odps和Oracle的区别？

一、odps和Oracle的区别？

1. ODPS和Oracle有很大的区别。2. ODPS是阿里云推出的分布式数据处理平台，主要用于大数据处理和分析，具有高可靠性、高性能和高扩展性等特点。而Oracle是一种关系型数据库管理系统，主要用于企业级应用程序的开发和管理，具有高安全性、高可用性和高可靠性等特点。3. 此外，ODPS还支持Hadoop生态系统，可以与Hive、Pig等工具进行集成，而Oracle则有自己的SQL语言和PL/SQL编程语言。在应用场景上，ODPS适用于大数据处理和分析，而Oracle适用于企业级应用程序的开发和管理。

二、显示odps字段类型

如何显示ODPS字段类型

在ODPS（阿里云大数据计算服务）中，了解字段的数据类型是非常重要的。数据类型会影响数据的存储方式、计算规则以及查询效率。因此，在处理大数据时，正确理解各个字段的数据类型是至关重要的。

以下是如何显示ODPS字段类型的一些方法：

1. 使用DESC命令

ODPS中可以使用DESC命令来查看表的结构，包括字段名和对应的数据类型。通过DESC命令，可以清晰地了解表的字段信息。示例：

DESC table_name;

在上面的命令中，将"table_name"替换为您想要查看字段类型的表的名称。执行该命令后，系统会返回包含字段名和数据类型的信息。

2. 使用ODPS SQL语句

除了DESC命令外，还可以通过ODPS SQL语句来显示字段类型。在编写查询语句时，可以使用SELECT语句以及数据字典表来获取字段信息。示例：

        
SELECT column_name, data_type
FROM information_schema.columns
WHERE table_name = 'your_table_name';
        
    

在上述SQL语句中，将"your_table_name"替换为您要查询的表的名称。执行该查询后，将返回所有字段名及其对应的数据类型。

3. 使用DataWorks工具

如果您在阿里云上使用DataWorks进行数据开发和数据集成，可以通过DataWorks的元数据管理功能查看表结构和字段类型。在DataWorks中，可以轻松获取表的字段信息，包括数据类型、长度等。

总结

正确理解和显示ODPS字段类型对于数据处理和分析至关重要。通过上述方法，您可以轻松查看表的字段信息，了解每个字段的数据类型，为后续的数据处理工作打下良好的基础。

三、odps的字段类型

ODPS的字段类型

概述

在MaxCompute（原名ODPS）中，字段类型是指数据表中的列所能存储的数据类型。合理选择和使用字段类型，可以提高数据存储的效率和数据处理的速度。本篇文章将详细介绍ODPS的字段类型，包括常见的数据类型、存储要点以及最佳实践建议。

常见数据类型

在ODPS中，常见的字段类型包括整型、浮点型、字符串型、日期型等。各种数据类型在存储空间占用、数据精度以及支持的操作等方面有所区别，合理选择数据类型可以充分利用资源并提高计算效率。

• 整型：用于存储整数类型的数据，包括TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT等，根据数据范围和精度需求选择合适的整型字段类型。
• 浮点型：用于存储带有小数部分的数字，包括FLOAT、DOUBLE等，浮点型字段适合存储需要保留小数位的数值。
• 字符串型：用于存储文本类型数据，包括STRING、VARCHAR等，在存储字符串数据时需要考虑字符编码、长度限制等因素。
• 日期型：用于存储日期和时间数据，包括TIMESTAMP、DATE等，日期型字段在时间计算和排序等操作中具有重要作用。

存储要点

在设计数据表时，需要注意以下存储要点，以提高数据存储的效率和查询性能：

• 避免不必要的字段类型：在设计表结构时，尽量避免定义不必要的字段类型，只选择实际需要存储的字段类型，避免资源浪费。
• 适当选择字段长度：对于字符串类型字段，需要根据存储数据的实际长度选择合适的字段长度，避免过长或过短造成的空间浪费或截断问题。
• 考虑数据精度：对于数值类型字段，需要考虑数据的精度需求，选择合适的整型或浮点型字段类型，以确保数据存储和计算的准确性。

最佳实践建议

在实际应用中，我们给出以下最佳实践建议，帮助您更好地选择和使用ODPS的字段类型：

• 根据数据特点选择字段类型：根据不同数据的特点和需求，灵活选择适合的字段类型，避免不必要的数据转换和处理。
• 合理估算数据规模：在设计表结构时，需要合理估算数据的规模和增长趋势，选择合适的字段类型以支持未来数据量的增长。
• 优化数据存储结构：通过适当的分区设计、索引建立等方式优化数据存储结构，提高查询性能和计算效率。

总之，合理选择和使用ODPS的字段类型是数据处理过程中至关重要的一环，对数据存储、计算和分析都具有重要意义。通过本文的介绍和建议，希望能够帮助您更好地理解和应用ODPS的字段类型，提升数据处理效率和质量。

四、odps数据库介绍？

ODPS是一个云端集成数据库，在这里你可以对数据进行清洗，标准化，建立相关主题等等，此外它的项目管理，任务调度，任务运维等等也是很人性化的操作，基本上培训几天就可以对其进行大致的了解和掌握。

和hadoop一样，ODPS也有自己的一套sql脚本标准，是汲取hivesql，oracle，mysql等优势集大成之作。本来我是想写一些sql的简单使用，然后再拓展一下ODPS的udf，udtf，udaf这些，

五、java.sql.Date,java.sql.Time和java.sql.Timestamp什么区别？

java.sql下的Date和Time分别是“阉割”了的java.util.Date，而java.sql.Timestamp是强化版增加了微秒的java.util.Date，一般而言用java.util.Date即可

引用自

Android关于SQLite的日期时间的存储

1s=1000ms(毫秒)=1000000μs(微秒)

六、pl/sql和sql/plus区别？

我来试着回答一下。pl/sql和sql/plus的共同点：首先pl/sql和sql/plus都是oracle数据库管理工具，可以连接数据库对其管理，包括创建删除用户和表等操作，并且他们都是oracle自己公司开发的。pl/sql和sql/plus的区别：首先pl/sql是收费的一个专业工具；sql/plus是免费的简易工具，是安装oracle数据库时捆绑安装的；其实pl/sql比sql/plus功能强大的多，sql/plus中可以运行的命令就是sql。pl/sql就不仅仅是sql，它可以编写程序，中程序中再调用sql。你甚至可以把pl/sql理解为一门编程语言。像java一样。

七、阿里云的odps对应华为哪个？

阿里云的odps对应华为Openstack。

八、sql脚本和sql语句的区别？

SQL脚本和SQL语句是不同的。

1

SQL语句是SQL编程语言中的基本单元，用于向数据库发送命令，并执行特定的操作。单个SQL语句通常用于执行简单的任务，例如选择数据、创建表或插入数据。

2

SQL脚本则是由一系列SQL语句组成的程序文件，用于执行一系列复杂的任务。SQL脚本可以包含多个SQL语句，可以用于执行多个操作，例如创建表、插入数据、创建视图等等。SQL脚本可以用于自动化任务，例如定期执行数据库备份、数据导入导出等等。

3

因此，SQL语句是基本的SQL编程单元，用于执行单个任务，而SQL脚本则是由多个SQL语句组成的程序文件，用于执行一系列复杂任务。

九、pl/sql和sql是什么区别？

PL/SQL和sql的区别:

1、结构不同:PL/SQL:包括一整套的数据类型、条件结构、循环结构和异常处理结构，PL/SQL可以执行SQL语句，SQL语句中也可以使用PL/SQL函数。SQL:是在Microsoft SQL Server 和Sybase SQL Server 上的ANSI SQL 实作，与Oracle 的PL/SQL 性质相近（不只是实作ANSI SQL，也为自身资料库系统的特性提供实作支援）。

2、功能不同3、定义不同PL/SQL：也是一种程序语言，叫做过程化SQL语言（Procedural Language/SQL）。sql：一般指结构化查询语言。

十、SQL和Python 哪个更容易自学?

下面从数据分析招聘要求的必须技能：统计学，Excel，SQL，业务知识，Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书

• 第1步：统计学

1）统计学有什么用呢？请给我一个学习的理由

如果你打开招聘的职位要求，都会要求具有统计学的知识，这是因为统计学是数据分析、机器学习的基础知识，是必须要学习的。

然而很多人因为不明白学习统计学的意义是什么，统计学在生活中有什么用，而最终学的没有目的。下面的书会让你知道学习的意义是什么。

推荐理由：很多人感到统计学无聊，是因为从一开始就没有明白学习这门课的意义是什么，所以学下去的动力不足。《赤裸裸的统计学》可以让你了解学习统计学的意义什么？在日常生活中统计学有什么用？你也可以把它当作一本科普书来读。

2）如何深入学习统计学？

前面的书让你知道了学习的意义是什么，具备了统计学思维。接下来，就可以进一步学习统计学在数据分析中是如何使用的。

推荐理由：如果你是零基础，《深入浅出统计学》可以让你轻松愉快的学会，书里面有通俗易懂的案例，图文并茂，学习统计学不会那么枯燥。

推荐理由：适合有基础的人看。如果你之前学过些统计学，但是又还给了老师，那么，有一定基础的你，《商务与经济统计》可以深入了解统计学。但是，注意了，如果你是零基础，看这本书会有些困难。

• 第2步：Excel数据分析

这部分可以看我之前讲过的这个live可以快速掌握：怎样用 Excel 做数据分析？

• 第3步：如何使用SQL进行数据分析

推荐理由：零基础入门，只推荐一本书那就是《SQL基础教程》。这本书写的也是通俗易懂，里面的案例也很贴合实际应用。

有人会推荐《SQL必知必会》，其实这本书零基础的人看不懂，有基础的倒是可以把这本书当做一本字典来使用，遇到问题了，可以查找对应的内容。

对应的入门课程：从零学会SQL：入门

• 第4步：业务知识和分析方法

1）业务知识

数据分析是一个行业特征很明显的能力。如果你说自己想进入“互联网行业'，那就说明你还没想清楚到底要干什么。

因为互联网的存在是为了解决某个行业的问题（互联网+行业），比如滴滴、高德地图解决的是出行交通行业的问题（互联网+交通出行），小学英语在线平台vipkid解决的是教育行业的问题（互联网+教育），蚂蚁金服解决的是金融行业的问题（互联网+金融），饿了么解决的是餐饮行业的问题（互联网+餐饮）。

而这些行业都需要数据分析师，每个行业域的业务知识也不一样。你以后找的也是成为XXX行业的数据分析师。只有确定了行业，才能研究这个行业是什么，对症下药，这样成功转型的概率最大。

这就要求你具备以下能力：

理解业务数据，能根据分析目标提取有用的数据。这就要求你能看懂数据。

会使用相关指标去分析数据，可以使用多个指标去分析一个问题。这就要求你知道常见的业务指标有哪些。

对于0基础想入行数据分析的同学，这里建议找个老师先了解下互联网数据分析的基础逻辑+工作流程后再啃书。现在知乎出品的数据分析课还不错：3天时间，结合一线大厂真实案例，直播讲解数据分析底层逻辑+Excel操作技巧，培养职场人必备的数据能力。现在报名还有Excel自学手册1-6部全套赠送，有需要的点击链接领取：

文字版：从零学会数据分析：业务指标

2）常用的分析方法

很多人也学了一堆工具（excel，sql，python等），谈起使用工具的技巧头头是道。但是面对问题，还是不知道如何去分析。

他们每天也按时上班，也用数据做了很多图表，但是只是统计了分析之前已经知道的现象，比如“这个月销售有所只下降”等实际情况。他们不会深入分析现象背后发生的原因，从而也得不出什么具有建设性的结论。

所以，你还需要学会如何解决这些问题：

面对问题，没有思路，怎么办？面对一堆数据，该如何下手去分析？面试中的业务问题如何去回答？

这就需要你掌握常用的分析方法，下面是我总结的常用分析方法：

逻辑树分析方法、多维度拆解分析方法、对比分析方法、假设检验分析方法、相关分析方法、群组分析方法，AARRR分析方法，RFM分析方法

下面推荐几个行业相关的书，选择自己将要从事的数据分析所在行业的学习即可。

如何用分析方法解决实际问题：《如何用数据解决实际问题》

（ps：这本书介绍了分析方法如何应用到解决实际问题中，建议在看这本书之前先学习完前面我发的常见分析方法，然后才能看懂这本书）

游戏行业：《游戏数据分析实战》

国外作者肖恩的《增长黑客》

推荐理由：里面案例细节很多，可执行性很强，有理论有实践。其中的AARRR漏斗分析是经典的数据分析方法：一文看懂产品运营的分析方法

• 第5步：如何使用Python进行数据分析

Python毋庸置疑是人工智能时代排名第一的编程语言。学习Python分为两部分：

1）掌握Python基础语法

2）学会如何使用Python进行数据分析

如果之前没有学过编程，那么看其他编程的书会让你无聊，最后导致放弃。可以学习下面这图文并茂，对于入门学习Python基础语法比较适合。

零基础掌握人工智能(AI)核心语言：Python

推荐理由：前面的内容可以帮助你学会Python基础语法。学会以后，就可以看《利用Python进行数据分析》学习如何使用Python进行数据分析了。

在知识的海洋里，一次小小的偶遇，可能就是你苦候良久的邂逅。

机器学习该怎么入门？

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