영어에서 Query results 을 사용하는 예와 한국어로 번역
{-}
-
Colloquial
-
Ecclesiastic
-
Ecclesiastic
-
Programming
-
Computer
Query Results.
조회 결과.Merge Query Results.
Query 결과를 저장한다.This section explains how to export query results to Excel.
No query results found.
조회된 결과가 없습니다.Getting data from query results.
Druid query results can be stored on the HDFS or exported into a file.
Druid 쿼리 결과를 HDFS 또는 파일로 내보낼 수 있음.However, each country/region is represented only once in the query results.
그러나 각 국가/지역은 쿼리 결과에서 한 번만 표시됩니다.If the query results do not fit on the screen, they are piped through this command.
조회 결과가 화면에 맞지 않으면 이 명령을 통해 파이프된다.Also, the associated objects are not returned directly in the query results.
또한 연관된 객체들은 질의 결과들 속에 직접 반환되지 않는다.Rather than simply displaying query results, you can use them for other tasks.
쿼리 결과를 단순히 표시만 하는 것보다 이를 다른 작업에 사용할 수 있습니다.In an outer join, unrelated records from one table are also included in the query results.
외부 조인에서는 한 테이블의 관련 되지 않은 레코드도 쿼리 결과에 포함 됩니다.Snapshot reports: A snapshot report contains query results that were retrieved at a specific time.
보고서 스냅숏은 레이아웃 정보 및 특정 시점에 검색된 쿼리 결과가 들어 있는 보고서입니다.The query results are stored in the Bundle within a String ArrayList mapped to the DETAILS_LIST key.
쿼리 결과는 DETAILS_LIST 키에 매핑된 문자열 ArrayList 내 Bundle 에 저장됩니다.Warmup queries run in the background to force query results into memory, which improves web console performance.
준비 조회는 백그라운드에서 실행되어 조회 결과를 메모리에 강제 상주시켜 웹 콘솔 성능을 향상시킵니다.Second, query results only reveal slices of data and do not show relationships between similar groups of data.
둘째, 쿼리 결과는 데이터의 단편만 보여줄 뿐이고 비슷한 데이터 그룹 간의 관계는 보여주지 못한다.Watch Video Grid Functions Data can be efficiently viewed through filtering, sorting, and grouping query results.
Watch Video 그리드 기능 쿼리 결과를 필터링, 소팅, 그룹핑을 통해서 데이터를 효율적으로 관찰 할 수 있습니다.Query results are returned in XML format and can take advantage of the Visual Studio Web services infrastructure.
쿼리 결과는 XML 형 식으로 반환되며 Visual Studio 의 웹 서비스 인프라를 활용할 수 있습니다.For workbooks that connect to data extracts, Tableau Server now recomputes query results when the corresponding extract refresh tasks run.
데이터 추출에 연결하는 통합 문서인 경우 이제 Tableau Server는 해당 추출 새로 고침 작업이 실행될 때 쿼리 결과를 다시 계산합니다.If so, the user may receive query results appropriate for one of these environments(eg, receive work related information when at work, and customer information when at home).
그럴 경우, 사용자는 이러한 환경들 중 하나에 적합한 질의 결과를 수신할 수 있다(예를 들어, 직장에 있을 때는 직장 관련 정보를 수신하고, 집에 있을 때는 고객 정보를 수신).But when searching for transactions rather than the block itself, the query results are mixed with empty blocks, making the process quite cumbersome.
블록 자체보다는 그 안에 들어간 트랜잭션들을 살펴봐야 할 때에는 쿼리 결과에 빈 블록들이 섞여 있어서 거추장스러울 수 있습니다.If so, a user may receive query results suitable for one of those environments(such as receiving work-related information while at work and consumer information while at home).
그럴 경우, 사용자는 이러한 환경들 중 하나에 적합한 질의 결과를 수신할 수 있다(예를 들어, 직장에 있을 때는 직장 관련 정보를 수신하고, 집에 있을 때는 고객 정보를 수신).Specifies that the associated data column is used to sort the query results and whether the sort is ascending or descending.
정렬 형식Sort Type SELECT, INSERT FROMSELECT, INSERT FROM 관련 데이터 열을 쿼리 결과를 정렬하는 데 사용하고 오름차순으로 정렬할 것인지 또는 내림차순으로 정렬할 것인지 지정합니다.Dynamic data masking is easy touse with existing applications, since masking rules are applied in the query results.
동적 데이터 마스킹은 마스킹 규칙이 쿼리 결과에서 적용되므로 기존 응용 프로그램과 함께 사용하기 쉽습니다. Dynamic data masking is easy to use with existing applications,since masking rules are applied in the query results.In this way, a user can review query results, identify local results, and identify elapsed time of local results. .
이러한 방식으 로, 사용자는 질의 결과를 검토할 수 있고, 로컬 As described in FOR XML(SQL Server),AUTO mode returns query results as nested XML elements.
FOR XML(SQL Server)에 설명된 대로 AUTO 모드는 쿼리 결과를 중첩 XML 요소로 반환합니다. As described in FOR XML (SQL Server),AUTO mode returns query results as nested XML elements.This Dynamic data masking feature is very easy to implement with the existing applications,since masking rules are applied only in the query results.
동적 데이터 마스킹은 마스킹 규칙이 쿼리 결과에서 적용되므로 기존 응용 프로그램과 함께 사용하기 쉽습니다. Dynamic data masking is easy to use with existing applications,since masking rules are applied in the query results.In this way, the user can review the query results, identify the local results, and identify the age of the local results. .
이러한 방식으 로, 사용자는 질의 결과를 검토할 수 있고, 로컬 Azure SQL Data Warehouse is based on massive parallel processing(MPP) andwith Polybase technology; you can leverage Transact-SQL to combine query results across relational data and non-relational data.
Azure SQL 데이터 웨어하우스는 Polybase 기술을 사용하는 MPP(대규모 병렬 처리)를 기반으로 하며,Transact-SQL을 활용하여 관계형 데이터와 비관계형 데이터에서 쿼리 결과를 결합할 수 있습니다.Unlike on-demand reports, which get up-to-date query results when you select the report, report snapshots are processed and then saved to the server.
보고서를 선택할 때 최신 쿼리 결과를 얻을 수 있는 요청 시 실행 보고서와 달리 보고서 스냅숏은 예약된 시간에 처리되고 보고서 서버에 저장됩니다.Dynamic data masking has an advantage for it is very easy to use with existing applications since most of the masking rules are applied in the query results.
동적 데이터 마스킹은 마스킹 규칙이 쿼리 결과에서 적용되므로 기존 응용 프로그램과 함께 사용하기 쉽습니다. Dynamic data masking is easy to use with existing applications, since masking rules are applied in the query results.
