概述: 交代一下背景,这算是一次项目经验吧,属于公司一个已上线平台的功能,这算是离职人员挖下的坑,随着数据越来越多,原本的SQL查询变得越来越慢,用户体验特别差,因此SQL优化任务交到了我手上。 这个SQL查询关联两个数据表,一个是攻击IP用户表主要是记录IP的信息,如第一次攻击时间,地址,IP等等,一个是IP攻击次数表主要是记录每天IP攻击次数。而需求是获取某天攻击IP信息和次数。(以下SQL语句测试均在测试服务器上上,正式服务器的性能好,查询时间快不少。)
在大数据时代,SQL作为数据分析的通用语言,其在处理海量数据集时的作用尤为重要。传统的RDBMS在面对TB乃至PB级别的数据时,往往会因性能瓶颈和扩展性限制而显得力不从心。因此,为适应大数据场景,Apache Hive、Presto(现更名为Trino)等专门针对大数据查询优化的工具应运而生,它们不仅保留了SQL的易用性,还引入了诸多创新技术以实现对大规模数据的高效查询。本文将深入剖析Hive、Presto(Trino)的特点、应用场景,并通过丰富的代码示例展示如何在大数据环境中利用这些工具进行高性能SQL查询。
在MySQL中,执行计划是优化器根据查询语句生成的一种重要的数据结构,它描述了如何通过组合底层操作实现查询的逻辑。当我们编写一条SQL语句时,MySQL会自动对其进行优化,并生成最优的执行计划以实现更快的查询速度。
结合 Wikipedia 和业界一些数据(仓)库产品对物化视图的定义,简单说明:物化视图是原始数据某个时刻快照的预计算结果,其中原始数据一般为表或者多张表的join,预计算过程一般是较为简单的sql查询,结果一般都会存储到新的表。可以将物化视图的生成过程抽象为Source、Transform、Sink,数据可以落地到Hdfs、Cos、Clickhouse、kudu等,用来减少数据的重复计算;另外某些场景需要在极短的时间内进行响应,如果直接查询原始数据,一般无法达到业务的需求,预计算后速度可以大大提升;在某些场景下物化视图也是数据资产,例如Cube(维度建模、kylin的概念)代表的业务模型,有时为了节省存储成本,只保留物化视图。
在MySQL 5.6之前,当查询使用到复合索引时,MySQL会先根据索引的最左前缀原则,在索引上查找到满足条件的记录的主键或行指针,然后再根据这些主键或行指针到数据表中查询完整的行记录。之后,MySQL再根据WHERE子句中的其他条件对这些行进行过滤。这种方式可能导致大量的数据行被检索出来,但实际上只有很少的行满足WHERE子句中的所有条件。
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。
当使用PHP在MySQL中编写查询时,它的适用性将基于MySQL本身进行检查。所以使用MySQL提供的默认日期和时间格式,即’YYYY-MM-DD’
在MySQL数据库管理中,sql_mode是一个非常重要但又容易被忽视的设置。它定义了MySQL应如何执行SQL查询,以及如何处理数据验证和错误。本文将对一个常见的sql_mode配置进行详细的分析。
1. 查询一段时间内的数据: 查询一天: select * from table where to_days(column_time) = to_days(now()); select * from table where date(column_time) = curdate(); 查询一周: select * from table where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) <= date(column_time); 查询一个月: select *
SQL(Structured Query Language)是一种用于管理关系型数据库的强大编程语言。它提供了各种命令和语句,用于执行各种操作,包括数据查询、插入、更新和删除。本文将深入探讨SQL查询语言(DQL),它是SQL语言的一个重要组成部分,用于从数据库中检索数据。
数据库部分 数据表连接问题,左外连接、右外连接、内连接等 一、交叉连接(CROSS JOIN) 交叉连接(CROSS JOIN):有两种,显式的和隐式的,不带ON子句,返回的是两表的乘积,也叫笛卡尔积。 例如:下面的语句1和语句2的结果是相同的。 语句1:隐式的交叉连接,没有CROSS JOIN。 SELECT O.ID, O.ORDER_NUMBER, C.ID, C.NAME FROM ORDERS O , CUSTOMERS C WHERE O.ID=1; 语句2:显式的交叉连接,使用CROSS
InterSystems SQL允许您在SQL查询中调用类方法。这为扩展SQL语法提供了强大的机制。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github上有一个有趣的开源项目:https://github.com/DTStack/flinkx
非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树(简单说, 左边比自己小,右边比自己大)
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。
SELECT id, name, count(*) AS cnt FROM case_table GROUP BY name
Pandas是近年来最好的数据操作库之一。它允许切片、分组、连接和执行任意数据转换。如果你熟练的使用SQL,那么这篇文章将介绍一种更直接、简单的使用Pandas处理大多数数据操作案例。
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
应该尽量避免在 where 子句中使用 != 或 not in 或 <> 操作符,因为这几个操作符都会导致索引失效而进行全表扫描。
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效? 通过本篇内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。
森哥大作,接上一篇:SQL on Hadoop技术分析(一) SQL on Hadoop 技术分析(二) 本篇继续分析SQL on Hadoop的相关技术,本次分析的重点是查询优化器(技术上的名词叫SQL Parser),在SQL on Hadoop技术中有着非常重要的地位,一次查询SQL下来,SQL Parser分析SQL词法,语法,最终生成执行计划,下发给各个节点执行,SQL的执行的过程快慢,跟生成的执行计划的好坏,有直接的关系,下面以目前业界SQL onHadoop 使用的比较多的组件Impala、H
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。还在等啥子?撸起袖子就是干!
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为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。还在等啥子?卷起袖子就是干! 案例分析 我们先简单了解一下非关系型数据库和关系型数据库的区别。 MongoDB是NoSQL中的一种。NoSQL的全称是Not only SQL,非关系型数据库。它的特点是性能高,扩张性强,模式灵活,在高并发场景表现得尤为突出。但目
1.客户端发送一条查询给服务器。 2.服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段。 3.服务器端进行SQL解析、预处理,再由优化器生成对应的执行计划。 4.MySQL根据优化器生成的执行计划,再调用存储引擎的API来执行查询。 5.将结果返回给客户端。
在这篇博客文章中,我将与大家分享我在学习过程中编写的JPA原生SQL查询代码。这段代码演示了如何使用JPA进行数据库查询,而无需将数据绑定到实体对象。通过本文,你将了解如何使用原生SQL查询从数据库中高效地检索数据。
https://www.cnblogs.com/joeyJss/p/11096597.html
当你执行一次MySQL查询时,有没有仔细想过,在查询结果返回之前,经过了哪些步骤呢?这些步骤有可能消耗了超出想象的时间和资源。因此,在对MySQL的查询进行优化之前,应该了解一下MySQL查询的生命周期。
Excel是很多公司非常流行的工具,数据分析师和数据科学家经常发现他们把它作为数据分析和可视化工具的一部分,但这并不总是最好的选择。
对于大多数web应用来说,数据库都是一个十分基础性的部分。如果你在使用PHP,那么你很可能也在使用MySQL—LAMP系列中举足轻重的一员。 对于很多新手们来说,使用PHP可以在短短几个小时之内轻松地写出具有特定功能的代码。但是,构建一个稳定可靠的数据库却需要花上一些时日和相关技能。下面列举了我曾经犯过的最严重的10个MySQL相关的错误(有些同样也反映在其他语言/数据库的使用上)。 1、使用MyISAM而不是InnoDB MySQL有很多数据库引擎,但是你最可能碰到的就是MyISAM和InnoDB。 My
在这个快速发展的时代,时间变得 越来越重要,也流逝得非常得快,有些人长大了,有些人却变老了。稍不留神,2019已经过完了三分之一。回首这四个月收获什么,懂得了什么?欢迎留言分享给我哟。
1, 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
对于大多数web开发应用来说,数据库都是一个十分基础性的部分。如果你在使用PHP,那么你很可能也在使用MySQL—LAMP系列中举足轻重的一份子。
@[TOC](达梦(DM) SQL调优) 说到SQL调优,那可以说是开发者日常开发过程中经常会遇到的问题,不管你使用的是开源Mysql数据库,还是云原生数据库,或者是其他数据库,SQL调优的问题都是一个长期且久远的事。由于最近的项目使用的是DM数据库,那么这里就基于DM数据库SQL调优来浅谈一下吧。 SQL 调优 SQL 调优作为数据库性能调优中的最后一个环节,对查询性能产生着直接的影响。SQL 调优的整体目标简单的说就是使用最优的执行计划,这意味着 IO 以及 CPU 代价最小,来达到最大的查询性能。
1、对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where及order by涉及的列上建立索引。
mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果,用KV形式保存再服务器内存中,如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果,不需要在再去解析、优化、执行sql。如果这个表修改了,那么使用这个表中的所有缓存将不再有效,查询缓存值得相关条目将被清空。表中得任何改变是值表中任何数据或者是结构的改变,包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询,显然,者对于频繁更新的表,查询缓存不合适,对于一些不变的数据且有大量相同sql查询的表,查询缓存会节省很大的性能。
关于 MySQL 相关的文章和教程发布了很多,关注微信公众号 Java后端,回复 666 下载就行了。
关注公众号:程序员白楠楠,领取2020最新Java面试题手册(200多页PDF文档)。
今天读了一篇MOS文章,《ORA-01722, ORA-01839, ORA-01841, ORA-01847 or ORA-01858 from Queries with Dependent Predicates (文档 ID 232243.1)》,整篇文章的目的就是为了阐述对于包含相互依赖关系谓词的SQL语句产生错误的可能原因(To explain the possible causes of these errors in SQL statements that include predicates that are dependent on each other)。
使用GROUP BY 语句违背了sql_mode=only_full_group_by。因为mysql版本5.7之后默认的模式是ONLY_FULL_GROUP_BY。官网文档的原话:
预测通常被认为是报告的发展。报告可以帮助我们回答,发生了什么事?预测有助于回答下一个逻辑问题,将会发生什么?
最近博主看完了《SQL进阶教程》这本书,看完后给博主打开了SQL世界的新大门,对于 SQL 的理解不在局限于以前的常规用法。借用其他读者的评论,
在任何以数据为中心的工作中,对SQL有深刻的理解都是成功的关键,尽管这不是工作中最有趣的部分。事实上,除了SELECT FROM WHERE GROUP BY ORDER BY之外,还有更多的SQL方法。你知道的功能越多,操作和查询所需的内容就越容易。
【数据库】数据库优化(SQL优化) sql语句优化 1.查询的模糊匹配 尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用,最好不要用。 解决办法: 其实只需要对该脚本略做改进,查询速度便会提高近百倍。改进方法如下: a、修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表,用户模糊输入供应商名称时,直接在前台就帮忙定位到具体的供应商,这样在调用后台程序时,这列就可以直接用等于来关联了。 b、直接修改后台——根据输入条件,先
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