如果查询中有两个查询块，外查询的叫做外部块，内查询的叫做内部块，此时嵌套层数为1。查询块嵌套的层次数显然可以更多，而且一个 WHERE 条件中可以有多个嵌套的子查询。...如果采用最简单直接的执行算法，对外查询块的每条记录，需要执行内查询块一次。...COUNT(SHIPDATE) FROM SUPPLY WHERE SUPPLY.PNUM = PARTS.PNUM AND SHIPDATE < ‘1-1-80’) 算法引入的临时表在处理聚集函数时会丢失掉记录...临时表丢失记录的问题可以通过外连接解决。如果内查询中用的是 COUNT(*)，还需要在转换时改成 COUNT(col)，以避免因为外连接引入的 NULL 导致的计数增加。...4.3 重复值 如果连接的列上有重复值，连接操作会放大结果集的记录数。不过它们只可能影响 COUNT、AVG、SUM，而不会影响 MAX、MIN。
字符串int 拼接 SELECT ‘a-‘ + CONVERT(varchar(50), log_ID) AS Expr1, log_Title, log_Ur...
当我们使用索引和不使用索引的时候，效率会相差相当大，特别是当数据量越来越大的时候。...另外需要注意的是并不是我们在where条件里面用有索引的字段进行筛选数据库在查询的时候就会走索引，有些写法会让数据库不走索引，接下来会总结一些会让查询进行全表扫描而不走索引的写法； 提防ORACLE中的数据隐式转换...NAME='张三' UNION ALL SELECT * FROM USERS WHERE NAME='李四'来进行查询。...,'文') >0来进行查询。...执行顺序 其实为什么要知道查询执行的逻辑顺序，原因很简单，为了尽量早的筛选出我们想要的数据，将不需要的数据进行计算是需要成本的，直观的表现就是查询变慢。
常见的DNS记录类型 1.1 A记录(默认) $ dig dhcp.cn ; > DiG 9.10.6 > dhcp.cn ;; global options: +cmd ;; Got answer...MX 的记录为 ;; ANSWER SECTION: dhcp.cn. 600 IN MX 5 mxbiz1.qq.com. dhcp.cn. 600 IN MX 10 mxbiz2.qq.com...IN MX 10 mxbiz2.qq.com. 1.3 TXT 验证域名所有权会经常使用 DNS 解析 TXT记录的方式，比如申请 SSL 证书或 Google、百度站长认证时； $ dig +nocmd...其他查询 2.1 反向查询 通过 IP 查询域名，一般会把邮件服务器的IP转成域名，减少被当成垃圾邮件的可能性； $ dig -x 114.114.114.114 +short public1.114dns.com...Linux dig 2 sysgeek.cn 如何使用Dig命令在Linux中查询DNS记录 3 k8s入门教程. dig
Profiling 记录 与MySQL的慢查询日志不同，Mongo Profile 记录是直接存在系统db里的，记录位置 system.profile，所以，我们只要查询这个Collection的记录就可以获取到我们的...query-具体的查询条件(如x>3). nscanned-本次查询扫描的记录数. reslen-返回结果集的大小. nreturned-本次查询实际返回的结果集. ...MongoDB 查询优化 如果nscanned(扫描的记录数)远大于nreturned(返回结果的记录数)的话，那么我们就要考虑通过加索引来优化记录定位了。 ...Profiler 的效率 Profiling 功能肯定是会影响效率的，但是不太严重，原因是他使用的是system.profile来记录，而system.profile 是一个capped collection...这种collection在操作上有一些限制和特点，但是效率更高
需要进行多表查询的情况下，用连接查询和子查询哪个效率高？ 1、什么是子查询？举个简单的例子，那么子查询有什么优劣呢？ 子查询 (内查询) 在主查询之前一次执行完成。...3、连接查询和子查询哪个效率高呢？ 首先两者不存在谁优于谁的说法，只是那种更适应某种环境。...一般来讲连接查询效率更高，因为子查询会多次遍历数据，而连接查询只遍历一次，但是如果数据量较少的话子查询更加容易控制。...但如果数据量大的话两者的区别就会很明显，对于数据量多的肯定是用连接查询快些，原因：因为子查询会多次遍历所有的数据（视你的子查询的层次而定），如果你的子查询是在无限套娃，且每张表数据量不大，使用子查询效率高...如果选择不当，非但不能提高查询效率，反而会带来一些逻辑错误或者性能低下。下面总结一下两表连接查询选择方式的依据： 1、 查两表关联列相等的数据用内连接。 2、 左表是右表的子集时用右外连接。
三.问题原因wildcard通配符模糊匹配查询需要使用正排索引，类似于关系型数据库中的“like”操作。在wildcard查询对数据进行匹配的过程中需要匹配很多类型的数据，所以整体耗时都会很长。...通过匹配字符串的方式对数据进行过滤查询。与elasticsearch使用倒排索引加速查询的理念背道而驰。...1.使用wildcard查询可能造成的潜在问题性能问题：通配符查询需要扫描所有的文档，因此对于大型索引，这可能会导致查询变慢。...精度问题：由于通配符查询会匹配所有符合条件的结果，因此可能会返回很多不相关的结果。内存问题：通配符查询需要在内存中维护正则表达式，如果正则表达式太复杂，可能会导致内存不足。...因此，通配符查询应该谨慎使用，尽量避免在大型索引上使用，并且应该使用更精确的查询方式来提高查询性能和结果的准确性。
目录 子域名信息查询 Layer子域名爆破机 subDomainBrute 利用google查询 HTTP证书查询 DNS记录查询脚本 IP转换为经纬度 利用网页获取对方经纬度信息 首先关于DNS域名解析的一些知识...通过查询DNS服务器，查询该域下的解析记录 3. 通过HTTPS证书来查询(只适用于https网站) ，如：https://crt.sh/ 就是通过https证书查询子域名 4....在线网站：https://crt.sh 可以使用python脚本ct-exposer完成 DNS记录查询脚本 # -*- coding: utf-8 -*- # python3.7环境 """ Created...: print(i) #查询CNAME记录 try: CNAME=dns.resolver.query(domain,'CNAME') print("**************...--------------------") #domain=input("请输入要查询的主域名(例如：baidu.com)：") #查询MX记录 try: MX=dns.resolver.query
概述： 当表中的数据量不断增大，查询数据的速度就会变慢，应用程序的性能就会下降，这时就应该考虑对表进行分区。...下面介绍如何使用分区增加查询效率 range分区：就是区域分区 CREATE TABLE SALE ( PRODUCT_ID VARCHAR2(5), SALE_COUNT NUMBER...，需要在update前增加以下语句： alter table sale enable row movement; --使其row能移动 这样再update就可以成功了 分区索引 分区之后虽然可以提高查询的效率...，但也仅仅是提高了数据的范围，所以我们在有必要的情况下，需要建立分区索引，从而进一步提高效率。...全局索引global写法就是把上面的local替换成global，但不会使用 有些时候，如果你分区分为0~1000,1000~2000，这时如果说0~1500这个范围内的数据会被频繁查询，1500之后查询很少
first() queryset类型的数据来调用，返回第一条记录。...空的queryset类型数据也有布尔值True和False，但是一般不用它来判断数据库里面是不是有数据，如果有大量的数据，你用它来判断，那么就需要查询出所有的数据，效率太差了，用count或者exits...objects QuerySet filter 条件查询 objects QuerySet get 条件查询,但只返回一条数据 objects Model（行记录对象） exclude 匹配非条件的对象...objects QuerySet order_by 对查询结果进行排序 QuerySet QuerySet reverse 对查询结果反向排序 QuerySet QuerySet count 返回匹配查询的对象数量...QuerySet int first 返回第一条记录 QuerySet Model last 返回最后一条记录 QuerySet Model exists 判断QuerySet是否包含数据 QuerySet
在生产环境中，通常有DBA同事对数据库进行监控，在发现如慢查询等问题时反馈给开发团队进行解决。....NET平台提供了诊断机制，借助该机制可以实现EFCore记录慢查询日志功能，这样开发团队就可以通过日志告警发现慢查询问题而无需被动依赖DBA同事的反馈。...记录慢查询日志 基于.NET6创建API项目，安装WJChi.Net.EFCoreSlowQuery包，示例代码如下： using Api.Database; using EFCoreExtensions.Middlewares
在进行mybatis的分页查询时出现ExceptionInIntializerError错误 代码信息如下 在检查mapper和插件配置后，试着换了一下mybatis的版本后 原版本 替换后版本...成功的进行了分页查询 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/137305.html原文链接：https://javaforall.cn
在这种情况下，这样设计的索引确实能够最快地过滤出需要的行，对于WHERE子句中只使用了索引部分前缀列的查询来说选择性也更高。...然而，性能不只是依赖于所有索引列的选择性(整体基数)，也和查询条件的具体值有关，也就是和值的分布有关。这和选择前缀的长度需要考虑的地方一样。...article_id desc limit 5 执行时间：0.0261 注:UNION 和UNION ALL 的区别 在 数据库中，UNION和UNION ALL关键字都是将两个结果集合并为一个，但这两者从使用和效率上来说都有所不同...UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。 实际大部分 应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表UNION。...从效率上说，UNION ALL 要比UNION快很多，所以，如果可以确认合并的两个结果集中不包含重复的数据的话，那么就使用UNION ALL，如下： select * from gc_dfys union
MySQL 大表如何优化查询效率？ 背景 XX 实例（一主一从）xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟。...（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性） XX 实例的慢查询数量最多（执行时间超过 1s 的 SQL 会被记录），XX 应用那方每天晚上在做删除一个月前数据的任务...pt-query-digest 工具分析最近一周的 mysql-slow.log： pt-query-digest --since=148h mysql-slow.log | less 结果第一部分： 最近一个星期内，总共记录的慢查询执行花费时间为...结果第二部分： select arrival_record 操作记录的慢查询数量最多有 4 万多次，平均响应时间为 4s，delete arrival_record 记录了 6 次，平均响应时间 258s...delete 语句如下所示，每次记录的慢查询传入的参数值不一样： delete from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2019-02
当数据库的数据超过几百万条的时候,项目中会遇到一些count 函数的查询效率低下的现象。...' AND b.type = 'TIME_OF_DAY' AND a.time_desc = b.value AND a.clinic_index_id = c.id 经过分析：查询效率慢的原因在于...去掉关联效率提升太多。根究原因在于 关联的字段存在没有加索引的情况。 2种 解决办法： 1 给type 加索引 2 去除关联 ，字典页面翻译。
MySQL从4.1版本开始支持子查询，使用子查询进行SELECT语句嵌套查询，可以一次完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作。子查询虽然很灵活，但是执行效率并不高。...那么问题来了，什么是子查询？为什么它的效率不高？...子查询：把内层查询结果当作外层查询的比较条件 示例： select goods_id,goods_name from goods where goods_id = (select max(goods_id...) from goods); 执行子查询时，MYSQL需要创建临时表，查询完毕后再删除这些临时表，所以，子查询的速度会受到一定的影响，这里多了一个创建和销毁临时表的过程。...优化方式： 可以使用连接查询（JOIN）代替子查询，连接查询不需要建立临时表，因此其速度比子查询快。
，p1再指向下一条记录。...太可怕了，前面的sql查询一小步，仅仅移动一个指针指向后面的下一条数据，就是后面所有查询条件的一大步 (外面的那个SELECT)到WHERE关键字的时候，又进入了另一个SQL语句中， 分析器先找到表...继续让SC表受尽折磨 p1每移动一次，后面所有的查询都会再次重复进行 如果虚表2不为空也就是有记录，那么虚表2 为true，返回到SELECT并把p1指向的记录添加到主SQL语句的虚表1当中。...） 这里虽然嵌套的SQL语句分析完了，但主SQL语句只执行了一遍，也就是说p1指向Student的第一条记录，p1还要再指向Student表的下一条记录并分析，这样又进入了嵌套中的SQL语句，同上面说的一样分析...其对于内存的消耗，与计算量的消耗非常高，复杂度是MxN次查询， 因为每一条数据都要和后面where的一次子查询的查询结果进行比对，1：N 每次查询分析到from的时候都会把表装进一次内存，创建一次临时表
一、问题由来 我们知道执行计划的不同肯定会带来效率的不同，但是在本例中执行计划完全一致，都是全表扫描，不同的只有字段个数而已。...另外对于大数据量访问来讲可能涉及到物理 IO，首次访问和随后的访问因为 Innodb buffer 的关系，效率不同是正常，需要多测试几次。 测试1： ? ? ? 测试2： ?...我们通过这两个测试，可以发现随着字段的不断减少，效率越来越高，并且主要的区别都在 sending data 下面，这个状态我曾经大概描述过参考文章： https://www.jianshu.com/p/...将第一行记录转换为 MySQL 格式（Innodb 层） 这一步完成后我们可以认为记录已经返回给了 MySQL 层，这里就是实际的数据拷贝了，并不是指针，整个过程放到了函数 row_sel_store_mysql_rec...到这里我们大概知道了，查询的字段越多那么这里转换的过程越长，并且这里都是实际的内存拷贝，而非指针指向。
cassandra主键是一个partition key主键和多个clustering key复合主键,而主键的查询顺序必须与定义表结构时一致....分区主键查询限制 cassandra中分区主键只能以 等号或in查询,不能使用范围查询 也就是不能以出生日期进行范围查询 select * from employee where bornDate...>='1999-01-01' and name='张三'; 必须以出生日期in查询,由于in查询其实效率并不是太好,所以在表设计时应当注意 select * from employee where bornDate...in ('1999-01-01','1999-01-02') and name = '张三' 3.范围主键查询限制 cassandra中范围查询只能放在条件查询的最后一个位置,例如,如果范围查询age...,则就不能添加phone查询条件 也就是这么写法是错的 select * from employee where bornDate = '2019-01-01' and name ='张三' and
count查询记录条数 使用count()方法查询表中的记录条数，例如，下面的命令查询表users的记录数量： db.users.find().count(); 当使用limit()方法限制返回的记录数时...，默认情况下count()方法仍然返回全部记录条数。...例如，下面的示例中返回的不是5，而是user表中所有的记录数量： db.users.find().skip(10).limit(5).count(); 如果希望返回限制之后的记录数量，要使用count(...age" : 20 } { "_id" : ObjectId("4fb5fab96d0f9d8ea3fc91a9"), "name" : "Joe", "age" : 10 } 那么执行以下命令就可以查询
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