文章主要分为以下三部分内容： 一、SQLE 项目介绍 二、新版本主要功能介绍 三、完整的 Release 信息 一、SQLE 项目介绍 爱可生开源社区的 SQLE 是一款面向数据库使用者和管理者，支持多场景审核...支持快速审核 SQL 现在，您可以直接提交需要审核的 SQL，无需创建工单，即刻获得审核结果。这个全新的功能将带来更快速、更高效的审核体验。...SQL 审核功能 点击右上角的 “创建审核”，就可以开始审核啦！ 与工单审核不同的是，新功能还额外支持不连接数据源的静态审核，可以在没有运行时环境的情况下，对 SQL 进行全面的语法和语义分析。...新增 MySQL 审核规则 使用 TEXT 类型的字段建议和原表进行分拆，与原表主键单独组成另外一个表进行存放 建议在组合索引中将区分度高的字段靠前放 JOIN 字段必须包含索引 扫描行数超过阈值，筛选条件必须带上主键或者索引...查询数据量超过阈值，筛选条件必须带上主键或者索引 表行数超过阈值，建议对表进行拆分 禁止对索引列进行数学运算和使用函数 连接表字段的字符集和排序规则必须一致 三、完整的 Release 信息 # 社区版
比如，日期时间的闰年、闰月问题，三目运算的自动拆箱，SQL查询的表别名限定，Collectors 类的 toMap()方法使用注意等。 修改描述 90 处。比如，阻塞等待锁、建表的小数类型等。...即：按实际来进行多级分类，如前两位代指服务编号，次一位代指错误类别，再次之代指具体错误编号。 错误码切记重复。 二、日期时间规范 新增＂日期时间＂的编程规范，都是些细节问题，稍加思考、留意，就可避免。...闰年的 2 月份有 29 天，一年后的那一天不可能是 2 月 29日。 【推荐】使用枚举值来指代月份。...以下两种场景会触发类型对齐的拆箱操作： 1） 表达式 1 或表达式 2 的值只要有一个是原始类型。 2） 表达式 1 或表达式 2 的值的类型不一致，会强制拆箱升级成表示范围更大的那个类型。...（或表名）的限制，正常运行两年后，最近在某个表中增加一个同名字段，在预发布环境做数据库变更后，线上查询语句出现出 1052 异常：Column 'name' in field list is ambiguous
“多列分组”实际上就是就是按照多列（类别+摘要）合并后的值进行分组，示例4中可以看到“a, a2001, 13”为“a, a2001, 11”和“a, a2001, 2”两条记录的合并。...SQL Server中虽然支持“group by all”，但Microsoft SQL Server 的未来版本中将删除 GROUP BY ALL，避免在新的开发工作中使用 GROUP BY ALL。...Access中是不支持“Group By All”的，但Access中同样支持多列分组，上述SQL Server中的SQL在Access可以写成 select 类别, 摘要, sum(数量) AS 数量之和...from A group by 类别, 摘要 7、Group By与聚合函数 在示例3中提到group by语句中select指定的字段必须是“分组依据字段”，其他字段若想出现在select中则必须包含在聚合函数中...，常见的聚合函数如下表： 函数 作用 支持性 sum(列名) 求和 max(列名) 最大值 min(列名) 最小值 avg(列名) 平均值 first(列名) 第一条记录 仅Access支持 last
这里我解释一下回表，比如我们表主键索引是学号，另外我们还根据手机号也建了索引，如果我们where 条件是手机号，分二种情况： 正例：IDB能够建立索引的种类分为【主键索引、唯一索引、普通索引】，而覆盖索引是一种查询的一种效果...需要join的字段，数据类型保持绝对一致；多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引。说明：即使双表join也要注意表索引、SQL性能。...说明：索引文件具有B-Tree的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。 6、SQL性能优化的目标：至少要达到 range 级别，要求是ref级别，如果可以是const最好。...那么即使c的区分度更高，也必须把d放在索引的最前列，即建立组合索引idx_d_c。 8、防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效。 MyBatis用过吗? 一二级缓存清楚吗？...把不同业务域的表拆成不同库，例如订单相关表、用户信息相关表、营销相关表分开在不同库； 把大字段独立存储到一张表中 把不常用的字段单独拿出来存储到一张表 用userId做的分库分表，现在需要用电话号码查询怎么办
01—不同工具中的SUM+IF 在2022年写作《数据可视化分析2.0》的过程中，我补充了此前的一个关键知识盲区：指标分类、条件计算。 聚合是分析的本质过程，聚合度量的业务形态则是指标。...比如： 2022年，各个类别、子类别 的 YTD销售额(总和)及其同比、MTD销售额及其同比、利润率 在新书第六章筛选章节，我补充了“独立筛选和计算条件筛选”这两个类型，前者对问题中的所有指标起作用，后者仅对与之结合的聚合起作用...由于SUM和IF完全独立，从计算的角度看，SUM对不符合计算条件的null或者0值也要执行相加计算——这一点非常重要，后面SUMIF的优化方案就是从这里而来。...( [销售额] ) FROM table WHERE YEAR([订单日期])=2022 这个问题非常简单，没有分类字段、指标单一，如果是如下的复杂的问题，SQL中还要实现上述的SUMIF效果，就需要一个全新的功能...子类别 当然，我对SQL所知尚浅，应该还有其他类似、甚至性能更优的方案，它们都把YTD与MTD的条件置于WHERE中，而非SELECT的SUM+IF的。
使用后，它将返回一个“name value”字典，其中“name”是聚合值的标志，“value”是计算的聚合结果。名称是根据字段名称和聚合函数自动生成的。...但是，有时要聚合的值属于所查询模型的关联模型。 在聚合函数中指定聚合字段时，Django允许您在筛选相关字段时使用相同的双下划线符号。Django将处理需要检索和聚合相关值的任何表连接。...如果未指定此类别名，则它将是一个长名称“book__pubdate__min”。） 它不仅用于外键，还用于多对多关系。...出版商B有两本评分为1和4的书。 出版商C有一本评分为1的书。...第二个查询仅请求得分超过3的作者书的平均分数。 很难直观地理解ORM如何将复杂的查询集转换为SQL查询。因此，如果有疑问，请使用str（queryset.query）`检查SQL并编写大量测试。
前言 这次分享的主要内容有五个, 分别是值类型和引用类型, 装箱与拆箱,常量与变量,运算符重载,static字段和static构造函数. 后期的分享会针对于C#2.0 3.0 4.0 等新特性进行....1.2 值类型与引用类型的区别 值类型与引用类型的区别是面试中经常经常问到的问题，完美的回答当然不能只是简单地重复两者的概念，因为面试官更希望你答出他们之间深层的区别--不同的内存分布 值类型通常被分配到县城的堆栈上...不同的分配位置导致了不用的管理机制，值类型的管理由操作系统负责，而引用类型的管理则由垃圾回收器(GC)负责。...而拆箱则是从托管堆中将引用类型所指向的已装箱数据复制回值类型对象的过程。...拆箱过程也可以具体分为3个步骤： (1)检查实例：首先检查要进行拆箱操作的引用类型变量是否为null,如果为null则抛出空指针异常，如果不为null则继续减产变量是否合拆箱后的类型是同一类型，若不是则会抛出
已经采用了我们预期指定的索引，并且预估值约是10条左右。...，大小根据不同磁盘的实际设定而定）而减少不少的磁盘I/O，上面的查询慢的问题也就解决了。...这还仅仅是2000个联系人会话，随着会话数的增多，该值线性增大。...从图上可见，整个查询耗时最长的部分为sqliteVdbeExec 及 seekAndRead sqliteVdbeExec为Vdbe引擎计算查询结果的执行函数，中间涉及较大量的计算，包括一系列的查找策略及对每条记录的解析...可见，拆表后，真正产生优化的原因为头部talker字段的占用被去除，另外，因为message被拆分成多个talker表，故对于部分talker表，由于聊天记录总数变小，该talker表内条数只要小于1.6w
一,我们可以使用图形化管理界面,操作起来更加的简单; 二,我们可以使用特定的语言对数据库进行操作管理; 数据分为很多种,不过综合考虑,我们大多数人使用的都是MYSQL数据库,而对于MYSQL有一门专门的语言叫做...SQL语言来对MYSQL数据库进行操作;即便没有使用MYSQL语言也没有关系,因为SQL语言对于其他的各种数据库来说也是能用的,在其他数据库中使用相差不大; SQL基础操作 SQL通用语法 1.SQL语句可以单行或多行书写...; 结果: 3>删除数据 where +条件是确定行的;假如我们没有使用where 那个删除就是整个字段的所有数据; 现在我将 上表中id为02的小明的那一行的数据删除; 使用语句: delete from...tmp group by gender; 此语句中将男女分组了,分组后如果没有指定条件,那么gender只有一个男和一个女,但是我在打印表的时候并没有使用条件性别是男还是女,这就导致了以下结果;...having;下面我时候用SQL语句展示男女人数大于2的数据表; 注意:having是分组后的条件,因为有的时候我们需要先分组才能进一步处理数据,就像上面的一样,我必须先分组才能根据性别找到人数多少;如果不分组的是无法达到目的的
因此，当单表数据增量过快，业界流传是超过500万的数据量就要考虑分表了。当然500万只是一个经验值，大家可以根据实际情况做出决策。 那如何分表呢？...水平拆分的方式也很多，除了上面说的按照 id 拆表，还可以按照时间维度取拆分，比如订单表，可以按每日、每月等进行拆分。 每日表：只存储当天的数据。...总结一下水平拆分和垂直拆分的特点： 垂直切分：基于表或字段划分，表结构不同。 水平切分：基于数据划分，表结构相同，数据不同。...单库拆分 在一个数据库中将一张表拆分为几个子表在一定程度上可以解决单表查询性能的问题，但是也会遇到一个问题：单数据库存储瓶颈。 所以在业界用的更多的还是将子表拆分到多个数据库中。...比如下图中，用户表拆分为两个子表，两个子表分别存在于不同的数据库中。 多库拆分 一句话总结：分表主要是为了减少单张表的大小，解决单表数据量带来的性能问题。
拆表引起的问题在特定的场景下，有时候代价真的很大。...相对于数据表的横向切分，在符合业务优化的场景下我更倾向于做表分区，按照规则把不同的分区分配到不同的物理磁盘，这样的话，业务里的sql语句几乎可以不用改动。...说到垂直拆分，表也可以按照业务来拆分，比如一个数据库中有用户的信息，根据业务可以划分为基础信息和扩展信息，如果对业务有利，完全可以拆分为基础信息表和扩展信息表。...当然也可以按照别的规则来拆，比如把访问频繁的信息拆分成一个表，其他不频繁的信息拆分成一个表，具体的拆分规则还是要看当时要解决的问题是什么。...另外一种分表策略就是把某一列按照哈希值来路由到不同的表中，同样以用户ID为例，假如我们一开始就规划了10个数据库表，路由算法可以简单地用 user_id %10的值来表示数据所属的数据库表编号，ID为985
因此，当单表数据增量过快，业界流传是超过500万的数据量就要考虑分表了。当然500万只是一个经验值，大家可以根据实际情况做出决策。 那如何分表呢？...水平拆分的方式也很多，除了上面说的按照 id 拆表，还可以按照时间维度取拆分，比如订单表，可以按每日、每月等进行拆分。 每日表：只存储当天的数据。...总结一下水平拆分和垂直拆分的特点： 垂直切分：基于表或字段划分，表结构不同。 水平切分：基于数据划分，表结构相同，数据不同。...单库拆分 在一个数据库中将一张表拆分为几个子表在一定程度上可以解决单表查询性能的问题，但是也会遇到一个问题：单数据库存储瓶颈。 所以在业界用的更多的还是将子表拆分到多个数据库中。...比如下图中，用户表拆分为两个子表，两个子表分别存在于不同的数据库中。 ? 多库拆分 一句话总结：分表主要是为了减少单张表的大小，解决单表数据量带来的性能问题。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 MySQL 的数值数据类型可以大致划分为两个类别，一个是整数，另一个是浮点数或小数。...许多不同的子类型对这些类别中的每一个都是可用的，每个子类型支持不同大小的数据，并且 MySQL 允许我们指定数值字段中的值是否有正负之分或者用零填补。...这些类型在很大程度上是相同的，只有它们存储的值的大小是不相同的。 MySQL 以一个可选的显示宽度指示器的形式对 SQL 标准进行扩展，这样当从数据库检索一个值时，可以把这个值加长到指定的长度。...复合类型 MySQL 还支持两种复合数据类型 ENUM 和 SET，它们扩展了 SQL 规范。虽然这些类型在技术上是字符串类型，但是可以被视为不同的数据类型。...在处理相互排拆的数据时容易让人理解，比如人类的性别。ENUM 类型字段可以从集合中取得一个值或使用 null 值，除此之外的输入将会使 MySQL 在这个字段中插入一个空字符串。
导致该问题出现的原因主要有一下几点： 需求调研不严谨，我估计所谓最大子部门数为1k也只是产品经理拍脑袋想出来的，并没有真正与用户沟通过。...这是一次非常惨痛的项目教训，虽然大家都在埋怨需求做得太扯淡，但是本着“我们是一个团队”的大和谐思想，还得见招拆招真正去解决问题。...现在数据量是1w，是测试数据的10倍，于是首先遇到的第一个问题就是mysql函数的限制。导致某些实际在MySQL中存在的数据，通过上述SQL语句却查询不出来。...由于impala对于当前的查询方式存在限制，所以要绕开限制（其实即便impala不存在限制，想想在一个in中传递1w+部门id进行匹配查询，性能也不可能好到那里去）。...在每条记录中都记录员工或设备的直接部门与其所有祖先部门的信息，这样可以直接在Impala中将in查询改为“=”等值查询。
(节省空间,提升效率) 优先使用Enum或者Set类型 避免字段的值为NULL(NULL字段很难查询优化、NULL字段的索引需要额外空间、NULL字段的复合索引无效) 尽量少用text.../blob类型（尽量使用varchar代替text字段），需要的时候请拆表 不在数据库存图片，请存图片路径 索引类规约（5个） 合理使用索引（改善查询，减慢更新，索引一定不是越多越好） 字符字段必须建前缀索引...类军规（16个） SQL语句尽可能简单（一条SQL只能在一个cpu运算，大语句拆小语句，减少锁时间，一条大SQL可以堵死整个库） 简单的事务（事务时间尽可能短，坏的代码案例：上传图片事务） 避免使用trigger...where a in(1,2) or改写为union(针对不同字段 ) where a=1 or b=1 改：select * from xxx where a=1 union select *...from xxx where b=1 避免负向%查询 where a like '%北京% ' count函数不要使用在字段值可为null的字段上面 减少count(*) limit高效分页（limit
应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 值分布很稀少的字段不适合建索引，例如"性别"这种只有两三个值的字段。 字符字段只建前缀索引。...长度小的列，索引字段越小越好，因为数据库的存储单位是页，一页中能存下的数据越多越好。 离散度大（不同的值多）的列，放在联合索引前面。...查看离散度，通过统计不同的列值来实现，count越大，离散程度越高。 SQL编写 使用limit对查询结果的记录进行限定。 避免select *，将需要查找的字段列出来。...SQL语句尽可能简单：一条SQL只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大SQL可以堵死整个库。...分表分为垂直拆分和水平拆分，通常以某个字段做拆分项。比如以id字段拆分为100张表：表名为 tableName_id%100。
服务化就像企业当中将相同岗位的人员划分到同一个部门管理，以此来收敛特定的工作入口，再进行二次分配，以提高人员利用率和劳动成果的复用度。...服务化的本质是“分治”，而“分治”的前提是先要拆，然后才谈得上如何治。这时，高内聚、低耦合的思想在拆分过程中起到了一个非常重要的作用，因为这可以尽可能地降低拆分后不同组件间进行协作的复杂度。...如果只是因为看到其他人这么拆，我也这么拆，根据“二八原则”，或许“依样画葫芦”可以达到 80% 的契合度，但是往往那剩下的 20% 会是耗费我们 80% 精力的“大麻烦”。...在现实中，这点更多时候出现在技术层面的中间件里，比如，数据库访问框架的作用是为了标准化操作不同数据库的差异，使得上层应用程序不用纠结于该怎么与 mysql 交互或者该怎么与 SQL SERVER 交互。...而且，“分布式”这个词只是意味着形态上是散列状的，而“一分为二”和“一分为 N”本质上并没有区别。
但如果一次请求发送的数据量比较大，超过了缓冲区大小，TCP 就会将其拆分为多次发送，这就是拆包问题，也就是将一个大的包拆分为多个小包进行发送，接收端接收到多个包才能组成一个完整数据。...将消息分为头部和消息体，头部中保存整个消息的长度，这种情况下接收端只有在读取到足够长度的消息之后，才算是接收到一个完整的消息。 通过自定义协议进行粘包和拆包的处理。...Netty拆包沾包处理 Netty对解决粘包和拆包的方案做了抽象，提供了一些解码器（Decoder）来解决粘包和拆包的问题。...LineBasedFrameDecoder 使用LineBasedFrameDecoder解决粘包问题，其会根据"\n"或"\r\n"对二进制数据进行拆分，封装到不同的ByteBuf实例中 /*...忽略掉消息头以及长度字段占用的字节。
服务化就像企业当中将相同岗位的人员划分到同一个部门管理，以此来收敛特定的工作入口，再进行二次分配，以提高人员利用率和劳动成果的复用度。...服务化的本质是“分治”，而“分治”的前提是先要拆，然后才谈得上如何治。这时，高内聚、低耦合的思想在拆分过程中起到了一个非常重要的作用，因为这可以尽可能地降低拆分后不同组件间进行协作的复杂度。...如果只是因为看到其他人这么拆，我也这么拆，根据“二八原则”，或许“依样画葫芦”可以达到80%的契合度，但是往往那剩下的20%会是耗费我们80%精力的“大麻烦”。...在现实中，这点更多时候出现在技术层面的中间件里，比如，数据库访问框架的作用是为了标准化操作不同数据库的差异，使得上层应用程序不用纠结于该怎么与mysql交互或者该怎么与SQL SERVER交互。...而且，“分布式”这个词只是意味着形态上是散列状的，而“一分为二”和“一分为N”本质上并没有区别。
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