数据库函数的共同特点都有哪些？

Posted 2023-04-15

数据库函数的共同特点

1、每个函数均有3个参数：database、field和criteria。这些参数指向函数所使用的工作表区域。

2、除了GETPIVOTDATA函数之外，其余12个函数都以字母D开头。

3、如果将字母D去掉，可以发现其实大多数数据库函数已经在的其他类型的Excel函数中出现过了。例如，将DMAX函数中的D去掉的话，就是求最大值的函数MAX。

扩展资料

数据库常用的函数：

1、平均值：AVG（）函数返回数值列的平均值。

2、TOP子句用于规定要返回的记录的数目。

如：select top 3 *from StudentInfo

select top 3 sName from StudentInfo

3、order by，排序

例：select *from StudentInfo order by cid desc

4.、distinct，用于返回唯一不同的值。

例：select distinct sGender from StudentInfo

5、where，查询

例：select *from StudentInfo where cid>=2

6、between……and……

例：select *from ScoreInfo where sId between 5 and 10

7、in操作符的使用，in(值1，值2，值3....)

例：select *from ScoreInfo where stuId in(1,3,5)

参考技术A

(1)每个函数均有3个参数详情

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hdfs的特点都有哪些

参考技术A hdfs的特点
一、hdfs的优点
1.支持海量数据的存储：一般来说，HDFS存储的文件可以支持TB和PB级别的数据。
2.检测和快速应对硬件故障：在集群环境中，硬件故障是常见性问题。因为有上千台服务器连在一起，故障率很高，因此故障检测和自动恢复hdfs文件系统的一个设计目标。假设某一个datanode挂掉之后，因为数据是有备份的，还可以从其他节点里找到。namenode通过心跳机制来检测datanode是否还存活。
3.流式数据访问：（HDFS不能做到低延迟的数据访问，但是HDFS的吞吐量大）=》Hadoop适用于处理离线数据，不适合处理实时数据。HDFS的数据处理规模比较大，应用一次需要大量的数据，同时这些应用一般都是批量处理，而不是用户交互式处理。应用程序能以流的形式访问数据库。主要的是数据的吞吐量，而不是访问速度。访问速度最终是要受制于网络和磁盘的速度，机器节点再多，也不能突破物理的局限。
4.简化的一致性模型：对于外部使用用户，不需要了解hadoop底层细节，比如文件的切块，文件的存储，节点的管理。一个文件存储在HDFS上后，适合一次写入，多次读取的场景。因为存储在HDFS上的文件都是超大文件，当上传完这个文件到hadoop集群后，会进行文件切块，分发，复制等操作。如果文件被修改，会导致重新触发这个过程，而这个过程耗时是最长的。所以在hadoop里，2.0版本允许数据的追加，单不允许数据的修改。
5.高容错性：数据自动保存多个副本，副本丢失后自动恢复。可构建在廉价的机器上，实现线性扩展。当集群增加新节点之后，namenode也可以感知，将数据分发和备份到相应的节点上。
6.商用硬件：Hadoop并不需要运行在昂贵且高可靠的硬件上。它是设计运行在商用硬件（在各种零售店都能买到的普通硬件）的集群上的，因此至少对于庞大的集群来说，节点故障的几率还是非常高的。HDFS遇到上述故障时，被设计成能够继续运行且不让用户察觉到明显的中断。
二、HDFS缺点（局限性）
1、不能做到低延迟数据访问：由于hadoop针对高数据吞吐量做了优化，牺牲了获取数据的延迟，所以对于低延迟数据访问，不适合hadoop。对于低延迟的访问需求，HBase是更好的选择。
2、不适合大量的小文件存储 ：由于namenode将文件系统的元数据存储在内存中，因此该文件系统所能存储的文件总数受限于namenode的内存容量。根据经验，每个文件、目录和数据块的存储信息大约占150字节。因此，如果有一百万个小文件，每个小文件都会占一个数据块，那至少需要300MB内存。如果是上亿级别的，就会超出当前硬件的能力。
3、修改文件：对于上传到HDFS上的文件，不支持修改文件。Hadoop2.0虽然支持了文件的追加功能，但是还是不建议对HDFS上的文件进行修改。因为效率低下。HDFS适合一次写入，然后多次读取的场景。
4、不支持用户的并行写：同一时间内，只能有一个用户执行写操作。