SQL语法结构之修改篇

目录 一.关系数据库基本概念和MySQL基本命令 1.1 数据库的概念和类型分类 1.2 MySQL数据库的命令 1.3 MySQL数据库的存储机制 二.SQL语句基础 三.DDL语句 3.1 创建表的语法 3.2 修改表结构语法 3.3 删除表的语法 3.4 truncate表 四.数据库约束 4.1 NOT NULL约束 4.2 UNIQUE约束 4.3 PRIMARY KEY约束 4.4 FOREIGN KEY约束 4.5 CHECK约束 五.索引 5.1 创建索引 5.2 删除索引 六.

PL/SQL PL/SQL是Oracle在关系数据库结构化查询语言SQL基础上扩展得到的一种过程化查询语言. SQL与编程语言之间的不同在于,SQL没有变量,SQL没有流程控制(分支,循环).而PL/SQL是结构化的和过程化的结合体,而且最为重要的是,在用户执行多条SQL语句时,每条SQL语句都是逐一的发送给数据库,而PL/SQL可以一次性将多条SQL语句一起发送给数据库,减少网络流量 SQL执行 PL/SQL执行 匿名Pl/SQL块 – 动态构造,只能执行一次 一次性完成,没有名字 存储过程,

一 .ALTER TABLE命令 ALTER TABLE 语句用于在已有的表中添加.修改或删除列. 二.添加列 语法 :ALTER TABLE table_name ADD column_name datatype eg: ALTER TABLE Persons ADD P_Names VACHAR(50) NOT NULL 三.修改列 3.1修改字段varchar(50)为datetime,允许空eg:  ALTER TABLE Persons ALTER COLUMN  P_Names da

1/内部连接的早期语法结构 INNER JOIN SELECT * FROM Person.Person JOIN HumanResources.Employee ON Person.Person.ID = HumanResources.Employee.ID 等价于早期的也就是老版本的 SELECT * FROM Person.Person,HumanResources.Employee WHERE Person.Person.ID = HumanResources.Employee.ID 2

LINQ to SQL语句(1)之Where Where操作 适用场景:实现过滤,查询等功能. 说明:与SQL命令中的Where作用相似,都是起到范围限定也就是过滤作用的,而判断条件就是它后面所接的子句. Where操作包括3种形式,分别为简单形式.关系条件形式.First()形式.下面分别用实例举例下: 1.简单形式: 例如:使用where筛选在伦敦的客户 var q = from c in db.Customers where c.City == "London" select c

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持

SQL数据库基础知识-巩固篇<一>... 首先展示两款我个人很喜欢的数据库-专用于平时个人SQL技术的练习<特点:体积小,好安装和好卸载,功能完全够用了> MySQL-57 DataBase MS-SQLServer-2000 DataBase SQL的含义:结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL 作用:SQL(Structured Query Language,结构化查询语言)是一种用于操作数据库的语言. 结构化查询语言包含6个部分:一:数

SQLite库可以解析大部分标准SQL语言.但它也省去了一些特性并且加入了一些自己的新特性.这篇文档就是试图描述那些SQLite支持/不支持的SQL语法的.查看关键字列表. 如下语法表格中,纯文本用蓝色粗体显示.非终极符号为斜体红色.作为语法一部分的运算符用黑色Roman字体表示. 这篇文档只是对SQLite实现的SQL语法的综述,有所忽略.想要得到更详细的信息,参考源代码和语法文件“parse.y”. SQLite执行如下的语法: ALTER TABLE ANALYZE ATTACH DATA

一个Hive查询生成多个map reduce job,一个map reduce job又有map,reduce,spill,shuffle,sort等多个阶段,所以针对hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另外要说明的是,这个优化只是针对Hive 0.9版本,而不是后来Hortonwork发起Stinger