1、 使用SQL Server内存储过程被定时执行的方法,在作业>步骤>计划时间内设置时间节点触发步骤,时间节点可以触发重复执行步骤或只执行一次。
题图:Hands@Photo by Toa Heftiba on Unsplash
Top-N是我们应用Flink进行业务开发时的常见场景,传统的DataStream API已经有了非常成熟的实现方案,如果换成Flink SQL,又该怎样操作?好在Flink SQL官方文档已经给出了标准答案,我们只需要照抄就行,其语法如下:
昨天的文章里恰好用Top-N Function来举了例子,那么择日不如撞日,今天接着聊吧。
Top-N是我们应用Flink进行业务开发时的常见场景,传统的DataStream API已经有了非常成熟的实现方案,如果换成Flink SQL,又该怎样操作?好在Flink SQL官方文档已经给出了标准答案,我们只需要照抄就行,参考链接:
之前的几篇文章: 《一个执行计划异常变更的案例 - 前传》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之绑定变量窥探》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查看绑定变量值的几种方法》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之rolling invalidation》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之聚簇因子(Clustering Factor)》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查询执行计划的几种方法》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之AWR》
PDF文档及更多软件测试内容请参考:https://github.com/xyjigsaw/software-testing
前言 在之前的文章《聊聊Mysql优化之索引优化》中,笔者简单介绍了Mysql索引优化的原理和一些使用场景,然而Mysql索引优化的内容还远远不止这些。在实际工作中,我们有时候会碰到明明已经建了索引,但是查询速度还是上不去的问题,这时候就要当心了,有可能你的查询语句根本就没使用到索引,因为Mysql索引在某些情况下会失效,今天我将为大家介绍下Mysql索引优化中不得不提防的坑。 为了方便下文讲解,我们先建2张表:user表和address表(由于不同MySQL版本与执行引擎的优化方法不一样,所以本文所举的例
目标地址: https://data.eastmoney.com/gphg/hglist.html
首先,在使用本文的内容之前,请必须理解我们之前发布的日期表模型,但在实际企业环境中,我们肯定面对更复杂的场景,尤其是大型规范企业,有自己的标准,例如:财年,运营月,运营周。
Oracle的隐含参数在Oracle的官方文档中是不会出现的,这些参数主要是Oracle内部用于控制某些功能的开关,或者就像今天eygle讲的,Oracle牛逼之处就是可能几年前开发的一个功能就放到当时的版本中,让你“试用”,但你却不知道,如果碰巧因为遇见了这个问题的bug,Oracle会告诉你可以使用这个参数关掉,等用户“试用”了几年之后,相对来说稳定了,Oracle发布新版本,说推出了一个新功能,且稳定运行了N年…
对于互联网公司来说,随着用户量和数据量的不断增加,慢查询是无法避免的问题。一般情况下如果出现慢查询,意味着接口响应慢、接口超时等问题。如果是高并发的场景,可能会出现数据库连接被占满的情况,直接导致服务不可用。
针对如下这条SQL,使用了row_number()函数,但外层使用了rownum,
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想要优化 MySQL 查询,就必须要弄清楚 MySQL 在执行查询的时候到底做了哪些事,包含哪些子任务。每一项子任务都可能会导致查询缓慢。MySQL 执行查询的流程如下:
优化器在数据库中一直位于至关重要的位置,性能调优也常常需要围绕优化器来进行。作为数据库厂商,我们希望在各类复杂的业务场景中,TiDB 都能够给出比较理想的执行计划,因此在优化器和执行器上做了非常多的工作和努力,但是选错执行计划或者索引的情况仍然是日常中最为常见的一个问题。
mysql查询优化的方法有很多种,explain是工作当中用的比较多的一种检查方式。explain翻译即解释,就是看mysql语句的查询解释计划,从解释计划我们能很清楚的看到解释的语句有没有合理用到索
我们对系统性能分析的一部分就是数据库的分析,比如定位到查询速度慢的SQL,我们想对其进行优化,但是从哪些方面进行优化,就需要使用explain来查看select语句的执行计划。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SQL语句的,对我们的查询语句进行分析,提升性能。
CENTOS7作为常用的服务器系统,其正式版的内核都是相当保守的。以下介绍以下升级最新版本的内核方法,目的是为了实现内核的BBR功能,改善CENTOS7的网络功能
使用explain命令可以查看一条查询语句的执行计划,这篇文章记录一下查询计划的各个属性的值极其含义.
Limit常用于分页处理,时长会伴随order by从句使用,因此大多时候回使用Filesorts这样会造成大量的IO问题。 例子: 需求:查询影片id和描述信息,并根据主题进行排序,取出从序号50条开始的5条数据。
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录,查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询使用(该查询可以利用的索引,如果没有任何索引显示 null)
有时候,为了获取查询结果的部分数据,需要对变量进行一些处理,在网上查了一圈,只发现了这两个方法:
之前文章有写过关于基于Operator操作符Selectivity选择率讲解,“Hive优化器原理与源码解析系列—统计信息之选择性和基数”,其中有讲过详细讲解Cardinality基数和Selectivity选择率的计算。但这篇文章主要内容讲述stats统计信息模块关于Predicate谓词的Selectivity选择率的讲解,为了方便讲述。这里还是先简单提一下Cardinality基数和Selectivity选择率概念:
该列的值是select查询中的序号,比如:1、2、3、4等,它决定了表的执行顺序。
之前有分享过一篇笔记:Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) 里面有提到Analyzer、Optimizer定义了一系列 rule。 📷 其中Analyzer定义了从【未解析的逻辑执行计划】生成【解析后的逻辑执行计划】的一系列规则,这篇笔记整理了一下这些规则都哪些。 基于spark3.2 branch rule【规则】 batch【表示一组同类的规则】 strategy【迭代策略】 注释 OptimizeUpdateFields Substitution fixedPoint 此
可以看到上面的执行计划返回了3行结果,id列的值可以看作是SQL中所具有的SELECT操作的序号 由于上述SQL中只有一个SELECT,所以id全为1,因此,我们就要按照由上至下读取执行计划 按照我们的SQL语句,我们会认为执行顺序是a,b,c,但是通过上图可以发现,Mysql并不是完成按照SQL中所写的顺序来进行表的关联操作的 执行对表的执行顺序为a,c,b,这是由于MySQL优化器会根据表中的索引的统计信息来调整表关联的实际顺序
隐匿查询具体来说,是指在查询方不暴露查询意图,同时又能保护数据方提供方数据库中其他数据的情况下获得得相关查询结果。
数据库优化是一个比较宽泛的概念,涵盖范围较广。大的层面涉及分布式主从、分库、分表等;小的层面包括连接池使用、复杂查询与简单查询的选择及是否在应用中做数据整合等;具体到sql语句执行效率则需调整相应查询字段,条件字段,索引使用等。
前面文章,我们学习了 MySQL 慢日志相关内容,当我们筛选得到具体的慢 SQL 后,就要想办法去优化啦。优化 SQL 的第一步应该是读懂 SQL 的执行计划。本篇文章,我们一起来学习下 MySQL explain 执行计划相关知识。
之前的几篇文章: 《一个执行计划异常变更的案例 - 前传》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之绑定变量窥探》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查看绑定变量值的几种方法》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之rolling invalidation》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之聚簇因子(Clustering Factor)》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查询执行计划的几种方法》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之AWR》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之ASH》
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 MySQL 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记,在快速视频学习一遍之后发现了许多需要补充的点,比如三次握手的连接和Mysql的内部交互流程等等,关于后续的章节也会整合多篇文章后续会陆续发布。
Race Condition 是开发中经常遇到的问题,比如查询天气的时候,先输入“北京”,再输入“深圳”,这时将发起 2 个请求。很可第一个请求花的时间比第二个请求长,如果不做处理,最终看到的是北京的天气,而不是深圳。本文要讨论的就是如何使用 React Hooks 解决这种问题。
数据导入功能是将原始数据按照相应的模型进行清洗转换并加载到StarRocks中,方便查询使用。
上篇文章说了,mysql优化器会从cpu和io成本来考虑查询的消耗,possible key来计算全表和索引的成本,选择成本最小的,子查询有物化和semi-join半连接的方式优化,物化会优先哈希索引memory存储引擎,如果数据量太大会选择b+树。
CacheManager 是 Spark SQL 中内存缓存的管理者,在 Spark SQL 中提供对缓存查询结果的支持,并在执行后续查询时自动使用这些缓存结果。
1、String,StringBuffer, StringBuilder 的区别是什么?String为什么是不可变的?
id如果相同,可以认为是一组,从上往下顺序执行;在所有组中,id值越大,优先级越高,越先执行
项目中有一个需求,可以根据grid中某一列的值来设置该行的背景色,效果如下图所示。
2.3.1.1 客户端越过负载均衡,直接访问服务器,客户端访问业务慢场景依然存在。
1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上,增加读取速度,以前可以将Tempdb应放在RAID0上,SQL2000不在支持。数据量(尺寸)越大,提高I/O越重要.
HBase 与传统关系数据库(例如MySQL,PostgreSQL,Oracle等)在架构的设计以及为应用程序提供的功能方面有很大的不同。HBase 权衡了其中一些功能,以实现更好的可扩展性以及更灵活的模式。与关系数据库相比,HBase 表的设计有很大的不同。下面将通过解释数据模型向您介绍 HBase 表设计的基础知识,并通过一个例子深入探讨 HBase 表的设计。
前几天,微信上收到《Oracle DBA工作笔记》、《MySQL DBA工作笔记》作者,DBAplus社群联合发起人杨建荣老师的邀请,说在他的 QQ 群里分享一下技术类、职场类、感悟类的文章,我顿时感到诚惶诚恐,荣幸之至,分享也是一个学习的过程呀,便欣然答应了杨老师的邀请。想着最近也在学习优化相关的东西,那就一边学习一边总结分享,文中如有其它不到之处,还请多多指教。
从开始计划做新闻发布系统,到今天发布成功,断断续续的做了二十多天。毕竟是自己第一次使用VS2010做网页开发,在做系统的过程中,总会出现各种各样的错误,我们来回顾此次开发的整个路程。
在MySQL中,我们知道加索引能提高查询效率,这基本上算是常识了。但是有时候,我们加了索引还是觉得SQL查询效率低下,我想看看有没有使用到索引,扫描了多少行,表的加载顺序等等,怎么查看呢?其实MySQL自带的SQL分析神器Explain执行计划就能完成以上的事情!
本次主要更新基金数据-基金申购状态,可以通过该接口查询所有开放式基金的基金申购状态数据,包括最新净值/万份收益、申购状态、赎回状态、下一开放日、购买起点、日累计限定金额及手续费等数据。
本月除了常规的更新以外,引入了一个非常牛的大杀器,叫做VALQ,专门用来做计划,预测,调整等,在很多领域都有广泛的运用。
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