今天遇到一个很棘手的问题，想临时存起来一部分数据，然后再读取。我记得学数据库理论课老师说可以创建临时表，不知道mysql有没有这样的功能呢？临时表在内存之中，读取速度应该比视图快一些。...然后还需要将查询的结果存储到临时表中。下面是创建临时表以及插入数据的例子，以供大家参考。...A、临时表再断开于mysql的连接后系统会自动删除临时表中的数据，但是这只限于用下面语句建立的表： 1)定义字段 CREATE TEMPORARY TABLE tmp_table ( ...2)直接将查询结果导入临时表 CREATE TEMPORARY TABLE tmp_table SELECT * FROM table_name B、另外mysql也允许你在内存中直接创建临时表，...TABLE tmp_table ( name VARCHAR(10) NOT NULL, value INTEGER NOT NULL ) TYPE = HEAP 那如何将查询的结果存入已有的表呢
//查询表的主键约束名 select * from user_constraints e where e.table_name='表名';--输入 //查询所有引用到该主键的记录 select b.table_name
一、 背景描述 在项目交付中，经常有人会问“如何在数据库中查询表的创建时间？” ，那么究竟如何在GaussDB(DWS)中查找对象的创建时间呢？...创建测试表 创建测试表，用于后续查询测试。 --定义一个表，使用HASH分布。...DDL 信息，从而确定表的创建时间。...log_statement参数介绍： log_statement参数说明：控制记录SQL语句。 该参数属于SUSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。...日志，可以记录表的创建时间，详细如下。
truncate table invoice_lines; // 删除记录 delete from invoice [where xxx = yyy] 内部表与外部表的区别 Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径...； Hive 创建外部表，仅记录数据所在的路径， 不对数据的位置做任何改变； 在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除， 而外部表只删除元数据，不删除数据。...temp.source_sys_key = t0.source_sys_key AND temp.legal_company = t0.legal_company ) where temp.jobid = '106'; // 在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中...WHERE中的子查询 在hive中的子查询会有各种问题，这里的解决方法是将子查询改成JOIN的方式 先看一段在MySQL中的SQL，下不管这段SQL从哪来的，我也不知道从哪里来的 SELECT...CASE中的子查询 这个与上面是一样的，都是改成JOIN的方式。
性能测试 ***部在本次测试过程中对用例的实际执行结果做了详细记录及分析，形成测试用例执行记录清单。...5 测试结果及分析 5.1 已整改缺陷记录 ***部对测试过程中发现的所有异常情况进行了分析，共确认**个软件缺陷，并编制了软件测试问题报告单，详见附件（缺陷清单）。项目组确认了全部问题。...二级：1）造成数据库不稳定的错误，2）列在说明中的需求未在最终系统中实现，3）业务流程不正确。...三级：1） 过程调用或其它脚本错误，2） 系统刷新错误，3） 产生错误结果，如计算结果错误等，4） 功能的实现有问题。...五级：1） 容易给用户误解和岐议的提示，2） 界面需要改进的，3） 对有疑虑的文档，提出修改建议 5.2 遗留缺陷记录及分析 表10 遗留缺陷记录及分析 序号 系统 名称 所在 模块 缺陷描述 严重程度
，内部创建了一个 名字的临时表，把查询 1 和查询 2 的结果集都合并到这个临时表中，利用唯一键进行去重，这种情况下查询 id 就为 NULL」。...UNION RESULT 从UNION表获取结果的SELECT DEPENDENT SUBQUERY 在SELECT或WHERE列表中包含了子查询,子查询基于外层 UNCACHEABLE SUBQUREY...eq_ref：一般情况下出现在多表join查询，表示前面表的每一个记录，都只能匹配后面表的一 行结果。 const：表示使用主键或唯一索引做等值查询，常量查询。...双路排序：需要两次磁盘扫描读取，得到最终数据。第一次将排序字段读取出来，然后排序；第二 次去读取其他字段数据。 单路排序：从磁盘查询所需的所有列数据，然后在内存排序将结果返回。...如果查询数据超出缓存 sort_buffer，会导致多次磁盘读取操作，并创建临时表，最后产生了多次IO，反而会增加负担。
可以通过下边命令，查询已存在表的存储引擎 show table status from `data_test`; 在MySQL里面，我们创建的每一张表都可以指定它的存储引擎，而不是一个数据库只能使用一个存储引擎...、MySQL复制、集群等 Connection Pool 连接池，管理需要缓冲的资源，包括用户密码权限线程等 SQL Interface 用来接收用户的SQL命令，返回用户需要的查询结果 Parser...用来解析SQL语句 Optimizer 查询优化器 Cache and Buffer 查询缓存，除了行记录的缓存之外，还有表缓存，Key缓存，权限缓存等 Pluggable Storage Engines...InnoDB系统表空间包含InnoDB数据字典和双写缓冲区，Change Buffer和Undo Logs），如果没有指定file-per-table，也包含用户创建的表和索引数据。...undo Log的数据默认在系统表空间ibdata1文件中，因为共享表空间不会自动收缩，也可以单独创建一个undo表空间。
1.创建数据库 -- 创建数据库shop CREATE DATABASE shop; 2.创建表 使用数据库shop： USE shop; 在数据库Shop中创建表： CREATE TABLE Product...FROM 表名> 包含了两个子句： SELECT子句：列出了希望从表中查询出的列的名称； FROM子句：指定了选取出数据的表的名称。...查询全部的列 SELECT * FROM 表名>; 输出Product表中全部的列 SELECT * FROM Product; 和以上代码具有相同意义的语句： SELECT product_id...注意NULL 所有包含NULL的计算，结果肯定是NULL！。 只包含SELECT子句的SELECT语句 FROM子句并非必不可少，只使用SELECT子句进行计算也是可以的。...对字符串使用不等式时的注意事项 创建Chars表并插入数据 -- DDL：创建表 CREATE TABLE Chars (chr CHAR(3) NOT NULL, PRIMARY KEY (chr))
一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。...结果： 每个表的结构都一样； 每个表的数据都不一样，没有交集； 所有表的并集是全量数据； 场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。...推荐：一次SQL查询优化原理分析 分析：表的数据量少了，单次SQL执行效率高，自然减轻了CPU的负担。 3、垂直分库 ? 概念：以表为依据，按照业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。...结果： 每个表的结构都不一样； 每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据； 所有表的并集是全量数据； 场景：系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多，但是字段多...第一步：（同步双写）修改应用配置和代码，加上双写，部署； 第二步：（同步双写）将老库中的老数据复制到新库中； 第三步：（同步双写）以老库为准校对新库中的老数据； 第四步：（同步双写）修改应用配置和代码，
在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。...2、结果： 每个表的结构都一样； 每个表的数据都不一样，没有交集； 所有表的并集是全量数据； 3、场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈...2、结果： 2.1、每个表的结构都不一样； 2.2、每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据； 2.3、所有表的并集是全量数据； 3、场景：系统绝对并发量并没有上来...，表的记录并不多，但是字段多，并且热点数据和非热点数据在一起，单行数据所需的存储空间较大。...2、水平扩容表（双写迁移法） 第一步：（同步双写）应用配置双写，部署； 第二步：（同步双写）将老库中的老数据复制到新库中； 第三步：（同步双写）以老库为准校对新库中的老数据；第四步：（同步双写）应用去掉双写
一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。...2、结果： 每个表的结构都一样； 每个表的数据都不一样，没有交集； 所有表的并集是全量数据； 3、场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈...2、结果： 2.1、每个表的结构都不一样； 2.2、每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据； 2.3、所有表的并集是全量数据； 3、场景：系统绝对并发量并没有上来...，表的记录并不多，但是字段多，并且热点数据和非热点数据在一起，单行数据所需的存储空间较大。...第一步：（同步双写）应用配置双写，部署； 第二步：（同步双写）将老库中的老数据复制到新库中； 第三步：（同步双写）以老库为准校对新库中的老数据；第四步：（同步双写）应用去掉双写，部署； 注：双写是通用方案
一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。...2.结果： 每个表的结构都一样 每个表的数据都不一样，没有交集; 所有表的并集是全量数据; 3.场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。...2.结果： 每个表的结构都不一样； 每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据； 所有表的并集是全量数据； 3.场景：系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多，...注：按照orderid或buyerid查询时路由到dbobuyer库中，按照sellerid查询时路由到dbo_seller库中。感觉有点本末倒置！有其他好的办法吗？改变技术栈呢？...第一步：（同步双写）应用配置双写，部署；第二步：（同步双写）将老库中的老数据复制到新库中；第三步：（同步双写）以老库为准校对新库中的老数据；第四步：（同步双写）应用去掉双写，部署； 注：双写是通用方案。
在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。...2.结果： 每个表的结构都一样 每个表的数据都不一样，没有交集; 所有表的并集是全量数据; 3.场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。...4、垂直分表 1.概念：以字段为依据，按照字段的活跃性，将表中字段拆到不同的表（主表和扩展表）中。...2.结果： 每个表的结构都不一样； 每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据； 所有表的并集是全量数据； 3.场景：系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多，...2.水平扩容表（双写迁移法） 第一步：（同步双写）应用配置双写，部署；第二步：（同步双写）将老库中的老数据复制到新库中；第三步：（同步双写）以老库为准校对新库中的老数据；第四步：（同步双写）应用去掉双写
一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。...2.结果： 每个表的结构都一样 每个表的数据都不一样，没有交集; 所有表的并集是全量数据; 3.场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。...2.结果： 每个表的结构都不一样； 每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据； 所有表的并集是全量数据； 3.场景：系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多，...注：按照orderid或buyerid查询时路由到dbobuyer库中，按照sellerid查询时路由到dbo_seller库中。感觉有点本末倒置！有其他好的办法吗？改变技术栈呢？...第一步：（同步双写）应用配置双写，部署； 第二步：（同步双写）将老库中的老数据复制到新库中； 第三步：（同步双写）以老库为准校对新库中的老数据； 第四步：（同步双写）应用去掉双写，部署； 注：双写是通用方案
一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。...结果： 每个表的结构都一样； 每个表的数据都不一样，没有交集； 所有表的并集是全量数据； 场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。...推荐：一次SQL查询优化原理分析 分析：表的数据量少了，单次SQL执行效率高，自然减轻了CPU的负担。 3、垂直分库 概念：以表为依据，按照业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。...结果： 每个表的结构都不一样； 每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据； 所有表的并集是全量数据； 场景：系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多，但是字段多...水平扩容表（双写迁移法） 第一步：（同步双写）修改应用配置和代码，加上双写，部署； 第二步：（同步双写）将老库中的老数据复制到新库中； 第三步：（同步双写）以老库为准校对新库中的老数据； 第四步：（同步双写
一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。 在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。...2.结果： 每个表的结构都一样 每个表的数据都不一样，没有交集; 所有表的并集是全量数据; 3.场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。...4、垂直分表 1.概念：以字段为依据，按照字段的活跃性，将表中字段拆到不同的表（主表和扩展表）中。...2.结果： 每个表的结构都不一样； 每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据； 所有表的并集是全量数据； 3.场景：系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多，...2.水平扩容表（双写迁移法） 第一步：（同步双写）应用配置双写，部署；第二步：（同步双写）将老库中的老数据复制到新库中；第三步：（同步双写）以老库为准校对新库中的老数据；第四步：（同步双写）应用去掉双写
一、数据库瓶颈↑ 不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。...结果： 每个表的结构都一样； 每个表的数据都不一样，没有交集； 所有表的并集是全量数据； 场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈...4、垂直分表 概念：以字段为依据，按照字段的活跃性，将表中字段拆到不同的表（主表和扩展表）中。...结果： 每个表的结构都不一样； 每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据； 所有表的并集是全量数据； 场景：系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多...水平扩容表（双写迁移法） 第一步：（同步双写）修改应用配置和代码，加上双写，部署； 第二步：（同步双写）将老库中的老数据复制到新库中； 第三步：（同步双写）以老库为准校对新库中的老数据； 第四步：
在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。...结果： 每个表的结构都一样； 每个表的数据都不一样，没有交集； 所有表的并集是全量数据； 场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。...推荐：一次SQL查询优化原理分析 分析：表的数据量少了，单次SQL执行效率高，自然减轻了CPU的负担。 3、垂直分库 ? 概念：以表为依据，按照业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。...结果： 每个表的结构都不一样； 每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据； 所有表的并集是全量数据； 场景：系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多，但是字段多...第一步：（同步双写）修改应用配置和代码，加上双写，部署； 第二步：（同步双写）将老库中的老数据复制到新库中； 第三步：（同步双写）以老库为准校对新库中的老数据； 第四步：（同步双写）修改应用配置和代码，
在业务 Service 来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。...结果： 每个表的结构都一样 每个表的数据都不一样，没有交集 所有表的并集是全量数据 场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了 SQL 效率，加重了 CPU 负担，以至于成为瓶颈。...概念：以字段为依据，按照字段的活跃性，将表中字段拆到不同的表（主表和扩展表）中。...结果： 每个表的结构都不一样 每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据 所有表的并集是全量数据 场景：系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多，但是字段多，并且热点数据和非热点数据在一起...步骤如下： 第一步：（同步双写）修改应用配置和代码，加上双写，部署。 第二步：（同步双写）将老库中的老数据复制到新库中。 第三步：（同步双写）以老库为准校对新库中的老数据。
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