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MySQL 常见的面试题及其答案

触发器可以用于强制实施业务规则、自动化复杂的业务逻辑等。 11、什么是存储过程？ 存储过程是一种在数据库中预先定义的可重复使用的程序，它由一系列SQL语句组成。存储过程可以接收参数并返回结果。...避免使用SELECT *：只查询需要的列可以减少数据传输和处理的时间。 避免使用子查询：使用连接操作可以替代子查询。 分离大表：将大表分解成多个小表可以提高查询的效率。...19、如何在MySQL中优化查询？ MySQL优化查询可以提高数据库的性能和响应速度。以下是优化查询的方法： 使用索引：索引可以加速查询，减少数据库的负载。使用合适的索引可以提高查询性能。...使用子查询，可以在查询结果中使用计算字段，以实现更复杂的分页。 22、如何在MySQL中实现事务？ MySQL实现事务可以使用BEGIN，COMMIT和ROLLBACK语句。...复制可以在同一台计算机或不同的计算机之间完成，它可以提高系统的可用性、可靠性和可扩展性。在MySQL复制过程中，数据可以从主数据库复制到一个或多个从数据库，这些从数据库称为复制节点。

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Oracle 12.2新特性掌上手册 - 第七卷 Big Data and Data Warehousing

分析视图允许数据仓库和商业智能应用程序开发人员使用时间序列和其他计算来扩展星型模式，使数据对于业务用户更有价值，并且无需在应用程序中定义计算。...可以使用简单的SQL查询来查询分析视图，从而通过消除对复杂SQL生成器的需求来简化应用程序开发。计算可以在分析视图中定义，可以通过在SQL选择列表中包括度量名称来选择。...因为您可能无法更改SQL以包括提示，填充SQL计划基线可确保应用程序SQL使用最佳计划。 ? SQL调优集（STS） 将SQL工作负载的计划捕获到STS中，然后将计划加载到SQL计划基准中。...供应商可以使用SQL计划基准为新的SQL运送应用程序软件。以这种方式，新SQL使用已知的计划，以在标准测试配置下提供最佳性能。...递归WITH确保在图中从单个源节点到单个或多个目的地节点的最短路径的有效计算。双向搜索用于确保从图形中从单个源节点到单个或多个目的地节点的最短路径的有效计算。

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如何实现一个数据库

从程序员的角度来说，就是如何在计算机存储层次体系[2]中组织数据。...如可持久化内存（Persistent Memory[3]），代表产品是 Intel 的傲腾[4]，大致介于内存和SSD 之间，但由于定位不明确（向上走不够快，向下走不够便宜），还没能大规模应用；又如云上的对象存储...物理维度 数据库在物理上可以粗分为查询引擎和存储引擎。从感性上理解，存储引擎负责数据在外存的组织与将数据载入内存，查询引擎负责解析用户查询为数据层的读写与数据在内存中的计算。...Schema 进行校验 不同的是，由于查询语言属于声明式语言[7]，因此在执行上可以有很大的自由发挥的空间，所谓： Planner：使用模式信息将语法树中对用户有意义的元素（如名字），转为内部标识（如...——锁、信号量、队列 而数据如何在内存中组织，是两个引擎都会涉及到的事情。

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构建一个优秀的SQL及优化方案

tableA必要的筛选条件---对比大部分的查询SQL来说并非是查询全量数据，一般都是N天(它一般是数据的分区)的数据量级，并且如果多种类型的数据保存再一张表中，需要特意增加该类型的筛选方式。...XXXXGROUP BY合理分配---GROUP BY中的某些字段维度如果顺序不合理将对查询带来很大的挑战，他将会降低整体的查询效率。...如果是查询Top N或者Bottom N，使用limit可减少排序计算和内存压力。尽量将排序的字段减少，它将能加快计算.正确的SQL：SELECT ......FROM tableL JOIN l tableS s ON l.id = s.id核心点就是使用分布式JOIN，Presto的这种配置类型会将左表和右表同时以join key的hash value为分区字段进行分区...FROM t错误的SQL：SELECT id ,pv, uv , pv/uv rate FROM tableA虚拟列非常消耗资源浪费性能，拿到pv uv后在CTE构建的临时表中做比率计算。

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mysql省市区递归查询_mysql 递归查询

在My … MySQL递归查询树状表的子节点、父节点具体实现 mysql版本(5.5.6等等)尚未支持循环递归查询,和sqlserver.oracle相比,mysql难于在树状表中层层遍历的子节点.本程序重点参考了下面的资料...,写了两个sql存储过程,子节点查询算 … 递归的实际业务场景之MySQL 递归查询 喜欢就点个赞呗!...查询函数即可实现根据一个节点查询所有的子节点,根据一个子节点查询所有的父节点.对于数据 … mysql 递归查询 主要是对于层级关系的查询 最近遇到了一个问题,在mysql中如何完成节点下的所有节点或节点上的所有父节点的查询...内容如 … CountDownLatch和CyclicBarrier的区别(转) 在网上看到很多人对于CountDownLatch和CyclicBarrier的区别简单理解为CountDownLatch...kbmmw 中一直有一个功能,但是基本上都没有提过,但是在实际应用中,却非常有用,这个功能就是 虚拟文件包功能,他可以把一大堆文件保存到一个文件里面,方便后台管理. kbmmw 的虚拟文件在单元kbm

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海量数据查询方案mysql_Mysql海量数据存储和解决方案之二—-Mysql分表查询海量数据…

数据划分可有多种方式，找到一个主键后，可以按号段分，也可以Hash取模分，也可以选择在认证库中保存DB配置。具体如何选择具体情况具体分析。 划分后，就是后期的查找和维护工作了。...对于这个问题还有许多其他方法，学网络的应该很熟悉DNS的两种查询方法：递归方式和迭代方式。这些思路也可以应用到数据库查询中来并应用。...如，HSCALE分表分数据库的思路：是在的基础上，在MySQL proxy的层面将上层的请求分配到实际的表上。实际的原理是通过拦截SQL进行替换和服务器重定向再将SQL传递到目标服务器上。...关于这个可以查看High Performance MySQLSecond Edition一书，中对此有很好的总结。 扩展知识： DNS查询有两种试：递归方试和迭代方式。...如果没有找到答案，它就在本地数据中找出与所要查询的名字服务器最接近的名字服务器的名字和地址，并作为指示返回给查询者，帮助它把解析过程进行下去。

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一览美图数据开发与SQL解析

业务方可以进行如下配置： 数据来源 对接数据之后，数据将会分类并映射为 hive 表，比如美拍有服务端接口日志 meipai 表； 分组维度 根据数据接入时候定义字段，如美拍日志中的 client_id...统计维度 需要统计的方式和目标，支持计数、去重、求和、top，选择计算方式之后，需要再选择计算目标，比如对 device_id 计数、对金额求和，结合统计方式形成如 count(device_id)，...聚合维度 支持聚合功能，可自由选择聚合的维度和聚合后分组维度的代替值。 接口访问 需任务配置完成生成 api ，经过授权即可访问数据。...QueryBlock 是 SQL 最基本的组成单元，它包括三个部分：输入源、计算过程、输出。简单讲一个 QueryBlock 就是一个子查询。...图 12 过程中值得注意的是： 对用户提交的 sql 进行校验与限制，主要复用了第一阶段生成的 AST 和第二阶段生成的 QB； 递归 QB 从 AST 的节点获取操作、表、查询条件等信息； 判断操作和表是否有危险行为与权限

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【Java 进阶篇】深入了解JDBCTemplate：简化Java数据库操作

数据库操作是几乎所有现代应用程序的一部分。从存储和检索数据到管理业务逻辑，数据库操作是不可或缺的。在Java应用程序中，JDBCTemplate是一种强大的工具，可帮助开发人员轻松进行数据库操作。...getAllEmployees方法执行了一个简单的SQL查询，从数据库中检索所有雇员的信息。...query方法接受SQL查询字符串和一个RowMapper实现作为参数，用于将结果集中的数据映射到Employee对象中。...结语 JDBCTemplate是一个强大的工具，可帮助简化Java应用程序中的数据库操作。它提供了连接管理、异常处理、结果集处理等功能，使数据库操作更加容易管理和维护。...示例代码演示了如何创建一个简单的数据访问对象（DAO）来执行数据库查询操作。 JDBCTemplate使数据库操作变得更加简单和可维护，是Java应用程序中不可或缺的工具之一。

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如何使用IDEA连接PostgreSQL数据库：从新手到高手的全面指南

无论你是数据库新手还是经验丰富的开发者，本文都将提供一步步的指导，确保你可以轻松地完成设置。通过详细的步骤、清晰的截图和实用的代码示例，我们将覆盖从安装驱动、配置数据库连接到执行SQL查询的全过程。...PostgreSQL，作为一个开源的对象关系数据库系统，以其可扩展性和标准的遵从性赢得了广泛的应用。...本文将指导你如何在IDEA中配置和使用PostgreSQL，无论你是进行数据库设计、管理还是执行SQL查询，都能找到帮助。...小结 在本文中，我们学习了如何在IntelliJ IDEA中配置和使用PostgreSQL数据库，包括安装JDBC驱动、设置数据库连接、执行SQL查询等步骤。...，测试连接成功 执行SQL查询 使用IDEA的数据库工具执行SQL查询 总结与未来展望 通过本文，你应该能够掌握如何在IntelliJ IDEA中配置和使用PostgreSQL数据库。

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企业该如何构建大数据平台【技术角度】

为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。...Zookeeper是提供数据同步服务，Yarn和Hbase需要它的支持。Impala是对hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。ElasticSearch是一个分布式的搜索引擎。...数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL，Spark QL和Impala。...结论：大数据平台相对于超算确实廉价，但是配置还是必须高于家用电脑的。 2、可扩展性 Scalability 如何快速扩展已有大数据平台，在其基础上扩充新的机器是云计算等领域应用的关键问题。...在实际2B的应用中，有时需要增减机器来满足新的需求。如何在保留原有功能的情况下，快速扩充平台是实际应用中的常见问题。 上述是自己项目实践的总结。整个平台搭建过程耗时耗力，非一两个人可以完成。

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【文末送考研书籍】JAVA设计模式23：解释者模式，实现解释器对象表达式的拆解

通过定义相应的解释器，可以解析配置文件中的各种属性和规则，并执行相应的操作。...查询语言解析：解释器模式可以用于解析查询语言，例如数据库查询语言（如SQL）、搜索引擎查询语言（如Lucene Query）等。...五、请举一个实际应用解释器模式的例子。 一个实际应用解释器模式的例子是数据库查询语言（如SQL）的解析和执行。在数据库系统中，用户通过SQL语句进行数据查询、插入、更新等操作。...解释器模式可用于解析用户输入的SQL语句，并根据语法规则逐个解释并执行相应的操作。通过定义相应的解释器对象，可以解析和执行复杂的SQL查询，如嵌套查询、多表查询等。...这样，就可以将SQL语句拆解成一系列的解释器对象，根据语法规则逐步解释和执行。这样的设计使得数据库系统能够支持灵活的查询方式，并且可以方便地扩展新的SQL语法规则。

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关于OLAP数仓，这大概是史上最全面的总结！（万字干货）

显然，这种方式相比MOLAP更具可扩展性，增量数据导入后，无需进行重新计算，用户有新的查询需求时只需写好正确的SQL语句既能完成获取所需的结果。...对于相对简单的SQL，比如TPCH中的Query响应时间较快。但如果是复杂SQL，比如TPC-DS中的数据分析和挖掘类的Query，可能需要数分钟。...对于查询频繁而稳定但又耗时的那些SQL，通过预计算来提速；对于较快的查询、发生次数较少或新的查询需求，像ROLAP一样直接通过SQL操作事实表和维度表。...方法递归调用子节点的 next，一直递归调用到叶子节点Scan operator，Scan operator的next 从文件中返回一个元组。...数据字典可高效使用在区分度较低的列上，比如列中只有几种字符串的场景。考虑到同个表的列的值相关性，数据字典可以跨page使用。

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【Flink】第二十八篇：Flink SQL 与 Apache Calcite

Apache Calcite 概念： 是面向 Hadoop 新的查询引擎，它提供了标准的 SQL 语言、多种查询优化和连接各种数据源的能力，除此之外，Calcite 还提供了 OLAP 和 流处理 的查询引擎...设计目标： “ one size fits all （一种查询引擎，连接多种前端和后端）”，希望能为不同计算平台和数据源提供统一的查询引擎，并以类似传统数据库的访问方式（SQL 和高级查询优化）来访问Hadoop...支持标准 SQL 语言； 2. 独立于编程语言和数据源，可以支持不同的前端和后端； 3. 支持关系代数、可定制的逻辑规划规则和基于成本模型优化的查询引擎； 4....）借鉴而来，传统概念上，一个物化视图包含一个 SQL 查询和这个查询所生成的数据表。...简单地说，DIMMQ 就是内存中可丢弃的物化视图，它是高级别的缓存。 5. 基于物化视图的 Lattice 和 Tile 机制，以应用于 OLAP 分析； 6. 支持对流数据的查询。

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系列 | 漫谈数仓第三篇NO.3 『数据魔法』ETL

将数据源读取和写入抽象成为Reader+Writer插件，纳入到整个同步框架中。 目前已到datax3.0框架设计： ? datax使用示例，核心就是编写json配置文件job： ?...Kettle的最大特点： 免费开源：基于Java免费开源软件 易配置：可跨平台，绿色无需安装 不同数据库：ETL工具集，可管理不同数据库的数据 两种脚本文件：transformation和job，transformation...善于发现的你，一定会发现，在大数据生态，不管哪种数据处理框架，总有一天都会孵化出强大SQL的支持。如Hive SQL，Spark SQL，Blink SQL 等。...各种join、嵌套/标量子查询，强大的分析/窗口函数，变化无穷的正则表达式，层次查询，扩展分组，MODEL，递归with，多维分析，排列组合，行列互转，json解析，执行计划，四大类型(dql、dml、...SQL开发规范和执行计划也需要每个erl·er在实际实践中不断加强、提炼、升级。 SQL开发规范 示例： ?

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【Java 进阶篇】MySQL启动与关闭、目录结构以及 SQL 相关概念

本节将介绍如何在Windows和Linux系统上启动和关闭MySQL服务。...每个数据库都有一个对应的子目录，其中包含表的数据文件。 etc目录：包含了MySQL的配置文件，如my.cnf。 var目录：用于存储MySQL的临时文件和日志文件。...聚合函数（Aggregate Functions）：聚合函数是用于计算数据汇总值的函数，如SUM、AVG、COUNT等。...这些是SQL中的一些基本概念，了解它们对于有效地管理和操作数据库非常重要。在日常数据库操作中，您将经常使用这些概念来执行各种任务，从数据查询到数据维护。...在下一篇博客中，我们将深入探讨SQL语言的各种方面，包括查询、更新、插入、删除等常用操作的详细示例和用法。希望这篇博客能够帮助您建立一个牢固的SQL基础。

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袋鼠云：基于Flink构建实时计算平台的总体架构和关键技术点

数据源配置完成后，就可以在上面做基于Flink框架可视化的数据同步、sql化的数据计算的工作，并且可以对运行中的任务进行多维度的监控和告警。...01 FlinkX 作为数据处理的第一步，也是最基础的一步，我们看看FlinkX是如何在Flink的基础上做二次开发，使用用户只需要关注同步任务的json脚本和一些配置，无需关心调用Flink的细节，并支持下图中的功能...： 1）解析参数，如：并行度、savepoint路径、程序的入口jar包(平常写的Flink demo)、Flink-conf.yml中的配置等。...根据维表的类型不同，使用不同的关联方式 全量维表：将上游数据作为输入，使用RichFlatMapFunction作为查询算子，初始化时将数据全表捞到内存中，然后和输入数据组拼得到打宽后的数据，然后重新注册一张大表...异步维表：将上游数据作为输入，使用RichAsyncFunction作为查询算子，并将查询得到的数据使用LRU缓存，然后和输入数据组拼得到打宽后的数据，然后重新注册一张大表，供后续sql使用。

1.7K10

SQLServer中的CTE通用表表达式

接着我将讨论使用 CTE 相对于使用传统的 T-SQL 构造的优势，如派生表、视图和自定义过程。在本期专栏中，我将给出示例并解释它们的使用方法和适用情况。...这些聚合数据可能会将 Customers、Orders 和 Order Details 表联接在一起，以计算订单的总和以及平均值。此外，您可能想要查询聚合的行集。...一个方法是创建一个视图，首先收集聚合数据，然后针对该视图编写一个查询。另一个方法是使用派生表针对聚合数据编写一个查询 通过将 SQL 语句移到 FROM 子句中并对其进行查询，可实现这一点。...MAXRECURSION 层可以在含有 CTE 的批处理中或通过服务器端设置（服务器范围的设置默认值为 100，除非您更改它）显式设置。这个设置限制了 CTE 可递归调用其本身的次数。...从递归成员中可以检索相同的列，但是 SalesLevel 列的计算方式是：取当前员工的主管，收集主管的 SalesLevel，然后在其基础上增加 1。

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掌握Apache Kylin：工作原理、设置指南及实际应用全解析

我们将探讨Kylin的关键特性，如预计算数据立方体、多维分析和海量数据支持，以及如何在实际项目中应用这些特性。...在数据处理流程中，Kylin在数据入库时对关键信息进行预计算和汇总。这意味着当执行数据查询时，Kylin无需进行实时的、计算密集型操作，因为大部分工作已经在数据处理阶段完成。...此外，Kylin还支持多种数据源和平台，使其成为一个灵活且多功能的数据分析工具。 小结 Apache Kylin通过其先进的数据立方体和预计算机制，为处理大规模数据集提供了一个高效、可扩展的平台。...它的主要优势在于高效的大数据处理、与标准SQL的兼容性以及易于集成到现有的大数据生态系统中。 工作原理： Kylin的效率和性能背后是其独特的工作原理，即通过构建预计算数据立方体来加速数据查询。...这种方法不仅减少了查询时间，而且提高了处理超大规模数据集时的效率。 安装与配置： 详细的安装和配置指南确保了Kylin可以在不同的系统环境中顺利运行。

32910

系列 | 漫谈数仓第三篇NO.3 『数据魔法』ETL

将数据源读取和写入抽象成为Reader+Writer插件，纳入到整个同步框架中。 目前已到datax3.0框架设计： ? datax使用示例，核心就是编写json配置文件job： ?...Kettle的最大特点： 免费开源：基于Java免费开源软件 易配置：可跨平台，绿色无需安装 不同数据库：ETL工具集，可管理不同数据库的数据 两种脚本文件：transformation和job，transformation...善于发现的你，一定会发现，在大数据生态，不管哪种数据处理框架，总有一天都会孵化出强大SQL的支持。如Hive SQL，Spark SQL，Blink SQL 等。...各种join、嵌套/标量子查询，强大的分析/窗口函数，变化无穷的正则表达式，层次查询，扩展分组，MODEL，递归with，多维分析，排列组合，行列互转，json解析，执行计划，四大类型(dql、dml、...SQL开发规范和执行计划也需要每个erl·er在实际实践中不断加强、提炼、升级。 SQL开发规范 示例： ?

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【玩转GPU】基于GPU云服务器实现MySQL数据库加速

摘要:本文通过在GPU云服务器上部署和配置MySQL数据库,并使用RAPIDS GPU数据处理库进行加速,来详细阐述如何利用GPU强大的并行计算能力,加速MySQL数据库的查询和分析操作,使其比传统CPU...查询利用RAPIDS的cudf和BlazingSQL组件,可以加速MySQL的SQL查询:pythonfrom blazingsql import BlazingContextfrom cudf import...df_gpu = bc.sql('SELECT * FROM data WHERE age>20')六、GPU加速分析与训练除了SQL查询,我们还可以使用RAPIDS在GPU上进行更复杂的分析和机器学习...和cuml组件,可以将数据库中数据加载到GPU内存,并使用GPU来进行聚合、排序、机器学习等复杂运算,可实现数十倍的加速效果。...九、总结本文详细演示了如何在GPU云服务器上部署MySQL数据库,并使用RAPIDS等库实现GPU加速。GPU通过强大的并行计算能力,可以极大优化数据库查询、运算和分析性能。

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