问题标签 [netezza]
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sql - Netezza Sql 查询
我有一个 Netezza 数据库中的表列表,我想获取每个表的主键名称。
谁能提供我的查询。
netezza - Netezza SQL - 提取月问题
如何从 netezza SQL 中的日期中提取月份?
日期显示为05DEC2010。
我试过提取(MONTH FROM CONTACT_DATE)
虽然它不起作用。有什么想法吗?我不想只是提取一个
hadoop - netezza 是如何工作的?它与 Hadoop 相比如何?
想了解以下目的是否是正确的选择Netezza
:Hadoop
从几个相当大的在线资源中提取提要文件,有时超过 GB。
从提要中清理、过滤、转换和计算更多信息。
生成不同维度的指标,类似于数据仓库多维数据集的执行方式,以及
使用 SQL 或任何其他标准机制帮助 webapps 更快地访问最终数据/指标。
netezza - Netezza 是否支持编程,即它是否具有等效的 PL/SQL?
鉴于 netezza 在 Netezza SQL 中具有等效的 SQL,它是否通过诸如 PL/SQL 之类的编程模型支持更强大的 in-netezza 解决方案?
unix - 使用 UNIX SAS 找出 Netezza 表的大小
可以使用哪些语法/表来确定 Netezza 表的大小 (Gbs)?我通过 UNIX SAS(ODBC 或 libname 引擎)访问。我假设有一个视图可以提供此信息?
jdbc - 将 java.sql.date 传递给 netezza jdbc 驱动程序
当在 PreparedStatement 中将 Java.Sql.Date 作为绑定变量(我的查询文本中的问号)传递给 nzjdbc.jar 时,我得到:
pg_atoi:“2010-02-01”中的错误:无法解析“-02-01”
是什么赋予了?我认为 JDBC 驱动程序的全部目的是解决这些问题 :(
sql - 可重复随机抽样 SQL
我需要审查我的解决方案,以便从存储在 MPP 机器上的表中采样 100 个随机行(当前为 Netezza,稍后可能是 hadoop/etc。)
我对使用 Netezza 的 rand() 不感兴趣,因为我希望以后能够重现相同的样本,而且我不指望 setseed()。
我现在使用的解决方案是:
SELECT * FROM MY_TABLE ORDER BY ID % 371, ID % 17, ID % 501, ID LIMIT 100
其中 3 个数字是我自己的 RNG 生成的素数。我在正确的轨道上吗?这个“随机”样本足够随机吗?
注意:我不需要它是一个加密的强随机样本,我只是想确保我每次都选择不同的样本,并且采样均匀,并且我希望能够轻松地重现我的样本(通过如果需要,执行相同的 SQL)。
谢谢!
ruby-on-rails - Ruby on Rails 和 Netezza 后端
任何人都知道他们将如何在 ruby on rails 中从 Netezza 后端提取数据。
任何资源都会有所帮助。
sql - Netezza 不对 case 语句进行惰性求值?
我正在执行可能包含除以 0 的计算,在这种情况下,我希望结果是任意值 (55)。令我惊讶的是,用 case 语句包装计算并没有完成这项工作!
错误 HY000:除以 0
这是为什么?还有另一种解决方法吗?
database - How to overcome Netezza's lack of unique constraint/referential integrity enforcement?
It appears that the lack of support for enforcing 2 basic constraints (unique and foreign key), is a reason for loss of many man-hours debugging and troubleshooting difficult problems. What starts as a trivial, easy-to-fix problem (dup rows /inconsistent primary-detail tables) goes un-noticed, grows and raises complex edge-scenarios in our application, or even in our hardware (e.g. self-join with dups can cause inflation and storage exhaustion).
- Netezza serves multiple purposes in our environment: production, research, qa and staging. Naturally our ETL processes can’t be mature and can’t verify all constraints in all those scenarios.
- Even in our most mature applications used in production, where data is verified while ETL loads it, we create a series of tables each the result of a calculation on its predecessors. Sometimes the data-integrity is broken along the way, not right on the start (as a result of a buggy statement)
Can anyone recommend a methodology/tool for avoiding these headaches?