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由于在CDH或HDP中运行的Hive的早期版本与CDP中的Hive 3之间的语义变化，您需要执行许多与迁移相关的更改。Hive 3中与db.table引用和DROP CASCADE相关的一些语法更改可能需要对应用程序进行更改。
MySQL 常有的数据类型如下 整数类型：bit、bool、tinyint、smallint、mediumint、int、bigint 浮点类型：float、double、decimal 字符串类型：char、varchar、tinytext、text、mediumtext、longtext、tinyblob、blob、mediumblob、longblob 日期类型：Date、DateTime、TimeStamp、Time、Year
在今年上半年的数据库使用状况调查中，笔者收集了众多国内外知名互联网公司的数据库使用情况，其中，国外GitHub、Airbnb、Yelp、Coursera均在使用MySQL数据库，国内阿里巴巴、去哪儿网、腾讯、魅族、京东的部分关键业务同样使用了MySQL数据库。同时，MySQL也是众多数据库排行榜单的第一名，这个开发者和一线互联网企业都在用的开源数据库，你了解多少？这份MySQL自测卷，你会多少呢？
在实际开发中经常遇到时间格式的转换，例如： 前端传递的时间格式是字符串格式，我们需要将其转换为时间戳，或者前台传递的时间格式和我们数据库中的格式不对应，我们需要对其进行转换才能与数据库的时间进行匹配等。
亲爱的订阅用户，这篇文章来介绍MySQL面试问题的答案和解释。正确解决的MySQL问题将帮助你准备技术面试和在线选择测试。 1、MySql表中允许多少触发器? MySql表允许以下6个触发器： - B
在MySQL中时间类型的选择有很多，比如：date、time、year、datetime、timestamp...
在php中我们要把时间戳转换日期可以直接使用date函数来实现，如果要把日期转换成时间戳可以使用strtotime()函数实现，下面我来给大家举例说明。
Working with time zones, timestamps and datetimes in Laravel and MySQL - Advanced and Qualified electronic signature marketplace (eideasy.com)
Mysql数据库软件是一个客户端或服务器系统，其中包括：支持各种客户端程序和库的多线程SQL服务器、不同的后端、广泛的应用程序编程接口和管理工具。
上一篇文章 Kafka Connect JDBC Source MySQL 全量同步 中，我们只是将整个表数据导入 Kafka。这对于获取数据快照很有用，但并不是所有场景都需要批量全部同步，有时候我们可能想要获取自上次之后发生的变更以实现增量同步。JDBC Connector 提供了这样的能力，将表中自上次轮询以来发生更改的行流式传输到 Kafka 中。可以基于递增的列（例如，递增的主键）或者时间戳列（例如，上次更新的时间戳）来进行操作。Kafka Connect JDBC Source 提供了三种增量同步模式：
我自学 python 编程并付诸实战，迄今三个月。 pandas可能是我最高频使用的库，基于它的易学、实用，我也非常建议朋友们去尝试它。——尤其当你本身不是程序员，但多少跟表格或数据打点交道时，pandas 比 excel 的 VBA 简单优雅多了。
作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。
CHAR_LENGTH是字符数，而LENGTH是字节数。Latin字符的这两个数据是相同的，但是对于Unicode和其他编码，它们是不同的。
精确数值型包括decimal 和 numeric两类，这两种数据类 型在SQL Server中，在功能上是完全等价的。 精确数值型数据由整数部分和小数部分构成，可存储从 -1038 +1 到 1038–1 的固定精度和小数位的数字数据，它存储长度最少为5字节，最多为17字节。 精确数值型数据的格式是：
1、一张表，里面有ID自增主键，当insert了17条记录之后，删除了第15,16,17条记录，再把Mysql重启，再insert一条记录，这条记录的ID是18还是15 ? 2、MySQL的技术特
在time模块中需要把时间戳转换为格式化时间，需要使用到第三介质（结构化时间）进行间接转换，并不能做到直接转换；
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作者：吴云涛，腾讯 CSIG 高级工程师 在这个数据爆炸的时代，企业做数据分析也面临着新的挑战, 如何能够更高效地做数据准备，从而缩短整个数据分析的周期，让数据更有时效性，增加数据的价值，就变得尤为重要。将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程（即 ETL 过程），则需要开发人员则需要掌握 Spark、Flink 等技能，使用的技术语言则是 Java、Scala 或者 Python，一定程度上增加了数据分析的难度。而 ELT 过程逐渐被开发者和
来源：andyqian www.andyqian.com/2017/11/11/database/MySQLConvert/ 前言 今天我们继续回到MySQL系列文章中，谈一谈MySQL中隐式类型转换。(其实我最早知道是在慢SQL优化中知道隐式类型转换概念的)，在说隐式类型转换之前，首先我们通过一个实例来看看是怎么回事。 数据结构 本文中所有的操作，都是基于该数据结构(有兴趣的童鞋可以实验)： create table t_base_user( oid bigint(20)notnullprimary ke
Unix时间戳(Unix timestamp)，是一种时间表示方式，定义为从格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒起至现在的总秒数。
由于我日常在mac OS 和ubuntu上进行开发，安装Navicat有点麻烦，，，而Navicat是我比较喜欢的图形化界面，因此在纠结一阵之后决定，，就用命令行搞了吧，，也有优势的，你看我这不是记住好多命令了嘛。
在Lua中我们有时候时间相关的内容，如获取当前的时间戳，将时间戳转换为时间格式，将时间戳转换为多久之前等。
在os模块中，有一个方法os.path.getmtime()，可以获取文件修改时间。
1、使用可以存下你的数据的最小的数据类型。（时间类型数据：可以使用varchar类型，可以使用int类型，也可以使用时间戳类型） 2、使用简单的数据类型，int要比varchar类型在mysql处理上简单。（int类型存储时间是最好的选择） 3、尽可能的使用not null定义字段。（innodb的特性所决定，非not null的值，需要额外的在字段存储，同时也会增加IO和存储的开销） 4、尽量少用text类型，非用不可时最好考虑分表。
Python 标准库包含用于日期（date）和时间（time）数据的数据类型，而且还有日历方面的功能。
在这个数据爆炸的时代，企业做数据分析也面临着新的挑战, 如何能够更高效地做数据准备，从而缩短整个数据分析的周期，让数据更有时效性，增加数据的价值，就变得尤为重要。 将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程（即 ETL 过程），则需要开发人员则需要掌握 Spark、Flink 等技能，使用的技术语言则是 Java、Scala 或者 Python，一定程度上增加了数据分析的难度。而 ELT 过程逐渐被开发者和数据分析团队所重视，如果读者已经非常熟悉 SQL，采用 ELT 模式完成数据分析会是一个好的选择，比如说逐渐被数据分析师重视的 DBT 工具，便利用了 SQL 来做数据转换。DBT 会负责将 SQL 命令转化为表或者视图，广受企业欢迎。此外使用 ELT 模式进行开发技术栈也相对简单，可以使数据分析师像软件开发人员那样方便获取到加工后的数据。
时间格式对于任何一个工程师来说都是绕不开的知识，爬虫工程师同样如此。爬虫工程师要将不同网站的相同类型内容存放在同一个数据表当中，常见的有：
1.将字符串的时间转换为时间戳 方法: a = "2013-10-10 23:40:00" 将其转换为时间数组 import time timeArray = time.strptime(a, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") 转换为时间戳: timeStamp = int(time.mktime(timeArray)) timeStamp == 1381419600 2.字符串格式更改 如a = "2013-10-10 23:40:00",想改为 a = "2013/10/10 23:40:00" 方法:先转换为时间数组,然后转换为其他格式 timeArray = time.strptime(a, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") otherStyleTime = time.strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S", timeArray) 3.时间戳转换为指定格式日期: 方法一: 利用localtime()转换为时间数组,然后格式化为需要的格式,如 timeStamp = 1381419600 timeArray = time.localtime(timeStamp) otherStyleTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timeArray) otherStyletime == "2013-10-10 23:40:00" 方法二: import datetime timeStamp = 1381419600 dateArray = datetime.datetime.utcfromtimestamp(timeStamp) otherStyleTime = dateArray.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") otherStyletime == "2013-10-10 23:40:00" 4.获取当前时间并转换为指定日期格式 方法一: import time 获得当前时间时间戳 now = int(time.time()) ->这是时间戳 转换为其他日期格式,如:"%Y-%m-%d %H:%M:%S" timeArray = time.localtime(timeStamp) otherStyleTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timeArray) 方法二: import datetime 获得当前时间 now = datetime.datetime.now() ->这是时间数组格式 转换为指定的格式: otherStyleTime = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") 5.获得三天前的时间 方法: import time import datetime 先获得时间数组格式的日期 threeDayAgo = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days = 3)) 转换为时间戳: timeStamp = int(time.mktime(threeDayAgo.timetuple())) 转换为其他字符串格式: otherStyleTime = threeDayAgo.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") 注:timedelta()的参数有:days,hours,seconds,microseconds 6.给定时间戳,计算该时间的几天前时间: timeStamp = 1381419600 先转换为datetime import datetime import time dateArray = datetime.datetime.utcfromtimestamp(timeStamp) threeDayAgo = dateArray - datetime.timedelta(days = 3) 参考5,可以转换为其他的任意格式了
时间真的存在吗？有观点认为，时间只是人类构想出来的一种概念，是用来衡量事物变化的标准。对于数据库来说，时间伴随着数据并进。让我们进入MySQL时间漩涡中看一看。
随着系统用户量的不断增加，MySQL 索引的重要性不言而喻，对于后端工程师，只有在了解索引及其优化的规则，并应用于实际工作中后，才能不断的提升系统性能，开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念，然后介绍优化索引的若干条规则，最后利用这些规则，针对面试中常考的知识点，做详细的实例分析，这里还分析一份MySQL知识总结的思维导图。
随着系统用户量的不断增加，MySQL 索引的重要性不言而喻，对于后端工程师，只有在了解索引及其优化的规则，并应用于实际工作中后，才能不断的提升系统性能，开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念，然后介绍优化索引的若干条规则，最后利用这些规则，针对面试中常考的知识点，做详细的实例分析。
timeArray = time.strptime(a, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
博客因为域名未被实名被暂停解析，申请实名加审批到域名重新可用，上下折腾导致博客四五天不能访问，这期间也成功了使用spring batch Integration 完成了spring batch分区远程的工程搭建，期间有使用ActiveMQ（JMS）的实现也有基于RabbitMQ（AMQP）的实现，最终选择了基于RabbitMQ的远程主从模式搭建项目，最终项目模型支持一主多从，多主多从，主从混用的使用，极大的提高了批处理的效率，解决了单机批处理的性能瓶颈。为了强化对spring batch关键概念的理解，故有了如下的对spring batch元数据结构的记录描述
highstocks 是一个功能强大且丰富的股票资讯类图表的库，其具有代表意义的项目还有 highcharts 和 highmaps。我最近在做一个股票资讯类的项目，所以需要用到这个图表库，由此篇文章开张记录下使用该库的各种问题和小技巧。方便以后他人遇到问题及时解决。首先我们就来谈一谈如何在 react 项目中使用它。
最近在写一个项目接口。测试中发现服务器上测试正常的功能，在本地一直有问题。一步步的排查，最终锁定问题是由于函数strtotime返回了一个false值，导致数据插入数据库失败。
函数就是和 Java 语言之中的方法的功能是一样的，都是为了完成某些特定操作的功能支持，而在 Oracle 数据库里面也包含了大量的单行函数，这些函数掌握了以后，可以方便的帮助进行数据库的相关开发。
Hive中使用TimeStamp时，时间戳默认是精确到秒的，那在Hive中如何处理需要精确到毫秒的时间戳呢？本篇文章Fayson主要说明下Hive时间戳的转换及使用。
1、假如只需要存0~255之间的数，无负数，应使用tinyint unsigned(保证最小数据类型) 2、如果长度不可定，如varchar，应该选择一个你认为不会超过范围的最小类型 比如: varchar(20)，可以存20个中文、英文、符号，不要无脑使用varchar(150) 3、整形比字符操作代价更低。比如应该使用MySQL内建的类型(date/time/datetime)而不是字符串来存储日期和时间 4、应该使用整形存储IP地址，而不是字符串 5、尽量避免使用NULL，通常情况下最好指定列为NOT NULL，除非真的要存储NULL值 6、DATETIME和TIMESTAMP列都可以存储相同类型的数据：时间和日期，且精确到秒。然而TIMESTAMP只使用DATETIME一半的内存空间，并且会根据时区变化，具有特殊的自动更新能力。另一方面，TIMESTAMP允许的时间范围要小得多，有时候它的特殊能力会变成障碍
H2控制台应用程序允许您使用浏览器访问数据库。这可以是H2数据库，也可以是支持JDBC API的其他数据库。
在 .NET 中，日期和时间通常使用 DateTime 或 DateTimeOffset 来表示。这两种数据类型都可以表示日期和时间，但它们之间有一些明显的区别。DateTime 是不带时区信息的，而 DateTimeOffset 是带时区偏移量的，可以用来表示一个特定的时刻。
对于时间数据，如2016-05-05 20:28:54，有时需要与时间戳进行相互的运算，此时就需要对两种形式进行转换，在Python中，转换时需要用到time模块，具体的操作有如下的几种： 将时间转换为时间戳 重新格式化时间 时间戳转换为时间 获取当前时间及将其转换成时间戳 1、将时间转换成时间戳 将如上的时间2016-05-05 20:28:54转换成时间戳，具体的操作过程为： 利用strptime()函数将时间转换成时间数组 利用mktime()函数将时间数组转换成时间戳 #coding:UTF-8 i
将如上的时间2016-05-05 20:28:54转换成时间戳，具体的操作过程为：
对于时间数据，如2016-05-05 20:28:54，有时需要与时间戳进行相互的运算，此时就需要对两种形式进行转换，在Python中，转换时需要用到time模块，具体的操作有如下的几种：
每个数据库为了使用者的查询简便性以及使用效率，都有专门提供一些函数给使用者进行使用，H2也同样如此，虽然没有oracle那么多强大的函数，但是一般需求的使用还是能够满足，下面就简单介绍下都有哪些函数
2.格式更改 如a = “2013-10-10 23:40:00”,想改为 a = “2013/10/10 23:40:00” 方法:先转换为时间数组,然后转换为其他格式 复制代码代码如下:
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