数据库中有A B C三列，用SQL语句实现：当A列大于B列时选择A列否则选择B列，当B列大于C列时选择B列否则选择C列。
Pig脚本可以使用非结构化和半结构化数据（如Web服务器日志或点击流日志）作为输入。相比之下，Hive总是要求输入数据满足一定模式。...它支持ANSI SQL标准，该标准很容易学习，也是最流行的技能集。Presto支持复杂的查询、连接和聚合功能。...在选择Presto的服务器容量时需要小心，因为它需要有足够的内存。内存溢出时，Presto作业将重新启动。 07 HBase HBase是作为开源Hadoop项目的一部分开发的NoSQL数据库。...11 Amazon Athena Amazon Athena是一个交互式查询服务，它使用标准ANSI SQL语法在Amazon S3对象存储上运行查询。...Amazon Athena建立在Presto之上，并扩展了作为托管服务的临时查询功能。
为什么选择b+树作为存储引擎索引结构 在数据库或者存储的世界里，存储引擎的角色一直处于核心位置。往简单了说，存储引擎主要负责数据如何读写。...在绝大部分介绍、讲解存储引擎的书籍或者文章里，大家都默认了读多写少的磁盘存储引擎采用的就是b+树，而极少有人来剖析选择b+树作为索引结构的背后，到底有着怎样的思考和权衡？...为了解答上述问题，本文尝试从一个新的视角和大家讨论： 在处理读多写少的场景下，为什么基于磁盘的存储引擎会选择用b+树来作为索引结构？...这儿再强调下：我们选择用b+树作为索引而不是b树作为索引的核心点在于，在存储同等数据量级的情况下，选择用b+树做索引时，要比用b树做索引。平均的磁盘IO次数要少。...3.6 总结 到此我们尝试回答为什么选择b+树作为存储引擎索引结构这个问题就回答完毕了。
包含列索引 概述 包含列索引也是非聚集索引，索引结构跟聚集索引结构是一样，有一点不同的地方就是包含列索引的非键列只存储在叶子节点；包含列索引的列分为键列和非键列，所谓的非键列就是INCLUDE中包含的列...：companyname 非键列就是：contactname 非键列具有下列优点： 它们可以是不允许作为索引键列的数据类型。...在计算索引键列数或索引键大小时，数据库引擎不考虑它们。 当查询中的所有列都作为键列或非键列包含在索引中时，带有包含性非键列的索引可以显著提高查询性能。...[Customers] where companyname='好孩子' ---这时我们选择将索引列都包含在索引建列中 CREATE NONCLUSTERED INDEX [IX2_Customers...与键列一样，只要允许将计算列数据类型作为非键索引列，从 image、ntext 和 text 数据类型派生的计算列就可以作为非键（包含性）列。
前言 一般情况我们下，我们是知道数据库的表、列信息的（因为数据库是我们手动设计），但特殊情况下，如果你只能拿到数据库连接信息，也就是知道的一个数据库名的情况下，你要怎么得到它下面的所有表名，所有列表，以及主键...SqlServer的内置函数，系统存储方法，以系统表（sysobjects、syscolumns）的id为主导线，展开的查询，其中sysobjects的id等于syscolumns表中的id，注意，每修改一次表结构...（即数据列）这个id都会发生改变。
并且，每个内部结点的关键字都作为其子树的分隔值。比如，某结点含有2个关键字（假设为a1和a2），也就是说该结点含有3个子树。...由于内结点不存放真正的数据（只是存放其子树的最大或最小的关键字，作为索引），一个结点可以存储更多的关键字，每个结点能索引的范围更大更精确，也意味着B+树单次磁盘IO的信息量大于B树，I/O的次数相对减少
Amazon Kinesis 提供多种核心功能，可以经济高效地处理任意规模的流数据，同时具有很高的灵活性，让您可以选择最符合应用程序需求的工具。...数据湖是一个集中的、有组织的、安全的数据存储环境，可以存储您的任意规模的结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据，而无需先对其进行结构化。...动态框架与 Apache Spark DataFrame 类似，后者是用于将数据组织到行和列中的数据抽象，不同之处在于每条记录都是自描述的，因此刚开始并不需要任何架构。...SQL 直接分析 Amazon S3 中的数据。...只需在 AWS 管理控制台中单击几下，客户即可将 Athena 指向自己在 S3 中存储的数据，然后开始使用标准 SQL 执行临时查询并在数秒内获取结果。
我们将从一个对象存储开始，比如S3或谷歌云存储，作为一个廉价而可靠的存储层。 接下来是查询层，如Athena或BigQuery，它允许您通过一个简单的SQL接口来探索数据湖中的数据。...Athena是一个由AWS管理的查询引擎，它允许您使用SQL查询S3中的任何数据，并且可以处理大多数结构化数据的常见文件格式，如Parquet、JSON、CSV等。...在扫描JSON时，由于它的结构，您将每次扫描整个记录(参见上面的示例)。或者，您可以为只包含您关心的列的数据子集设置Parquet，这对于限制表扫描和因此限制成本非常有用。...这也是为什么Parquet可以更快—它可以直接访问特定的列，而无需扫描整个JSON。 元数据:AWS胶水 保持当前的 Athena的一个挑战是在向S3添加新数据时保持表的更新。...从S3中，很容易使用Athena查询数据。Athena非常适合进行探索性分析，它有一个简单的UI，允许您针对S3中的任何数据编写SQL查询。拼花可以帮助减少你需要查询的数据量，节省成本!
数据湖当中的数据可谓是包罗万象： 结构化的，有各种关系型数据库的行和列。 半结构化的，有JSON、XML、CSV。 非结构化的，有电子邮件、PDF、各种文档。...Amazon S3作为一款历史悠久的对象存储服务，拥有无与伦比的持久性、可用性与可扩展性。正是因为这个优势，亚马逊云科技的数据湖选择了Amazon S3技术作为基础。...其中包括亚马逊云科技的几个重要法宝： Amazon Athena 交互式查询服务，支持使用标准SQL语句在S3上分析数据。...比如，面对Amazon S3当中结构化、半结构化、非结构化数据，我们如何来进行查询和分析呢？这时候，Amazon Athena就派上了用场。...Amazon Athena可以帮助我们使用熟知的标准SQL语句来创建数据库、创建表、查询数据、并让数据结果可视化。 再比如，互联网程序员每天都要面对海量的日志，如何更高效地存储和查询日志呢？
创建索引视图 视图也称为虚拟表，这是因为由视图返回的结果集其一般格式与由列和行组成的表相似，并且，在 SQL 语句中引用视图的方式也与引用表的方式相同。...有关用于存储聚集索引的结构的更多信息，请参见聚集索引。...视图中的 SELECT 语句不能包含下列 Transact-SQL 语法元素： 选择列表不能使用 * 或 table_name.* 语法指定列。...通过一个既可以取值为 float 值也可以使用 float 表达式求值的表达式而生成的列不能作为索引视图或表的索引的键。...与基表上的聚集索引一样，聚集索引的 B 树结构仅包含键列，但数据行包含视图结果集中的所有列。 若想为现有系统中的视图添加索引，必须计划绑定任何想要放入索引的视图。
AWS Athena和Google BigQuery当然互相之间也存在一些侧重和差异，例如Athena主要只支持外部表（使用S3作为数据源），而BigQuery同时还支持自有的存储，更接近一个完整的数据仓库...其主要支持的查询语言是U-SQL，一个结合了SQL与C#特点的独有语言。 百闻不如一见，我们还是直接动手尝试一下，使用ADLA来实现上面Athena的同样任务。...任务(Job)是ADLA中的核心概念，我们可以新建一个任务，配以一段U-SQL脚本来表达和前面Athena例子中SQL相同的语义：(ADLA没有交互式查询窗口，所以我们把结果落地存储到一个csv文件中)...整个流程走下来，可以看到ADLA作为一个完全托管的服务，与Athena的设计理念的确是比较相近的，也能够轻松使用脚本直接针对对象存储中的数据文件进行数据分析。...那么在Azure上是否还有其他的选择呢？答案是肯定的。作为第二种方法，我们可以借助源自SQL Server体系的一项神奇技术。欲知详情如何，且听下回分解。
而 AWS 还提供了交互式查询方式可以直接查询 S3 中的数据，Amazon Athena 便是一种交互式查询服务。...它可以使用标准 SQL 分析 Amazon S3 中的数据，Athena 简单易用，只需指向开发者存储在 S3 中的数据，定义架构即可开始查询，它无需执行复杂的 ETL 作业来为数据分析做准备，开发者可以轻松实现分析大规模数据集...在设置和管理数据湖时，涉及大量极为耗时的复杂手动任务，包括加载不同来源的数据、监控数据流、设置分区、打开加密和管理密钥、定义转换作业并监控其操作、将数据重新组织成列格式等。...最终，用户可通过选择不同的分析和机器学习服务，利用这些数据集实现多样化服务。...Amazon Redshift Spectrum 是 Amazon Redshift 的一项功能， （提示：避免到 console 中搜索 spectrum）AWS 选择开发者熟悉的 SQL 语言，也旨在帮助更多开发者轻松实现查询数据
这种方法最适合那些需要从大表中读取某些列的查询。 Parquet 只需读取所需的列，因此大大减少了 IO。...因此它能够支持高级嵌套数据结构。 Parquet 数据文件的布局针对处理大量数据的查询进行了优化，每个文件在千兆字节范围内。 Parquet 旨在支持灵活的压缩选项和高效的编码方案。...由于每一列的数据类型非常相似，每一列的压缩很简单（这使得查询更快）。可以使用几种可用的编解码器之一来压缩数据；因此，可以对不同的数据文件进行不同的压缩。...Apache Parquet 最适用于交互式和无服务器技术，如 AWS Athena、Amazon Redshift Spectrum、Google BigQuery 和 Google Dataproc...即使 CSV 文件是数据处理管道的默认格式，它也有一些缺点： Amazon Athena 和 Spectrum 将根据每次查询扫描的数据量收费。
要使优化器考虑将该视图作为替换，并不需要在查询中引用该视图。 索引视图中列的 large_value_types_out_of_row 选项的设置继承的是基表中相应列的设置。...SET 选项 必需的值 默认服务器值 ，则“默认” OLE DB 和 ODBC 值 ，则“默认” DB-Library 值 ANSI_NULLS ON ON ON OFF ANSI_PADDING...这意味着该列不是确定性列，也不是精确列。 即使是确定性表达式，如果其中包含浮点表达式，则准确结果也会取决于处理器体系结构或微代码的版本。 为了确保数据完整性，此类表达式只能作为索引视图的非键列加入。...用户定义函数的数据访问属性必须为 NO SQL，外部访问属性必须是 NO。 公共语言运行时 (CLR) 功能可以出现在视图的选择列表中，但不能作为聚集索引键定义的一部分。...2、在添加表弹出框-》选择要创建视图的表、视图、函数、或者同义词等-》点击添加-》添加完成后选择关闭。 3、在关系图窗格中-》选择表与表之间关联的数据列-》选择列的其他排序或筛选条件。
作为结构化查询语言 SQL 的语法相对于其他编程语言非常简单，常用的关键字也就几个，完成同样的统计功能，SQL 代码量较少，我们很容易将 SQL 代码映射到二维表中的数据，SQL 不同操作的代码其实就是对应着二维表的不断变换...所以一套良好SQL编码规范是十分重要的。 希望这篇文章能作为你正在寻找的指导! 这里只针对数仓HIve来说，但是大部分是通用的，特殊情况我也会注明。...1、关键字使用大写 SQL关键字使用大写，表和列使用小写（oracle除外，oracle默认表、列就是大写）。在SQL函数都使用大写这样可以进行更好的区分，尽管这里有一些争议，但是我建议这样使用。...3、使用别名提高可读性 添加别名是为明确表或列含义说明的方法。当表和列的名称没有意义时，请给它们加上别名，尤其是包含子查询的时候（Hive中子查询必须有别名），这样可以使得在阅读SQL时更加的方便。...以上这些内容可能作为基础开发的时候没有意识到这一点，但是当你与团队一起工作或者成为技术负责人时，你就会意识到没有一套 SQL 代码规范将成为一种负担。
SQL是Structure Query Language(结构化查询语言)的缩写，它是使用关系模型的数据库应用语言，由IBM在20世纪70年代开发出来，作为IBM关系数据库原型System R的原型关系语言...20世纪80年代初，美国国家标准局（ANSI）开始着手制定SQL标准，最早的ANSI标准于1986年完成，就被叫做SQL-86。标准的出台使SQL作为标准关系数据库语言的地位得到了加强。...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。...选择要操作的数据库命令 USE dbname 删除数据库命令 DROP DATABASE dbname; ?...column_name是列的名字；column_type是列的数据类型；constraints是这个列的约束条件。 创建一张名称为emp表。
：REAL_AS_FLOAT,PIPES_AS_CONCAT,ANSI_QUOTES,IGNORE_SPACE,ANSI 更改语法和行为，使其更符合标准SQL。...因此说设置sql_mode需要应用人员权衡各种得失，从而得到一个合适的选择。 下面的内容翻译自官方文档，有些参数翻译不上，搜了下网上也很少提到，翻译时候直接忽略了。...例如某个表中有user这一列，而MySQL数据库中又有user这个函数， user会被解释为函数，如果想要选择user这一列，则需要引用。...NO_BACKSLASH_ESCAPES 反斜杠“\”作为普通字符而非转义符>set sql_mode='';>select '\\';+---+| \ |+---+| \ |+---+>SET sql_mode...，如果在SELECT中的列，没有在GROUP BY中出现，那么这个SQL是不合法的，因为列不在GROUP BY从句中。
SQL语言不仅能独立应用于终端，还可以作为子语言为其他程序设计提供有效助力，该程序应用中，SQL可与其他程序语言一起优化程序功能，进而为用户提供更多更全面的信息。...SQL 是用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。 SQL 是什么？ SQL指结构化查询语言，全称是 Structured Query Language。 SQL 让您可以访问和处理数据库。...SQL 是一种 ANSI（American National Standards Institute 美国国家标准化组织）标准的计算机语言。 SQL 能做什么？...虽然 SQL 是一门 ANSI（American National Standards Institute 美国国家标准化组织）标准的计算机语言，但是仍然存在着多种不同版本的 SQL 语言。...表是相关的数据项的集合，它由列和行组成。
Presto支持标准的ANSI SQL， 包括复杂查询、聚合（aggregation）、连接（join）和窗口函数（window functions)。...clickHouse ClickHouse是一个开源的面向列基于MPP的数据库管理系统， 能够使用SQL 查询实时生成分析数据报告。...SparkSQL SparkSQL的前身是Shark， 它将 SQL 查询与 Spark 程序无缝集成, 可以将结构化数据作为 Spark 的 RDD 进行查询。...GPDB完全支持ANSI SQL 2008标准和SQL OLAP 2003 扩展； 从应用编程接口上讲，它支持ODBC和JDBC。 完善的标准支持使得系统开发、维护和管理都大为方便。...并提供ANSI-SQL接口交互式查询能力 Druid Druid 是一种能对历史和实时数据提供亚秒级别的查询的数据存储。
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