问题标签 [timesten]
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python - python中的TimesTen数据库连接问题
我有 2 台机器设置:
带有 Timesten 客户端 11.2.1 和 pyodbc==3.0.7 的 RDP 终端,效果很好。我使用这个连接字符串:
cnxn = pyodbc.connect('DSN=myhostip;UID=myusername;PWD=mypass')
具有 Timesten 客户端 11.2.2 和 pyodbc==4.0.22 的本地计算机(我也尝试过旧版本,如 3.0.7)并且当我使用连接字符串时: cnxn = pyodbc.connect('DSN=myhostip1;UID= myusername1;PWD=mypass1') 我得到这个错误: pyodbc.Error: ('HY010', u'[HY010] [Microsoft][ODBC Driver Manager] The driver is incapable to support the current environment attributes. (0) (SQLDriverConnect )')。
两台机器上的两个数据库实际上是相同的,所以区别仅在于timesten驱动版本。或者还有什么问题?我在两台机器上都设置了 DSN,并在 SQLDeveloper 中连接到它们。
我尝试了不同的 timesten 客户端和 pyodbc 版本,但每次都出现相同的错误。这是我所知道的连接到 Timesten DB 的唯一方法,谁能帮我解决这个错误,或者告诉我除了 pyodbc 之外的另一种连接方式吗?
linux - 无法在 Linux 上通过 JDBC 将 Sqoop 连接到 Oracle TimesTen
我已经在 linux 上安装了 Timesten 数据库(完整版)(Linux 是通过带有 cloudera VM 的 Oracle 虚拟机安装的来宾操作系统)
我正在尝试在 linux 上运行以下 sqoop 命令并出现以下错误
命令
TimesTen bin 和 lib 文件夹位置
/home/cloudra/timesten/TimesTen/tt1122_64/bin /home/cloudera/timesten/TimesTen/tt1122_64/lib
在我的环境和其他参数中设置了以下值
除了上面.. ttjdbc6.jar 文件位于以下位置
Java_library_path 输出
我执行 ttenv.sh 脚本,但是当我检查 env 参数时它没有设置任何参数,所以我必须手动进行。
大师和专家..请在这里帮助我..不确定是什么问题以及为什么我收到上述错误。
谢谢你的帮助..
oracle - 复制不同的数据模型
我有一个应用程序 A,它有大约 100 多个表并使用 Oracle DB。还有另一个应用程序 B 使用存储在其 Timesten DB 中的数据,但表数量较少。
给定 2 种不同类型的具有不同数据模型的数据库,实现 DB-DB 复制并不容易。并非来自应用程序 A 的所有数据都需要复制到应用程序 B。
我们建议应用程序 B 开发一个 Web 服务,该服务将公开给应用程序 A 以复制数据。基本上,应用程序 A 会将数据转换为应用程序 B 所需的格式,然后使用 B 的 Web 服务来复制数据。
当源系统和目标系统具有不同的数据模型时,不确定这是否是最好的复制方式。这种复制有什么标准做法吗?
unix - java.sql.SQLException: [TimesTen]在 ODBCINI /var/TimesTen/tt1122/sys.odbc.ini 或 /var/TimesTen/sys.odbc.ini 中找不到请求的 DSN (ormb_ttdb)
我在我的unix机器上设置了Timesten 客户端(11.2.2.8.0) 。
我在不同的机器上设置了 Timesten 服务器。
设置完成后,我尝试使用JDBC从我用 java 编写的 spark 代码连接到 Timesten 数据库。
我得到以下异常:
我在文件 at和位置设置了正确的TTC_SERVER和TTC_SERVER_DSN值。sys.odbc.ini
/var/TimesTen
/var/TimesTen/tt1122
有人可以解释原因吗?
编辑
系统.odbc.ini
我在火花代码中的连接字符串:
apache-spark - 如何在 spark-submit 命令中引用 .so 文件
我正在使用带有Spark 2.3.0的TimesTen数据库
我需要在 spark-submit 命令中引用 .so 文件才能连接到 Timesten db。
有没有相同的选项spark-submit
?
我尝试添加so文件--conf spark.executor.extraLibraryPath
仍然无法解决错误。
我得到的错误是:
我的 spark-submit 命令
oracle - Oracle TimesTen 随机字符串
我想在 oracle TimesTen 中选择一个随机字符串(在内存数据库中),我的 EXEC 查询是这样的:
但引发的错误代码:
TT1001:SQL 语句之前或处的语法错误:“(”行错误:1 列:26
有谁知道问题的原因?
go - 如何使用 golang 连接 TimesTen 数据库?
我正在尝试使用 golang 连接 TimesTen 数据库,但我找不到适用于 golang 的 TimesTen 驱动程序。
有没有人有使用 golang 访问 TimesTen 的经验?
由于 TimesTen 支持 OCI api。所以我试图在https://github.com/go-goracle/goracle使用一个名为 goracle 的 go 包,但失败了。
这是 TimesTen 的 sys.odbc.ini 和 sys.tt:
[root@centos-7 ~]# more /var/TimesTen/sys.odbc.ini
[ODBC 数据源] TT_1122=TimesTen 11.2.2 驱动程序 sampledb_1122=TimesTen 11.2.2 驱动程序 sampledbCS_1122=TimesTen 11.2.2 客户端驱动程序
[TT_1122] 驱动程序=/opt/TimesTen/tt1122/lib/libtten.so DataStore=/var/TimesTen/tt1122/TT_1122 DatabaseCharacterSet=US7ASCII
[sampledb_1122] Driver=/opt/TimesTen/tt1122/lib/libtten.so DataStore=/var/TimesTen/tt1122/DemoDataStore/sampledb_1122 PermSize=40 TempSize=32 PLSQL=1 DatabaseCharacterSet=US7ASCII
[sampledbCS_1122] TTC_SERVER=ttLocalHost_tt1122 TTC_SERVER_DSN=sampledb_1122 驱动程序=/opt/TimesTen/tt1122/lib/libttclient.so
--
[root@centos-7 TimesTen]# more sys.ttconnect.ini
[ttLocalHost_tt1122] 描述=TimesTen 服务器网络_地址=ttLocalHost TCP_PORT=53397
运行我的测试应用程序时,它报告如下错误:
[root@centos-7 ttrest]# ./ttrest 运行查询时出错 username="root" SID="localhost:53397/sampledbCS_1122:timesten_client" minSessions=1 maxSessions=1000 poolIncrement=1 extAuth=0 : ORA-29158: 无法开放图书馆。
odbc - 使用 odbc 执行存储过程时显示错误
我的 powerbuilder 应用程序使用 odbc 连接到 Oracle timesten 数据库。
应用程序可以连接到数据库并成功执行 dml(选择、插入、更新、删除)。
但是,当我执行存储过程时,会显示错误“驱动程序无法运行”。
我该如何解决?
timesten - 如何从存储的函数中设置时间十的时间?
我想在 oracle TimesTen 上启用 TIMING。如果我TIMING 1
从 ttsql 命令提示符执行,它可以工作,但是当我EXECUTE IMMEDIATE 'TIMING 1'
从函数尝试命令时,我收到错误ORA-06512 Syntax error in SQL statement before or at: "TIMING", character position: 1
。对此有任何指示吗?
sql-server - 当操作涉及对任何列进行排序、聚合和过滤时,内存数据库针对读取(低/无写入)进行了优化
我希望将约 10GB 的数据加载到内存中,并以以下形式对其执行 SQL:
- 在单列(任何列)上排序
- 在单个列(任何列)上聚合
- 过滤单个列(任何列)
什么可能是性能的好选择?我遇到的一些可能可行的解决方案是TimesTen、ExtremeDB和SQL In-memory,甚至是Vaex或Cudf等数据帧。
我正在寻求优化查询时间——这就是我真正关心的。举个概念性的例子,想想一个 Excel 表格,用户可以在其中对任何列进行排序或过滤(应用程序不提前知道要“索引”哪些列,因为所有列都可能被使用)。
更新:我在下面发布我的熊猫基准。我知道 pandas 对此并不理想,但制作原型并获得基准数据非常棒:
文件(20M 行,1.2GB):https ://storage.googleapis.com/gcp-files/Sales20M.csv 。
- 加载时间(
pd.read_csv
):10.7s - 聚合: (
df.groupby('currency_code_id').count
): 3.3s - 排序: (
df.sort_values('price')
): 6.8s - 枢轴:(
df.pivot_table(index='code',columns='territory_id', values='id', aggfunc=len, fill_value=0)
):3.4 秒。
如果使用数据库,请不要创建索引,因为用例是我们不知道事先使用的列。(或者,我想你可以在每个字段上创建一个索引——但如果是这样,请在加载时包括所有这些索引的创建)。
哪个工具最适合这个?