?Apache Incubator: Tajo - a Relational and Distributed Data Warehouse for Hadoop: ?Tajo: Fast and low-latency query processing on SQL queries including projection,filter, group-by, sort, and join.Rudiment ETL that transforms one data forma
?Apache Incubator: Tajo - a Relational and Distributed Data Warehouse for Hadoop:?Tajo:
Fast and low-latency query processing on SQL queries including projection, filter, group-by, sort, and join. Rudiment ETL that transforms one data format to another data format. Support various file formats, such as CSV, RCFile, RowFile (a row store file), and Trevni. Command line interface to allow users to submit SQL queries Java API to enable clients to submit SQL queries to Tajo
Just another example of the way of the future.
Original title and link: ?Apache Incubator: Tajo - a Relational and Distributed Data Warehouse for Hadoop (NoSQL database?myNoSQL)

原文地址:?Apache Incubator: Tajo - a Relational and Distrib, 感谢原作者分享。

ToadDuserSinMySqleFeffectially, 다음에 따르면, 다음 사항을 따르십시오

toaddanewuser와 함께 complexpermissionsinmysql, followthesesteps : 1) createShereuser'NewUser '@'localhost'Identifiedby'pa ssword ';. 2) grantreadaccesstoalltablesin'mydatabase'withgrantselectonmydatabase.to'newuser'@'localhost';. 3) GrantWriteAccessto '

MySQL의 문자열 데이터 유형에는 char, varchar, binary, varbinary, blob 및 텍스트가 포함됩니다. 콜라이트는 문자열의 비교와 분류를 결정합니다. 1. 차량은 고정 길이 스트링에 적합하고 Varchar는 가변 길이 스트링에 적합합니다. 2. 이진 및 바이너리는 이진 데이터에 사용되며 Blob 및 텍스트는 큰 객체 데이터에 사용됩니다. 3. UTF8MB4_UNICODE_CI와 같은 정렬 규칙은 상류 및 소문자를 무시하며 사용자 이름에 적합합니다. UTF8MB4_BIN은 사례에 민감하며 정확한 비교가 필요한 필드에 적합합니다.

가장 좋은 mysqlvarchar 열 길이 선택은 데이터 분석을 기반으로하고, 향후 성장을 고려하고, 성능 영향을 평가하고, 문자 세트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) 일반적인 길이를 결정하기 위해 데이터를 분석합니다. 2) 미래 확장 공간을 예약하십시오. 3) 성능에 대한 큰 길이의 영향에주의를 기울이십시오. 4) 문자 세트가 스토리지에 미치는 영향을 고려하십시오. 이러한 단계를 통해 데이터베이스의 효율성과 확장 성을 최적화 할 수 있습니다.

mysqlblobshavelimits : tinyblob (255bodes), blob (65,535 bytes), mediumblob (16,777,215 bctes), andlongblob (4,294,967,295 Bytes) .tousebl obseffectical : 1) 고려 사항을 고려합니다

MySQL에서 사용자 생성을 자동화하기위한 최고의 도구 및 기술은 다음과 같습니다. 1. MySQLworkBench, 중소형 환경에 적합하고 사용하기 쉽지만 자원 소비가 높습니다. 2. 다중 서버 환경에 적합한 Ansible, 간단하지만 가파른 학습 곡선; 3. 사용자 정의 파이썬 스크립트, 유연하지만 스크립트 보안을 보장해야합니다. 4. 꼭두각시와 요리사는 대규모 환경에 적합하며 복잡하지만 확장 가능합니다. 선택할 때 척도, 학습 곡선 및 통합 요구를 고려해야합니다.

예, youcansearchinsideablobinmysqlusingspecifictechniques.1) converttheblobtoautf-8stringwithConvertFunctionandSearchusing


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