合并查询在Power Query中是很成熟的应用,相当于SQL中的各种JOIN(抽时间会写几篇SQL的join,算是SQL的小核心)。但同时,在Power Query中合并查询是一个常见的影响刷新效率的因素。在我的工作中,经常会遇到对一些非文件夹性质的数据源进行合并查询操作,所以我一直在想,有没有办法可以对其进行优化。最近我正好做了一些测试,希望这些结果能够帮助到大家。
13年底负责数据库中间件设计时的设计文档,拿出来和大家分享: 可以了解下数据库中间件技术 可以了解下架构师系统设计的思路 一、总体目标 数据库中间层项目背景不再展开,根据前期的调研以及和公司同事的讨论,中间层的核心目标主要有两个: db虚拟化:让db对业务线透明(本文的db均指mysql),业务线不再需要知道db的真实ip,port,主从关系,读写关系,高可用等 分库的支持:让db的分库对业务线透明 二、实现的功能 上述目标相对比较宽泛,具体来说,数据库中间层需要实现以下功能。 (1)统一接入入口 如果统一
1.用 Select 子句检索记录 Select 子句是每一个检索数据的查询核心。它告诉数据库引擎返回什么字段。 Select 子句的常见形式是: Select * 该子句的意思是“返回在所指定的记录源中能找到的所有字段”。这种命令形式很方便,因为你无需知道从表中检索的字段名称。然而,检索表中的所有列是低效的。因此,因该只检索需要的字段,这样可以大大的提高查询的效率。 2.使用 From 子句指定记录源 From 子句说明的是查询检索记录的记录源;该记录源可以是一个表或另一个存储查询。 你还能从多个表中检索记录,这在后面的章节中将介绍。 例子: Select * From students 检索students表中的所有记录 3.用 Where 子句说明条件 Where 子句告诉数据库引擎根据所提供的一个或多个条件限定其检索的记录。条件是一个表达式,可具有真假两种判断。 例子: Select * From students Where name="影子" 返回students中name字段为影子的列表,这次所返回的结果没有特定顺序,除非你使用了 Order By 子句。该子句将在后面的章节介绍。 注意:Where 子句中的文本字符串界限符是双引号,在VB中因改为单引号,因为在VB中字符串的界定符是双引号。 补充: 使用 And 和 Or 逻辑可以将两个或更多的条件链接到一起以创建更高级的 Where 子句。 例子: Select * From students Where name="影子" And number>100 返回name为影子number大于100的列表。 例子: Select * From students Where name="影子" And (number>100 Or number<50) 返回name为影子,number大于100或者小于50的列表。 Where 子句中用到的操作符 操作符 功能 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 = 等于 <> 不等于 Between 在某个取值范围内 Like 匹配某个模式 In 包含在某个值列表中 SQL中的等于和不等于等操作符与VB中的意义和使用相同 例子: (1).Between 操作符 Use cust Select * From students Where number Between 1 and 100 Between 操作符返回的是位于所说明的界限之内的所有记录值。这个例子就返回 number 字段 1 到 100 之间的全部记录。 (2). Like 操作符和通配符 Use cust Select * From students Where name Like "%影%" Like 操作符把记录匹配到你说明的某个模式。这个例子是返回含“影”的任意字符串。 四种通配符的含义 通配符 描述 % 代表零个或者多个任意字符 _(下划线) 代表一个任意字符 [] 指定范围内的任意单个字符 [^] 不在指定范围内的任意单个字符 全部示例子如下: Like "BR%" 返回以"BR"开始的任意字符串 Like "br%" 返回以"Br"开始的任意字符串 Like "%een" 返回以"een"结束的任意字符串 Like "%en%" 返回包含"en"的任意字符串 Like "_en" 返回以"en"结束的三个字符串 Like "[CK]%" 返回以"C"或者"K"开始的任意字符串 Like "[S-V]ing" 返回长为四个字符的字符串,结尾是"ing",开始是从S到V。 Like "M[^c]%" 返回以"M"开始且第二个字符不是"c"的任意字符串。 4. 使用 Order By 对结果排序 Order By 子句告诉数据库引擎对其检索的记录进行排序。可以对任何字段排序,或者对多个字段排序,并且可以以升序或隆序进行排序。 在一个正式的 Select 查询之后包含一个 Order By 子句,后跟想排序的字段(可以有多个)便可以说明一个排序顺序。 例子:
在前面我们介绍过如何创建和使用一个分区表,并举了一个例子,将不同年份的数据放在不同的物理分区表里。具体的分区方式为:
身处于大数据时代,即使我们使用的大规模并发对数据进行查询,由于数据量的原因,用户想快速的对数据进行分析还是较为困难的;预计算是其中一个比较直观的解决方案,提前将数据算好,需要的时候直接拿出来,看上去是非常美好的,但是预计算是需要成本的,由于分析场景的复杂,预计算的结果被复用的概率可能没那么高,但是这一步还是需要有人进行探索和实践。本文主要描述了Apache Kylin 4.0.1的原理来帮助大家打开思路。
中讲解了在Power BI中对两个表进行合并查询,数据集大小影响了效率。尤其是在进行合并查询之前删除了不需要的列,可以较大地提升合并查询的效率。但是我们不禁要问:
Join的实现算法有三种,分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式,不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别,内存管理机制跟SQL Server不一样,因此查看执行计划,Oracle中nested loops运用非常多,而merge和hash方式相对较少,SQL Server中,merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
最近遇到一个专门进行SQL技术优化的项目,对很多既有的老存储过程进行调优(现在已经不再新增任何存储过程),因此系统的对SQL语句编写进行一次科学的学习变得很有必要。这儿将基于黄德承大神的Oracle
许多数据库开发人员负责创建的查询需要用来返回其应用程序所需的数据。您可能熟悉 LINQ(语言集成查询)工具,它允许数据库开发人员使用基于 Microsoft® .NET 的编程语言而非普通的 T-SQL 语句向数据库发出查询请求。SQL Server 2008 向 SQL 提供程序提供了新的 LINQ 命令,可以允许开发人员直接对 SQL Server 表和列发出 LINQ 命令,从而增强了 LINQ 的功能。这将缩短创建新数据查询所需的时间。 对数据库进行开发时,开发人员会使用较高级别对象,将其映射到
注:文中使用版本为Mycat 1.6.5。 1、Mycat 正如官方所说, Mycat 是数据库中间件,就是介于数据库与应用之间,进行数据处理与交互的中间服务。由于前面讲的对数据进行分片处理之后,从
执行计划是 SQL Server 中的一个重要工具,用于分析和优化查询的性能。它提供了关于查询的详细信息,包括查询的执行顺序、使用的索引、连接类型、过滤条件等。
因此,UNION可能会进行一次排序操作,以便删除重复项。当处理大结果集就需要考虑这个消耗。
1、数据库中某个表中的数据很多。很多是什么概念?一万条?两万条?还是十万条、一百万条?这个,我觉得是仁者见仁、智者见智的问题。当然数据表中的数据多到查询时明显感觉到数据很慢了,那么,你就可以考虑使用分区表了。如果非要我说一个数值的话,我认为是100万条。
在很多情况下,可以用CREATE TABLE语句创建数据表、使用ALTER TABLE语句修改表结构、使用DROP TABLE语句删除表;
当查询优化器生成查询计划时,它将分析什么是用于特定筛选条件的最佳索引。 如果不存在最佳索引,查询优化器仍会使用成本最低的可用访问方法生成查询计划,但也会存储有关这些索引的信息。 使用缺失索引功能,你可以访问有关最佳索引的信息以决定是否实现它们。
hive是一个著名的离线处理的数据仓库,可以通过类SQL语言轻松的访问大量的数据集,也可以访问HDFS中的文件,但是其底层的实现是MapReduce,所以具有较高的可扩展性。但是hive不是RDBMS数据库。
一、ClickHouse简介 1、基础简介 Yandex开源的数据分析的数据库,名字叫做ClickHouse,适合流式或批次入库的时序数据。ClickHouse不应该被用作通用数据库,而是作为超高性能的海量数据快速查询的分布式实时处理平台,在数据汇总查询方面(如GROUP BY),ClickHouse的查询速度非常快。 下载仓库:https://repo.yandex.ru/clickhouse 中文文档:https://clickhouse.yandex/docs/zh/ 2、数据库特点 (1)列式数
一、SQL Server开发必备课程介绍 1.1、SQL Server开发必备课程介绍在日常生活中,我们经常需要使用数据库来处理许多事情,许多管理系统都是建立在数据库的基础上的,数据库作为我们日常工作中必备可少的一门技能,开发人员必须掌握这门核心技能才能算优秀 。本课程是收录阿笨在工作中的一些总结的关于SQL SERVER的实战开发技能知识, 所以课程知识点有点“凌乱”,希望能够实际的帮助到大家。 身为一名C#高级开发人员,这些数据库合知识不掌握不合适! 福利:本次课程会不断的补充新的知识点,到时候也
优化Power BI中的Power Query合并查询效率,Part 1:通过删除列来实现
hudi等数据湖仓框架,常用的是前两种实现数据更新。而Doris则主要用后两种更新数据。
转载自 https://www.cnblogs.com/jingfengling/p/5962182.html
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
Presto是由 Facebook 推出的一个基于Java开发的开源分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节。Presto本身并不存储数据,但是可以接入多种数据源,并且支持跨数据源的级联查询。
在本文中,麦老师将给大家介绍如何调优SQL Server的代理作业JOB,并结合实际生产案例将一个运行时间从长达2天的作业调优缩短至令人欣喜的2小时。
Time:执行查询的日期时间 User@Host:执行查询的用户和客户端IP Id:是执行查询的线程Id Query_time:SQL执行所消耗的时间 Lock_time:执行查询对记录锁定的时间 Rows_sent:查询返回的行数 Rows_examined:为了返回查询的数据所读取的行数
UNION语句类似于PowerQuery中的追加查询,可以将两个表或者两个数据集进行上下合并。DAX函数中也有UNION,而且用法上有很大的相似。
左连接:只要左边表中有记录,数据就能检索出来,而右边有的记录必要在左边表中有的记录才能被检索出来。
有赞数据平台从 2017 年上半年开始,逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务,目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个,占离线作业数目的55%,消耗的 cpu 资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议,包括以下方面的内容:
每种数据库都有自己的特色,SQL SERVER 也有自己的招数,timestamp字段类型会针对于行中任何列值的变化,而改变,之前也写过PG 怎么来模拟这个功能
在数据消费端,就算是数据分析师的角色,对于正规的公司来说,都不会轻易地开发数据库的访问权限给到终端用户,绝大部分的场景只会是给予导出Excel、csv等文件格式的权限,并且通常来说,导出的记录数也是有限制的,导出量太大,应用程序负荷过重,是不允许的。
1、EF简介 EF之于Linq,EF是一种包含Linq功能对象关系映射技术.EF对数据库架构和我们查询的类型进行更好的解耦,使用EF,我们查询的对象不再是C#类,而是更高层的抽象:Entity Data Model,这提供了额外的灵活性,但在性能和简单性上面也会有所损失. EF的优点:在数据库架构和实体类之间的映射提供了更好的灵活性,还通过程序支持除了SqlServer之外的数据库. Linq To Sql之于EF Linq To Sql和EF师出同门,EF支持LINQ to SQL几乎同样的查询功能,所以
一个 数据库管理系统 (DBMS)是一个软件应用程序与用户,应用程序和数据库本身交互,以捕获和分析数据。
城市匹配 技能匹配 福利匹配 还是一家游戏公司 (典型的钱多离家近,事估计少不了了 ) 三配下来我不得不认真研究该公司的职位要求:
我在实习僧App上发现一家公司非常匹配我的需求~ 城市匹配 技能匹配 福利匹配 还是一家游戏公司 (典型的钱多离家近,事估计少不了了 ) 三配下来我不得不认真研究该公司的职位要求:
在之前的《大数据开发:OLAP开源数据分析引擎简介》一文当中,我们对主流的一些开源数据分析查询引擎做了大致的介绍,今天的大数据开发分享,我们具体来讲解其中的Presto查询引擎,是什么,为什么会出现,又能够解决什么样的数据处理需求。
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 4 篇,第 1 ~ 3 篇请看这里: MySQL 简单查询语句执行过程分析(一)词法分析 & 语法分析 MySQL 简单查询语句执行过程分析(二)查询准备阶段 MySQL 简单查询语句执行过程分析(三)从 InnoDB 读数据
分布式数据库已经流行好多年,产品非常众多,其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计,以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同,细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析,在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上,它都比同行产品有优势。
➢ 整个系统的设计特别是系统结构设计对性能是有很大影响的,对于一般的 OLTP 系统,可以选择 CS 结构、三层的 CS 结
Apache IoTDB v0.13 已经发布,此版本新增对齐序列存储模型,增加了对触发器等功能的支持;优化了现有 SQL 语法,并增加了新的语法支持;提升了查询功能,增加了对连续查询、嵌套表达式等的支持;优化了数据写入的过程,提升了系统文件合并的性能;拓展了与外部系统的兼容,新增 Grafana 插件、REST API 等。
https://wangcy6.github.io/post/plan/oceanbase_day1/
为什么翻译这篇文章,因为本人对于这两种数据库是在熟悉不过了,一个是有10多年的经验,一个也有5-6年的经验,而且这两种数据库在很多部分很相似,所以翻译了此篇。另外前两天有一个同学告知,他们单位SQL SERVER 被替换成 MYSQL ,OMG 这篇文字更的写,明明有 SQL SERVER 表兄弟 POSTGRESQL ,非要找 SQL SERVER 他二舅大伯三姨的儿媳妇 MYSQL 做替换的数据库,做这样决定的人,应该被开除。
前篇: 《数据库中间件cobar调研笔记》 13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记,拿出来和大家分享,轻拍。 一,TDDL是什么 TDDL是Taobao Distribute Data Layer的简称 淘宝一个基于客户端的数据库中间件产品 基于JDBC规范,没有server,以client-jar的形式存在 画外音:数据库中间件有基于服务端的,也有基于客户端的,TDDL属于后者;而cobar是一个中间层服务,使用mysql协议,属于前者。 二,TDDL不支持什么SQL 不支持各类join 不支持多表查询
从Impala在Kudu中创建新表类似于将现有Kudu表映射到Impala表,除了您需要自己指定模式和分区信息。 使用以下示例作为指导。Impala首先创建表,然后创建映射。
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质:有扎实的 SQL 基础,熟练使用 Excel,有统计学基础,至少掌握一门数据挖掘语言(R、SAS、Python、SPSS),有良好的沟通和表达能力,做好不断学习的准备,有较强的数据敏感度和逻辑思维能力,深入了解业务,有管理者思维,能站在管理者的角度考虑问题。
TiDB 5.0.0-rc 版本是 5.0 版本的前序版本。在 5.0 版本中,我们专注于帮助企业基于 TiDB 数据库快速构建应用程序,使企业在构建过程中无需担心数据库的性能、性能抖动、安全、高可用、容灾、SQL 语句的性能问题排查等问题。
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
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云