데브포유

오라클 문서에 나와 있는 바와 같이 LAST_VALUE() 함수 사용시에 ORDER BY 절을 추가 하더라도windowing 절이 없으면 의도하지 않는 값이 나오는 경우가 있습니다.따라서, LAST_VALUE() 사용시에는 위의 예시와 같이 windowing 절을 추가해 줘야 원하는 값을 얻을 수 있습니다.

Java 11를 사용해야 하는 환경이라면, Trino v.3.8.9 이 마지막 버전입니다.

EDB Postgres Advanced Server 15.2를 설치해서 잠깐 테스트해 보았습니다. 오라클 문법을 거의 다 지원을 해서 이미 오라클로 개발된 프로그램을 쉽게 EDB로 포팅 할 수 있을 것 같습니다. DBA는 용기를 좀 내야겠지만, 개발자 입장에서는 오라클에서 EDB로 변경하는 것은 비교적 쉽겠다는 생각이 들었습니다. EDB를 활용한 프로젝트를 진행할지는 미지수이지만 진행하게 된다면 관련된 경험을 공유해 보겠습니다. 오늘 테스트 해본 것 중에는 오라클 12c 사용할 수 없는 wm_concat() 함수 외에는 대부분 사용할 수 있었습니다.

merge 또는 upsert 구문을 yugabyteDB에서는 아래와 같은 구문으로 사용할 수 있습니다. INSERT INTO sample(id, c1, c2) VALUES (4, 'deer' , 'vulture'), (5, 'lion' , 'hawk'), (6, 'cheeta' , 'chaffinch') ON CONFLICT (id) DO UPDATE SET (c1, c2) = (EXCLUDED.c1, EXCLUDED.c2) WHERE sample.c1 'tiger';

To extract data from a CockroachDB SST file using Golang, you can use the engineccl package provided by CockroachDB. Here's an example code snippet that demonstrates how to read the data from a single SST file: package main import ( "fmt" "github.com/cockroachdb/cockroach/pkg/storage/engine" "github.com/cockroachdb/cockroach/pkg/storage/engine/engineccl" "io" "os" ) func main() { // Open the SST..

The LISTAGG syntax is: LISTAGG ( measure_expr [, delimiter]) WITHIN GROUP (order_by_clause) [OVER query_partition_clause] LISTAGG Parameters There are several mandatory and optional parameters in the LISTAGG function. The parameters of the LISTAGG function are: measure_expr (mandatory): This is the column (or expression) that you wish to concatenate the values of. In the example above, I used la..

동일한 노트북에서 도커 환경으로 각각 테스트한 결과입니다. MariaDB ColumnStore 10.5.12 1. 테이블 생성 CREATE TABLE `tt_trade` ( `a` varchar(10) DEFAULT NULL, `b` varchar(10) DEFAULT NULL, `c` varchar(10) DEFAULT NULL, `d` varchar(10) DEFAULT NULL, `e` integer ) ENGINE=ColumnStore DEFAULT CHARSET=latin1; 2. 데이터 50만건 넣기 2-1. jdbc option = jdbc:mariadb://127.0.0.1:3306/mobdw?rewriteBatchedStatements=true 2-2. Batch처리로 1000건 식 입력..

ClickHouse와 MariaDB ColumnStore는 둘 다 열 기반 데이터베이스이지만 서로 다른 사용 사례에 대한 적합성에 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다. 성능: ClickHouse는 고성능 및 짧은 대기 시간으로 대량의 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 읽기 작업이 많은 워크로드에 최적화되어 있으며 데이터의 병렬 처리를 지원합니다. 반면 MariaDB ColumnStore는 데이터 웨어하우징 및 분석 워크로드를 위해 설계되었으며 실시간 데이터 처리를 위한 ClickHouse만큼 빠르지 않을 수 있습니다. 확장성: ClickHouse는 수평 확장 가능한 아키텍처용으로 설계되었으며 수십억 행의 데이터를 처리할 수 있습니다. 여러 노드에서 데이터의 분산 처리를 지원합니다. M..