1.sql����Դ��
2.一文了解数据库 Set 命令源码
3.我下载了个SQL的参参数ASP源代码,我怎么使用?
4.spark sql源码系列 | with as 语句真的会把查询的数据存内存嘛？
sql����Դ��
$conn = mssql_connect('.0.0.1','用户名','密码') or die('连接不成功'); //连接服务器
mssql_select_db('数据名',$conn) or die('数据库不存在'); //选择数据
mssql_query("sql语句");//查询数据
连接需要服务器php_mssql.dll扩展，php.ini中启用extension=php_mssql.dll (适合php5.3之前版本，数源php5.3或之后用SQLServerDriverForPHP驱动)
SQLServerDriver连接:
$serverName = "(local)";
$connectionInfo = array( "Database"=>"数据库名",参参数 "UID" => '用户', "PWD" => '密码');
$conn = sqlsrv_connect( $serverName, $connectionInfo);
if( $conn )
{
echo "Connection established.\n";
}
else
{
echo "Connection could not be established.\n";
die( print_r( sqlsrv_errors(), true));
}
.....................
sqlsrv_close( $conn);
/sqlserver//en/us/PHP-Driver.aspx
一文了解数据库 Set 命令源码
在OpenMLDB数据库中，Set命令是数源SQL语法的一部分，提供了灵活的参参数变量管理。要深入理解Set命令的数源腾讯视频高码率源码源码实现，首先需要参考命令行客户端的参参数入口函数，找到与Set语句对应的数源逻辑计划节点kPlanTypeSet。这部分代码会调用SetVariable函数，参参数根据逻辑计划分析配置，数源区分系统变量和局部变量。参参数
系统变量会在底层持久化，数源影响所有OpenMLDB客户端，参参数其底层实现会在其他相关文档中详细说明。数源目前仅支持四种配置，参参数对于新增配置，开发者可以考虑添加错误处理。所有设置的全局变量和局部变量都会存储在SQLClusterRouter类的成员变量中，这意味着每个客户端的仿京东源码内存会记录从启动以来的所有变量信息。
使用Set命令设置变量后，SQL语句会根据内存中的变量进行相应的操作，如自动选择离线或在线模式。用户可以通过"show variables"语句查看当前变量值，但暂不支持"like"子句。有兴趣的程序员可以扩展此功能，相关GitHub issue可在github.com/4paradigm/OpenMLDB/...中找到。
总的来说，OpenMLDB的c类库源码变量管理是其强大功能之一，未来将不断扩展SQL功能，以满足更多需求。
我下载了个SQL的ASP源代码,我怎么使用?
修改你下载的ASP文件里的数据库连接文件，一般都为conn.asp,修改数据库的SQL用户名和密码,还有数据库名（例如为test）以及连接方式。
然后在SQL中打开查询分析器，输入语句create database test回车输入go运行（或者直接在企业管理起中创建数据库），创建数据库完毕后，在查询分析器中输入use database test（也可以鼠标选定数据库test），然后把SQL源代码复制粘贴到查询分析其中运行，e安卓源码整个数据库就创建完毕。然后用IIS浏览就可以了。
spark sql源码系列 | with as 语句真的会把查询的数据存内存嘛？
在探讨 Spark SQL 中 with...as 语句是否真的会把查询的数据存入内存之前，我们需要理清几个关键点。首先，网上诸多博客常常提及 with...as 语句会将数据存放于内存中，来提升性能。那么，实际情况究竟如何呢？
让我们以 hive-sql 的仿超碰源码视角来解答这一问题。在 hive 中，有一个名为 `hive.optimize.cte.materialize.threshold` 的参数。默认情况下，其值为 -1，代表关闭。当值大于 0 时（如设置为 2），with...as 语句生成的表将在被引用次数达到设定值后物化，从而确保 with...as 语句仅执行一次，进而提高效率。
接下来，我们通过具体测试来验证上述结论。在不调整该参数的情况下，执行计划显示 test 表被读取了两次。此时，我们将参数调整为 `set hive.optimize.cte.materialize.threshold=1`，执行计划显示了 test 表被物化的情况，表明查询结果已被缓存。
转而观察 Spark SQL 端，我们并未发现相关优化参数。Spark 对 with...as 的操作相对较少，在源码层面，通过获取元数据时所做的参数判断（如阈值与 cte 引用次数），我们可以发现 Spark 在这个逻辑上并未提供明确的优化机制，来专门针对 with...as 语句进行高效管理。
综上所述，通过与 hive-sql 的对比以及深入源码分析，我们得出了 with...as 语句在 Spark SQL 中是否把数据存入内存的结论，答案并不是绝对的。关键在于是否通过参数调整来物化结果，以及 Spark 在自身框架层面并未提供特定优化策略来针对 with...as 语句进行内存管理。因此，正确使用 with...as 语句并结合具体业务场景，灵活调整优化参数策略，是实现性能提升的关键。
