORCE|FAST|COMPLETE|NEVER

--物化视图可以分为三种类型:* 包含聚集的物化视图* 只包含连接的物化视图* 嵌套物化视图三种物化视图的快速刷新的限制条件有很大区别,而对于其他方面则区别不大. --物化视图创建方式(Build Methods),包括BUILD IMMEDIATE和BUILD DEFERRED两种.* BUILD IMMEDIATE是在创建物化视图的时候就生成数据,* BUILD DEFERRED则在创建时不生成数据,以后根据需要在生成数据.默认为BUILD IMMEDIATE. --物化视图查询重写(Que

百度文库 http://wenku.baidu.com/view/f78f55c68bd63186bcebbc4b.html ORACLE物化视图 一.------------------------------------------------------------------------------------------ 物化视图是包括一个查询结果的数据库对像,它是远程数据的的本地副本,或者用来生成基于数据表求和的汇总表.物化视图存储基于远程表的数据,也可以称为快照. 物化视图可以查询

一.物化的一般使用方法物化视图是一种特殊的物理表,"物化"(Materialized)视图是相对普通视图而言的.普通视图是虚拟表.应用的局限性大,不论什么对视图的查询.oracle都实际上转换为视图SQL语句的查询.这样对总体查询性能的提高.并没有实质上的优点. 1.物化视图的类型ON DEMAND.ON COMMIT. 二者的差别在于刷新方法的不同,ON DEMAND顾名思义,仅在该物化视图"须要"被刷新了.才进行刷新(REFRESH).即更新物化视图.以保证和基

一．    物化视图概述 Oracle的物化视图是包括一个查询结果的数据库对像,它是远程数据的的本地副本,或者用来生成基于数据表求和的汇总表.物化视图存储基于远程表的数据,也可以称为快照. 物化视图可以用于预先计算并保存表连接或聚集等耗时较多的操作的结果,这样,在执行查询时,就可以避免进行这些耗时的操作,而从快速的得到结果.物化视图有很多方面和索引很相似:使用物化视图的目的是为了提高查询性能:物化视图对应用透明,增加和删除物化视图不会影响应用程序中SQL语句的正确性和有效性:物化视图需要占用存储

视图和物化视图区别 postgres中的视图和mysql中的视图是一样的,在查询的时候进行扫描子表的操作,而物化视图则是实实在在地将数据存成一张表.说说版本,物化视图是在9.3 之后才有的逻辑. 比较下视图和物化视图的性能 创建两个表 CREATE TABLE teacher ( id int NOT NULL, sname varchar(100) ); CREATE TABLE student ( sid int NOT NULL, teacher_id int NOT NULL DEFAU

Oracle物化视图的快速刷新机制是通过物化视图日志完成的.Oracle如何通过一个物化视图日志就可以支持多个物化视图的快速刷新呢,本文简单的描述一下刷新的原理. 首先,看一下物化视图的结构:SQL> create table t(id number, name varchar2(30), num number);表已创建. SQL> create materialized view log on t with rowid, sequence(id, name) including new v

一.物化视图定义摘录:     物化视图是包括一个查询结果的数据库对像(由系统实现定期刷新数据),物化视图不是在使用时才读取,而是预先计算并保存表连接或聚集等耗时较多的操作结果,这样在查询时大大提高了读取速度,特别适用抽取大数据量表某些信息以及数据链连接表使用.而且在数据仓库中使用到重写机制,对于用户来说,Oracle会自己选择合适的物化视图进行查询,不需要重新写SQL.       物化视图还可以进行远程数据的的本地复制,此时的物化视图存储也可以称为快照.可是用于实施数据库间的同步.通常情况下