Schema操作

SQL Server 2005中的Schema是数据库设计中的重要部分，它定义了数据表、视图、存储过程等对象的逻辑组织结构和安全边界。

让我们从Scott用户开始，探索在Schema上的工作。我们将学习如何创建表、创建视图以及创建存储过程，并将理论知识应用到实际开发中。

MySQL数据库中的information_schema系统表提供了关于数据库元数据的详细信息。这些表存储了关于数据库对象（如表、列、索引等）的信息，允许用户查询和了解数据库结构。通过查询这些系统表，用户可以获取关键的数据库信息，帮助他们优化数据库设计和管理。

Java操作MySQL的驱动程序为com.mysql.jdbc.Driver，连接URL为jdbc:mysql://localhost:3306/db，用户名为root，密码需使用mysql-connector-java-3.1.13-bin.jar提供的包。

提供了全面清晰的MongoDB操作说明，包含常见应用场景指南，帮助您充分发挥MongoDB的优势。

SQLite 操作指南 本指南涵盖 SQLite 数据库的常见操作，包括： 数据定义： 创建数据库和表 定义表结构和约束 修改表结构 数据操作： 插入新数据 查询数据 更新数据 删除数据 其他操作: 数据类型 运算符 函数 索引 视图 通过学习本指南，您将能够熟练地使用 SQLite 进行数据管理。

DEL 命令 删除一个或多个键，不存在的键会被忽略。 可用版本：>= 1.0.0 时间复杂度：O(N)，N 为被删除的键的数量。 返回值：被删除键的数量。 DUMP 命令 将给定键序列化，并返回被序列化的值，使用 RESTORE 命令可以将这个值反序列化为 Redis 键。 可用版本：>= 2.6.0 时间复杂度：查找给定键的复杂度为 O(1)，对键进行序列化的复杂度为 O(N*M)，其中 N 是构成键的 Redis 对象的数量，而 M 则是这些对象的平均大小。 返回值：如果键不存在，则返回 nil。否则，返回序列化后的值。

此文档汇集了MongoDB操作的示例，包括插入、删除、查询和更新记录。

Hive 操作指南 1. Hive 概念与连接 2. Hive 数据类型 2.1 原子数据类型 2.2 复杂数据类型 2.3 Hive 类型转换 3. Hive 数据库操作 3.1 创建数据库 3.2 删除数据库 4. Hive 表操作 4.1 创建表 4.1.1 使用 LIKE 关键字创建新表 4.2 修改表 4.2.1 新增字段 4.2.2 修改字段 4.2.3 重命名表 4.3 删除表 5. Hive 分区 5.1 添加分区 5.2 删除分区 6. SHOW 语句 7. DESCRIBE 语句 8. 加载数据 9. 表连接 10. 子查询 11. UNION ALL 12. Hive 使用注意点 13. Hive 优化

列出常用指令和操作。