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  • Sql 怎么创建临时

    千次阅读 2014-04-13 10:01:36
    临时与永久相似,但临时存储在 tempdb 中。临时有两种类型:本地和全局。...全局临时的名称以两个数字符号 (##) 打头,创建后对任何用户都是可见的,当所有引用该的用户从 SQL Server 断开连接时被删除。

    1、临时表概述:

            临时表与永久表相似,但临时表存储在 tempdb 中(如下图)。临时表有两种类型:本地临时表和全局临时表。它们在名称、可见性以及可用性上有区别。本地临时表的名称以单个数字符号 (#) 打头;它们仅对当前的用户连接是可见的;当用户从 SQL Server 实例断开连接时被删除。全局临时表的名称以两个数字符号 (##) 打头,创建后对任何用户都是可见的,当所有引用该表的用户从 SQL Server 断开连接时被删除。


    2、临时表的创建(直接给实例代码)

          1)跟创建普通表类似,只是临时表名称以#或者##开头

    CREATE TABLE #LINSHI1
    (ID INT NOT NULL,
     NAME CHAR(10)
    )
           2)用SELECT INTO语句创建

    SELECT * INTO #LinShi FROM student
    3、查询临时表

    SELECT * FROM #LINSHI1
    4、删除临时表

    DROP TABLE #LinShi
    注:#代表局部临时表,##代表全局临时表


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  • ,哪位大神,知道My sql数据库怎么创建学生信息,主外键
  • sql语句创建表怎么选中数据库 用sql语句:use 你的表名

     sql语句创建表前怎么选中数据库

     

    用sql语句:use 你的表名

     

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  • DROP TABLE tmp_zd; create table tmp_zd as select a.user_id from tmp_task a ; 创建怎么在tmp_zd中增加一个字段,根据user_id进行自增序
  • 创建DataFrame在Spark SQL中,开发者可以非常便捷地将各种内、外部的单机、分布式数据转换为DataFrame。以下Python示例代码充分体现了Spark SQL 1.3.0中DataFrame数据源的丰富多样和简单易用: # 从Hive中的users...

    创建DataFrame在Spark SQL中,开发者可以非常便捷地将各种内、外部的单机、分布式数据转换为DataFrame。以下Python示例代码充分体现了Spark SQL 1.3.0中DataFrame数据源的丰富多样和简单易用:

    1. # 从Hive中的users表构造DataFrame
    2. users = sqlContext.table("users")
    3. # 加载S3上的JSON文件
    4. logs = sqlContext.load("s3n://path/to/data.json", "json")
    5. # 加载HDFS上的Parquet文件
    6. clicks = sqlContext.load("hdfs://path/to/data.parquet", "parquet")
    7. # 通过JDBC访问MySQL
    8. comments = sqlContext.jdbc("jdbc:mysql://localhost/comments", "user")
    9. # 将普通RDD转变为DataFrame
    10. rdd = sparkContext.textFile("article.txt") \
    11.                   .flatMap(lambda line: line.split()) \
    12.                   .map(lambda word: (word, 1)) \
    13.                   .reduceByKey(lambda a, b: a + b) \
    14. wordCounts = sqlContext.createDataFrame(rdd, ["word", "count"])
    15. # 将本地数据容器转变为DataFrame
    16. data = [("Alice", 21), ("Bob", 24)]
    17. people = sqlContext.createDataFrame(data, ["name", "age"])
    18. # 将Pandas DataFrame转变为Spark DataFrame(Python API特有功能)
    19. sparkDF = sqlContext.createDataFrame(pandasDF)
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  • sql server之T-SQL语句创建数据库创建表

    万次阅读 多人点赞 2018-06-03 09:30:17
    主数据文件 On{}①数据逻辑名—— name=””,②数据的储存路径——filename=”\”,③数据的大小——size= MB,④数据最大为——maxsize= MB,⑤超过数据设定大小后怎么增长——filegrowth= MB或10%(size+size*10%)二...

    一、创建数据库

    1.主数据文件 On{}

    ①数据逻辑名—— name=””,

    ②数据的储存路径——filename=”\”,

    ③数据的大小——size= MB,

    ④数据最大为——maxsize= MB,

    ⑤超过数据设定大小后怎么增长

    ——filegrowth= MB或10%(size+size*10%)

    2.日志文件log on{}

    ①数据逻辑名—— name=””,

    ②数据的储存路径——filename=”\”,

    ③数据的大小——size= MB,

    ④超过数据设定大小后怎么增长

    ——filegrowth= MB或10%(size+size*10%)

    if exists(select * from sysdatabases where name = 'stu_infoaaa')
    --exists返回‘true'则执行删除数据库操作--
    drop database stu_infoaaa
    
    --exists返回‘false'则表明数据库不存在,直接创建 
    create database stu_infoaaa
    ON   
    (
       NAME=stu_infoaaa,
       FILENAME ='D:\数据库\stu_infoaaadata.mdf',
       SIZE=10,
       MAXSIZE=20,
       FILEGROWTH=5%
    )
    LOG ON
    (
       NAME=stu_infoaaa_LOG,
       FILENAME ='D:\数据库\stu_infoaaalog.ldf',
       SIZE=1,
       MAXSIZE=10,
       FILEGROWTH=3%
    )

    3、 数据库的创建与删除(use 数据库名—环境)

    use [要操作的数据库名]   意思是跳转到相应环境下,下篇文章会使用

    Create database 数据库名——创建

    Drop database 数据库名——删除

    二、表的创建与删除

    Create table 表名称

                   列名1 数据类型 [约束],

                    列名2 数据类型 [约束],

    注:约束的写法

    ①      写在句末尾单独方式写出

    Constraint 约束名约束

    ②      直接写在需要标定的列后


    use [数据库名]
    create table subject
    (
    SubjectNo int not null identity(1,1),
    SubjectName nvarchar(50),
    ClassHour int,
    GradeID int
    )

    Drop database 表名

    Delete from 数据库名——删除

    Drop 与delete删除的区别drop表示删除表的数据和结构,Delete表示只删除表的数据



    版权声明:本博客为记录本人自学感悟,内容大多从网上学习与整理所得,若侵权请告知!

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  • 参考链接:navicat怎么输入sql语句
  • SQL语句创建数据库

    千次阅读 2019-06-28 09:31:48
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  • SQL怎么创建外键和删除外键

    千次阅读 2020-03-29 23:05:26
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