参考 https://thisdataguy.com/2015/01/05/vertica-some-uses-of-sequences/ 在 vertica 中有三种定义 identity 字段的方法, 分别是使用 AUTO_INCREMENT 或 IDENTITY 或 sequence. 简单对比: AUTO_INCREMENT 同 SQL Server 的概念一样, sequence 和 Oracle 的概念是一样. AUTO_INCREMENT 或 IDENTITY 字段都是直接在表定义

原文:SQL点滴31-SQL语句中@@IDENTITY和@@ROWCOUNT区别 SQL语句中@@IDENTITY和@@ROWCOUNT区别 在一条 INSERT.SELECT INTO 或大容量复制语句完成后,@@IDENTITY 中包含语句生成的最后一个标识值. 如果语句未影响任何包含标识列的表,则 @@IDENTITY 返回 NULL. 如果插入了多个行,生成了多个标识值,则 @@IDENTITY 将返回最后生成的标识值. 如果语句触发了一个或多个触发器,该触发器又执行了生成标识值的插入操

今天简单的学习了一下ETL工具kattle了,只是简单的上手,不过这也已经够我去做POC了. 首先大体介绍一下kattle,Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定.因为有客户在使用这个,为了跟客户交流时不至于不懂,所有今天就稍微弄了一下,还行,基本能完成我的工作. 首先在kattle官网下载kattle,然后解压文件,打开里面的spoon.bat就可以运行它了,很简单. 现在我是有这样的需求的,需要将

vertica中没有类似Oracle中的ws_concat函数功能,需要开发UDF,自己对C++不熟悉,所有只有想其他方法解决了. 上代码: SELECT node_state, MAX(DECODE(row_number, 1, a.node_name)) || NVL(MAX(DECODE(row_number, 2, ',' || a.node_name)), '') || NVL(MAX(DECODE(row_number, 3, ',' || a.node_name)), '') ||

在数据库中, 常用的一个流水编号通常会使用 identity 栏位来进行设置, 这种编号的好处是一定不会重覆, 而且一定是唯一的, 这对table中的唯一值特性很重要, 通常用来做客户编号, 订单编号等功能, 以下介绍关于此种栏位常用方式及相关技术. CREATE TABLE products (id int IDENTITY PRIMARY KEY, product varchar(40)) 取得identity值: 因为 identity 特性, 所以在 insert into 该 tabl

原文地址:http://www.studyofnet.com/news/145.html 本文导读:@@IDENTITY是返回上次插入的标识值,标识值一般指的是自动增长值.但是如果想只返回插入到当前作用域中的值,则使用SCOPE_IDENTITY . 用法: 用select @@identity得到上一次插入记录时自动产生的ID 如果你使用存储过程的话,将非常简单,代码如下:SET @NewID=@@IDENTITY 说明: 在一条 INSERT.SELECT INTO 或大容量复制语句完成后,

想要让客户端能够访问API资源,就需要在Identity Server中定义好API的资源. Scope作用域:即API资源的访问范围限制. 作用域是一个资源 (通常也称为 Web API) 的标识符. public static IEnumerable<ApiResource> GetApis() { return new[] { // simple API with a single scope (in this case the scope name is the same as the

Steps: 1.新建一个ASP.NET Core Web项目,SigmalHex.IdentityServer: 2.安装包 Install-Package IdentityServer4 3.Startup中加入 public class Startup { public void ConfigureServices(IServiceCollection services) { services.AddIdentityServer() .AddTemporarySigningCredenti

vertica group by优化语句,先对语句进行explain 操作查看预执行计划,其中group by 分为 GROUPBY PIPELINED 和 GROUPBY HASH,通过执行计划可以清楚的看到vertica到底采用的那种执行方式,优化一般就是吧GROUPBY HASH优化为GROUPBY PIPELINED 下面讲一下官网举得例子 CREATE TABLE sortopt ( a INT NOT NULL, b INT NOT NULL, c INT, d INT ); CRE

客户端指能够从id4获取Token的角色. 客户端的共性: a unique client ID a secret if needed the allowed interactions with the token service (called a grant type) a network location where identity and/or access token gets sent to (called a redirect URI) a list of scopes (aka

id4的职责: 保护你的资源 通过本地 账户库(Account Store)或者外部身份提供其 认证用户 提供Session管理以及SSO 管理和认证客户端 发行身份及访问Token给客户端 验证Token 1. User用户 使用客户端访问资源的人(Human). 2. Client客户端 指需要从Identity Server 获取Token的主体,比如Js客户端,MVC客户端.Client获取Token前,必须先注册到IdentityServer. 3. Resources资源 需要用Id

约定 简称 Id4. Id4在.net core 中的使用符合.net core 的约定架构,即Services来注册服务,middleware方式集成. 1. 配置服务 通过DI注入: public void ConfigureServices(IServiceCollection services) { var builder = services.AddIdentityServer(); } 也可以使用选项模式,配置更多的参数. services.AddIdentityServer((op

项目中使用到SSIS访问vertica,以下是我使用中总结的一些注意事项: 1.vertica对约束的处理方式与之前的DBMS是不同的. 以上的截图说明,在使用ado.net provider连接vertica进行数据加载的时候,ssis 返回的信息是不准确的.这不是provider的问题,使用odbc时也遇到过类似的问题. a.在SSIS中图显示全部绿色,表示执行成功,但是到vertica中查询,却没有发现一条记录. 后仔细检查发现,source中的数据违反了vertica中的一个not nu

Table Column有两个特殊的属性RowGUIDCol 和 Identity,用于标记数据列: $ROWGUID 用于引用被属性 RowGUIDCol 标识的UniqueIdentifier 类型的 column: $IDENTITY 用于引用被属性 Identity 标识的整数类型(int,bigint,tinyint,smallint,decimal(p,0))的 column: 在每个table中,只能有一列被标识为RowGUIDCol,只能有一列被标识为Identity: 一,属性

文章来源:中国联通网研院网优网管部IT技术研究团队 作者:陆昕 1. 引言 众所周知,MPP数据库以其分布式的超大存储能力以及列式的高速汇总能力,已经成为大数据分析比不可少的工具.Vertica就是这个领域的佼佼者,其最新版本已经发布到7.2版,甚至在Twitter.Facebook等尊崇开源平台的互联网公司也有大规模的集群部署. 然而万物有其利必有其弊,MPP数据库高速的汇总计算能力是建立在其列式存储.主动压缩等一系列技术基础上的.物理上的存储方式导致了这类数据库的UPDATE.DELETE等

预备知识:SQLServer的IDENTITY关键字IDENTITY关键字代表的是一个函数,而不是identity属性.在access里边没有这个函数,所以在access不能用这个语句.语法:identity (数据类型,标识种子,标识增长量)举例:select identity (数据类型,标识种子,标识增长量) AS 列名 into 新表 from 原表名 每个表都可以有一个自动增长列,众所周知的就是IDENTITY列.一个IDENTITY列总是被当作表的主键处理(因此,多列主键不可能有一个

vertica是惠普公司推出的列式分布式数据库,在OLAP领域有其独到的地方,目前社区版免费,但是只能存放1T的数据.我在工作中维护的bi系统后端就是使用的vertica数据库,平时也经常需要对于数据库的查询进行一些优化.所以写下这篇博客记录一下. 定位问题所谓的数据库调优.程序优化之类的工作,实际上是一个解决问题的过程,而解决问题,第一部就是需要定位问题.找到问题的手段多种多样,可以通过分析程序.监控生产上服务器的性能.定期生成数据库的负载报告等手段,而最不应该的就是通过生产上用户的反馈来反映

本文介绍了什么 ´ 电信级大数据分析典型需求 ´ Vertica数据库特点及与其他数据库对比 ´ Vertica核心技术介绍 ´ 基于Vertica的典型分系统架构简介 电信级大数据分析典型需求 ´ 海量数据存储:年分析数据量达到PB级 Counter数据:各网元收集的统计数据,可用于监控和测量网络性能 MR详单:即手机向网络上报的无线性能测量报告,反映了用户实时无线环境真实情况 CDR数据:呼叫详单记录,由各个接口中与该事件相关的信令综合而成,是对用户在移动网络中的通话.短信.数据业务的事件记

<Replication的犄角旮旯>系列导读 Replication的犄角旮旯(一)--变更订阅端表名的应用场景 Replication的犄角旮旯(二)--寻找订阅端丢失的记录 Replication的犄角旮旯(三)--聊聊@bitmap Replication的犄角旮旯(四)--关于事务复制的监控 Replication的犄角旮旯(五)--关于复制identity列 Replication的犄角旮旯(六)-- 一个DDL引发的血案(上)(如何近似估算DDL操作进度) Replication的

使用ODBC进行连接,因为SSIS中没有直接的ODBC connection,所以使用ADO.NET的连接器. 九分钟才跑了四百来条数据. 这个图反应了SSIS的数据流速度还是可以的,但是瓶颈就在ODBC destination 里. 还有一种情况是,你看到SSIS容器中的组件(控制流和数据流)都已经变绿色了,在Progress info中也没有发现任何的错误提示信息,但是去Vertica中查看,表中却没有任何一种记录. 这是odbc连接没有接到正确的反馈. 我遇到的情况是,Vertica中对应