在《容易引起雪崩的两个处理》里,我提到一个慢查询的问题。本文先从整洁架构的角度讲讲慢查询sql完成的功能以及设计,再介绍对sql进行的实施测试现象以及思考。
如需有条件地从表中选取数据,可将 where 子句添加到select语句中。 SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name1, table_name2... [WHERE condition1 [AND [OR]] condition2.....
本文提要 从编码角度来优化数据层的话,我首先会去查一下项目中运行的sql语句,定位到瓶颈是否出现在这里,首先去优化sql语句,而慢sql就是其中的主要优化对象,对于慢sql,顾名思义就是花费较多执行时间的语句,它带来的影响也比较恶劣,首先是执行时间过长影响数据的返回速度,其次,慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源,影响其他的sql语句执行,过多的慢sql极其影响性能,如果系统流量或者并发量较大的情况下,过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使用。 dr
SQL 学过一点,但是没有怎么用,因此用的时候经常又要去看一遍教程,不如直接把经常会用到的语句给记录下来,下次直接看这一篇就行了。
分页 方式1: select * from table order by id limit m, n; 该语句的意思为,查询m+n条记录,去掉前m条,返回后n条记录。无疑该查询能够实现分页功能 但是如果m的值越大,查询的性能会越低(越后面的页数,查询性能越低),因为MySQL同样需要扫描过m+n条记录。 方式2: select * from table where id > #max_id# order by id limit n; 该查询每次会返回n条记录,却无需像方式1扫描过m条记录,在大数据
Hue是一个大数据交互式分析平台,目前在大数据领域中应用还是比较广泛的。它是Cloudera贡献出来的,已经发展得比较成熟了,支持绝大多数常用的大数据组件。虽然Zeppelin发展迅速,对Spark的支持更好,还支持FlinkSQL,并且在CDH7.1.1之后,Zeppelin也被集成到了Cloudera Runtime中。但是短时间内,zepeelin还是无法取代Hue。
很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录,但为了旧记录仍然可访问,所以就需要个分页的导航栏。然而,如何通过MySQL更好的实现分页,始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法,但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。
很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录,但为了旧记录仍然可访问,所以就需要个分页的导航栏。然而,如何通过MySQL更好的实现分页,始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法,但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。 我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。
大约两个礼拜前有同学抛出这个图片问是怎么回事, 没有时间随即记下,有时间来处理。假期本来想懒懒,但答应人家的事情,是要做的。
最近两天在测需求和写脚本的时候,遇到的两个场景,学会的mongodb的查询用法,分享给大家。
才用了几天的WordPress,但已经开始琢磨插件的使用,因为发现很多自己想要的WordPress都没有自带的功能,于是不断体验,不断尝试,把每一个尝试的感触都写在这里,不定期更新本帖。
一道面试的问题,当MySQL表中有数据量很大的时候如何做分页。。。。当时只知道在数据量很大的时候可以分表,但不知道不分表时可以怎么做。。。。唉,谁让代理商就那么几条数据,一个简单的limit,offset就完全hold住了(捂脸)。。。 很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录,但为了旧记录仍然可访问,所以就需要个分页的导航栏。然而,如何通过MySQL更好的实现分页,始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法,但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。 我们先从一个常用但性能很差的查询来看一
大家好,我是Maynor。相信大家和我一样,都有一个大厂梦,作为一名资深大数据选手,深知SQL重要性,接下来我准备用100天时间,基于大数据岗面试中的经典SQL题,以每日1题的形式,带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。
因为项目中经常出现,由于使用了hibernate生成的方法,会从二级缓存中拿取数据,导致数据不一致的问题,甚至导致出现脏数据的问题,所以总结以下hibernate的缓存机制。
MySQL 可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
wp_postmeta数据表是WordPress中存储文章的一些相关信息,如文章缩略图地址、缩略图长宽高和alt信息、文章所在分类的URL、文章自定义的Description和Keywords、文章访问次数等;
一条 SQL 可能在很多人看来是 select , 那是业务;部分人看来,却是一棵棵树,语法树,那是 DBA;少部分人会分析磁盘开销,笛卡尔统计值,时空复杂度,那是内核设计。
mysql介绍 (1) mysql数据库是瑞典AB开发。 (2) mysql--> sun --> oracle。 (3) mysql数据库的特点。 1. 开源。 2. 免费。 3. 跨平台(windows/linux/unix/苹果)。 4. 处理并发性(13000个)/安全/稳定。 5. 该数据库 轻(对资源要求不高)安装文件 37.7M。而且 对cpu/内存要求都不高 基本语法: 在dos下输入: mysql -
猫猫在做单表增删查改,修改了一条数据,但我不想保存,需要还原到原来的状态。 同样无论我去对表操作多少,增删改,都可以还原到最初的状态。
sql 性能下降的原因 2 sql service的解析顺序 3 sql 的7中join 4 索引 5 explain 的介绍 单表建立索引案例 2表建立索引案例: 3表建立索引案例: -- 查询慢查
此篇博客主要是讲述MySql(仅限innodb)的两阶段加锁(2PL)协议,而非两阶段提交(2PC)协议,区别如下:
在使用hive进行开发时,我们往往需要获得一个已存在hive表的建表语句(DDL),然而hive本身并没有提供这样一个工具。
回顾以前写的项目,发现在规范的时候,还是可以做点骚操作的。 假使以后还有新的项目用到了MySQL,那么肯定是要实践一番的。 为了准备,创建测试数据表(建表语句中默认使用utf8mb4以及utf8mb4_unicode_ci,感兴趣的读者可以自行搜索这两个配置):
内容提要 一、对EF框架的性能测试 增、删、改,查测试及性能优化 二、使用sql执行 增、删、改,查测试 三、对以上两种方式对比分析 一 对EF框架的测试 1插入操作测试 测试代码(关键部分) List<Collection> list = new List<Collection>(); int i = 0; while (i < count) { Collection
这两天在准备写一个关于降低buffer gets进行sql优化的文章时,无意中发现一篇熊军老师2012年写的文章:《Oracle Index Internals》,就先学习了一下。文章对B-Tree索引进行了深入的阐述,我上一篇的is null使用联合索引的案例,这篇文章也提到了。更巧的是,本文下面的内容,也与文章的的这一页有关:
SQL语言有40多年的历史,从它被应用至今几乎无处不在。我们消费的每一笔支付记录,收集的每一条用户信息,发出去的每一条消息,都会使用数据库或与其相关的产品来存储,而操纵数据库的语言正是 SQL !
本篇是「深入浅出MyBatis」系列的最后一篇,主要介绍与Spring的集成,以及工作中的一些实用场景。
在历史表中对客户的一生的记录可能就这样几条记录,避免了按每一天记录客户状态造成的海量存储的问题: (NAME)人名 (START-DATE)开始日期 (END-DT)结束日期 (STAT)状态 client 19000101 19070901 H在家 client 19070901 19130901 A小学 client 19130901 19160901 B初中 client 19160901 19190901 C高中 client 19190901 19230901 D大学 client 19230901 19601231 E公司 client 19601231 29991231 H退休在家
说到查询,我们要回答两个问题:1.查询什么?2.从哪查询?我们可以使用 SQL 的 SELECT 子句来表达要查询什么。使用 FROM 子句来表达从哪查询。
在上一篇《Python中的SQL库:SQLite》中,已经对数据库的基本操作有所概括,并且用SQLite做了演示。本文将重点介绍在Python程序中如何操作MySQL。
DML操作是指对数据库中表记录的操作,主要包括表记录的插入(insert),更新(update),删除(delete)和查询(select),是开发人员日常使用最频繁的操作。
原版排版太难看了看着闹眼睛。 https://www.cnblogs.com/quanweiru/archive/2012/11/09/2762223.html
最近在开发需求的时候,用到了select...for update。在代码评审的时候,一位同事说 ,唯一索引+一个非索引字段,是否可能会锁全表呢?本文田螺哥将通过9个实验操作的例子,给大家验证select...for update到底加了什么锁,是表锁还是行锁。
最近在开发需求的时候,用到了select......for update。在代码评审的时候,一位同事说 ,唯一索引+一个非索引字段,是否可能会锁全表呢?本文田螺哥将通过9个实验操作的例子,给大家验证select......for update到底加了什么锁,是表锁还是行锁。
=(等于)、!=(不等于)、<>(不等于)、<(小于)、<=(小于等于)、>(大于)、>=(大于等于);
SQL常见面试题总结 (原创不易,你们对阿超的赞就是阿超持续更新的动力!) (以免丢失,建议收藏,阿超持续更新中......) (------------------------------------------------------------------------) 常用SQL语句 SQL常用的聚合函数 Group By和Order By where和having子句的区别 count(*)和count(1)有什么区别 count(1) 含义 用count对字段为null的数据可以查出来吗
对于传统应用系统,一旦系统性能测试达标上线后,后续出现性能恶化除了业务徒增之外,十有八九都是数据库惹的祸。通过快速的业务量比对排除异常后,重点的问题排查就要放到数据库性能上。今天我们就ORACLE数据库性能恶化的定位处理方法进行总结,用此方法可快速的找到故障原因。 数据库之所以出现性能恶化,其实就是在数据库所需要的CPU、内存、IO、网络等方面的现有的资源,无法满足当前系统所要消耗的资源。既然已经排除了业务量的徒增,也就间接说明这种消耗是非正常的消耗,我们把非正常消耗资源的业务逻辑找出来,也就间接的找到了性
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引是在存储引擎中实现的,所以每种存储引擎中的索引都不一样。如MYISAM和InnoDB存储引擎只支持BTree索引;MEMORY储存引擎可以支持HASH和BTREE索引。
https://blog.csdn.net/horses/article/details/104553075
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 3 篇,第 1 ~ 2 篇请看这里: MySQL 简单查询语句执行过程分析(一)词法分析 & 语法分析 MySQL 简单查询语句执行过程分析(二)查询准备阶段
Dream big dreams. Small dreams have no magic.
我们都知道innoDb刷新数据到磁盘是通过页为单位来刷新的,那么总不能每次修改一条数据或者几条,就把整个页刷新到磁盘上,所以这时候redo日志的作用就是记录每条新增或者修改后的数据,在以后特定的时间flush到磁盘上。
来源:blog.csdn.net/horses/article/details/10455307
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 来源:blog.csdn.net/horses/article/details/10455307 关系模型(Relational model)由 E.F.Codd 博士于 1970 年提出,以集合论中的关系概念为基础;无论是现实世界中的实体对象还是它们之间的联系都使用关系表示。我们在数据库系统中看到的关系就是二维表(Table),由行(Row)和列(Column)组成。因此,也可以说关系表是由数据行构成的集合。 关系模
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