2.5 执行一个ALTER语句 ALTER语句能够改变模式(schema)中的结构.在列式模型中,ADD COLUMN和DROP COLUMN是很容易的,创建一个新的列结构或从一个物理存储中删除旧的列结构.在面向行的模型中,每个行必须被压缩或延伸,索引也需要被重组. 因为同样的空间问题,在传统的面向行的数据库中修改数据类型也是很难的.在现实世界中,大部分变更是增加一列的物理存储.数字变得更大,字符串变得更长:只有日期类型似乎是不会膨胀的数据值,自从有了ISO-8601标准,一个固定的范围是000

在报表类应用中,通常需要根据不同的维度去组合复杂的查询条件,然后构造SQL去执行查询.如果只是通过在程序中简单地拼接SQL语句,工作量会非常大,而且代码可能也非常难以维护.Mybatis支持动态SQL查询功能,可以通过配置动态的SQL来简化程序代码中复杂性,不过,这个颇有点XML编程的韵味,通过XML来处理复杂的数据判断.循环的功能,其实也很好理解. 准备工作 下面,我们首先创建一个MySQL示例表,如下所示: 01 CREATE TABLE `traffic_info` ( 02 `id` i

前言 之前有园友一直关注着我快点出SQL Server性能优化系列,博主我也对性能优化系列也有点小期待,本来打算利用周末写死锁以及避免死锁系列的接着进入SQL Server优化系列,但是在工作中长时间都是利用EF来操作SQL,不免对写SQL语句有些生疏,在某些场景下还是只能利用底层的SQL语句或者写存储过程来实现,很久没写存储过程都忘记怎么写了,所以本节穿插动态SQL查询的文章,别着急,博主说过不会烂尾,博主再忙也会抽空将整个SQL Server系列梳理完毕,那样的话,无论对初级还是中级者都可以

原文:第1周 SQL Server 如何执行一个查询         大家好,欢迎来到第1周的SQL Server性能调优培训.在我们进入SQL Server性能调优里枯燥难懂的细节内容之前,我想通过讲解SQL Server如何执行一个查询来建立基础.这个部分非常重要,因为接下来的培训中我们会以这些概念来加深我们对SQL Server的认识. 当我们执行一个查询时,在SQL Server中最重要的组件有哪些,下面这张图片可以给大家一个概观的认识.         可以看到,SQL Server内

SQL注入的原理 什么SQL注入 将SQL代码插入到应用程序的输入参数中,之后,SQL代码被传递到数据库执行.从而达到对应用程序的攻击目的. 注入原理 常见攻击方法 检测是否可以注入[检测注入点] 示例:http://192.168.0.1/temp.aspx?id=a or 1=1-- 如果上面语句可以执行说明可以实现注入,则可以   利用系统过程.系统表注入数据库 示例[给系统添加一个用户,黑客可以实现远程登录控制服务器]:http://192.168.0.1/temp.aspx?id=1;

首先我要使用这个类下面的一些方法,不能直接调用.WordPress提供了这个类的全局变量叫$wpdb,通过这个全局变量来与WordPress数据库进行关联,所以我们在使用之前,需要先定义下这个全局变量,写法是  代码如下 复制代码     <?php  global $wpdb;  ?>  执行数据库查询 通过query函数在WordPress数据库中执行任何SQL查询.推荐使用SELECT查询.  代码如下 复制代码     <?php $wpdb->query('query')

问题描述 sql查询问题,求大神帮忙 创建了一个视图进行多表查询,如下 SELECT t.SalesInvoiceCode AS ERP发票号, t.BillDate AS 开票日期, t.BillToParty AS 客户代码, t.BillToName AS 客户名称, t.PostYear AS 年, t.PostPeriod AS 月, t.TaxControlCode AS 金税发票号, t.TotalValue AS 发票金额, t.TotalValue - t.ReceiptVal

原文:Red Gate系列之七 SQL Search 1.1.6.1 Edition SQL查询分析工具使用教程 Red Gate系列之七 SQL Search 1.1.6.1 Edition SQL查询分析工具使用教程 Red Gate系列文章:  Red Gate系列之一 SQL Compare 10.2.0.1337 Edition 数据库比较工具 完全破解+使用教程   Red Gate系列之二 SQL Source Control 3.0.13.4214 Edition 数据库版本控制

问题描述 spark从1.3.0升级到spark1.5.1之后,数据从protobuffer解析成java对象是正常的,将java对象转换成dataframe,注册成临时表,查询临时表,所有的字符串显示异常了.到spark-shell上使用sparksql执行相同sql,显示结果正常.请大牛帮忙定位一下问题,谢谢!1>解析结果:正常2>解析之后的使用sparkcontext将数据转为dataframe,注册成l临时表数据,查询异常:3>入库之后查询:异常4>spark-shell上