本代码目的是替代Oracle的connect by语句,并实现后者的path和idleaf功能. 正文开始: 假设表org,字段有 id(编号),name(名称),pid(上级编号), 最上级的记录pid为空. 如: id     name     pid 1     集团       null 2     财务部     1 3     行政部     1 4     主办会计  2 实现目标表neworg: id    name    pid      pname    path_id   

1.使用mysql的union all可以同时查询出所有自己想要查询数据表的数据量. select 'user' as tablename, count(*) from user union all select 'teacher' as tablename, count(*) from teacher union all select 'person' as tablename, count(*) from person union all select 'student' as tablen

这里对查询计划的学习主要是对TPC-H中Query2的分析. 1.Query的查询语句 select s_acctbal, s_name, n_name, p_partkey, p_mfgr, s_address, s_phone, s_comment from part, supplier, partsupp, nation, region where p_partkey = ps_partkey and s_suppkey = ps_suppkey and p_size = and p_ty

今天学习第一模块的最后一课课程--函数: python的第一个函数: 1 def func1(): 2 print('第一个函数') 3 return 0 4 func1() 1 同时返回多种类型时,将是返回一元组: 1 def func2(): 2 '],{'五':'六','七':8}#返回多种数据类型 3 data=func2() 4 print(data) 2 函数参数的调用: 1,位置调用:编写时需要一一对应,如果少了,或是多少都会出错! 1 def func3(x,y): 2 z=x+

1 数据库系统实现 实 验 指 导 书 齐心 彭彬 计算机工程与软件实验中心 2016 年 3 月2目 录实验一.JDBC 应用程序设计(2 学时) ........................................................ 71.实验目的 ............................................................................. 72.实验性质 ........................

转载自:https://blog.csdn.net/you_xian/article/details/78549756作者:lianghc      在greenplum 使用过程中积累的一些常用查询语句,整理出来备忘.欢迎各位留言补充.都是SQL命令以及数据字典的使用.熟悉数据字典非常重要.三个重要的schema:pg_catalog,pg_toolkit,information_schema,其中information_schema 中的数据字典都在视图中,并且这个schema中提供了大量的

gp_toolkit 说明 Greenplum数据库提供了一个名为gp_tooikit的管理schema,该schema下有关于查询系统目录,日志文件, 用户创建(databases,schema,table,indexs,view,function)等信息,也可以查询资源队列,表的膨胀表,表的倾斜, 系统自己维护的ID等的相关信息.注意不要在该schema下创建任何对象,否则会影响系统对元数据维护的错误问题, 同时再使用gpcrondump和gpdbrestore程序进行备份和恢复数据时,之前

在使用greenplum中会使用分区表,但同时分区表需要维护分区:比如加分区,这个过程比较痛苦,查询相关资料以后有了相应的解决办法,但是该办法也不是万能的,有诸多限制,关于限制有兴趣的同学可以查看我文章最后提到的参考资料. 创建2个表(range分区表和list分区表) CREATE TABLE tb1_partition_list_yyyymmdd ( id numeric, yyyymmdd ) ) ) DISTRIBUTED BY (id) PARTITION BY LIST(yyyymm

Greenplum 的分布式框架结构 1.基本架构 Greenplum(以下简称 GPDB)是一款典型的 Shared-Nothing 分布式数据库系统.GPDB 拥有一个中控节点( Master )统筹整个系统,并在整个分布式框架下运行多个数据库实例( Segment ).Master 是 GPDB 系统的访问入口,其负责处理客户端的连接及 SQL 命令.协调系统中的其他 Segment 工作,Segment 负责管理和处理用户数据.而每个 Segment 实际上是由多个独立的 Postgre

这个其实非常简单,之所以要写此文是因为当前网上搜索到的文章都是使用PostgreSQL的驱动,没有找到使用greenplum官方驱动的案例,两者有什么区别呢? 一开始我也使用的是PostgreSQL的驱动,但相同的sql,我在客户端软件中执行只要零点零几秒,但在代码中通过jdbc查询时需要一秒多,通过多次测试,发现这个延时基本稳定在一秒多,若在平时这个貌似也不是多大的事,但在pk性能是就至关重要了,本就是几秒的事,这延迟一秒多影响是相当的大了,后来在官网下载服务器时才看到greenplum有自己

Greenplum接触也有一段时间了,在使用过程中积累了一些命令,在此分享给大家. 1. 查看segment是否有切换(没有记录则没有切换) SELECT * from gp_segment_configuration where status='d' or mode <> 's'; 2.  查看表的分布是否均匀 ; 3. 统计各个数据库大小 select datname,pg_size_pretty(pg_database_size(datname)) from pg_database; 4

最近在折腾greenplum,遇到一个蛋疼的问题,那就是获取表结构,也就是建表语句.大家都知道在MySQL里面是非常easy的,show create table table_name 就搞定了,在gpdb里面就没这么容易,在查询大量资料以后终于找到了方法.那就是自己定义一个函数去获取,函数中可以嵌套python代码,非常的方便.但是资料中的代码有大量错误,在经过几番调试以后终于可以使用了. 如果没有这个函数其实也可以获取表结构,那就是只能导出这个表的结构进行查看了.导出表结构的命令是: pg_

版权声明:本文由黄辉原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/259 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 之前对GreenPlum与Mysql进行了TPC-H类的对比测试,发现同等资源配比条件下,GreenPlum的性能远好于Mysql,有部分原因是得益于GreenPlum本身采用了更高效的算法,比如说做多表join时,采用的是hash join方式.如果采用同样高效的算

PostgreSQL和Greenplum.Npgsql 想着要不要写,两个原因“懒”和“空”.其实懒和空也是有联系的,不是因为懒的写,而是因为对PostgreSQL和Npgsql的知识了解匮乏,也就懒得写.好了,开头就写到这里,有些绕口令的感觉.一贯以这种不靠谱的描述开头,也成为了一种习惯,既然是习惯,也还不算坏,得坚持. 其实想写PostgreSQL和Npgsql的博客起因还是因为项目中用到了,虽然网上有很多对PostgreSQL数据库支持的类库,可以拿来就用,但多少有些不踏实.也许是老了的原

1.greenplum数据库安装前期准备工作 1.1 安装Linux l  内存:最小1GB,推荐2GB或以上. l  交换空间: 内存大小是1-2GB时,交换空间是内存的1.5倍,内存大小2-16GB时,交换空间等于内存大小,内存大小16G以上时,交换空间为16GB. l  需要选择以下组件:GNOME桌面.编辑器.开发工具.开发库等,具体参照Linux标准文档. l  使用安装光盘安装CentOS-6.5-x86_64-bin l  Greenplum 数据库版本 4.3.9.1 1.2 配

公司有个项目需要安装greenplum数据库,让我这个gp小白很是受伤,在网上各种搜,结果找到的都是TMD坑货帖子,但是经过4日苦战,总算是把greenplum的安装弄了个明白,单机及集群模式都部署成功,下面由我给大家分享一下整个部署过程,并小分析一下安装过程中遇到的各种坑. 首先,说一下我的环境,CentOS 7.2.1511,64位操作系统,全新安装,没有更新过 [root@mdw ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.2.15

版权声明:本文由黄辉原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/195 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 如今,多样的交易模式以及大众消费观念的改变使得数据库应用领域不断扩大,现代的大型分布式应用系统的数据膨胀也对数据库的海量数据处理能力和并行处理能力提出了更高的要求,如何在数据呈现海量扩张的同时提高处理速度和应用系统的可用性,使客户能同时得到更高的处理速度.更高的数据可

Greenplum数据库基于PostgreSQL开源技术.本质上讲,它是多个PostgreSQL实例一起充当一个数据库管理系统.Greenplum以PostgreSQL 8.2.15为基础构建,在SQL支持.特性.配置选项和终端用户功能方面非常像PostgreSQL,用户操作Greenplum就跟平常操作PostgreSQL一样.不过,为了支持Greenplum数据库的并发结构,PostgreSQL的内部构件经过了修补.例如,为了在所有并行的PostgreSQL数据实例上并发执行查询,系统目录.

想着要不要写,两个原因"懒"和"空".其实懒和空也是有联系的,不是因为懒的写,而是因为对PostgreSQL和Npgsql的知识了解匮乏,也就懒得写.好了,开头就写到这里,有些绕口令的感觉.一贯以这种不靠谱的描述开头,也成为了一种习惯,既然是习惯,也还不算坏,得坚持. 其实想写PostgreSQL和Npgsql的博客起因还是因为项目中用到了,虽然网上有很多对PostgreSQL数据库支持的类库,可以拿来就用,但多少有些不踏实.也许是老了的原因,危机意识的督促下,还是

随着云计算.大数据迅速发展,亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈.谷歌.淘宝.百度.京东等底层都应用hadoop.越来越多的企 业急需引入hadoop技术人才.由于掌握Hadoop技术的开发人员并不多,直接导致了这几年hadoop技术的薪水远高于JavaEE及 Android程序员. Hadoop入门薪资已经达到了 8K 以上,工作1年可达到 1.2W 以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万 . 一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习had

如今,多样的交易模式以及大众消费观念的改变使得数据库应用领域不断扩大,现代的大型分布式应用系统的数据膨胀也对数据库的海量数据处理能力和并行处理能力提出了更高的要求,如何在数据呈现海量扩张的同时提高处理速度和应用系统的可用性,使客户能同时得到更高的处理速度.更高的数据可用性和更大的数据集,是数据库系统面临的一个挑战. 通过TPC-H基准测试,可获得数据库单位时间内的性能处理能力,为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据,通过横向对比促进数据库系统的整体质量提升,能更好地在重大信息化工程中实现