SELECT procpid, START, now() - START AS lap, current_query FROM ( SELECT backendid, pg_stat_get_backend_pid (S.backendid) AS procpid, pg_stat_get_backend_activity_start (S.backendid) AS START, pg_stat_get_backend_activity (S.backendid) AS current_que

问题:升级windows10后,sql server 2005 无法运行或sql server服务&sql server agent无法启动,如下图,怎么办? 一般情况下,我们第一反应就是sql server 服务未启动,然而我们去启动服务的时候发现,并没有什么^_^用: 其实问题不是在于服务启动与否,而是在于win10与sql server 2005并不兼容,那么问题来了,该怎么兼容呢? 一步操作到位 将sqlos.dll与sqlservr.exe(请前往下方链接下载)覆盖到~:\Progra

mod=viewthread&tid=3039" target="_blank">Java拼接动态SQL的一般做法有       1.使用动态语句 非常多数据库都提供了处理动态SQL的语法,如Oracle的EXECUTE IMMEDIATE语句.MSSQL的EXEC和SP_EXECUTESQL.Mysql的预处理语句等. 这些功能让我们在数据库端来处理动态查询提供了极大遍历,但这样的方式仅仅适用于相对简单地动态查询,复杂的情况常常会採用以下的方式. 2.使用存储

查看当前session线程号 mysql> select connection_id(); +-----------------+ | connection_id() | +-----------------+ | 28 | +-----------------+ 1 row in set (0.02 sec) Session 1: Vsftp:/root# mysql -uroot -p1234567 -e " show processlist" Warning: Using

背景   我们使用的HiveServer2的版本为0.13.1-cdh5.3.2,目前的任务使用Hive SQL构建,分为两种类型:手动任务(临时分析需求).调度任务(常规分析需求),两者均通过我们的Web系统进行提交.以前两种类型的任务都被提交至Yarn中一个名称为“hive”的队列,为了避免两种类型的任务之间相互受影响以及并行任务数过多导致“hive”队列资源紧张,我们在调度系统中构建了一个任务缓冲区队列,所有被提交的任务(手动任务.调度任务)并不会直接被提交至集群,而是提交至这个缓冲区队列

最近每天都在空闲时间努力编写Apworks框架的案例代码WeText.在文本发布和处理微服务中,我打算使用微软的SQL Server for Linux来做演示,于是也就在自己的docker-compose中加入了MS SQL Server的服务.其实在Docker中运行SQL Server是非常容易的,今天大概做个介绍吧. 启动Microsoft SQL Server 2017容器 下面是我目前WeText案例中用于搭建基础结构服务的docker-compose.yml文件(该文件将来还会变动

数据库入门之运行原始 SQL 查找 一旦你设置好了数据库连接,就可以使用 DB facade 来进行查找.DB facade 提供每个类型的查找方法:select.update.insert.delete.statement.下面兄弟连帮你一一介绍. 运行一个 Select 查找# 在 DB facade 中使用 select 可以运行一个基本的查找: <?php namespace App\Http\Controllers; use DB; use App\Http\Controllers\C

查询系统正在运行的SQL语句: select a.program, b.spid, c.sql_text from v$session a, v$process b, v$sqlarea c where a.paddr = b.addr and a.sql_hash_value = c.hash_value and a.username is not null;

--下面的SQL可以根据Request ID找到对应的Session信息: select * from v$session where paddr in (select addr from v$process where spid = (select b.oracle_process_id from apps.fnd_concurrent_requests b where b.request_id = &req_number)) --或者进一步找到正在运行的SQL: select sql_tex

每1分钟运行一次,记录正在运行的SQL,监控数据 放在ReportServer库的t_WhoIsActive表中,保留最近30天的数据! USE [ReportServer] GO /****** Object: Table [dbo].[t_WhoIsActive] Script Date: 2018/4/23 17:07:09 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO SET ANSI_PADDING ON GO CRE

将ibatis 的log4j运行级别调到DEBUG可以在控制台打印出ibatis运行的sql语句 ### 设置Logger输出级别和输出目的地 ###log4j.rootLogger=debug,stdout,logfile ### 把日志信息输出到控制台 ###log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender#log4j.appender.stdout.Target=System.errlog4j.appender.stdout.la

11g中引入了新的动态性能视图V$SQL_MONITOR,该视图用以显示Oracle监视的SQL语句信息.SQL监视会对那些并行执行或者消耗5秒以上cpu时间或I/O时间的SQL语句自动启动,同时在V$SQL_MONITOR视图中产生一条记录.当SQL语句正在执行,V$SQL_MONITOR视图中的统计信息将被实时刷新,频率为每秒1次.SQL语句执行完成后,监视信息将不会被立即删除,Oracle会保证相关记录保存一分钟(由参数_sqlmon_recycle_time所控制,默认为60s),最终这

一.问题描述 mybatis查询无结果, 数据库运行相同sql查询出结果, 如下 这是数据库记录 这是mybatis查询出的结果, 记录条数0 这是直接将控制台一模一样的sql查询语句放到Navicat执行的结果, 记录条数1 二.解决办法 将where条件后的username = '${username}'和and password = '${password}'置为同一行 <select id="selectByUsernameAndPassword" resultMap=&

第6章 运行Spark SQL CLI Spark SQL CLI可以很方便的在本地运行Hive元数据服务以及从命令行执行查询任务.需要注意的是,Spark SQL CLI不能与Thrift JDBC服务交互.在Spark目录下执行如下命令启动Spark SQL CLI: ./bin/spark-sql 配置Hive需要替换 conf/ 下的 hive-site.xml .

一.大量的查询 某些时候,因为SQL的问题,导致数据库的session大量积压,服务器的磁盘读增大,CPU使用率剧增.一般这种SQL,都是一些全表扫描.多表关联.报表或者排序类的SQL.这中情况很有可能,是客户端查询造成的.一般程序里面都会设置客户端查询超时时间,一旦某条SQL查询时间超过了程序设置的超时时间,那么这个客户端的查询则被kill掉,但是下发到数据库的SQL仍然还在运行,直到查询出结果.因此,这些大量积压的SQL就是没用的SQL,需要我们将这些SQLkill掉. 某个session阻

对照Oracle功能去学习Mysql总会发现亮点 Oracle中通过日志挖掘这一技能,能够找到以前运行过的全部记录: Mysql中也提供了3种方法{验证过的,我会记录详细做法} 方法1:{已验证} 记录MySQL的全部记录 打开/etc/my.cnf 在[mysqld]以下增加 log = /mnt/mydata/sql.log 重新启动mysql就可以 查看/mnt/mydata/sql.log文件 注意: 1.由于sql.log会由于有大量的写入.注意监控IO和sql.log的大小; 2.调

不多说,直接上干货! 前期博客 Zeppelin的入门使用系列之使用Zeppelin来创建临时表UserTable(三) 1. 运行年龄统计的Spark SQL (1)  输入Spark SQL时,必须在第一行输入%sql .  %sql主要是告诉Zeppelin的解释器(Interpreter),后续输入的命令是Spark SQL. %sql select age,count(*) counts from UserTable group by age order by age (2) .显示年

能够使用SQL Profiler捕捉在SQL Server实例上运行的活动.这种活动被称为Profiler跟踪.这个就不多说了,大家都知道,以下是使用代码为实现同样的效果. SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED SELECT [Spid] = session_id , ecid , [Database] = DB_NAME(sp.dbid) , [User] = nt_username , [Status] = er.status ,

运行"msdb"系统数据库下的存储过程"dbo.sp_help_job",可以得知现在SQL Server中有多少个正在运行的agent job: USE [msdb] 查询结果如下:

Spark SQL CLI可以很方便的在本地运行Hive元数据服务以及从命令行执行任务查询.需要注意的是,Spark SQL CLI不能与Thrift JDBC服务交互.在Spark目录下执行如下命令启动Spark SQL CLI: ./bin/spark-sql 配置Hive需要替换conf/下的hive-site.xml

方法一 su - oracle  //切换到oracle用户模式下 sqlplus /nolog  //登录sqlplus connect /as sysdba; //连接orcale @sql脚本路径 // 回车即运行 方法二 su - oracle echo @sql脚本路径 | sqlplus 'sys/sys as sysdba' 或者 echo @sql脚本路径 | sqlplus BASIS/BASIS