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一文搞懂select语句MySQL执行流程!

频繁使用select语句 为了更好地贯穿全文,这里先来列举一个最简单select查询语句,例如:查询user表id为1001用户信息,使用下面的SQL语句进行查询。...Server层包含了连接器、查询缓存、分析器、优化器和执行器等MySQL核心组成部分,另外,Server层包含了所有的内置函数(比如:日期时间函数、加解密函数、聚合函数、数学函数等),存储引擎...如果select语句没有命中缓存,则首先会由分析器对其进行“词法分析”操作,此时,MySQL会识别select语句每个字符串代表什么含义。...首先会进行打开数据表操作,此时优化器会根据创建表时使用存储引擎,使用相应存储引擎接口执行查询操作。这里,我们举一个例子: 假设,我们id字段上没有建立索引,执行器执行流程大致如下所示。...如果开启了慢查询的话,执行select语句时,会在慢查询日志输出一个rows_examined字段,这个字段表示select语句执行过程扫描了数据表多少行数据。

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Golang深入浅出之-Select语句Go并发编程应用

Go语言并发编程世界select语句扮演着至关重要角色,它为Go程序员提供了优雅且高效通道通信控制机制。...select语句是Go语言特有的语法结构,专门用于协调多个通道(channel)读写操作。一个select语句中,可以列出多个case,每个case对应一个通道操作(发送或接收)。...如果所有case都无法立即执行,且select语句中没有包含default分支,则select将阻塞直到某个case变为可行。...问题2:死锁在并发编程,死锁是一种常见问题,select语句也不例外。...在上述例子,为其中一个通道添加缓冲或者创建一个额外同步机制(如使用sync.WaitGroup)可以解决死锁问题。

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    【MySQL】执行计划 explain 及 一条select语句MySQL奇幻之旅

    文章目录 示例 解释 一条select语句MySQL奇幻之旅 示例 explain select * from emp; 解释 (Column) 含义(Meaning) id The SELECT...of the chosen key (使用到索引长度) ref The columns compared to the index(引用到一个) rows Estimate of rows...type:此列是优化SQL语句时最需要关注之一,此列显示了查询使用了何种类型。...语句为value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr) index_subquery:子查询返回结果字段组合是一个索引(...:对数据使用一个外部索引排序 Using index condition:使用了索引下推 一条select语句MySQL奇幻之旅 注:MySQL8.0起以取消图中第九步(查询缓存)原因:把查询语句作为

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    【Spark研究】用Apache Spark进行大数据处理第二部分:Spark SQL

    这一版本包含了许多新功能特性,其中一部分如下: 数据框架(DataFrame):Spark新版本中提供了可以作为分布式SQL查询引擎程序化抽象DataFrame。...可以在用HiveQL解析器编写查询语句以及从Hive表读取数据时使用。 Spark程序中使用HiveContext无需既有的Hive环境。...一个示例,我们将从文本文件中加载用户数据并从数据集中创建一个DataFrame对象。然后运行DataFrame函数,执行特定数据选择查询。...() // 选择客户名称 dfCustomers.select("name").show() // 选择客户名称和城市 dfCustomers.select("name", "city").show...我们也可以通过编程方式指定数据集模式。这种方法由于数据结构以字符串形式编码而无法提前定义定制类情况下非常实用。

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    如何在 Pandas 创建一个数据帧并向其附加行和

    Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立 numpy 库之上,提供数据帧有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧,数据以表格形式在行和对齐。...本教程,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 向其追加行和。...语法 要创建一个数据帧并向其追加行和,您需要遵循以下语法 - # syntax for creating an empty dataframe df = pd.DataFrame() # syntax...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。值也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例,我们创建一个空数据帧。...然后,通过将列名 ['Name', 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数 columns 参数,我们在数据帧创建 2

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    2021年大数据Spark(二十六):SparkSQL数据处理分析

    ---- ​​​​​​​SparkSQL数据处理分析      SparkSQL模块,将结构化数据封装到DataFrame或Dataset集合后,提供两种方式分析处理数据,正如前面案例【词频统计...,将DataFrame/Dataset注册为临时视图或表,编写SQL语句,类似HiveQL;      两种方式底层转换为RDD操作,包括性能优化完全一致,实际项目中语句不通习惯及业务灵活选择。...基于DSL分析 调用DataFrame/DatasetAPI(函数)分析数据,其中函数包含RDD中转换函数和类似SQL语句函数,部分截图如下: 类似SQL语法函数:调用DatasetAPI进行数据分析...,Dataset涵盖很多函数,大致分类如下:  1、选择函数select:选取某些值  2、过滤函数filter/where:设置过滤条件,类似SQLWHERE语句  3、分组函数groupBy...:删除某些  9、增加函数withColumn:当某存在时替换值,不存在时添加此列 上述函数实际项目中经常使用,尤其数据分析处理时候,其中要注意,调用函数时,通常指定某个列名称,传递Column

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    RDD转为Dataset如何指定schema?

    第二种创建Datasets方法是通过编程接口,允许您构建schema,然后将其应用于现有的RDD。虽然此方法更详细,但它允许你直到运行时才知道及其类型情况下去构件数据集。...使用反射推断模式 Spark SQLScala接口支持自动将包含case classesRDD转换为DataFrame。Case class定义表schema。...使用反射读取case class参数名称,并将其变为名称。Case class也可以嵌套或包含复杂类型,如Seqs或Arrays。此RDD可以隐式转换为DataFrame,然后将其注册为表格。...表可以随后SQL语句中使用。...1, Row从原始RDD 创建元素类型为RowRDD; 2,使用StructType创建一组schema,然后让其匹配步骤1Rows类型结构。

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    【呕心总结】python如何与mysql实现交互及常用sql语句

    这篇笔记,我将整理近一个实战中最常用到 mysql 语句,同时也将涉及到如何在python3与 mysql 实现数据交换。...核心技能在于 sql语句;除了定义sql语句字符串,其余3个处理都是固定写法。...我最初一个实践,最常出现错误有: 值引用没有加上引号; 符号错乱:多一个符号,少一个符号; 值类型不符合:不管 mysql 表格该值是数,还是文本,定义 sql 语句字符串时,对每个值都需要转化为字符串...关键词是 SELECT。 对数据所依赖属性增、改,请看第三部分。关键词是 ALTER。 数据增加,第一部分数据交互也给出实例,就不重复了。关键词是INSERT。...想要删除整张表格,什么都不留下,则执行: DELETE TABLE table_name; 俗称“删库”就是删掉整个数据库,虽然实战几乎不会用到,但作为新手经常手误,练习阶段安全起见,最好还是专门创建一个

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    独家 | PySpark和SparkSQL基础:如何利用Python编程执行Spark(附代码)

    3、创建数据框架 一个DataFrame可被认为是一个每列有标题分布式列表集合,与关系数据库一个表格类似。...5.2、“When”操作 一个例子,“title”被选中并添加了一个“when”条件。...5) 分别显示子字符串为(1,3),(3,6),(1,6)结果 6、增加,修改和删除 DataFrame API同样有数据处理函数。...', 'URL') dataframe.show(5) “Amazon_Product_URL”列名修改为“URL” 6.3、删除 删除可通过两种方式实现:drop()函数添加一个组列名,或在...通过使用.rdd操作,一个数据框架可被转换为RDD,也可以把Spark Dataframe转换为RDD和Pandas格式字符串同样可行。

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    快速提升效率6个pandas使用小技巧

    从剪切板创建DataFrame pandasread_clipboard()方法非常神奇,可以把剪切板数据变成dataframe格式,也就是说直接在excel复制表格,可以快速转化为dataframe...将strings改为numbers pandas,有两种方法可以将字符串改为数值: astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe,看看这两种方法有什么不同。...删除包含缺失值行: df.dropna(axis = 0) 删除包含缺失值: df.dropna(axis = 1) 如果一里缺失值超过10%,则删除该: df.dropna(thresh...对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程,常常会组合或者转换现有特征以创建一个特征,其中将连续数据离散化是非常重要特征转化方式,也就是将数值变成类别特征。...从多个文件构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布多个excel或者csv文件,但需要把它读取到一个DataFrame,这样需求该如何实现?

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    6个提升效率pandas小技巧

    从剪切板创建DataFrame pandasread_clipboard()方法非常神奇,可以把剪切板数据变成dataframe格式,也就是说直接在excel复制表格,可以快速转化为dataframe...将strings改为numbers pandas,有两种方法可以将字符串改为数值: astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe,看看这两种方法有什么不同。...删除包含缺失值行: df.dropna(axis = 0) 删除包含缺失值: df.dropna(axis = 1) 如果一里缺失值超过10%,则删除该: df.dropna(thresh...对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程,常常会组合或者转换现有特征以创建一个特征,其中将连续数据离散化是非常重要特征转化方式,也就是将数值变成类别特征。...从多个文件构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布多个excel或者csv文件,但需要把它读取到一个DataFrame,这样需求该如何实现?

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    【Spark篇】---SparkSQL初始和创建DataFrame几种方式

    SparkSQL支持查询原生RDD。 RDD是Spark平台核心概念,是Spark能够高效处理大数据各种场景基础。 能够Scala写SQL语句。...支持简单SQL语法检查,能够Scala写Hive语句访问Hive数据,并将结果取回作为RDD使用。    ...创建DataFrame几种方式   1、读取json格式文件创建DataFrame json文件json数据不能嵌套json格式数据。...DataFrame原生API可以操作DataFrame(不方便)。 注册成临时表时,表默认按ascii顺序显示。...,sqlContext是通过反射方式创建DataFrame * 底层通过反射方式获得Person所有field,结合RDD本身,就生成了DataFrame */ DataFrame df = sqlContext.createDataFrame

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    干货 | 利用Python操作mysql数据库

    SQL语句查询或对指定整张表进行查询,以DataFrame 类型返回查询结果....coerce_float:将数字形字符串转为float parse_dates:将某列日期型字符串转换为datetime型数据 columns:选择想要保留 chunksize:每次输出多少行数据...至此一次简单地利用pandasread_sql方法从数据库获取数据就完成了 2 PyMySQL PyMySQL 是 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器一个库,可以方便连接数据库并操作数据库...2020-09-21~2020-09-22这两天天气,将写好sql语句改为字符串格式并赋值给sql这个变量名,使用excute()这个方法可以通过定义好游标来执行写好sql语句,可以看到输出了一个数字...4,代表查询出数据集共包含4条数据。

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