使用vsql时,我想看看查询完成后运行多长时间.例如,当我运行:
select count(distinct key) from schema.table;
我希望看到如下输出:
5678 (1 row) total query time: 55 seconds.
如果这是不可能的,还有另一种方法来衡量查询时间吗？
我需要以逗号分隔的id列表作为凌乱的第三方api的字段:s这是我想要实现的简化版本.
| id | name |
|====|======|
| 01 | greg |
| 02 | paul |
| 03 | greg |
| 04 | greg |
| 05 | paul |
SELECT name, {some concentration function} AS ids
FROM table
GROUP BY name
返回
| name | ids |
|======|============|
| greg | 01, 03, 04 |
| paul | 02, 05 |
我知道MySQL有CONCAT_GROUP函数,我希望在没有安装更多函数的情况下解决这个问题,因为环境.也许我可以使用OVER语句解决这个问题？
在vertica中有一个表：像这样测试：
ID | name
1 | AA
2 | AB
2 | AC
3 | AD
3 | AE
3 | AF
如何使用聚合函数或如何编写查询以获取像这样的数据（vertica语法）？
ID | ag
1 | AA
2 | AB, AC
3 | AD, AE, AF
所以我需要在vertica数据库中插入一些值(通过vsql),它可能包含引号和各种特殊字符.但是vertica似乎并不理解字符转义.例如:
rpt=> select "asdasda\"asdasdad" from some_table limit 1;
rpt"> ";
ERROR: syntax error at or near "" from some_table limit 1;
"" at character 26
LINE 1: select "asdasda\"asdasdad" from some_table limit 1;
这不是insert语句,但你应该明白这一点.
假设我有一个简单的表:
CREATE TABLE user(
id INT NOT NULL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(32) NOT NULL,
)
有没有办法改变这个表,所以id将成为AUTO_INCREMENT字段？
我试了以下没有运气:
谢谢!
我们正在使用Vertica社区版,其原始数据限制为1TB.
最近达到了1 TB的原始数据限制,因此我们决定从所有表中删除一些记录.删除旧记录后,Vertica仍显示利用率:104%
dbadmin=> SELECT GET_COMPLIANCE_STATUS();
GET_COMPLIANCE_STATUS
----------------------------------------------------------------------------------------
Raw Data Size: 1.04TB +/- 0.10TB
License Size : 1.00TB
Utilization : 104%
Audit Time : 2014-09-04 13:05:24.020979-04
Compliance Status : The database is in compliance with respect to raw data size.
No expiration date for a Perpetual license
NOTICE: Recent audits suggests a change in compliance status. We are awaiting additional data points to confirm.
(1 row)
知道如何释放这个空间吗？
我正在使用 python 将数据（约 800 万行）从 oracle 传输到 vertica。我写了一个 python 脚本，它在 2 小时内传输数据，但我正在寻找提高传输速度的方法。
我正在使用的过程：
dataframe.to_sql方法，但该方法仅限于几个数据库有没有人使用更好的方法（批量插入或任何其他方法？）使用 python 将数据插入 vertica？
这是代码片段：
df = pandas.read_sql_query(sql,conn)
conn_vertica = pyodbc.connect("DSN=dsnname")
cursor = conn_vertica.cursor()
for i,row in df.iterrows():
cursor.execute("insert into <tablename> values(?,?,?,?,?,?,?,?,?)",row.values[0],row.values[1],row.values[2],row.values[3],row.values[4],row.values[5],row.values[6],row.values[7],row.values[8])
cursor.close()
conn_vertica.commit()
conn_vertica.close()
我使用python库vertica-python将COPY数据传输到Vertica数据库
connection = vertica_python.connect(**conn_info)
vsql_cur = connection.cursor()
with open("/tmp/vertica-test-insert", "rb") as fs:
vsql_cur.copy( "COPY table FROM STDIN DELIMITER ',' ", fs, buffer_size=65536)
connection.commit()
它插入数据，但只插入 5 行，尽管文件包含更多数据。这可能与数据库设置有关还是某些客户端问题？
我想从 .Net Core 应用程序连接到 Vertica DB，但 Vertica.Data 包与 .Net Core 不兼容。一直在寻找另一个适用于 .Net 核心的软件包，但没有找到任何东西。是否有其他解决方法可以从 .Net 核心应用程序查询 Vertica？
所以我有一个有三个节点的Hadoop集群.Vertica位于群集上.HDFS上有Parquet文件(由Hive分区).我的目标是使用Vertica查询这些文件.
现在我所做的是使用HDFS Connector,基本上在Vertica中创建一个外部表,然后将其链接到HDFS:
CREATE EXTERNAL TABLE tableName (columns)
AS COPY FROM "hdfs://hostname/...../data" PARQUET;
由于数据量很大.这种方法不会取得良好的性能.
我做了一些研究, Vertica Hadoop集成
我已经尝试过HCatalog,但我的Hadoop上有一些配置错误,所以这不起作用.
我的用例是不使用Vertica查询HDFS(Parquet)上的数据格式.有关如何做到这一点的任何想法？
编辑:Vertica性能缓慢的唯一原因是它无法使用Parquet的分区.使用更高版本的Vertica(8+),它现在可以使用配置单元的元数据.所以不需要HCatalog.