SQL是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能,对于SQL来说,编写查询语句只是第一步,确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作,才是最重要的。在上一篇文章中,我们分享了评估查询语句的步骤和方法(参考:如何编写更好的SQL查询:终极指南(上))今天我们从更深入的角度继续分析。 时间复杂度和大O符号 通过前两篇文章,我们已经对查询计划有了一定了解。接下来,我们还可以借助计算复杂度理论,来进一步深入地挖掘和思考性能的提升。理论计算机科学这一领域聚焦于:根据难度来对计算问题进行分类。这些计算问题可以是算法问题
通过前两篇文章,我们已经对查询计划有了一定了解。接下来,我们还可以借助计算复杂度理论,来进一步深入地挖掘和思考性能的提升。理论计算机科学这一领域聚焦于:根据难度来对计算问题进行分类。这些计算问题可以是算法问题,也可以是查询问题。
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。
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工作流(Workflow),就是“业务过程的部分或整体在计算机应用环境下的自动化”,它主要解决的是“使在多个参与者之间按照某种预定义的规则传递文档、信息或任务的过程自动进行,从而实现某个预期的业务目标,或者促使此目标的实现”。
大体来说,MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分,不同的存储引擎共用一个 Server 层。
陈焕生 Oracle Real-World Performance Group 成员,senior performance engineer,专注于 OLTP、OLAP 系统 在 Exadata 平台和 In-Memory 特性上的最佳实践。个人博客 http://dbsid.com 。 Oracle 的并行执行 Oracle 的并行执行是一种分而治之的方法. 执行一个 SQL 时, 分配多个并行进程同时执行数据扫描,连接以及聚合等操作, 使用更多的资源, 得到更快的 SQL 响应时间。并行执行是充分
结构化查询语言(SQL)是数据科学行业中一项不可或缺的技能,一般来说,学习这个技能是挺容易的。不过,很多人都忘记了写查询只是SQL的第一步。我们还得确保查询性能优异,或者符合正在工作的上下文环境。
在Flink中,动态表只是逻辑概念,其本身并不存储数据,而是将表的具体数据存储在外部系统(比如说数据库、键值对存储系统、消息队列)或者文件中。
索引的作用类似于字典前面的拼音,笔画。拼音的顺序是固定的,在不知道一个字怎么写时,可以快速根据拼音来找到对应的字。看到一个字不知道怎么读时,通过前面的笔画,也可以快速找到对应的字。通过拼音或笔画找到一个字,与在一整本字典中找到一个字,这两种方式的速度差距是非常明显的。
OA工作流:建立于网络办公自动化基础上的事务行政审批,业务申请审批、公文、信息等的网上流转。它主要解决的是“使在多个参与者之间按照某种预定义的规则传递文档、信息或任务的过程自动进行,从而实现某个预期的业务目标,或者促使此目标的实现”。
MySQL性能优化是一个老生常谈的问题,无论是在实际工作中还是面试中,都不可避免遇到相应的场景,下面博主就总结一些能够帮助大家解决这个问题的小技巧。
1.慢查询:很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
表中只有一个字段时 count(*) 效率最高,count(列名) 当列名是主键时,它的效率高于 count(1),其他情况 count(1) 效率更高。
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。
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今天给大家分享一次非常有意思的 SQL 优化经历,希望能帮助到大家。 文章来源:cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html 作者: 风过无痕的博客 场景 用的数据库是mysql5.6,下面简单的介绍下场景。 课程表 create table Course( c_id int PRIMARY KEY, name varchar(10) ) 数据100条。 学生表 create table Student( id int PRIMARY KEY, name varchar(10)
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内连接:内连接也叫连接,还可以被称为普通连接或者自然连接,内连接是从结果表中删除与其他被连接表中没有匹配行的所有行,所以内连接可能会丢失信息。由于两表之间没有相同数据,会造成数据的缺失.
在上一篇文章《MySQL常见加锁场景分析》中,我们聊到行锁是加在索引上的,但是复杂的 SQL 往往包含多个条件,涉及多个索引,找出 SQL 执行时使用了哪些索引对分析加锁场景至关重要。
我们来看一下当进行 join 操作时,mysql是如何工作的。常见的 join 方式有哪些?
MySQL的最新版本8.0.22于2020年10月19日正式发行。这一版本里面有哪些变化,让我们快速浏览一下。
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盖总(eygle)在刚结束的甲骨文大会的演讲中,通过一个简单的UPDATE语句,为我们展示了什么叫由点及面的优化,什么叫由点及面的知识覆盖度,不在于这个案具体如何操作,更应关注或更值得我们借鉴的是这种学习态度和方法思路,大师是如何炼成的?我想这个案例可以带给我们一些启迪。
MySQL是一款常用的关系型数据库,广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。然而,随着数据量的增加和业务的复杂性,MySQL数据库的性能问题变得越来越普遍。在这种情况下,慢查询分析和性能优化成为了MySQL数据库管理员必须掌握的重要技能。本文将详细介绍MySQL慢查询分析和性能优化的方法和技巧。
Runtime Filter又称为Dynamic Filter,其目的在于通过在join的probe端提前过滤掉那些不会命中join的输入数据来大幅减少join中的数据传输和计算,从而减少整体的执行时间。简单来说就是利用小表的Join keys基于大表Join keys构造过滤器,来减少大表的数据读取。
本文提要 从编码角度来优化数据层的话,我首先会去查一下项目中运行的sql语句,定位到瓶颈是否出现在这里,首先去优化sql语句,而慢sql就是其中的主要优化对象,对于慢sql,顾名思义就是花费较多执行时间的语句,它带来的影响也比较恶劣,首先是执行时间过长影响数据的返回速度,其次,慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源,影响其他的sql语句执行,过多的慢sql极其影响性能,如果系统流量或者并发量较大的情况下,过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使用。 dr
动态表(Dynamic tables)是Flink的Table&SQL API的核心概念,用于以统一方式处理有界和无界数据。
序言:优化器是Oracle数据库最引人入胜的部件之一,因为它对每一个SQL语句的处理都必不可少。优化器为每个SQL语句确定最有效的执行计划,这是基于给定的查询的结构,可用的关于底层对象的统计信息,以及所有与优化器和执行相关的特性。 本文来自Oracle 白皮书翻译(译者:苏旭辉 newkid),介绍了在Oracle数据库12c第二版中与优化器和统计信息相关的所有新特性并且提供了简单的,可再现的例子,使得你能够更容易地熟悉它们,尤其是当你从早先的版本进行迁移的时候。它还概括了已有的功能是如何被增强以改善性能
自从发布了一篇博客Oracle免客户端For .Net(增加分析Devart和DataDirect)后,非常非常多的同学前来问各种Oracle客户端运行时安装配置的问题,严重影响了我们团队的正常工作和日常交流。我甚至多次怀疑我是不是不应该发那篇博文,但是又不忍心删除! 我们写那篇博文的初衷,仅仅是为使用我们的数据映射框架XCode(包含ORM)进行Oracle开发的同学而准备! 只是因为这些技术点对于非XCode用户也有用,所以才发出来。不曾想,给我们自己带来这么多的麻烦。
数据是关系数据库系统中存储的统一化格式。 因此,实施我们需要非常先进和复杂的SQL查询统计计算。但是R能够轻松地连接到诸如MySql, Oracle, Sql server等多种关系数据库并且可以从它们的记录转为R中的数据帧。一旦数据是在R环境中可用,就变成了正常R数据集,并可以被操纵或使用所有强大包和函数来进行分析。 在本教程中,我们将使用 MySQL 作为参考数据库,用于连接到 R 中。 RMySQL 软件包 R有一个名为“RMySQL”它提供了与 MySQL 数据库之间的本地连接的内置软件包。可以使用
1.慢查询:很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘 io -> 降低磁盘效率
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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