BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、 FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。 有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 FORALL 语句
批量动态SQL即在动态SQL中使用BULK子句，或使用游标变量时在FETCH中使用BULK，或在FORALL子句中使用BULK子句来实现。
一、动态SQL的简介 1、定义 静态SQL是指直接嵌入到PL/SQL块中的SQL语句。 动态SQL是指运行PL/SQL块是动态输入的SQL语句。
使用动态SQL是在编写PL/SQL过程时经常使用的方法之一。很多情况下，比如根据业务的需要，如果输入不同查询条件，则生成不同的执行
旧版的mongo扩展已经不推荐使用了，在php7以上一般是安装和使用新版的mongodb扩展
这个知识点也是检测程序员编程能力的主要考题，分为3个类别：分批插入、分批更新、分批删除及分批提交。主要采用游标加BULK COLLECT的方式来实现，用LIMIT来限制每次需要操作的行数。其中，分批更新也可以采用游标FOR循环加ORDER BY排序的方式，效率也是非常不错的。
在写pl/sql的时候，很多时候都会用比较经典的模式，定义一个游标cursor，然后循环从游标中取值进行处理。 类似下面的格式 declare cursor xxxx is xxxxx; begin loop cur in xxxxx loop xxxxx end loop; end; / 如果cursor中包含的数据太多的时候，可能会有性能问题，性能的考虑主要在于pl/sql引擎和sql引擎的切换，和编程中的上下文环境是类似的。 这个时候可以考虑采用bulk collect 的方式直接一次性读取数
在拿awr报告时发现有一个存储过程效率很慢，执行要很长时间，所以在测试环境模拟，开始了我的优化之路..下面写一下我的整体优化步骤和优化后的效果。
一、ObjectId的组成 首先通过终端命令行，向mongodb的collection中插入一条不带“_id”的记录。然后，通过查询刚插入的数据，发现自动生成了一个objectId “5e4fa350b636f733a15d6f62”这个24位的字符串，虽然看起来很长，也很难理解，但实际上它是由一组十六进制的字符构成，每个字节两位的十六进制数字，总共用了12字节的存储空间。相比MYSQL int类型的4个字节，MongoDB确实多出了很多字节。不过按照现在的存储设备，多出来的字节应该不会成为什么瓶颈。不过MongoDB的这种设计，体现着空间换时间的思想。 ObjectId的官方规范 1)Time 时间戳。将刚才生成的objectid的前4位进行提取“5e4fa350”，然后按照十六进制转为十进制，变为“1582277456”，这个数字就是一个时间戳。通过时间戳的转换，就成了易看清的时间格式2020-02-21 17:30:56， 2)Machine 机器。接下来的三个十六进制就是“b636f7”，这三个是所在主机的唯一标识符，一般是机器主机名的散列值，这样就确保了不同主机生成不同的机器hash值，确保在分布式中不造成冲突，这也就是在同一台机器生成的objectId中间的字符串都是一模一样的原因。 3)PID 进程ID。上面的Machine是为了确保在不同机器产生的objectId不冲突，而pid就是为了在同一台机器不同的mongodb进程产生了objectId不冲突，接下来的“af71”两位就是产生objectId的进程标识符。 4)INC 自增计数器。前面的九个字节是保证了一秒内不同机器不同进程生成objectId不冲突，这后面的三个字节“5d6f62”是一个自动增加的计数器，用来确保在同一秒内产生的objectId也不会发现冲突，允许256的3次方等于16777216条记录的唯一性。 总的来看，objectId的前4个十六进制字符是时间戳，记录了文档创建的时间；接下来3个十六进制字符代表了所在主机的唯一标识符，确定了不同主机间产生不同的objectId；后2个是进程id，决定了在同一台机器下，不同mongodb进程产生不同的objectId；最后通过3个是自增计数器，确保同一秒内产生objectId的唯一性。ObjectId的这个主键生成策略，很好地解决了在分布式环境下高并发情况主键唯一性问题，值得学习借鉴
之前写过一篇bulk collect的博文，只是对于bulk collect做了简单的实例。http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1289696/ 其实不光
DTCC大会上，阿里江疑的演讲中提到一个：select from update hot row;
大表中海量历史数据的更新与删除一直是一件非常头痛的事情，在表已经分区的前提下我们还可以利用并行或者truncate parition等手段来为UPDATE或者DELETE提速， 但是如果对象是普通的非分区对表(non-partitioned heap table)的话，似乎就没有太好的加速方法了， nologging或parallel 对非分区表都没有效果。
对于大批量的DML操作中出现的错误，除了使用DML error logging特性来记录在DML期间出现的错误之外，使用批量SQL语句FORALL的SAVE EXCEPTIONS是不错的选择之一。DML error logging特性的使用较FORALL之 SAVE EXCEPTIONS相对简单，也存在一些不足，如每一个被操作的DML 对象需要创建相应的对应的日志表，不利于集中管理。本文对DML error logging这个不利于集中管理的特性使用FORALL 之 SAVE EXCEPTIONS 方式来完成。
映射在结果集中某一行数据的具体位置，类似于C语言中的指针。即通过游标方式定位到结果集中某个特定的行，然后根据业务需求
【PL/SQL编程基础】 语法： declare 声明部分，例如定义变量、常量、游标 begin 程序编写，SQL语句 exception 处理异常 end； / 正斜杠表示执行程序快 范例 -- Created on 2016/8/22 by VITAS declare 定义变量 v_num number; v_eno number; v_ename varchar2(10); begin v_num:=234; v_eno:=&e
col segment_name for a32; set linesize 500; set pagesize 500; with t1 as ( select round(sum(bytes)/1024/1024) MB,segment_name from dba_segments where owner='SYS' group by segment_name order by 1 desc ) select * from t1 where rownum<16;
数组的扁平化处理会使检索能检索到本身不存在的，为了解决这个问题，就采用了嵌入式属性，数组里是对象时用嵌入式属性（不是对象无需用嵌入式属性）
游标变量与游标相似，有其共性，也有其不同点。就其共性来说两者都是指向多行查询的结果集中的当前行。都要经历声明，打开，检索与关闭的过程。所不同的是游标与游标变量类似于常量与变量。游标是静态的，而游标变量是动态的，因为游标变量并不与某个特定的查询相绑定。所以，游标变量可以打开任何类型兼容的查询。其次可以将游标变量作为参数传递给本地和存储子程序。本文主要描述游标变量的使用。
对于集合类型，与单一的数据类型相比较而言，应该以一个整体的观念来考虑集合，即是一批类型相同的数据组合而非单一的数据。因此集 合类型集合的声明、赋值、初始化较之单一类型而言，有很大的不同。尤其是嵌套表与变长数组，在赋值之前必须先初始化。当嵌套表和变长数 组在声明时，它们都会自动地被设置成NULL值。也就是嵌套表和变长数组中集合不存在任何元素，并不是针对它所拥有的元素。可以使用系统定 义的与集合类型同名的函数来初始化集合。我们必须显式地调用构造函数为每一个变长数组和嵌套表变量进行初始化操作(对于关联数组来说， 是不需要使用构造函数进行初始化的)。 有关集合类型的描述请参考：
在solr的查询请求中添加timeAllowed参数，可以限定solr查询的请求时间，在solr内部，是通过TimeLimitingCollector类来实现该功能的
一日， 客户的数据库中表空间SYSAUX的AWR相关表出现了一个坏块。通过truncate表（数据不重要），从备份中restore数据文件，做完恢复之后坏块修复。
oracle中分批提交insert 事务，以防止redo占用太多可以分批提交事务：以下是三种不同的pl/sql体：
当执行一条DML语句或者SELECT…INTO语句时，都会创建一个隐含游标 隐含游标的名称是SQL，不能对SQL
本文翻译自《Java 8 Explained: Applying Lambdas to Java Collections》。
将多个逻辑上不相关列组合到一起形成了PL/SQL的记录类型，从而可以将记录类型作为一个整体对待来处理。而且PL/SQL记录类型可以进行 嵌套以及基于PL/SQL记录来定义联合数组，嵌套表等。本文首先回顾了PL/SQL记录的几种声明形式，接下来主要描述PL/SQL记录的嵌套以及基于 记录的集合。 有关PL/SQL 记录语法、以及在SQL中使用PL/SQL记录，请参考：PL/SQL --> PL/SQL 记录
通常在高并发的OLTP系统中，可能会出现这样的现象，单个SQL的写法、执行计划、性能都是没问题的，但整个系统的性能就是很差，这表现在当系统并发的数量增加时，整个系统负载很高，CPU占用率接近100%。其实，这种系统性能随着并发量的递增而显著降低的现象，往往是因为这些系统没有使用绑定变量而产生了大量的硬解析所致。因为同一条SQL语句仅仅由于谓词部分变量的不同而在执行的时候就需要重新进行一次硬解析，造成SQL执行计划不能共享，这极大地耗费了系统时间和系统CPU资源。那么怎样才能降低OLTP应用系统的硬解析的数量呢？答案就是使用绑定变量。高并发的OLTP系统若没有使用绑定变量则会导致硬解析很大，这在AWR中的Load Profile部分可以很容易的看出来。
Bulk注册 在启动类BootStrap的start()方法中，启动了node.start()方法。在Node初始化的过程中，加载了一系列的模块和插件，其中包含ActionModel。 ActionModule actionModule = new ActionModule(false, settings, clusterModule.getIndexNameExpressionResolver(), settingsModule.getIndexScopedSetting
腾讯云EMR&Elasticsearch中使用ES-Hadoop之MR&Hive篇
esrally是elastic search官方用于对ES集群进行压力测试的工具，使用esrally可以为我们构建不同版本集群，构造不同的参数和数据来进行压力测试，并且可以对产生的压测结果进行比较，rally顾名思义是拉力赛的意思，esrally的一些名词也都与拉力赛有关。 github地址：https://github.com/elastic/rally
对PL/SQL而言，任何的PL/SQL块或者子程序都是PL/SQL引擎来处理，而其中包含的SQL语句则由PL/SQL引擎发送SQL语句转交到SQL引擎来处 理，SQL引擎处理完毕后向PL/SQL引擎返回数据。Pl/SQL与SQL引擎之间的通信则称之为上下文切换。过多的上下文切换将带来过量的性能负载。 因此为减少性能的FORALL与BULK COLLECT的子句应运而生。即仅仅使用一次切换多次执行来降低上下文切换次数。本文主要描述FORALL子句。 一、FORALL语法描述 FORALL loop_counter IN bounds_clause -->注意FORALL块内不需要使用loop, end loop SQL_STATEMENT [SAVE EXCEPTIONS]; bounds_clause的形式 lower_limit .. upper_limit -->指明循环计数器的上限和下限，与for循环类似 INDICES OF collection_name BETWEEN lower_limit .. upper_limit -->引用特定集合元素的下标(该集合可能为稀疏) VALUES OF colletion_name -->引用特定集合元素的值 SQL_STATEMENT部分：SQL_STATEMENT部分必须是一个或者多个集合的静态或者动态的DML(insert,update,delete)语句。 SAVE EXCEPTIONS部分：对于SQL_STATEMENT部分导致的异常使用SAVE EXCEPTIONS来保证异常存在时语句仍然能够继续执行。 二、使用 FORALL 代替 FOR 循环提高性能
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假设有一业务场景：现有一电子商务系统需要具备让用户准确的找到自己想要商品的功能，因此怎么也绕不开的就是商品信息的检索了
本文介绍了Oracle中的三种UPDATE FROM的解决方案，分别是子查询、视图和利用PL/SQL。当更新操作涉及到多个表时，可以通过这三种方法实现。子查询是指将需要更新的表与其他表进行嵌套，形成一个子查询，然后进行更新操作；视图是指通过创建一个视图来将需要更新的表与其他表进行关联；利用PL/SQL则是通过编写一段程序代码来实现UPDATE操作，这三种方法都可以实现Oracle数据库中表的更新操作。
self.data = wildcard.deal_wildcard(self.data)
Percona Toolkit 神器全攻略系列共八篇，前文回顾： 前文回顾Percona Toolkit 神器全攻略 全文约定：$为命令提示符、greatsql>为GreatSQL数据库提示符。在后续阅读中，依据此约定进行理解与操作 实用类 在Percona Toolkit中实用类共有以下工具
版本：Oracle 11.2.0.4 RAC 问题现象：AWR手工创建快照失败，SYSAUX表空间剩余不足。
前言 相信熟悉laravel的童鞋都知道，laravel有批量一次性插入多条记录，却没有一次性按条件更新多条记录。 是否羡慕thinkphp的saveAll，是否羡慕ci的update_batch，但如此优雅的laravel怎么就没有类似的批量更新的方法呢？ 高手在民间 Google了一下，发现stackoverflow（ https://stackoverflow.com/questions/26133977/laravel-bulk-update ）上已经有人写好了，但是并不能防止sql注入。 本篇文章，结合laravel的Eloquent做了调整，可有效防止sql注入。
功能：生成某一用户下所有数据表数据的insert语句，放入d:\insert.sql文件。
Skywalking是一个国产的开源框架，2015年有吴晟个人开源，2017年加入Apache孵化器，国人开源的产品，主要开发人员来自于华为，2019年4月17日Apache董事会批准SkyWalking成为顶级项目，支持Java、.Net、NodeJs等探针，数据存储支持Mysql、Elasticsearch等，跟Pinpoint一样采用字节码注入的方式实现代码的无侵入，探针采集数据粒度粗，但性能表现优秀，且对云原生支持，目前增长势头强劲，社区活跃。 Skywalking是分布式系统的应用程序性能监视工具，专为微服务，云原生架构和基于容器（Docker，K8S,Mesos）架构而设计，它是一款优秀的APM（Application Performance Management）工具，包括了分布式追踪，性能指标分析和服务依赖分析等。
● ES技术比较特殊，不像其他分布式、大数据方便的技术，比如Hadoop、Spark和Habase等。ES代码层面很好写，难的是概念的理解。
函数用于计算和返回一个结果值，把经常需要进行的计算写成函数,函数的调用是表达式的一部分。 函数与过程在创建的形式上有些相似，也是编译后放在内存中供用户使用。 函数必须有一个返回值，而过程没有做强制的规定。 RETURN在声明部分需要定义一个返回参数的类型，而在函数体中必须有一个RETURN语句。如果函数结束时还没有遇到返回语句，就会发生错误。
官方网站：https://www.elastic.co/guide/index.html
Keywords: Collector, Processor, Aggregator
简单说，退出循环的必要条件：fetch 语句执行成功 + 第一次 fetch 的值返回 null
Stream 作为 Java 8 的一大亮点，它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream，也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。Java 8 中的 Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强，它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作（aggregate operation），或者大批量数据操作 (bulk data operation)。Stream API 借助于同样新出现的 Lambda 表达式，极大的提高编程效率和程序可读性。同时它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作，并发模式能够充分利用多核处理器的优势，使用 fork/join 并行方式来拆分任务和加速处理过程。通常编写并行代码很难而且容易出错, 但使用 Stream API 无需编写一行多线程的代码，就可以很方便地写出高性能的并发程序。所以说，Java 8 中首次出现的 java.util.stream 是一个函数式语言+多核时代综合影响的产物。
还是继续昨天的问题，知乎上一个蛮有意思的问题，数据分析师做了一个很有意思的解读。 题目是：房间里有100个人，每人都有100元钱，他们在玩一个游戏。每轮游戏中，每个人都要拿出一元钱随机给另一个人，最后这100个人的财富分布是怎样的？ 我们用SQL来解读一下，当然还可以测试的更充分一些。 首先我们创建一个表test_money，里面是存放很简单的数据，pid就是人员编号，money就是手头的财富。 create table test_money(pid number primar
Stream 作为 Java 8 的一大亮点，它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream，也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。
Elasticsearch 是面向文档的，这就意味着它可以像MongoDB一样存储整个对象或者文档。然而它不仅仅是存储，还会索引每个文档的内容使值可以被索引。我们也可以对文档进行索引，搜索，排序，过滤。
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