① 怎麼才能讓sqlplus在後台執行
1.建一個udt塊，命名為udt1_db1。填寫電機的屬性：比如開關，運行狀態等等。
2.新建一個 db1 ，作為電機塊，在填寫 type 屬性時，選擇 udt1，這樣所以電機都將具有 udt1 里所列的屬性。
② Mysql 如何查看後台正在運行著的sql語句
1樓市查看當前連接，其中有一天COMMAND可以知道這個用戶狀態
但是當前執行的語句- -還是不知道這么顯示
實在不行你可以掛個MYSQL-PROXY
然後掛一個顯示執行語句LUA腳本上去
期待高手解答
③ impala怎麼解析sql語句
Impala的SQL解析與執行計劃生成部分是由impala-frontend（Java）實現的，監聽埠是21000。用戶通過Beeswax介面BeeswaxService.query()提交一個請求，在impalad端的處理邏輯是由void ImpalaServer::query(QueryHandle& query_handle, const Query& query)這個函數（在impala-beeswax-server.cc中實現）完成的。
在impala中一條SQL語句先後經歷BeeswaxService.Query->TClientRequest->TExecRequest，最後把TExecRequest交由impala-coordinator分發給多個backend處理。本文主要講一條SQL語句是怎麼一步一步變成TExecRequest的。
本文以下內容都以這樣的一個SQL為例說明：
select jobinfo.dt,user,
max(taskinfo.finish_time-taskinfo.start_time),
max(jobinfo.finish_time-jobinfo.submit_time)
from taskinfo join jobinfo on jobinfo.jobid=taskinfo.jobid
where jobinfo.job_status='SUCCESS' and taskinfo.task_status='SUCCESS'
group by jobinfo.dt,user
通過調用Status ImpalaServer::GetExecRequest(const TClientRequest& request, TExecRequest* result) 函數把TClientRequest轉化成TExecRequest
在這個函數里通過JNI介面調用frontend.createExecRequest()生成TExecRequest。首先調用AnalysisContext.analyze(String stmt)分析提交的SQL語句。
注釋：Analyzer對象是個存放這個SQL所涉及到的所有信息（包含Table, conjunct, slot，slotRefMap， eqJoinConjuncts等）的知識庫，所有跟這個SQL有關的東西都會存到Analyzer對象裡面。
1，SQL的詞法分析，語法分析
AnalysisContext.analyze(String stmt)會調用SelectStmt.analyze()函數，這個函數就是對SQL的analyze和向中央知識庫Analyzer register各種信息。
(1)處理這個SQL所涉及到的Table（即TableRefs），這些Table是在from從句中提取出來的（包含關鍵字from, join, on/using）。注意JOIN操作以及on/using條件是存儲在參與JOIN操作的右邊的表的TableRef中並分析的。依次analyze()每個TableRef，向Analyzer注冊registerBaseTableRef(填充TupleDescriptor)。如果對應的TableRef涉及到JOIN操作，還要analyzeJoin()。在analyzeJoin()時會向Analyzer registerConjunct()填充Analyzer的一些成員變數：conjuncts，tuplePredicates（TupleId與conjunct的映射），slotPredicates（SlotId與conjunct的映射），eqJoinConjuncts。本例中on從句是一種BinaryPredicate，然後onClause.analyze(analyzer)會遞歸analyze這個on從句里的各種組件。
(2)處理select從句(包含關鍵字select, MAX(), AVG()等聚集函數)：分析這個SQL都select了哪幾項，每一項都是個Expr類型的子類對象，把這幾項填入resultExprs數組和colLabels。然後把resultExprs裡面的Expr都遞歸analyze一下，要分析到樹的最底層，向Analyzer注冊SlotRef等。
(3)分析where從句（關鍵字where），首先遞歸Analyze從句中Expr組成的樹，然後向Analyzer registerConjunct()填充Analyzer的一些成員變數(同1，此外還要填充whereClauseConjuncts) 。
(4)處理sort相關信息(關鍵字order by)。先是解析aliases和ordinals，然後從order by後面的從句中提取Expr填入orderingExprs，接著遞歸Analyze從句中Expr組成的樹，最後創建SortInfo對象。
(5)處理aggregation相關信息（關鍵字group by, having, avg, max等）。首先遞歸分析group by從句里的Expr，然後如果有having從句就像where從句一樣，先是analyze having從句中Expr組成的樹，然後向Analyzer registerConjunct()等。
(6)處理InlineView。
關於SQL解析中所涉及到的各種數據結構表示如下：
至此詞法分析，語法分析結束，有點像一個小的編譯器。我們現在回到frontend.createExecRequest()函數中。調用完AnalysisContext.analyze()之後，就開始填充TExecRequest內的成員變數。
(1)如果是DDL命令（use, show tables, show databases, describe），那麼調用createDdlExecRequest()；
(2)另外一種情況就是Query或者DML命令，那麼就得創建和填充TQueryExecRequest了。
2，根據SQL語法樹生成執行計劃（PlanNode和PlanFragment的生成）
下面就是用Planner把SQL解析出的語法樹轉換成Plan fragments，後者能在各個backend被執行。
Planner planner = new Planner();
ArrayListfragments =
planner.createPlanFragments(analysisResult, request.queryOptions);
這個createPlanFragments()函數是frontend最重要的函數：根據SQL解析的結果和client傳入的query options，生成執行計劃。執行計劃是用PlanFragment的數組表示的，最後會序列化到TQueryExecRequest.fragments然後傳給backend的coordinator去調度執行。
下面進入Planner.createPlanFragments()函數看看執行計劃是怎麼生成的：
首先要搞清楚兩個概念：PlanNode和PlanFragment。
PlanNode是SQL解析出來的邏輯功能節點；PlanFragment是真正的執行計劃節點。
2.1，創建PlanNode
PlanNode singleNodePlan =
createQueryPlan(queryStmt, analyzer, queryOptions.getDefault_order_by_limit());
(1)這個函數首先根據from從句中的第一個TableRef創建一個PlanNode，一般為ScanNode（HdfsScanNode或者HBaseScanNode）。這個ScanNode關聯一個ValueRange的數組（由多個cluster column取值區間組成）表示要讀取的Table的范圍，還關聯一個conjunct（where從句）。
(2)這個SQL語句中TableRef中剩下的其他Table就需要建立HashJoinNode了。進入Planner.createHashJoinNode()函數：首先為這個Table建立ScanNode（同上），然後調用getHashLookupJoinConjuncts()獲取兩表或者多表JOIN的eqJoinConjuncts和eqJoinPredicates，利用這兩個條件創建HashJoinNode。每個HashJoinNode也是樹狀的，會有孩子節點，對於我們舉例的兩表JOIN，孩子節點分別是兩個表對應的ScanNode。（注意目前impala只支持一大一小兩個表的JOIN，默認是左大右小，是通過把右邊的小表分發到每個節點的內存中分別於左邊大表的一個區間進行JOIN過濾實現的。）
(3)如果有group by從句，創建AggregationNode，並把剛才的HashJoinNode設為它的孩子。這里暫時不考慮DISTINCT aggregation function。
(4)如果有order by… limit從句，創建SortNode。
這樣createQueryPlan()函數執行完畢，PlanNode組成的execution tree形成如下：
2.2，創建PlanFragment
接下來就看impala backend節點數目有多少，如果只有一個節點，那麼整棵執行樹都在同一個impalad上執行；否則調用createPlanFragments(singleNodePlan, isPartitioned, false, fragments)把PlanNode組成的執行樹轉換成PlanFragment組成的執行計劃。
下面進入createPlanFragments（）這個函數：
這是一個遞歸函數，沿著PlanNode組成的執行樹遞歸下去，分別創建對應的Fragment。
(1)如果是ScanNode，創建一個PlanFragment（這個PlanFragment的root node是這個ScanNode，而且這個PlanFragment只包含一個PlanNode）。
(2)如果是HashJoinNode，並不是創建一個新的PlanFragment，而是修改leftChildFragment(是一個ScanNode)為以HashJoinNode作為root node的PlanFragment。因為對於HashJoinNode一般有兩個ScanNode孩子，在處理HashJoinNode之前已經把這兩個ScanNode變成了對應的PlanFragment。那麼此時要得到HashJoinNode作為root node的PlanFragment是通過Planner.createHashJoinFragment()函數完成的：首先把當前HashJoinNode作為HashJoinFragment的root node；然後把leftChildFragment中的root PlanNode（也就是參與JOIN的兩個表中左邊的那個表對應的ScanNode）作為HashJoinNode的左孩子；通過調用Planner.connectChildFragment()函數把HashJoinNode的右孩子設置為一個ExchangeNode（這個ExchangeNode表示一個1:n的數據流的receiver）；同時把rightChildFragment（ScanNode作為root node）的destination設置為這個ExchangeNode。
(3)如果是AggregationNode，聚集操作很復雜了。以我們的例子來說明：如果這個AggregationNode不是DISTINCT aggregation的2nd phase（因為本例中的AggregationNode的孩子是HashJoinNode而不是另外一個AggregationNode），首先把剛才生成的HashJoinNode作為root node對應的PlanFragment的root node設置為該AggregationNode，並把原來的root node（即HashJoinNode）設為新root node的孩子。然後通過Planner.createParentFragment()創建一個包含ExchangeNode作為root node的新的PlanFragment。並把孩子PlanFragment的destination設置為這個ExchangeNode。然後在這個新的PlanFragment中創建一個新的AggregationNode作為新的root node並把剛才的ExchangeNode作為其孩子節點。
至此，createPlanFragments（）調用完成，生成的三個PlanFragment如下：
通過createPlanFragments(singleNodePlan, isPartitioned, false, fragments)獲取了所以執行計劃PlanFragment組成的數組fragments，這個數組的最後一個元素就是根節點PlanFragment。然後就是調用PlanFragment.finalize()把這個執行計劃finalize(遞歸finalize每個PlanNode)同時為每個PlanFragment指定 DataStreamSink。
然後回到frontend.createExecRequest()函數中。執行完Planner.createPlanFragments()返回的ArrayList就是完整的執行計劃了。然後就是一次調用PlanFragment.toThrift()把它序列化到TQueryExecRequest。填充TQueryExecRequest的相關變數：dest_fragment_idx，per_node_scan_ranges，query_globals，result_set_metadata等。最後返回TExecRequest型的對象給backend執行。
④ python從impala提取數據，sql可正常執行，但返回失敗
當前在伺服器上部署python程序，遇到impala取數無法返回的情況。
1.1 確定當前遇到impala取數，數據量超過100條無法返回的情況。但在數據量低於10條時，可正常返回。
1.2 採用另一台伺服器進行測試，一切正常。
1.3 通過檢查可正常執行的服務的python工具庫的版本，發現有個別工具的版本不一致。調整後執行正常。
pip3 list
⑤ Hadoop下的impala資料庫語法SQL應用
Impala的SQL解析與執行計劃生成部分是由impala-frontend（Java）實現的，監聽埠是21000。用戶通過Beeswax介面BeeswaxService.query()提交一個請求，在impalad端的處理邏輯是由void ImpalaServer::query(QueryHandle& query_handle, const Query& query)這個函數（在impala-beeswax-server.cc中實現）完成的。
在impala中一條SQL語句先後經歷BeeswaxService.Query->TClientRequest->TExecRequest，最後把TExecRequest交由impala-coordinator分發給多個backend處理。本文主要講一條SQL語句是怎麼一步一步變成TExecRequest的。
⑥ 如何讓sql語句在oracle後台運行，怎麼查看後台運行的程序，謝謝
sql要在後台運行的的話你只有寫shell腳本了：
sqlplus username/password@orcl <<!
select xxxxxxx --這里填你想要執行的語句
exit
!
（在資料庫本地執行的時候可以不帶連接串，直接用sqlplus username/password <<! 即可）
編寫完腳本後在操作系統下執行：
nohup ./mysql.sh & 或者 ./mysql.sh &
（這里暫定你的shell腳本名是mysql.sh可以自己改）
使用jobs命令就可查看你後台運行的程序。或者使用 ps -ef|grep mysql.sh 也能看到。
當然了使用了nohup參數後在當前目錄會生成nohup.out的輸出文件，你也可以在這個文件中查看腳本執行的進度。
⑦ 怎麼在linux下執行sql文件
要看你有沒有設資料庫bin目錄的環境變數如果設置了就直接可以用，如果沒設置你就：
1.切換工作目錄到mysql（或其他資料庫產品）下，用root用戶執行 sudo bin/mysqld_safe --user root &(這個符號表示從後台啟動）
2.然後再切換到bin目錄下工作 執行./mysql -u 用戶名 -p
3.終端會提示你輸入密碼
⑧ 如何停止 impala 在後台的執行
打開【開始菜單】
點擊運行
輸入【cmd】後按回車鍵
輸入【tasklist】查詢到後台所有正在運行的會話
輸入【taskkill／？】查詢用法
自行關閉【impala】程序