1.安装过程没有什么说头 2.下载并安装SSMS(SQLServer Management Studio),目前已更新到2017.1 3.使用SSMS登陆数据库 第一次选择Windows 身份验证,可免密码直接登陆. 3.登陆后,创建自己的数据库 右键数据库文件夹,点击新建数据库. 4.作为开发测试,只使用默认的配置,简单填写后直接确定 数据库名是连接字符串中的Initial Catalog 5.为新建的数据库添加远程登陆用户名和密码 在安全性文件夹中的登陆名文件夹上右键,新建登陆名. 6.配置

报错: 解决:在语句开头指定SET NOCOUNT ON 就是这么神cao奇dan. -END-

http://blog.csdn.net/weiwenhp/article/details/8094739 目录(?)[-] SQL Server权限管理 login 与user的区别 角色role 赋予权限 用比喻来对比Oracle 与SQL Server Oracle的世界 SQL Server的世界   SQL Server权限管理 login 与user的区别 我玩惯了Oracle刚一来玩SQL Server就被login 和user这样的概念搞的有点迷糊了.因为Oracle中没有这样的

此漏洞昨日爆发 ,我们有时间去看看今天的代码. 于Drupal于,跑sql声明使用PDO型号,这是一般能够避免大部分的注射,由于使用占位符的sql语法语句是限制. 但是,这并不意味着绝对安全,. 在Drupal的user模块中,找到user.module: $account = db_query("SELECT * FROM {users} WHERE name = :name AND status = 1", array(':name' => $form_state['valu

原文地址:http://blog.csdn.net/zengxuewen2045/article/details/53495613 同事反应系统慢,看下是不是有锁了,登入数据库检查,没有异常锁定,但发现有支SQL有30个会话执行,且出现异常等待事件:read by other session和db file sequential read. 这两个等待事件描述应该是这样的:会话a在进行把磁盘上的数据块读到内存(data buffer cache)中这个操作,会话b和会话c 同时也请求这个数据块.

这个警告在常规场景中没什么影响,但如果是用excel跑SQL,它会因为该警告阻止你的后续操作~事实上excel执行sql限制多多,需要更多的奇技淫巧,之前我就写过一篇.言归正传,要解决这个警告,一种当然是在语句中用到聚合函数的地方统统加上isnull,但如果语句很长,地方很多就蛋疼了,于是我推荐另一个更优雅的做法: 只需语句顶部加一句: SET ANSI_WARNINGS OFF; 搞掂. - EOF -

有朋友和我说他的虚机里面的mysql无法跑sql,但是在本地环境是这个sql是可以跑出来的.碰到这个问题第一反应是:死锁. 于是让他查询数据库的几个状态: 发现连即时锁都非常少,不是锁的问题. 进一步排查,是否是系统瓶颈造成. 使用top命令,发现了端倪: 这是一个单核的服务器,cpu这么高,绝对有问题.登上mysql,发现只有14个线程,但都是在执行下面这个语句: select XX from orders c, area a, city y, province p, customers s,

Apache Kyuubi(Incubating)(下文简称Kyuubi)是⼀个构建在Spark SQL之上的企业级JDBC网关,兼容HiveServer2通信协议,提供高可用.多租户能力.Kyuubi 具有可扩展的架构设计,社区正在努力使其能够支持更多通信协议(如 RESTful. MySQL)和计算引擎(如Flink). Kyuubi的愿景是让大数据平民化.一个的典型使用场景是替换HiveServer2,帮助企业把HiveQL迁移到Spark SQL,轻松获得10~100倍性能提升(具体提升

详细介绍Enterprise Solution 二次开发的流程步骤,主要包括数据输入窗体(Entry Form),查询(Query/Enquiry),报表(Report)三个重要的二次开发项目. 数据输入窗体开发 Entry Form 当涉及到字段的增加或增加数据库表时,开发新功能界面有以下几个主要步骤. 1  修改数据库增加表或字段,用LLBL Gen 生成新的实体映射类型定义文件. LLBL Gen 可检测到字段的变化,增加字段或减少字段可自动更新实体映射定义文件.需要设定参数选项,如下图所

string hbaseCluster = "https://charju.azurehdinsight.net"; string hadoopUsername = "账户名字"; string hadoopPassword = "密码"; ClusterCredentials creds = new ClusterCredentials(new Uri(hbaseCluster), hadoopUsername, hadoopPassword)

生成10046 trace文件: SQL> create table t10046 as select * from dba_objects; Table created. SQL> select file_id,block_id,blocks from dba_extents where segment_name='T10046'; FILE_ID BLOCK_ID BLOCKS ---------- ---------- ---------- 1 94664 8 1 94672 8 1 9

Hadoop版本演进 当前Hadoop有两大版本:Hadoop 1.0和Hadoop 2.0. Hadoop1.0被称为第一代Hadoop,由分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成,其中,HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成,MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成,对应Hadoop版本为0..x..x.其中0..x是比较稳定的版本,最后演化为1. x,变成稳定版本..x则增加了NameNode HA等新特性. 第二代

使用场景: 测试时需要插入100w的数据,跑sql脚本插入非常慢. 存储过程如下: //DELIMITER DROP PROCEDURE if EXISTS createAmountCount; create PROCEDURE createAmountCount() BEGIN DECLARE i int; ; drop table if exists person ; create table person( id int not null auto_increment, name ) no

首先给出原文链接: 原文链接 大数据本身是一个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你能够把它比作一个厨房所以须要的各种工具. 锅碗瓢盆,各有各的用处.互相之间又有重合.你能够用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你能够用小刀或者刨子去皮. 可是每一个工具有自己的特性,尽管奇怪的组合也能工作,可是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器. HDFS(Hadoop Distributed File

背景 每月给业务部门提取数据,每个分公司都要提取一般,先跑SQL,再粘贴到Excel中,然后发邮件给相关的人员.费时费力,还容易粘贴错位.因此,需要通过一个程序完成这些步骤.我首先想到的是通过SSIS完成这些工作:包括三步.第一,提取数据并生成各个分公司的Excel文件:第二,压缩文件:第三步,发送邮件. 由于对SSIS并不熟练,看过网上一些文章并自己琢磨后,提炼出一些相关的功能.希望本文能够对工作中的你有所帮助. 目的 学习SSIS中的遍历组件.实例:生成对应分公司的Excel文件,每个分公司

某天,用户现场人员找到我,说应用的某个功能一点就报错,在数据库上直接跑功能对应的SQL也报错,SQL大致如下: 后来向他们要了alert.log和trace files,通过分析,确定为用户数据库版本的一个bug(Bug 9894940 ),要解决该bug,要么升级,而且还是大版本升级,要么workaround,心中窃喜,幸好还提供了一个workaround,就是关掉一个隐含参数,评估该参数对系统影响不大,且可以在线修改,于是告诉用户: 用户很快就修改好了,于是我信心满满的说,你们试试吧,结果他

[摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [问题] 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop.Hive.Spark 之间是什么关系? [答案1] 学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象. 对应到大数据技术体系,虽然各种技术百花齐放,层出不穷,但大数据技术本质上无非解决4个核心问题. 1.存储,海量的数据怎样有效的存储?主要包

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730360.html 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HD

背景 在最近的项目中,有一个需求是对一个很大的数据库进行查询,数据量大概在几千万条.但同时对查询速度的要求也比较高. 这个数据库之前在没有使用Presto的情况下,使用的是Hive,使用Hive进行一个简单的查询,速度可能在几分钟.当然几分钟也并不完全是跑SQL的时间,这里面包含发请求,查询数据并且返回数据的时间的总和.但是即使这样,这样的速度明显不能满足交互式的查询需求. 我们的下一个解决方案就是Presto,在使用了Presto之后,查询速度降到了秒级.但是对于一个前端查询界面的交互式查询来

* 转载请注明出处 - yosql473 - 格物致知,经世致用 mysql -> HBase + Phoenix 1.总体方案有哪些? 1)通过Sqoop直接从服务器(JDBC方式)抽取数据到HBase中 因为数据量非常大,因此优先考虑用Sqoop和MR抽取. 使用Sqoop抽取数据有一个问题,就是Phoenix插入的数据和HBase插入的数据是不同的: 例如,使用Phoenix插入这么一条数据: upsert into tb_collector_log_143 values ( '2018-

大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据