with as的写法, 有一个专有名词, 叫common table expression, 简称CTE,很多开发人员把使用这种写法当成一个提高SQL执行效率的方法, 事实究竟如何, 请往下看.
使用 no_unnest hint可以让执行计划产生filter,即不展开,但一般情况下使用unnest hint无法消除filter。
ClickHouse : arrayMap, arrayJoin or ARRAY JOIN memory usage Why arrayMap, arrayFilter, arrayJoin use
执行器对元组格式的要求非常灵活,例如select 1;表达式结果、select a,b,c from t;投影临时结果等等。
摘要总结:本文介绍了前端框架Bootstrap和Materializecss,以及如何在React中使用React-Bootstrap和react-materialize来提高前端开发效率和用户体验。
前言 Postgresql中包含两类setof函数: SQL函数:https://www.postgresql.org/docs/current/xfunc-sql.html PLPGSQL函数:https://www.postgresql.org/docs/current/plpgsql-control-structures.html#PLPGSQL-STATEMENTS-RETURNING 本文只关注PLPGSQL中的return setof的使用方法。 总结 假设类型foo存在 DROP TABLE
随着问问题的同学越来越多,公众号内部私信回答问题已经很困难了,所以建立了一个群,关于各种数据库的问题都可以,目前主要是 POSTGRESQL, MYSQL ,MONGODB ,POLARDB ,REDIS 等,期待你的加入,加群请添加微信liuaustin3.
作者简介 韩锋 精通包括Oracle、MySQL、informix等多种关系型数据库,有丰富的数据库架构设计开发经验。就职于宜信。 子查询,是SQL中常见的一种写法。对于优化器来说,子查询是较难优
1 测试数据 drop table student; create table student(sno int primary key, sname varchar(10), ssex int); insert into student values(1, 'stu1', 0); insert into student values(2, 'stu2', 1); insert into student values(3, 'stu3', 1); insert into student values(4, '
◆ 摘要 流式SQL是指采用用于编写数据库查询的相同的声明式SQL,而在快速变化的数据流上运行。 这很有用,因为。 当你能迅速采取行动时,数据往往更有价值 现有的从数据流中获得实时洞察力的工具过于复杂。 SQL的 "声明 "性质在解决第二点方面发挥了重要作用,因为它允许用户专注于他们想要什么,而让底层引擎担心如何完成。 在现实世界中,流式SQL被用来。 启用新的内部和面向客户的洞察力、自动化和应用程序 通过为关键指标提供单一的最新真相来源来提高商业智能数据的价值 通过取代代码进行数据协调和转换来简化微服务
最近在忙上海南京广州深圳为ACS客户做技术分享,没太多时间更新公众号。接下来我会把这次技术分享里面一些案例写在公众号。今天是第一篇。
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析、性能优化,个人博客:https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8,欢迎讨论。
最近遇到了几个生产案例, 整理了其中两个, 把它们做成了test case, 分享给大家.
昨天升级数据库,从10.2.0.5.0升级到11.2.0.2.0.按照预定的步骤很快就操作完了。升级完成后,开始跑一些应用和Job.有一个Job开始报错,Job是一个自动的同步job,中会有exp的动作,而且里面用到了consistent=y的选项,这样exp就大体如下:exp xxxx/xxxx file=xxx.dmp tables=xxxx consistent=y报错如下: Export: Release 11.2.0.2.0 - Production on Mon Sep 23 16:43:12
ClickHouse 20.8.2.3 版本新增加了 MaterializeMySQL 的 database 引擎,该 database 能 映射到 MySQL 中的某个 database ,并自动在 ClickHouse 中创建对应的ReplacingMergeTree。ClickHouse 服务做为 MySQL 副本,读取 Binlog 并执行 DDL 和 DML 请求,实现了基于 MySQL Binlog 机制的业务数据库实时同步功能。
PostgreSQL从小白到专家,是从入门逐渐能力提升的一个系列教程,内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容,希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助,欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说clickhouse同步mysql数据_clickhouse查询,希望能够帮助大家进步!!!
目前在生产环境中有一个sql语句执行时间长达7分钟,而且执行频率极高。 其中PROC_INST中有将近6千万的数据。其中STEP_INST是一个物化视图,里面还有5千多条数据。 可以看到这个语句已经有了一些调优的痕迹,可以从里面的子查询和hint能够看出一些信息。 SELECT PROC_INST.OBJID, PROC_INST.CREATION_TIME FROM PROC_INST, (SELECT / * +leading(PROC_INST LIST table_bpm_st
一.什么是HTAP HTAP数据库(Hybrid Transaction and Analytical Process,混合事务和分析处理)。2014年Gartner的一份报告中使用混合事务分析处理(HTAP)一词描述新型的应用程序框架,以打破OLTP和OLAP之间的隔阂,既可以应用于事务型数据库场景,亦可以应用于分析型数据库场景。实现实时业务决策。这种架构具有显而易见的优势:不但避免了繁琐且昂贵的ETL操作,而且可以更快地对最新数据进行分析。这种快速分析数据的能力将成为未来企业的核心竞争力之一。 如
各位,今年 ClickHouse 最王炸的功能来啦,没错,就是期待已久的 Projection (投影) 功能。ClickHouse 现在的功能已经非常丰富强大了,但是社区用现实告诉我们,还可以进一步做的更好:)
https://clickhouse.com/docs/en/guides/improving-query-performance/skipping-indexes#skip-best-practices
首先对于熟悉Oracle 的DBA 来说,hash join并不陌生,尤其涉及到多个表join时 执行计划出现 hash join ,一般来说hash join的执行效率是比 Nest Loop 要好。运维MySQL 之后DBA也对MySQL 提出支持hash join的诉求。MySQL 在8.0.18 版本终于支持hash join了。那么什么是hash join呢?
Limit算子用于限制结果集的大小。PG使用limit算子进行limit和offset处理。Limit算子将输入集前x行去掉,返回接着的y行,再将剩下的丢弃。如果查询中包括offset,x表示offset的数量,否则x为0.如果查询中包含Limit,y表示limit数量,否则y是输入集的大小。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 1. 背景 1.1. MySQL执行流程 MySQL的执行过程包括多个子阶段:语法分析、语义检查、逻辑优化、物理优化和执行。其中逻辑优化和物理优化统称为查询优化。一个查询优化器的输入是查询树,输出是查询执行计划。 逻辑优化也称为基于规则的查询优化(Rule Based Optimization,简称RBO)。主要是对查询进行逻辑上的等价变换,目的是通过这些变换提高查询的性能。 物理优化也称为基于代价的查询优化(Cost-based Optimizatio
PipelineDB是一个PostgreSQL的一个流式数据库,是pg社区的一个扩展。
如前几节所述,Citus 是一个扩展,它扩展了最新的 PostgreSQL 以进行分布式执行。这意味着您可以在 Citus 协调器上使用标准 PostgreSQL SELECT 查询进行查询。 Citus 将并行化涉及复杂选择、分组和排序以及 JOIN 的 SELECT 查询,以加快查询性能。在高层次上,Citus 将 SELECT 查询划分为更小的查询片段,将这些查询片段分配给 worker,监督他们的执行,合并他们的结果(如果需要,对它们进行排序),并将最终结果返回给用户。
在上篇文章中,详细分析了RACSignal是创建和订阅的详细过程。看到底层源码实现后,就能发现,ReactiveCocoa这个FRP的库,实现响应式(RP)是用Block闭包来实现的,而并不是用KVC / KVO实现的。
背景 1. MySQL执行流程 MySQL的执行过程包括多个子阶段:语法分析、语义检查、逻辑优化、物理优化和执行。其中逻辑优化和物理优化统称为查询优化。一个查询优化器的输入是查询树,输出是查询执行计划。 逻辑优化也称为基于规则的查询优化(Rule Based Optimization,简称RBO)。主要是对查询进行逻辑上的等价变换,目的是通过这些变换提高查询的性能。 物理优化也称为基于代价的查询优化(Cost-based Optimization,简称CBO)。主要是通过一些模型,预测一个查询使用某种
在使用ClickHouse MergeTree引擎时,如果某张MergeTree表建表排序规则如下:
企业里随着数据量的增加,以及日趋复杂的分析性业务需求,主要适用于OLTP场景的MySQL压力越来越大。多年前还能免费试用的infobright社区版也早就销声匿迹,infinidb被MariaDB收入囊中之后改头换面变成ColumnStore,但最近几年发展的平平淡淡,都不是理想的OLAP方案。
* GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源。 写在前面(By老叶)从GreatSQL 8.0.32-25版本开始支持Rapid引擎,该引擎使得GreatSQL能满足联机分析(OLAP)查询请求。老叶尝试利用Rapid引擎优化本案例,结果是相当可喜的,对比如下: -SQL执行耗时(秒)Rows_examinedRead_keyRead_nextRead_rnd_nextTmp_tablesTmp_disk_tablesTmp_table_sizesInnoDB_pages_distinct原始SQL9.943230200036368909070210877403112372448181标量子查询改写优化后2.294906728836617308100036382011284368182走Rapid引擎0.11763300001090000 上述测试结果表明:
最早接触的SQL是从2000开始的,后来慢慢地都用了2008了,不过很多新的语法都没有用过,在这里要讲一下With As也是因为在项目中遇到了一个问题,后面在网上找了找发现的With As的用法可以实现,这一篇我就先简单介绍一下With As,下一篇中会列出来在项目中实现的应用。
Common Table Expression Common table expression简称CTE,由SQL:1999标准引入,可以认为是在单个 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 或 CREATE VIEW 语句的执行范围内定义的临时结果集。CTE 与派生表类似,具体表现在不存储为对象,并且只在查询期间有效。与派生表的不同之处在于,CTE 可自引用,还可在同一查询中引用多次。 目前支持CTE的数据库有Teradata, DB2, Firebird, Microsoft SQL
对于SQL:select * from student, (select * from score where sno > 2) s where student.sno = s.sno;
为什么SQL存在性能问题?我们通过10053,可以看到经过Oracle转换的SQL如下所示,
关于Oracle的半连接,反连接,我一直认为这是一个能讲很长时间的话题,所以在我的新书《Oracle DBA工作笔记》中讲性能优化的时候,我花了不少的笔墨做了阐述,结果在做MySQL性能优化的时候,优化思路切换到MySQL层面,我发现要说的东西要更多。总体来看,这部分的优化细节MySQL还在路上,不同的版本中都能够一窥其中的变化,可以看到在不断改进。 在表的连接上,半连接,反连接本身很平常,但是统计信息的不够丰富导致执行计划的评估中可能会出现较大差别,会很可能把半连接,反连接的实现方式和执行路径的
Oracle Cloud 在2020年终于大张旗鼓的上线了推动,终于搞出来一个本地MySQL和线上MySQL大差异点云上HTAP MySQL方案:MySQL HeatWave。架构如下:
在《SpringCloud微服务实战系列(十七)Ouath2在真实场景中的应用之资源服务器》]中
在本次实验中,您将在 Cloudera SQL Stream Builder使用 SQL 语言查询和操作数据流。SQL Stream Builder 是一项功能强大的服务,使您无需编写 Java/Scala 代码即可创建 Flink 作业。
SQL是描述性语言,对于执行过程没有要求。所以SQL的执行过程是可以充分发挥想象力的:
墨墨导读:业务卡顿异常,有几个 insert into 语句的gc等待比较严重,发生业务超时,本文分析了超时原因并详述整个处理过程,希望对大家有帮助。
从mysql 8.017开始有一个“rumor”, 就是相对于以前的版本查询的执行效率会提高20%,而原因在于antijoin的优化。
有的时候PG给出的执行计划由于很多原因并不是最优的,需要手动指定执行路径时我们可以加载pg_hint_plan这个插件。
SQL中的半连接在MySQL和Oracle还是存在一些差距,从测试的情况来看,Oracle的处理要更加全面。 首先我们来看看在MySQL中怎么测试,对于MySQL方面的测试也参考了不少海翔兄的博客文章,自己也完整的按照他的测试思路练习了一遍。 首先创建下面的表: create table users( userid int(11) unsigned not null, user_name varchar(64) default null, primary key(userid) )engine=innodb
这个参数在默认情况下是-1(关闭的);当开启(大于0),比如设置为2,则如果with..as语句被引用2次及以上时,会把with..as语句生成的table物化,从而做到with..as语句只执行一次,来提高效率。
线上,遇到一些sql性能问题,需要手术刀级别的调优。optimizer_trace是一个极好的工具,已经有很多资料介绍optimizer_trace怎么使用与阅读。有必要再介绍一下我们平时不太能注意到,但是又对sql性能起着绝对作用的优化器。
在测试Projection之前,我们需要先创建一张表,并导入大量数据。 我们可以直接使用指令,从URL指向的文件中获取内容并导入表。但是担心网络不稳定,我们先将文件下载下来。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云