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1，oracle 数据库 支持全部的sql语句和hql语句吗

1.支持sql.2.hql是hibernate query language吧？是hibernate定义的语言，可以根据需要转换成目标数据库语言(包括Oracle,DB2,MySql,MSSql等)。是在使用hibernate时用的。不在Oracle里面操作吧？希望有帮助
from title where createdate in (select max(t.createdate ) from title t )应该可以 最好你的createdate是timestamp类型

oracle 数据库 支持全部的sql语句和hql语句吗

2，spark sql支持哪些sql操作

支持Shark和sparkSQL 。但是，随着Spark的发展，其中sparkSQL作为Spark生态的一员继续发展，而不再受限于hive，只是兼容hive；而hive on spark是一个hive的发展计划，该计划将spark作为hive的底层引擎之一，也就是说，hive将不再受限于一个引擎，可以采用map-reduce、Tez、spark等引擎。
可以用notebook，需要安装一个livy server作为spark sql server,在notebook上支持hive,spark,r等在这上面使用spark的话，跟后台通过spark调命令行差不多可以去其官网看一下例子。

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3，有兼容多种数据库的操作 语句吗

你说的这个语句可以：SQLServer：alter table table_name drop column column_name;Oracle:alter table table_name drop column column_name;【mysql：】alter table table_name drop column column_name;说明：mysql中【column】是可选项，加不加都可以，但是在另外两个数据库中就必须加了，为了兼容性，全加上就可以了。**********************************************************************补充一下：不用担心语句的正确性，我电脑上刚好有这三个环境，都是经过测试后的。**********************************************************************---以上，希望对你有所帮助。
首先，如果你熟悉sql语言的话，一般的操作都差不多。php操作数据库无非就是用原生sql或是各种mysql数据库驱动操作，原生方式就不说了，类似mysqli以及pdo等驱动操作，在流程上安全性比较好，其次，对于数据的界面你可以随便定制，简单点说，如果会html和jquery，再加上php语言，你完全可以做出很漂亮的数据库界面。如果用php操作的话，建议用框架，类似thinkphp或者ci等开源框架，对数据库的操作只需几条语句就能搞定，很是方便。

有兼容多种数据库的操作 语句吗

4，hadoop能使用哪些数据库

框架本身提供一个DBInputFormat。支持MySql和PostgreSQL（需要自己提供驱动jar包）。需要使用其他数据库可以自己实现相应的InputFormat；实现起来也不难参照DBInputFormat即可。只要将拼接的sql语句改成适用的语法即可。
选择开始菜单中→程序→【management sql server 2008】→【sql server management studio】命令，打开【sql server management studio】窗口，并使用windows或 sql server身份验证建立连接。在【对象资源管理器】窗口中展开服务器，然后选择【数据库】节点右键单击【数据库】节点，从弹出来的快捷菜单中选择【新建数据库】命令。执行上述操作后，会弹出【新建数据库】对话框。在对话框、左侧有3个选项，分别是【常规】、【选项】和【文件组】。完成这三个选项中的设置会后，就完成了数据库的创建工作，在【数据库名称】文本框中输入要新建数据库的名称。例如，这里以“新建的数据库”。在【所有者】文本框中输入新建数据库的所有者，如sa。根据数据库的使用情况，选择启用或者禁用【使用全文索引】复选框。在【数据库文件】列表中包括两行，一行是数据库文件，而另一行是日记文件。通过单击下面的【添加】、【删除】按钮添加或删除数据库文件。切换到【选项页】、在这里可以设置数据库的排序规则、恢复模式、兼容级别和其他属性。切换到【文件组】页，在这里可以添加或删除文件组。完成以上操作后，单击【确定】按钮关闭【新建数据库】对话框。至此“新建的数据”数据库创建成功。新建的数据库可以再【对象资源管理器】窗口看到。

5，Spark SQL到底支持什么SQL语句

试试看看spark\sql\catalyst\src\main\scala\org\apache\spark\sql\catalyst\SQLParser.scalascala语言不是很容易懂，但是里面有解析SQL的方法，可以看出支持的SQL语句，至少关键词是很明确的。protected val ALL = Keyword("ALL") protected val AND = Keyword("AND") protected val APPROXIMATE = Keyword("APPROXIMATE") protected val AS = Keyword("AS") protected val ASC = Keyword("ASC") protected val BETWEEN = Keyword("BETWEEN") protected val BY = Keyword("BY") protected val CASE = Keyword("CASE") protected val CAST = Keyword("CAST") protected val DESC = Keyword("DESC") protected val DISTINCT = Keyword("DISTINCT") protected val ELSE = Keyword("ELSE") protected val END = Keyword("END") protected val EXCEPT = Keyword("EXCEPT") protected val FALSE = Keyword("FALSE") protected val FROM = Keyword("FROM") protected val FULL = Keyword("FULL") protected val GROUP = Keyword("GROUP") protected val HAVING = Keyword("HAVING") protected val IN = Keyword("IN") protected val INNER = Keyword("INNER") protected val INSERT = Keyword("INSERT") protected val INTERSECT = Keyword("INTERSECT") protected val INTO = Keyword("INTO") protected val IS = Keyword("IS") protected val JOIN = Keyword("JOIN") protected val LEFT = Keyword("LEFT") protected val LIKE = Keyword("LIKE") protected val LIMIT = Keyword("LIMIT") protected val NOT = Keyword("NOT") protected val NULL = Keyword("NULL") protected val ON = Keyword("ON") protected val OR = Keyword("OR") protected val ORDER = Keyword("ORDER") protected val SORT = Keyword("SORT") protected val OUTER = Keyword("OUTER") protected val OVERWRITE = Keyword("OVERWRITE") protected val REGEXP = Keyword("REGEXP") protected val RIGHT = Keyword("RIGHT") protected val RLIKE = Keyword("RLIKE") protected val SELECT = Keyword("SELECT") protected val SEMI = Keyword("SEMI") protected val TABLE = Keyword("TABLE") protected val THEN = Keyword("THEN") protected val TRUE = Keyword("TRUE") protected val UNION = Keyword("UNION") protected val WHEN = Keyword("WHEN") protected val WHERE = Keyword("WHERE") protected val WITH = Keyword("WITH")
shark和sparksql 但是，随着spark的发展，其中sparksql作为spark生态的一员继续发展，而不再受限于hive，只是兼容hive；而hive on spark是一个hive的发展计划，该计划将spark作为hive的底层引擎之一，也就是说，hive将不再受限于一个引擎，可以采用map-reduce、tez、spark等引擎。

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