翻译过来的意思是:使用的select语句有不同的列数。 因为使用union的两个SQL语句产生的记录的表结构不一致。必须是结构完全一致的记录集合才可以使用UNION。我这边就是两个表的union字段数量不一样,导致上述报错。我的解决办法是在使用 UNION ALL 进行表合并操作时,使用 null as “xxx字段” 或者 ‘’ as “xxx字段”,保证字段顺序和数量一致性。
也就是说 , 后台SQL中拼接参数时 , 使用的是单引号 , 固 注入点为 单引号字符串型
我们遇到的最容易引起困惑的问题就是索引列的顺序。正确的顺序依赖于使用该索引的查询,并且同时需要考虑如何更好地满足排序和分组的需要(顺便说明,本节内容适用于B-Tree索引;哈希或者其他类型的索引并不会像B-Tree索引一样按顺序存储数据)。 在一个多列B-Tree索引中,索引列的顺序意味着索引首先按照最左列进行排序,其次是第二列,等等。所以,索引可以按照升序或者降序进行扫描,以满足精确符合列顺序的ORDER BY、GROUP BY和DISTINCT等子句的查询需求。 所以多列索引的顺序至关重要。在“三星索引”系统中,列顺序也决定了一个索引是否能够成为一个真正的“三星索引”。 对于如何选择索引的列顺序有一个经验法则:将选择性最高的列放到索引最前列。这个建议有用吗?在某些场景可能有帮助,但通常不如避免随机IO和排序那么重要,考虑问题需要更全面(场景不同则选择不同,没有一个放之四海皆准的法则。这里只是说明,这个经验法则可能没有你想象的重要)。 当不需要考虑排序和分组时,将选择性最高的列放在前面通常是很好的。这时候索引的作用只是用于优化WHERE条件的查找。在这种情况下,这样设计的索引确实能够最快地过滤出需要的行,对于WHERE子句中只使用了索引部分前缀列的查询来说选择性也更高。然而,性能不只是依赖于所有索引列的选择性(整体基数),也和查询条件的具体值有关,也就是和值的分布有关。这和选择前缀的长度需要考虑的地方一样。可能需要根据那些运行频率最高的查询来调整索引列的顺序,让这种情况下索引的选择性最高。
国庆假期花了一些时间,首次尝试并玩转 grafana,这几天继续不断优化和完善,如今看着自己的成果,相当满意。——逐步接近我想要的理想后台啦。
作者简介 韩锋 精通包括Oracle、MySQL、informix等多种关系型数据库,有丰富的数据库架构设计开发经验。就职于宜信。 子查询,是SQL中常见的一种写法。对于优化器来说,子查询是较难优
HQL是数据分析过程中的必备技能,随着数据量增加,这一技能越来越重要,熟练应用的同时会带来效率的问题,动辄十几亿的数据量如果处理不完善的话有可能导致一个作业运行几个小时,更严重的还有可能因占用过多资源而引发生产问题,所以HQL优化就变得非常重要,本文我们就深入HQL的原理中,探索HQL优化的方法和逻辑。
我觉得对于SQL语句,清楚知道它执行的顺序,对于写sql语句非常重要
自连接查询,顾名思义,就是自己连接自己,也就是把一张表连接查询多次。我们先来学习一下自连接的查询语法:
SummingMergeTree引擎继承自MergeTree。区别在于,当合并SummingMergeTree表的数据片段时,ClickHouse会把所有具有相同主键的行合并为一行,该行包含了被合并的行中具有数值数据类型的列的汇总值。如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行,则可以显著的减少存储空间并加快数据查询的速度。
这个用法主要是处理 JSON 字段中值数组型的数据,主要是追加值,不是标准数组类型的,这个函数会自动转化为数组形式,把之前的值作为数组的第一个元素然后进行追加,有批量追加方法:
Reactive Extensions(Rx)是对LINQ的一种扩展,他的目标是对异步的集合进行操作,也就是说,集合中的元素是异步填充的,比如说从Web或者云端获取数据然后对集合进行填充。Rx起源于Microsoft DevLabs小组的研究,他扩展了LINQ的一些特性,目前Rx支持多种平台如JavaScript,Windows Phone,ios,Android 。随着数据处理变得复杂,LINQ使得我们的处理逻辑变得简单清晰,同样地,随着越来越多的数据通过从云端异步获取,Rx使得这种异步数据处理操作变得简
在数据库中存储公司信息,一般用两个表列分别表示公司名和公司地址。 如果想要在一个字段中既显示公司名,又要显示公司地址,那么就需要对已有字段进行处理了,这个处理过程在检索时进行。在已有表列基础上通过一些处理得到的字段称为计算字段,计算字段是在 SELECT 语句内创建的。
王伟,京东商城资深MySQL DBA,多年游戏、电商行业MySQL运维经验,致力于MySQL自动化、自助化运维,专注mysql数据库架构、调优、运维以及zabbix监控等技术。
Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具,数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素,数据倾斜、job数分配的不合理、磁盘或网络I/O过高、MapReduce配置的不合理等等才是影响Hive性能的关键。
本篇文章我们将演示LINQ扩展包基础语法里的多表查询 ,包括交集、并集、差集、去重、合并等实际操作中常用的类型转换手法。目前LINQ支持两种语法,我会在每个案例前先用大家熟知的SQL语句表达,再在后面用C#的两种LINQ语法分别实现。LINQ语法第一次接触难免感到陌生,最好的学习方式就是在项目中多去使用,相信会有很多感悟。
联合查询,它是用 union 关键字把多条 select 语句的查询结果合并为一个结果集。 纵向合并的前提是被合并的结果集的字段数量、顺序和数据类型必须完全一致。字段名不一样的情况下,会将第一个结果集的字段名作为合并后的虚拟结果集的字段名。
SQL grouping 解决 OLAP 场景总计与小计问题,其语法分为几类,但要解决的是同一个问题:
数据库升级,是一项让人喜忧参半的工程。喜的是,通过升级,可以享受新版本带来的新特性及性能提升。忧的是,新版本可能与老的版本不兼容,不兼容主要体现在以下三方面:
查询优化器(简称为优化器)是内置数据库软件,用于确定 SQL 语句访问请求数据的最有效方法。
对应的是限制条件(格式类似“field<op>consant”, field表示列对象,op是操作符如"="、">"等)。
在数据库中,UNION和UNION ALL关键字都是将两个结果集合并为一个,但这两者从使用和效率上来说都有所不同。
存储过程是用户定义的一系列sql语句的集合,涉及特定表或其它对象的任务,用户可以调用存储过程,而函数通常是数据库已定义的方法,它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图,需要满足一定的格式要求,(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data),基本要求是每行一个观测,每列一个变量,每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性,而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
目前集群存于一个非常不健康的状态,主要问题是小文件太多,单个DataNode的block数量阈值是500,000,而现在单个DataNode的block为2,631,218,约为阈值的5倍,现在所有DataNode都处于黄色不健康状态。
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。
Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件,在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大,而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化,也包含Hive配置项和MR方面的调整。
Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件,在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大,而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveSQL语句本身的优化,也包含Hive配置项和MR方面的调整。
普通索引: 即针对数据库表创建索引; 唯一索引: 与普通索引类似,不同的就是:MySQL数据库索引列的值必须唯一,但允许有空值; 主键索引: 它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引; 组合索引: 为了进一步榨取MySQL的效率,就要考虑建立组合索引。即将数据库表中的多个字段联合起来作为一个组合索引。
最近涉及数据库相关操作较多,公司现有规范也不是太全面,就根据网上各路大神的相关规范,整理了一些自用的规范用法,万望指正。
数据结构的塑造是数据可视化前重要的一环,虽说本公众号重心在于数据可视化,可是涉及到一些至关重要的数据整合技巧,还是有必要跟大家分享一下的。 在可视化前的数据处理技巧中,导入导出、长宽转换已经跟大家详细的介绍过了。 今天跟大大家分享数据集的合并与追加,并且这里根据所依赖函数的处理效率,给出诺干套解决方案。 数据合并操作涉及以下几个问题: 横向合并; 1. 是否需要匹配字段 1.1 匹配字段合并 1.1.1 主字段同名 1.1.2 主字段不同名 1.2 无需匹配字段合并 纵向合并:(情况比较简单,列
1.库名、表名、字段名必须使用小写字母,并采用下划线分割。 a)MySQL有配置参数lower_case_table_names,不可动态更改,Linux系统默认为 0,即库表名以实际情况存储,大小写敏感。如果是1,以小写存储,大小写不敏感。如果是2,以实际情况存储,但以小写比较。 b)如果大小写混合使用,可能存在abc,Abc,ABC等多个表共存,容易导致混乱。 c)字段名显示区分大小写,但实际使⽤用不区分,即不可以建立两个名字一样但大小写不一样的字段。 d)为了统一规范, 库名、表名、字段名使用小写字母。
你真的会玩SQL吗?系列目录 你真的会玩SQL吗?之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗?和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗?三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗?查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗?让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗?EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗?无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗?Case也疯狂 你真的会玩SQL吗?表表达式,排名函数 你真的会玩SQL吗?简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗?你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
Presto是Facebook开源的MPP(Massive Parallel Processing)SQL引擎,其理念来源于一个叫Volcano的并行数据库,该数据库提出了一个并行执行SQL的模型,它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析。
合并树家族 AggregatingMergeTree 该引擎继承自 MergeTree,并改变了数据片段的合并逻辑。ClickHouse 会将一个数据片段内所有具有相同主键(准确的说是 排序键)的行替换成一行,这一行会存储一系列聚合函数的状态。 该引擎的功能主要是做增量数据聚合统计,包过物化视图函数聚合。 下面我们看个使用例子:
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;
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。
数据库环境 dev:开发环境,开发可读写,可修改表结构。开发人员可以修改表结构,可以随意修改其中的数据但是需要保证不影响其他开发同事。 qa:测试环境,开发可读写,开发人员可以通过工具修改表结构。 sim:模拟环境,开发可读写,发起上线请求时,会先在这个环境上进行预执行,这个环境也可供部署上线演练或压力测试使用。 real:生产数据库从库(准实时同步),只读环境,不允许修改数据,不允许修改表结构,供线上问题查找,数据查询等使用。 online:线上环境,开发人员不允许直接在线上环境进行数据库操作,如果需要操
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
👋 你好,我是 Lorin 洛林,一位 Java 后端技术开发者!座右铭:Technology has the power to make the world a better place.
wife表的外键husband_id与husband表对应,对于一对一来说此外键不能重复
关于 sql 语句的执行顺序网上有很多资料,但是大多都没进行验证,并且很多都有点小错误,尤其是对于 select 和 group by 执行的先后顺序,有说 select 先执行,有说 group by 先执行,到底它俩谁先执行呢?
官方释义:将序列的每个元素投影到 IEnumerable<TResult> 并将结果序列合并为一个序列。
Hive 作为大数据领域常用的数据仓库组件,在平时设计和查询的时候要特别注意效率 。影响 Hive 效率的几乎从不是数据量过大,而是数据倾斜、数据冗余、Job或I/O过多、MapReduce 分配不合理等等。 对Hive 的调优既包含 Hive 的建表设计方面,对 HiveHQL 语句本身的优化,也包含 Hive 配置参数 和 底层引擎 MapReduce 方面的调整 。
前面我们知道了InnoDB数据页的7个组成部分,各个数据页组成了一个双向链表,而每个数据页中的记录按照主键从小到大的顺序组成一个单链表,每个数据页中为这些记录生成了一个目录,可以采用二分法查找,提升查询速度。
想想这样的查询语句开发都会写出来,逻辑是统计10月份来的员工的平均年龄。如果是MYSQL 的开发或DBA 可能会建议写成这样
面对这些问题,我们能有哪些有效的优化手段呢?下面列出一些在工作有效可行的优化手段:
1.概述 在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。
内连接:[inner] join:从左表中取出每一条记录,去右表中与所有的记录进行匹配: 匹配必须是某个条件在左表中与右表中相同最终才会保留结果,否则不保留.
当我们想要向数据库中的表tb中插入一条数据时,可以采用insert into语句:
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