大家好，關于sql很多朋友都還不太明白，今天小編就來為大家分享關于oracle循環執行sql的知識，希望對各位有所幫助！

sql語言中循環獲取查詢記錄是什么意思

SQL語言中循環獲取查詢記錄，就是通過循環機制從當前數據庫中獲取滿足查詢條件的記錄，一次取出多條記錄，可以利用SQL語句的Limit關鍵字實現，此外也可以使用Cursors（游標）實現記錄的循環獲取，讓程序能夠一次查止一條記錄、每次執行查詢都能指定循環迭代的起始及終止位置，實現記錄數據搜索、排序，從而提高數據庫查詢系統的效率。

科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark

自己寫的Spark入門實戰教程，適合于有一定hadoop和數據分析經驗的朋友。

Spark簡介

Spark是一個開源的計算框架平臺，使用該平臺，數據分析程序可自動分發到集群中的不同機器中，以解決大規模數據快速計算的問題，同時它還向上提供一個優雅的編程范式，使得數據分析人員通過編寫類似于本機的數據分析程序即可實現集群并行計算。

Spark項目由多個緊密集成的組件組成。

核心是SparkCore組件

，它實現了Spark的基本功能，包括：任務調度、內存管理、錯誤恢復、與存儲系統交互等模塊，特別的，SparkCore還定義了彈性分布式數據集（RDD）的API，是Spark內存計算與并行計算的主要編程抽象。

在SparkCore上有一系列軟件棧，用于滿足了各種不同數據分析計算任務需求，包括連接關系型數據庫或HadoopHive的SQL／HQL的查詢組件SparkSQL，對實時數據進行流式計算的組件SparkSteaming，支持常見機器學習算法并行計算組件MLlib，支持并行圖計算組件GraphX等。

為了進一步支持在數千個計算節點上的伸縮計算，SparkCore底層支持在各種集群管理器上運行，包括HadoopYARN、ApacheMesos，或者Spark自帶的Standalone獨立調度器。

Spark部署

安裝Spark比較簡單，只要在機器上配置好最新版JAVA環境，下載編譯好的Spark軟件包后即可在本地運行。當然，也可以根據具體環境，使用Maven編譯需要的Spark功能。

Spark部署有兩種方式，一是本地部署，二是集群部署。前者只需啟動本地的交互式環境spark-shell.sh腳本即可，常用在本機快速程序測試，后者的應用場景更多些，具體根據集群環境不同，可部署在簡易的Spark獨立調度集群上、部署在HadoopYARN集群上、或部署在ApacheMesos上等。

其中，Spark自帶的獨立調度器是最簡單實現Spark集群環境的一種方式，只需在多臺聯網計算機上安裝好Spark，然后在其中一臺啟動集群管理器（通過start-master.sh腳本），然后再在其他計算機上啟動工作節點（通過start-slave.sh腳本），并連接到管理器上即可。

Spark編程

使用Spark編程，需要先在本機安裝好Spark環境，然后啟動Spark上下文管理器連接到本機（本地部署）或是集群上的集群管理器（集群部署），再使用Spark提供的抽象接口編程即可。

支持Spark的原生語言是Scala，一種支持JVM的腳本語言，可以避免其他語言在做數據轉化過程的性能或信息丟失。但隨著Spark項目的不斷完善，使用Python和PySpark包、或者R和SparkR包進行Spark編程也都是不錯的選擇。

不論使用何種編程語言，使用Spark進行數據分析的關鍵在于掌握Spark抽象的編程范式，其基本流程包括4步：

初始化SparkContext

。SparkContext即是Spark上下文管理器（也稱為驅動器程序），它主要負責向Spark工作節點上發送指令并獲得計算結果，但數據分析人員無需關注具體細節，只需使用SparkContext接口編程即可。

創建RDD

。彈性分布數據集RDD是Spark在多機進行并行計算的核心數據結構，因此使用Spark進行數據分析，首先需使用SparkContext將外部數據讀入到Spark集群內。

設計數據轉化操作

。即操作的結果是返回一個新的RDD，即在圖計算中只是一個中間節點。類比于Hadoop的Map()映射算子，但又不僅于此，Spark還支持filter()過濾算子、distinct()去重算子、sample()采樣算子，以及多個RDD集合的交差補并等集合操作。

設計數據執行操作

。即操作的結果向SparkContext返回結果，或者將結果寫入外部操作系統。類比于Hadoop的Reduce()算子，按某函數操作兩個數據并返回一個同類型的數據，此外Spark還支持collect()直接返回結果算子、count()計數算子、take()/top()返回部分數據算子、foreach()迭代計算算子等操作。

Spark編程范式的本質是有向無環圖方式的惰性計算

，即當使用上述方式進行編程后，Spark將自動將上述RDD和轉化算子轉換為有向無環圖的數據工作流，只有當觸發執行算子時，才按需進行數據工作流的計算。此外，為進一步提高計算效率，Spark默認將在內存中執行，并自動進行內存分配管理，當然分析人員也可根據需求通過persist()算子將中間步驟數據顯式的將內存數據持久化到磁盤中，以方便調試或復用。

在R環境下使用Spark實例

最新版的RStudio已經較完整的集成了Spark數據分析功能，可以在SparkR官方擴展接口基礎上更方便的使用Spark，主要需要安裝兩個包，分別是sparklyr和dplyr。其中，sparklyr包提供了更簡潔易用的SparkR編程接口，dplyr包提供了一個語法可擴展的數據操作接口，支持與主流SQL/NoSQL數據庫連接，同時使數據操作與數據集數據結構解耦合，并且和Spark原生算子可基本對應。

若第一次運行，先在本機安裝必要的包和Spark環境：

之后運行下面的小例子，可以發現，除了需要初始化SparkContext、導入RDD數據和導出數據外，其他數據處理操作都與在本機做數據分析是一樣的。

此外，除了dplyr接口外，sparklyr還封裝了一套特征工程和常用機器學習算法，足以滿足80%常見的數據分析與挖掘工作，至于剩余的20%定制算法或是流處理、圖計算等任務，便需要了解更多高階的Spark接口來實現了。

mysql觸發器輸出提示信息怎么寫

觸發器

1.創建觸發器

#r類型:insertupdatedelete

#格式

#CREATETRIGGER觸發器名觸發時間觸發事件

#on表fromeachnow

#SQL語句

#添加一條信息，顯示提示信息

delimiter$$

CREATETRIGGERct_studentAFTERINSERT

onstudentforeachROW

set@info='添加成功';

$$

delimiter;

sqlserver怎么查看表占用的空間大小

創建存儲過程：

CREATEPROCEDURE[dbo].[sys_viewTableSpace]ASBEGINSETNOCOUNTON;CREATETABLE[dbo].#tableinfo(表名[varchar](50)COLLATEChinese_PRC_CI_ASNULL,記錄數[int]NULL,預留空間[varchar](50)COLLATEChinese_PRC_CI_ASNULL,使用空間[varchar](50)COLLATEChinese_PRC_CI_ASNULL,索引占用空間[varchar](50)COLLATEChinese_PRC_CI_ASNULL,未用空間[varchar](50)COLLATEChinese_PRC_CI_ASNULL)insertinto#tableinfo(表名,記錄數,預留空間,使用空間,索引占用空間,未用空間)execsp_MSforeachtable"execsp_spaceused'?'"select*from#tableinfoorderby記錄數descdroptable#tableinfoEND

使用的時候直接：execsys_viewtablespace

windows7 python下怎樣安裝pymysql

1、python安裝目錄設定為d:/python342、pymysql安裝方法為：解壓下載的文件，在cmd中運行:pythonsetup.pyinstall。檢驗安裝安裝是否成功的方法：importpymysql。如果不報錯說明安裝成功。3、mysql安裝目錄為D:/phpStudy/MySQL。為避免更多配置問題，可在啟動phpstudy后，將其設為系統服務4、基本操作：（1）導入pymysql:importpymysql（2）連接數據庫：conn=pymysql.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',db='ere'，charset='utf8')務必注意各等號前面的內容！charset參數可避免中文亂碼（3）獲取操作游標：cur=conn.cursor()（4）執行sql語句,插入記錄：sta=cur.execute("insert語句")執行成功后sta值為1。更新、刪除語句與此類似。（5）執行sql語句，查詢記錄：cur.execute("select語句")執行成功后cur變量中保存了查詢結果記錄集，然后再用循環打印結果：foreachincur:print(each[1].decode('utf-8'))#each[1]表示當前游標所在行的的第2列值，如果是中文則需要處理編碼

好了，關于sql和oracle循環執行sql的問題到這里結束啦，希望可以解決您的問題哈！