sys.objects、sys.columns、sys.indexes这三个都是系统视图,主要映射了表、列、索引等信息。 与MySQL数据库的information_schema库类似。
事务:事务是访问和更新数据库的程序执行的一个逻辑单元;事务中可能包含一个或多个sql语句,这些语句要么都执行,要么都不执行。作为一个关系型数据库,MySQL支持事务。
LINQ(Language Integrated Query,语言集成查询)提供了类似于SQL的语法,能对集合进行遍历、筛选和投影。一旦掌握了LINQ,你就会发现在开发中再也离不开它。
之前学习了java中从语法到常用类的部分。在编程中有这样一类需求,就是要保存批量的相同数据类型。针对这种需求一般都是使用容器来存储。之前说过Java中的数组,但是数组不能改变长度。Java中提供了另一种存储方式,就是用容器类来处理这种需要动态添加或者删除元素的情况
在一次和技术大佬的聊天中被问到,平时我是怎么做Mysql的优化的?在这个问题上我只回答出了几点,感觉回答的不够完美,所以我打算整理一次SQL的优化问题。
Python 会自动将dict_1视为字典,并允许你迭代其key键。然后,我们就可以使用索引运算符,来获取每个value值。
针对索引失效的排查,关键步骤包括确定需要分析的SQL语句,并通过EXPLAIN查看其执行计划。主要关注type、key和extra这几个字段。
mysql 是我们最常用的数据存储的的程序,它是关系数据库的代表,可以直接服务于我们的常规业务,是我们不能离开的数据存储器,对于关系操作复杂的业务,具有很强的优势。
日复一日年复一年,伴随着我们系统稳定运行的一定还有日益增长的数据量,当然本次我们只来讨论我们的关系型数据库——MySQL中的数据量,如果我们的MySQL从上线之后没有进行过任何优化,数据量上去了之后,SQL的查询时间必然会越来越久,久而久之的自然会奔溃而拖垮整个系统,所以既然数据量上去了,我们程序员的本事也要跟着涨一涨了,涨知识之前先来回忆一下我们日常工作中是不是经常听到这样一句话,xxx模块响应有点慢了,看看咋回事是不是要加个索引?下面就来介绍一下MySQL中最常见的优化手段:添加索引。
文章开头的面试场景不是我编出来的,兄弟们,刚毕业一两年面试的我就出现过这种问题。仅仅问你失效场景,只要准备过面试的人都能答出来。但是再往下问问,就不知道怎么答了。
缓存 show variables可以查看我们mysql的许多配置,我们查一些需要的参数可以使用类似于模糊匹配的方式如下:
本节我们介绍 Mybatis 的强大特性之一:动态 SQL ,从动态 SQL 的诞生背景与基础概念,到动态 SQL 的标签成员及基本用法,我们徐徐道来,再结合框架源码,剖析动态 SQL (标签)的底层原理,最终在文末吐槽一下:在无动态 SQL 特性(标签)之前,我们会常常掉进哪些可恶的坑吧~
MySQL一直是面试中的热点问题,也难道了很多的面试者。其实MySQL没那么难,只是大家没有系统化、实战性的过去学习、总结。同时很多开发者在实际的开发过程中也很少去接触一些偏向底层的知识。
索引是关系型数据库中给数据库表中一列或多列的值排序后的存储结构,SQL的主流索引结构有B+树以及Hash结构,聚集索引以及非聚集索引用的是B+树索引。
上篇文章回忆了innodDB的独立表空间和系统表空间的结构,因为需要梳理的知识点太多,所以额外用一篇。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 TXRocks是TXSQL适配RocksDB的版本,基于Facebook开源的MySQL进行了深度定制和优化。相对于当前线上常用的InnoDB引擎,RocksDB的主要优势是空间占用少。主要原因有两点,第一:RocksDB的数据页是压缩后append方式存储,而InnoDB的数据默认是先凑齐16K,然后再压缩对齐,对齐会造成额外的空间占用;第二:InnoDB的B+树的页面本身也有空洞。一般情况下,RocksDB的空间占用大概是压缩InnoDB的1/2左右。而且
SQL Server 2005 引入了一种称为 XML 的本机数据类型。用户可以创建这样的表,它在关系列之外还有一个或多个 XML 类型的列;此外,还允许带有变量和参数。为了更好地支持 XML 模型特征(例如文档顺序和递归结构),XML 值以内部格式存储为大型二进制对象 (BLOB)。
正确的创建合适的索引,是提升数据库查询性能的基础。在正式讲解之前,对后面举例中使用的表结构先简单看一下:
在当今的Java应用程序开发中,数据库操作是一个不可或缺的部分。MyBatis作为一款颇受欢迎的持久层框架,为我们提供了一种优雅而高效的方式来管理数据库操作。在MyBatis的众多特性中,<foreach>标签无疑是一个强大的工具,它使得在SQL语句中进行动态循环迭代变得轻而易举。本文将带您深入探索MyBatis中的<foreach>标签,揭示其背后的原理和用法。
来源:https://blog.csdn.net/b_x_p/article/details/86434387
概述 无论何时对基础数据执行插入、更新或删除操作,SQL Server 数据库引擎都会自动维护索引。随着时间的推移,这些修改可能会导致索引中的信息分散在数据库中(含有碎片)。当索引包含的页中的逻辑排序(基于键值)与数据文件中的物理排序不匹配时,就存在碎片。碎片非常多的索引可能会降低查询性能,导致应用程序响应缓慢,所以在日常的维护工作当中就需要对索引进行检查对那些填充度很低碎片量大的索引进行重新生成或重新组织,但是在这个过程也需要注意一些小的细节,否则会产生错误。 正文 语法内容载自SQL Server联机
面试指南系列,很多情况下不会去深挖细节,是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式,所以我默认大部分的东西,作为面试官的你,肯定是懂的。
背景 Microsoft SQL Server 对于数据平台的开发者来说越来越友好。比如已经原生支持XML很多年了,在这个趋势下,如今也能在SQLServer2016中使用内置的JSON。尤其对于一些大数据很数据接口的解析环节来说这显得非常有价值。与我们现在所做比如在SQL中使用CLR或者自定义的函数来解析JSON相比较,新的内置JSON会大大提高性能,同时优化了编程以及增删查改等方法。 那么是否意味着我们可以丢弃XML,然后开始使用JSON?当然不是,这取决于数据输出处理的目的。如果有一个外部的通
在这种建表语句中不用过度注重细节,只需要知道 id 是主键,并且在user_name建了一个非主键的索引就行了。
为了更好地进行解释,我创建了一个存储引擎为InnoDB的表user_innodb,并批量初始化了500W+条数据。包含主键id、姓名字段(name)、性别字段(gender,用0,1表示不同性别)、手机号字段(phone),并为name和phone字段创建了联合索引。
当我们对一张数据表中的记录进行统计的时候,习惯都会使用 count 函数来统计,但是 count 函数传入的参数有很多种,比如 count(1)、count(*)、count(字段) 等。
实际生产环境中,为了知道SQL语句的执行过程具体,我们可以使用explain + SQL语句来查看。
OLTP是事件驱动、面向应用的,也称为面向交易的处理过程。其基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理,并在很短的时间内给出处理结果,是对用户操作的快速响应。例如银行类、电子商务类的交易系统就是典型的OLTP系统。其具备以下特点:
根据数据的使用特征,可简单做如下划分。在选择技术平台之前,我们需要做好这样的定位。
介绍了为什么MySQL使用B+TREE 而 MongoDB使用B-TREE
这是我上周去面试的,技术问题一共问了十多个问题,项目介绍以及一些软技能的,这类就不提了。
什么是索引 拿汉语字典的目录页(索引)打比方:正如汉语字典中的汉字按页存放一样,SQL Server中的数据记录也是按页存放的,每页容量一般为4K 。为了加快查找的速度,汉语字(词)典一般都有按拼音、笔画、偏旁部首等排序的目录(索引),我们可以选择按拼音或笔画查找方式,快速查找到需要的字(词)。 同理,SQL Server允许用户在表中创建索引,指定按某列预先排序,从而大大提高查询速度。 • SQL Server中的数据也是按页( 4KB )存放 • 索引:是SQL Se
count(*) 和count(1) 都是统计行数,而count(col) 是统计col列非null的行数
Mybatis应用中,SQL映射通常位于XML文件内,在执行前需要将XML中的映射转换为最终要执行的SQL
作者David Durant,2012年1月20日 关于系列 本文属于Stairway系列:SQL Server索引进阶的一部分 索引是数据库设计的基础,并告诉开发人员使用数据库关于设计者的意图。不幸的是,当性能问题出现时,索引往往被添加为事后考虑。这里最后是一个简单的系列文章,应该使他们快速地使任何数据库专业人员“快速” 在之前的水平上,我们采取了合理的方法来指标,重点是他们能为我们做些什么。现在是时候采取物理方法,检查指标的内部结构;了解索引的内部特性导致了对索引开销的理解。只有通过了解指数结构,以及如
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引内部存在一个键值和对应数据的物理地址,当数据很多的时候,索引文件会很大,所以一般以文件的形式存储于磁盘中,后缀名为.myi。
使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行 SQL 查询语句,从而知道 MySQL 是如何处理你的 SQL 语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
一条 SQL 在数据库中是如何执行的呢 ?相信很多人都会对这个问题比较感兴趣。但是,感兴趣归感兴趣,你得去追呀,还臆想着她主动到你怀里来 ?
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 3 篇,第 1 ~ 2 篇请看这里: MySQL 简单查询语句执行过程分析(一)词法分析 & 语法分析 MySQL 简单查询语句执行过程分析(二)查询准备阶段
索引条件下推,也叫索引下推,英文全称Index Condition Pushdown,简称ICP。
JSTL是Java Server Pages标准标签库的缩写,是一组标签的集合,用于简化JSP页面中的常见的操作,如条件判断、循环遍历、格式化数据等。JSTL标签库提供了丰富的标签,包括核心标签、格式化标签、XML标签、SQL标签等。使用JSTL库可以提高JSP页面的代码可读性和维护性。JSTL是一个开放源码项目,由Sun公司主导,并得到了许多其他公司和开发者的贡献。
Mongo shell中使用大整数字面量,但默认整数字面量类型却是双精度浮点数,导致丢失精度
数据库DataBase + 数据集DataSet + 采样器Sampler = 加载器Loader
前言:这篇文章主要讲 explain 如何使用,还有 explain 各种参数概念,之后会讲优化
想必各位开发同学对于MySQL中的in运算符一定不陌生,今天闲鱼就想和大家来聊一聊in运算符。 分享in运算符的原因其实很简单,主要是前段时间在项目中使用的时候出现一个小小的问题,具体问题参考下图的执行结果:
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