ddl

对于select,update,insert,delete这些dml,可这样使用 insert into hnfpy2.cs_thz_lv@jdlk_rac_hainan(id,color,is_can_water) select 1 id,'绿色' color,1 is_can_water from dual ; commit; 但对于create,truncate,drop等DDL,需这样使用 declare begin dbms_utility.EXEC_DDL_STATEMENT@jdlk_rac_hainan(' create table hnfpy2.cs_thz_lv( id number(10), color varchar2(100), is_can_water number(1) ) '); commit; end; / declare begin dbms_utility.EXEC_DDL_STATEMENT@jdlk_rac_hainan('truncate table hnfpy2.cs_thz_qi'); commit; end; / declare begin dbms_utility.EXEC_DDL_STATEMENT@jdlk_rac_hainan('drop table hnfpy2.cs_thz_lv'); commit; end; / 来源

参考文档 https://jdbc.postgresql.org/documentation/head/server-prepare.html https://jdbc.postgresql.org/documentation/head/connect.html#autosave 连接相关设置 prepareThreshold(int):指定在一个会话中需要经过多少次PreparedStatement才对其进行服务器端PreparedStatement缓存，值为0表示禁用服务器端PreparedStatement缓存 preparedStatementCacheQueries(int)：指定一个会话中最大缓存的PreparedStatement数量，默认值256，0表示禁用服务器端PreparedStatement缓存 preparedStatementCacheSizeMiB(int)：最大缓存的PreparedStatement大小，默认为5M，0表示禁用服务器端PreparedStatement缓存 autosave(String):JDBC驱动42版本新增，设置当查询失败后如何处理 never: 默认值，不执行额外处理操作，直接抛出异常 always：每次查询前都会设置savepoint，如果出现错误则回滚到该检查点，并重新尝试执行 conservative

ALGORITHM=INPLACE，可以避免重建表带来的IO和CPU消耗，保证ddl期间依然有良好的性能和并发。 ALGORITHM=COPY，需要拷贝原始表，所以不允许并发DML写操作，可读。这种copy方式的效率还是不如 inplace ，因为前者需要记录undo和redo log，而且因为临时占用buffer pool引起短时间内性能受影响。 1、在线添加索引： alter table test_emp add index idx_id (c1),ALGORITHM=INPLACE; 2、在线添加字段： alter table test_emp add name varchar(100) not null default '',ALGORITHM=INPLACE; 3、在线修改字段属性： alter table test_emp ALGORITHM=INPLACE,modify c6 varchar(85) not null default ''; 1.PRIMARY KEY（主键索引） mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) ,ALGORITHM=INPLACE; 2.UNIQUE(唯一索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE (`column`

#查看有没有索引：主键、外键、唯一键 SHOW INDEX FROM major; SHOW INDEX FROM stuinfo; #删除外键 ALTER TABLE stuinfo DROP FOREIGN KEY fk_stu_major; #传统的方式添加外键 ALTER TABLE stuinfo ADD CONSTRAINT fk_stu_major FOREIGN KEY(majorid) REFERENCES major(id); #查看表中有没有数据 SELECT * FROM major; #插入数据 INSERT INTO major VALUES (1,'java'),(2,'H5'),(3,'大数据'); #查看表中有没有数据 SELECT * FROM stuinfo; #插入数据 INSERT INTO stuinfo SELECT 1,'john1','女',NULL,NULL,1 UNION ALL SELECT 2,'john2','女',NULL,NULL,1 UNION ALL SELECT 3,'john3','女',NULL,NULL,2 UNION ALL SELECT 4,'john4','女',NULL,NULL,2 UNION ALL SELECT 5,'john5','女',NULL,NULL,1 UNION ALL

一，库操作 　　 1.1 语句结构 　　 1.2 创建库 二，表操作 　　 2.1 语法结构 　　 2.2 基本建表语句 　　 2.3 删除表 　　 2.4 内部表和外部表 　　 2.5 分区表 　　 2.6 CTAS建表语法 三，数据导入和导出 　　 3.1 将文件导入hive的表 　　 3.2 将hive表中的数据导出到指定的路径文件 　　 3.3 hive的文件格式 四，修改表定义 正文 一，库操作 　　 1.1 语句结构 CREATE (DATABASE|SCHEMA) [IF NOT EXISTS] database_name 　　[COMMENT database_comment]　　　　　　//关于数据块的描述 　　[LOCATION hdfs_path]　　　　　　　　　　//指定数据库在HDFS上的存储位置 　　[WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)];　　　　//指定数据块属性 　　默认地址：/user/hive/warehouse/db_name.db/table_name/partition_name/… 　　 1.2 创建数据库 create database db_order; 库建好后，在hdfs中会生成一个库目录： hdfs://hdp20-01:9000/user/hive

DDL语句主要是用来定义数据库，表，视图，索引，存储过程进行定义等，主要是定义 数据库的结构 。 DDL主要包括以下几个关键字： CREATE DROP ALter CREATE CREATE 主要用于创建表和数据库，创建事务等，通常开发用于创建表。创建数据库的用法: Name: 'CREATE DATABASE' Description: Syntax: CREATE {DATABASE | SCHEMA} [IF NOT EXISTS] db_name [create_specification] ... create_specification: [DEFAULT] CHARACTER SET [=] charset_name | [DEFAULT] COLLATE [=] collation_name CREATE DATABASE creates a database with the given name. To use this statement, you need the CREATE privilege for the database. CREATE SCHEMA is a synonym for CREATE DATABASE. 创建表： Name: 'CREATE TABLE' Description: Syntax: CREATE [TEMPORARY]

SQL 分类 SQL 语句主要可以划分为以下3 个类别： DDL（Data Definition Languages）语句：数据定义语言，这些语句定义了不同的数据段、 数据库、表、列、索引等数据库对象的定义。常用的语句关键字主要包括 create、drop、alter 等。 DML（Data Manipulation Language）语句：数据操纵语句，用于添加、删除、更新和查 询数据库记录，并检查数据完整性，常用的语句关键字主要包括 insert、delete、udpate 和 select 等。 DCL（Data Control Language）语句：数据控制语句，用于控制不同数据段直接的许可和 访问级别的语句。这些语句定义了数据库、表、字段、用户的访问权限和安全级别。主要的 语句关键字包括 grant、revoke 等。 1 DDL语句【数据定义语言】： 1.1 创建数据库 语句：create database if not exists 数据库名； 备注：每个数据库默认有一个数据库字符集和一个数据校验规则，不能缺少。 例子： 查看所有数据库： 1.2 修改数据库名称和字符集 　　1 修改数据库名称： 如果存储引擎是InnoDB，是无法修改数据库名称的 。其他引擎怎么修改数据库名称，再查； 2 修改数据库字符集： 　　　 语句:alter database 数据库名

sql语言分为三个级别。 1、ddl 语句 ，数据定义语句，定义了数据库、表、索引等对象的定义。常用语句包含：create、drop、alter。 2、dml 语句 ，数据操纵语句，用于添加、删除、更新和查询数据库记录，并检查数据完整性，常用语句包含insert、delete、update、select等。 3、dcl语句，数据控制语句，用于控制不同数据对象访问级别的语句。定义了数据库、表、表、用户的访问权限和完全级别。常用的语句包括grant、revoke等。 DDL语句： 1、建库、删库： 建库：create database db名 default charset=utf8; 删库：drop database db名; 2、 表操作 2.1 建表1： create table table_name(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null]) 如： create table person_info ( person_id smallint(5) unsigned auto_increment, name varchar(50) not null comment 'person_name', country varchar(60) default 'china', salary decimal(10,2)

HiveQL DDL语法规则包括 CREATE DATABASE/SCHEMA, TABLE, VIEW, FUNCTION, INDEX（创建 数据库/模式，表，视图，函数，索引） DROP DATABASE/SCHEMA, TABLE, VIEW, INDEX（删除 数据库/模式，表，视图，索引） TRUNCATE TABLE（清空 表） ALTER DATABASE/SCHEMA, TABLE, VIEW（修改 数据库/模式，表，视图） MSCK REPAIR TABLE (or ALTER TABLE RECOVER PARTITIONS)（MSCK修复表或ALTER TABLE恢复分区） SHOW DATABASES/SCHEMAS, TABLES, TBLPROPERTIES, VIEWS, PARTITIONS, FUNCTIONS, INDEX[ES], COLUMNS, CREATE TABLE（查看） DESCRIBE DATABASE/SCHEMA, table_name, view_name（查看 数据库/模式描述信息） 创建表时需要指定数据切分格式，会用到ROW FORMAT关键字。下面是Hive官网关于ROW FORMAT的用法： 下面通过一个例子说明数据之间分隔符用法。比如有两条数据： 1,Lilei,book-tv-code,beijing