查找并删除某目录下1天前的文件场景：某oracle库生成的过期归档备份很多，通过rman没有清理掉，需删除一天以前的归档备份，假设归档备份的格式为log。...-f {} \;注意：请务必确认执行find命令的目录下没有被find匹配到不应删除的文件，否则悔之晚矣！...如果需要递归删除该目录下的目录，rm参数使用rf，即rm -rf 。2. 查找并带目录拷贝某目录下一天内的文件场景：拷贝/var/log下所有一天内生成的日志到/tmp进行查看。...命令：find /var/log -mtime -1 -exec cp --parents -rf {} /tmp/ \;注意：1）{}和 \; 是此命令的固定形式。...2)示例命令里，find后跟的源目录绝对路径，如果不需要拷贝某一层次以上的目录，则cd到该层次目录下再使用相对路径执行命令。
根据某一条件从数据库表中查询 『有』与『没有』，只有两种状态，那为什么在写SQL的时候，还要SELECT count(*) 呢？...无论是刚入道的程序员新星，还是精湛沙场多年的程序员老白，都是一如既往的count 目前多数人的写法 多次REVIEW代码时，发现如现现象： 业务代码中，需要根据一个或多个条件，查询是否存在记录，不关心有多少条记录...普遍的SQL及代码写法如下 #### SQL写法: SELECT count(*) FROM table WHERE a = 1 AND b = 2 #### Java写法: int nums = xxDao.countXxxxByXxx...： #### SQL写法: SELECT 1 FROM table WHERE a = 1 AND b = 2 LIMIT 1 #### Java写法: Integer exist = xxDao.existXxxxByXxx...= NULL ) { //当存在时，执行这里的代码 } else { //当不存在时，执行这里的代码 } SQL不再使用count，而是改用LIMIT 1，让数据库查询时遇到一条就返回，不要再继续查找还有多少条了
根据某一条件从数据库表中查询 『有』与『没有』，只有两种状态，那为什么在写SQL的时候，还要SELECT count(*) 呢？...无论是刚入道的程序员新星，还是精湛沙场多年的程序员老白，都是一如既往的count 目前多数人的写法 多次REVIEW代码时，发现如现现象： 业务代码中，需要根据一个或多个条件，查询是否存在记录，不关心有多少条记录...普遍的SQL及代码写法如下 ##### SQL写法: SELECT count(*) FROM table WHERE a = 1 AND b = 2 ##### Java写法: int nums =...OK，没有什么问题 优化方案 推荐写法如下： ##### SQL写法: SELECT 1 FROM table WHERE a = 1 AND b = 2 LIMIT 1 ##### Java写法:...= NULL ) { //当存在时，执行这里的代码 } else { //当不存在时，执行这里的代码 } SQL不再使用count，而是改用LIMIT 1，让数据库查询时遇到一条就返回，不要再继续查找还有多少条了
无论是刚入道的程序员新星，还是精湛沙场多年的程序员老白，都是一如既往的 count 目前多数人的写法 多次 REVIEW 代码时，发现如现现象： 业务代码中，需要根据一个或多个条件，查询是否存在记录，不关心有多少条记录...普遍的 SQL 及代码写法如下 ##### SQL写法: SELECT count(*) FROM table WHERE a = 1 AND b = 2 ##### Java写法: int nums...OK，没有什么问题 保持对 SQL 写法的怀疑态度 优化方案 推荐写法如下： ##### SQL写法: SELECT 1 FROM table WHERE a = 1 AND b = 2 LIMIT...= NULL ) { //当存在时，执行这里的代码 } else { //当不存在时，执行这里的代码 } SQL 不再使用 count，而是改用 LIMIT 1，让数据库查询时遇到一条就返回，不要再继续查找还有多少条了...业务代码中直接判断是否非空即可 SQL 查询速度大大提升 总结 根据查询条件查出来的条数越多，性能提升的越明显，在某些情况下，还可以减少联合索引的创建
无论是刚入道的程序员新星，还是精湛沙场多年的程序员老白，都是一如既往的 count 目前多数人的写法 多次 REVIEW 代码时，发现如现现象： 业务代码中，需要根据一个或多个条件，查询是否存在记录，不关心有多少条记录...普遍的 SQL 及代码写法如下 ##### SQL写法: SELECT count(*) FROM table WHERE a = 1 AND b = 2 ##### Java写法: int nums...保持对 SQL 写法的怀疑态度 优化方案 推荐写法如下： ##### SQL写法: SELECT 1 FROM table WHERE a = 1 AND b = 2 LIMIT 1 ##### Java...不要再继续查找还有多少条了 业务代码中直接判断是否非空即可 ?...SQL 查询速度大大提升 总结 根据查询条件查出来的条数越多，性能提升的越明显，在某些情况下，还可以减少联合索引的创建
目前多数人的写法 优化方案 总结 ---- 根据某一条件从数据库表中查询 『有』与『没有』，只有两种状态，那为什么在写SQL的时候，还要SELECT count(*) 呢？...无论是刚入道的程序员新星，还是精湛沙场多年的程序员老白，都是一如既往的count 目前多数人的写法 多次REVIEW代码时，发现如现现象： 业务代码中，需要根据一个或多个条件，查询是否存在记录，不关心有多少条记录...普遍的SQL及代码写法如下 #### SQL写法: SELECT count(*) FROM table WHERE a = 1 AND b = 2 #### Java写法: int nums = xxDao.countXxxxByXxx...： #### SQL写法: SELECT 1 FROM table WHERE a = 1 AND b = 2 LIMIT 1 #### Java写法: Integer exist = xxDao.existXxxxByXxx...= NULL ) { //当存在时，执行这里的代码 } else { //当不存在时，执行这里的代码 } SQL不再使用count，而是改用LIMIT 1，让数据库查询时遇到一条就返回，不要再继续查找还有多少条了
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例：查找最晚入职员工的所有信息 CREATE TABLE `employees` ( `emp_no` int(11) NOT NULL, `birth_date` date NOT NULL, `first_name...对hire_date字段排序降序，此时最晚的时间排在第一个，再用LIMIT取出。...ORDER BY hire_date DESC LIMIT 0,1; LIMIT m,n : 表示从第m+1条开始，取n条数据； LIMIT n ： 表示从第0条开始，取n条数据，是limit(0,n)的缩写...方法二： 子查询 先找出 hire_date 字段的最大值，再把该值当成 employees 表的 hire_date 查询条件。
02查找入职员工时间排名倒数第三的员工所有信息 题目描述 查找入职员工时间排名倒数第三的员工所有信息 CREATE TABLE employees ( emp_no int(11) NOT NULL...birth_date first_name last_name gender hire_date 10005 1955-01-21 Kyoichi Maliniak M 1989-09-12 答案 (SQL
当要处理的查询包含索引字段时，可以使用Brin索引，再根据最小值和最大值过滤与查询条件不符合的区段，加速查找过程。...Brin索引具有以下两个优点：索引占用的空间很小；如果键值的顺序和数据块的组织顺序相同，则针对大表的统计型SQL性能会大幅提升（二）亚信安慧AntDB-T Brin索引实现Brin索引由一组相同结构的索引块组成...首先，创建一张订单表，包含自增ID，金额，创建时间这3个字段，并往里面插入数据。这里采用模拟的方式，时间范围2020年-2023年，每1秒插入一条订单记录。...图2：模拟订单图B-Tree索引接下来，在时间列上创建一个B-Tree索引，并执行一个查询，该查询的目的为获取2022年11月中每天的总订单额。...Brin索引的局限性从上面的描述可以发现，Brin索引在很大程度上依赖于数据相邻性，如果数据非常混乱，那么Brin索引查询重叠的条目就非常多，这将导致查询要匹配更多的索引记录，进而导致从源表中读取多个范围块才能找到要查找的记录
文件和其它Level的文件相比有特殊性：这个层级内的.sst文件，两个文件可能存在key重叠，比如有两个level 0的sst文件，文件A和文件B，文件A的key范围是：{bar, car}，文件B的Key...范围是{blue,samecity}，那么很可能两个文件都存在key=”blood”的记录。...我们知道在大于0的层级中，每个SSTable文件内的Key都是由小到大有序存储的，而且不同文件之间的key范围（文件内最小key和最大key之间）不会有任何重叠。...文件可能再key范围上有重叠。...所以在做major compaction的时候，对于大于level 0的层级，选择其中一个文件就行，但是对于level 0来说，指定某个文件后，本level中很可能有其他SSTable文件的key范围和这个文件有重叠
； 叶子节点是顺序排列的，并且相邻节点具有顺序引用的关系； 1.2.1....：不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），否则会导致索引失效而转向全表扫描；若使用索引列中，使用到范围查找，则范围查找右边使用到的索引列会失效。...-- 通过索引列计算，则索引列a未使用到 select *from Y where right(a,2)='1'; -- b列通过范围查找，则范围右边的列c未使用到 select *from Y where...慢查询日志 MySQL提供的SQL监控的一种日志，记录在MySQL中SQL执行响应的时间的语句，SQL响应时间超过long_query_time的时间就回被记录到慢查询日志中；当SQL语句执行响应时间超过给定的...r:返回记录 t:查询时间 al:平均锁定时间 ar:平均返回记录数 at:平均查询时间 t:即为返回前面多少条的数据 g:后边搭配一个正则匹配模式，大小写不敏感的 案例： 返回记录集最多的
我在 Datadog 工作了 4 年时间，在生产环境中构建和运行了一系列基于 RocksDB 的服务。本文将就 RocksDB 的工作原理进行概要式讲解。...可以基于这种简单 kv 数据模型来构建倒排索引、文档数据库、SQL 数据库、缓存系统和消息代理等复杂系统。...当然也包括删除操作：不过，在 RocksDB 中，并不会直接原地修改键值对，而是通过插入墓碑记录（tombstone ）来进行标记删除。 MemTable 具有可配置的字节数限制。...Leveled Compaction 是 RocksDB 中的默认 Compaction 策略。使用 Leveled Compaction，L0 层中的不同 SST 文件键范围会重叠。...Compaction 时，会选择性地将某层的 SST 文件与下一层的 key 范围有重叠 SST 文件进行合并。
2) BRIN索引现在可以记录每个范围的多个min/max值 如果每页都由一组值，这将很有用。允许更加有效地处理异常值。...和REINDEX CONCURRENTLY操作期间，vacuum可以积极地删除死记录。...，以换取内存使用量的增加，从而使状态保持更长时间；管道模式在服务器距离较远时最有用，即当网络延迟ping 时间较长时，以及许多小操作正在快速连续执行时。...7) Executor方法添加到了nextloop join的inner表缓冲结果中：如果在inner检查一小部分行时很有用，由enable_memorize控制；当查找的不同值较少且每个值的查找次数较大时...10) 改进了在具有大量共享缓冲区的集群上恢复期间对小表执行 CREATE TABLE 操作的截断、删除或中止性能。
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...这样就意味着存放同样多的key, 树的层高能进一步被压缩, 使得检索的时间更短. (2)当然了,由于底部的叶子结点是链表形式, 因此也可以实现更方便的顺序遍历, 但是这是比较次要的, 最主要的的还是第(...range 只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。...如果为NULL，则没有使用索引 查询中若使用了覆盖索引，则该索引和查询的select字段重叠 key_len 表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度。...filtered 这个字段表示存储引擎返回的数据在server层过滤后，剩下多少满足查询的记录数量的比例，注意是百分比，不是具体记录数 Extra 包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息 Using
特别是记录键具有某种排序（时间戳等）特征，则排序将有助于在upsert期间裁剪大量文件，如果数据是按频繁查询的列排序的，那么查询将利用parquet谓词下推来裁剪数据，以确保更低的查询延迟。...不同模式 3.1 GLOBAL_SORT（全局排序） 顾名思义，Hudi在输入分区中对记录进行全局排序，从而在索引查找过程中最大化使用键范围修剪的文件数量，以便提升upsert性能。...这是因为每个文件都具有非重叠的键的最小值和最大值，这在键具有某些排序特征（例如基于时间的前缀）时非常有用。...假设我们在任何给定的时间都在单个输出分区路径上写入单个parquet文件，此模式在大分区写入期间有助于控制内存压力。同样由于全局排序，每个小表分区路径将从最多有两个分区写入，因此只包含2个文件。...此外给定文件的最小-最大范围可能非常宽（未排序的记录），因此后续的upsert会在索引查找期间从大量文件中读取bloom filter（布隆过滤器）。
简单理解，跳跃列表就是一个 Key 有序的 Set 集合，排序规则由全局的「比较器」决定，默认是字典序。跳跃列表的查找和更新操作时间复杂度都是 Log(n)。 ?...0 层文件和其它层文件有一个明显的区别那就是其它层内部的文件之间范围不会重叠，它们按照 Key 的顺序严格做了切分。...因为 0 层文件如果过多，就会影响查找效率。前面我们提到 0 层文件之间的 Key 范围会有重叠，所以单个 Key 可能存在于多个文件中，IO 读次数将会被文件的数量放大。...它需要继续保持 1 层文件的有序性，每个文件中的 Key 取值范围要保持没有重叠。...对于每个 0 层文件，它会根据 Key 的取值范围搜寻 1 层文件中和它的范围有重叠部分的 sst 文件。如果 1 层文件数量过多，每次多路归并涉及到的文件数量太多，归并算法就会非常耗费资源。
接口层对用户提供 KV SDK 和 SQL SDK，其中 KV SDK 提供简单的 KV 接口，SQL SDK 提供更加丰富的 SQL 接口，满足不同业务的需求。...其中 Put 支持 CAS 语义，仅在满足某种条件时才写入这条记录，如仅在当前 key 不存在的情况下才写入这条记录，或者仅在当前记录为某个版本的情况下才写入这条记录等，同时还支持 TTL 语义。...同样是在 Table Properties Collector 中，我们计算出每条数据的过期时间，然后以百分比的形式记录不同过期时间的数据条数。...不同数据分片混合存储会带来一些不必要的写放大，因为我们不同业务的数据分片是按照前缀来区分的，不同数据分片的前缀差别很大，导致写入的数据范围比较离散，compaction 的过程中会有很多范围重叠的数据。...采用多版本并发控制的存储系统有一个共同的痛点，就是频繁的更新操作会导致用户数据的版本数很多，范围查找的时候需要把每一条用户数据的所有版本都扫一遍，对读性能带来很大的影响。
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