MergeTree引擎以及隶属于MergeTree引擎族的所有引擎是Clickhouse表引擎中最重要, 最强大的引擎.
It's a long long story, 从 PG 8.3 引入了Heap-Only-Tuple, 主要的作用在用于减少更新所需的I/O数量,基于postgreql 的原理行的更新等于插入新的tuple,基于多版本控制MVCC, Postgres中的更新包括查找要更新的行,并将该行的新版本插入数据库,引入的问题就是显而易见的,索引,这就需要更多的I/O,数据要重新插入到表上的每个索引中。在插入的过程中需要先读取每个相关的索引,新版本行的物理位置与旧版本的物理位置不同。那一个表中有的索引越多,更改的数据量越大,牵扯的索引的消耗就越大。
不管是工作中,还是面试中,关于mysql的explain执行计划以及索引优化,都是非常值得关注的。
如商家创建了一批优惠券,共1000张,使用时间为2022-11-11 00:00:00 ~ 2022-11-11 23:59:59,规定只有数码类目商品才能使用,满100减50。
来源:https://juejin.im/post/6871969929365553165
StarRocks 是一款高性能分析型数据仓库,使用向量化、MPP 架构、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库,专用于存储和处理大型矩阵,相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多,是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习,可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层:从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度: 1.导入模块numpy并以np作为别名,查看其版本 难度:1 问题:导入模块num
3 深拷贝和浅拷贝 1 浅拷贝: 当列表中存在有个列表时,其修改这个列表中列表的某一个元素时,其他被拷贝的列表中的对应元素也将被拷贝,其在拷贝这个列表中的列表时,拷贝的是这个内嵌列表的内存位置。
这篇文章是『读者分享系列』第二篇,这一篇来自袁佳林同学,这是他在读完我的书以后做的第一个Python报表自动化项目,现在他把整体的思路以及实现代码分享出来,希望对你有帮助。
python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包。
了解过 索引 的概念以及 B+树 的概念之后,我们就来看看怎么分析一条查询语句的索引使用情况。相信不少同学应该都使用过 EXPLAIN 来分析 SQL 语句,但是具体到 EXPLAIN 中每个字段的作用,可能有不少同学还是会有点晕的。因此,我们也是以总结为主,来简单了解一下 EXPLAIN 的具体使用。
毫无疑问,微软的Excel和Word是公司和非公司领域使用最广泛的两款软件。它们实际上是“工作”的同义词。通常情况下,每一周我们都会将两者结合起来,并以某种方式发挥它们的优点。虽然一般的日常用途不会要求自动化,但有时自动化可能是必需的。也就是说,当您有大量的图表、图形、表格和报告要生成时,如果您选择手动方式,它可能会成为一项极其繁琐的工作。其实没必要这样。实际上,有一种方法可以在Python中创建一个管道,您可以将两者无缝集成,在Excel中生成电子表格,然后将结果传输到Word中,几乎即时生成报告。
另外,为了允许行锁和表锁共存,实现多粒度锁机制,InnoDB还有两种内部使用的意向锁(Intention Locks),这两种意向锁都是表锁。
介绍 区块链技术是比特币的基础,比特币是世界上最流行的加密货币。随着比特币的普及,区块链的曝光率也很高。人们现在也开始在非加密货币类型的应用程序中使用区块链。看看中本聪(Satoshi Nakamot
1、B+树索引(O(log(n))):关于B+树索引,可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理
已经基于行级锁的话,就没有办法从软件层面提升并发度了,否则会事务冲突。所以思路:行级锁、物理层面提升。
今天楼主给大家列一下关于数据库几个常见问题的要点,如果大家对其中的问题感兴趣,可以自行扩展研究。
修改后的插入操作能够提高程序的插入效率。这里第二种 SQL 执行效率高的主要原因是合并后日志量(MySQL 的binlog 和 innodb 的事务让日志)减少了,降低日志刷盘的数据量和频率,从而提高效率。
在编码过程中,如果MySQL数据结构设计不好的话,会大大影响开发人员编码效率。比如说MySQL数据库表设计不规范,创建时间字段设计成cjsj,创建者字段设计成cjr或者cjz。这样的数据库表可读性和表意性相当差。下面我们就来讲讲如何规范设计数据库结构。
原文链接:https://blog.csdn.net/taxueguilai1992/article/details/46581861
索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的 IO 成本。MySQL 在 300w 条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说 500~800w 记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL 提供了 EXPLAIN,用于显示 SQL 执行的详细信息,可以进行索引的优化。使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行 SQL 查询语句,从而知道 MySQL 是如何处理你的 SQL 语句的,分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
良好的设计是高性能的基石,应该根据系统的实际业务需求、使用场景进行设计、优化、再调整,在这其中往往需要权衡各种因素,例如,数据库表究竟如何划分、字段如何选择合适的数据类型等等问题。
在压测完成后,拿到压测过程中系统的慢SQL,发现其中一条慢SQL如下:的执行计划如下:
MySQL/InnoDB的加锁,一直是一个常见的话题。例如,数据库如果有高并发请求,如何保证数据完整性?产生死锁问题如何排查并解决?下面是不同锁等级的区别
概述 最近要分享一个课件就重新把这块知识整理了一遍出来,篇幅有点长,想要理解的透彻还是要上机实践。 聚集索引 --创建测试数据库 CREATE DATABASE Ixdata GO USE [Ixdata] GO ---创建测试表 CREATE TABLE Orders (ID INT PRIMARY KEY IDENTITY(1,1), NAME CHAR(80)NOT NULL, IDATE DATETIME NOT NULL DEFAULT(GETDATE()) ); GO ---插入1000条测试
查看表的详细信息如下(在创建表的时候没有指定其长度,但是每一列都有自己默认的长度):
当数据被插入到表中时,会创建多个数据片段并按主键的字典序排序。例如,主键是(CounterID,Date)时,片段中数据首先按CounterID排序,具有相同CounterID的部分按Date排序。
相信大家在面试时候也会遇到如何进行查询优化的问题,其中索引相关的策略就是重点考察项,比如怎么设置索引列等。
转自:https://www.cnblogs.com/chamie/p/4870078.html
SQL 语言不同于其他编程语言的最明显特征是处理代码的顺序。在大多数据库语言中,代码按编码顺序被处理。但在 SQL 语句中,第一个被处理的子句式 from,而不是第一出现的 select。
在使用CentOS系统中,也许你会对很多的东西进行设置密码,来保护你的电脑的安全问题等,那么,如过一个不小心把密码忘记了,也许会给你的工作带来很多的不便。下面我们就来帮大家解决一个关于CentOS系统中mysql登录密码的问题。
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?假如需要插入的数据有百万条,那么一次批量插入多少条的时候,效率会高一些呢?这里博主和大家一起探讨下这个问题,应用环境为批量插入数据到临时表。
1、假如只需要存0~255之间的数,无负数,应使用tinyint unsigned(保证最小数据类型) 2、如果长度不可定,如varchar,应该选择一个你认为不会超过范围的最小类型 比如: varchar(20),可以存20个中文、英文、符号,不要无脑使用varchar(150) 3、整形比字符操作代价更低。比如应该使用MySQL内建的类型(date/time/datetime)而不是字符串来存储日期和时间 4、应该使用整形存储IP地址,而不是字符串 5、尽量避免使用NULL,通常情况下最好指定列为NOT NULL,除非真的要存储NULL值 6、DATETIME和TIMESTAMP列都可以存储相同类型的数据:时间和日期,且精确到秒。然而TIMESTAMP只使用DATETIME一半的内存空间,并且会根据时区变化,具有特殊的自动更新能力。另一方面,TIMESTAMP允许的时间范围要小得多,有时候它的特殊能力会变成障碍
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?
例如: create table t2(x int(5) unsigned zerofill); insert into t2 values(10); select * from t2;
第5章 创建高性能的索引 并不是所有的存储引擎都用的B+数,B数能提高查询速度,但是B+树可以方便叶子节点的范围查询。 多列索引,不仅可以精确匹配最左列的数据,还能模糊匹配最左列前缀数据。 如果有某些列模糊查询了多列索引的其中一个,其后面的索引都不再生效。 哈希索引不支持范围查询也不支持排序。只支持精确查询。 innodb引擎有个特殊的功能叫“自适应哈希索引”,当innodb发现某些索引值被使用的非常频繁时,就会在内存中基于B-tree索引之上再建立一个哈希索引。 虽然存储引擎不支持哈希索引,但是我们可以自
Arxiv.org大家一定都不陌生,学习数据科学的最佳方法之一是阅读Arxiv.org上的开源研究论文。但是即使对于经验丰富的研究人员来说,从大量的研究论文中找出想读的内容也是非常不容易的。Connected等论文之类的工具可以提供一些帮助,但是它们根据论文之间共享的引用和参考书目来衡量相似性的,这当然非常的好,并且也很简单,但是文档中文本的语义含义也是一个衡量相似度非常重要的特征。
数据类型的优化主要是指选取什么类型。需要遵循“小而简单”的原则。因为这样的数据类型占用的内存、磁盘更低,CPU处理时间也更少。举个常见的例子。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
这些名言民语就和 “群里只讨论技术,不开车,开车速度不要超过 120 码,否则自动踢群”,只听过,没试过,哈哈。
今天,我们来简单的看一下 MySQL 的一致性、原子性和持久性问题。后面还扩展了 15 个简单的面试题,希望大家喜欢!
作为在后端圈开车的多年老司机,是不是经常听到过,“mysql 单表最好不要超过 2000w”,“单表超过 2000w 就要考虑数据迁移了”,“你这个表数据都马上要到 2000w 了,难怪查询速度慢”
死锁是指两个或多个事务在同一资源上相互占用,并请求锁定对方的资源,从而导致恶性循环的现象。
数据库的重要性不言而喻。对程序员来说跟数据库打交道更是家常便饭。数据库给开发带来了巨大的便利。我们或多或少的知道一些数据库设计规范,但并不全面。今天我就简单整理一下,帮自己做个总结梳理,也希望可以帮到小伙伴们。
偏向MyISAM存储引擎,开销小,加锁快,无死锁,锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度低
基础类型只有数值、字符串和时间三种类型,没有 Boolean 类型,但可以使用整型的 0 或 1 替代。ClickHouse 的数据类型和常见的其他存储系统的数据类型对比:
对于行锁和表锁的意义差异,在面试当中可能出现得频率较高,我们应对MySQL中的锁有一个体系化的了解,更详尽的内容需要自行查找相关资料,本文仅精要总结回答。
在创建表的时候我们使用sql语句,Create table tableName () engine=myisam|innodb;
而SQL全名 Structured Query Language(结构化查询语言)本质上是一种语言,MySQL才是数据库本身。
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