而业务系统的官网上需要滚动展示一些热门资讯信息列表（浏览量越大代表越热门），而且每个类别的相关资讯记录至多显示3条，换句话：“按照资讯分类分组，取每组的前3条资讯信息列表”。...二、核心思想 一般意义上我们在取前N条记录时候，都是根据某个业务字段进行降序排序，然后取前N条就能实现。...形如“select * from info order by views asc limit 0,3 ”，这条SQL就是取info表中的前3条记录。...但是当你仔细阅读我们的题目要求，你会发现：“它是让你每个类型下都要取浏览量的前3条记录”。 一种比较简单但是粗暴的方式就是在Java代码中循环所有的资讯类型，取出每个类型的前3条记录，最后进行汇总。...要计算出某条资讯信息的在同资讯分类下所有记录中排第几名，换成算出 有多少条浏览量比当前记录的浏览量高，然后根据具体的多少（N）条+1就是N+1就是当前记录所在其分类下的的排名。
首先来看一下如何取Salary第二的记录。...原理是先获取到最大的salary-maxSalary，然后根据salary降序排序，取第一条salary小于该maxSalary的记录....下面来看一下如何取Salary第三的记录 --获取salary排行第三的人的信息 select top 1 * from ( select top 3 * from Employee order by...Salary desc ) as result order by Salary asc 原理是先根据Salary降序排序获取到前3条记录，作为Result一个结果集 ?...然后再在这个结果集里面用Salary升序排序，取第一条。 ?
这里（stackoverflow）有一篇关于使用Django随机获取记录的讨论。主要意思是说 Python Record.objects.order_by('?')...[:2] 这样获取2个记录会导致性能问题，原因如下： “ 对于有着相当多数量记录的表来说，这种方法异常糟糕。这会导致一个 ORDER BY RAND() 的SQL查询。...MyModel.objects.all()[index1] MyObj2 = MyModel.objects.all()[index2] ” 如上Manganeez所说的方法，相应的获取n条记录的代码应该如下...看了记录才知道 每次save都要调用一次insert和一次update。。。。下次一定用SQL语句初始化。。。。 先写了个脚本 在manage.py shell中调用了下 结果让我震惊了。...[:2] 来获取随机记录序列，性能不会比 Python sample = random.sample(xrange(Record.objects.count()),n) result = [Record.objects.all
好了，说了这么多，今天给大家分享一篇有关MySQL的经典面试题：如何以最高的效率从MySQL中随机查询一条记录？ 面试题目 如何从MySQL一个数据表中查询一条随机的记录，同时要保证效率最高。...从这个题目来看，其实包含了两个要求，第一个要求就是：从MySQL数据表中查询一条随机的记录。第二个要求就是要保证效率最高。 接下来，我们就来尝试使用各种方式来从MySQL数据表中查询数据。...亦即，你的记录有多少条，就必须首先对这些数据进行排序。 方法二 看来对于大数据量的随机数据抽取，性能的症结出在ORDER BY上，那么如何避免？方法二提供了一个方案。...，因为通过JOIN里面的SELECT语句实际上只执行了一次，而不是N次（N等于方法二中的num_rows）。...在MySQL中查询5条不重复的数据，使用以下： SELECT * FROM `table` ORDER BY RAND() LIMIT 5 就可以了。但是真正测试一下才发现这样效率非常低。
题目：从长度为m的int数组中随机取出n个元素，每次取的元素都是之前未取过的 Fisher-Yates洗牌算法是由 Ronald A.Fisher和Frank Yates于1938年发明的，后来被Knuth...在书中介绍，很多人直接称Knuth洗牌算法， Knuth大家应该比较熟悉，《The Art of Computer Programming》作者，算法理论的创始人。...用洗牌算法思路从1、2、3、4、5这5个数中，随机取一个数 4被抽中的概率是1/5 5被抽中的概率是1/4 * 4/5 = 1/5 2被抽中的概率是1/3 * 3/4 *...Knuth 和 Durstenfeld 在Fisher 等人的基础上对算法进行了改进，在原始数组上对数字进行交互，省去了额外O(n)的空间。...该算法的基本思想和 Fisher 类似，每次从未处理的数据中随机取出一个数字，然后把该数字放在数组的尾部，即数组尾部存放的是已经处理过的数字。
这类问题其实就是常见的：分组取每组最大值、最小值，每组最大的N条（top N）记录。...这类问题其实就是常见的：分组取每组最大值、最小值，每组最大的N条（top N）记录。 面对该类问题，如何解决呢？ 下面我们通过成绩表的例子来给出答案。...as b where b.课程号 = a.课程号); 每组最大的N条记录 案例：查询各科成绩前两名的记录 第1步，查出有哪些组 我们可以按课程号分组，查询出有哪些组，对应这个问题里就是有哪些课程号...N个记录。...如果对多表合并还不了解的，可以看下我讲过的《从零学会SQL》的“多表查询”。 总结 常见面试题：分组取每组最大值、最小值，每组最大的N条（top N）记录。
这类问题其实就是常见的：分组取每组最大值、最小值，每组最大的N条（top N）记录。...这类问题其实就是常见的：分组取每组最大值、最小值，每组最大的N条（top N）记录。 面对该类问题，如何解决呢？ 下面我们通过成绩表的例子来给出答案。...每组最大的N条记录 案例：查询各科成绩前两名的记录 第1步，查出有哪些组 我们可以按课程号分组，查询出有哪些组，对应这个问题里就是有哪些课程号 select 课程号,max(成绩) as 最大成绩 from...前面我们使用order by子句按某个列降序排序（desc）得到的是每组最大的N个记录。如果想要达到每组最小的N个记录，将order by子句按某个列升序排序（asc）即可。...如果对多表合并还不了解的，可以看下我讲过的《从零学会SQL》的“多表查询”。 总结 常见面试题：分组取每组最大值、最小值，每组最大的N条（top N）记录。 4.多表查询 ?
这类问题其实就是常见的：分组取每组最大值、最小值，每组最大的N条（top N）记录。...这类问题其实就是常见的：分组取每组最大值、最小值，每组最大的N条（top N）记录。... as b where b.课程号 = a.课程号); 每组最大的N条记录 案例：查询各科成绩前两名的记录 第1步，查出有哪些组 我们可以按课程号分组，查询出有哪些组，对应这个问题里就是有哪些课程号...N个记录。...如果对多表合并还不了解的，可以看下我讲过的《从零学会SQL》的“多表查询”。 总结 常见面试题：分组取每组最大值、最小值，每组最大的N条（top N）记录。
各个节点上的相同key都会先写入本地磁盘文件中，然后其他节点需要通过网络传输拉取各个节点上的磁盘文件中的相同key 使用map-side预聚合的shuffle操作 reduceByKey(combiner...使用高性能的算子 一边进行重分区的shuffle操作，一边进行排序 减少小文件数量 特别是在写DB的时候，避免每条写记录都new一个connection；推荐是每个partition new一个connection...RDD进行join leftDf添加随机前缀(1~N的)；复制rightDf每条record至N条并依次打上前缀(1~N) 缺点是复制后的rightDf增大了N-1倍 ---- Shuffle调优 shuffle...而4个reduce task中的每个reduce task都会拉取上游3个map task对应的那份数据 ?...待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘 spark.reducer.maxSizeInFlight 设置shuffle read task的buffer大小，决定了每次能够拉取pull多少数据。
在很多数据库开发和数据分析中，我们经常需要从大量数据中随机抽取一定数量的记录。比如，从一个客户表中随机选取4个客户进行抽奖，或者在进行数据分析时，想随机挑选几条数据进行查看。...那么，如何在不同的数据库系统中实现“随机取数”呢？ 今天我们就来聊聊这个话题，看看在 MySQL、PostgreSQL、SQL Server 和 Oracle 中，如何快速且高效地随机抽取4条数据。...一、什么是“随机取数”？ 在SQL中，随机取数指的是从一个表中随机选取若干条记录。我们通常在以下场景中使用： 抽样分析 随机抽奖 随机显示一些推荐内容 那么，如何从数据库中随机抽取4条数据呢？...四、SQL Server 中随机取数 SQL Server 的随机数生成函数是 NEWID()，它会生成一个唯一的标识符。利用 NEWID()，我们可以为每一行生成一个随机的唯一值，从而进行排序。...注意： 在 SQL Server 中，使用 NEWID() 来随机排序时，效率较高，但也会消耗一定的计算资源，尤其是数据量很大的时候。
一、需求缘起 分页需求 互联网很多业务都有分页拉取数据的需求，例如： （1）微信消息过多时，拉取第N页消息 （2）京东下单过多时，拉取第N页订单 （3）浏览58同城，查看第N页帖子 这些业务场景对应的消息表...均拉取第3页数据。...：即例子中的各取3页数据 （3）假设共分为N个库，服务层将得到N*(X+Y)条数据：即例子中的6页数据 （4）服务层对得到的N*(X+Y)条数据进行内存排序，内存排序后再取偏移量X后的Y条记录，就是全局视野所需的一页数据...第一页数据的拉取确实一样，但每一次“下一页”拉取的方案就不一样了。 点击“下一页”时，需要拉取第二页数据，在第一页数据的基础之上，能够找到第一页数据time的最大值： ?...是新的（上图中粉色记录）； 分库三的结果集，比第一次多返回了2条数据，头部的2条记录（time最小的2条记录）是新的（上图中粉色记录）； 步骤四：在每个结果集中虚拟一个time_min记录，找到time_min
基于这个背景知识，我们就可以考虑自己编写一个组件，其作用类似与mysql slave，也是去主库上拉取binlog，只不过binlog不是保存到本地，而是将binlog转换成sql插入到目标mysql集群中...假设你采用了上面某个开源组件进行同步，需要明白的是这个组件都要完成最基本的2件事：从源库拉取binlog并进行解析，笔者把这部分功能称之为binlog syncer；将获取到的binlog转换成SQL插入目标库...因此，通常我们把binlog syncer单独作为一个模块，其只负责解析从数据库中拉取并解析binlog，并在内存中缓存(或持久化存储)。...假设用户在IDC1的库A插入的一条记录(也可以在事务中插入多条记录，单条记录，即使不开启事务，mysql默认也会开启事务)： BEGIN;insert into users(name) values("...GTID 由2个部分组成： server_uuid:transaction_id 其中server_uuid是mysql随机生成的，全局唯一。
基于这个背景知识，我们就可以考虑自己编写一个组件，其作用类似与MySQL slave，也是去主库上拉取binlog，只不过binlog不是保存到本地，而是将binlog转换成sql插入到目标MySQL集群中...假设你采用了上面某个开源组件进行同步，需要明白的是这个组件都要完成最基本的2件事： 从源库拉取binlog并进行解析，笔者把这部分功能称之为binlog syncer； 将获取到的binlog转换成SQL...因此，通常我们把binlog syncer单独作为一个模块，其只负责解析从数据库中拉取并解析binlog，并在内存中缓存(或持久化存储)。...假设用户在IDC1的库A插入的一条记录(也可以在事务中插入多条记录，单条记录，即使不开启事务，MySQL默认也会开启事务)： BEGIN; insert into users(name) values(...GTID 由2个部分组成： server_uuid:transaction_id 其中server_uuid是MySQL随机生成的，全局唯一。
1.3 Producer Producer 跟 Name Server 的任意一个节点建立长连接，定期从 Name Server 拉取 Topic 路由信息。...1.4 Consumer Consumer 跟 Name Server 的任意一个节点建立长连接，定期从 Name Server 拉取 Topic 路由信息。...Consumer 消费消息时，既可以从 Master 节点拉取数据，也可以从 Slave 节点拉取数据。...到底是从 Master 拉取还是从 Slave 拉取取决于 Master 节点的负载和 Slave 的同步情况。...拉取消息时，首先从 Name Server 获取订阅关系，得到当前 Consumer 所有订阅 tag 的 hashcode 集合 codeSet，然后从 ConsumerQueue 获取一条记录，判断最后
功能 中文翻译过来，叫 窗口函数 ，或者 开窗函数 ，在 Oracle 中也称 分析函数 与 聚合函数 一样，也是对集合进行聚合计算，但和 聚合函数 又不一样，使用 聚合函数 时，每组只返回一个值...，但 开窗函数 可以为组中的每一行返回一个值 你们懂我说的意思吧 现在不懂也没关系哈，继续往下看，看完之后你肯定就懂了 支持情况 既然 窗口函数 是 标准 SQL 功能 ，那关系型数据库应该都支持吧...Oracle 11g 、 SQL Server 2008 、 DB2 9.7 、 PostgreSQL 8.4 都支持窗口函数 但 MySQL 从 8 开始才支持， MySQL5.7 及之前的版本不支持...N条，是不是很适合用这种方式实现？ ...我都跟你们实现好了：MySQL 分组排序后 → 如何取前N条或倒数N条 还有其他的 专用窗口函数 就不一一做介绍了，大家可以去各个数据库的官网进行查阅 聚合函数的窗口化使用 所有的 聚合函数 都能用作窗口函数
我们知道在一套主从结构体系中，slave包含两个线程:即IO thread和SQL thread。两个线程的执行进度(偏移量)都保存在文件中。...IO thread负责从master拉取binlog文件并保存到本地的relay-log 文件中。 SQL thread负责执行重复sql，执行relay-log记录的日志。...记录的位点信息重新拉取主库的binlog。...MySQL如此设计的出发点是: SQL thread apply binlog的位点永远小于等于IO thread从主库拉取的位点。...其实开启slave的crash-safe之后，slave重启的时候会自动清空之前的relay-log，IO thread从mysql.slave_relay_log_info表中记录的位点开始拉取数据，
，会出现随机IO（开销大）server层与存储引擎层交互的单位是记录server层优化器根据索引生成执行计划，执行器调用存储引擎层存储引擎层在联合索引中寻找满足 age=18的记录每次找到记录回表查询聚簇索引获取其他列的值然后返回给...server层进行where过滤2-4实际是一个循环，直到找到第一条不满足条件的记录在这个流程中会发现一个问题：student_name like 'c%'可以在存储引擎层的联合索引中就判断，并不需要回表查询聚簇索引后返回...age=18 and student_name like 'c%'，在回表前还需要判断student_name是否满足图中第一条和第三条记录不满足student_name like 'c%'因此不回表直接跳过索引条件下推...：连接器（管理请求连接）、分析器（处理SQL语法、词性分析）、优化器（优化SQL，根据不同索引生成执行计划）、执行器（根据执行计划调用存储引擎获取记录）server层与存储引擎层以记录为单位进行交互，server...，需要回表查询聚簇索引获取其他列的值；回表查询聚簇索引时主键值无序可能导致随机IO索引条件下推在多查询条件的情况下，在存储引擎层多判断一次where其他查询条件，利用二级索引上的其他列判断记录是否满足其他查询条件
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