之前有分享过一篇笔记:Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) 里面有提到Analyzer、Optimizer定义了一系列 rule。 📷 其中Analyzer定义了从【未解析的逻辑执行计划】生成【解析后的逻辑执行计划】的一系列规则,这篇笔记整理了一下这些规则都哪些。 基于spark3.2 branch rule【规则】 batch【表示一组同类的规则】 strategy【迭代策略】 注释 OptimizeUpdateFields Substitution fixedPoint 此
开发人员正在研发的许多项目都涉及编写由基本的 SELECT/FROM/WHERE 类型的语句派生而来的复杂 SQL 语句。其中一种情形是需要编写在 FROM 子句内使用派生表(也称为内联视图)的 Transact-SQL (T-SQL) 查询。这一常规使开发人员能获取一个行集,并立即将该行集加入到 SELECT 语句中的其他表、视图和用户定义函数中。另一种方案是使用视图而不是派生表。这两种方案都有其各自的优势和劣势。
子查询是一个嵌套在 SELECT、INSERT、UPDATE 或 DELETE 语句或其他子查询中的查询。任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询。
现在想得出每种评论字数的个数,每个字符包括标点、空格、表情符号都算一个字,但每对中括号连同其中的内容只算一个字。对于上面的数据行,结果为:
定义一个递归CTE,至少需要两个查询(或者更多),第一个查询称为定位点成员(anchor member),第二个查询称为递归成员(recursive member),基本格式如下:
中篇的重点在于,在复杂情况下使用表表达式的查询,尤其是公用表表达式(CTE),也就是非常方便的WITH AS XXX的应用,在SQL代码,这种方式至少可以提高一倍的工作效率。此外开窗函数ROW_NUMBER的使用也使得数据库分页变得异常的容易,其他的一些特性使用相对较少,在需要时再查阅即可。 本系列包含上中下三篇,内容比较驳杂,望大家耐心阅读: 那些年我们写过的T-SQL(上篇):上篇介绍查询的基础,包括基本查询的逻辑顺序、联接和子查询 那些年我们写过的T-SQL(中篇):中篇介绍表表达式、集合运算符和开窗
由于存储的特性,选择需要的字段可加快字段的读取、减少数据量。避免采用*读取所有字段。
如果用过MSSQL或者是Oracle中的窗口函数(Oracle中叫分析函数),然后再使用MySQL 8.0之前的时候,就知道需要在使用窗口函数处理逻辑的痛苦了,虽然纯SQL也能实现类似于窗口函数的功能,但是这种SQL在可读性和以及使用方式上大打折扣,看起来写起了都比较难受。
您好!我是Matt Mazur ,是一名数据分析师,曾在几家初创公司工作过,帮助公司利用数据发展业务。本指南记录了我对格式化 SQL 的喜好,希望对其他人有一些用处。如果您或您的团队还没有 SQL 风格指南,那么它可以作为一个很好的起点,您可以根据自己的喜好来采用和更新它。
整体上分为标准的优化规则和特殊的优化规则,这是为了实现上的扩展性。 标准优化规则 过滤推断前的算子优化-operatorOptimizationRuleSet 过滤推断-Infer Filters 过滤推断后的算子优化-operatorOptimizationRuleSet 下推join的额外谓词-Push extra predicate through join 算子下推(Operator push down)-Project、Join、Limit、列剪裁 算子合并(Operator combine)-
使用Apache Hive,您可以查询包括Hadoop数据在内的分布式数据存储。
你真的会玩SQL吗?系列目录 你真的会玩SQL吗?之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗?和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗?三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗?查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗?让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗?EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗?无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗?Case也疯狂 你真的会玩SQL吗?表表达式,排名函数 你真的会玩SQL吗?简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗?你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
以前总是追求新东西,发现基础才是最重要的,今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化。 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 概述: 本篇主要是对表表达式中派生表和公用表表达
🪁🍁 希望本文能够给您带来一定的帮助🌸文章粗浅,敬请批评指正!🐅🐾🍁🐥
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中,5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、分布式执行框架以及向量化执行引擎等多方面对TDSQL-A进行了深入解读。 在本系列分享的最后一期,我们整理了关于TDSQL-A大家最关心的十个问题,腾讯云技术大咖们将对这些问题一一解答。 TDSQL-A是腾讯首款分布式分析型数据库引擎,采用全并行无共享架构,具有自研列式存储引擎,支持行列混合存储,适应于海量OLAP关联分析查询场景。它能够支持2000台物理服务器
小伙伴们在进行SQL排序时,都能很自然的使用到ORDER BY。不管是默认ASC的升序,还是DESC降序,几乎都是信手拈来。
在企业级项目开发中,分页查询,获取某一类数据的List列表,这一功能是最普遍也是最重要的功能。其做法有很多种,例如ORM中自定义分页查询,一般情况下是拼接强类型的查询条件,然后转换成sql语句,查出出分页结果。在ORM转换过程中会稍微损失性能,效率会降低。对于百万级以上的大数据量,要求查询界面显示速度快,此时手动写存储过程,并且在存储过程中分页是最佳选择。下面给出具体的示例与说明:
MySQL角色是指定的权限集合. 像用户帐户一样,角色可以拥有授予和撤消的权限:
MySQL的第八个版本蓄势待发,并有望于2018年发布。在MySQL 5.7.9的首个通用版本推出后的28个月内,MySQL 8发布了从8.0.0到8.0.4这五个候选版本。这些发布候选仅针对开发使用,而不应该生产系统中使用。因为这些候选版并不支持版本升级,用户可能会碰上候选版与一般可用(GA)版间存在数据格式不兼容的问题。
本节讨论的相关内容包括:视图、派生表、CTE、内联表值函数 场景:如果要查询一组数据(例如聚合数据,也就是几个表聚合在一起的数据),这些数据并未在数据库中以表的形式存在。 1、视图:通常用来分解大型的查询。使查询更容易,无需在临时表中复制或者存储数据。视图存于数据库,适用于所有批处理的数据库对象。不适用于单个T-SQL的批处理。 create view myview as select ...... 2、派生表(内联视图) select .... from(select .....) as a 完全虚拟
让我们以一个虚构的业务为例。假设你是亚马逊电子商务分析团队的一员,需要运行几个简单的查询。你手头有两个表,分别为“product(产品)”和“discount (折扣)”。
由于 Citus 通过扩展 PostgreSQL 提供分布式功能,因此它与 PostgreSQL 结构兼容。这意味着用户可以使用丰富且可扩展的 PostgreSQL 生态系统附带的工具和功能来处理使用 Citus 创建的分布式表。
前言 Mysql 8 正式发布了,新增了很多优秀特性,之后我会挑些重点来分享。 下面和大家一起熟悉下 CTE(Common Table Expressions)通用表表达式。 CTE 是什么 派生表大家都比较熟悉了,CTE 就是针对派生表来的,可以说是增强的派生表,或者说时派生表的替换。 派生表是 FROM 中的子查询,例如: SELECT ... FROM (subquery) AS derived, t1 ... CTE 就像派生表,但它的声明是在查询块儿之前,而不是在 FROM 中,例如: WITH
背景 最近SSIS的开发过程中遇到几个问题。其中使用CTE时,遇到一个远程连接对象,结果导致严重的性能问题,为了应急我就修改了代码。 之前我写了一篇介绍CTE的随笔包含了CTE的用法等:
一、图形化在线分析工具 https://explain.dalibo.com/ 📷 二、执行分析语句 EXPLAIN (ANALYZE, COSTS, VERBOSE, BUFFERS, FORMAT JSON) select * from ... 生成分析JSON之后,填入图形化分析页面,进行分析。 三、分析样例 📷 1、走索引 - Index Scan Node 表示先走二级索引,再走一级索引找到数据 finds relevant records based on an Index. Index Sc
MySQL8.0.30已经正式GA好几天了,为大家翻译一下release note。由于内容比较长,部分内容机器翻译。重点内容有校对。
有个更好的办法,是安装扩展pg_stat_statements,此处需要PostgreSql支持,部分版本需要编译安装:
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如果您想要查询子查询,那就是CTEs施展身手的时候 - CTEs基本上创建了一个临时表。
随着数据量持续增长,对合格数据专业人员的需求也会增长。具体而言,对SQL流利的专业人士的需求日益增长,而不仅仅是在初级层面。
随着数据量持续增长,对合格数据专业人员的需求也会增长。具体而言,对SQL流利的专业人士的需求日益增长,而不仅仅是在初级层面。 因此,Stratascratch的创始人Nathan Rosidi以及我觉得我认为10个最重要和相关的中级到高级SQL概念。 1.常见表表达式(CTEs) 如果您想要查询子查询,那就是CTEs施展身手的时候 - CTEs基本上创建了一个临时表。 使用常用表表达式(CTEs)是模块化和分解代码的好方法,与您将文章分解为几个段落的方式相同。 请在Where子句中使用子查询进行以下查询。
SQL是结构化查询语言的缩写,是一种用于管理关系型数据库的计算机语言。通过使用SQL语句,可以对数据库中的表格进行查询、更新、删除等操作。
> 公众号:[Java小咖秀](https://t.1yb.co/jwkk),网站:[javaxks.com](https://www.javaxks.com)
因此,Stratascratch的创始人Nathan Rosidi以及我觉得我认为10个最重要和相关的中级到高级SQL概念。
📷 SQL 参考 创建和修改分布式对象 (DDL) https://citus.hacker-linner.com/develop/reference_ddl.html 创建和分发表 引用表 分布协调器数据 共置表 从 Citus 5.x 升级 删除表 修改表 添加/修改列 添加/删除约束 使用 NOT VALID 约束 添加/删除索引 类型和函数 手动修改 摄取、修改数据 (DML) https://citus.hacker-linner.com/develop/reference_dml.html
原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处(保留超链接)。 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/sql/cte/ CTE or WITH WITH语句通常被称为通用表表达式(Common Table Expressions)或者CTEs。 WITH语句作为一个辅助语句依附于主语句,WITH语句和主语句都可以是SELECT,INSERT,UPDATE,DELETE中的任何一种语句。 例讲CTE WITH语句最基本的功能是把复杂查询语句拆分成多个简单的部分,如下
较之前一版本,SQL Server 2005可以说是作出了根本性的革新。对于一般的编程人员来说,最具吸引力的一大特性就是实现了对CLR的寄宿,使我们可以使用任意一种.NET Programming Language来编写Stored Procedure、Function、Trigger、User Defined Type等等。但是并不意味着我们使用多年的T-SQL即将被淘汰,而事实上T-SQL仍然是我们最为常见的基于Database的编程语言。为了使编程人员更容易地使用T-SQL来实现一些较为复杂的功能,S
一、From阶段 针对连接说明: 1、笛卡尔积 2、on筛选器 插播:unknown=not unknuwn 缺失的值; 筛选器(on where having)把unknown当做FALSE处理,排除在筛选结果之外。如果比较两个null,结果是不相等的,false check约束中当做true,例如要求某列大于0,当插入null时是成功的,认为null>0是ture。如果比较两个null,结果是相等的,这种比较在unique约束、集合运算(例如union 、except)、排序、分组,都认为是相等的。 3
数据库在物理上由数据文件和事务日志文件组成,每个数据库必须至少有一个数据文件和一个日志文件。
上一篇简要介绍了图数据库的一些基本内容(初识SQL Server2017 图数据库(一)),本篇通过对比关系型一些语法来体现图数据库模式的一些优点,比如查询方便,语句易理解等。 在图数据库模型上构建查询的优势: T-SQL 带给图表查询一些新的语法。在SELECT语句中我们有一些特殊的语句来关联点和边。让我们来演练一些,构建查询语句检索发帖和回复,如下: 我们检索每个记录的两个部分,发帖和回复,因此我们需要在FROM子句中引用两次ForumPosts’表,这个地方可以采用一些有意义的别名: FROM db
在MySQL 8.0.1中,我们引入了对递归通用表表达式(CTE)的支持。今天,我想提出一个解决方案,当使用递归CTE编写查询时,几乎每个人都会遇到:发生无限递归时,如何调试?
即便对SELECT等数据库查询语句已经很熟悉了,但HAWQ里的查询有其自己的特点,还是需要研究一下。 一、HAWQ的查询处理流程 理解HAWQ的查询处理过程有助于写出更
1 MySQL8.0 pre-GA(pre General Avaliable:公共可用的先行版)于2018年3月19日发布,版本号为 8.0.12
导读 MySQL8.0 GA版本发布了,展现了众多新特性,本系列译文将整理为3篇,为大家介绍升级的部分新特性。 本文为第1篇,重点为大家介绍SQL、JSON上展现的新特性,其他特性的介绍将陆续更新,敬请关注。
MySQL从5.7版本直接跳跃发布了8.0版本 ,可见这是一个令人兴奋的里程碑版本。MySQL 8 版本在功能上做了显著的改进与增强,开发者对 MySQL 的源代码进行了重构,最突出的一点是多 MySQL Optimizer 优化器进行了改进。不仅在速度上得到了改善,还为用户带来了更好的性能和更棒的体验。
所谓透视(Pivoting)就是把数据从行的状态旋转为列的状态的处理。其处理步骤为:
📷 官方手册:https://docs.citusdata.com 📷 脑图大纲 入门 什么是Citus? Citus 可以扩展多远? 何时使用 Citus 多租户数据库 实时分析 使用注意事项 何时 Citus 不合适 快速教程 多租户应用程序 数据模型和示例数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 实时分析 数据模型和样本数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 安装 单节点 Citus Docker (Mac 或 Linux) Ubuntu 或 Debian Fedora, CentOS, 或 Re
作为结构化查询语言 SQL 的语法相对于其他编程语言非常简单,常用的关键字也就几个,完成同样的统计功能,SQL 代码量较少,我们很容易将 SQL 代码映射到二维表中的数据,SQL 不同操作的代码其实就是对应着二维表的不断变换。由于SQL语句学习简单,表达能力强,上手容易的有点,所以在数据处理中SQL语句就成为了最通用的和最优先考虑处理方式。在大数据中 SQL 应用主要分两种:一种是周期性的统计任务,另一种是分析任务。
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