项目做库迁移,前期需要经常调整表结构语句,涉及多次的批量drop,本着偷懒精神写了这个函数.鉴于本函数在生产环境有巨大风险,建议测试完毕后立即删除. 主要步骤很简单:1)从pg_tables查询得到相关表名称:2)遍历查询结果拼接动态语句然后循环执行. 代码: create or replace function vppp.func_drop_tables() returns void as $body$ -- 注意schema名称 declare tmp ); -- 存放拼接文本 stmp r

--批量删除用户表 --1.删除外键约束DECLARE c1 cursor for     select 'alter table ['+ object_name(parent_obj) + '] drop constraint ['+name+']; '    from sysobjects     where xtype = 'F'open c1declare @c1 varchar(8000)fetch next from c1 into @c1while(@@fetch_status=0

前言 Spark SQL 在删除外部表时,本不能删除外部表的数据的.本篇文章主要介绍如何修改Spark SQL 源码实现在删除外部表的时候,可以带额外选项来删除外部表的数据. 本文的环境是我一直使用的 spark 2.4.3 版本. 1. 修改ANTLR4 语法文件 修改 SqlBase.g4文件中drop Table 相关语句,添加(WITH DATA)?, 修改完之后如下: DROP TABLE (IF EXISTS)? tableIdentifier (WITH DATA)? PURGE?

--批量删除以test的表开头的表 declare @name varchar(50) while(exists(select * from sysobjects where name like test%' )) begin select @name=name from sysobjects where name like test%' exec ('drop table '+@name) end

) while(exists(select * from sysobjects where name like '表名前缀%')) begin select @name=name from sysobjects where name like '表名前缀%' exec ('drop table '+@name) end

今天需要清理一个很大的数据库,里面表有一堆,而且有很多是空表.想着把数据库弄小点,于是想到一次性删掉所有空表. 废话不多说,上代码. 首先,查处所有的空表. select distinct a.name AS 表名 ,b.rows AS 表数据条数 from sys.objects a,sysindexes b where a.object_id=b.id and a.type='u' --所有数据条数为0的表 然后把查询的表名拼成drop table的语句. select 'drop tabl

SET ANSI_NULLS ONGOSET QUOTED_IDENTIFIER ONGO-- =============================================-- Author: <Author,,Name>-- Create date: <Create Date,,>-- Description: <Description,,>-- =============================================alter PRO

-- 注意这里的`是英文输入法状态下,主键盘数字1的左边的键.drop table `user`,`c_class`;

drop external table if exists tableName;

SELECT CONCAT('drop table ',table_name,';') FROM information_schema.`TABLES` WHERE table_schema='数据库名';

一.外部表特性 数据文件位于操作系统之外,并且具有一定的格式分割的文本文件或其他类型文件.ORACLE的外部表通过SQL的形式访问数据文件中的数据,数据并不需要加载到数据库中且数据是可读的,所以不用DML操作,创建索引 二.创建外部表的步骤 A.创建目录对象,这一点限制数据必须的SERVER端  B.数据文件的准备,数据文件要求为操作系统之外且固定格式,不能有标题  C.创建外部表的字段如有特殊字段需用双引号 ”SYS_ID#”  D.删除外部表及目录,应先删除表后再删除目录 三.创建外部表实列

(外部表创建主要注意创建目录访问权限问题.目录路径格式无空格等不相关字符,即必须是当前表访问用户可以访问:关于表中行数的限制问题,如果不加限制注意添加reject limit unlimited:表中数据格式与创建表时access parameters中的定义需保持同步,适当用skip=1) 外部表概述 外部表只能在Oracle 9i之后来使用.简单地说,外部表,是指不存在于数据库中的表.通过向Oracle提供描述外部表的元数据,我们可以把一个操作系统文件当成一个只读的数据库表,就像这些数据存储

外部表介绍 ORACLE外部表用来存取数据库以外的文本文件(Text File)或ORACLE专属格式文件.因此,建立外部表时不会产生段.区.数据块等存储结构,只有与表相关的定义放在数据字典中.外部表,顾名思义,存储在数据库外面的表.当存取时才能从ORACLE专属格式文件中取得数据,外部表仅供查询,不能对外部表的内容进行修改(INSERT.UPDATE.DELETE操作).不能对外部表建立索引.因为创建索引就意味着要存在对应的索引记录.而外部表其实在没有存储在数据库中.故在外部是无法建立索引的.

1. 内部表 create table test (name string , age string) location '/input/table_data'; 注:hive默认创建的是内部表 此时,会在hdfs上新建一个test表的数据存放地 load data inpath '/input/data' into table test ; 会将hdfs上的/input/data目录下的数据转移到/input/table_data目录下.删除test表后,会将test表的数据和元数据信息全部删

  本文是记录Java中实现批量删除操作(Java对数据库进行事务处理),在开始之前先来看下面这样的一个页面图: 上面这张图片显示的是从数据库中查询出的出租信息,信息中进行了分页处理,然后每行的前面提供了一个复选按钮和对应的一个删除操作,可以选中多个进行操作,这里主要是进行删除操作.在执行删除操作之前先要选中对应的行信息,点击删除选中按钮进行删除.当进行多条信息删除的时候,需要使用java的事务处理机制对数据库进行删除,也就是说删除的时候如果选中的要删除的说有信息其中一条没有成功删除的话,那么就

hive内部表.外部表区别自不用说,可实际用的时候还是要小心. Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据:而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等.下面分别来介绍. 一.Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告

2014-08-25 Created By BaoXinjian

hive中的表与hdfs中的文件通过metastore关联起来的.Hive的数据模型:内部表,分区表,外部表,桶表受控表(managed table):包括内部表,分区表,桶表 内部表: 我们删除表的时候在hdfs上对应的目录及数据文件一同被删除了. 分区表: 分区:把数据放在不同的磁盘文件中,就认为是不同的分区,数据库对不同的分区会进行单独的管理,优化,最终的目的是加快我们数据查询的速度,在hive中,把不同的分区分在表中不同的子文件夹中. 分区字段就是一个文件夹的标示.和内部表的区别在于分区

1.在Hive里面创建一个表: hive> create table wyp(id int,    > name string,    > age int,    > tele string)    > ROW FORMAT DELIMITED    > FIELDS TERMINATED BY '\t'    > STORED AS TEXTFILE;OKTime taken: 0.759 seconds 2.这样我们就在Hive里面创建了一张普通的表,现在给这

1.外部表 关键字:EXTERNAL 外部表创建时需要指定LOCATION 删除外部表时,数据不被删除 CREATE EXTERNAL TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, referrer_url STRING, ip STRING COMMENT 'IP Address of the User', country STRING COMMENT 'country of origination') COMMEN

1.未被external修饰的是内部表[managed table],被external修饰的为外部表[external table]. 2.内部表数据由Hive自身管理,外部表数据由HDFS管理. 3.内部表数据存储在hive.metastore.warehouse.dir[默认:/user/hive/warehouse],外部表数据存储位置由用户自己决定. 4.删除内部表会直接删除元数据[metadata]及存储数据,删除外部表仅仅删除元数据,HDFS上的文件不会被删除. 5.对内部表的修改