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操作步骤 连接数据源 连接数据源,是指让Sugar BI和我们的数据库(包括 MySQL、Oracle、SQL Server 等)之间建立连接,让Sugar BI能够使用和查询数据库中的数据。以 MySQL 数据库作为示例,假设我们已经有了一个 MySQL 数据库,并且数据库中已有要分析和展示的数据。 数据源的配置详情请见: 详细的连接方法 。
读取设置 1.点击读取设置旁边“+”按钮,在读取列表中可以在单个同步任务中批量选择多个数据库和表进行读取,还可以在编辑阶段向任务添加更多表。 图一 选择读取列表界面 !
读取设置 1.点击读取设置旁边“+”按钮,在读取列表中可以在单个同步任务中批量选择多个数据库和表进行读取,还可以在编辑阶段向任务添加更多表。 图一 选择读取列表界面 2.读取设置中,左上方默认为关闭“批量设置”的状态,点击左边的表,针对每个单表进行配置,通过下方的where语句过滤单表的数据,目前仅支持 logicStartTime 宏。
为了方便用户在一些场景下(表复制,内部数据迁移等场景)使用,PALO可以通过 session 参数控制,来关闭 sequence 列的检查约束: SQL 复制 1 set require_sequence_in_insert = false; 自版本 2.0 起,PALO对 Unique Key 表的 Merge-on-Write 实现支持了部分列更新能力,在部分列更新导入中,用户每次可以只更新一部分列
数据库漏洞:若安装MySQL、SQL Server、Redis等数据库,检查是否存在弱口令、默认端口开放、未授权访问等问题: MySQL/SQL Server:修改默认管理员密码,限制登录IP,禁用空密码账户,删除不必要的数据库权限。 Redis:若开启Redis服务,设置密码(修改redis.windows.conf文件中的“requirepass”),禁止远程登录,关闭危险命令。
SQL 复制 1 CREATE SYNC `test_db`.`job1` 2 ( 3 FROM `mysql_db`.`t1` INTO `test1` (k1, k2, v1), 4 FROM `mysql_db`.
需求场景 所有机器的 API 调用日志通过 自定义日志采集程序 进行日志采集后推送到 百度消息服务 (BKAFKA)中作为流式计算 source , 在我们 BSC 中创建 FLINK_STREAM/SQL 类型的作业用于 API 日志的聚合统计,并实时将聚合结果写到 时序时空数据库 (TSDB)当中,用户可以通过 TSDB 的可视化面板或者利用 数据可视化工具 (如 Sugar BI)等调用 TSDB
示例 如 /dbs 展示所有数据库,而 /dbs/10002 展示 id 为 10002 的数据库下的所有表 SQL 复制 1 mysql> show proc "/dbs/10002"; 2 +---------+----------------------+----------+---------------------+--------------+-----
visitor', 'vpwd', False)) # 提交事务 conn.commit() print( 数据库初始化完成 ) def queryDB(sql): # 使用 with 语句创建数据库连接 with sqlite3.connect(db_name) as conn: # 创建一个 Cursor 对象 cursor = conn.cursor() # 执行查询数据的 SQL