初识DB2

最新推荐文章于 2024-06-14 16:15:04 发布

转载最新推荐文章于 2024-06-14 16:15:04 发布 · 73 阅读

用DB2两个多星期，初步感觉很多方面不如teradata。准备有时间的时候将其做个较全面的对比...

[@more@]

来自 “ ITPUB博客 ” ，链接：http://blog.itpub.net/16723161/viewspace-1028177/，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/16723161/viewspace-1028177/

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

cuikui4734

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

初识MySQL的入门笔记.pdf

07-28

- **关系型数据库**：如MySQL、Oracle、SQL Server、SQLite和DB2等，它们基于SQL（Structured Query Language）语言进行数据操作，支持数据之间的关系表示。 - **MySQL**：作为一款免费且开源的数据库系统，MySQL...

初识SQLITE3数据库

12-16

【初识SQLite3数据库】数据库，尤其是SQLite3，是我们日常开发和数据管理中不可或缺的工具。数据库是一个有结构、集成、可共享并统一管理的数据集合。它的结构化特性意味着数据按照特定模型组织，比如可以比喻成一...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

初识DB2存储过程基本语法

qq_40679278的博客

09-11

3668

工作需要首次接触DB2存储过程（随笔）存储案例分析语法知识 CREATE OR REPLACE PROCEDURE PRO_DAT_BATCH() --创建名为PRO_DAT_BATCH的存储过程 BEGIN --存储过程开始标志 DECLARE sqlcode INTEGER DEFAULT 0; --sqlcode 为存储过程代码号，默认为0，出现异常时sqlcode发生改变，不同的异常代码号不同。 DECLARE code1 VARCHAR(50); --DE

DB之美[从菜鸟到高手演练]系列之初识DB2

智慧演绎，无处不在

08-27

5129

前段时间在网上看到优快云举办的写书评得技术图书赢下载分活动，申请了一本，没过几天就收到了优快云寄来的《循序渐进DB2(第2版)——DBA系统管理、运维与应用案例》一书。厚厚的一本近600页，很是欣慰，恰巧本人本来也想好好学习下DB2，所以就将此作为一个新的开始。首先呢，按照约定，要给书写个书评，可是笔者最近实在是太忙了，没有时间更新博客，更没有时间去阅读这本新书，但是答应了优快云的又不能反

初识DB2 AESE：管理DB2环境的解决方案

weixin_33860528的博客

02-15

530

IBM DB2 Advanced Enterprise Server Edition(AESE)是将IBM DB2 Enterprise Server Edition V9.7与优化、开发、管理工具打包在一起销售的软件包。这是用于管理DB2环境关键方面的综合解决方案，它简化了对存储优化、性能优化、以及加工之类的核心数据库功能的获取与使用。通过将这些功能打包在一起，能够降低成本...

DB2数据库初识

小蚂蚁

08-11

225

转自：https://wenku.baidu.com/view/432c13e0581b6bd97e19eab5.html

db2import详解_DB2数据移动初识（EXPORT，IMPORT，LOAD）

weixin_39925031的博客

12-20

1411

数据移动手段DB2的数据移动手段，可以分为逻辑结构层面的数据移动和物理结构层面的数据移动：逻辑结构层面的数据移动主要是指数据库对象的变化，和业务关联性很大；物理结构层面的数据移动主要在于数据底层存储位置的变化，比如表空间路径的变化，或数据库整体被物理地搬到另一台机器上。逻辑结构层面的数据移动方法级别名称方式单表级别导出(EXPORT)使用SELECT语句或XQuery语句抽取数据，并将其放到文件中...

DB2自定义函数初识

老焦的blog-奋斗12年IT虫子所思所想所感

09-24

468

1、创建简单的自定义函数 CREATE function ca (r DOUBLE) RETURNS DOUBLE LANGUAGE SQL CONTAINS SQL NO EXTERNAL ACTION DETERMINISTIC ...

初识 MySql

weixin_44139408的博客

09-27

1112

什么是数据库？学数据库你要知道什么是数据库数据库的作用：存放数据的数据库大体分为两类 1.关系型数据库 MySQL ，oracle ，SQLserver , DB2 , H2 …等等 2.非关系型数据库 Redis mongDB ealsitcserach …等等语言结构 DML 用来操作数据库中所包含的数据 INSERT UODATE DELETE DDL 用于创建和删除数据...

初识Hibernate框架

weixin_42785557的博客

10-15

282

Hibernate框架是一种持久层框架, 功能类似于 Mybatis 框架与 Mybatis框架对比: (1) Mybatis是半 ORM框架, 需要手写SQL ; 而Hibernate 是全 ORM框架 , 无需手写SQL, SQL由框架自动生成 (2) Mybatis 本质上仍然是开发人员直接对数据库表进行操作而 Hibernate 将原先对表的操作转换成了纯粹的对类...

初识MySQL数据库

weixin_68840588的博客

06-14

1556

MySQL数据库的基本知识

ch01_ 初识数据库1

08-03

【初识数据库1】在IT领域，数据库是一个至关重要的概念，它是存储和管理大量结构化数据的系统。本章主要围绕数据库的安装和基础介绍展开，以MySQL作为教学平台，这是因为MySQL具有高易用性和广泛普及性。首先，...

精选资源

初识MySQL的入门笔记

03-15

在众多数据库系统中，关系型数据库如MySQL、Oracle、SQL Server、SQLite和DB2是最常见的一类。它们基于SQL（结构化查询语言）进行操作，使得数据管理更加规范和高效。在MySQL中，我们可以通过命令行界面来操作...

IBM DB2三天教程第一天：基础实用指南

这三天的教程内容丰富，从初识DB2，到深入了解其高级特性和管理技巧，最后掌握如何将DB2数据库应用于实际的业务场景中，每一步都旨在帮助数据库管理员或开发人员构建扎实的DB2基础，并能够高效地在企业环境中部署和...

【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用

最新发布

01-03

内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。

update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003

01-03

小雉系统分卷源码

QT学习实例 QLineEdit QLCDNumber

01-03

下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值

半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）

01-03

半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。