例如，考虑以下巴塞罗那市的 Airbnb 房源公开数据集，我已将其上传到 Snowflake 实例中，分为两个表：房源和评论。...将数据引入 Vectara 我们的第一步是将 Snowflake 中的数据摄取到 Vectara 中。...另一个结果提到某个公寓附近的一家夜总会，直到凌晨 1-2 点左右才能听到热闹游客的噪音。...此外，另一个搜索结果提到了一家名为 APOLLO 的夜总会，位于公寓附近，在周四、周五和周六凌晨 5：30 之前会造成潜在的噪音问题。...结论 许多企业数据驻留在结构化数据库表中，在这篇博文中，我们研究了如何将此类数据引入 Vectara，特别是从表的每一行创建 Vectara“文档”对象的常用方法，以实现强大的语义搜索、问答和对话式
存储过程的编写最重要的是思路清晰，能知道自己想要的结果和写出的SQL能运行出什么样的结果，这需要基本功非常扎实，过程中会用到联表查询、更新、临时表、数据聚合、行列转换、简单的函数……等知识。...那来看看整个流程思路，先过滤数据： 查找该项目的所有产品放进临时表A 查找该项目的所有产品的销售明细放进临时表B 从临时表B中查找指定年的销售明细放进临时表C 从表C统计当前年度合计列，各产品的所有面积...、金额、均价总合计 放入表C 从表B统计以前年度的各产品的所有面积、金额、均价总合计 操作与上一步类似 放入表C 从表B统计以后年度的各产品的所有面积、金额、均价总合计 操作与上一步类似 放入表C 从表...) 放入表D 从表D 行转列，按类型聚合 求出每个产品每个类型(面积、金额……)的合计 放入表E 从表E 联接产品表A 与敷项目表查询出最后的显示 以上只是大概思路，过程中会讲一些技巧。...从临时表#TempAllSaleDtl 中查找指定年的销售明细放进临时表#TempSaleDtl ，注意 这个时候就已经包含了 “合计”产品00的数据： --查找某年的销售明细：#TempSaleDtl
where:过滤表中数据的条件,主要对应的是表中的一条条的记录 group by:如何将上面过滤出的数据按照哪个类分组归类 having:对上面已经分组的数据进行过滤的条件 select:查看结果集中的哪个列也就是哪个字段...如果分组列包含多个空值，则这些空值将放入一个组中。 （5）GROUP BY 语句中可以使用 ALL（可选）关键字，返回由GROUP BY 子句生成的所有组。...4、合并多个结果集 将两个或两个以上的查询结果集合合并为一个结果集，使用UNION，其格式为： SELECT 语句1 UNION[ALL] SELECT 语句2 UNION[ALL...] SELECT 语句n 其中：ALL表示在合并结果集中包含所有查询语句产生的全部记录，包括重复的记录。...5、将查询结果保存到新表中 通过在SELECT语句中使用INTO子句实现。
左连接 从一个表中选择行，这些行在其他表中可能有也可能没有对应的行。 自连接 通过将表与自身进行比较来将表与其自身连接。 完全外连接 使用完全连接查找一个表中在另一个表中没有匹配行的行。...主题 描述 插入 指导您如何将单行插入表中。 插入多行 向您展示如何在表中插入多行。 更新 更新表中的现有数据。 连接更新 根据另一个表中的值更新表中的值。 删除 删除表中的数据。...连接删除 根据另一个表中的值删除表中的行。 UPSERT 如果新行已存在于表中，则插入或更新数据。 第 10 节....创建表 指导您如何在数据库中创建新表。 SELECT INTO 和 CREATE TABLE AS 向您展示如何从查询的结果集创建新表。...删除表 删除现有表及其所有依赖对象。 截断表 快速有效地删除大表中的所有数据。 临时表 向您展示如何使用临时表。 复制表 向您展示如何将表格复制到新表格。 第 13 节.
出现的错误详解: 咱们看看group by 的执行的过程,先执行select 的操作返回一个程序集， 然后去执行分组的操作，这时候他将根据group by 后面的字段进行分组，并且将相同的字段并称一列数据...但是分组就只能将相同的数据分成两列数据，而一列中又只能放入一个字段，所以那些没有进行分组的 数据系统不知道将数据放入哪里，所以就出现此错误 目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的...by没有意义，order by只能出现在最外层查询的最后，作用于最终的输出结果 in 和 not in语句 判断一个属性是否在子集合中 （找出既在2009年秋开课又在2009年春开课的课程） select...not in all 等价于not in，=all并不等价于in exist语句 判断外层查询的结果集合在不在内层查询的结果集合中,用于检查集合包含关系 （找出既在2009年秋开课又在2010年春开课的同一个课程...select结果中的 select dept_name,avg_salary from(select dept_name,avg(salary)as avg_salary from instructor
开发人员想提取住在加利福尼亚州，年收入高于 4 万美元的客户信息。于是，他查询住在加利福尼亚州的客户，把查询结果放到一个临时表中。...然后再来查询年收入高于 4 万美元的客户，把那些结果放到另一个临时表中。最后他连接这两个表，获得最终结果。 你是在逗我吧？这应该用一次查询来完成，相反你对一个超大表查询两次。...你也许可以将该数据放入临时表中，然后针对临时表进行比较，而不是针对活动表进行比较。 然后你可以针对小得多，锁定时间很短的活动表运行单一的 UPDATE 语句。 进行这样的数据修改可大大提高并发性。...我会用另一个鲜活的例子，因为它更能说明问题。 我有一个系统存在大量的阻塞，众多操作处于停滞状态。结果查明，每天运行几次的删除例程在删除显式事务中 14 个表的数据。...如果你需要在更新后将数据插入到另一个表中，要将更新和插入放入到存储过程中，并在单独的事务中执行。 如果你需要回滚，就很容易回滚，不必同时锁定这两个表。
如果选s1作为驱动表，则成本是物化临时表需要的成本 + s1驱动表扫描成本 + s1表中数据去物化表单表访问成本。...common_field是否存在，最后吧这些值放入结果集。...Table pullout(子查询中的表上拉) 当子查询的查询列表处只有主键和唯一索引的时候，直接上拉转换一下就好， SELECT * FROM s1 WHERE key2 IN (SELECT...s2 WHERE key3 = 'a'); 上面的sql，因为查询列不是唯一值，所以肯定不能用上面上拉的方法，这时候就需要建立临时表，给临时表一个唯一id，当吧数据放入s1集合时，先加入临时表，如果不存在临时表...key1 > 'a' AND key1 < 'b'); 如果以s2为驱动表，如果key1查询来aa,aa,aa,ab,ab,ab,bb,bb,bb,只需要在s1表中s1.key3 = ‘aa’，只需要取相同值第一个值的记录放入结果集
对于UNION ALL，使用WITH AS定义了一个UNION ALL语句，当该片断被调用2次以上，优化器会自动将该WITH AS短语所获取的数据放入一个Temp表中。...而提示meterialize则是强制将WITH AS短语的数据放入一个全局临时表中。很多查询通过该方式都可以提高速度。...但又会带来另一个问题，就是性能的损失。...由于表变量实际上使用了临时表，从而增加了额外的I/O开销，因此，表变量的方式并不太适合数据量大且频繁查询的情况。...为此，在SQL Server 2005中提供了另外一种解决方案，这就是公用表表达式（CTE），使用CTE，可以使SQL语句的可维护性，同时，CTE要比表变量的效率高得多。
例如：根据主键分片，偶数主键的记录放入0库（或表），奇数主键的记录放入1库（或表），如下图所示。 ...另一个挑战则是，能够正确地运行在单节点数据库中的SQL，在分片之后的数据库中并不一定能够正确运行。例如，分表导致表名称的修改，或者分页、排序、聚合分组等操作的不正确处理。 ...从另一个角度来说，ShardingSphere的排序归并，是在维护数据结果集的纵轴和横轴这两个维度的有序性。...每一次数据结果集当前游标的下移，都需要将该数据结果集重新放入优先级队列排序，而只有排列在队列首位的数据结果集才可能发生游标下移的操作。...创建snowflake分布式主键生成策略。 应用程序连接至ShardingSphere。
尽可能减少伸缩时数据不可用的时间窗口，甚至做到用户完全无感知，是弹性伸缩的另一个挑战。 最后，弹性伸缩不应该对现有的数据造成影响。...原理说明 考虑到ShardingSphere的弹性伸缩模块的几个挑战，目前的弹性伸缩解决方案为：临时地使用两个数据库集群，伸缩完成后切换的方式实现，如下图所示。 ...如果后端连接以下数据库，需要下载相应 JDBC 驱动 jar 包，并将其放入 ${shardingsphere-proxy}/lib 目录中。...本例中两个迁移表的分片规则从单片datanodes改为四个数据源的8个分片，会触发迁移。 ...把现有系统中的表配置到规则里。 创建sharding scaling规则。 添加目标资源。 修改分片规则，触发迁移。
垂直分片 我们的一个数据库中通常是有很多数据表的，不过可能由于我们的分类不到位，就会出现涝的涝死旱的旱死的局面，比如某些数据表的读写操作十分频繁，而我的这个库中大量的集中了这种 读写操作频繁的表，那么整体的吞吐量就会降低...，而某个库中又集中了读写不频繁的表，吞吐量十分的高(但是好像没什么卵用)，所以我们应该合理的分配，以保证整理的吞吐量达到最大值， 下图将数据表各分到了一个数据库中。..._2013 UNION ALL SELECT id,document_name,document_detail,year FROM document_2014 UNION ALL SELECT...UNION ALL SELECT id,document_name,document_detail,year FROM document_2018 UNION ALL SELECT id,document_name...UNION ALL，UNION ALL实现把前后两个SELECT集合的数据联合起来，组成一个结果集查询输出， 联合查询需要每个表中的的字段相同，字段类型相同，数量相同，这也是分片的基本要求。
); -- 检查比某个编号大1的编号是否在表中 -- 结果 gap --- 4 如何理解上面?...count(*)的个数，说明没有缺失值 购物篮分析 需求1-带余除法 在下面的两个表中，插叙包含所有items中所有商品的店铺：item中的商品在店铺中全部存在，结果是\color{red}{仙台和东京...结果是常量3，表示两个表连接后结果是3行的店铺将被选中 先连接：两个表中的item必须相同，也是就说ShopItems中某个店铺的item必须包含Items表中的3个名字 对应数据：仙台4个名字，其中...3个已经包含了items表中的数据；东京刚好3个都是Items中的数据 需求2-精确关系除法 在上面的例子中，仙台有4个item也被选中了，如何将其排除，只选择东京，刚好3个item的店铺呢？？？...NULL不算 两个表外联结的结果为： 因为是left连接，所以ShopItems中的数据全部保留，Item中的数据没有则为NULL ?
从MySQL 5.1开始，可以将查询日志的记录放入mysql架构下的general_log表中。 慢查询日志 帮助DBA定位可能存在问题的SQL语句，从而进行SQL语句层面的优化。...，把结果放在临时表里。...union：若第二个select出现在union之后，则被标记为union，若union包含在from子句的子查询中，外层select将被标记为：derived union result：从union表获取结果的...Using temporary： 使用了临时表保存中间结果，MySQL在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序 order by 和 分组查询 group by。 出现这个更要立刻优化sql。...type为ALL，全表扫描的性能是最差的。 唯一索引打印的type值是const。表示通过索引一次就可以找到。即找到值就结束扫描返回查询结果。 普通索引打印的type值是ref。表示非唯一性索引扫描。
外联接 - 显示包含一个表中的所有行以及另外一个表中匹配行的结果集，不匹配的用NULL值填充 --（1）左外联接 - 返回LEFT OUTER JOIN 左侧的表的所有行，以及右侧指定的表的匹配行，若右边找不到匹配项...交叉联接（Cross Join） Product运算，将一个表中的每一行与另一个表中的 -------------------- create table Course --创建Course表，里面包含一列...自联接 - 同一个表当成两张表使用，一个表中的一行联接另一个表中的一行 select * from HumanResources.Employee select a.EmployeeID,a.Title...临时结果集 - 将一个查询结果在执行的时候临时存储，用于执行其他查询 --不保存在数据库中，只有在执行的时候存在，语句执行完之后不存在 --问题：查询工资最高的10位员工的平均工资 WITH RateCTE...ProductID,SalesOrderID) as Table2 --将该select查询的结果作为另一个派生表使用，相当于一个临时表 on Table1.ProductID=Table2.ProductID
t2中满足条件的行，跟R组成一行，作为结果集的一部分； 重复执行步骤1到3，直到表t1的末尾循环结束。...这个过程就跟我们写程序时的嵌套查询类似，并且可以用上被驱动表的索引，所以我们称之为「Index Nested-Loop Join」，简称NLJ。...这时候，被驱动表上没有可用的索引，算法的流程是这样的： 把表t1的数据读入线程内存join_buffer中，由于我们这个语句中写的是select *，因此是把整个表t1放入了内存； 扫描表t2，把表t2...中的每一行取出来，跟join_buffer中的数据做对比，满足join条件的，作为结果集的一部分返回。...使用临时表的大致思路是： 把表t2中满足条件的数据放在临时表tmp_t中； 为了让join使用BKA算法，给临时表tmp_t的字段b加上索引； 让表t1和tmp_t做join操作。
执行第二个子查询：获取第一行（id=1000），插入临时表中，由于1000已经在临时表中存在，因此插入失败继续执行；取第二行（id=999）插入成功 从临时表中逐行取出数据，返回结果，并删除临时表 注意...：union需要使用到临时表，但是union all不需要。...的时候使用了临时表，上述语句执行过程如下： 创建一个内存临时表，表里面有m和c两个字段，m是主键 扫描表t1的索引a，依次取出叶子节点上的id值，计算i%10，结果记为x：如果临时表中没有主键x的行，...，是因为id%100的结果是无序的，我们需要一个临时表来统计结果，但是如果可以保证id%100的结果是有序的，那么在计算group by的时候，只需要从左往右顺序扫描。...，确定放入一个整型字段，记为m 扫描t1的索引a，取出id的值，将id%100的结果存入sort_buffer中 扫描完成后，对sort_buffer的字段m做排序 排序完成后，得到一个有序数组 根据有序数组
实际排序过程中，如果字段长度较短，可直接在 sort_buffer 中进行全字段排序并返回结果集。若字段长度较长，可能出于空间考量，采用基于 row_id 的排序，此时会进行二次回表后返回结果集。...★临时文件排序采用归并排序算法，首先将需要排序的数据分配到多个临时文件中，同时进行排序操作，然后将多个排序完成的文件合并成一个结果集返回给客户端。...全字段排序 所谓全字段排序，即将要查询的所有字段都放入 sort_buffer 中，然后根据排序字段进行排序，排序完成后直接将结果集返回给客户端。...在 sort_buffer 中根据 d 字段进行排序。 将排序后的结果集返回给客户端。 以上过程中，如果数据在 sort_buffer 中无法全部存放，则会使用临时文件，并对临时文件进行归并排序。...在 sort_buffer 中根据 d 进行排序。 根据排序后的 id，回表查询出对应的 a、d、f 几个字段。 将结果集返回给客户端。 以上的第五步，与全字段排序算法相比确实多了一次回表操作。
，那它没有必要再回表查询了，这就叫覆盖索引 例如对于如下查询： select name from test where city='上海' 复制代码 我们将被查询的字段建立到联合索引中，这样查询结果就可以直接从索引中获取...另一个优化点，就是连接时用小结果集驱动大结果集，在索引优化的基础上能进一步减少嵌套循环的次数 如果难以判断哪个是大表，哪个是小表，可以用inner join连接，MySQL会自动选择小表去驱动大表 避免使用...ORDER BY子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方向都一样时，才能够使用索引来对结果做排序 UNION优化 MySQL处理union的策略是先创建临时表，然后将各个查询结果填充到临时表中最后再来做查询...一定要使用union all，如果不加all关键字，MySQL会给临时表加上distinct选项，这会导致对整个临时表做唯一性检查，代价很高 慢查询日志 出现慢查询通常的排查手段是先使用慢查询日志功能，...，把使用比较高频的主信息放入主表中，其他的放入子表，这样我们大部分查询只需要查询字段更少的主表就可以完成了，从而有效的提高了查询的效率 分库是指将一个数据库分为多个数据库。
一个常见的错误就是在想统计行数的时候，在count的括号中放入列名。如果想知道结果的行数，应该总是使用count(*)。...联接之所以更有效一些，是因为mysql不需要在内存中创建临时表来完成逻辑上的需要两个步骤的查询工作。 4....有时在应用程序里面进行超级聚合会更好，尽管那意味着要从服务器提取更多列。也可以在from子句中使用子查询或临时表来保持中间结果。 最好的方式是把with rollup移到应用程序里面。 5....重要的是始终要使用union all，除非需要服务器消除重复的行。如果忽略了all关键字，mysql就会向临时表添加distinct选项，它会利用所有行来决定数据的唯一性。这种操作开销很大。...但是要知道all不会删除临时表，mysql总是把结果放在临时表中，然后再把它们取出来，即使没有必要这么做（比如可以把数据直接返回给客户端）时也会如此。
Snowflake Schema ETL 的过程并不只是简单地移动，通常还会涉及表结构的重新整理，以提高后续查询分析的效率。...在 Star Schema 中，只能允许有一层的引用关系，在 Snowflake Schema 中，则允许有两层关系，如： 二者的区别、权衡主要在于以下两个方面： Normalization：Snowflake...当 B 节点中的计算任务执行完后，B 节点将结果返回给 A 节点，A 节点再将自己的结果与 B 节点的结果结合，得到最终的结果返回给应用程序： 后面这步又有点类似 Push Query to Data...---- Query Fault Tolerance 每个节点都会有自己的缓存管理器，从其它计算节点获取的数据可能会被缓存在本地的缓存池中，方便缓存中间结果，我们甚至可以将这些中间结果持久化的本地磁盘中的临时文件...将 R 表中 id 为 1-100 的数据移动到左边节点 将 S 表中 id 为 101-200 的数据移动到右边节点 将 S 表中 id 为 1-100 的数据移动到左边节点 在两个节点上执行
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