再创建一个名为的数据库以 KafkaEngine 供在本教程中使用: CREATE DATABASE KafkaEngine; 4.创建数据库后,需要切换到该数据库: USE KafkaEngine; 创建目标 准备目标表。在下面的示例中,为了简洁起见,我们使用简化的 GitHub 架构。
超级表头表尾 普通表格、交叉透视表超级表头功能升级,并支持超级表尾。 普通表格排序支持指定列,且排序状态支持升序、降序和取消排序。 表格绑定的字段数量限制上调。 交叉透视表支持自定义数据格式化、小计支持指定维度级别。 自定义数据格式化支持多个维度。 支持文本/富文本组件导出成 Excel(带格式)。 核心指标/指标卡片组件联动时支持突出展示联动状态。 智能预测中的训练和模型支持通过文件夹管理。
查看数据库信息 点击左侧数据目录树中的数据库节点,右侧显示对应数据库信息,包括数据库名称、数据库描述信息和创建时间。 查看数据表信息 数据表基本信息 支持查看的基本信息包括:表名称/表描述信息/创建时间/最近修改时间。 数据预览 预览表中已有数据。 数据表Schema 查看当前表的类型(数据模型类型)以及具体表结构。
可以将仓库中备份的表恢复替换数据库中已有的同名表,但须保证两张表的表结构完全一致。表结构包括:表名、列、分区、物化视图等等。 当指定恢复表的部分分区时,系统会检查分区范围是否能够匹配。 恢复操作的效率: 在集群规模相同的情况下,恢复操作的耗时基本等同于备份操作的耗时。
Select_priv 对数据库、表的只读权限。 Load_priv 对数据库、表的写权限。包括 Load、Insert、Delete 等。 Alter_priv 对数据库、表的更改权限。包括重命名 库/表、添加/删除/变更 列等操作。 Create_priv 创建数据库、表的权限。 Drop_priv 删除数据库、表的权限。 Usage_priv 使用某种 资源 的权限。
至此,FineBI成功连接Palo数据库。 使用FineBI 1.数据库连接完成之后,就可以在FineBI中对Palo中的数据进行分析了。点击“数据准备”,添加业务包。 2.进入业务包,点击“添加表”按钮,选择数据库表进入。 3.在数据库表页面,可以看到已连接的Palo数据库中的表。 4.选择需要分析的数据,点击“确定”进行数据库连接。
database :外部数据源中数据库的名称。 table :外部数据源中表的名称。 直接定义外部数据源。
BACKUP BACKUP Description 该语句用于备份指定数据库下的数据。该命令为异步操作。提交成功后,需通过 SHOW BACKUP 命令查看进度。 仅支持备份 OLAP 类型的表。
并在原来的基础版(上限20QPS)基础上,增加标准版(上限50QPS),高性能版(上限80QPS) ③ 修复了鉴权服务在网络不稳定状态下与人脸服务的自动重连机制 2019.10 ① Aise性能优化,解决用户在数据量达到比较高的量级(eg:40W量级)以上时QPS性能较低的问题; ② 增加日志定期清理功能(15天); ③ 增加数据库服务开机自启功能;(增加数据库开机自启功能请参考 这里 ) 2018.10
该语句等同于 SHOW ALTER TABLE ROLLUP ; SHOW ALTER TABLE MATERIALIZED VIEW [ FROM database ] [ WHERE ] [ ORDER BY ] [ LIMIT OFFSET ] database:查看指定数据库下的作业。如不指定,使用当前数据库。