1、在Sql Server数据库中创建存储过程 个人感觉挺有用，Mark一下。...syscolumns WHERE (id = OBJECT_ID(@TableName)) DECLARE @F1 VARCHAR(100) DECLARE @F2 integer DECLARE @SQL...varchar(8000) SET @sql ='SELECT ''INSERT INTO ' + @TableName + ' VALUES(''' OPEN xCursor FETCH xCursor...INTO @F1,@F2 WHILE @@FETCH_STATUS = 0 BEGIN SET @sql = @sql + '' + CASE WHEN @F2 IN (35,58,99,167,175,231,239,61...= LEFT(@sql,LEN(@sql) - 5) + ' + '')'' FROM ' + @TableName EXEC (@sql) GO 2、执行存储过程 // 输入代码内容 EXEC
导语 最近有个需求要将数据存储从 SQL Server 数据库切换到 Azure Storage 中的 Table。...但首先要告诫大家的是，SQL Server 这样的关系型数据库和 Azure 提供的 NoSQL 服务概念不一样。...view=sql-server-ver15 导出数据 我们需要将 SQL Server 表中的数据导出为 CSV 格式，以便导入 Azure Storage Table。...我的 LinkTracking 表使用 GUID 类型的 Id 作为主键，将其转换为 RowKey。...在数据库上点右键，选择 Tasks - Export Data ? 在向导里将数据源选为 SQL Server Native Client，并连接自己的数据库。 ?
1、SQL Server数据库导出到MySQL 如果我们已经基于SQL Server进行了开发，并且具有很多基础的数据库数据了，那么我们可以利用SQL Server导出到MySQL数据库中，这种是我们常见的一种开发方式...SQL Server数据库的管理工具是SQL Server Management Studio；而Mysql数据库的管理工具则推荐使用Navicat，这是一款非常强大好用的管理工具。...首先我们使用Navicat建立自己一个空白的Mysql数据库，用来承载SQL Server 的数据导出需要。...然后利用SQL Server Management Studio进行数据的直接导出，选择【任务】【导出数据】，如下所示。...转储SQL文件成功如下界面所示。 而在服务器的上面，我们可以利用Navicat的运行SQL文件即可还原Mysql数据库了。 运行的结果如下所示。
本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例，演示数据入仓场景下，如何将数据实时同步到 BigQuery。...BigQuery 的云数仓优势 作为一款由 Google Cloud 提供的云原生企业级数据仓库，BigQuery 借助 Google 基础架构的强大处理能力，可以实现海量数据超快速 SQL 查询，以及对...创建 BigQuery 数据集： https://cloud.google.com/bigquery/docs/datasets （*为保障 Tapdata Cloud 正常读取到数据集信息...② 创建数据源 SQL Server 的连接 在 Tapdata Cloud 连接管理菜单栏，点击【创建连接】按钮, 在弹出的窗口中选择 SQL Server 数据库，并点击确定。...（*如提示连接测试失败，可根据页面提示进行修复） ④ 新建并运行 SQL Server 到 BigQuery 的同步任务 Why Tapdata?
将Excel文件数据库导入SQL Server的三种方案//方案一： 通过OleDB方式获取Excel文件的数据，然后通过DataSet中转到SQL Server openFileDialog = new...，插入记录到SQL Server的数据表 DataTable dataTable1 = new DataTable(); SqlDataAdapter sqlDA1...语句执行SQL Server的功能函数将Excel文件转换到SQL Server数据库 OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog(); openFileDialog.Filter...=(local);integrated security=SSPI;initial catalog=Library"; //import excel into SQL Server 2000 ...[Sheet1$]";*/ //export SQL Server 2000 into excel string exportSQL = @"EXEC master..xp_cmdshell
作者 | Renato Losio 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 最近，谷歌宣布正式发布 Hive-BigQuery Connector，简化 Apache Hive 和 Google...图片来源：谷歌数据分析博客 根据谷歌云的说法，Hive-BigQuery 连接器可以在以下场景中为企业提供帮助：确保迁移过程中操作的连续性，将 BigQuery 用于需要数据仓库子集的需求，或者保有一个完整的开源软件技术栈...借助 BigQuery Migration Service，谷歌提供了 BigQuery 批处理 SQL 转换器和交互式 SQL 转换器支持，可以将 Hive 查询转换为 BigQuery 特有的兼容...这不是谷歌为分析不同的数据集并减少数据转换而发布的第一个开源连接器：Cloud Storage Connector 实现了 Hadoop Compatible File System（HCFS） API...，用于读写 Cloud Storage 中的数据文件，而 Apache Spark SQL connector for BigQuery 则实现了 Spark SQL Data Source API，将
以前我们要将一个表中的数据导出为脚本，那么只有在网上找一个导出数据的Script，然后运行就可以导出数据脚本了。...现在在SQL Server 2008的Management Studio中增加了一个新特性，除了导出表的定义外，还支持将表中的数据导出为脚本。...导出过程是这样的，我简单说明下： （1）在SSMS2008中的对象资源管理器中，右击需要导出数据的数据库，在弹出式菜单中选择“任务”下的“生成脚本”选项。...（2）在脚本向导的选择脚本选项中，将“编写数据的脚步”选择为TRUE，这里默认是为FALSE的。...（3）然后下一步选择导出的对象，选择导出的表，最后完成时即可以看到由系统导出的表定义和表数据了，例如我们导出Person.AddressType表中的数据，那么系统生产的表数据这部分的脚步就是： SET
SQL Server以标准JSON导出，尽管它在CLR和不推荐的数据类型方面可能存在问题。因此，我们必须展示如何编写扩展JSON，将这种复杂性隐藏在存储过程中。...我将SQL Server数据类型映射到等效的MongoDB BSON数据类型，在本例中，它是一个32位整数。...通过使用PowerShell，您可以避免打开SQL Server的“表面区域”，从而允许它运行的DOS命令将数据写入文件。我在另一篇文章中展示了使用SQL的更简单的技巧和方法。...下面是一个PowerShell版本，它将数据库中的每个表保存到一个扩展的JSON文件中。它看起来有点复杂，但本质上它只是连接到一个数据库，对于每个表，它运行存储过程将数据转换为JSON。...我甚至不想考虑将关系系统移植到MongoDB，除非它只是一个初始阶段。在本例中，我将在SQL Server上创建集合，在源数据库上从它们的组成表创建集合，并对分层文档数据库的最佳设计做出判断。
第一波大迁移是将一个仓库负载迁移到 Google Cloud 中的 BigQuery，耗时不到一年。在此过程中 PayPal 团队还构建了一个平台，可以支持其他很多用例。...我们将一半的数据和处理从 Teradata 系统迁移到了 Google Cloud Platform 的 BigQuery 上。...我们将 BigQuery 中的数据保存为美国的多区域数据，以便从美国的其他区域访问。我们在数据中心和 Google Cloud Platform 中离分析仓库最近的区域之间实现了安全的私有互联。...我们已使用这一基础架构将超过 15PB 的数据复制到了 BigQuery 中，并将 80 多 PB 数据复制到了 Google Cloud Services 中，用于各种用例。...我们要求用户使用这个门户将他们现有或已知的 SQL 转换为与 BigQuery 兼容的 SQL，以进行测试和验证。我们还利用这一框架来转换用户的作业、Tableau 仪表板和笔记本以进行测试和验证。
Google BigQuery 是 Google Cloud Platform (GCP) 提供的一种高度可扩展的数据仓库服务，旨在处理大规模的数据分析任务。...本文将介绍 BigQuery 的核心概念、设置过程以及如何使用 Python 编程语言与 BigQuery 交互。...主要特点 BigQuery 专为大规模数据分析而设计，支持 SQL 查询语言，使得数据分析师和开发者能够轻松地处理 PB 级的数据。 1....创建 Google Cloud 项目 访问 [Google Cloud Console](https://console.cloud.google.com/) 并创建一个新的项目。 2....创建表 python from google.cloud import bigquery # 初始化 BigQuery 客户端 client = bigquery.Client() # 定义数据集和表
首先使用Sybase Powerdesigner的逆向工程功能，逆向出SQL Server数据库的物理模型。...具体操作是在Powerdesigner中选择“File”，“Reverse Engine”再选择Database，将DBMS选择为SQL Server，如图： 然后选择数据源，也就是要具体连接到的SQL...首先使用SSMS的“生成脚本”功能（在数据库上右键，选择“任务”“生成脚本”选项），可以为SQL Server数据库中的数据生成插入脚本。...关于Datetime类型的数据，需要手工修改下，SQL Server默认生成的是这样的语句，在MySQL中是没办法解析的： CAST(0x00009EEF00000000 AS DateTime) 为每一行添加一个...这个分号在SQL Server中可以不需要，但是在MySQL中是必须的。简单的方法是使用高级的文本编辑器（比如Notepad++），将\r\n替换为;\r\n即可。
数据监控：Soda SQL 就像编排一样，数据监控（最终我们将考虑数据可观测性）是 dbt 最终将停止为我们的平台处理需求。...: [https://cloud.google.com/bigquery/](https://cloud.google.com/bigquery/) [9] Redshift: [https://aws.amazon.com...) [11] 创建一个数据集: [https://cloud.google.com/bigquery/docs/datasets](https://cloud.google.com/bigquery/docs.../datasets) [12] 分区: [https://cloud.google.com/bigquery/docs/partitioned-tables](https://cloud.google.com...](https://cloud.google.com/bigquery/docs/materialized-views-intro) [14] 将 BigQuery 审计日志存储在专用数据集中: [https
最佳解决方案似乎是将数据导出到 BigQuery。与其他解决方案（例如数据 API）相比，这具有许多优势，包括： l这将导出没有采样的原始数据。...如果您为 Google Cloud 帐户启用了 BigQuery，则此连接的配置非常简单且有详细记录。 也许显而易见的问题就变成了：“为什么不直接使用 BigQuery 进行分析呢？” 成本和性能。...目前，我们在将 event_params 转换为更易于访问的 Map(String,String) 时根据需要保留它们。...7.查询 将所有数据转移到 Clickhouse 的主要问题之一是能否从 Google 在导出中提供的原始数据复制 Google Analytics 提供的指标。...这使我们无法在此阶段执行广泛的查询测试（我们稍后将根据实际使用情况进行分享），从而将下面的查询限制为 42 天（自我们开始将数据从 BigQuery 移至 ClickHouse 以来的时间）。
之前很羡慕MySQL 有这样的工具可以把数据库里的数据导成脚本，SQL Server 2005 的时候大牛Pinal Dave写了个Database Publishing Wizard，具体用法参考他写的文章...SQL SERVER – 2005 – Generate Script with Data from Database – Database Publishing Wizard。...SQL Server Management Studio 2008现在已经自带了这样的功能，下面我就来演示下如何使用： 1、打开SQL Server Management Studio 2008 ，连接到你的数据库服务器...，展开对象资源管理器到数据库节点 2、选择需要将数据导出到脚本的数据库，我这里选择的是AdventureWorks ，将包含所有的存储过程，表，视图，表里的数据等等。...5、下一步到达设置脚本编写选项，进入高级设置对话框，关键是要编写脚本的数据类型这里，默认是仅限架构，选择架构和数据或者是数据都可以吧数据导成脚本： ? 执行完就可以看到如下的结果了 ?
GIGAOM在去年（2019）4月份发布过一份类似的云原生数仓性能测试报告，当时选取的主要是Amazon Redshift，Microsoft Azure SQL Data Warehouse，Google...GIGAOM将测试报告发布在其官网：https://gigaom.com/report/high-performance-cloud-data-warehouse-performance-testing...技术上也是列压缩存储，缓存执行模型，向量技术处理数据，SQL标准遵循ANSI-2011 SQL，全托管云服务，用户可选择部署在AWS、Azure和GCP上，当然它也支持本地部署。...存储计算分离，列存、按小时计费、可通过暂停与恢复来节省成本，SQL兼容SQL Server（可能底层就是SQL Server）。...Google BigQuery：源于Google的Dremel技术，无索引、Serverless技术、动态调整计算与存储资源，存储按非压缩数据量来计费，计算按照查询使用的slot来计费。
它支持将自然语言转成 SQL，也能将 SQL 翻成易读的自然语言，对数据库新人友好，对分析师还原数据含义更直观。项目目前已有 4.3k Stars、369 Forks，凭实力圈粉。...新人开发：刚接触数据，不熟 SQL 语法但想分析问题。复杂查询混乱：JOIN/NESTED 查询繁琐，难读、难维护。中英文切换场景：业务常用中文描述，转 SQL 有语言障碍。...双模式转换– 自然语言→SQL：输入“查找 red 颜色所有车辆”，自动生成 SELECT * FROM cars WHERE color='red'; – SQL→自然语言：输入 SQL 语句，可转换为易读说明...→SQL⭐ 中英双语、语法高亮等 UI 加分宝SQLGlot (tobymao/sqlglot)27k多 SQL 方言翻译、格式化，但不支持自然语言⭐ AI 支持自然语言，转换能力更强Google BigQuery...Interactive Translator–专业 SQL 方言轮转，依赖收费 BigQuery 和 Gemini 模型⭐ 免费开源，部署简单；无需 Cloud 环境总结SQL Translator
•数据仓库的存储和操作通过AWS网络隔离策略和工具(包括虚拟私有云(VPC))进行保护。 (2)Google BigQuery 潜在买家的价值主张。...对于希望使用标准SQL查询来分析云中的大型数据集的用户而言，BigQuery是一个合理的选择。...Microsoft Azure SQL数据仓库非常适合任何规模的组织，这要归功于与Microsoft SQL Server的集成，希望可以轻松地将基于云计算的数据仓库技术引入。...关键价值/差异： •微软公司在2019年7月发布了Azure SQL数据仓库的主要更新，其中包括Gen2更新，提供了更多的SQL Server功能和高级安全选项。...•现有的微软用户可能会从Azure SQL数据仓库中获得最大的收益，因为它跨Microsoft Azure公共云以及更重要的是用于数据库的SQL Server具有多种集成。
译者 | 王强 策划 | Tina 谷歌最近为其在 Google Cloud 上的分布式 SQL 数据库 Spanner 引入 了分层存储。...无论数据在哪个存储层，SQL 查询都可以访问 SSD 和 HDD 层上的数据，并且备份策略在所有数据上一致应用。...来源：Google Cloud 博客 谷歌软件工程师 Matthew Muckloo 和谷歌集团产品经理 Piyush Mathur 写道： 迁移到其他类型的存储通常需要复杂的数据管道，并且会影响操作系统的性能...例如，很少访问的数据（如 JSON 产品属性）可以移动到 HDD，而无需重构表，并且可以将索引保留在更快的 SSD 上，同时将实际数据存储在 HDD 上。...Spanner 的分层存储支持 GoogleSQL 和 PostgreSQL 方言，并且在所有提供 Spanner 的 Google Cloud 区域中都可用。
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