微软Sql Server数据库中,书写存储过程时,关于查询数据,无法使用Union(All)关联多个查询。...441条数据,其中Union(all) 之前的sql语句查询结果为101条记录; Union(all) 之后的sql语句查询结果为330条记录。...以上结果说明:Sql Server 存储过程中查询语句无法直接使用 Union(All)。...解决方法: 方案1:先创建视图,将使用Union(All)关键字的sql查询语句放在视图中,然后再存储过程中调用视图。...END 118 119 120 121 GO 方案2:在存储过程中先创建临时表,将多个Union(All)前后的sql查询语句的查询结果插入到临时表中,然后操作临时表,最后做其他的处理。
一 前言 说到源码,大家脑海里可能浮现出四个字 我太难了???。...读源码貌似和我们遥不可及,因为在日常工作中,我们基本掌握在熟练的程度上,就能够满足工作需求,即便是想看源码,也会被源码复杂的逻辑拒之门外,成为了我们心中挥之不去的阴影。那么我们真的有必要阅读源码吗?...我感觉过程是痛苦的,但是读完之后,就会感觉收获颇丰,感觉付出都是值得的。接下来我们一起探讨一下,阅读源码那些事。 二 为什么读源码? 1 为了面试 一场面试题的思考? 假设这是一场面试。...而阅读源码就是从底层开始全方面认识框架的最佳方式。而且如果把源码搞得明明白白。可以让面试官刮目相看。甚至能够‘吊打’面试官??。 2 更清晰的运用框架 阅读源码的过程中,能够了解底层是怎么运作的。...如果不带着问题阅读,就会处于一种无目标,盲目的状态,在这种状态下,尤其看无聊和繁琐的源码,就会精力不集中,长时间就会犯困,无法坚持下去。
然后去第二个窗口中做查询操作,如下: ? 可以看到,由于是排他锁,所以查询操作也被阻塞了。此时需要在窗口 1 中解除表的锁定,窗口 2 中的查询操作才会继续执行下去。 ?...concurrent_insert 有三种不同的取值: NEVER:加了读锁之后,不允许其他 session 并发插入。...可以看到,数据库中默认的 concurrent_insert 取值为 AUTO。有小伙伴可能会说,啥?AUTO?那为啥我在 2.1 小结中,当表加了读锁之后,其他 session 无法插入数据呢?...从图中可以看到,读写操作都可以顺利执行。 但是这个时候,如果我们去窗口 1 中执行查询,如下: ?...这是我给大家演示的默认的 concurrent_insert 的行为,大家也可以通过如下 SQL 修改该值: set global concurrent_insert = ALWAYS; ?
脏读、不可重复读和幻读都代表了什么,我用一个例子来给你讲解下。...脏读、不可重复读和幻读这三种异常情况,是在SQL-92标准中定义的,同时SQL-92标准还定义了4种隔离级别来解决这些异常情况。...可重复读,保证一个事务在相同查询条件下两次查询得到的数据结果是一致的,可以避免不可重复读和脏读,但无法避免幻读。MySQL默认的隔离级别就是可重复读。...使用MySQL客户端来模拟三种异常 我在讲解这三种异常的时候举了一个英雄数据表查询的例子,你还可以自己写SQL来模拟一下这三种异常。...首先我们需要一个英雄数据表heros_temp,具体表结构和数据,你可以从GitHub上下载heros_temp.sql文件。 你也可以执行下面的SQL文件,来完成heros_temp数据表的创建。
而关系型数据库使用最为广泛的莫过于Oracle、Mysql以及SQL Server。我这里是以Mysql作为基础进行讲解。 数据库中的几个基本术语 数据库:存储数据的仓库,是一些关联表的集合。...串行读:该级别下隔离程度最高,事务只能一个接着一个串行执行,无法并发执行。每次串行读都需要获得表级共享锁,读写操作都会阻塞。...当然其实很不建议在数据库使用ENUM限制取值范围,因为坑其实挺多的,比如ENUM通过角标取值,但是角标从1开始,因为0留给空串了,再或者在ENUM中0和"0"是不一样的,如果将0当做角标去操作由于ENUM...对这种引擎的表的查询常常返回一个空集。可以应用于主从复制中的分发主库。 mysql中char与varchar的区别? char:定长,一般用于固定长度的数据存储。比如手机号。存取效率高。...从锁的角度来说,表级锁适合查询为主,行级锁更适合有大量按索引条件并发更新数据。当然最重要的是一定要防止出现死锁现象。 数据库三范式 第一范式:属性不可分割。
,SQL 键值数据库 通过key-value方式存储,key为唯一表示,优点,查询快,缺点是无法像关系型数据库一样使用条件过滤,这样可能导致遍历所有的键,消耗大量的计算。...6 Oracle中的sql如何执行的 ? 查询执行流程 语法检查:检查SQL拼写是否正确。 语义检查:检查SQL访问对象是否存在。 权限检查:检查用户是否有访问权限。...唯一性约束 字段在表中可以使唯一的。 NOT NULL约束 表明字段不应为空,必须有取值。...CHECK约束 检查特定字段取值范围的有效性 11 常见查询语句 查询姓名列 查询单列和查询多列 SELECT author_name FROM authors_name; SELECT * FROM...在SQL标准中,该隔离级别消除了不可重复读,但是还存在幻读 串行读: 全串行化的读,每次读都需要获得表级共享锁,读写相互都会阻塞. 20 python如何操作oracle ? 简单操作 插入数据 ?
(6) DBA反馈SQL语句执行计划发生了变化,从数据库层面做了一些操作后,问题解决,目前尚不知晓做了什么具体的操作。...实验: 创建测试表t1,其中name字段设置索引,取值为10000个A和1个B。 ? 我们看下用查询条件name=’A’的SQL使用了什么执行计划, ?...再看下使用查询条件name=’B’的SQL用了什么执行计划, ? ?...显而易见,因为取值为A的记录占据了10000/10001接近100%的比重,即这查询条件返回了几乎表的所有数据,使用全表扫描的成本一般会小于使用索引的成本,由于TABLE ACCESS FULL会扫描表高水位线以下的数据块...取值为B的记录占据了1/10001很小的比重,因此使用索引扫描,直接访问B*Tree二叉树,定位到这一条数据的rowid再回表查询所有select字段的成本要远小于扫描整张表数据的成本。
与SQL的数据库(database)概念相同,一个数据库包含多个集合(表) collection 集合,相当于SQL中的表(table),一个集合可以存放多个文档(行)。...document 文档,相当于SQL中的行(row),一个文档由多个字段(列)组成,并采用bson(json)格式表示。...MongoDB 能不能用 SQL进行查询?...(默认配置为64MB)包含其中一小段的数据:如 Chunk1 包含x的取值在[minKey, -75)的所有文档,而Chunk2包含x取值在[-75, 25)之间的所有文档......当 Primary 上的写操作完成后,会向该集合中写入一条oplog, 而 Secondary 则持续从 Primary 拉取新的 oplog 并在本地进行回放以达到同步的目的。
在学习 mvcc 之前我需要先介绍快照读和当前读。...当前读是对所读数据上悲观锁使其他当前读无法操作数据。...; Using filesort:MySQL 中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”。...从节点 SQL 线程: SQL 线程负责读取 relay log 中的内容,解析成具体的操作并执行,最终保证主从数据的一致性。...从库压力大。 主备延迟当然是不好的,那么有哪些办法尽量减小主备延迟呢?有下面几个办法: 一主多从——多接几个从库,让这些从库来分担读的压力。这样方法适用于从库读压力大的时候。
; 这几次超长执行,从数据库层面看,反映的现象就是物理读超高,例如之前这条SQL物理读,值是3000,这几次值就是10000。...由于子查询肯定全表扫描,每次执行,都要读取200万数据,第一次执行SQL语句,就需要从磁盘文件读取,放入buffer cache,此时消耗物理读,若这个时间段内,对于数据库缓存消耗高,例如其他大表的频繁加载...从alert日志中,确认就是这条SQL,导致了这个ORA-01555错误, ORA-01555 caused by SQL statement below (SQL ID: xxxxxxxxxx, Query...“DML语句需要用UNDO记录的数据找到前镜像时,该记录在UNDO中已经被覆盖,导致无法利用UNDO中的记录完成一致性读”,我曾写了一篇小文介绍(http://blog.csdn.net/bisal/article...A检索,未指定任何order by排序,因此默认会按照数据,在数据块中的排序顺序,进行读取,无法保证有序。
明确需求 对这个问题有兴趣是源于一次开发中遇到要统计人数的需求。类似于“得到”专栏的订阅数。 但是我的数据量比这个大很多,而对数据的准确性要求就不那么高。所以首先要明确需求。...其他答案有的说了用缓存,有的答案对比了count(*)、count(1)的区别,都很好,但是我认为还是要看一下题主的场景。我根据我实际开发的经验总结如下几个方面,FYI。 ?...因为T1事务还没有提交,所以插入的数据,B是读不到的,所以从逻辑上来说是一致的。 数据量大/准确性要求高/请求量特别高 抱歉,没遇到过。...遍历整个表,做了优化,不取值,累加。 结合mysql的一些索引查询知识,我们可以大致得出如下结论。 ? 建议直接使用count(*)。 相关阅读 为什么要用自增主键?...蚂蚁金服面试题: 一条SQL查询语句如何执行的 索引使用策略及优化
假设,有一个场景只需要针对资讯的月份进行查询,那么,SQL 语句可以写成: select * from news where news_month = 1 此时,无法使用 news_year_month_idx...6)范围查询对多列查询的影响 查询中的某个列有范围查询,则其右边所有列都无法使用索引优化查找。 举个例子,假设有一个场景需要查询本周发布的资讯文章,其中的条件是必须是启用状态,且发布时间在这周内。...对于这种情况,我的建议:对于范围查询,务必要注意它带来的副作用,并且尽量少用范围查询,可以通过曲线救国的方式满足业务场景。...where news_weekth = 1 and enable = 1 然而,并不是所有的范围查询都可以进行改造,对于必须使用范围查询但无法改造的情况,我的建议:不必试图用 SQL 来解决所有问题,...这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起,单表每个字段分别查询,看哪个字段的区分度最高 2.explain查看执行计划,是否与1预期一致(从锁定记录较少的表开始查询
若UNION包含在FROM子句的子查询中,外层SELECT将被标记为:DERIVED (6)UNION RESULT 从UNION表获取结果的SELECT。...(2)const 当你的查询条件是一个主键或者唯一索引(UNION INDEX)并且值是常量的时候,查询速度非常快,因为只需要读一次表。...查询优化器会选择用ref_or_null 连接查询。 (7)index_merge 在查询过程中需要多个索引组合使用,通常出现在有or 关键字的sql 中。...index和ALL都是读全表,区别在于index是遍历索引树读取,ALL是从硬盘读取。index通常比ALL更快,因为索引文件通常比数据文件小。...MySQL 中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”。
也就是在一般情况下,一次最少从磁盘中读取16KB的内容到内存中,一次最少把内存中的16KB内容刷新到磁盘中。...聊聊有哪些数据结构适合做索引结构的,优缺点是什么 Hash索引:hash表,我相信大家都很熟悉了,他的优点查询速度快,但是他不支持范围查询,哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景 二叉树:如果数据多了,...并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引,如一表中有字段sex,male、female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用...count(字段),如果这个“字段”是定义为 not null 的话,一行行地从记录里面读出这个字段,判断不能为 null,按行累加; count() ,并不会把全部字段取出来,而是专门做了优化,不取值...聊聊它的隔离级别吧 读未提交 会发生脏读 读已提交 会发生 不可重复读 可重复读 会发生 幻读 串行化,没有问题 说说sping默认的事务传播级别 Spring中事务的默认实现使用的是AOP,也就是代理的方式
我在工作过程中,经常会有同事咨询这方面的问题。同时,微博上也经常会收到MySQL锁相关的私信,让我帮助解决一些死锁的问题。...; 为什么将 插入/更新/删除 操作,都归为当前读?可以看看下面这个 更新 操作,在数据库中的执行流程: ? 从图中,可以看到,一个Update操作的具体流程。...而当这些问题有了明确的答案之后,给定的SQL会加什么锁,也就一目了然。下面,我将这些问题的答案进行组合,然后按照从易到难的顺序,逐个分析每种组合下,对应的SQL会加哪些锁?...一个等值查询,最多只能返回一条记录,而且新的相同取值的记录,一定不会在新插入进来,因此也就避免了GAP锁的使用。...具体的介绍,建议阅读我之前的一篇文章:SQL中的where条件,在数据库中提取与应用浅析 。
大家好,我是Tom哥 我们都知道互联网数据有个特性,大部分场景都是 读多写少,比如:微博、微信、淘宝电商,按照 二八原则,读流量占比甚至能达到 90% 结合这个特性,我们对底层的数据库架构也会做相应调整...从库 从库 通过 SQL 线程回放 binlog ,并在从库表中生成相应数据 如果是 读 SQL,请求会通过 负载均衡 策略,挑选一个 从库 处理用户请求 看似非常合理,细想却不是那么回事 主库 与...,所以每次接收读请求时,从库还是无法确认是否已经同步数据,方案实用性不高。...表示已经从库已经同步了数据,可以在从库执行 查询 操作 否则,在主库执行 查询 操作 缺点: 跟上面的 master_pos_wait 类似,如果 写操作 与 读操作 没有上下文关联,那么 GTID 无法传递...我们可以考虑引入缓存作为缓冲介质 处理过程: 客户端 写 SQL ,操作主库 同步将缓存中的数据删除 当客户端读数据时,优先从缓存加载 如果 缓存中没有,会强制查询主库预热数据 缺点: K-V 存储,适用一些简单的查询条件场景
Undo log 实现多版本并发控制:事务未提交之前,Undo 保存了未提交之前的版本数据,Undo 中的数据可作为数据旧版本快照供其他并发事务进行快照读 快照读与当前读 快照读:SQL 读取的...数据 是快照版本,也就是历史版本 , 普通的SELECT 就是快照读 innodb 快照读,数据的读取将由 cache( 原本数据) + undo( 事务修改过的数据) 两部分组成 当前读:SQL 读取的...通过锁机制来保证读取的数据无法通过其他事务进行修改 UPDATE 、DELETE 、INSERT 、SELECT … LOCK IN SHARE MODE 、SELECT … FOR UPDATE 都是当前读...,马上为connection 分配配置的内存大小 join_buffer_size connection 关联查询缓冲区大小 建议256K( 默认值)-> 1M 之内 当查询语句中有关联查询时,马上分配配置大小的内存用这个关联查询...简单一点 : 1 , 每一列只有一个单一的值 ,不可再拆分 2 , 每一行都 有主键能进行区分 3 , 每一个表都不包含其他表已经包含的非主键 充分的满足第一范式设计将为表建立太量的列 数据从磁盘到缓冲区
如果您认识某个字,您可以快速地从自动中查到这个字。...假设,有一个场景只需要针对资讯的月份进行查询,那么,SQL 语句可以写成: select * from news where news_month = 1 此时,无法使用 news_year_month_idx...where news_weekth = 1 and enable = 1 然而,并不是所有的范围查询都可以进行改造,对于必须使用范围查询但无法改造的情况,我的建议:不必试图用 SQL 来解决所有问题...读/写分离:经典的数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读; 拆分表:分区将数据在物理上分隔开,不同分区的数据可以制定保存在处于不同磁盘上的数据文件里。...一、从内存角度上说,数据库中的索引一般是在磁盘上,数据量大的情况可能无法一次性装入内存,B+树的设计可以允许数据分批加载。
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