master 主分支,即生产版本,xx_test 分支对应测试环境分支,请基于 xx_test 分支拉功能分支开发。比如两个新需求同时开发,项目管理人员此时需基于 xx_test 拉出两个功能分支,分别是 feature-a 分支和 feature-b 分支。开发人员检出对应的功能分支,并在其上开发。
随着数据库数据越来越大,数据单表存在的数据量也就随之上去了,那么怎么样让我们的脚本查询数据更快呢?
Oracle查询转换初探 作者:邱大龙 概述 Oracle查询转换器的作用是把原始sql重写为语义相同的语句,目的是为了获得更高效的sql。 查询转换主要有四种技术:子查询展开,视图合并,谓词推入,星型转换。 了解查询转换是掌握SQL优化的基础,本文将对这四种技术做一些简单的介绍。 子查询展开 子查询展开是指优化器不再把子查询作为独立的单元处理,而是转换成等价的join方式。转换有两种方式:一是将子查询的结果集作为视图,与外层表或视图做join;二是将子查询中的表或视图拆出
摘要:本文介绍宜信105条数据库军规,帮助研发团队评估数据库开发质量,达到尽早发现问题解决问题的目标。
SQL 语言不同于其他编程语言的最明显特征是处理代码的顺序。在大多数据库语言中,代码按编码顺序被处理。但在 SQL 语句中,第一个被处理的子句式 from,而不是第一出现的 select。
小结果集,源表较少,查询条件直接针对源表 对于典型的OLTP应用,多为返回小结果集的查询。如果过滤条件直接针对源表,我们必须保证这些过滤条件高效,对于重要的字段,考虑加上索引。如果涉及连接多表的情况,需要优化连接顺序,尽快过滤不符合条件的记录。如果统计数据足够精确地反映了表的内容,优化器有可能对连接顺序做出适当选择 在使用索引字段的时候要注意,函数或者隐式转换会导致索引失效。在确定重要字段有索引的情况下,还必须如果是非唯一性索引或者基于唯一性索引的范围扫描,还需要考虑聚集索引与分区,物理数据的顺序是否与
此前的文章中,我们介绍了 mysql 最常用的存储引擎 — innodb 的性能优化。 主要围绕参数、索引设置等方面进行。 Mysql Innodb 性能优化
.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:
1. 什么是存储过程?它有什么优点? 答:存储过程是一组予编译的SQL语句,它的优点有: 允许模块化程序设计,就是说只需要创建一次过程,以后在程序中就可以调用该过程任意次。 允许更快执行,如果某操作需要执行大量SQL语句或重复执行,存储过程比SQL语句执行的要快。 减少网络流量,例如一个需要数百行的SQL代码的操作有一条执行语句完成,不需要在网络中发送数百行代码。 更好的安全机制,对于没有权限执行存储过程的用户,也可授权他们执行存储过程。 2. oracle的存储过程和函数有什么区别? Oracle
Doris 提供多种数据导入方案,可以针对不同的数据源进行选择不同的数据导入方式。Doris支持各种各样的数据导入方式:Insert Into、json格式数据导入、Binlog Load、Broker Load、Routine Load、Spark Load、Stream Load、S3 Load,后面文章分别进行介绍。
当访问动态网页时,以MVC框架为例,浏览器提交查询到控制器(①),如是动态请求,控制器将对应sql查询送到对应模型(②),由模型和数据库交互得到查询结果返回给控制器(③),最后返回给浏览器(④)。
本文从数据倾斜的危害、现象、原因等方面,由浅入深阐述Spark数据倾斜及其解决方案。
题记:SQL优化及SQL审核,是从源头解决性能问题的根本手段,无论是开发人员还是DBA,都应当持续深入的学习SQL开发技能,从而为解决性能问题打下根基。 本系列经典文章 之一:标量子查询优化 之二:O
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说mysql 优化面试题,希望能够帮助大家进步!!!
本文使用到的是oracle数据库scott方案所带的表,scott是oracle数据库自带的方案,使用前请确保其解锁 Oracle分页一共有三种 1、使用rownum配合子查询进行分页 rownum是
一条SQL,除了满足功能上的需求,更重要的是考虑性能,这就对开发人员、DBA提出了更高的要求,但是我认为这是对技术有追求的朋友们提出的最基础的要求,同样是对我们所研发系统负责的一种态度。
概述: 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 本篇主要是对多表查询基础的总结。 查询语句的FROM字句在逻辑上是第一条要处理的字句,在FROM字句内可以用表运算符对输入的表进行操作
Sql Server 中将由逗号“,”分割的一个字符串,转换为一个表,并应用与 in 条件查询一个集合基本上多数据查询的必备项目.
随着互联网技术的快速发展,数据的规模和增长速度也在迅猛增长。在大数据时代,如何高效地处理海量数据成为了互联网专家面临的一个重要挑战。本文将围绕一个具体案例,讨论如何通过SQL优化来提高对一张1100万大表的查询速度,从而提升系统性能。
那么什么是游标呢?简而言之,SQL语句返回的结果通常为数据集,而游标可以在此基础上,像一个指针一样,对某些行结果进行处理,换成PowerBI中的概念有点像迭代遍历。
查询优化器的任务是发现执行 SQL 查询的最佳方案。大多数查询优化器,要么基于规则、要么基于成本。
在数据量过大以后,通常都会进行分库操作,把一张表拆分到不同数据库中 例如 tb1 表被拆分到3个库中,分库1、分库2、分库3 现在想执行分页操作 SELECT c1 FROM tb1 ORDER BY
黄廷忠(网名:认真就输) 云和恩墨技术专家 个人博客:http://www.htz.pw/ 本篇整理内容是黄廷忠在“云和恩墨大讲堂”微信分享中的讲解案例,SQL 优化及 SQL审核,是从源头解决性能
本节教程将继续介绍SQL基础知识中的SELECT相关的一些知识,包括基础语法、多表连接、去重、排序、子查询等等SELECT方面的基础知识。
MySQL执行计划是sql语句经过查询优化器后,查询优化器会根据用户的sql语句所包含的字段和内容数量等统计信息,选择出一个执行效率最优(MySQL系统认为最优)的执行计划,然后根据执行计划,调用存储引擎提供的接口,获取数据。
java面试(3)SQL优化
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。 练习题: 1.写一条查询语句,返回Orders表中
“ 在昨天的MySQL的查询优化(一)中,我们谈到SQL常用的一些优化方式:给字段增加索引,避免索引失效,替换掉一些不合理的关键词,那么今天我们继续来看SQL如何进行查询优化”
在参与实际项目中,当 MySQL 表的数据量达到百万级时,普通的 SQL 查询效率呈直线下降,而且如果 where 中的查询条件较多时,其查询速度无法容忍。想想可知,假如我们查询淘宝的一个订单详情,如果查询时间高达几十秒,这么高的查询延时,任何用户都会抓狂。因此如何提高 SQL 语句查询效率,显得十分重要。 查询速度慢的原因 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
前提:所有实验操作是基于mysql5.6,其他版本可能有差异,届时以具体的情况为准。
神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)中,我们讲到了 3 种联表算法:SNL、BNL 和 INL,了解了数据的查询方式是 one by one,联表方式也是 one by one ;并谈到了 ON 和 WHERE,对下图中所说的提出了质疑
派生表就是一个由查询结果生成的临时表。他是在外部查询的 FROM 中定义的。派生表的存在范围只是在外部查询中,只要外部查询结束了,派生表也就不存在了。派生表一定要写在 FROM 后面范围内,用()括起来。后面跟着派生表的名称。
随着大数据和人工智能时代的到来,向量检索的应用场景越来越广泛。在信息检索领域,向量检索可以用于检索系统、推荐系统、问答系统等,通过计算文档和查询向量之间的相似度,快速地找到与用户需求相关的信息。此外,在大语言模型和生成式AI场景,向量索引做为向量数据的底层存储,也得到了广泛的应用。
优化SQL,是DBA常见的工作之一。如何高效、快速地优化一条语句,是每个DBA经常要面对的一个问题。在日常的优化工作中,我发现有很多操作是在优化过程中必不可少的步骤。然而这些步骤重复性的执行,又会耗费DBA很多精力。于是萌发了自己编写小工具,提高优化效率的想法。
有赞是一家SaaS公司,更是一家大数据公司。如何从海量数据中高效地挖掘数据的价值,并对数据进行可视化分析与展示,是我们亟待解决的问题。鉴于此有赞BI平台应运而生,BI平台经过多次迭代,使用户可以快速方便地在BI平台进行数据的分析与展示,满足了不同业务的取数需求,目前月均 UV 700+,PV 3W5+,报表总数 5K+。
最近看到一款数据库客户端工具,DataGrip,是大名鼎鼎的JetBrains公司出品的,就是那个出品Intellij IDEA的公司。
最近看到一款数据库客户端工具,DataGrip,是大名鼎鼎的JetBrains公司出品的,就是那个出品Intellij IDEA的公司。DataGrip是一款数据库管理客户端工具,方便连接到数据库服务器,执行sql、创建表、创建索引以及导出数据等。之前试用的客户端工具是dbvisualizer,但是在试用了DataGrip以后,我就决定抛弃dbvisualizer。
SQL的执行计划侧面反映出了SQL的执行效率,具体执行方式如下所示:在执行的SQL前面加上explain关键词即可;
我觉得对于SQL语句,清楚知道它执行的顺序,对于写sql语句非常重要
墨墨导读:某客户一系统早上业务高峰时段RAC数据库两节点CPU使用率接近100%,导致业务响应缓慢,通过分析原因定位SQL完成优化改写后降低CPU的使用率,业务恢复正常。
DataGrip 是由JetBrains公司推出的数据库管理软件,DataGrip支持几乎所有主流的关系数据库产品,如DB2、Derby、H2、MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server、Sqllite及Sybase等,并且提供了简单易用的界面,开发者上手几乎不会遇到任何困难。
本文介绍了MySQL数据库的一些基本概念和常用命令,包括创建数据库、创建表、插入数据、查询数据、更新数据和删除数据等。同时,还介绍了MySQL中的各种约束,如主键约束、外键约束和唯一约束等。此外,还介绍了MySQL的事务和锁定机制,以及如何使用MySQL进行多用户并发操作。最后,还介绍了MySQL的性能调优和故障恢复等方面的知识。
who?(游标是什么?) 游标(cursor)官方定义:是系统为用户开通的一个数据缓冲区,存放sql执行结果。每个游标区都有一个名字,用户可以通过sql语句逐一从游标中获取记录,并赋值给变量,交由主语
通过构造函数知道该MySqlConnection有了三件利器:PDO实例;Grammar SQL语法编译器实例;Processor SQL结果处理器实例。那PDO实例是如何得到的呢?再看下连接工厂类的createPdoResolver($config)方法源码:
一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了。
数据控制语言(DCL)是SQL的一个子集,用于控制数据库中的数据访问和权限。GRANT语句是DCL中的一种,用于向用户或角色授予特定的数据库操作权限。以下是GRANT语句的基本语法:
mongodb11天之屠龙宝刀(六)mapreduce:mongodb中mapreduce原理与操作案例 原文连接:直通车
mongodb11天之屠龙宝刀(六)mapreduce:mongodb中mapreduce原理与操作案例 一 Map/Reduce简介 MapReduce 是Google公司的核心模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行计算。“映射(Map)”与“化简(Reduce)”的概念是它们的主要思想。MapReduce使用JavaScript作为“查询语言”,能够在多台服务器之间并行执行。MapReduce将负责的运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象为两个函数(Map和Reduce),利用一个输入<
其实,这个标题的话肯定会引出一些杠精,为了不给杠精留机会,多做一点说明:「Navicat 和 DataGrip 都是非常优秀的数据管理工具,各有所长,这里就不做对比了!你喜欢什么样的风格用什么样的产品,就我个人而言更喜欢 DataGrip 一些。」 把杠精安排的明明白白!
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