我们正在实施解决方案,以实现与ssis包类似的功能,将数据从一个数据库复制到另一个数据库(本地到azure SQL)。在SSIS中,我们可以选择以不同的方式设置并行处理。我们也可以分块传输数据。同样,在Azure Data Factory版本2中实现并行性的最佳方式是什么?请考虑仅为1个表传输数据的场景。
我们在DB2中为每个客户提供了单独的数据库,但每个客户都有相同的表结构。对于.Net应用程序,我需要扫描所有数据库,并向用户显示匹配条目的结果。我想知道是对所有数据库执行UNION ALL,还是并行运行每个查询,然后从我的.Net应用程序中组合它们。
Select EmpName, EmpSal, EmpDate
from A.Emptable
where EmpDate > '2015-01-01'
UNION ALL
Select EmpName, EmpSal, EmpDate
from B.Emptable
where EmpDate > '2015
我经常使用SQL炼金术,作为一个“懒散的程序员”,我喜欢它提供的便利。但是,我的“勤奋程序员”经常担心优化和查询的性能,更担心我的应用程序在这些查询方面的性能。
程序员在使用ORM时面临的一个主要缺陷是在应用程序中执行应该在数据库端完成的工作。
所以,我想知道什么时候为了方便而牺牲性能。例如,在我的应用程序中,我可能经常需要做一些类似的事情:
方便
users = User.query.filter_by(some_column=True).all() # list of User objects (all columns)
refined_users = []
for user in us
为了便于比较,假设我们有一个表"T“,表中有两列"A”、"B“。我们还在一些HDFS数据库中运行了一个hiveContext。我们建立了一个数据框架:
从理论上讲,下列哪一项更快:
sqlContext.sql("SELECT A,SUM(B) FROM T GROUP BY A")
或
df.groupBy("A").sum("B")
对于这些简单的聚合操作,"df“是指T的数据格式,是否有理由选择一种方法而另一种方法呢?