探究更新对一级缓存失效的影响 上面的代码执行了三次相同的查询操作，返回了相同的结果，那么，如果我在第一条和第二条SQL语句之前插入更新的SQL语句，是否会对一级缓存产生影响呢？...是不是会对一级缓存产生影响呢？...同一个 SqlSession 使用不同的查询操作 使用不同的查询条件是否会对一级缓存产生影响呢？...我们在两次查询SQL分别使用了不同的查询条件，查询出来的数据不一致，那就肯定会对一级缓存产生影响了。...手动清理缓存对一级缓存的影响 我们在两次查询的SQL语句之间使用 clearCache 是否会对一级缓存产生影响呢？
值得注意的是，幂等性指的是作用于结果而非资源本身。怎么理解呢？例如，这个 HTTP GET 方法可能会每次得到不同的返回内容，但并不影响资源。 可能你会问有这种情况么？当然有咯。...例如，我们有一个接口获取当前时间，我们就应该设计成 GET /service_time # 获取服务器当前时间 它本身不会对资源本身产生影响，因此满足幂等性。...POST /tickets # 新建一个ticket 因为它会对资源本身产生影响，每次调用都会有新的资源产生，因此不满足幂等性。...换句话说，PATCH 请求是会执行某个程序的，如果重复提交，程序可能执行多次，对服务器上的资源就可能造成额外的影响，这就可以解释它为什么是非幂等的了。...DELETE /tickets/12 # 删除ticekt 12 调用一次和多次对资源产生影响是相同的，所以也满足幂等性。
值得注意，幂等性指的是作用于结果而非资源本身。怎么理解呢？例如，这个HTTP GET方法可能会每次得到不同的返回内容，但并不影响资源。 可能你会问有这种情况么？当然有咯。...例如，我们有一个接口获取当前时间，我们就应该设计成 GET /service_time # 获取服务器当前时间 它本身不会对资源本身产生影响，因此满足幂等性。...【POST】 /users # 新建用户信息 因为它会对资源本身产生影响，每次调用都会有新的资源产生，因此不满足幂等性。...【DELETE】 /users/1001 # 删除用户信息 调用一次和多次对资源产生影响是相同的，所以也满足幂等性。...HTTP PUT方法和HTTP PATCH方法，都是用来表述更新资源，它们之间有什么区别呢？我们一般的理解是PUT表示更新全部资源，PATCH表示更新部分资源。首先，这个是我们遵守的第一准则。
值得注意，幂等性指的是作用于结果而非资源本身。怎么理解呢？例如，这个HTTP GET方法可能会每次得到不同的返回内容，但并不影响资源。 可能你会问有这种情况么？当然有咯。...例如，我们有一个接口获取当前时间，我们就应该设计成 GET /service_time # 获取服务器当前时间 它本身不会对资源本身产生影响，因此满足幂等性。...POST /tickets # 新建一个ticket 因为它会对资源本身产生影响，每次调用都会有新的资源产生，因此不满足幂等性。...DELETE /tickets/12 # 删除ticekt 12 调用一次和多次对资源产生影响是相同的，所以也满足幂等性。...HTTP PUT方法和HTTP PATCH方法，都是用来表述更新资源，它们之间有什么区别呢？我们一般的理解是PUT表示更新全部资源，PATCH表示更新部分资源。首先，这个是我们遵守的第一准则。
但对于某些偏分析的需求，group by可能很费力，子查询很多，这个时候就需要使用窗口分析函数了~ 注：hive、oracle提供开窗函数，mysql8之前版本不提供，但Oracle发布的 MySQL...开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化！到底什么是数据窗口？后面举例会详细讲到！ 1....注：不加 partition by 的话则把整个数据集当作一个分区，不加 order by的话会对某些函数统计结果产生影响，如sum(). 3. 测试数据 ?...BY pv DESC) AS ntile FROM test1; 取 ntile = 1 的记录，就是我们想要的结果！...四、ROW_NUMBER 函数 ROW_NUMBER() 从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列。
上图是一个 bool 查询，是对用户（user）进行搜索，城市必须是北京（beijing） ，性别必须是男（man），这个采用的是 filter，说明这个对算分是不会产生影响的，must_not 是一个...同时，查询语句的结构，也会对相关度算分产生影响： 同一层级的查询字段，权重是相同的 通过嵌套 bool 查询，可以改变对算分的影响 Boost & Boosting Query 相关度还可以通过对某个字段设置...如右图所示，这个的查询结果为三条数据，可以发现 Apple Mac 和 Apple iPad 的相关性算分相同，都排在前面，而 Apple Juice 的相关性算分是其他两个的 0.1 倍，排在最后。...总结 当用户输入多个条件进行查询的时候，可以使用 bool 查询，在 bool 查询中，filter 和 must_not 属于 Filter Context，不会对算分结果产生影响；must 和 should...属于 Query Context，会对结果算分产生影响。
、right join、join、, 等，这些会对结果产生影响，可能无法获取预期内的表名列表（没错， FROM 后面的逗号也是一种特殊的连接查询语法）。...UNION 查询：取并集操作也会对结果产生影响，可能无法获取预期内的表名列表。...子查询问题：不管是 SELECT 后面使用子查询，还是 FROM 后面使用子查询，还是 WHERE 后面使用子查询，都会对获取表名列表结果产生影响，可能无法获取预期内的表名列表。...而多层子查询又是更加复杂的问题。 四则运算问题：SELECT 后面使用了运算符，如常见的加减乘除会对获取字段列表结果产生影响，甚至大部分情况下都是结果未达到预期。...但是解析的时候会有问题，最终会对获取表名列表结果产生影响，甚至大部分情况下都是结果未达到预期。
step2: 用row_number() over()函数计数 有了第一步去重后的结果，我们可以对其进行开窗，以id分组，日期升序排序，获取到每个日期的排名。...相信看到这里，各位小伙伴已经看出其中的“玄机”了~为什么我们需要在这一步对时间进行一个排序呢？...2、统计每个用户的累计访问次数 这个同样也是经常在笔试中出现的题目，大家可以根据作者的思路回顾一下: 表信息如下图： ?...step2: 计算每人单月访问量 为了让子查询看起来更加的美观，我们这里先用t1代替上一步的结果。通过这一步，我们就可以获取到每个用户，每个月的访问量。...可能就有朋友问了，为什么不能用 row_number ？
可以看到，谷歌搜索的结果中含有一些相关的结果，但是搜索结果都是指向sqlmap官方的GitHub和twitter地址，既然有结果我们就深入一下吧 最后我发现，只有以下三个链接是关于这个参数的 https...主要针对out-of-order MsSQL table dumps 为什么我不进行翻译呢？因为这就是一个大坑，一会再说！...加参数的是通过 where语句后面比较的字符来控制的，每次都用上一次查询出来的数据作为比较字符，由于每次查询的都是最小的，所以也能实现递增的效果 那么问题来了，为什么不加参数的就不能执行呢？...函数在MsSQL 2000中不存在的原因导致的 大部分人肯定就到此结束了，但我是一个追求完美又拧巴的人 回到了翻译的坑 我为什么不相信百度（流泪） 如果仅仅是row_number 这个函数在旧版本的MsSQL...中不存在，那么为什么是针对MsSQL的无序表呢？？
row_number() over (partition by 姓名 order by 成绩 desc) as ranking from 成绩表 运行结果如下：...想得到这个解，只要提取出“ranking”值小于等于2的数据就可以了。...order by 成绩 desc) as ranking from 成绩表 where ranking <=2 很多同学都会用这样的思路解题，但是这样写，sql会报错，为什么呢？...解决方法是什么呢？...这种情况就可以用子查询，也就是把第一步得到查询结果作为一个新的表，sql语句如下： select * from ( select *, row_number() over (
那么，Flink内部是如何将它转化成高效的执行方案的呢？接下来基于最新的Flink 1.12版本稍微探究一下。...Logical Plan 使用EXPLAIN语句观察示例查询的执行计划（部分）如下： EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM ( SELECT *, row_number...负责这个优化的RelOptRule在Flink项目中名为FlinkLogicalRankRule。...strategy：Top-N结果的更新策略，目前有3种： AppendFast：结果只追加，不更新； Retract：类似于回撤流，结果会更新，前提是输入数据没有主键，或者主键与partitionKey...至于这里为什么用了红黑树（TreeMap）而不是传统的最大/最小堆（PriorityQueue），自然是因为红黑树是对数复杂度的，相较于堆来说更适合Flink这种对时间敏感而对空间较不敏感的执行环境。
“欺骗”查询引擎让查询按你的期望去查询 但是为什么查询20条记录竟然要5秒呢，尤其在这个表是加上了时间索引的情况下——参考《程序猿是如何解决SQLServer占CPU100%的》中提到的索引。...为什么结果集不大，花费的时间却相差这么多呢？查看执行计划，发现走的是另外的索引，而非时间索引。 ?...再看看对应的查询计划，这个时候，主要是因为排序的开销较大。 ? 我们再看看他的预估的和执行的区别，为什么会让排序占如此大的开销？ ?...一开始我也是这么想的，但是跟其他人交流之后，发现确实有这么一种场景，我们的软件提供了最后一页这个功能，结果……当然，一种方法就是在设计软件的时候，就去掉这个最后一页的功能；另外一种思路，就是查询页数过半之后...join而不是inner join的连接——left join的结果相当于没有用上addrId in ()的条件(感谢32楼夏浩) 参考文章 曲演杂坛--蛋疼的ROW_NUMBER函数 为什么超长列表数据的翻页技术实现复杂
下面是查询结果： ?...提到排序，我们就不得不提到Order BY，如果我们在后面加上ORDER BY，并指定不同的排序字段，会出现怎样的结果呢？...ORDER BY SalesOrderID 查询获得的结果是： ?...从上图中可以看到，最终的结果以ORDER BY中指定的SalesOrderID进行排序，但是ROW_NUMBER()体现的值却是基于CustmerID排序的。...SalesOrderID,CustomerID,DENSE_RANK() OVER (ORDER BY CustomerID) AS RowNum FROM Sales.SalesOrderHeader 就来产生如下的查询结果
两张表的关系是一对多。表数据如下： ? 电脑表 ? 电脑配套表 需求是查询那些电脑拥有特殊配套。 正常查询 ?...但是mapper里面明明已经配置了distinct为什么还会重复呢？ 因为使用了mybatis-plus分页插件，所以实际查询语句是被起包装过的，具体，通过控制台可以找到实际sql执行语句。...sql执行结果 确实是四条。 到此真相大白，确实是插件的锅。...我这个版本是3.0.3。github上最新的是3.4.0。...期望的结果 结语 本文到此结束。 偶尔分享一点，记得点赞加关注。 我也是mybatis-plus的小白使用者，本文如有不正确之处，望各种留情。
那么，Flink内部是如何将它转化成高效的执行方案的呢？接下来基于最新的Flink 1.12版本稍微探究一下。...Logical Plan 使用EXPLAIN语句观察示例查询的执行计划（部分）如下： EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM ( SELECT *, row_number...负责这个优化的RelOptRule在Flink项目中名为FlinkLogicalRankRule。...strategy： Top-N结果的更新策略，目前有3种： AppendFast： 结果只追加，不更新； Retract： 类似于回撤流，结果会更新，前提是输入数据没有主键，或者主键与partitionKey...至于这里为什么用了红黑树（TreeMap）而不是传统的最大/最小堆（PriorityQueue），自然是因为红黑树是对数复杂度的，相较于堆来说更适合Flink这种对时间敏感而对空间较不敏感的执行环境。
函数呢？...与GROUP BY区别 窗口函数与group聚合查询类似，都是对一组(分区)记录进行计算，区别在于group对一组记录计算后返回一条记录作为结果，而窗口函数对一组记录计算后，这组记录中每条数据都会对应一个结果...min 查询指定列的最小值 count 统计查询结果的行数 sum 求和，返回指定列的总和 avg 求平均值，返回指定列数据的平均值 排序函数 + over() 排序函数有row_number()、...row_number()： 为不重复的连续排序，从1开始，为查询到的数据依次生成不重复的序号进行排序，基本语法——row_number() over(order by 需要排序的字段 asc/desc)...min_salary_name查询是当前行数据呢？
那么，Flink内部是如何将它转化成高效的执行方案的呢？接下来基于最新的Flink 1.12版本稍微探究一下。...Logical Plan 使用EXPLAIN语句观察示例查询的执行计划（部分）如下： EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM ( SELECT *, row_number...负责这个优化的RelOptRule在Flink项目中名为FlinkLogicalRankRule。...strategy：Top-N结果的更新策略，目前有以下3种： outputRankNumber：是否输出排名的序号，即在外层查询中是否有SELECT rownum子句。...至于这里为什么用了红黑树（TreeMap）而不是传统的最大/最小堆（PriorityQueue），自然是因为红黑树是对数复杂度的，相较于堆来说更适合Flink这种对时间敏感而对空间较不敏感的执行环境。
Hive 中的 row_number 函数是一个非常有用的窗口函数，它会对查询结果进行编号，并按照指定的排序方式对这些编号进行排序。...二、row_number 的样例 下面是一个使用 row_number 函数的样例。...FROM users; 以上 SQL 语句将返回一个包含 user_id、city、registered_at 和 row_num 四个列的结果集，其中 row_num 表示该用户在所属城市中的排名...三、row_number 的常用应用场景 row_number 函数在 Hive 查询中广泛应用，特别是在需要获取排名信息的场景中。...总之，row_number 函数是在 Hive 查询中非常有用的一个函数，可以让我们更加便捷地获取排名信息，并且在实际应用中具有广泛的应用场景。
ORDER BY子句会对输入的数据强制排序（窗口函数是SQL语句最后执行的函数，因此可以把SQL结果集想象成输入数据）。...ORDER BY子句对于诸如row_number()，lead()，lag()等函数是必须的。如果数据无序，这些函数的结果就没有意义。 ROWS和RANGE分别表示选择前后几行、选择数据范围。...row_number() over() 为查询出来的每一行记录生成一个序号。...dept_no为1、2、3的部门，最高工资应该分别是10000、6600、9000才对，为什么会出现上述结果呢？...3) over(partition by dept_no order by salary) n3 -- 按照dept_no分组，在分组内按照salary升序排列,数据切成3份 FROM data; 这个函数用什么应用场景呢
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
