在 windows 系统中,有一个 CMD 指令可以生成目录树,该条指令是 "tree" 。
WordPress 6.0 对性能提升还是做了很多工作的,比如昨天文章介绍的新增了批量添加、设置和删除一组缓存的函数,对分类模式下各种查询也进行提升。
SQL优化中,有一条放之四海而皆准的既定方针,那就是:永远以小数据驱动大数据。其本质其实就是以小的数据样本作为驱动查询能够优化查询效率,在SQL中,涉及到不同表数据的连接、转移、或者合并,这些操作必须得有个数据集作为“带头”大哥,即驱动数据,而这个驱动数据最好是数据量最小的那一个。
Data Definition Language,数据定义语言,用来定义数据库对象(数据库,表,字段) 。
布隆过滤器是一种基于概率的数据结构,用于判断一个元素是否存在于一个集合中。相比于传统的数据结构,布隆过滤器具有占用空间少、查询速度快的特点,常被用于缓存、爬虫去重等场景。Redis 作为一款流行的 NoSQL 数据库,也提供了对布隆过滤器的支持。本文将介绍如何使用 Redis 实现布隆过滤器,并提供 Java 示例代码和单元测试。
[ ] 中的关键字可以选择不加,IF NOT EXISTS 的意思是如果不存在才创建 数据库
排序时索引也用到了,只不过此时该索引不是用来查询,而是用来排序,explain没有展示出来
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
全称Structured Query Language,结构化查询语言。操作关系型数据库的编程语言,定义了一套操作关系型数据库统一标准。
本质上布隆过滤器是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你 「“某样东西一定不存在或者可能存在”」。
前面的学习,我们知道了Redis的很多应用场景,但是最常见的还是缓存,“性能不够,缓存来凑”,在一些高并发的场景合理的使用缓存,还是可以减缓系统压力的。
在编写 SQL 语句的时候大部分开发人员都会用到 IN 和 NOT IN 来辅助查询多个内容,例如查询 包含在 b 表中的 a 表数据,通常会这么来编写语句:
比如 , 我们可以切换到 sys 这个系统数据库 , 并查看系统数据库中的所有表结构。
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
key 是一个字符串,通过 key 获取 redis 中保存的数据,那么 key 通常存在以下的操作
针对以上问题常规做法是:查询数据库,数据库硬扛,如果压力并不大可以使用此方法,保持简单即可。
在MySQL 8.0.17中,我们在TPC-H基准测试中观察到一个特定的查询。该查询的执行速度比MySQL 8.0.16快20%。这项改进的原因是实施了“ antijoin”优化。
布隆过滤器是一种概率型数据结构(Probabilistic data structures),对插入和查询比较高效,能够计算 “某样东西 一定不存在 或者 可能存在 ”。
本文是MySQL创始人Monty在5月30日"腾讯云CDB/CynosDB技术揭秘"系列直播中的分享实录。 ---- 大家好,我是MariaDB的 Michael Widenius,我们今天来简单的聊下MariaDB10.5新特性和即将要做的事情。10.5已经是RC了,应该是下周四GA,所以非常近了。 Monty全程分享视频 从我个人加到MariaDB的特性开始,这也是我现在依然写代码的地方,差不多我花了我至少一半的时间在做这里。实际上在COVID-19期间,我花了90%的时间在做这里,这还是很好的。
socialShare('.social-share', { sites: [ 'qq' , 'wechat' , 'weibo' , 'twitter' , 'facebook' ], wechatQrcodeTitle: "分享到微信朋友圈", wechatQrcodeHelper: '期待在朋友圈见到这篇文章' });
当前创建的 数据库 testForTable 字符集和校验集分别为 utf8 和 utf8_general_ci,这是由配置文件中的默认编码集决定的
今天学院君来给大家演示如何在 Laravel 项目中基于 Redis 实现应用缓存功能,这想必也是很多人日常使用 Redis 最多的业务场景,这里的缓存指的是将数据库查询结果存储到 Redis,其目的是将数据加载从磁盘 IO 转化为直接从内存获取,从而提升应用性能。
最近,PHP官网刚刚发布了7.4版本,新增了类型声明,箭头函数,数值分割等新特性,以及弃用了一些方法,下面做一下简单的介绍及说明。
Redis 是一个开源的键值存储,既可以作为内存存储也可以作为缓存运行。Redis 是一种数据结构服务器,可以单独用作数据库服务器,也可以与 MySQL 等关系数据库配对以加快速度,就像我们在本教程中所做的那样。
今天我们来聊聊微信中的多表联合查询,应该是小表驱动大表还是大表驱动小表? 1. in VS exists 在正式分析之前,我们先来看两个关键字 in 和 exists。 假设我现在有两张表:员工表和部门表,每个员工都有一个部门,员工表中保存着部门的 id,并且该字段是索引;部门表中有部门的 id、name 等属性,其中 id 是主键,name 是唯一索引。 ❝这里我就直接使用 vhr 中的表来做试验,就不单独给大家数据库脚本了,小伙伴们可以查看 vhr 项目(https://github.com/lenve
人机智能交互技术实践作业模版与说明,具体包括4个专项实践和1个综合实践,综合实践需要做PPT汇报。
最近研发提交业务需求,大概逻辑就是先统计总数,然后分页进行导出.SQL查询条件很简单。根据时间范围以及productTags字段必须存在作为条件.目前每天大约5000万数据量,数据保留6个月满足条件数据不多.但在没有索引的情况下,前端导出是卡死的.本次只讨论count性能问题,分页导数同样需要优化.具体SQL如下:
1. 查看所有键:keys * //生产上客户端不建议直接使用keys * 来查询数数据,相当于MySQL的全表扫描,可以使用keys user*来缩小查询范围。 2. 键总数 dbsize //2个键,如果存在大量键,线上禁止使用此指令 3. 检查键是否存在:exists key //存在返回1,不存在返回0 4. 删除键:del key // del name01 name02, 返回删除键个数,删除不存在键返回0 5. 键过期:expire key seconds //expire name 10或者set name value EX 10 // 10秒过期,ttl name查看剩余的过期时间 6. 键的数据结构类型:type key //type name // 返回string,键不存在返回nil
4、SQL语句语法的优化。(可以用Sybase的SQL Expert,可惜我没找到unexpired的序列号)
今天同事有一个环境发现一条语句执行时间很长,感到非常奇怪。刚好有些时间,就抽空琢磨了下这个问题。 总体来看这个环境还是相对比较繁忙的,线程大概是200多个。 # mysqladmin pro|less|wc -l 235 带着好奇查看慢日志,马上定位到这个语句,已做了脱敏处理。 # Time: 161013 9:51:45 # User@Host: root[root] @ localhost [] # Thread_id: 24630498 Schema: test Last_errno: 1160
在进行操作讲解前,先展示当前 MongoDB 中已存在的文档,集合名称article
该语法可以理解为:将主查询的数据,放到子查询中做条件验证,根据验证结果(TRUE或FALSE)来决定主查询的数据结果是否得以保留。
在像 Web 服务这样需要快速响应的应用场景中,SQL 的性能直接决定了系统是否可以使用;特别在一些中小型应用中,SQL 性能更是决定服务能否快速响应的唯一标准
使用cd进入到mysql/bin文件夹下面,或者配置完环境之后,直接在cmd中使用mysql,然后回车开启mysql。 登录 为了安全考虑,在这里只设置了本地root用户可以连接上数据库。使用的指
上周投产之后同事应该在某个页面查询的时候新增了一个not in的条件,结果导致列表部分数据不展示了,经排查发现原来是not in条件的问题。
DROP PROCEDURE IF EXISTS test_insert;--如果存在此存储过程则删掉
ALTER TABLE用来添加,删除或修改现有表中的列,也可以用来添加和删除现有表上的各种制约因素。语法如下:
set character_set_client = gbk; -- 来自客户端的语句的字符集。服务器使用character_set_client变量作为客户端发送的查询中使用的字符集。
上一次 我们学会了使用 HyperLogLog 来对大数据进行一个估算,它非常有价值,可以解决很多精确度不高的统计需求。但是如果我们想知道某一个值是不是已经在 HyperLogLog 结构里面了,它就无能为力了,它只提供了 pfadd 和 pfcount 方法,没有提供类似于 contains 的这种方法。
如果想删除数据库,要么先将数据库中的表全部删除,此时可以使用CASCADE关键字,使用该关键字后,Hive会自己将数据库下的表全部删除。慎用慎用!
另外,MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了;再或者使用连接来替换。
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者:Boyu Zhang、 Hongyang (Bruce) Yang、Tianyu Zhou、Ali Babar、Xiao-Yang Liu 来自:Enhancing Financial Sentiment Analysis via Retrieval Augmented Large Language Models
在电商等常见的搜索业务场景中,Elasticsearch扮演着举足轻重的作用。它对于数据的准实时搜索可以达到很高的查询效率,并且天生自带的分布式、高可用、易扩展的能力,也使其具有了十足的魅力。那么,下面就是本篇文章的大纲结构
近年来,PG对排序进行了一些改进。PG15的开发周期中,我和Ronan、Dunklau、Thomas Munro、Heikki Linnakangas对PG做了一些更改以加快排序速度。当PG15于2022年底推出时,排序的每一项改进都应该可用。
相信有开发或DBA小伙伴,对于mysql处理多表关联方式或者说性能方面一直不太满意,对于开发提交的join查询,一般都是比较抗拒的,从而建议将join进行拆分,避免join带来的性能问题,同时也避免了程序与数据库带来网络开销的问题
找打PATH,点击编辑,新建一个,新建的内容就是找到mysql文件中的bin然后,赋值到新建的地址就行
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云