确定给定的值是否与子查询或列表中的值相匹配。in在查询的时候,首先查询子查询的表,然后将内表和外表做一个笛卡尔积,然后按照条件进行筛选。所以相对内表比较小的时候,in的速度较快。
性能优化是一个开发或者dba不可少的工作内容,工欲善其事必先利其器,本文介绍一个辅助我们查看sql执行计划是否优化的工具,通过explain的结果,我们可以确定sql是否利用正确的索引。
对于SQL的Join,在学习起来可能是比较乱的。我们知道,SQL的Join语法有很多inner的,有outer的,有left的,有时候,对于Select出来的结果集是什么样子有点不是很清楚。Coding Horror上有一篇文章(实在不清楚为什么Coding Horror也被墙)通过 文氏图 Venn diagrams解释了SQL的Join。
最近有台服务器比较频繁的CPU报警,表现的特征有CPU sys占比偏高,大量慢查询,大量并发线程堆积。后面开发对insert的相关业务限流后,服务器性能恢复正常。
--1.学生表 Student(SId,Sname,Sage,Ssex) --SId 学生编号,Sname 学生姓名,Sage 出生年月,Ssex 学生性别
谓词 什么是谓词 谓词就是返回值为真值的函数。对于通常的函数来说,返回值有可能是数字、字符串和日期等,但是谓词的返回值全部是真值。这也是谓词和函数的最大区别。 谓词主要有以下几种: LIKE BETWEEN IS NULL、IS NOT NULL IN EXISTS LIKE谓词—字符串的部分一致查询 截止目前,我们使用字符串作为查询条件的例子使用的都是=。这里的=只有在字符串完全一致时才为真。与之相反,LIKE谓词更加模糊一些,当需要进行字符串的部分一致查询时需要使用该谓词。 部分一致大体可以分为前方一致
下面也写了sql解答,使用了group_concat()函数,这个函数是分组后将一组的字段(比如name)拼接在一起,默认以逗号分隔。这个思路可以,但是在成绩表插入信息时的顺序是乱的,那又怎么查。
本文摘编于《Flink SQL 与 DataStream 入门、进阶与实战》,作者羊艺超,经出版方授权发布,转载请标明文章出处。
经和运维配合查看,发现是SQL语句问题,有个sql查询脚本执行竟然消耗了40秒,我拿出来自己执行发现亦是如此。
本篇博客讲解(子查询)非相关子查询/相关子查询,一对一,一对多,多对一,多对的的关系!
靠谱 users.xml profile M(UInt64, replication_alter_partitions_sync, 1, "Wait for actions to manipulate the partitions. 0 - do not wait, 1 - wait for execution only of itself, 2 - wait for everyone.", 0) \M(Int64, replication_wait_for_inactive_replica_timeout
这里简单介绍一下mysql数据库,mysql数据库是一款关系型数据库,所谓关系型数据库就是以二维表的形式存储数据,使用行和列方便我们对数据的增删改查。
CSDN话题挑战赛第2期 参赛话题:学习笔记 学习之路,长路漫漫,写学习笔记的过程就是把知识讲给自己听的过程。这个过程中,我们去记录思考的过程,便于日后复习,梳理自己的思路。学习之乐,独乐乐,不如众
多表查询 1. 表与表之间的关系 <1> 一对一 用户表和身份信息表,用户表是主表 男人表、女人表 create table man( mid int primary key auto_increment, mname varchar(32), wid int unique ); create table woman( wid int primary key auto_increment, wname varchar(32) ); <2> 一对多 最常见得表关系,用户表和订单
查询来的数据没发现有什么异常;照理说逐字段查出来没问题,再逐字段插入应该不会错位。实际上 hive 的 insert 跟想象中传统的 insert 不太一样。
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现在针对这个表发出一条SQl查询:查询每个部门中25岁以下的员工个数大于3的员工个数和部门编号,并按照人工个数降序排序和部门编号升序排序的前两个部门。
在Clickhouse中, Replication的机制工作在表级别, 而不是库, 或者是节点层级. 一个节点可以同时存储使用Replication引擎的表以及不使用Replication引擎的表.
当希望Mysql能够高效的执行的时候,最好的办法就是清楚的了解Mysql是如何执行查询的,只有更加全面的了解SQL执行的每一个过程,才能更好的进行SQl的优化。
对含有NULL数据的列使用DISTINCT关键字 NULL也被视为一类数据,如果存在多行NULL时,将被合并成一行。
默认情况下,InnoDB工作在可重复读隔离级别下,并且会以Next-Key Lock的方式对数据行进行加锁,这样可以有效防止幻读的发生。Next-Key Lock是行锁和间隙锁的组合,当InnoDB扫描索引记录的时候,会首先对索引记录加上行锁(Record Lock),再对索引记录两边的间隙加上间隙锁(Gap Lock)。加上间隙锁之后,其他事务就不能在这个间隙修改或者插入记录。
面试官说:工作这么久了,应该知道sql执行计划吧,讲讲Sql的执行计划吧! 看了看面试官手臂上纹的大花臂和一串看不懂的韩文,吞了吞口水,暗示自己镇定点,整理了一下思绪缓缓的对面试官说:我不会 面试官:。。。。,回去等通知吧 我:%^&%$!@#
MySQL中支持一条SQL语句执行批量插入,Oracle中支持的形式有些不同,但是殊途同归,用的就是insert all into语法。
Com_xxx 表示每个 xxx 语句执行的次数,以下是我们需要了解的几个重要参数。
MyISAM 存储引擎只支持表锁,这也是MySQL 开始几个版本中唯一支持的锁类型。
看到许多写select for update是行锁还是表锁的文章,但每篇文章的结论好像都不太一样。同时,是行锁还是表锁的问题直接影响着系统的性能,所以特意为大家调研一番,也就有了本篇文章,一共为大家汇总验证了20个场景下的结论。
事务A执行多次读取操作过程中,由于在事务提交之前,事务B(insert/delete/update)写入了一些符合事务A的查询条件的记录,导致事务A在之后的查询结果与之前的结果不一致,这种情况称之为幻读。
发现没有用到索引,type 全是 ALL ,那么首先想到的就是建立一个索引,建立索引的字段当然是在 where 条件的字段了。
索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优化。
索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优化。 一、导致SQL执行慢的原因: 1.硬件问题。如网络速度慢,内存不足,I/O吞吐量小,磁盘空间满了等。 2.没有索引或者索引失效。(一般在互联网公司,DBA会在半夜把表锁了,重新建立一遍索引,因为当你删除某个
索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优化。 一、导致SQL执行慢的原因: 1.硬件问题。如网络速度慢,内存不足,I/O吞吐量小,磁盘空间满了等。 2.没有索引或者索引失效。(一般在互联网公司,DBA会在半夜把表锁了,重新建立一遍索引,因为当
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首先没有使用索引,type是all,然后用了文件内排序,using filesort。这两个都是严重影响性能的,那么接下来就建索引。
mysql中可以使用explain这个关键字来获取(查询)sql语句的查询执行计划的。使用explain关键字,可以模拟mysql优化器执行的sql语句,从而知道mysql是如何处理sql语句的。通过explain可以分析查询语句或表结构的性能瓶颈。
慢查询就是在日志中记录运行比较慢的 SQL 语句,是指所有执行超过 long_query_time 参数设定的时间阈值的 SQL 语句查询
因为InnoDB类型的表是按照主键的顺序保存的,所以将导入的数据按照主键的顺序排列,可以有效的提高导入数据的效率。如果InnoDB表没有主键,那么系统会自动默认创建一个内部列作为主键,所以如果可以给表创建一个主键,将可以利用这点,来提高导入数据的效率。
索引对大数据的查询速度的提升是非常大的,Explain可以帮你分析SQL语句是否用到相关索引。 索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优化。 一、导致SQL执行慢的原因: 1. 硬件问题。如网络速度慢,内存不足,I/O吞吐量小,磁盘空间满了等。 2. 没有索引或者索引失效。(一
现在的java开发人员越来越多,竞争也越来越激烈,moon在某钩招聘网站上发布了一个岗位需求,不到短短1天就收到20多份简历,大部分都是应届一年两年的,新鲜血液越来越多,我们也要不断的提升自己才能够不被挤下去,大家可以看下各大网站的java岗位3年以上的招聘需求:
SQL是一套标准,全称结构化查询语言,是用来完成和数据库之间的通信的编程语言,SQL语言是脚本语言,直接运行在数据库上。同时,SQL语句与数据在数据库上的存储方式无关,只是不同的数据库对于同一条SQL语句的底层实现不同罢了,但结果相同。
这个话题应该很多人写过了,多数是在分析in/exists哪个写法效率高;not in/not exists是否等价等问题。老虎刘这里再补充点内容。
本节来简单介绍下PHP中的数据库,这节也是进阶部分最后一节了。数据库我们还没介绍过,下去我们会好好介绍关于MySQL数据库的知识。
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