具体来讲,第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看,去重计数,条件选择,合并连接,分组排序等操作。
在 SQL 数据库中,聚合函数是一组强大的工具,用于处理和分析数据。它们可以帮助您对数据进行统计、计算总和、平均值、最大值、最小值等操作。无论您是数据库开发者、数据分析师还是希望更好地了解 SQL 数据库的用户,了解聚合函数都是非常重要的。
题目介绍: 查询结果的质量和占比 queries-quality-and-percentage
编写一组 SQL 来查找每次查询的名称(query_name)、质量(quality) 和 劣质查询百分比 (poor_query_percentage)。
术语说明 TableQueue,消息缓冲区,在并行操作中使用,用于PX进程之间的通信,或者PX进程与QC进程之间的通信,是内存中的一些page,每个消息缓冲区的大小由参 parallel_execution_message_size控制,11GR2版本默认为16K,之前的各个大版本这个值都不一样,详细请参考ORACLE官方文档。 墙面时间、持续时间指的是物理时间、钟表时间。 HASH JOIN左边,the build side of hash join,一般为小表。 HASH JOIN右边,the prob
从管理门户运行Tune Table工具时,ExtentSize是表中当前行的实际计数。默认情况下,GatherTableStats()方法还将实际行数用作ExtentSize。当表包含大量行时,最好对较少的行执行分析。可以使用SQL tune table命令并指定%SAMPLE_PERCENT来仅对总行的一定百分比执行分析。在针对包含大量行的表运行时,可以使用此选项来提高性能。此%SAMPLE_PERCENT值应该足够大,以便对代表性数据进行采样。如果ExtentSize<1000,则无论%SAMPLE_PERCENT值如何,TUNE TABLE都会分析所有行。
查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。 9、返回了不必要的行
一条SQL被一个懵懂的少年,一阵蹂躏,扔向了MySQL服务器的尽头,少年苦苦等待,却迟迟等不来那满载而归的硕果。于是少年气愤,费尽苦心想从度娘那边寻求帮助,面对执行计划EXPLAIN,却等来的是无尽的折磨与抓狂。
今天给大家介绍一下TOP、OFFSET-FETCH、SET ROWCOUNT用法笔记,希望对大家能有所帮助!
您可以通过特定的行数或行的百分比来限制从 SQL 查询返回的行。在某些情况下,您可能需要在返回的行数受到限制之前对查询结果进行排序。
要确保InterSystems IRIS®Data Platform上的InterSystems SQL表的最高性能,可以执行多种操作。优化可以对针对该表运行的任何查询产生重大影响。本章讨论以下性能优化注意事项:
作者:weberhuangxingbo11 原文:https://blog.csdn.net/weberhuangxingbo/article/details/80694045
近期要做一些sql优化的工作,虽然记得一些常用的sql 优化技巧,但是在工作中还是不够,所以需要借助工具的帮助,数据库的解释计划阐明了sql的执行过程,展示了执行的细节,我们只要根据数据库告诉我们的问题按图索骥的分析就好了,但是解释计划也不是那么容易看懂,所以今天就学习下解释计划的一些参数的意义。
我们在实际业务中经常会使用到explain,因为这里涉及到查询,下面我们来看一个例子,比如我们要查一本书的上一章或者下一章,我们的sql是这样:
今天客户那边遇到一个问题:多选文件进行操作,数据量一大后台处理就特别慢,浏览器显示504超时。为了验证问题是否出在sql语句,所以用以下方法来分析:
mysql当前的版本,运行的时间,以及当前系统时间。 MySQL服务器版本信息表明MySQL服务器包含和不包含哪些特点。 MySQL服务器运行时间表明报告价值的代表性。服务器运行时间对于评估报告是很重要的,因为如果服务器不运行几个小时的话,输出报告有可能存在曲解和误导性。有时甚至运行几个小时时间都是不够的,比如,MySQL服务器运行了午夜的6个小时几乎没有业务访问过。最理想的情况是,MySQL服务器运行一天之后再运行mysqlreport来输出报告,这样报告的代表价值要比系统刚运行时要好的多。 在性能场景的运行周期前启动mysql,在性能场景结束后生成mysqlreport会比较有用。比如此例中,场景运行了1小时后执行了mysqlreport。
这需要两次遍历表:一次用于分母,一次用于百分比。对于针对大型表的 BI 查询(即:对于大多数 BI 查询),更多的表传递会显著降低性能。
数据库优化是一个很常见的面试题,下面就针对这一问题详细聊聊如何进行索引与sql的分析与优化。
问题分析:已经大概知道该项目在性能优化这方面基本毫无准备,之前提到的一些解决方案完全未得到落实,对于索引只停留在可以加速概念上,对于索引的类型、结构、数据分布情况没有任何概念。登到监控平台看了一下,虚拟机的CPU使用率20%左右,内存使用率也是20%左右,和DBA同事探讨了一下大叶内存,认为在虚拟机上操作,会有一定风险。
SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例, 一个好的索引的设计,可以让你的效率提高几十甚至几百倍,在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱。
在SQL查询语言中,TOP子句是一个非常有用的功能,它允许我们从数据库中提取指定数量的顶部数据记录。本文将深入探讨SQL TOP子句的使用方法,以及在实际应用中的一些常见场景和技巧。
1、行列转换: decode(条件,值1,返回值1,值2,返回值2,...值n,返回值n,缺省值); select decode(sign(变量1-变量2),-1,变量1,变量2) from dual; --取较小值 sign()函数根据某个值是0、正数还是负数,分别返回0、1、-1 例如: 变量1=10,变量2=20 则sign(变量1-变量2)返回-1,decode解码结果为“变量1”,达到了取较小值的目的。 举例:查询emp表中的每个部门的人数? SELECT sum(deco
数据库和索引的关系就像新华字典和目录的关系一样,索引存在的目的就是为了提高数据查询效率。索引其实就是一种数据结构,存储引擎能通过索引能快速找到你想要的数据。尤其是当下海量数据存储的情况下,索引的使用显得尤为重要。索引能大大减少磁盘扫描的数量,可以将随机IO变为顺序IO,避免排序,高效的索引能将查询性能提升N多倍,今天我们就说一说关于”索引”的那些事。
简介 Over子句在SQLServer 2005中回归,并且在2012中得到了扩展。这个功能主要结合窗口函数来使用;也可以在序列函数“NEXT VALUE FOR”使用。OVER子句确定哪些来自查询的列被应用到函数中,在函数中这些列被如何排序,并且何时重启函数计算。由于篇幅限制,本篇仅仅就OVER子句讨论,不再深入各种函数了(提供几个2014中新增的函数)。 语法: <function> OVER ( [PARTITION BY clause]
T-SQL是ANSI和ISO SQL标准的MS SQL扩展,其正式名称为Transact-SQL,但一般程序员都称其为T-SQL。
编写一组 SQL 来查找每次查询的名称(query_name)、质量(quality) 和 劣质查询百分比(poor_query_percentage)。
数据库是程序员必备的一项基本技能,基本每次面试必问。对于刚出校门的程序员,你只要学会如何使用就行了,但越往后工作越发现,仅仅会写sql语句是万万不行的。写出的sql,如果性能不好,达不到要求,可能会阻塞整个系统,那对于整个系统来讲是致命的。
可以看到上面的执行计划返回了3行结果,id列的值可以看作是SQL中所具有的SELECT操作的序号 由于上述SQL中只有一个SELECT,所以id全为1,因此,我们就要按照由上至下读取执行计划 按照我们的SQL语句,我们会认为执行顺序是a,b,c,但是通过上图可以发现,Mysql并不是完成按照SQL中所写的顺序来进行表的关联操作的 执行对表的执行顺序为a,c,b,这是由于MySQL优化器会根据表中的索引的统计信息来调整表关联的实际顺序
在SSMS(SQL Server Management Studio)中,有两种图形化的执行计划可供选择。一种是估计执行计划(Ctrl+L键),另一种是实际执行计划(Ctrl+M键)。两种计划通常都是一样的,只是执行时间点不同。估计查询计划是在查询执行之前生成,而实际执行计划则是在查询输出的同时得到的。
1、临时开启慢查询日志(如果需要长时间开启,则需要更改mysql配置文件,第6点有介绍)
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。
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原文地址:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-function-descriptions.html#function_last-value
为进程分配内存的百分比,默认是50,vm.overcommit_memory = 2 的情况下生效
聚集索引表由根节点(Root Node)、中间节点(Branch Nodes)、叶子节点组成。
Pandas 对于Pythoner的搞数据分析的来说是常用的数据操作库,对于很多刚接触Pandas的人来说会发现它是一个很方便而且好用的库,它提供了各种数据变化、查询和操作,它的dataframe数据结构和R语言、Spark的dataframe的API基本一样,因此上手起来也非常简单。但是很多新手在使用过程中会发现pandas的dataframe的性能并不是很高,而且有时候占用大量内存,并且总喜欢将罪名归于Python身上(lll¬ω¬),今天我这里给大家总结了在使用Pandas的一些技巧和代码优化方法。
InterSystems SQL支持几个特性来优化InterSystems IRIS®数据平台的SQL性能。
基数是数据列所包含的不同值的数量,例如,某个数据列包含值 1、3、7、4、7、3,那么它的基数就是 4。
本文主要总结了工作中一些常用的操作及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有MySQL基础的开发人员。
本文主要是总结了工作中一些常用的操作,以及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有mysql基础的开发人员
前两篇文章我总结了一些SQL数据库索引的问题,这篇主要来分析下索引的优缼点,以及如何正确使用索引。
MySQL数据库是许多Web应用程序的底层支持,而查询性能的优化是确保系统高效运行的关键。在MySQL中,EXPLAIN是一项强大的工具,可帮助开发者深入了解查询语句的执行计划,从而更好地优化查询性能。本文将详细解析MySQL的EXPLAIN关键字,以揭开查询执行计划的面纱。
我们先了解一下explain语法和相关理论知识。 语法: EXPLAIN SELECT select_options;
-- 创建数据库 CREATE DATABASE MySchool --数据库名称 ON ( NAME =N'MySchool_dat', -- 数据库文件 FILENAME =N'C:\MySchool.MDF', -- 数据库文件保存地址 SIZE =10MB, -- 初始容量大小 MAXSIZE =UNLIMITED, -- 不限制文件增长的最大容量 FILEGROWTH = 10%, --文件自动增长 ) LOG ON ( NAME =N'MySchool_log
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