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count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些差别?那种效率更高

from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些差别。...今天谈到了count(*)的性能问题，我就借此机会和你详细说明一下这几种用法的性能差别。 需要注意的是，下面的讨论还是基于InnoDB引擎的。 这里，首先你要弄清楚count()的语义。...count()是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果count函数的参数不是NULL，累计值就加1，否则不加。最后返回累计值。...所以，count(*)、count(主键id)和count(1) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为NULL的总个数。...至于分析性能差别的时候，你可以记住这么几个原则： server层要什么就给什么； InnoDB只给必要的值； 现在的优化器只优化了count(*)的语义为“取行数”，其他“显而易见”的优化并没有做

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MySQL 不同存储引擎下 count(星) count(1) count(field) 结果集和性能上的差异，不要再听网上乱说了

COUNT(NULL) 返回 0.实践// 返回不为 null 的行 预期结果 5 行SELECT COUNT(class_no) FROM student;count(*)、count(1)、count...实践// 总行数 10 行 预期返回 10SELECT COUNT(*) FROM student;SELECT COUNT(1) FROM student;性能上的差异上面我们聊完了结果集上的差异，下面我们来看看性能...总结上文中讨论了一些 count 函数的一些表现，并没有涉及 where 条件的使用，因为一旦引入 where 条件就会引入多个字段和多个字段的索引进行成本分析：上面的规则虽然看着很多，但实际上结合结果集和...作为一个 Java 后端技术爱好者，我不仅热衷于探索语言的新特性和技术的深度，还热衷于分享我的见解和最佳实践。我相信知识的分享和社区合作可以帮助我们共同成长。...在我的博客上，你将找到关于Java核心概念、JVM 底层技术、常用框架如Spring和Mybatis 、MySQL等数据库管理、RabbitMQ、Rocketmq等消息中间件、性能优化等内容的深入文章。

27020
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MongoDB 高手课

被选举为主节点的节点必须： 能够与多数节点建立连接 具有较新的 oplog 具有较高的优先级(如果有配置) 复制集节点有以下常见的选配项： 是否具有投票权（v 参数）：有则参与投票。...关于软件： 复制集各节点软件版本必须一致，以避免出现不可预知的问题。 增加节点不会增加系统写性能！...： 没有主外键的检查 $lookup 只支持 left outer join $lookup 的关系目标（from）不能是分片表 17 模式套用 经验和学习 –模式导向-> 套用设计模式 -> 优化的模型...时序数据，分桶设计：利用文档内嵌组，将一个时间段的数据聚合到一个文档里。...它们的主要区别在于如何存储和检索数据。 B-树是一种自平衡的搜索树，其中每个节点可以存储多个键和对应的值，并支持在O(log n)时间内进行搜索、插入和删除操作。

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【mongo 系列】聚合知识点梳理

集合名字.estimatedDocumentCount() 粗略的计算文档的个数，是一个估计值 db.集合名字.count() 计算文档的数量，是通过聚合来计算的 db.集合名字.distinct()...阶段关键字 描述 $match 筛选条件 $group 分组 $project 显示字段 $lookup 多表关联 $unwind 展开数组 $out 结果汇入新表 $count $文档计数 $sort.../ 例如 $count 的例子 第一个 group 就用于筛选数据，聚合管道中，此处的输出是下一个管道的输入，下一个管道是 project 选择显示的字段 MapReduce https://docs.mongodb.com.../manual/core/map-reduce/ MapReduce 操作将大量的数据处理工作拆分成多个线程并行的处理，然后将结果合并在一起 MapReduce 具有如下 2 个阶段: 将具有相同 key...的 bypassDocumentValidation 可选参数，是否略过数据校验的流程 聚合管道和 MapReduce 的对比 比较项 聚合管道 MapReduce 目的 用于提高聚合任务的性能和可用性

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MongoDB聚合索引在实际开发中的应用场景-数据挖掘和推荐

聚合索引在数据挖掘和推荐系统中也有很多应用。...例如，假设我们有一个包含用户购买记录的集合 purchase，每个文档包含以下字段：user_id：用户IDproduct_id：商品IDpurchase_date：购买日期quantity：购买数量我们可以使用聚合索引来计算商品之间的相似度...首先，我们需要创建一个聚合索引：db.purchase.createIndex({ "product_id": 1 })然后，我们可以使用聚合框架来计算商品之间的相似度：db.purchase.aggregate...: 1 } }, { $sort: { count: -1 } }])上面的聚合操作将用户购买记录按照用户ID进行分组，然后通过 $lookup 操作将购买同一商品的用户关联起来，再通过...$group 操作统计每个商品和其它商品之间的购买次数。

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【NAACL 2021】RCI：在基于 Transformer 的表格问答中行和列语义捕获

在本文中，作者提出了两种新颖的方法，证明一种方法可以在不使用任何这些专门的预训练技术的情况下在 Table QA 任务上实现卓越的性能。...扩展到聚合问题 虽然 RCI 的重点是解决表格查找问题，但也可以通过添加问题分类器扩展到聚合问题。...训练另一个Transformer将“问题-表头”序列对分类为六类之一：lookup, max, min, count, sum 和average。...因为表格标题是和，诸如“How many wins do the Cubs have?”之类的问题是相关的。可以由 lookup、count 或者 sum操作得到答案，具体取决于表的结构。...对 RCI 模型的单元级别置信度设置一个阈值，并按预测的问题类型，进行聚合，产生最终答案，即可用于单元格的查找问题，也可以用于聚合成单个数字的问题。

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轻松掌握 MongDB 流式聚合操作

信息科学中的聚合是指对相关数据进行内容筛选、处理和归类并输出结果的过程。MongoDB 中的聚合是指同时对多个文档中的数据进行处理、筛选和归类并输出结果的过程。...在这里插入图片描述 上图描述了文档经过 $match、$sample 和 $project 等三个 Stage 并输出的过程。SQL 中常见的聚合术语有 WHERE、SUM 和 COUNT 等。...下表描述了常见的 SQL 聚合术语、函数和概念以及对应的 MongoDB 操作符或 Stage。...简单的聚合 除了 Aggregation Pipeline 和 Map-Reduce 这些复杂的聚合操作之外，MongoDB 还支持一些简单的聚合操作，例如 count、group 和 distinct...count count 用于计算集合或视图中的文档数，返回一个包含计数结果和状态的文档。

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Elasticsearch 8.X 聚合查询下的精度问题及其解决方案

Elasticsearch在实践中表现出优秀的搜索性能，但在一些复杂的聚合操作，如求平均值（avg）时，可能会出现数据精度不准的问题。...这是因为Elasticsearch在进行聚合操作时，为了提高性能和效率，会使用一种叫做“浮点数计算”的方式来做大数运算，而这种计算方式在处理大数时往往会丢失一些精度。...在许多应用场景中，我们需要存储具有小数的数字，例如价格、评分等。...这样，可以在保持较高精度的同时，使用更少的存储空间和更好的性能来存储和查询价格了。...在遇到类似的问题时，我们需要根据实际情况选择最适合的解决方案。一方面要考虑精度的要求，另一方面也要考虑查询性能和资源消耗。我们应该根据业务的实际需求，适时地使用脚本计算来提高聚合操作的精度。

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聊聊流式数据湖Paimon(一)

Changelog Producer：用于在数据湖中生成和跟踪数据的变更日志（changelog）；Paimon 支持丰富的 Changelog Producer，例如“lookup”和“full-compaction...Bucket是读写的最小存储单元，因此Bucket的数量限制了最大处理并行度。 不过这个数字不应该太大，因为它会导致大量 小文件和低读取性能。...查询LSM树时，必须合并所有 sorted runs，并且必须根据用户指定的合并引擎和每条记录的时间戳来合并具有相同主键的所有记录。 写入LSM树的新记录将首先缓存在内存中。...然而，压缩是一个资源密集型过程，会消耗一定的CPU时间和磁盘IO，因此过于频繁的压缩可能会导致写入速度变慢。 这是查询和写入性能之间的权衡。...Lookup 会将数据缓存在内存和本地磁盘上，您可以使用以下选项来调整性能： Lookup changelog- Producer 支持changelog- Producer.row-deduplicate

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MongoDB 介绍和操作

如果他们的关系并不是那么密切，那么， NoSQL 将会是利器。 MongoDB 和 Redis 一样均为 key-value 存储系统，它具有以下特点： 面向集合存储，易存储对象类型的数据。...无模式（太过随意，有时反倒是缺点） 支持对象存储 支持Map/reduce和聚合操作 扩展方便 可靠性高 MongoDB的缺点不多，但很要命，这就是被很多人诟病的“内存贪婪”：它会占用操作系统几乎所有的空闲内存...让其他进程活得不舒适，而我们一直对该机制缺乏了解，也没有相应的应对手段 MongoDB 与 MySQL 性能比较 像 MySQL 一样， MongoDB 提供了丰富的远远超出了简单的键值存储中提供的功能和功能...MongoDB 具有查询语言，功能强大的辅助索引(包括文本搜索和地理空间)，数据分析功能强大的聚合框架等。...MySQL MongoDB表集合行文档列字段joins嵌入文档或者链接 MongoDB应用范围和限制 MongoDB 的主要目标是在 key-value (键/值)存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的

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Apache Kylin 概览

Kylin 对于解决的问题有以下假设： 大数据查询要的一般是统计结果，是多条记录经过聚合函数计算后的统计值 原始的记录则不是必需的，或者访问频率和概率都极低 聚合是按维度进行的，有意义的维度聚合组合也是相对有限的...高级设置的一些说明： Aggregation Groups：Kylin 默认会把所有维度放在一个聚合组中；如果维度数较多（例如>10），那么建议用户根据查询的习惯和模式，将维度分为多个聚合组。...使用 Spark 逐层构建算法： 核心概念和逻辑与MR相同 区别在于将每层的立方体抽象为 RDD，然后使用父 RDD 生成子 RDD。 尽可能在内存中缓存父 RDD 以获得更好的性能 ?...这样具有更少的调度开销。 ? 使用 Spark相比于 MR 的耗时比较如下： ?...Segments 的结果才能返回正确的查询结果，聚合的 Segments 越多，查询的性能越差 每个 Segments 都对应 Hbase 的一张表，过多的 Segments 会在底层的存储系统产生大量的文件

1.7K20

Flink SQL 知其所以然（二十六）：Group 聚合操作

Group 聚合和上面介绍到的窗口聚合的不同之处，就在于 Group 聚合是按照数据的类别进行分组，比如年龄、性别，是横向的；而窗口聚合是在时间粒度上对数据进行分组，是纵向的。...但是窗口聚合和 Group by 聚合的差异在于： ⭐ 本质区别：窗口聚合是具有时间语义的，其本质是想实现窗口结束输出结果之后，后续有迟到的数据也不会对原有的结果发生更改了，即输出结果值是定值（不考虑...而 Group by 聚合是没有时间语义的，不管数据迟到多长时间，只要数据来了，就把上一次的输出的结果数据撤回，然后把计算好的新的结果数据发出 ⭐ 运行层面：窗口聚合是和 时间 绑定的，窗口聚合其中窗口的计算结果触发都是由时间...如果有结果 oldResult，拿出来和当前的数据进行 sum\count\max\min 计算出这个 key 的新结果 newResult，并将新结果 [key, newResult] 更新到 state...join（附源码） flink sql 知其所以然（十四）：维表 join 的性能优化之路（上）附源码 flink sql 知其所以然（十三）：流 join 很难嘛？？？

1.1K10

abp vnext2.0核心组件之DDD组件之实体结构源码解析

整个实体抽象结构和老版abp没有什么大的区别.单单从内容看.首先介绍普通实体.分为聚合根和一般实体 1、实体 为什么要先介绍实体,因为聚合根也是一个实体,实体代码如下： ? ?...两个类型必须具有类型的IS-a关系或必须是同一类型 接着 ?...每一个聚合根都具有一组方法来操作领域事件,因为领域事件作为vnext单独组件的存在,所以本文不做解析,后续会有随笔进行介绍. 接着 ?...每一个聚合根都维护了一个额外属性的字段,方便进行灵活的扩展.比如和mogodb等库进行合作. 接着 ?...因为篇幅问题,聚合根其余的功能就不介绍了,和实体一致.其实本质聚合根就是一个实体. ok,vnext关于DDD的实体结构架构大致就是如此,很简单,当然这边领域事件结构没有介绍,后续有随笔会介绍.可以看到

1.1K10

Apache Druid介绍

这样的设计极大的提高了部分列查询场景性能。另外，每一列数据都针对特定数据类型做了优化存储，从而能够支持快速扫描和聚合。...近似算法(Approximate algorithms) Druid应用了近似 count-distinct，近似排序以及近似直方图和分位数计算的算法。...大部分的查询为聚合查询（aggregation）和报表查询（reporting queries），例如我们常使用的 "group by" 查询。同时还有一些检索和扫描查询。...查询的延迟被限制在 100ms 到 几秒钟之间。 你的数据具有时间组件（属性）。针对时间相关的属性，Druid 进行特殊的设计和优化。...你可能具有多个数据表，但是查询通常只针对一个大型的分布数据表，但是，查询又可能需要查询多个较小的 lookup 表。

1.4K20

Apache Kylin 从零开始构建Cube(含优化策略)

事实表和维度表 事实表（Fact Table）是指存储有事实记录的表，如系统日志、销售记录、传感器数值等； 维度表（Dimension Table）或维表，也叫做查找表（Lookup Table），是与事实表相对应的一种表...在此页面上可以设置聚合组和Rowkey Kylin默认会把所有维度都放在同一个聚合组中；如果维度数较多（例如>10），那么建议用户根据查询的习惯和模式，单击“New Aggregation Group+...各维度在Rowkeys中的顺序如何设置？ 各维度在Rowkeys中的顺序，对于查询的性能会产生较明显的影响。...类型的配置还有：kylin.hbase.region.count.min和kylin.hbase.region.count.max 决定每个Segment最少或最多被划分成多少个分区。...如果我们想根据B维度来进行查询，如select count(*) from tbl inner join lookup_tbl group by lookup_tbl.B 则Kylin会对该查询进行优化

2K20

MongoDB实战面试指南：常见问题一网打尽

问题：MongoDB中的$lookup是什么？如何使用它？ 答案：lookup是MongoDB聚合管道中的一个阶段，它用于执行左外连接操作。...lookup可以从另一个集合中获取与输入文档相关联的文档，并将它们合并到输出文档中。使用lookup时，需要指定要连接的集合、连接条件和输出字段等参数。...例如，可以使用 lookup将订单集合中的订单与库存集合中的商品进行关联查询。 8. 问题：如何优化MongoDB的查询性能？ 答案：优化MongoDB的查询性能可以从多个方面入手。...答案：在MongoDB中，我们使用聚合管道的group阶段来进行分组操作。 group阶段将输入文档组合到具有共同值的组中，并为每个组计算聚合值。...分片引入了额外的复杂性和管理开销，因此在决定使用分片之前应该仔细评估应用程序的需求和预期的数据增长。 18. 问题：MongoDB中的复制集（Replica Set）是什么？它如何提供高可用性？

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. | 基于大规模数据标注和深度学习对组织图像进行具有人类水平性能的全细胞分割

1.简介 理解组织中存在的结构和功能关系是基础研究和转化研究前沿的一个挑战。多重成像技术的最新进展扩大了可同时定量的转录物和蛋白质的数量，为大规模分析人体组织样本开辟了新的途径。...作者认为开发这种算法需要两个创新： （1）能生成大量像素级别训练数据的可扩展方法。 （2）一个集成的深度学习算法，它使用这些数据来达到人类水平的性能。...由于作者的 “人在环路” 数据标注方法的可扩展性，TissueNet大于以前所有发布的数据集的总和(图1b)，具有130万个全细胞注释和120万个细胞核注释。...3.Mesmer算法及其性能 为了满足细胞分割对准确性和速度的要求，团队创建了 Mesmer，这是一种基于深度学习的组织数据核和全细胞分割算法。...综上所述，前面的分析表明，Mesmer执行的全细胞分割具有人类水平的性能，并且以前的细胞分割算法在组织数据方面没有达到与人类性能相当的水平。

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