得到自增量字段的值

最新推荐文章于 2023-11-07 07:30:00 发布
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#insert #null #table

有一表如下：  
CREATE  TABLE  news  (  
           [id]  [int]  IDENTITY  (1,  1)  NOT  NULL  ,  
           [TITLE]  [varchar]  (100)  COLLATE  Chinese_PRC_CI_AS  NOT  NULL    
)  ON  [PRIMARY]  
 
当我用INSERT  INTO  NEWS（TITLE）VALEUS  （‘SDFSDF’）新增数据时，用什么方法可以得到ID的值？  
用SELECT  ID  FROM  NEWS  WHERE  TITLE=‘SDFSDF’除外  
 
 
解答：  
 
緊接著就用    
SELECT  @@IDENTITY  
或用    
SELECT  SCOPE_IDENTITY()  
或用  
SELECT  IDENT_CURRENT('news')  --好象只有这个可以
 
使用kettle自动增量导入数据
IAmListening的博客
05-19 4681
前言 使用sqoop+oozie, 可以实现大批量数据从mysql到hdfs的自动导入, 我们借助网页可以实时监控流程的运转情况, 但是如果业务逻辑发生变化, 想要调整sqoop+oozie的流程细节并不是件轻松的事. kettle可以提供一个图形化的用户环境, 来描述我们要做的每一步工作, 以方便后期运维. 此次流程中, 数据从mysql增量导入到hdfs, 然后加载(load)到hive中的o...
2010年net笔试题 记录
oppp00000hkll的专栏
07-26 864
2010年net笔试题 记录 姓名： 日期： 1. 填空 : 1 面向对象的语言具有 ________ 性、 _________ 性、 ________ 性。 2 能用 foreach 遍历访问的对象需要实现 ________________ 接口或声明 ________________ 方法的类型。 3 列举 ADO.net 中的五个主要对象 ______________
SQL研习录（17）——AUTO INCREMENT字段（自动增量）
清风不渡
01-03 2163
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MYSQL存储过程实现遍历结果集更新
zsw_12345的博客
06-28 4861
drop PROCEDURE update_Product; DELIMITER // -- 创建存储过程 CREATE PROCEDURE update_Product() BEGIN -- 定义变量 DECLARE s int DEFAULT 0; DECLARE tui varchar(8); DECLARE product_id int; DE...
关于数据库设计时的自动增量字段的问题
cann的博客
12-07 4677
自动增量不能作为主键（需要被其它表作为外键的主键），主要原因是： 1、当需要进行事务插入时，会有矛盾。如：Order(OrderID, OrderName)与OrderDetail(OrderID,....)，由于这两个表的数据需要采用事务插入，那就会出现是先有鸡还是先有蛋的问题。因为OrderID必须要插入后才会产生，然而OrderDetail表需要与Order表同时插入。 2、由于
数据库中使用自增量字段与Guid字段作主键的性能对比
Hmillet的专栏
09-15 1900
1.概述: 　　在我们的数据库设计中，数据库的主键是必不可少的，主键的设计对整个数据库的设计影响很大.我就对自动增量字段与Guid字段的性能作一下对比,欢迎大家讨论. 2.简介: 　　1.自增量字段       自增量字段每次都会按顺序递增，可以保证在一个表里的主键不重复。除非超出了自增字段类型的最大值并从头递增，但这几乎不可能。使用自增量字段来做主键是非常简单的，一般只需
数据库中使用自增量字段与Guid字段主键对比
ydm东方旭日的专栏
01-30 1632
1.概述     在我们设计数据库时，数据库的表主键是必不可少的，主键的设计对整个数据库的设计影响很大。主键的设计主要有使用自动增长字段和使用Guid字段两种，上网搜了一些内容就对自动增量字段与Guid字段的性能作一下比较 2.简介 　　1.自增量字段       自增量字段每次都会按顺序递增，可以保证在一个表里的主键不重复。除非超出了自增字段类型的最大值并
某个字段上报的是累计值，如何用flink计算每段时间的增量
06-27
我们面对的问题：在Flink中，如何对上报为累计值的字段计算其在某个时间段内的增量？关键点：累计值字段的特点是单调递增（通常），但可能有重复上报、乱序等问题。我们需要在一个时间窗口内，用该窗口结束时的累计...
kettle常见控件（输入、输出，字段选择、设置变量、记录集连接、值映射、字符串替换、js、Java）的使用案例
07-18
例如，动态生成的SQL语句或者增量抽取的边界值可以存储为变量，便于后续步骤引用。 5. 记录集连接： - **Join Rows (cartesian product)**：此步骤实现多表连接，可以是笛卡尔积连接或其他类型的连接，如INNER ...
某个字段上报的是累计值，如何用flink计算每段时间的增量,flink sql 实现
06-27
我们面对的问题：如何用FlinkSQL计算一个累计值字段在每段时间内的增量？累计值字段：比如一个不断增长的计数器，我们记录的是累计值（例如总访问次数），但我们想要的是每段时间内的增量（比如每小时的访问次数增量...
日均规模 比例 存量占资规模 当日占资规模 增量占资规模，给前三个字段的值，后两个怎么计算得到
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11-25
你提供的字段包括： - **日均规模**：某段时间内（如过去7天、30天）的平均资金规模。 - **比例**：某个子项占整体的比例（通常为百分比，例如 20%）。 - **存量占资规模**：当前已经存在的、尚未退出的资金规模。 ...
自增量字段与GUID字段作为主键的区别
08-29 3090
简单总结一下这两种字段的概念 1、自增量字段 自增量字段每次都会按顺序递增，可以保证在一个表里的主键不重复。使用也比较简单，只需在建表时声明为自增属性即可。 自增量的值是需要在系统中维护一个全局的数据值，每次插入数据时即对此值进行增量取值。当在增量产生唯一标识的并发环境中，每次增量取值都必须对此全局值加锁解锁保证增量的唯一性，这可能会牵扯一些性能问题。    2、GUID字段 在MS
oracle实现增量语句修改表的字段
Mars
03-28 1259
一 前言 1、相对mysql，oracle支持更多的语法，其中之一就是块语句。 2、本文使用简单的块语句实现，可以一个套路实现多种语句增量操作。 二 实现 1、实现思路 思路查询是否满足操作条件 执行满足条件的操作 2、实现前提 -- 查询当前表空间 SELECT USER FROM dual; -- 查询数据库字段信息 SELECT * FROM all_tab_cols; ...
mysql实现增量语句修改表的字段
Mars
03-19 4022
一前言 1、数据库增量语句：基于现有语句实现增量更新且多次执行增量语句不会影响最终结果。即满足幂等操作。 2、mysql似乎不支持不建立存储过程/函数情况，直接执行块语句。。。这点有些蛋疼 3、本文以存储过程为例。 二 实现 1、思路 查询是否满足条件 执行满足条件的操作 删除所有临时变量 2、实现前提 -- 查询当前库表信息 SELECT * FROM informatio...
数据抽取--增量
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11-07 519
根据ods.customer_inf表中modified_time作为增量字段，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前日期的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。抽取ds_db01库中customer_inf的增量数据进入Hive的ods库中表customer_inf。使用hive cli执行show partitions ods.customer_inf命令；
全量和增量数据
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Iron
04-23 3万+
全量数据 就是表中所有的数据； 增量数据 是上次导出之后的新数据： 全量和增量数据应用场景之一是：对于数据的备份。（再特定的时间点进行备份时候产生全量数据和增量数据备份的方法）。 数据同步一般分为两种方式：全量和增量。 ...
数据抽取的常见理论方法
酷酷的诚的博客
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数据抽取是指从源数据源系统抽取需要的数据。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。总体而言，数据抽取的常见方法有两大类，一是基于查询式的，一是基于日志的。 基于查询式的数据抽取 基于查询式的数据抽取，顾名思义，以从来源库来源表查询数据为主。总体又有几种：触发器方式，增量字段方式，时间戳方式等等。 触发器方式（又称快照式） 在要抽取的表上建立需要的触发器，一般要建立插入、修改、删除三个触发器，每当源表中的数据发生变化，就被相应的触发器将变化的数据写入一个临时表，抽取线程从临时表中抽取数据，临时表中抽
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暗诺星刻的博客
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计算机领域中，增量是什么意思？   增量一词在计算机行业中的很多领域都有使用。在不同的领域中，增量一词的具体含义需要结合那个领域的相关知识来解释，抽象出来的增量一词的含义可以概括如下。   增量是相对全量来说的。在一个项目中，一次性完成整个项目称为全量。对于大型项目来说，这往往不现实。当使用增量的方式来完成，这可以指如下几种方式。 先完成这个项目的大体轮廓，然后依次完成更具体的各部分内容。 将这个项目分解为各个模块，先完成其中的一个模块，然后依次完成其它模块。 先利用有限的资源，完成这个项目目前能完成的部
flink cdc 判断指定字段值是否变更
05-14
### 判断 Flink CDC 中指定字段值是否发生变更的实现方法 在 Flink CDC 的应用场景中，检测特定字段值的变化是一个常见的需求。以下是具体的实现方式： #### 1. **利用 Debezium 标准事件格式** Flink CDC 基于 Debezium 实现增量捕获功能，其核心在于解析 Binlog 数据并生成标准的 Change Event。这些事件通常包含 `before` 和 `after` 字段，分别表示变更前后的记录状态[^1]。 对于检测特定字段变化的情况，可以通过比较 `before` 和 `after` 对应字段的值来完成逻辑判断。例如，在处理每条事件时，可以编写自定义函数进行对比操作。 ```java import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; public class FieldChangeDetector { public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<ChangeEvent> changeEventStream = env.addSource(cdcSource); changeEventStream.process(new ProcessFunction<ChangeEvent, String>() { @Override public void processElement(ChangeEvent event, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception { Map<String, Object> beforeValues = event.before(); Map<String, Object> afterValues = event.after(); if (beforeValues != null && afterValues != null) { // 指定要监控的字段名 String targetField = "specific_field"; Object oldValue = beforeValues.get(targetField); Object newValue = afterValues.get(targetField); if (!Objects.equals(oldValue, newValue)) { out.collect("Field '" + targetField + "' changed from " + oldValue + " to " + newValue); } } } }).print(); env.execute("Detect Specific Field Changes"); } } ``` 此代码片段展示了如何通过 `ProcessFunction` 来监听目标字段的变化情况，并输出相应的日志信息。 --- #### 2. **升级至最新版本以优化依赖管理** 如果正在使用的 Flink CDC 版本较旧（如低于 3.x），建议升级到最新的稳定版（如 3.1）。这不仅能够获得性能改进，还能简化依赖配置过程。例如，从 Ververica 提供的支持迁移到 Apache 官方支持后，Group ID 需要调整为 `org.apache.flink.cdc`，同时修改对应的包路径[^2]。 --- #### 3. **PostgreSQL 复制标识设置注意事项** 当使用 PostgreSQL 数据库作为数据源时，需确保表已启用完整的复制标识 (`REPLICA IDENTITY FULL`)。这是因为在默认情况下，仅部分列会被纳入变更追踪范围，可能导致某些场景下无法正确捕捉全部字段的历史值[^3]。 执行以下 SQL 语句可验证或更改编辑策略： ```sql -- 修改表以支持全量复制标识 ALTER TABLE your_table_name REPLICA IDENTITY FULL; -- 查询当前表的复制标识状态 SELECT relreplident FROM pg_class WHERE relname='your_table_name'; ``` 只有当返回结果为 `'f'` 时表示该表已经启用了完全模式下的变更跟踪机制。 --- ### 总结 综上所述，要在 Flink CDC 流程中检测某个具体字段是否有变动，主要依靠解析Debezium产生的标准化事件结构中的前后差异；与此同时也要注意所选数据库环境的相关参数设定以及框架本身的迭代更新带来的影响因素。
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