通过虚谷console执行SQL文件

通过虚谷console执行SQL文件

前置条件

1.SQL文件编码为Linux或unix,可通过notepad++进行转换

在这里插入图片描述

2.脚本文件和console存放于同一台服务器,保证控制台可以正确访问脚本路径

3.第一个前置条件转换完成后,脚本文件中若存在双引号需取消

EXECFILE2命令执行

SQL内部执行:

SQL> execfile2 /home/xugu_sql.sql;

该方法可以直接在console内部调用脚本文件,完成文件内语句的执行。

注意:若脚本文件出现报错或执行失败,该方式不会进行错误或告警输出。即execfile2进行脚本文件执行时,无执行信息输出。完成后需手动校对脚本执行情况。

调用CONSOLE执行脚本

方式一 <符导入

./xgconsole nssl IP 端口 库名 用户名 密码</home/xugu_sql.sql >b.log

在xgconsole文件所在目录下执行上述命令,可以直接将脚本文件传递给xgconsole进行执行。同时输出到b.log文件中方便查看报错信息。

方式二 sh脚本调用

#!/bin/bash
xgconsole nssl IP 端口 库名 账号 密码 <<EOF

执行的sql内容

EOF

该方式需要创建sh文件,例如创建A.sh脚本,将上述内容写入脚本,并赋予脚本执行权限

调用时使用 ./A.sh>c.log进行执行。执行后可以查看c.log获取执行信息。

### 关于数据库中的复杂 SQL 查询 #### 使用时间类型字段构建复杂查询 对于涉及时间间隔的操作,可以利用 `INTERVAL` 类型来执行复杂的日期运算。例如,在表 `tab7` 中存储了不同精度的时间间隔数据之后,可以通过这些字段进行更高级别的计算和过滤: ```sql SELECT col1, EXTRACT(YEAR FROM col2) AS year_diff, EXTRACT(MONTH FROM col3) AS month_diff FROM tab7; ``` 上述查询展示了如何提取特定部分的信息并将其作为新列返回[^3]。 #### 列表分区上的聚合操作 当处理大量分区分割的数据时,可以在单一分区上应用聚集函数以提高性能。下面的例子显示了针对具体分区 `p1` 的统计汇总: ```sql SELECT name, COUNT(*), AVG(a) FROM list_table1 PARTITION (p1) GROUP BY name; ``` 这允许只扫描必要的分区而不是整个表格,从而加快查询速度[^4]。 #### 数据库备份与恢复的最佳实践 为了确保重要数据的安全性和可恢复性,定期进行全面或增量备份至关重要。使用如下命令完成全量备份: ```sql BACKUP DATABASE TO '/path/to/backup/file.exp'; ``` 而在需要还原的情况下,则先建立一个新的空数据库实例再导入之前保存的内容: ```sql CREATE DATABASE restored_db; USE restored_db; RESTORE DATABASE chuan FROM '/path/to/backup/file.exp'; ``` 注意这里强调的是遵循严格的权限管理和验证流程,保证只有授权人员能够执行此类敏感操作[^2]。 #### 综合案例分析 假设存在一个销售记录表 `sales_records`,其中包含了产品编号 (`product_id`)、销售额 (`amount_sold`) 和交易日期 (`transaction_date`) 等信息。现在想要找出每个月每种产品的总销量以及平均售价,并且仅考虑过去一年内的数据。那么可以编写这样一个较为复杂的查询语句: ```sql WITH recent_sales AS ( SELECT product_id, amount_sold, transaction_date, DATE_TRUNC('month', transaction_date) AS sale_month FROM sales_records WHERE transaction_date >= NOW() - INTERVAL '1 YEAR' ), monthly_totals AS ( SELECT product_id, sale_month, SUM(amount_sold) OVER(PARTITION BY product_id ORDER BY sale_month RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) as cumulative_amount, AVG(amount_sold / quantity) OVER(PARTITION BY product_id, sale_month) as avg_price_per_unit FROM recent_sales rs JOIN products p ON rs.product_id = p.id ) SELECT DISTINCT product_id, sale_month, cumulative_amount, round(avg_price_per_unit::numeric, 2) as rounded_avg_price FROM monthly_totals mt ORDER BY product_id ASC, sale_month DESC; ``` 这段代码通过窗口函数实现了累积求和及按月划分的产品均价计算功能,同时也体现了良好的编程习惯——清晰易读的结构化写作风格有助于维护和支持工作。
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