大家好,上节介绍了Access数据库表设计的基本步骤,那么在实际建表中,如何去应用概念模型、数据库范式,以及建立表关系等,通常会结合考虑。但初学者会先分开去探讨。本节主要介绍概念模型中常用的E-R模型。
首先,由于日期表和时间表不能叠加在一起(原因在前文说过了),所以肯定是两张表单独和事实表进行关联,而事实表中日期和时间是在同一列。
对于一个框架来说,仅有基本的CURD不行,NewLife.XCode同时还提供了一个非常宽松的方式来使用高级查询,以满足各种复杂的查询需求。 (本文同样适用于其它任何数据访问框架) 先上图看一个复杂查询的效果图: image.png 这里有8个固定的查询条件和1个模糊查询条件,加上多表关联(7张表)、分页、统计,如果用传统的做法,这个查询会非常的复杂。 这个页面有XCode实现,核心查询部分共100多行代码,包括一个查询、一个总记录数分页、两个统计(就是业绩、提成等的统计),看看高级查询代码: image
ORM组件XCode(十八般武艺) 之前,XCode总是若隐若现,耐性好的同学想知道它还有啥特点,沉不住气的则认为不过是CURD耳! XCode开发模式是灵魂,XCode组件通过具体实现对其支持! XCode的特点如下: 0、基本的CURD功能 实在想不出来不支持CURD的ORM算不算ORM;也实在想不出来仅有CURD的ORM算不算ORM。因而,这是0号功能! XCode的CURD通过反射实体类生成查询和操作SQL实现,数据库结构信息通过特性附在实体类上。之所以选择SQL而不是DbCommand,因为XCo
上两篇文章我们说到MySQL优化回表的三种方式:索引条件下推ICP、多范围读取MRR与覆盖索引
如果要分析某条SQL的性能问题,通常来讲,我们首先要看SQL的执行计划,看看SQL的每一步执行计划是否存在问题。
当两张表进行关联,只返回匹配上的数据并且只会返回一张的表的数据,半连接一般就是指的在子查询中出现 IN 和 EXISTS。
最近有朋友在微信公众号后台留言提了一个问题,问题如下: 执行计划中,并列的两条操作比如并列的两条table access full,上层没有关联操作比如hash join,这是什么意思? 但是两张表
半连接的原理及等价改写 1. 什么是半连接 当两张表进行关联,只返回匹配上的数据并且只会返回一张的表的数据,半连接一般就是指的在子查询中出现 IN 和 EXISTS。 执行计划最常见的有下面的两个: NESTED LOOPS SEMI HASH JOIN SEMI 1.1 NESTED LOOP SEMI 执行步骤: 优化器选择主查询中的表为驱动表; 选择子查询中的表为被驱动表; 把驱动表的每一行根据连接列去被驱动表中去查找匹配的行; 如果在被驱动表中匹配上一个或者多个,则返回驱动表中的数据。 HI
1、system 表示这一步只返回一行数据,如果这一步的执行对象是一个驱动表或者主表,那么被驱动表或者子查询只是被访问一次。
DROP TRIGGER命令删除触发器。如果要修改现有触发器,则必须先调用DROP TRIGGER删除旧版本的触发器,然后再调用CREATE TRIGGER。
本文讲解了如何使用LitePal来管理Android数据库,包括创建表、升级表、删除表和表关联等操作。同时,还介绍了如何利用LitePal的存储功能来处理大量的数据操作,包括CRUD等操作。
一 介绍 约束条件与数据类型的宽度一样,都是可选参数 作用:用于保证数据的完整性和一致性 主要分为: primary key (PK) 标识该字段为该表的主键,可以唯一的标识记录 foreign key (FK) 标识该字段为该表的外键 not null 标识该字段不能为空 unique key (UK) 标识该字段的值是唯一的 auto_increment 标识该字段的值自动增长(整数类型,而且为主键) default 为该字段设置默认值 unsigned 无符号 z
导读:笔者早年间从事了多年开发工作,后因个人兴趣转做数据库。在长期的工作实践中,看到了数据库工作(特别是SQL优化)面临的种种问题。本文通过几个案例探讨一下SQL优化的相关问题。
如何在多表关联场景下合理利用分区表来提升查询性能?基于前几篇关于分区表的介绍,想必大家对 MySQL 分区表的认知已经非常全面:分区表存在的目的就是为了减少每次检索的数据量从而提升整体性能。
小编寄语 我们都知道,对于通过dblink关联本地表和远程表,远程表的索引个数一般不超过20个,对其本身不会有什么影响。但是当索引个数超过20个的时候,又会发生什么变化呢? 昨天同事参加了一个研讨会,有提到一个案例。一个通过dblink查询远端数据库,原来查询很快,但是远端数据库增加了一个索引之后,查询一下子变慢了。 经过分析,发现那个通过dblink的查询语句,查询远端数据库的时候,是走索引的,但是远端数据库添加索引之后,如果索引的个数超过20个,就会忽略第一个建立的索引,如果查询语句恰好用到了第一个建立
陆陆续续写了九篇关于生产环境sql语句的调优案例,发现了不少问题,可能有些问题回头来看是比较低级的错误,稍加改动就能够运行在秒级,有些可能是在秒级到毫秒级的小步提升等等,不管调优的改进多大,从dba的角度来看,好多问题都是基于资源来调优的,比如添加索引,降低IO,降低CPU消耗,提高CPU利用率等等。如果有时候从业务角度来下下功夫,可能某种程度上效果要更好于基于资源/代价的调优。 最近客户反馈有几条sql语句IO消耗很高,希望我们能够给提点建议。 sql语句很短,但是运行时间在9秒左右。运行频率也是蛮高的。
Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC,CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化?本文由 Apache Flink PMC,阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪)分享,内容将从传统的数据同步方案,基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。
今天优化了一个,join关联查的语句,需要优化join的语句,那我们肯定得了解他的一个执行过程。正所谓知己知彼,百战百胜!!
维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联:全量加载 三、Hbase维表关联:LRU策略 四、Redis维表关联:实时查询 五、kafka维表关联:广播方式 六、自定义异步查询
在Oracle 10g中,CBO 可选的运行模式有2种: (1) FIRST_ROWS(n) (2) ALL_ROWS – 10g中的默认值
每每一些很深刻的优化案例时,就会无比想念Oracle里的优化技巧,因为无论是从工具还是信息,都会丰富许多。
又要提到前面那个说了好几遍的起别名问题了,使用resultMap标签也能解决这个问题。
在非关系型数据库数据库中,我们常常会有表与表的关联查询。例如学生表和成绩表的关联查询就能查出学会的信息和成绩信息。在ES中,父子关系文档就类似于表的关联查询。
事物是普遍联系的,很多有业务意义的查询也会涉及多个数据表的关联。 BI 类软件通常会提供自助查询功能,有些软件还能支持关联查询,但实际使用的大多数还是单表的,关联查询功能很少被业务人员使用。涉及到关联表的查询常常需要由技术人员事先准备好,也就是我们常说的宽表。业务人员通常只会基于单一的宽表来做查询。关联查询是几乎所有 BI 类软件的软肋,无论大牌还是新秀,几乎一试一个准,全军覆没。 为什么会这样呢? 因为很多人不会用这些软件提供的多表关联查询功能。
在阿里巴巴的java开发手册有这么一条强制规定:超过三个表禁止join,需要join的字段,数据类型保持绝对一致,多表关联查询时,要保证被关联的字段需要有索引。
其实早在去年我们就已经开始接触并研究clickhouse了,因为当时进行多表关联测试性能并不是特别优秀,所以并没有在线上大范围使用,当时研究的是分布式部署 (感觉分布式会比单机好一些)最后发现性能并不怎么样 而且分布式的sql也有很多限制,不支持单条删除和更新操作、不支持in和join(当时的版本,18.12.14之前),直到前几天看了携程一篇关于clickhouse的文章,将clickhouse的性能描述的神乎其神,再次勾起了我研究的欲望,附携程公众号文章 干货 | 每天十亿级数据更新,秒出查询结果,ClickHouse在携程酒店的应用
这是一个统计类的 SQL,直接执行跑了好几个小时都没有结束,所以暂时不知道实际耗时,因为实在是太久了~
oracle的online document里面,对use_hash的hint语法是这样描述的:
在上节内容中我们介绍了如何利用数据库主键提升访问性能,本节内容我们继续为大家介绍如何在大规模数据量的场景下提升数据访问效率。
在项目中有时候会涉及到数据节点之间的数据交互,有时候会带来比较大的网络开销,同时性能也不佳,可以尝试复制表来解决此类问题,本次我们就来体验一下TBase复制表关联查询的功能。我们的项目中有一个字典表中,其中保存了项目中会用到的一些常量定义,比如性别、通知类型、消息类型、订单类型、支付类型等,这些数据需要经常参与join操作、表数据量比较小,一旦定义之后在整个项目运行过程中变化不多。
两表使用nest loop(以下简称NL)方式进行连接,小表驱动大表效率高,这似乎是大家的共识,但事实上这是有条件的,并不总是成立。这主要看大表扫描关联字段索引后返回多少数据量,是否需要回表,如果大表关联后返回大量数据,然后再回表,这个代价就会很高,大表处于被驱动表的位置可能就不是最佳选择了。
SQL 语句优化是一个既熟悉又陌生的话题。面对千奇百怪的 SQL 语句,虽然数据库本身对 SQL 语句的优化一直在持续改进、提升,但是我们不能完全依赖数据库,应该在给到数据库之前就替它做好各种准备工作,这样才能让数据库来有精力做它自己擅长的事情。
目前所有使用Oracle作为数据库支撑平台的应用,大部分是数据量比较庞大的系统,即表的数据量级一般情况下都是在百万级以上。当然,在Oracle中创建分区是一种不错的选择,但是当发现应用有多张表关联的时候,并且这些表大部分都比较庞大,而关联的时候发现其中的某一张或者某几张表关联之后得到的结果集非常小,并且查询得到这个结果集的速度非常快,那么这个时候考虑在Oracle中创建“临时表”。
对于select语句,我们可以通过join/outer join来关联多个表;但是对于update语句,是不能直接通过join/outer join来关联多表数据的,这里仅针对PostgreSQL。
本文介绍了在Salesforce中如何实现表关联,并通过实例展示了如何使用自定义对象实现表关联。首先介绍了表关联的概念和作用,然后讲解了如何在Salesforce中实现自定义对象的创建和配置,并通过实例展示了如何使用自定义对象实现表关联。最后介绍了表关联的DML操作,包括增加、删除和更新表关联。
SQL连接是一种在关系型数据库中使用的操作,用于将两个或多个表中的行关联起来。连接允许在查询中同时检索来自多个表的数据,通过共享一个或多个共同的列(通常是主键或外键)来建立关系。连接操作是SQL查询的重要组成部分,它有助于从不同表中获取相关联的信息。 基本概念包括:
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netcore,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode。
DROP TABLE命令删除一个表及其对应的持久化类定义。如果该表是其架构中的最后一项,则删除该表也会删除该架构及其相应的持久化类包。
日常的应用开发中可能需要优化SQL,提高数据访问和应用响应的效率,不同的SQL,优化的具体方案可能会有所不同,但是路径上,还是存在一些共性的。碰巧看到杨老师的这篇文章《第45期:一条 SQL 语句优化的基本思路》,为我们优化一些MySQL数据库的SQL语句提供了可借鉴的路径,值得参考和应用。
书接上回,虽然Mybatis Plus帮我们提供了大量的默认方法,但我们为了实现多表关联查询,或者根据不同的查询条件传参,实现不同的动态SQL。在这种情况下我们还是需要自定义SQL,不管怎样我们需要首先通过配置指定Mapper.xml文件的存储位置。
事物都是普遍联系的,很难有一个独立的事物不和其它发生关联,数据表也一样,很多有业务意义的查询都会涉及多个数据表的关联
本周赠书《性能之巅》第2版 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ,更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
数据库性能优化需要从多个方面进行综合考虑。 例如:系统资源是否充足、资源模型的设计(高性能 vs 大存储)、表的设计以及规划、SQL改写和优化等等,本文只要介绍adb sql的优化
维表关联是离线计算或者实时计算里面常见的一种处理逻辑,常常用于字段补齐、规则过滤等,一般情况下维表数据放在MySql等数据库里面,对于离线计算直接通过ETL方式加载到Hive表中,然后通过sql方式关联查询即可,但是对于实时计算中Flink、SparkStreaming的表都是抽象的、虚拟的表,那么就没法使用加载方式完成。透过维表服务系列里面讲到的维表关联都是使用编码方式完成,使用Map或者AsyncIO方式完成,但是这种硬编码方式开发效率很低,特别是在实时数仓里面,我们希望能够使用跟离线一样sql方式完成维表关联操作。
本篇的主题是关于数据模型的规范化和反规范化的讨论,其实也是一种常见的维度建模的设计和业务使用便捷性的冲突。
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。
EXPLAIN作为MySQL的性能分析神器,读懂其结果是很有必要的,然而我在各种搜索引擎上竟然找不到特别完整的解读。都是只有重点,没有细节(例如type的取值不全、Extra缺乏完整的介绍等)。
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