SQL 错误 [1] [08S01]: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. org.apache.iceberg.exceptions.AlreadyExistsException: Table was created concurrently: iceberg_dw.dw_xxxxxxxx iceberg
Django orm的managed参数 如果一张表不是在django的models.py中创建表，而是该表由cmd或者Navicat或者其他方式创建的，或者该表是一个视图，那么也可以在models.py里写上该表的参数，和数据库中的该表/视图做上映射关系，但是要指定managed=False(不创建表)这个参数，然后就可以继续使用djang
Hive1.2.1_hive介绍和三种交互方式 1、Hive基本概念 1.1 Hive简介 Hive本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据存储，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更近一步说hive就是一个MapReduce客户端。 思考：计算文件user.txt中张三出
背景：在某个财务数据单中，增加一列银行备注。 方案一：通过 收款单号（例如：20220419ABA00100000099072773758） 查询到交易单号（例如：2022041940000001317768330300405），再查询到充值单号（例如：1003703828D6399362770464900575），再查询到 备注 信息，付款集群，db_loan_xx.charge_xx_x ，字段 bank_com
一、背景 目前 yarn 集群 360 个FLink实时作业，90% 都是使用 flink1.13.3 + cdc2.1 ，在12月17号发现一个流任务：xxx_mysql_kafka 运行无异常，但是一直不往 Kafka 发送最新数据 二、问题排查 1、 根据该任务 application id 查看具体运行在那个 yarn 节点上 堡垒机登录该节点，切换到 y
题82： 根据下表写一个 SQL 语句，要求获取在 2020 年 2 月份下单的数量不少于 100 的产品的名字和数目。 其中： Products表：product_id 是该表主键，该表包含该公司产品的数据；Orders表：该表无主键，可能包含重复行，product_id 是表单 Products 的外键，unit 是在日期 order_date 内下单产
有以上那么多张表，看到头晕的有木有，我们主要关注一些比较重要的表就行了。 以上我用红框标志的是比较重要的几个表： 1、contacts表 该表保存了所有的手机测联系人，每个联系人占一行，该表保存了联系人的ContactID、联系次数、最后一次联系的时间、是否含有号码、是否被添加到收藏
根据大量被此这两种病毒加密的数据库样本,分析发现 有的MDF加密强度是100% 但是可以可以通过加密的数据库备份恢复数据完整度99.9%-100%. 有的mdf文件加密强度极少，这样的话就可以从被加密的MDF文件原库修复或者提取数据重建为新库， 数据恢复完整度预计99.9-100%。 下面我们采用一个
事故描述： 6月1日，10点40分，出现general error: 1114 The table 'xxx' is full异常报错。 11:05定位问题，发现由于xxx表数据量过大，磁盘对应的ibd文件大小达到2T。 由于文件系统使用的是ext2格式(单个文件大小不能超过2T)，所以导致该表对应的文件不能扩展，该表数据无法正常插入。 11:30开
1 2 SELECT i.id_number,m.id_number FROM inventory i,manufacturer m WHERE i.manufacturer_id = m.id_number Order by inventory.description 执行时是错误的，请问以下措施哪个能够改正这个错误? 如果为表分配了别名，那么 Transact-SQL 语句中对该表的所有显式引用都必须
ID列一定要为自增 然后，系统会自动增加一个sqlite_sequence表，sqlite_sequence表也是SQLite的系统表。该表用来保存其他表的RowID的最大值。数据库被创建时，sqlite_sequence表会被自动创建。该表包括两列。第一列为name，用来存储表的名称。第二列为seq，用来保存表对应的RowID的最大
前段时间客户运维人员报生产环境批处理数据库环境出问题，没办法正常运行，于是登录他们服务器，查看了PG日志文件，发现原来是磁盘空间满的原因：接下来直接df -Th ，看到是home空间满，而我是将PG的data文件都存在在home目录下，那应该是PG的数据文件空间占满了，但是系统才运行2年，磁盘空间配置将近
一、问题一 #1.问题： 重建表过程中，各节点在clickhouse上table已物理删除，因zk里仍存在该表的meta信息，导致再次创建该表create table xxx on cluster, 该节点无法创建表(其他节点创建表成功)，报错：Replica /clickhouse/tables/01-03/xxxxxx/xxx/replicas/cluster01-03-2 already exists
SQL Server中的临时表官方： https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms177399(v=sql.105).aspx 、 https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms186986(v=sql.105).aspx 临时表临时表有两种类型：本地表和全局表。在与首次创建或引用表时相同
两表连接是内链接,查询到的结果是两表匹配的数据.左右连接的使用: 1、哪个表要全部展示,就看"没有"“全部”这样的字修饰哪个表. 2、如果想用左连接让该表全部展示，那么就将他放在join的左边,如果想用右连接让该表全部展示,那么就将他放在join的右边. 3、如果表在join的左边,
a. 触发器是一中特殊的存储过程，主要是通过事件来触发而被执行的。 b. 它可以强化约束，来维护数据的完整性和一致性，可以跟踪数据库内的操作从而不允许未经许可的更新和变化。 c. 可以联级运算。如，某表上的触发器上包含对另一个表的数据操作，而该操作又会导致该表触发器被触发
转载 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3ODUxMzQxMA==&mid=2663993556&idx=1&sn=0e5291bd63426d747f32a7fd05128caa&scene=21#wechat_redirect Hive元数据库中一些重要的表结构及用途，方便Impala、SparkSQL、Hive等组件访问元数据库的理解。 1、存储Hive版本的元数据表(VER
删除普通表，并未真正删除表，只是把该表放在回收站中。 drop table student_infor; 删除带约束的表 drop table tb_date_test cascade constraints; 从回收站中，可以看到已经被删除的两个表，还可以看到表原来的名字、在回收站中的名字及删除日期。也可以使用SQL语句select *
1.设计的几点问题： 首当其冲的是权限问题 不同的用户如果不分配指定的角色，就可能会具有某些权限来修改我们不希望被修改的数据，从而导致数据库中的数据出现混乱；亦或是具有对其他表的访问权限，能够访问到程序设计者并不希望被用户访问到的数据。 因此权限
触发器是一种特殊的存储过程，主要通过事件的触发而被执行的。它可以强化约束，来维护数据的完整性和一致性，可以跟踪数据库内的操作从而不允许未经许可的更新和变化，可以进行联级运算，比如某个表上的触发器包含对另一张表的数据操作，而该操作又会导致该表触发器被触发。
Oracle管理表空间和数据文件详解 介绍 表空间是数据库的逻辑组成部分 从物理上将：数据库数据存放在数据文件中 从逻辑上将：数据库则是存放在表空间中 表空间由一个或是多个数据文件组成 数据库的逻辑结构 介绍： Oracle中逻辑结构包括表空间、段、区、块 说明： 数据库由表空间构成 而表
Examine these facts about objects in the SYSTEM schema: 1.EMP is a table. 2.EMP_PK is a primary key constraint on EMP.ENO. 3.EMP_IDX is an index on EMP.MGR_NO. 4.EMP_SEQ is a sequence used to generate values for EMP.ENO. 5.EMP_OPS_PKG is a package that pe
概述：北京某国企客户 Oracle 11g R2 数据库误truncate table CM_CHECK_ITEM_HIS，表数据丢失，业务查询到该表时报错，此时发现数据库的备份不能用，表数据无法查询。 客户Oracle 11g R2 数据库误truncate table CM_CHECK_ITEM_HIS，表数据丢失，业务查询到该表时报错，此时发现数据库的备份不能用
count(*)函数返回的是该表多少行. count(column)返回的是该列不为null的有多少行. 总的来说count(*)函数都需要扫描大量的行,这几乎是不能做优化的. 但在一些特殊情况下还是可以进一步高效: 1.由于MyISAM引擎内置了表的size属性,所以对于MyISAM引擎来说,没有where语句的count是
