结论 https://www.cnblogs.com/sueris/p/6650301.html 这里把上面实验的结果总结一下： count()和count(1)执行的效率是完全一样的。...count()的执行效率比count(col)高，因此可以用count()的时候就不要去用count(col)。...如果是对特定的列做count的话建立这个列的非聚集索引能对count有很大的帮助。 如果经常count()的话则可以找一个最小的col建立非聚集索引以避免全表扫描而影响整体性能。...在不加WHERE限制条件的情况下，COUNT()与COUNT(COL)基本可以认为是等价的； 但是在有WHERE限制条件的情况下，COUNT()会比COUNT(COL)快非常多； count(0)=...count(1)=count(*) count(指定的有效值)--执行计划都会转化为count(*) 如果指定的是列名，会判断是否有null，null不计算 当然，在建立优化count的索引之前一定要考虑新建立的索引会不会对别的查询有影响
使用 SQL 进行数据复制的时候，会有 SELECT INTO 和 INSERT INTO SELECT 两种语句用法，下面简单罗列一下大概的区别： 1.INSERT INTO SELECT 语句： INSERT...SELECT value1,value2,... FROM Table1 要求目标表Table2必须存在，由于目标表Table2已经存在，所以我们除了插入源表Table1的字段外，还可以插入常量。...2.SELECT INTO FROM语句 INSERT INTO SELECT vale1, value2 into Table2 from Table1 要求目标表Table2不存在，因为在插入时会自动创建表
CREATE TABLE AS SELECT create table as select 会创建一个不存在的表，也可以用来复制一个表。...select * from t ; -- 创建一个表结构与t一模一样的表,复制结构同时也复制数据；(索引不会创建) 3.create table t3(`id`,`a`) as select `id...比如： create table table1 as select * from table2 where columns1>=1; 针对大表多字段的表复制，考虑是否每一个字段都是必需的，如果不是必需的...，CREATE TABLE AS SELECT 是DDL语句（数据定义语言，用于定义和管理 SQL 数据库中的所有对象的语言 ），执行完直接生效，不提供回滚，效率比较高。...其次，功能不同，INSERT INTO SELECT只是插入数据，必须先建表；CREATE TABLE AS SELECT 则建表和插入数据一块完成。
CREATE TABLE AS SELECT create table as select 会创建一个不存在的表，也可以用来复制一个表。...select * from t ; -- 创建一个表结构与t一模一样的表,复制结构同时也复制数据；(索引不会创建) 3.create table t3(`id`,`a`) as select `id...，CREATE TABLE AS SELECT 是DDL语句（数据定义语言，用于定义和管理 SQL 数据库中的所有对象的语言 ），执行完直接生效，不提供回滚，效率比较高。...其次，功能不同，INSERT INTO SELECT只是插入数据，必须先建表；CREATE TABLE AS SELECT 则建表和插入数据一块完成。...原创思维导图扫码或者微信搜 程序员的技术圈子 回复 面试 领取原创电子书和思维导图。
我们分别用10053打印如下4组SQL的trace， SQL1：select count(*) from bisal; SQL2：select count(1) from bisal; SQL3：select...count(id1) from bisal; SQL4：select count(id2) from bisal; 我们来看下这四个SQL的执行结果， ?...前三个均为表数据总量，第四个SQL结果是99999，仅包含非空记录数据量，说明若使用count(允许空值的列)，则统计的是非空记录的总数，空值记录不会统计，这可能和业务上的用意不同。...其实这无论id2是否包含空值，使用count(id2)均会使用全表扫描，因此即使语义上使用count(id2)和前三个SQL一致，这种执行计划的效率也是最低的，这张测试表的字段设置和数据量不很夸张，因此不很明显...总结： 11g下，通过实验结论，说明了count()、count(1)和count(主键索引字段)其实都是执行的count()，而且会选择索引的FFS扫描方式，count(包含空值的列)这种方式一方面会使用全表扫描
选择特定的列： SELECT department_id, location_id FROM departments; MySQL中的SQL语句是不区分大小写的，因此SELECT和select的作用是相同的...，但是习惯将关键字大写、数据列和表名小写。...一个空字符串的长度是 0，而一个空值的长度是空。而且，在 MySQL 里面，空值是占用空间的。 着重号 我们需要保证表中的字段、表名等没有和保留字、数据库系统或常用方法冲突。...对的，就是在 SELECT 查询结果中增加一列固定的常数列。这列的取值是我们指定的，而不是从数据表中动态取出的。...job_id以后的数据 SELECT DISTINCT job_id FROM employees; 3.查询工资大于12000的员工姓名和工资 SELECT first_name, last_name
mysql的锁表范围测试 1.主键明确时，行级锁： 解释：指定主键并且数据存在时，仅锁定指定的行，其它行可以进行操作 实例：指定了锁定id=1的行且数据存在①，在更新1时lock wait超时②...，但是更新id不为1的项目时可以直接更新③，释放锁后④，可以任意更新⑤ ?...2.主键不明确时，表级锁： 解释：指定主键不明确或者数据不存在时，整表锁定 指定主键不明确包括使用in、not in、等 ?...3.使用非主键限定时，表级锁： 解释：如果where条件中不存在主键限定而采用非主键筛选，全表锁定 ? 所以要实现行级锁来实现高并发场景时，必须明确指定主键，否则整个表锁定，影响其它线程操作。
1.hive 内部表和外部表的区别 未被 external 修饰的是内部表（managed table），被 external 修饰的为外部表 （external table） 区别： 1)内部表数据由...Hive 自身管理，外部表数据由 HDFS 管理； 2)内部表数据存储的位置是 hive.metastore.warehouse.dir（默认： /user/hive/warehouse），外部表数据的存储位置由自己制定...（如果没有 LOCATION， Hive 将在HDFS 上的/user/hive/warehouse 文件夹下以外部表的表名创建一个文件夹，并将属于这个表的数据存放在这里）； 3)删除内部表会直接删除元数据...（metadata）及存储数据；删除外部表仅仅会删除元数据，HDFS 上的文件并不会被删除；
hive删除表和表中的数据，以及按分区删除数据 hive删除表： drop table table_name; hive删除表中数据： truncate table table_name; hive按分区删除数据
在Hive数据仓库中，重要点就是Hive中的四个表。Hive 中的表分为内部表、外部表、分区表和分桶表。 内部表 默认创建的表都是所谓的内部表，有时也被称为管理表。...同时表和分区也可以进一步被划分为 Buckets，分桶表的原理和 MapReduce 编程中的 HashPartitioner 的原理类似；分区和分桶都是细化数据管理，但是分区表是手动添加区分，由于 Hive...分桶表的建表有三种方式：直接建表，CREATE TABLE LIKE 和 CREATE TABLE AS SELECT 注：不能直接向桶表中加载数据，需要使用insert语句插入数据，因此只要见到load...分桶表的数据通常只能使用 CTAS(CREATE TABLE AS SELECT) 方式插入，因为 CTAS 操作会触发 MapReduce，因此分桶的时间是比较长的，因为要进行MapReduce操作。...INTO TABLE emp_bucket SELECT * FROM emp; --这里的 emp 表就是一张普通的雇员表 每次向桶表进行INSERT操作，其实都需要创建中间表。
前言： insert into t2 select * from t1; 这条语句会对查询表 t1 加锁吗？不要轻易下结论。...select的表t1上每条记录及最大伪记录supremum pseudo-record都加了S锁，这个S锁是nextkey lock锁，当connection2试图向t1表中插入一条表中不存在的数据时也会被阻塞...SELECT 操作并未采用MVCC来保证事务一致性和隔离性，而是使用了锁机制。 加锁的目的是确保事务在读取数据时能够看到一个一致的数据快照。如果在执行 INSERT ......SELECT 语句在执行期间读取到的数据是一致的，并且不会被其他事务修改，从而维护了事务的隔离性和一致性。尽管 MVCC 可以在大多数情况下提供高效的数据读取和写入，但它并不能完全替代锁机制。...结论： INSERT...SELECT语句是否对查询表加锁跟事务隔离级别有关，REPEATABLE-READ隔离级别下加共享读锁，此共享读锁属于Nextkey lock，会影响其他事务对查询表的DML操作
如何做大表和大表的关联？ 对于大表和大表的关联： 1.reducejoin可以解决关联问题，但不完美，有数据倾斜的可能，如前所述。 2.思路：将其中一个大表进行切分，成多个小表再进行关联。
如果我们只想查询id为8的学生的分数：select 分数 from tt where id = 8;虽然知识查询分数，但是题目和回答这两个大字段也是要被扫描的，很消耗性能。...但是我们只关心分数，并不想查询题目和回答。这就可以使用垂直分割。我们可以把题目单独放到一张表中，通过id与tt表建立一对一的关系，同样将回答单独放到一张表中。...4，合理的硬件资源和操作系统 如果机器的内存超过4G，那么应当采用64位操作系统和64位MySQL。...，mysql能容忍的数量级在百万静态数据可以到千万 垂直拆分： 解决问题： 表与表之间的io竞争 不解决问题： 单表中数据量增长出现的压力 方案： 把产品表和用户表放到一个server上 订单表单独放到一个...server上 水平拆分： 解决问题： 单表中数据量增长出现的压力 不解决问题： 表与表之间的io争夺 方案： 用户表通过性别拆分为男用户表和女用户表 订单表通过已完成和完成中拆分为已完成订单和未完成订单
来源：blog.csdn.net/LJFPHP/article/details/84400400 一、前言 这个问题是今天朋友提出来的，关于查询一个1200w的数据表的总行数，用count(*)的速度一直提不上去...二、关于count的优化 网上关于count()优化的有很多。博主这边的思路就是没索引的就建立索引关系，然后使用count(1)或者count()来提升速度。...这两个函数默认使用的是数据表中最短的那个索引字段。我朋友这边因为表中只有一个索引字段，所以使用count(1)和count()没什么区别。...MySQL中聚合函数count的使用和性能优化 （https://blog.csdn.net/lmy86263/article/details/73681633） mysql count(*) 会选哪个索引...我们使用explain之后，会看到返回很多参数，其中： rows：显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。就是这个东西了，既然我们要获取的是数据表的行数，那么可以使用： ?
以下是Memory表引擎一些性能瓶颈的原因和优化建议：原因：内存限制：Memory表引擎将所有数据加载到内存中进行查询和计算。当数据集过大时，会超过内存限制，导致性能下降。...内存管理：内存表引擎使用的是ClickHouse的内存分配器，可能会导致内存碎片化和内存压力，进而影响性能。数据持久性：Memory表引擎是基于内存的，数据不会持久化到磁盘。...优化建议：使用支持内存计算的表引擎：除了Memory表引擎，ClickHouse还提供了其他支持内存计算的表引擎，如MergeTree和ReplacingMergeTree。...总结来说，Memory表引擎适用于中小规模的数据处理，当数据集过大时，需要使用其他支持内存计算和磁盘存储的表引擎，并根据实际情况进行优化配置和查询优化。...Log表引擎的差异原因：MergeTree表引擎适合用于有序的数据存储和查询，它在写入之前会先对数据进行排序，然后按照排序后的顺序将数据写入磁盘。
通过一个中间关联表（art_tag）来对应文章表（article）和tag表（tags）之间的映射关系。通过查询tags表中的数据，以art_tag表中的映射数量进行排序操作。...先来看下三个表结构涉及的字段。...业务目标即：对art_tag表中的tags_id进行count计数作为tags表查询的排序依据。...这其中牵扯到两次查询，首先查询tags表，第二是需要对art_tag表中对应的tags_id做count查询。...直接上代码： public function tagslst($num) { $tagRes=Db::name('tags')->select(); foreach
iptables filter表案例： iptables小案例 vi /usr/local/sbin/iptables.sh //加入如下内容 #!...iptables -I INPUT -p icmp --icmp-type 8 -j DROP （可以ping外网，但是禁止别人ping本机） nat表的应用： A机器两块网卡ens33(192.168.202.130...hf-02添加一块网卡，和hf添加网卡步骤一样相同，并选择LAN区段，中的“内网”，并确认 9.重启两台虚拟机 hf-02虚拟机中没有了windows所能连接的IP，所以就无法远程连接hf-02 10....ping通 22.这时hf机器上需要打开路由转发 ——>想使用nat表，使用网络的转发，必须修改内核参数 默认/proc/sys/net/ipv4/ip_forward这个文件为0——>这个文件为0，表示这个文件没有开启内核转发...地址 30.需求2：C机器只能和A通信，让C机器可以直接连通B机器的22端口 A上打开路由转发echo "1">/ proc/sys/net/ipv4/ip_forward A上执行iptables -
hive的数据存储： 首先弄清楚什么是元数据和表数据：元数据就是表的属性数据，表的名字，列信息，分区等标的属性信息，它是存放在RMDBS传统数据库中的（如，mysql）。...delimited fields terminated by ","; 我创建了一个studetn表，在mysql中是看不到这个表的: 而是使用命令，查找上面的tbls这个表： mysql> select...桶表用的领域很少,一般用在表连接中,有两个表,有一个外键是连接字段,我们的这一个表里面的字段和另外一个的连接字段的值是相同的,hash后的值应该也相同,分桶的话会分到相同的桶中,在进行表连接的时候就比较方便了...name from jiuye; 分桶之后是三个文件,分区表是文件夹.桶表和分区表目的都是为了把数据进行划分,只是划分的方式不一样,一个是从业务字段的角度来划分,一个是抛弃了业务字段从纯数据的角度来进行划分...,纯数据的角度和查询就不搭界了,主要就是用于抽样,表连接.
事实表 每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据，如现金登记事务所产生的数据，事实数据表通常包含大量的行。...事实数据表的主要特点是包含数字数据（事实），并且这些数字信息可以汇总，以提供有关单位作为历史的数据，每个事实数据表包含一个由多个部分组成的索引，该索引包含作为外键的相关性纬度表的主键，而维度表包含事实记录的特性...事实数据表不应该包含描述性的信息，也不应该包含除数字度量字段及使事实与纬度表中对应项的相关索引字段之外的任何数据。...维度表 维度表可以看作是用户来分析数据的窗口，纬度表中包含事实数据表中事实记录的特性，有些特性提供描述性信息，有些特性指定如何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息，维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构...在维度表中，每个表都包含独立于其他维度表的事实特性，例如，客户维度表包含有关客户的数据。维度表中的列字段可以将信息分为不同层次的结构级。
较高的查询性能 处理少量大型数据 merge-tree的存储 TinyLog表引擎：存储结构：TinyLog表引擎是以先进先出的顺序存储数据，保持写入顺序...查询性能：由于存储结构和数据压缩的特性，TinyLog表引擎的查询性能较低，特别是在涉及大量数据的情况下。应用场景：TinyLog表引擎适合处理大量小型日志数据，例如日志文件、事件日志等。...这些数据一般按照时间顺序进行写入和查询，而且很少需要进行复杂的查询操作。...这种存储结构有助于提高写入和查询性能。数据压缩：LogBlock表引擎支持使用压缩算法（如LZ4）对数据进行压缩，有助于减小存储空间的占用。...查询性能：由于存储结构和数据压缩的特性，LogBlock表引擎具有较高的查询性能，特别是在处理大量数据的情况下。
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