LocalSQL 提供了一个工具包和程序库用来直接处理本地数据库的 SQL 语句(数据存储在 dbase 文件),目前实现了SQL92 的子集,包括:INSERT UPDATE DELETE SELECT
存放路径级/文件名(文件格式:.sql) (不是在mysql控制台执行,而要退出控制台 在DOS下执行 ) 例子: MYSQLDUMP –u root –p******* mydb > D:/mydb.sql;
能。有关存储过程 sp_dbcmptlevel 的信息,请参见帮助。 这个是因为:对升级到 SQL Server 2005 或更高版本的数据库使用 PIVOT 和 UNPIVOT 时,必须将数据库的兼容级别设置为
下面的做法大多对应与一般的情况,关于灵活性与安全性的一些做法,特殊的情况特殊处理总是有他的好处。关于SQL注入方面的内容之前已经写过一片博文了,在此不再提及 多使用交叉表(实体-关系) 经常会碰到一对
Mckoi SQL Database 是一个为客户机/服务器架构下的数据库服务器软件,支持多个客户端。可以用来嵌入到 Java 应用程序中提供独立的数据库服务功能。 项目主页: http://www
最近,遇到并解决一个SQL上的疑难问题。考勤系统,记录着员工进出公司的刷卡记录。而员工刷卡并不规范,存在刷多次的情况。例如:出去时连续刷多次,进来时也连续刷多次。筛选有效刷卡记录数据的规则: 对于出去
database-name 2、说明:删除数据库 drop database dbname 3、说明:备份sql server — 创建 备份数据的 device USE master EXEC sp_addumpdevice
Spark SQL 编程指南 简介 Spark SQL支持在Spark中执行SQL,或者HiveQL的关系查询表达式。它的核心组件是一个新增的RDD类型JavaSchemaRDD。JavaSche
Maven 插件可以让你在 Maven 运行过程中执行 SQL 语句。 示例配置: http://mojo.codehaus.org/sql-maven-plugin/examples/execute
information_schema.tables where table_schema='dbName’; 如果是SQL Server数据库的话: select name from dbo.sysobjects where
SQL Profiler是一个基于Swing的快速剖析工具用来统计SQL查询以便了解在哪里创建索引才能提高效率。 项目主页: http://www.open-open.com/lib/vi
在执行一个 SQL 之前 , 首先要分析一下语句的执行计划 , 然后再按执行计划去执行。分析语句的执行计划的工作是由优化器 (Optimizer) 来完成的。不同的情况 , 一条 SQL 可能有多种执行计划
\SQLServer:SQL Statistics\Batch Requests/sec \SQLServer:SQL Statistics\SQL Compilations/sec
实际项目中,pythoner更加关注的是Python的性能问题,之前也写过一篇文章《 Python性能优化 》介绍Python性能优化的一些方法。而本文,关注的是Python的内存优化,一般说来,如果不发生内存泄露,运行
网上有不少mysql 性能优化方案,不过,mysql的优化同sql server相比,更为麻烦与复杂,同样的设置,在不同的环境下 ,由于内存,访问量,读写频率,数据差异等等情况,可能会出现不同的结果,
mysql 数据库优化 包括 a.表的设计合理化(符合3NF) b.添加适当索引(index[4种:普通索引 主键索引 唯一索引unique 全文索引]) c.分表技术(水平分割,垂直分割)
1.数据库的对象 : 1)优化表的类型: 2) 数据库表设计时候更小的占磁盘空间尽可能使用更小的整数类型.(mediumint就比int更合适) 3) 所有字段都得有默认值 4) 选择
y的错误,简称为OOM, 搞得我们也是极其的崩溃,最后 ,我们是通过网上搜集资料和代码走查的方式来优化解决的,这里,我就把我们收集到资料和总结的经验分享下吧。 Android的虚拟机是基于寄存器的
1、对查询进行优化、应尽量避免全表扫描、首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断、否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描、如:
有人看到这个标题的时候,心里一定在嘀咕“linux需要优化吗?”。在回答这个问题之前,我先问个问题“何谓优化?”,我的理念是,没有最优的,合适自己的才是更优的,把桌面背景调成自己喜欢的颜色,算不算优化呢? 我想上面两个问题都