1.字符串与日期间转换 date '2007-05-10' cast( (curent_timestamp() (format )) //结果为20180615164201 2.毫秒转换为时间戳 / as BIGINT)) as date); //结果为2018-05-03 02:21:03.000000 注解:日期从1970-01-01开始的,Unix诞生日期,做为计算机时间原点.

从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器结构 (SMP : Symmetric Multi-Processor) ,非一致存储访问结构 (NUMA : Non-Uniform Memory Access) ,以及海量并行处理结构 (MPP : Massive Parallel Processing) .它们的特征分别描述如下: 1. SMP(Symmetric Multi-Processor) SMP (Symmetric Multi Processing),对称多处理系

1. 时间字符串 --> 时间戳 1) time 模块 timestring = '2016-12-21 10:22:56' print time.mktime(time.strptime(timestring, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')) # 1482286976.0 time.mktime() 与 time.localtime() 互为还原函数. time.mktime(timetuple) :将时间元组转换成时间戳 time.localtime([timestamp]):将

Teradata的SQL设计和Oracle真不是一个水平, 一点美感的没有.  上个世纪它靠着MPP一招鲜吃变天, 居然做了十多年数据仓库的老大,  时过境迁, 现在有不少SQL On Hadoop 产品已经出来了, 考虑到scale out的成本和能力, Teradata 数据仓库优势荡然全无. 将来必将会被SQL on Hadoop/Spark替代. 毕竟在Teradata上做了几年, 也该写点总结. 下面是我常用的一些编程知识 --字符串函数    SELECT 'FirstName' |

Teradata天睿公司(纽交所代码:TDC),是美国前十大上市软件公司之一.经过逾30 年的发展,Teradata天睿公司已经成为全球最大的专注于大数据分析.数据仓库和整合营销管理解决方案的供应商.其提出一种先进的FS-LDM模型(Financial Services Logcial Data Model) --企业级数据模型,包括金融机构业务数据,囊括了银行约80%的业务数据,并把预定义的业务模板连接到核心银行业务数据和数据仓库中. Teradata FS-LDM是一个成熟产品,在一个集成的

Question: Insert into table_name  (1),(2),.... Teradata 貌似不能同时插入,只能一条一条插入,报错. 后来改为: Insert into table_name (1); Insert into table_name (2); Insert into table_name (3); ... 就可以了.  但是不确定 是不是不能同时插入,还没找到确切的证据!!! ------------------------------------------

Teradata 基本查询语言和SQL server 是一致的.有很小的区别. 功能没有SQL 全面,界面没有SQL 好看~ 1. teradata 里面经常会报一种错误: no enough spool space 这种错误一般都是query 需要优化,需要简化: 2. 常用的语句优化之一(SQL 里面也经常用到) Try to use the filter when joining instead of calculater with CASE WHEN 例子: 1) Requirement

1. 需要某种特定形式的date 类型export 到文件中,例如 YYYYMMDD/ YYYY-MM-DD 这时候不一定非要用date 类型,可以转换为varchar 类型! CAST(CAST (DATE AS FORMAT 'YYYYMMDD') AS CHAR(8)) 两重CAST 第一个转化格式,但是结果还是date的默认类型,01/08/2015; 第二个转化类型char,就看到结果了. 2. Teradata 表的类型 可以用show table 名字来查看某表的定义 1) MUL

OGG12c在2014.4.24发布了对TD的最新支持版本,软件可在此下载:https://edelivery.oracle.com.新版本特性如下: 当前支持TD 14.1的捕获和交付,仍然基于Teradata数据访问模块(TAM)13.10访问TD,但不支持NUBMER或VARRAY数据类型的捕获. 支持投递到Teradata的15.0. 支持协同交付(coordinated Delivery, replicat):允许在一个OGG参数文件中提供多个投递进程. OGG针对TD的最佳实践文档可

Teradata Fastload Utility 是teradata数据库中一个基于命令行的快速load大量数据到一个空表的工具. 数据可以从以下途径被load: 1) Disk 或 tape; 2) 网络服务器上的文件:   Teradata Fastload使用多个session来load data,但是每一个job只能load到一个表中.如果要load到多个表中,需要提交多个job.     1. fastload脚本文件   SESSIONS ; /* optional ,total

Teradata数据库中也有和oracle类似的分析函数,功能基本一样.示例如下: RANK() 函数   SELECT * FROM salestbl ORDER BY 1,2; storeid prodid sales----------- ------- ---------1001 A 100000.00 1001 C 60000.00 1001 D 35000.00 1001 F 150000.00 1002 A 40000.00 1002 C 35000.00 1002 D 25000

Teradata基础教程中的数据库表: Customer:  客户信息表 Location:  位置信息表 Employee:  雇员信息表 Job:  工作信息表 Department:  部门表 Employee_Phone:  员工电话表 Location_Employee:  员工与位置的对照表 Location_Phone:  位置与电话的对照表 Contact:  联系表 整个试验数据库的名称是TERADATA_EDUCATION,其下分成以下三个数据库: CUSTOMER_SERV

如果MySQL数据库里面的某个时间用的是varchar(或者是char)类型的,这样可以方便系统使用而不用随便转换时间类型来适应数据库版本的不同,当要把取出的字段转换成时间类型的时候,可以按如下方法操作: (1)str_to_date 这个函数可以把字符串时间完全的翻译过来 SQL语句可以这样写: SELECT str_to_date(`tablename`.`eventTime`,'%Y-%m-%d %H:%i:%s') from tablename 数据库中eventTime的类型是VARC

                                随着计算机技术的不断发展,GIS技术也紧跟IT技术的热潮,从三维技术.到移动技术,从大数据技术到云计算技术,只要IT有的新技术,Esri都会一直紧跟最新的技术潮流. 那么Teradata作为数据仓库的主要实践者,被广大用户所应用而且有很好的口碑. Teradata数据仓库介绍 Teradata数据仓库拥有全球领先的技术,其主要软件和硬件产品包括:Teradata数据库.Teradata数据仓库软件.企业数据仓库.动态企业数据仓库.数

引言 随着计算机系统在处理能力.存储能力等方面,特别是计算机软件技术的不断提高,使得信息处理技术得到飞速发展. 数据处理主要分为两大类:联机事物处理OLTP.联机分析处理OLAP.OLTP也就是传统的关系型数据库应用,主要功能是基本的.日常的事务处理操作,对响应时间要求非常高,是一种面向应用的生产系统.OLAP是基于数据仓库的面向主题的信息分析处理过程. 什么是数据仓库 与传统关系型数据库不同的是,数据仓库储存的是历史数据,针对数据仓库系统的查询大都非常复杂,特别消耗系统资源,对系统的可扩展能力

想把本地的数据文件(比如txt.csv)中的数据导入到Teradata虚拟机中的表中.既可以使用Teradata Assistant中的import功能,也可以使用fastload导入,前者的缺点是一次至多导入1000行记录,后者的缺点是需要写一定的代码. 这里介绍一种使用TDload工具(Teradata Load)来导入大量数据的方法. 命令介绍: tdload -f 路径/文件名.后缀 -u 用户名 -p 密码 -h IP地址 -t 库名.表名 --SourceTextDelimiter

Version Display Name--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------15.10.00.00 Teradata Administrator 15.1015.10.00.00 Teradata GSS Client nt-i386 15.1015.10.00.00 Teradata GSS Clie

TDstats.udfConcat为Teradata自带UDF,定义如下: show function tdstats.udfconcat; REPLACE FUNCTION tdstats.UDFCONCAT (aVarchar ) CHARACTER SET UNICODE) ) CHARACTER SET UNICODE CLASS AGGREGATE () SPECIFIC udfConcat LANGUAGE C NO SQL NO EXTERNAL DATA PARAMETER ST

此博客内容简介及目录 http://www.cnblogs.com/weibaar/p/6644261.html 最近在TERADATA环境学习SQL.在这里记录一下学习中查过的知识点,作为备案. 目录: 关于SQL学习及所用在线数据库 表联合 (join) SQL子查询 在select时创建新字段 (as, case when) 数据分组 (group by + 聚合函数count, sum, avg等) 利用over (partition by)进行数据分组并创建新字段 样本选择 1.关于S

1.安装Python 方法详见:[Python 05]Python开发环境搭建 2.安装Teradata客户端ODBC驱动 安装包地址:TTU下载地址 (1)安装TeraGSS和tdicu(ODBC依赖包) (2)安装Teradata的ODBC驱动 (3)配置ODBC 3.下载并安装Teradata Python Module 安装包地址:下载地址 将下载的安装包teradata-15.10.0.21.tar.gz拷贝到任意目录D:\python-offline-lib下.使用pip命令进行安装

1.安装介质获取: 获取的路径:connections==>Gateways==>Customer Services==>TOOLS & APPLICATIONS(点击More)==>Patch Server 获取安装包:TTU 16.20.10.00 Windows - Base 安装包说明:This includes SQL Assistant, load & unload utilities, database management, administrati