SAP S/4HANA实例节点数据磁盘需要进行格式化，并挂载到相应的目录后，才能被正常使用。该任务以同AZ内HA部署场景下AS CS 主节点为例进行数据盘的格式化说明。ASCS主节点的共享盘需要按照表3进行格式化。在 弹性云服务器 页面，单击了解更多>快速入门>初始化数据盘(Linux)，可以查看硬盘初始化相关内容。在跨AZ场景中通过规划三台弹性

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执行动态SQL语句 在大多数情况下，应用程序执行的SQL语句在编写应用程序时必须是已知的。但是在某些情况下，SQL语句是在运行时进行构造或由外部源提供的。这种情况下不能将SQL语句直接嵌入到C语言源代码中，但是动态SQL语句支持通过一个字符串变量调用所提供的SQL语句。 执行没有结果集的语句

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执行SQL语句所在客户端名称。 操作类型 SQL语句的操作类型。 操作对象类型 SQL语句的操作对象的类型。 响应结果 执行SQL语句的响应结果。 影响行数 执行SQL语句的影响行数。 开始时间 SQL语句开始执行的时间。 响应结束时间 SQL语句结束的时间。 SQL请求语句 SQL语句的名称。 请求结果

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执行动态SQL语句 在大多数情况下，应用程序执行的SQL语句在编写应用程序时必须是已知的。但是在某些情况下，SQL语句是在运行时进行构造或由外部源提供的。这种情况下不能将SQL语句直接嵌入到C语言源代码中，但是动态SQL语句支持通过一个字符串变量调用所提供的SQL语句。 执行没有结果集的语句

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执行动态SQL语句 在大多数情况下，应用程序执行的SQL语句在编写应用程序时必须是已知的。但是在某些情况下，SQL语句是在运行时构造好的，或由外部源提供的。这种情况下不能将SQL语句直接嵌入到C语言源代码中，但是动态SQL语句支持通过一个字符串变量调用所提供的SQL语句。 执行没有结果集的语句

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单节点部署场景下，SAP HANA节点的数据磁盘需要进行格式化，并挂载到相应的目录后，才能被正常使用。使用PuTTY软件，以root帐号和密钥文件（.ppk文件）为鉴权方式，登录绑定了弹性IP的NAT Server，并通过SSH协议，跳转到SAP HANA节点。查看磁盘信息。fdisk -lfdisk -l在磁盘信息中，找到SSD盘的盘符

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格式化磁盘 格式化NFS Server磁盘 格式化 裸金属服务器 磁盘 格式化SAP应用节点磁盘 父主题： 开发系统和测试系统部署

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单节点部署场景下，SAP HANA节点的数据磁盘需要进行格式化，并挂载到相应的目录后，才能被正常使用。SBD卷无需格式化。

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SAP HANA&B1节点的数据盘需要进行格式化，并挂载到相应的目录后，才能被正常使用。使用PuTTY软件，以root帐号和密钥文件（.ppk文件）为鉴权方式，登录绑定了弹性IP的NAT Server，并通过SSH协议，跳转到SAP HANA&B1节点。在命令行界面，执行以下命令，查看未格式化的磁盘。fdisk -lfdisk -l根据磁

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单节点部署场景下，SAP HANA节点的数据磁盘需要进行格式化，并挂载到相应的目录后，才能被正常使用。

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单节点部署场景下，SAP HANA节点的数据磁盘需要进行格式化，并挂载到相应的目录后，才能被正常使用。使用PuTTY软件，以root帐号和密钥文件（.ppk文件）为鉴权方式，登录绑定了弹性IP的NAT Server，并通过SSH协议，跳转到SAP HANA节点。查看磁盘信息。fdisk -lfdisk -l在磁盘信息中，找到SSD盘的盘符

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格式化磁盘 操作场景 SAP NetWeaver实例节点数据磁盘需要进行格式化，并挂载到相应的目录后，才能被正常使用。该任务以同AZ内分布式HA部署场景下ASCS主节点为例进行数据盘的格式化说明。ASCS主节点的共享盘需要按照表3进行格式化。 在弹性 云服务器 页面，单击了解更多>快

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格式化代码 概述 缩进 父主题： 代码编辑

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新增：将修改另存为新的模板。 SQL语句编辑区域 输入详细的SQL语句，实现业务逻辑功能。SQL语句的编写请参考《 数据湖探索 SQL语法参考》。 保存 保存修改。 创建作业 使用当前模板创建作业。 格式化 对SQL语句进行格式化，将SQL语句格式化后，需要重新编辑SQL语句。 主题设置 更改字

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客户端的字符集，可以通过SET NAMES语句修改，详见SET章节。参数说明详见《管理员指南》中“配置运行参数 > GUC参数 > 区域和格式化”章节的“client_encoding”。 character_set_connection SQL语句中未指定字符集的字符串常量的默认字符

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经验总结：SQL语句改写规则 根据数据库的SQL执行机制以及大量的实践，总结发现：通过一定的规则调整SQL语句，在保证结果正确的基础上，能够提高SQL执行效率。如果遵守这些规则，常常能够大幅度提升业务查询效率。 使用union all代替union union在合并两个集合时会执行去重操作，而union

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查询报错，如下所示： 回答 spark.sql.hive.convertInsertingPartitionedTable开关控制了Hive和Datasource表的插入写操作逻辑，使用Hive表时逻辑不会自动格式化时间戳，使用Datasource表时会自动格式化时间戳。 如果写入的分区字段是a='2016-8-1

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经验总结：SQL语句改写规则 根据数据库的SQL执行机制以及大量的实践，总结发现：通过一定的规则调整SQL语句，在保证结果正确的基础上，能够提高SQL执行效率。如果遵守这些规则，常常能够大幅度提升业务查询效率。 使用union all代替union union在合并两个集合时会执行去重操作，而union

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经验总结：SQL语句改写规则 根据数据库的SQL执行机制以及大量的实践，总结发现：通过一定的规则调整SQL语句，在保证结果正确的基础上，能够提高SQL执行效率。如果遵守这些规则，常常能够大幅度提升业务查询效率。 使用union all代替union union在合并两个集合时会执行去重操作，而union

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经验总结：SQL语句改写规则 根据数据库的SQL执行机制以及大量的实践，总结发现：通过一定的规则调整SQL语句，在保证结果正确的基础上，能够提高SQL执行效率。如果遵守这些规则，常常能够大幅度提升业务查询效率。 使用union all代替union union在合并两个集合时会执行去重操作，而union

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取值范围：枚举类型 sql_standard表示产生与SQL标准规定匹配的输出。 postgres表示产生与PostgreSQL 8.4版本相匹配的输出，当DateStyle参数被设为ISO时。 postgres_verbose表示产生与PostgreSQL 8.4版本相匹配的输

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