本系列仅为小明在写SQL过程中,由浅入深遇到的一些问题、以及最后解决方案。我知道这其中有些问题,高手在12岁的时候就已经知道答案了,小明可能比你们慢了一点。 本文解决的问题: 1、有条件计数 2、去重后左连接 3、自关联,每对只取一条 ---- 文本演示code,默认用 SAS SQL 来演示,因为大家可能对 SAS 还是比较熟悉一些,但有些语句 SAS SQL 不支持的,改用其他。 1、有条件计数 以 SAS 中 sashelp 自带的 Cars 数据为例。 【问题:想计算每个 Make 下面,engi
我会在这篇文章介绍Python几种类型的集合。 在开始前,先定义集合是什么。一个集合就像篮子,你可以放进和取出东西,可以是同一类的东西,也可以是不同类的。基本上,它是个让你收集东西的存储结构。 比如你有一个车的类型(car),创建了几种车,想把这些车放在一起又容易找到,就是运用集合非常好的场景。 集合存在于内存中。你不需要创建集合或者任何架板,这些都是现成的。只要有个变量就可以往里面放车子了。完了之后你就可以根据名字或者索引(在集合中的参数)把他们取出。 Python提供了许多自建类型归属于集合类,但是没有
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作者:tayroctang,腾讯 PCG 后台开发工程师 本文从 5W1H 角度介绍了分库分表手段,其在解决如 IO 瓶颈、读写性能、物理存储瓶颈、内存瓶颈、单机故障影响面等问题的同时也带来如事务性、主键冲突、跨库 join、跨库聚合查询等问题。anyway,在综合业务场景考虑,正如缓存的使用一样,本着非必须勿使用原则。如数据库确实成为性能瓶颈时,在设计分库分表方案时也应充分考虑方案的扩展性,或者考虑采用成熟热门的分布式数据库解决方案,如 TiDB。 阅读此文你将了解: 什么是分库分表以及为什么分库分表 如
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编程中的“幂等性”是指任意多次执行所产生的影响,与一次执行的影响相同。一个拥有幂等性设计的接口,保证无论一次或多次来调用接口,都能够得到相同的结果。接口的幂等性设计在某些场景下是必需的,例如用户下单的场景。
Snowflake 中文的意思为雪花,所以 Snowflake算法 常被称为 雪花算法,是 Twitter(现“X”)开源的分布式 ID 生成算法,是一种分布式主键ID生成的解决方案。
尽管TCP和UDP都使用相同的网络层(I P),TCP却向应用层提供与UDP完全不同的服务。
在数据库的各种优化中,加索引是一种特别常见而立竿见影的优化方法。当然,在做某些事情时,也需要增加索引。
今天给大家推送第一篇SQL文章《辨析函数 ROW_NUMBER(), RANK(), and DENSE_RANK() 》,接下来所讨论的全部内容都是基于ORACLE数据库
窗口函数(Window Functions)是SQL标准中的一个高级特性,它允许用户在不改变查询结果集行数的情况下,对每一行执行聚合计算或其他复杂的计算。这些计算是基于当前行与结果集中其他行之间的关系进行的。窗口函数特别适用于需要执行跨多行的计算,同时又想保持原始查询结果集的行数不变的场景。
前言 八大排序,三大查找是《数据结构》当中非常基础的知识点,在这里为了复习顺带总结了一下常见的八种排序算法。 常见的八大排序算法,他们之间关系如下: 他们的性能比较: 下面,利用Python分别将他们进行实现。 直接插入排序 算法思想: 直接插入排序的核心思想就是:将数组中的所有元素依次跟前面已经排好的元素相比较,如果选择的元素比已排序的元素小,则交换,直到全部元素都比较过。 因此,从上面的描述中我们可以发现,直接插入排序可以用两个循环完成: 第一层循环:遍历待比较的所有数组元素 第二层循环
分布式系统全局唯一的 id 是所有系统都会遇到的场景,往往会被用在搜索,存储方面,用于作为唯一的标识或者排序,比如全局唯一的订单号,优惠券的券码等,如果出现两个相同的订单号,对于用户无疑将是一个巨大的bug。
在尝试比较不兼容的类型时,一些方法能够抛出 ClassCastException异常。当试图修改一个不可修改的集合时,抛出UnsupportedOperationException异常。
最近使用窗口函数的频率越来越高,这里打算简单介绍一下几个排序的函数,做一个引子希望以后这方面的问题能够更深入的理解,这里先简单介绍一下几个简单的排序函数及其相关子句,这里先从什么是排序开始吧。 排序函数是做什么的? 排序函数的作用是基于一个结果集返回一个排序值。排序值就是一个数字,这个数字是典型的以1开始且自增长为1的行值。由ranking函数决定排序值可以使唯一的对于当前结果集,或者某些行数据有相同的排序值。在接下来我将研究不同的排序函数以及如何使用这些函数。 使用RANK函数的例子 R
JOIN 一直是数据库性能优化的老大难问题,本来挺快的查询,一旦涉及了几个 JOIN,性能就会陡降。而且,参与 JOIN 的表越大越多,性能就越难提上来。
数学上,序列是被排成一列的对象(或事件)这样每个元素不是在其他元素之前,就是在其他元素之后。这里,元素之间的顺序非常重要。序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字,也就是它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推。
JOIN 一直是数据库性能优化的老大难问题,本来挺快的查询,一旦涉及了几个 JOIN,性能就会陡降。而且,参与 JOIN 的表越大越多,性能就越难提上来。 其实,让 JOIN 跑得快的关键是要对 JOIN 分类,分类之后,就能利用各种类型 JOIN 的特征来做性能优化了。 JOIN 分类 有 SQL 开发经验的同学都知道,绝大多数 JOIN 都是等值 JOIN,也就是关联条件为等式的 JOIN。非等值 JOIN 要少见得多,而且多数情况也可以转换成等值 JOIN 来处理,所以我们可以只讨论等值 JOIN。
以前一直听到堆排序这个词,只知道其排序效率很高,可以达到O(nlogn)的时间复杂度,最坏情况也是如此(这点与快速排序不同,快排最坏情况下为O(n2))。但对其一直保持着一种敬畏的态度,没有去深究他,今天蹦着学习的态度,参考图书馆的书,并用代码实现,在这里对其进行一番总结。
select deptno,e.ename,d.dname from emp e natural join dept d;
1.ROWNUM: 概念:OORACLE使用ROWNUM是一个伪列,数据库提取记录才会生成的数值1,2,3,4 作用是用于实现ORACLE的分页必须使用子查 询实现
两个应用程序通过T C P连接交换8 bit字节构成的字节流。T C P不在字节流中插入记录标识符
服务化、分布式已成为当下系统开发的首选,高并发操作在数据存储时,需要一套id生成器服务,来保证分布式情况下全局唯一性,以确保系统的订单创建、交易支付等场景下数据的唯一性,否则将造成不可估量的损失。
TCP 总结 计算机网络中比较中要的无非就是 TCP/IP 协议栈,以及应用层的 HTTP 和 HTTPS 。 前几天一直炒的的比较火的就是 HTTP/2.0 了,但是其实 HTTP/2.0 早在2015年的时候就已经出来了,并且这个版本是基于 Google 公司的 SPDY 协议发布的,其实说白了就是用的 SPDY 做了一点修改。 好了今天的主题是 TCP 就不过多的介绍 HTTP/2.0 了,以后会专门写一篇关于 HTTP/2.0 的文章,介绍一下他的新特性。 1.引言 我们都知道 TCP 是
最近使用窗口函数的频率越来越高,这里打算简单介绍一下几个排序的函数,做一个引子希望以后这方面的问题能够更深入的理解,这里先简单介绍一下几个简单的排序函数及其相关子句,这里先从什么是排序开始吧。
今天主要介绍一下Oracle、MySQL、sqlserver、pg数据库在删除重复数据时是怎么实现的。这里用实例来说明。
对于rownum来说它是oracle系统顺序分配为从查询返回的行的编号,返回的第一行分配的是1,第二行是2,依此类推,这个伪字段可以用于限制查询返回的总行数,且rownum不能以任何表的名称作为前缀。
可以看到“ALLEN”和“SMITH”这两个人的数据重复了,现在要求表中name重复的数据只保留一行,其他的删除。
hive sql系列主打sql,通过案例,从实现到分析,帮助大家找到写sql的快乐
rabbitmq、rocketmq、kafka都可能出现重复消费,因为这个问题不是MQ自身保证的,是开发人员保证的。
TCP提供了一种面向连接的、可靠的字节流服务。两个使用TCP的应用在彼此交换数据之前必须先建立一个TCP连接。
顺序号的编法有很多,在之前的这篇推送中介绍了如何根据属性进行排序编顺序号。今天在上次的基础上,加入新的元素:空间信息! 因为地理信息从业者接触的大部分数据都是带有空间信息的,也经常会收到按照空间生成顺序号的需求。比如:将某一地方中的点,按照从上到下,从左到右的顺序生成顺序号。那么,怎么做呢?
感觉这个春节假期在除夕过完之后吧,时间就过的非常快了,余额已经明显不足了。嗯,是开始可以学习起来了!
对于每个标识,都需要有一个命名空间(namespace),来保证其相对唯一性。 分布式的ID生成,以Twitter Snowflake为代表的, Flake 系列算法采用的就是划分命名空间并行生成的思路。
通过定义函数名和一组语句序列来定义一个新函数,然后在执行时调用这个函数。一旦定义了一个函数,程序中可以重复使用。
Kafka是一个开源的高吞吐量的分布式消息中间件,对比于其他 1) 缓冲和削峰:上游数据时有突发流量,下游可能扛不住,或者下游没有足够多的机器来保证冗余,kafka在中间可以起到一个缓冲的作用,把消息暂存在kafka中,下游服务就可以按照自己的节奏进行慢慢处理。
因此主流MQ其实都提供了可靠性投递机制,确保即使网络异常,消息也能可靠传递,而不会丢失。
最近在项目中用了UUID的方式生成主键,一开始只是想把这种UUID的方式生成主键记录下来,在查阅资料的过程中,又有了一些新的认识和思考。
在分布式系统中,经常需要对大量的数据、消息、http请求等进行唯一标识,例如链路追踪traceId、身份标识号、订单流水号、操作记录流水号、优惠券id等等。
该定义暗含着:所有操作会形成一个确定的执行顺序。在图 9-4 中,我们就根据读到的结果来推测出了一个服务器端所有操作的看起来的执行顺序。
早在 Java 2 中之前,Java 就提供了特设类。比如:Dictionary, Vector, Stack, 和 Properties 这些类用来存储和操作对象组。
分布式系统往往业务流量比较大、并发较高,对分布式锁的高可用和高性能有较高的要求。一般分布式锁的方案需要满足如下要求:
在系统性能问题中,数据库往往是性能的瓶颈关键因素。那么如何去检测mysql的性能问题,如何构建高性能的mysql,如何编写出高性能的sql语句?为此,整理一些建议。
这两天看了一个FME的直播课程,非常不错,适合入门者学习! 在直播结束后,举办方留了一个作业,要求非常的精简! 要求:请制作一个模板,判断相同标识码的要素,其顺序码是否存在漏编和重复。 这么简练的要求,科科还让我猜,你说,我猜不猜?
概述 因为健忘,加上对各种排序算法理解不深刻,过段时间面对排序就蒙了。所以决定对我们常见的这几种排序算法进行统一总结。首先罗列一下常见的十大排序算法: 📷 请点击此处输入图片描述 我们讨论的这八大排序算法的实现可以参考我的Github:SortAlgorithms,其中也包括了排序测试模块[Test.java]和排序算法对比模块[Bench.java],大家可以试运行。 它们都属于内部排序,也就是只考虑数据量较小仅需要使用内存的排序算法,他们之间关系如下: 📷 请点击此处输入图片描述 一、直接插入排序(In
在 Kafka 文件存储中,同一个 Topic 下有多个不同 partition,每个 partition 为一个目录。partition命名规则为Topic名称 + 有序序号。如果 partition 数量为 num,则第一个 partition 序号从 0 开始,序号最大值为 num - 1。 例如,自己创建一个名为 orderMq 的 Topic:
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