首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >SQL Server中QUOTENAME函数的使用

SQL Server中QUOTENAME函数的使用

作者头像
全栈程序员站长
发布于 2022-09-15 04:18:26
发布于 2022-09-15 04:18:26
2.9K0
举报

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

–函数QUOTENAME

–功能:返回带有分隔符的Unicode 字符串,分隔符的加入可使输入的字符串成为有效的Microsoft SQL Server 2005 分隔标识符。

–语法

QUOTENAME ( ‘character_string’ [ , ‘quote_character’ ] )

–举例说明:

–比如你有一个表,名字叫index

–你有一个动态查询,参数是表名

declare @tbname varchar(256)

set @tbname=’index’

—查这个表里的数据:

print(‘select * from ‘+@tbname)

exec(‘select * from ‘+@tbname)

–这样print出来的数据是

select * from index

–因为index是字键字,肯定出错,加上括号就可以了:

select * from [index]

–这便有了QUOTENAME,即:

print(‘select * from ‘+QUOTENAME(@tbname))

–结果:select * from [index]

exec(‘select * from ‘+QUOTENAME(@tbname))

–结论

/*

初步理解为解决有些对象是SQLSERVER关键字的情况,即用该函数规范对象名,以便程序顺利运行

*/

发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/164275.html原文链接:https://javaforall.cn

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
MapReduce初体验——WordCount 单词总和
cloudera https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/
云缓缓知我意
2021/04/15
3410
MapReduce初体验——WordCount 单词总和
MapReduce编程初体验(idea+VMware):统计一个文档里的单词数量
将在idea里的java代码放在VMware里运行,具体操作步骤 java代码与在idea里的差不多,只有WordCountDriverLinux 做了一点改变 其他的代码参考 MapReduce编程初体验(idea):统计一个文档里的单词个数
用户4870038
2021/02/05
5890
MapReduce编程初体验(idea+VMware):统计一个文档里的单词数量
【快速入门大数据】Hadoop项目实战-用户行为日志
判断购买的推广转化率,及时调整不同区域的投资推广 判断页面包含的子页面是否合理,路径是否合理转化率 分析日志,营销经费合理分配
瑞新
2021/12/06
4710
【快速入门大数据】Hadoop项目实战-用户行为日志
大数据:Hadoop-MapReduce练习
第9、10、11、12字符为年份,第20、21、22、23字符代表温度,求每年的最高温度
许喜朝
2020/10/26
4260
MapReduce初体验——统计指定文本文件中每一个单词出现的总次数
相信小伙伴们看了小菌上一篇博客《什么是MapReduce(入门篇)》后,对MapReduce的概念有了更深的认知!本篇博客,小菌为大家带来的则是MapReduce的实战——统计指定文本文件中每一个单词出现的总次数。
大数据梦想家
2021/01/22
1.5K0
MapReduce初体验——统计指定文本文件中每一个单词出现的总次数
代码实现——MapReduce统计单词出现次数
对以下txt文档进行单词出现次数统计(txt文档在/Users/lizhengi/test/input/目录下)
栗筝i
2022/12/01
1.2K0
大数据随记 —— WordCount 案例
从 MapReduce 的命名可以看出,MapReduce 主要由两个阶段组成:Map 与 Reduce。通过编写 map() 函数与 reduce() 函数,就可以使用 MapReduce 完成分布式程序的设计。
繁依Fanyi
2023/05/07
6770
大数据随记 —— WordCount 案例
MapReduce编程快速入门
用户编写的程序分成三个部分:Mapper,Reducer,Driver(提交运行mr程序的客户端)
全栈程序员站长
2022/07/05
3580
MapReduce编程快速入门
通过WordCount学习MapReduce
MapReduce主要分为两个部分,分别是map和reduce,采用的是“分而治之”的思想,Mapper负责“分”,把一个庞大的任务分成若干个小任务来进行处理,而Reduce则是负责对map阶段的结果进行汇总。
java技术爱好者
2022/01/11
3270
通过WordCount学习MapReduce
2021年大数据Hadoop(十七):MapReduce编程规范及示例编写
MapReduce 的开发一共有八个步骤, 其中 Map 阶段分为2个步骤,Shuffle 阶段 4 个步骤,Reduce 阶段分为2个步骤
Lansonli
2021/10/11
1.1K0
使用Hadoop统计日志数据
首先我们需要根据日志信息抽取出浏览器信息,针对不同的浏览器进行统计操作。虽然可以自己实现这个功能,但是懒得再造轮子了,所以我在GitHub找到了一个小工具可以完成这个功能,GitHub地址如下:
端碗吹水
2020/09/23
1.4K0
使用Hadoop统计日志数据
MapReduce 原理介绍与开发实战
MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架,核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发地运行在 Hadoop 集群上。
Se7en258
2021/07/01
1.1K0
Java编写Hadoop第一个MapReduce任务
因为在做网站案例的时候,想学习如何处理海量数据,所以想接触大数据相关的知识,之前对于大数据的了解,仅仅是停留在知道Hadoop,Hive,HBase,Spark的层面上,所以如何学习确实对我造成了困扰,所幸我所在公司部门存在大数据开发,于是不断的请教大佬,大佬说第一步是学一点Linux和Java,然后Hadoop,再然后......。再然后就先不说了,对于Linux和Java我这里可以直接跨过了,然后就是学Hadoop。这周利用散碎的时间,学会了Hadoop的安装使用,使用Java写一个Hadoop任务。安装这里我就不说了,大家可以去网上搜索,或者来我的网站文章模块看我如何安装(Mac): 网址:www.study-java.cn来看一下(需要打开微信小程序:每天学Java进行扫码登录)
每天学Java
2020/06/01
1.5K0
基于DeepSeek + VSCode 实现AI辅助编程
随着人工智能技术的飞速发展,AI 辅助编程逐渐成为提升开发效率、优化代码质量的重要工具。本文通过结合 DeepSeek 的强大语言模型和 VSCode 的高效开发环境,展示了如何利用 AI 辅助编程完成一个经典的 MapReduce 词频统计任务。这一实践不仅展示了 AI 在编程中的应用潜力,还为开发者提供了一个高效、便捷的开发流程示例,帮助读者快速上手 AI 辅助编程,并探索其在实际项目中的应用价值。
wayn
2025/04/04
1950
基于DeepSeek + VSCode 实现AI辅助编程
Hadoop基础教程-第6章 MapReduce入门(6.4 MapReduce程序框架)
我们知道,从单线程编程到多线程编程,程序结构复杂度增大了。类似的,从单机程序到分布式程序,程序结构的复杂度也增大了。这是问题的复杂环境决定的。 所以,很多初学者更接触分布式编程时,望而却步、知难而退了。可事实上,Hadoop是一个很易用的分布式编程框架,经过良好封装屏蔽了很多分布式环境下的复杂问题,因此,对普通开发者来说很容易,容易到可以依照程序模版,照葫芦画瓢。 下面代码即是Hadoop的MapReduce程序模版,其中使用了Hadoop辅助类,通过Configured的getConf()方法获取Configuration对象,重写Tool接口的run方法,实现Job提交功能。 这样就可以实现代码与配置隔离,修改MapReduce参数不需要修改java代码、打包、部署,提高工作效率。
程裕强
2022/05/06
3060
Hadoop基础教程-第6章 MapReduce入门(6.4 MapReduce程序框架)
Hadoop中MapReduce应用(1)
MapReduce应用1 1.在IDEA工具中新建一个空白的Maven工程,导入依赖--根据自己工程的hadoop版本而定 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>3.2.1</version> <!--scope设置为provided是为了在导出jar
背雷管的小青年
2020/10/27
5490
MapReduce词频统计【自定义复杂类型、自定义Partitioner、NullWritable使用介绍】
InputFormat读数据,通过Split将数据切片成InputSplit,通过RecordReader读取记录,再交给map处理,处理后输出一个临时的<k,v>键值对,再将结果交给shuffle处理,最终在reduce中将最后处理后的<k,v>键值对结果通过OutputFormat重新写回到HDFS中。
Java架构师必看
2021/05/14
9560
MapReduce词频统计【自定义复杂类型、自定义Partitioner、NullWritable使用介绍】
【快速入门大数据】hadoop和它的hdfs、yarn、mapreduce
技术架构挑战 量大,无法用结构化数据库,关系型数据库 经典数据库没有考虑数据多类别 比如json 实时性的技术挑战 网络架构、数据中心、运维挑战
瑞新
2021/12/06
9830
【快速入门大数据】hadoop和它的hdfs、yarn、mapreduce
分布式计算框架MapReduce
MapReduce源自Google的MapReduce论文,论文发表于2004年12月。Hadoop MapReduce可以说是Google MapReduce的一个开源实现。MapReduce优点在于可以将海量的数据进行离线处理,并且MapReduce也易于开发,因为MapReduce框架帮我们封装好了分布式计算的开发。而且对硬件设施要求不高,可以运行在廉价的机器上。MapReduce也有缺点,它最主要的缺点就是无法完成实时流式计算,只能离线处理。
端碗吹水
2020/09/23
1.8K0
分布式计算框架MapReduce
第四章:hadoop 启动wordcount实例,包括hadoop自带jar包和eclipsejar包。hdfs常用命令[通俗易懂]
1.4 ./bin/hadoop fs -mkdir /input 在hdfs上创建一个目录,用来存放刚才创建的文档
全栈程序员站长
2022/08/05
3.5K0
第四章:hadoop 启动wordcount实例,包括hadoop自带jar包和eclipsejar包。hdfs常用命令[通俗易懂]
推荐阅读
相关推荐
MapReduce初体验——WordCount 单词总和
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档