droptable(学习哪种数据库更好)
资讯
2024-05-03
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1. droptable,学习哪种数据库更好?
谢邀:我觉得吧,学数据不应该针对品牌来学习。 很多企业在招聘的时候通常要求“熟练使用SQLSever/Oracle/MySQL/DB2一种或者多种数据库”, 而不会严格要求会使用哪一个数据库。 呵呵,这是因为多数数据库的数据存储、数据查询都大同小异,甚至程序员执行对数据库的连接、查询操作时、使用的语句都是标准的、一样的。 学数据库,主要学习的是数据库语言。 这里小僧介绍一下数据库语言 SQL语言:SQL语言是1984年由Boyce和Chamberlin提出来的,1975-1979年IBM公司研制的关系数据库管理系统原型系统System R实现了这种语言, 经过多年的发展,SQL语言已经成为关系数据库的标准语言 T-SQL语言:(Transact-SQL)是标准SQL的加强版,熟练标准的SQL命令之外,还多SQL命令做了许多扩充,提供类似于C语言的基本功能,如变量说明、流程控制、功能函数等。 现在操作数据库一般用的都是T-SQL语言 T-SQL主要由以下几部分组成 DML(数据操作语言):用来查询、插入、删除和修改数据库中的数据,如SELECT(查询)、Insert(插入)、UPDATE(更新)以及Delete(删除) DCL(数据控制语言):用来控制数据库组建的存取学科、存取uanxian等。如Grant、Revoke DDL(数据定义语言):用来建立数据库、数据库对象和定义其列,大部分是以Create开头的命令,如 Create Table、Create View及Drop Table等。 除此之外,T-SQL还包括变量声明、内嵌函数以及其他的命令等··
2. 如何在sqlite3中插入中文字符?
第一种,设置text_factory = str #-*-encoding:utf-8-*- import sqlite3 def create_tables(dbname): conn = sqlite3.connect(dbname) cursor = conn.cursor() cursor.execute('''create table userinfo(name text, email text)''') conn.commit() cursor.close() conn.close() def drop_tables(dbname): conn = sqlite3.connect(dbname) cursor = conn.cursor() cursor.execute('''drop table userinfo''') conn.commit() cursor.close() conn.close() def insert(): users = ('腾讯qq', 'qq@example.com') conn = sqlite3.connect(dbname) conn.text_factory = str ##!!! cursor = conn.cursor() cursor.execute("insert into userinfo(name, email) values(?, ?)", users) conn.commit() cursor.close() conn.close() def select(text): conn = sqlite3.connect(dbname) cursor = conn.cursor() print "select name from userinfo where email='%s'" % text for row in cursor.execute("select name from userinfo where email= ? ", (text,)): print row[0] if __name__ == '__main__': dbname = 'test.db' try: drop_tables(dbname) except: pass create_tables(dbname) insert() select("qq@example.com") drop_tables(dbname) 第二种,把插入的数据转换为unicode: #-*-encoding:utf-8-*- import sqlite3 def create_tables(dbname): conn = sqlite3.connect(dbname) cursor = conn.cursor() cursor.execute('''create table userinfo(name text, email text)''') conn.commit() cursor.close() conn.close() def drop_tables(dbname): conn = sqlite3.connect(dbname) cursor = conn.cursor() cursor.execute('''drop table userinfo''') conn.commit() cursor.close() conn.close() def insert(): users = ('腾讯qq'.decode('utf8'), 'qq@example.com') conn = sqlite3.connect(dbname) cursor = conn.cursor() cursor.execute("insert into userinfo(name, email) values(?, ?)", users) conn.commit() cursor.close() conn.close() def select(text): conn = sqlite3.connect(dbname) cursor = conn.cursor() print "select name from userinfo where email='%s'" % text for row in cursor.execute("select name from userinfo where email= ? ", (text,)): print row[0].encode('utf8') if __name__ == '__main__': dbname = 'test.db' try: drop_tables(dbname) except: pass create_tables(dbname) insert() select("qq@example.com") drop_tables(dbname)
3. 在sql数据库中怎么判断某张表是否已经存在了?
数据库存储的数据单位对象是基于数据表而来的,如果没有数据表那么项目实没有办法来存储、更改数据库的。所以一般操作之前都会来判断数据库中是否存在数据,但是每个数据库当中检查的方式也是不一样的,常用的数据库分别为 Oracle 、mysql、sql server。在数据库使用排版榜是上分别是1 2 3名。
MySQL的判断方式SHOW TABLES LIKE '%tb_bp_d_case%'; 根据表名来进行表的模糊查询,在不知道表全名的情况下作为快速匹配类似表的选择。
select from . where ='dbname' and ='tablename' ;
TABLE_SCHEMA 指定查询数据库名
TABLE_NAME 指定查询数据库表名
3. select * from INFORMATION_SCHEMA.TABLES
INFORMATION_SCHEMA这张数据表保存了MySQL服务器所有数据库的信息。如数据库名,数据库的表,表栏的数据类型与访问权限等。所以可以查看到所有数据表内容
或者show tables 查看当前指定数据库下面的数据表
4. 如果表不存在就建立这个表,那么可以直接用 create table if not exists tablename 这样的指令来建立,不需要先去查询表是否存在。
或者可以用PHP的mysql客户端来连接MySQL 如果报错就不存在数据表
5、查询数据表的表结构:show table status like '表名'
SQL server判断是否存在1、IF EXISTS(SELECT * FROM sysobjects WHERE name='tb_name' ;
通过 exists判断表是否存在
Oracle判断select table_name from user_tables where upper (table_name) = upper('query_tb_name')根据数据库的系统表来检查是否存在数据表。
user_tables是oracle当前用户的系统表,在工作中有时需要对现有数据库进行清理,统计,分析,想要知道库里有那些表,都有多少数据,就可以查询user_tables这个表。
upper()是将查询的表名query_tb_name全部转化成大写,table_name是user_tables的一个字段
综上:检查数据表是否存在,可以用对应数据库里面专门记录数据表的系统表;显示数据库的表结构 ;通过程序客户端来连接数据表进行判断;基于查询表的常用命令测试如有感悟,欢迎关注
4. 怎么往mysql中写入数据?
1、导入.sql文件命令:mysql> USE 数据库名;mysql> source d:/mysql.sql;
2、建立数据库:mysql> CREATE DATABASE 库名;
3、建立数据表:mysql> USE 库名;mysql> CREATE TABLE 表名 (字段名 VARCHAR(20), 字段名 CHAR(1));
4、删除数据库:mysql> DROP DATABASE 库名;
5、删除数据表:mysql> DROP TABLE 表名;
6、将表中记录清空:mysql> DELETE FROM 表名;
7、往表中插入记录:mysql> INSERT INTO 表名 VALUES ("hyq","M");
8、更新表中数据:mysql-> UPDATE 表名 SET 字段名1='a',字段名2='b' WHERE 字段名3='c';
9、用文本方式将数据装入数据表中:mysql> load data local infile "d:/mysql.txt" into table 表名;
5. SQL语句可以声明使用数组么?
提供一种写法:
declare @SQL_header nvarchar(max)
set @sql_header = ' select * from sd_log where sdcms_name like ''%变量%'' '
exec(@sql_header) ;
set @变量 = ‘ ‘’; drop table sd_log ; go select '' ’
set @sql_header = ' select * from sd_log where sdcms_name like ''%' +@变量 +'%'''
exec(@sql_header)
声明:我在我的职业生涯中,并没有这样用过!
6. 如何用代码创建表修改表删除表?
如何用代码创建表、修改表、删除表,这里以mysql数据库作为示范,mysql数据库的使用人数比较多,操作相对来说简单。增删改查是数据库里面重要的指令,是必须要学会的指令。
1.打开终端窗口,输入mysql -uroot -p进入mysql。
2.CREATE DATABASE 数据库名字; 创建数据库。SHOW DATABASES;展示所有数据库。USE 数据库名字; 切换到数据库。
3.CREATE TABLE ();这个格式可以创建数据表。
4.DROP TABLE 表名;删除表格。SHOW TABLES;展示所有表格。
5.INSERT INTO 表格() VALUES();这个格式可以往表格里面填入数据。SELECT * FROM 表格;这样我们可以查看表格里面的内容。
6.UPDATE 表格 SET 表头 WHERE;这是更新数据的指令,也可以修改数据。
7. 怎样在hive里用SQL查询呢?
感谢邀请。
Apache Hive还是我2年前在项目组中构建大数据集数据仓库用到的技术,当时用到的版本是1.5, 现在的版本是2.3.2 增加了许多功能点,如beeline、增加后端计算引擎支持等。
先简单介绍下Apache Hive, 它是Hadoop生态链中的一个数据仓库(Data Warehouse)工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,而sql语句转换为MapReduce任务进行运行,在Hive2.0以上的版本,sql还可以转化为Spark任务,其速度往往比MapReduce任务快的多。
Hive的优点是学习成本低,简单易用。 Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HiveQL。 允许熟悉 SQL 的开发人员不必开发专门的MapReduce应用就可以对数据进行操作和查询,十分适合数据仓库的统计分析。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
问题中的Hive如何用sql查询信息,更准确的说法是如何调用HiveQL查询信息。熟悉SQL查询方式(select clause)几乎无缝在Hive中查询。
Hive查询语句的语法:
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list] [HAVING having_condition][CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list]] [LIMIT number] ;下面给出几个例子说明Hive的使用。
1,对文件中的词频进行统计分析。
hive>> DROP TABLE IF EXISTS docs;hive>> CREATE TABLE docs (line STRING);hive>> LOAD DATA INPATH 'input_file' OVERWRITE INTO TABLE docs;hive>> CREATE TABLE word_counts AS
SELECT word, count(1) AS count
FROM
(SELECT explode(split(line, '\s')) AS word FROM docs) temp
GROUP BY word
ORDER BY word;
2, 比如说数据文件已经映射为如下表:
a. 获取工资大于25000的人员姓名和职位。
hive> SELECT Name, Position FROM employee WHERE salary>25000;b, 获取职位相关人员数量
hive> SELECT Position, COUNT(1) AS PersonCount FROM employee GROUP BY Postion;可以看出简单用法时和普通的SQL语句没有太多区别。
【补充】
1,进入Hive终端的方式很直接,在安装好Hive并且配置好环境变量后,直接键入hive 或者beeline就会进入Hive的终端。正常的话就会看到提示符如下:
hive > ....就可以在其中输入其他命令或者语句了。
2, 进入Hive后可以用下列命令查询Hive数据仓库的基本情况,比如表的个数, 表的属性信息等:
hive > show tables;hive > describe `tablename';希望这个回答可以有帮助,欢迎交流!
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1. droptable,学习哪种数据库更好?
谢邀:我觉得吧,学数据不应该针对品牌来学习。 很多企业在招聘的时候通常要求“熟练使用SQLSever/Oracle/MySQL/DB2一种或者多种数据库”, 而不会严格要求会使用哪一个数据库。 呵呵,这是因为多数数据库的数据存储、数据查询都大同小异,甚至程序员执行对数据库的连接、查询操作时、使用的语句都是标准的、一样的。 学数据库,主要学习的是数据库语言。 这里小僧介绍一下数据库语言 SQL语言:SQL语言是1984年由Boyce和Chamberlin提出来的,1975-1979年IBM公司研制的关系数据库管理系统原型系统System R实现了这种语言, 经过多年的发展,SQL语言已经成为关系数据库的标准语言 T-SQL语言:(Transact-SQL)是标准SQL的加强版,熟练标准的SQL命令之外,还多SQL命令做了许多扩充,提供类似于C语言的基本功能,如变量说明、流程控制、功能函数等。 现在操作数据库一般用的都是T-SQL语言 T-SQL主要由以下几部分组成 DML(数据操作语言):用来查询、插入、删除和修改数据库中的数据,如SELECT(查询)、Insert(插入)、UPDATE(更新)以及Delete(删除) DCL(数据控制语言):用来控制数据库组建的存取学科、存取uanxian等。如Grant、Revoke DDL(数据定义语言):用来建立数据库、数据库对象和定义其列,大部分是以Create开头的命令,如 Create Table、Create View及Drop Table等。 除此之外,T-SQL还包括变量声明、内嵌函数以及其他的命令等··
2. 如何在sqlite3中插入中文字符?
第一种,设置text_factory = str #-*-encoding:utf-8-*- import sqlite3 def create_tables(dbname): conn = sqlite3.connect(dbname) cursor = conn.cursor() cursor.execute('''create table userinfo(name text, email text)''') conn.commit() cursor.close() conn.close() def drop_tables(dbname): conn = sqlite3.connect(dbname) cursor = conn.cursor() cursor.execute('''drop table userinfo''') conn.commit() cursor.close() conn.close() def insert(): users = ('腾讯qq', 'qq@example.com') conn = sqlite3.connect(dbname) conn.text_factory = str ##!!! cursor = conn.cursor() cursor.execute("insert into userinfo(name, email) values(?, ?)", users) conn.commit() cursor.close() conn.close() def select(text): conn = sqlite3.connect(dbname) cursor = conn.cursor() print "select name from userinfo where email='%s'" % text for row in cursor.execute("select name from userinfo where email= ? ", (text,)): print row[0] if __name__ == '__main__': dbname = 'test.db' try: drop_tables(dbname) except: pass create_tables(dbname) insert() select("qq@example.com") drop_tables(dbname) 第二种,把插入的数据转换为unicode: #-*-encoding:utf-8-*- import sqlite3 def create_tables(dbname): conn = sqlite3.connect(dbname) cursor = conn.cursor() cursor.execute('''create table userinfo(name text, email text)''') conn.commit() cursor.close() conn.close() def drop_tables(dbname): conn = sqlite3.connect(dbname) cursor = conn.cursor() cursor.execute('''drop table userinfo''') conn.commit() cursor.close() conn.close() def insert(): users = ('腾讯qq'.decode('utf8'), 'qq@example.com') conn = sqlite3.connect(dbname) cursor = conn.cursor() cursor.execute("insert into userinfo(name, email) values(?, ?)", users) conn.commit() cursor.close() conn.close() def select(text): conn = sqlite3.connect(dbname) cursor = conn.cursor() print "select name from userinfo where email='%s'" % text for row in cursor.execute("select name from userinfo where email= ? ", (text,)): print row[0].encode('utf8') if __name__ == '__main__': dbname = 'test.db' try: drop_tables(dbname) except: pass create_tables(dbname) insert() select("qq@example.com") drop_tables(dbname)
3. 在sql数据库中怎么判断某张表是否已经存在了?
数据库存储的数据单位对象是基于数据表而来的,如果没有数据表那么项目实没有办法来存储、更改数据库的。所以一般操作之前都会来判断数据库中是否存在数据,但是每个数据库当中检查的方式也是不一样的,常用的数据库分别为 Oracle 、mysql、sql server。在数据库使用排版榜是上分别是1 2 3名。
MySQL的判断方式SHOW TABLES LIKE '%tb_bp_d_case%'; 根据表名来进行表的模糊查询,在不知道表全名的情况下作为快速匹配类似表的选择。
select from . where ='dbname' and ='tablename' ;
TABLE_SCHEMA 指定查询数据库名
TABLE_NAME 指定查询数据库表名
3. select * from INFORMATION_SCHEMA.TABLES
INFORMATION_SCHEMA这张数据表保存了MySQL服务器所有数据库的信息。如数据库名,数据库的表,表栏的数据类型与访问权限等。所以可以查看到所有数据表内容
或者show tables 查看当前指定数据库下面的数据表
4. 如果表不存在就建立这个表,那么可以直接用 create table if not exists tablename 这样的指令来建立,不需要先去查询表是否存在。
或者可以用PHP的mysql客户端来连接MySQL 如果报错就不存在数据表
5、查询数据表的表结构:show table status like '表名'
SQL server判断是否存在1、IF EXISTS(SELECT * FROM sysobjects WHERE name='tb_name' ;
通过 exists判断表是否存在
Oracle判断select table_name from user_tables where upper (table_name) = upper('query_tb_name')根据数据库的系统表来检查是否存在数据表。
user_tables是oracle当前用户的系统表,在工作中有时需要对现有数据库进行清理,统计,分析,想要知道库里有那些表,都有多少数据,就可以查询user_tables这个表。
upper()是将查询的表名query_tb_name全部转化成大写,table_name是user_tables的一个字段
综上:检查数据表是否存在,可以用对应数据库里面专门记录数据表的系统表;显示数据库的表结构 ;通过程序客户端来连接数据表进行判断;基于查询表的常用命令测试如有感悟,欢迎关注
4. 怎么往mysql中写入数据?
1、导入.sql文件命令:mysql> USE 数据库名;mysql> source d:/mysql.sql;
2、建立数据库:mysql> CREATE DATABASE 库名;
3、建立数据表:mysql> USE 库名;mysql> CREATE TABLE 表名 (字段名 VARCHAR(20), 字段名 CHAR(1));
4、删除数据库:mysql> DROP DATABASE 库名;
5、删除数据表:mysql> DROP TABLE 表名;
6、将表中记录清空:mysql> DELETE FROM 表名;
7、往表中插入记录:mysql> INSERT INTO 表名 VALUES ("hyq","M");
8、更新表中数据:mysql-> UPDATE 表名 SET 字段名1='a',字段名2='b' WHERE 字段名3='c';
9、用文本方式将数据装入数据表中:mysql> load data local infile "d:/mysql.txt" into table 表名;
5. SQL语句可以声明使用数组么?
提供一种写法:
declare @SQL_header nvarchar(max)
set @sql_header = ' select * from sd_log where sdcms_name like ''%变量%'' '
exec(@sql_header) ;
set @变量 = ‘ ‘’; drop table sd_log ; go select '' ’
set @sql_header = ' select * from sd_log where sdcms_name like ''%' +@变量 +'%'''
exec(@sql_header)
声明:我在我的职业生涯中,并没有这样用过!
6. 如何用代码创建表修改表删除表?
如何用代码创建表、修改表、删除表,这里以mysql数据库作为示范,mysql数据库的使用人数比较多,操作相对来说简单。增删改查是数据库里面重要的指令,是必须要学会的指令。
1.打开终端窗口,输入mysql -uroot -p进入mysql。
2.CREATE DATABASE 数据库名字; 创建数据库。SHOW DATABASES;展示所有数据库。USE 数据库名字; 切换到数据库。
3.CREATE TABLE ();这个格式可以创建数据表。
4.DROP TABLE 表名;删除表格。SHOW TABLES;展示所有表格。
5.INSERT INTO 表格() VALUES();这个格式可以往表格里面填入数据。SELECT * FROM 表格;这样我们可以查看表格里面的内容。
6.UPDATE 表格 SET 表头 WHERE;这是更新数据的指令,也可以修改数据。
7. 怎样在hive里用SQL查询呢?
感谢邀请。
Apache Hive还是我2年前在项目组中构建大数据集数据仓库用到的技术,当时用到的版本是1.5, 现在的版本是2.3.2 增加了许多功能点,如beeline、增加后端计算引擎支持等。
先简单介绍下Apache Hive, 它是Hadoop生态链中的一个数据仓库(Data Warehouse)工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,而sql语句转换为MapReduce任务进行运行,在Hive2.0以上的版本,sql还可以转化为Spark任务,其速度往往比MapReduce任务快的多。
Hive的优点是学习成本低,简单易用。 Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HiveQL。 允许熟悉 SQL 的开发人员不必开发专门的MapReduce应用就可以对数据进行操作和查询,十分适合数据仓库的统计分析。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
问题中的Hive如何用sql查询信息,更准确的说法是如何调用HiveQL查询信息。熟悉SQL查询方式(select clause)几乎无缝在Hive中查询。
Hive查询语句的语法:
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list] [HAVING having_condition][CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list]] [LIMIT number] ;下面给出几个例子说明Hive的使用。
1,对文件中的词频进行统计分析。
hive>> DROP TABLE IF EXISTS docs;hive>> CREATE TABLE docs (line STRING);hive>> LOAD DATA INPATH 'input_file' OVERWRITE INTO TABLE docs;hive>> CREATE TABLE word_countsAS
SELECT word, count(1) AS count
FROM
(SELECT explode(split(line, '\s')) AS word FROM docs) temp
GROUP BY word
ORDER BY word;
2, 比如说数据文件已经映射为如下表:
a. 获取工资大于25000的人员姓名和职位。
hive> SELECT Name, Position FROM employee WHERE salary>25000;b, 获取职位相关人员数量
hive> SELECT Position, COUNT(1) AS PersonCount FROM employee GROUP BY Postion;可以看出简单用法时和普通的SQL语句没有太多区别。
【补充】
1,进入Hive终端的方式很直接,在安装好Hive并且配置好环境变量后,直接键入hive 或者beeline就会进入Hive的终端。正常的话就会看到提示符如下:
hive > ....就可以在其中输入其他命令或者语句了。
2, 进入Hive后可以用下列命令查询Hive数据仓库的基本情况,比如表的个数, 表的属性信息等:
hive > show tables;hive > describe `tablename';希望这个回答可以有帮助,欢迎交流!
本站涵盖的内容、图片、视频等数据系网络收集,部分未能与原作者取得联系。若涉及版权问题,请联系我们删除!联系邮箱:ynstorm@foxmail.com 谢谢支持!