Archive for the ‘SQL’ Category.
2020-03-22, 19:46
Um aus dem lokalen Netz Zugriff auf die Nordwind-DB zu erhalten, muss man folgendes tun:
- die Datei
50-server.cnf in /etc/mysql/mariadb.conf.d bearbeiten. Hier statt 127.0.0.1 die IP-Adresse des Servers eingeben. An dieses Interface wird MariaDB gebunden.
- einen neuen Nutzer anlegen:
CREATE USER 'nwread' IDENTIFIED BY 'northwind';
- Zugriff aus dem Netz für diesen User erteilen:
GRANT USAGE ON *.* TO 'nwread'@'%' IDENTIFIED BY 'northwind';
Kann sein, dass dieses Statement schon ausreichend ist, das werde ich noch überprüfen. Ich habe aber zusätzlich noch ausgeführt:
- Zugriff auf die Datenbank geben:
GRANT ALL privileges ON `northwind`.* TO 'nwread'@'%';
Nach dem Neustarts des MariaDB-Servers klappt der Zugriff, beispielsweise über HeidiSQL, das ich sehr empfehlen kann.
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2020-03-20, 19:46
Mit der Nordwind (Northwind) Datenbank gibt es eine ursprünglich für MS Access entwickelte Datenbank, an der sich viele SQL-Konstrukte üben lassen. Die Datenbank gibt es auch für MySQL, unter anderem unter https://github.com/dalers/mywind.
Hier nun die notwendigen Schritte für das Einspielen in eine MySQL/MariaDB-Datenbank:
- git clone https://github.com/dalers/mywind.git
- cd mywind
- sudo mariadb < northwind.sql
- sudo mariadb < northwind-data.sql
Mittels SQL kann man jetzt prüfen, ob die Daten vollständig geladen wurden:
- sudo mariadb
- use northwind
- select count(*) from products;
bringt eine Zeilenzahl von 45 Zeilen.
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2020-03-20, 19:16
Für Apache Guacamole brauchte ich einen MySQL/MariaDB Server auf meinem Linux-Server, hier die Schritte zur Installation:
- sudo apt update
- sudo apt upgrade
- sudo apt install mariadb-server
- sudo mariadb
Standardmäßig kommt man als root sofort in die Datenbank, ohne ein Passwort einzugeben. Ich bin zwar den Hinweisen von https://kofler.info/root-login-problem-mit-mariadb/ gefolgt, um für den root-User ebenfalls ein Passwort festzulegen.
Aktuell wird aber jedes Passwort akzeptiert, wenn ich root bin, jedoch das festgelegte Passwort nicht akzeptiert, wenn ich als normaler User mysql -u root -p ausführe.
Sinnvolle mysql/mariadb-Befehle
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2018-05-13, 18:14
A while ago I had some issues retrieving data from MySQL using Python, as my Python was more up-to-date than the official bindings. A few days ago I found a nice GIST (https://gist.github.com/stefanthoss/364b2a99521d5bb76d51) that uses pymysql:
import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>')
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table', engine)
df.head() |
import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>')
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table', engine)
df.head()
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2018-05-13, 17:46
Graphviz ist seit Jahrzehnten das Tool, um Graphen zu erstellen. Für Visual Studio Code gibt es mit dem „Graphviz Preview“ Plugin die Möglichlkeit, eine Echtzeit-Preview zu erhalten. Dann fühlt es sich fast an wie Visio 🙂
Hier die Quelle für diesen Tipp: https://spin.atomicobject.com/2017/11/15/table-rel-diagrams-graphviz/
Tipp: Graphviz muss natürlich installiert und im Pfad sein, die Preview aktiviert man dann in VSC über –-P ==> „Graphviz: Show Preview“.
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Kommentare deaktiviert für Graphviz Dateien mit Autopreview erstellen
2014-11-07, 19:23
Today I needed to split an integer (representing a bitmask) into its components, each component in a separate column. The following code from http://www.sqlservercentral.com/Forums/Topic1101943-392-1.aspx did the trick.
SELECT
N,
SIGN(N & 1) AS Bit1,
SIGN(N & 2) AS Bit2,
SIGN(N & 4) AS Bit3,
SIGN(N & 8) AS Bit4,
SIGN(N & 16) AS Bit5,
SIGN(N & 32) AS Bit6,
SIGN(N & 64) AS Bit7,
SIGN(N & 128) AS Bit8
FROM (
SELECT 511
) TestData(N) |
SELECT
N,
SIGN(N & 1) AS Bit1,
SIGN(N & 2) AS Bit2,
SIGN(N & 4) AS Bit3,
SIGN(N & 8) AS Bit4,
SIGN(N & 16) AS Bit5,
SIGN(N & 32) AS Bit6,
SIGN(N & 64) AS Bit7,
SIGN(N & 128) AS Bit8
FROM (
SELECT 511
) TestData(N)
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Kommentare deaktiviert für SQL: Splitting a Bitmask into separate columns
2014-01-05, 22:37
Ich bereite momentan die Spendenquittungen der Dingfabrik mit Python, Jinja2, MySQL und LaTeX auf. Um den SQL Code sauber zu halten, lagere ich einiges aus dem Python-Code in MySQL Funktionen aus.
Hier ein einfaches Beispiel, das basierend auf Parametern für Mitglieds-ID und Namenstyp entweder der Vornamen, Nachnamen oder kompletten Namen eines Mitglieds zurückgibt.
DROP FUNCTION IF EXISTS fs_getname;
DELIMITER $$
CREATE FUNCTION fs_getname(nummer INT, typ CHAR)
RETURNS VARCHAR(100)
NOT DETERMINISTIC
BEGIN
IF typ = 'c' THEN
RETURN (SELECT TRIM(CONCAT(COALESCE(Vorname,"")," ",COALESCE(Name," "))) FROM Stammdaten WHERE ID = nummer);
ELSEIF typ = 'f' THEN
RETURN (SELECT COALESCE(Vorname,"") FROM Stammdaten WHERE ID = nummer);
ELSEIF typ = 'l' THEN
RETURN (SELECT COALESCE(Name,"") FROM Stammdaten WHERE ID = nummer);
END IF;
END$$
DELIMITER ; |
DROP FUNCTION IF EXISTS fs_getname;
DELIMITER $$
CREATE FUNCTION fs_getname(nummer int, typ char)
RETURNS VARCHAR(100)
NOT DETERMINISTIC
BEGIN
IF typ = 'c' THEN
RETURN (SELECT TRIM(CONCAT(Coalesce(Vorname,"")," ",Coalesce(Name," "))) FROM Stammdaten WHERE ID = nummer);
ELSEIF typ = 'f' THEN
RETURN (SELECT Coalesce(Vorname,"") FROM Stammdaten WHERE ID = nummer);
ELSEIF typ = 'l' THEN
RETURN (SELECT Coalesce(Name,"") FROM Stammdaten WHERE ID = nummer);
END IF;
END$$
DELIMITER ;
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2011-09-17, 21:37
Hier ein Beispiel, wie man Blobs auf die Festplatte extrahieren kann:
http://blogs.technet.com/b/austria/archive/2010/02/25/wie-bekomme-ich-bin-re-dokumente-blobs-aus-dem-sql-server.aspx
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Kommentare deaktiviert für Blobs auf der Festplatte speichern
2011-03-19, 18:20
Hier ein kurzes Beispiel, wie man mit T-SQL eine kumulative Summe ausrechnet.
CREATE TABLE #test(datum DATE, VALUE INT)
INSERT INTO #test VALUES('2010-01-01',10)
INSERT INTO #test VALUES('2010-01-02',20)
INSERT INTO #test VALUES('2010-01-02',30)
SELECT t1.*, (SELECT SUM(VALUE) FROM #test t2 WHERE t2.datum<=t1.datum) [cumulative amount]
FROM #test t1
ORDER BY t1.datum
DROP TABLE #test |
create table #test(datum date, value int)
insert into #test values('2010-01-01',10)
insert into #test values('2010-01-02',20)
insert into #test values('2010-01-02',30)
select t1.*, (select sum(value) from #test t2 where t2.datum<=t1.datum) [cumulative amount]
from #test t1
order by t1.datum
drop table #test
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Kommentare deaktiviert für Kumulative Summe mit T-SQL
2011-03-19, 18:14
Unter http://www.insidesql.org/blogs/frankkalis/2004/07/13/median-berechnen und http://quantmeditate.blogspot.com/2005/03/computing-interquartile-range.html habe ich Informationen zur Berechnung von Median und Quartilen in T-SQL gefunden.
DROP TABLE #data
CREATE TABLE #data(NUMBER FLOAT)
INSERT INTO #data VALUES(1.0);INSERT INTO #data VALUES(2.0);
INSERT INTO #data VALUES(3.0);INSERT INTO #data VALUES(4.0);
INSERT INTO #data VALUES(5.0);INSERT INTO #data VALUES(6.0);
INSERT INTO #data VALUES(7.0);INSERT INTO #data VALUES(8.0);
INSERT INTO #data VALUES(9.0);INSERT INTO #data VALUES(10.0);
INSERT INTO #data VALUES(11.0);INSERT INTO #data VALUES(12.0);
INSERT INTO #data VALUES(13.0);INSERT INTO #data VALUES(14.0);
INSERT INTO #data VALUES(15.0);INSERT INTO #data VALUES(16.0);
INSERT INTO #data VALUES(17.0);INSERT INTO #data VALUES(18.0);
INSERT INTO #data VALUES(19.0);INSERT INTO #data VALUES(20.0);
INSERT INTO #data VALUES(21.0);INSERT INTO #data VALUES(22.0);
INSERT INTO #data VALUES(23.0);INSERT INTO #data VALUES(24.0);
INSERT INTO #data VALUES(25.0);INSERT INTO #data VALUES(26.0);
INSERT INTO #data VALUES(27.0);INSERT INTO #data VALUES(28.0);
INSERT INTO #data VALUES(29.0);INSERT INTO #data VALUES(30.0);
INSERT INTO #data VALUES(31.0);INSERT INTO #data VALUES(32.0);
INSERT INTO #data VALUES(33.0);INSERT INTO #data VALUES(34.0);
INSERT INTO #data VALUES(35.0);INSERT INTO #data VALUES(36.0);
INSERT INTO #data VALUES(37.0);INSERT INTO #data VALUES(38.0);
INSERT INTO #data VALUES(39.0);INSERT INTO #data VALUES(40.0);
INSERT INTO #data VALUES(-100.0);INSERT INTO #data VALUES(100.0);
DECLARE @median FLOAT
DECLARE @perc25 FLOAT
DECLARE @perc75 FLOAT
DECLARE @iqr FLOAT
SET @median = (SELECT MAX(NUMBER) AS Median FROM (SELECT TOP 50 PERCENT NUMBER FROM #data ORDER BY NUMBER) a)
SET @perc25 = (SELECT MAX(NUMBER) AS Median FROM (SELECT TOP 25 PERCENT NUMBER FROM #data ORDER BY NUMBER) a)
SET @perc75 = (SELECT MAX(NUMBER) AS Median FROM (SELECT TOP 75 PERCENT NUMBER FROM #data ORDER BY NUMBER) a)
print @median
print @perc25
print @perc75
SET @iqr = @perc75-@perc25
print 'IQR'
print @iqr
SELECT * FROM #data WHERE NUMBER < (@median + 1.5* @iqr) AND
NUMBER > (@median - 1.5* @iqr)
print 'number of outliers'
SELECT COUNT(*) FROM #data WHERE NUMBER < (@median - 1.5* @iqr)
OR NUMBER > (@median + 1.5* @iqr) |
Drop table #data
Create Table #data(number float)
insert into #data values(1.0);insert into #data values(2.0);
insert into #data values(3.0);insert into #data values(4.0);
insert into #data values(5.0);insert into #data values(6.0);
insert into #data values(7.0);insert into #data values(8.0);
insert into #data values(9.0);insert into #data values(10.0);
insert into #data values(11.0);insert into #data values(12.0);
insert into #data values(13.0);insert into #data values(14.0);
insert into #data values(15.0);insert into #data values(16.0);
insert into #data values(17.0);insert into #data values(18.0);
insert into #data values(19.0);insert into #data values(20.0);
insert into #data values(21.0);insert into #data values(22.0);
insert into #data values(23.0);insert into #data values(24.0);
insert into #data values(25.0);insert into #data values(26.0);
insert into #data values(27.0);insert into #data values(28.0);
insert into #data values(29.0);insert into #data values(30.0);
insert into #data values(31.0);insert into #data values(32.0);
insert into #data values(33.0);insert into #data values(34.0);
insert into #data values(35.0);insert into #data values(36.0);
insert into #data values(37.0);insert into #data values(38.0);
insert into #data values(39.0);insert into #data values(40.0);
Insert into #data values(-100.0);insert into #data values(100.0);
Declare @median float
Declare @perc25 float
Declare @perc75 float
Declare @iqr float
set @median = (SELECT MAX(number) AS Median FROM (SELECT TOP 50 PERCENT number FROM #data ORDER BY number) a)
set @perc25 = (SELECT MAX(number) AS Median FROM (SELECT TOP 25 PERCENT number FROM #data ORDER BY number) a)
set @perc75 = (SELECT MAX(number) AS Median FROM (SELECT TOP 75 PERCENT number FROM #data ORDER BY number) a)
print @median
print @perc25
print @perc75
set @iqr = @perc75-@perc25
print 'IQR'
print @iqr
select * from #data where number < (@median + 1.5* @iqr) and
number > (@median - 1.5* @iqr)
print 'number of outliers'
select COUNT(*) from #data where number < (@median - 1.5* @iqr)
OR number > (@median + 1.5* @iqr)
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