AI 助理
备案控制台
开发者社区 大数据 文章 正文

最强最全面的Hive SQL开发指南，超四万字全面解析 （三）

2022-04-27 695
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
全局流量管理 GTM，标准版 1个月
云解析 DNS，旗舰版 1个月
公共DNS（含HTTPDNS解析），每月1000万次HTTP解析
简介： 本文整体分为两部分，第一部分是简写，如果能看懂会用，就直接从此部分查，方便快捷，如果不是很理解此SQL的用法，则查看第二部分，是详细说明，当然第二部分语句也会更全一些！
    1. 拆解json字段
hive (hive_explode)> select explode(split(regexp_replace(regexp_replace(sale_info,'\\[\\{',''),'}]',''),'},\\{')) as  sale_info from explode_lateral_view;
然后我们想用get_json_object来获取key为monthSales的数据：
hive (hive_explode)> select get_json_object(explode(split(regexp_replace(regexp_replace(sale_info,'\\[\\{',''),'}]',''),'},\\{')),'$.monthSales') as  sale_info from explode_lateral_view;
然后挂了FAILED: SemanticException [Error 10081]: UDTF's are not supported outside the SELECT clause, nor nested in expressions
UDTF explode不能写在别的函数内
如果你这么写，想查两个字段，select explode(split(area,',')) as area,good_id from explode_lateral_view;
会报错FAILED: SemanticException 1:40 Only a single expression in the SELECT clause is supported with UDTF's. Error encountered near token 'good_id'
使用UDTF的时候，只支持一个字段，这时候就需要LATERAL VIEW出场了


配合LATERAL VIEW使用


配合lateral view查询多个字段


hive (hive_explode)> select goods_id2,sale_info from explode_lateral_view LATERAL VIEW explode(split(goods_id,','))goods as goods_id2;
其中LATERAL VIEW explode(split(goods_id,','))goods相当于一个虚拟表，与原表explode_lateral_view笛卡尔积关联

也可以多重使用


hive (hive_explode)> select goods_id2,sale_info,area2
                    from explode_lateral_view 
                    LATERAL VIEW explode(split(goods_id,','))goods as goods_id2 
                    LATERAL VIEW explode(split(area,','))area as area2;也是三个表笛卡尔积的结果


最终，我们可以通过下面的句子，把这个json格式的一行数据，完全转换成二维表的方式展现


hive (hive_explode)> select get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.source') as source,get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.monthSales') as monthSales,get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.userCount') as monthSales,get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.score') as monthSales from explode_lateral_view LATERAL VIEW explode(split(regexp_replace(regexp_replace(sale_info,'\\[\\{',''),'}]',''),'},\\{'))sale_info as sale_info_1;

总结：


Lateral View通常和UDTF一起出现，为了解决UDTF不允许在select字段的问题。 Multiple Lateral View可以实现类似笛卡尔乘积。 Outer关键字可以把不输出的UDTF的空结果，输出成NULL，防止丢失数据。


行转列


相关参数说明:


CONCAT(string A/col, string B/col…)：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串;


CONCAT_WS(separator, str1, str2,...)：它是一个特殊形式的 CONCAT()。第一个参数剩余参数间的分隔符。分隔符可以是与剩余参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL，返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。分隔符将被加到被连接的字符串之间;


COLLECT_SET(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段。


数据准备:


name constellation blood_type
孙悟空 白羊座 A
老王 射手座 A
宋宋 白羊座 B
猪八戒 白羊座 A
凤姐 射手座 A


需求: 把星座和血型一样的人归类到一起。结果如下：


射手座,A            老王|凤姐
白羊座,A            孙悟空|猪八戒
白羊座,B            宋宋


实现步骤:


    1. 创建本地constellation.txt，导入数据
node03服务器执行以下命令创建文件，注意数据使用\t进行分割
cd /export/servers/hivedatas
vim constellation.txt
数据如下: 
孙悟空 白羊座 A
老王 射手座 A
宋宋 白羊座 B       
猪八戒 白羊座 A
凤姐 射手座 A
    1. 创建hive表并导入数据
创建hive表并加载数据
hive (hive_explode)> create table person_info(
                    name string, 
                    constellation string, 
                    blood_type string) 
                    row format delimited fields terminated by "\t";
                    
加载数据
hive (hive_explode)> load data local inpath '/export/servers/hivedatas/constellation.txt' into table person_info;
    1. 按需求查询数据
hive (hive_explode)> select
                        t1.base,
                        concat_ws('|', collect_set(t1.name)) name
                    from
                        (select
                            name,
                            concat(constellation, "," , blood_type) base
                        from
                            person_info) t1
                    group by
                        t1.base;


列转行


所需函数:


EXPLODE(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。

LATERAL VIEW

用法：LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias

解释：用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在


此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。


数据准备:


cd /export/servers/hivedatas
vim movie.txt
文件内容如下:  数据字段之间使用\t进行分割
《疑犯追踪》 悬疑,动作,科幻,剧情
《Lie to me》 悬疑,警匪,动作,心理,剧情
《战狼2》 战争,动作,灾难


需求: 将电影分类中的数组数据展开。结果如下：


《疑犯追踪》 悬疑
《疑犯追踪》 动作
《疑犯追踪》 科幻
《疑犯追踪》 剧情
《Lie to me》 悬疑
《Lie to me》 警匪
《Lie to me》 动作
《Lie to me》 心理
《Lie to me》 剧情
《战狼2》 战争
《战狼2》 动作
《战狼2》 灾难


实现步骤:


    1. 创建hive表
create table movie_info(
    movie string, 
    category array<string>) 
row format delimited fields terminated by "\t"
collection items terminated by ",";
    1. 加载数据
load data local inpath "/export/servers/hivedatas/movie.txt" into table movie_info;
    1. 按需求查询数据
select
    movie,
    category_name
from 
    movie_info lateral view explode(category) table_tmp as category_name;


reflect函数


reflect函数可以支持在sql中调用java中的自带函数，秒杀一切udf函数。

需求1: 使用java.lang.Math当中的Max求两列中最大值


实现步骤:


    1. 创建hive表
create table test_udf(col1 int,col2 int) row format delimited fields terminated by ',';
    1. 准备数据并加载数据
cd /export/servers/hivedatas
vim test_udf 
文件内容如下:
1,2
4,3
6,4
7,5
5,6
    1. 加载数据
hive (hive_explode)> load data local inpath '/export/servers/hivedatas/test_udf' overwrite into table test_udf;
    1. 使用java.lang.Math当中的Max求两列当中的最大值
hive (hive_explode)> select reflect("java.lang.Math","max",col1,col2) from test_udf;


需求2: 文件中不同的记录来执行不同的java的内置函数


实现步骤:


    1. 创建hive表
hive (hive_explode)> create table test_udf2(class_name string,method_name string,col1 int , col2 int) row format delimited fields terminated by ',';
    1. 准备数据
cd /export/servers/hivedatas
vim test_udf2
文件内容如下:
java.lang.Math,min,1,2
java.lang.Math,max,2,3
    1. 加载数据
hive (hive_explode)> load data local inpath '/export/servers/hivedatas/test_udf2' overwrite into table test_udf2;
    1. 执行查询
hive (hive_explode)> select reflect(class_name,method_name,col1,col2) from test_udf2;


需求3: 判断是否为数字


实现方式:


使用apache commons中的函数，commons下的jar已经包含在hadoop的classpath中，所以可以直接使用。


select reflect("org.apache.commons.lang.math.NumberUtils","isNumber","123")


Hive 窗口函数


窗口函数最重要的关键字是 partition by 和 order by

具体语法如下：XXX over (partition by xxx order by xxx)

特别注意：over()里面的 partition by 和 order by 都不是必选的，over()里面可以只有partition by，也可以只有order by，也可以两个都没有，大家需根据需求灵活运用。

窗口函数我划分了几个大类，我们一类一类的讲解。


1. SUM、AVG、MIN、MAX


讲解这几个窗口函数前，先创建一个表，以实际例子讲解大家更容易理解。


首先创建用户访问页面表：user_pv


create table user_pv(
cookieid string,  -- 用户登录的cookie，即用户标识
createtime string, -- 日期
pv int -- 页面访问量
);


给上面这个表加上如下数据：


cookie1,2021-05-10,1
cookie1,2021-05-11,5
cookie1,2021-05-12,7
cookie1,2021-05-13,3
cookie1,2021-05-14,2
cookie1,2021-05-15,4
cookie1,2021-05-16,4


  • SUM()使用


执行如下查询语句：


select cookieid,createtime,pv,
sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime) as pv1 
from user_pv;


结果如下：（因命令行原因，下图字段名和值是错位的，请注意辨别！）


image


执行如下查询语句：


select cookieid,createtime,pv,
sum(pv) over(partition by cookieid ) as pv1 
from user_pv;


结果如下：image


第一条SQL的over()里面加 order by ，第二条SQL没加order by ，结果差别很大

所以要注意了：


  • over()里面加 order by 表示：分组内从起点到当前行的pv累积，如，11号的pv1=10号的pv+11号的pv, 12号=10号+11号+12号；
  • over()里面不加 order by 表示：将分组内所有值累加。


AVG，MIN，MAX，和SUM用法一样，这里就不展开讲了，但是要注意 AVG，MIN，MAX 的over()里面加不加 order by 也和SUM一样，如 AVG 求平均值，如果加上 order by，表示分组内从起点到当前行的平局值，不是全部的平局值。MIN，MAX 同理。


2. ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、NTILE


还是用上述的用户登录日志表：user_pv，里面的数据换成如下所示：


cookie1,2021-05-10,1
cookie1,2021-05-11,5
cookie1,2021-05-12,7
cookie1,2021-05-13,3
cookie1,2021-05-14,2
cookie1,2021-05-15,4
cookie1,2021-05-16,4
cookie2,2021-05-10,2
cookie2,2021-05-11,3
cookie2,2021-05-12,5
cookie2,2021-05-13,6
cookie2,2021-05-14,3
cookie2,2021-05-15,9
cookie2,2021-05-16,7


  • ROW_NUMBER()使用：


ROW_NUMBER()从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列。


SELECT 
cookieid,
createtime,
pv,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn 
FROM user_pv;


结果如下：image


  • RANK 和 DENSE_RANK 使用：


RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位。


DENSE_RANK()生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位。


SELECT 
cookieid,
createtime,
pv,
RANK() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn1,
DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn2,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv DESC) AS rn3 
FROM user_pv 
WHERE cookieid = 'cookie1';


结果如下：


image


  • NTILE的使用：


有时会有这样的需求:如果数据排序后分为三部分，业务人员只关心其中的一部分，如何将这中间的三分之一数据拿出来呢?NTILE函数即可以满足。


ntile可以看成是：把有序的数据集合平均分配到指定的数量（num）个桶中, 将桶号分配给每一行。如果不能平均分配，则优先分配较小编号的桶，并且各个桶中能放的行数最多相差1。


然后可以根据桶号，选取前或后 n分之几的数据。数据会完整展示出来，只是给相应的数据打标签；具体要取几分之几的数据，需要再嵌套一层根据标签取出。


SELECT 
cookieid,
createtime,
pv,
NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn1,
NTILE(3) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn2,
NTILE(4) OVER(ORDER BY createtime) AS rn3
FROM user_pv 
ORDER BY cookieid,createtime;


结果如下：


image


3. LAG、LEAD、FIRST_VALUE、LAST_VALUE


讲解这几个窗口函数时还是以实例讲解，首先创建用户访问页面表：user_url


CREATE TABLE user_url (
cookieid string,
createtime string,  --页面访问时间
url string       --被访问页面
);


表中加入如下数据：


cookie1,2021-06-10 10:00:02,url2
cookie1,2021-06-10 10:00:00,url1
cookie1,2021-06-10 10:03:04,1url3
cookie1,2021-06-10 10:50:05,url6
cookie1,2021-06-10 11:00:00,url7
cookie1,2021-06-10 10:10:00,url4
cookie1,2021-06-10 10:50:01,url5
cookie2,2021-06-10 10:00:02,url22
cookie2,2021-06-10 10:00:00,url11
cookie2,2021-06-10 10:03:04,1url33
cookie2,2021-06-10 10:50:05,url66
cookie2,2021-06-10 11:00:00,url77
cookie2,2021-06-10 10:10:00,url44
cookie2,2021-06-10 10:50:01,url55


  • LAG的使用：


LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值。


第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）


SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LAG(createtime,1,'1970-01-01 00:00:00') OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last_1_time,
LAG(createtime,2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last_2_time 
FROM user_url;


结果如下：


image


解释：


last_1_time: 指定了往上第1行的值，default为'1970-01-01 00:00:00'  
                 cookie1第一行，往上1行为NULL,因此取默认值 1970-01-01 00:00:00
                 cookie1第三行，往上1行值为第二行值，2021-06-10 10:00:02
                 cookie1第六行，往上1行值为第五行值，2021-06-10 10:50:01
last_2_time: 指定了往上第2行的值，为指定默认值
       cookie1第一行，往上2行为NULL
       cookie1第二行，往上2行为NULL
       cookie1第四行，往上2行为第二行值，2021-06-10 10:00:02
       cookie1第七行，往上2行为第五行值，2021-06-10 10:50:01


  • LEAD的使用：


与LAG相反


LEAD(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值。


第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）


SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LEAD(createtime,1,'1970-01-01 00:00:00') OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS next_1_time,
LEAD(createtime,2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS next_2_time 
FROM user_url;


结果如下：


image


  • FIRST_VALUE的使用：


取分组内排序后，截止到当前行，第一个值。


SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS first1 
FROM user_url;


结果如下：


image


  • LAST_VALUE的使用：


取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值。


SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LAST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last1 
FROM user_url;


结果如下：


image


如果想要取分组内排序后最后一个值，则需要变通一下：


SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LAST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last1,
FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime DESC) AS last2 
FROM user_url 
ORDER BY cookieid,createtime;


注意上述SQL，使用的是 FIRST_VALUE 的倒序取出分组内排序最后一个值！


结果如下：


image


此处要特别注意order by


如果不指定ORDER BY，则进行排序混乱，会出现错误的结果


SELECT cookieid,
createtime,
url,
FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid) AS first2  
FROM user_url;


结果如下：


image


上述 url2 和 url55 的createtime即不属于最靠前的时间也不属于最靠后的时间，所以结果是混乱的。


4. CUME_DIST


先创建一张员工薪水表：staff_salary


CREATE EXTERNAL TABLE staff_salary (
dept string,
userid string,
sal int
);


表中加入如下数据：


d1,user1,1000
d1,user2,2000
d1,user3,3000
d2,user4,4000
d2,user5,5000


  • CUME_DIST的使用：


此函数的结果和order by的排序顺序有关系。


CUME_DIST：小于等于当前值的行数/分组内总行数。 order默认顺序 ：正序

比如，统计小于等于当前薪水的人数，所占总人数的比例。


SELECT 
dept,
userid,
sal,
CUME_DIST() OVER(ORDER BY sal) AS rn1,
CUME_DIST() OVER(PARTITION BY dept ORDER BY sal) AS rn2 
FROM staff_salary;


结果如下：


image


解释：


rn1: 没有partition,所有数据均为1组，总行数为5，
     第一行：小于等于1000的行数为1，因此，1/5=0.2
     第三行：小于等于3000的行数为3，因此，3/5=0.6
rn2: 按照部门分组，dpet=d1的行数为3,
     第二行：小于等于2000的行数为2，因此，2/3=0.6666666666666666


5. GROUPING SETS、GROUPING__ID、CUBE、ROLLUP


这几个分析函数通常用于OLAP中，不能累加，而且需要根据不同维度上钻和下钻的指标统计，比如，分小时、天、月的UV数。


还是先创建一个用户访问表：user_date


CREATE TABLE user_date (
month STRING,
day STRING, 
cookieid STRING 
);


表中加入如下数据：


2021-03,2021-03-10,cookie1
2021-03,2021-03-10,cookie5
2021-03,2021-03-12,cookie7
2021-04,2021-04-12,cookie3
2021-04,2021-04-13,cookie2
2021-04,2021-04-13,cookie4
2021-04,2021-04-16,cookie4
2021-03,2021-03-10,cookie2
2021-03,2021-03-10,cookie3
2021-04,2021-04-12,cookie5
2021-04,2021-04-13,cookie6
2021-04,2021-04-15,cookie3
2021-04,2021-04-15,cookie2
2021-04,2021-04-16,cookie1



  • GROUPING SETS的使用：


grouping sets是一种将多个group by 逻辑写在一个sql语句中的便利写法。


等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL。


SELECT 
month,
day,
COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,
GROUPING__ID 
FROM user_date 
GROUP BY month,day 
GROUPING SETS (month,day) 
ORDER BY GROUPING__ID;


注：上述SQL中的GROUPING__ID，是个关键字，表示结果属于哪一个分组集合，根据grouping sets中的分组条件month，day，1是代表month，2是代表day。



结果如下：image


上述SQL等价于：


SELECT month,
NULL as day,
COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,
1 AS GROUPING__ID 
FROM user_date 
GROUP BY month 
UNION ALL 
SELECT NULL as month,
day,
COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,
2 AS GROUPING__ID 
FROM user_date 
GROUP BY day;


  • CUBE的使用：


根据GROUP BY的维度的所有组合进行聚合。


SELECT 
month,
day,
COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,
GROUPING__ID 
FROM user_date 
GROUP BY month,day 
WITH CUBE 
ORDER BY GROUPING__ID;


结果如下：


image


上述SQL等价于：


SELECT NULL,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,0 AS GROUPING__ID FROM user_date
UNION ALL 
SELECT month,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,1 AS GROUPING__ID FROM user_date GROUP BY month 
UNION ALL 
SELECT NULL,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,2 AS GROUPING__ID FROM user_date GROUP BY day
UNION ALL 
SELECT month,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,3 AS GROUPING__ID FROM user_date GROUP BY month,day;


  • ROLLUP的使用：


是CUBE的子集，以最左侧的维度为主，从该维度进行层级聚合。


比如，以month维度进行层级聚合：


SELECT 
month,
day,
COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,
GROUPING__ID  
FROM user_date 
GROUP BY month,day
WITH ROLLUP 
ORDER BY GROUPING__ID;


结果如下：


image


把month和day调换顺序，则以day维度进行层级聚合：


SELECT 
day,
month,
COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,
GROUPING__ID  
FROM user_date 
GROUP BY day,month 
WITH ROLLUP 
ORDER BY GROUPING__ID;


结果如下：


image


这里，根据日和月进行聚合，和根据日聚合结果一样，因为有父子关系，如果是其他维度组合的话，就会不一样。



文章标签：
云解析DNS
Java
分布式计算
SQL
OLAP
Apache
Hadoop
HIVE
数据格式
JSON
关键词：
云解析DNS hive
云解析DNS sql
sql云解析DNS
SQL解析
SQL hive
skdg26tulds2a
目录
相关文章
大道不孤，众行致远
|
1月前
|
SQL
开发指南057-执行SQL返回结果集
业务实践中除了返回实体类外，经常需要通过SQL语句返回结果集
大道不孤，众行致远
27 0
陌陌谣
|
12天前
|
SQL 监控 安全
员工上网行为监控软件：SQL 在数据查询监控中的应用解析
在数字化办公环境中，员工上网行为监控软件对企业网络安全和管理至关重要。通过 SQL 查询和分析数据库中的数据，企业可以精准了解员工的上网行为，包括基础查询、复杂条件查询、数据统计与分析等，从而提高网络管理和安全防护的效率。
陌陌谣
25 0
1100237741946300
|
1月前
|
SQL 监控 数据库
SQL语句是否都需要解析及其相关技巧和方法
在数据库管理中，SQL（结构化查询语言）语句的使用无处不在，它们负责数据的查询、插入、更新和删除等操作
1100237741946300
29 1
1100237741946300
|
1月前
|
SQL 存储 数据库
SQL语句是否都需要解析及其相关技巧与方法
在数据库管理系统中，SQL（Structured Query Language）语句作为与数据库交互的桥梁，其执行过程往往涉及到一个或多个解析阶段
1100237741946300
25 5
1100237741946300
|
1月前
|
SQL 数据可视化 BI
SQL语句及查询结果解析：技巧与方法
在数据库管理和数据分析中，SQL语句扮演着至关重要的角色
1100237741946300
223 0
1100237741946300
|
1月前
|
SQL 监控 关系型数据库
SQL错误代码1303解析与处理方法
在SQL编程和数据库管理中，遇到错误代码是常有的事，其中错误代码1303在不同数据库系统中可能代表不同的含义
1100237741946300
53 0
1100237741946300
|
1月前
|
SQL 存储 关系型数据库
SQL默认索引是什么：深入解析与技巧
在SQL数据库中，索引是一种用于提高查询性能的重要数据结构
1100237741946300
28 0
1919324350086154
|
1月前
|
SQL 开发框架 .NET
ASP.NET连接SQL数据库：实现过程与关键细节解析an3.021-6232.com
随着互联网技术的快速发展，ASP.NET作为一种广泛使用的服务器端开发技术，其与数据库的交互操作成为了应用开发中的重要环节。本文将详细介绍在ASP.NET中如何连接SQL数据库，包括连接的基本概念、实现步骤、关键代码示例以及常见问题的解决方案。由于篇幅限制，本文不能保证达到完整的2000字，但会确保
1919324350086154
53 0
喜欢猪猪
|
7天前
|
监控 Java 应用服务中间件
高级java面试---spring.factories文件的解析源码API机制
【11月更文挑战第20天】Spring Boot是一个用于快速构建基于Spring框架的应用程序的开源框架。它通过自动配置、起步依赖和内嵌服务器等特性，极大地简化了Spring应用的开发和部署过程。本文将深入探讨Spring Boot的背景历史、业务场景、功能点以及底层原理，并通过Java代码手写模拟Spring Boot的启动过程，特别是spring.factories文件的解析源码API机制。
喜欢猪猪
25 2
Codelinghu
|
1月前
|
缓存 Java 程序员
Map - LinkedHashSet&Map源码解析
Map - LinkedHashSet&Map源码解析
Codelinghu
67 0

热门文章

最新文章

  • 1
    【C++ 常见的异步机制】探索现代异步编程：从 ASIO 到协程的底层机制解析
  • 2
    Core Image 框架详细解析
  • 3
    DNS害我不能上网,找几个备用
  • 4
    《R语言数据挖掘：实用项目解析》——第2章，第2.9节无参数方法
  • 5
    信息安全之DNS欺骗详解
  • 6
    MySQL数据库管理深度解析：创建新数据库的完全指南
  • 7
    golang开发:类库篇(四)配置文件解析器goconfig的使用
  • 8
    DNS服务
  • 9
    ARP解析MAC地址的全过程（ARP的工作机制）
  • 10
    阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（2）
  • 1
    Hadoop-12-Hive 基本介绍 下载安装配置 MariaDB安装 3台云服务Hadoop集群 架构图 对比SQL HQL
    70
  • 2
    DataWorks操作报错合集之在进行Hive分区truncate操作时遇到权限不足，怎么解决
    73
  • 3
    ClickHouse(19)ClickHouse集成Hive表引擎详细解析
    212
  • 4
    分布式系统详解 -- Hive1.2.1 安装
    63
  • 5
    杨校老师课题之Hive数据仓库搭建2
    49
  • 6
    杨校老师课题之Hive数据仓库搭建1
    77
  • 7
    Hive怎么调整优化Tez引擎的查询？在Tez上优化Hive查询的指南
    415
  • 8
    sqoop笔记——一次从Hive到PostgreSql的数据迁移
    274
  • 9
    实时计算 Flink版产品使用问题之同步到Hudi的数据是否可以被Hive或Spark直接读取
    273
  • 10
    实时计算 Flink版产品使用问题之kafka2hive同步数据时，如何回溯历史数据
    100

    • 相关课程

    更多
  • 如何在 PolarDB-X 中优化慢 SQL
  • SQL完全自学手册
  • SQL Server on Linux入门教程
  • SQL入门与实践
  • 数据库及SQL/MySQL基础
  • SQL进阶及查询

    • 相关电子书

    更多
  • SQL Server 2017
  • GeoMesa on Spark SQL
  • 原生SQL on Hadoop引擎- Apache HAWQ 2.x最新技术解密malili

    • 相关实验场景

    更多
  • PolarDB NL2SQL：自然语言驱动的数据智能
  • PolarDB for AI：在数据库中通过SQL实现AI能力
  • 玩转MaxCompute SQL! 30分钟搞定数据分析挖掘
  • 5分钟上手Flink MySQL连接器
  • 使用SQL语句实现数据查询操作
  • 使用SQL语句管理索引

    • 推荐镜像

    更多
  • DNS
  • NTP
  • kali-security
    • 下一篇
    无影云桌面