随笔分类 - GreenPlum
摘要:原始表数据如下: 需求:现要求按分号“;”将rate_item列进行分割后插入到新的数据表中。 创建函数之后,调用函数。 结果如下: END 2018-11-07 00:10:02
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摘要:1.命令行登录数据库 psql -h 192.168.111.111 -U username -d dbname 其中,username为数据库用户名,dbname为数据库名,执行后提示输入密码。(可能适用PostgreSQL,不适用GP) 2.切换数据库 \c dbname2 username I
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摘要:一、介绍 GreenPlum分布式数据仓库,大规模并行计算技术。 无共享/MPP核心架构 Greenplum数据库软件将数据平均分布到系统的所有节点服务器上,所以节点存储每张表或表分区的部分行,所有数据加载和查询都是自动在各个节点服务器上并行运行,并且该架构支持扩展到上万个节点。 混合的存储和执行(
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摘要:二维表同样是GP中重要的存储数据对象,为了更好的支持数据仓库海量数据的访问,GP的表可以分成: 面向行存储的普通堆积表 面向列存储的AOT表(append only table) 当然AOT表也可以是按行存储的,但是按列存储必须是AOT表。这样,我们在设计应用上可以获得相当的灵活性。比如经常需要更新
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摘要:GP可以使用date_part / extract从日期时间类型中抽取部分内容。 方法一:extract 格式:extract(field from source) extract函数从日期、时间数值里抽取子域,例如年、小时等。 注意: source的类型type必须为:timestamp、time
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摘要:偶遇一个需求:想按某个指定符号分割之后,提取字符。 例如:tag = '休闲,娱乐,运动,玩耍',想提取"休闲"这个词。 方法一:string_to_array 如此实现,但是string_to_array需要子查询,当与其他自动group by一起查询的时候就显得及其不方便,因此可使用方法二。 方
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