Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как использовать базу данных Derby?

Я использую приложение со встроенной базой данных Derby. Можно переключить приложение на использование MySQL, но они рекомендовали придерживаться значения по умолчанию, которое является базой данных Derby, что я и сделал.

Я искал в Интернете дополнительную информацию об этой базе данных, никогда не слышал о ней, но не нашел много подробностей.

Как я могу запускать запросы и т. д. к базе данных Derby, как я могу с MySQL (используя MySQL), Oracle (используя sqlplus) и т. д.

Есть ли подобный способ?

09.08.2014

Ответы:


1

Вы можете использовать инструмент Derby "ij" для интерактивных запросов или инструмент базы данных с поддержкой JDBC, такой как SquirrelSQL или NetBeans или Eclipse.

Вот документация по Derby: http://db.apache.org/derby/manuals/index.html

Специально для использования ij прочитайте это: http://db.apache.org/derby/docs/10.10/tools/ctoolsij34525.html

Обратите внимание: поскольку приложение использует Derby в качестве встроенной базы данных, Derby не позволит вам выполнять интерактивные запросы к базе данных, пока она открыта в приложении; только одно приложение одновременно может открыть встроенную базу данных. Вам придется сначала закрыть приложение, а затем использовать ij или Squirrel для доступа к таблицам базы данных.

10.08.2014

2

ij — это интерактивный инструмент для написания сценариев SQL, который поставляется вместе с Derby. Пожалуйста, ref. это и это.

09.08.2014
  • Включение немного большего содержания ваших ссылок улучшит качество вашего ответа. Я боюсь, что это попадет в очередь низкого качества еще. 09.08.2014
  • Что не так с этим ответом? ij — интерактивный инструмент запросов, входящий в состав Derby; он используется с Derby точно так же, как вы использовали бы sqlplus с Oracle. Вот некоторые дополнительные документы ij: db.apache.org/derby/docs/ 10.10/tools/ctoolsij34525.html 10.08.2014
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..