通过 Explain 分析 SQL 语句,尽量不要使用到临时表。GROUP BY (Explain具体详解,可以看这篇博客)
如果我们需要将两个select语句的结果作为一个整体显示出来,我们就需要用到union或者union all关键字。union(或称为联合)的作用是将多个结果合并在一起显示出来。两个要联合的SQL语句 字段个数必须一样,而且字段类型要“相容”(一致);union和union all的区别是,union会自动去重,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
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在上篇文章史上最简单MySQL教程详解(基础篇)之数据库设计范式及应用举例我们介绍过,在关系型数据库中,我们通常为了减少数据的冗余量将对数据表进行规范,将数据分割到不同的表中。当我们需要将这些数据重新合成一条时,就需要用到我们介绍来将要说到的表连接。
在Oracle 10g中,CBO 可选的运行模式有2种: (1) FIRST_ROWS(n) (2) ALL_ROWS – 10g中的默认值
执行FORK m语句时,派生出标号为m开始的新进程,具体为: 1、准备好这个新进程启动和执行所必需的信息; 2、如果是共享主存,则产生存储器指针、映像函数和访问权数据; 3、将空闲的处理机分配给派生的新进程,如果没有空闲处理机,则让它们排队等待; 4、继续在原处理机上执行FORK语句的原进程。
JavaScript 的成功让人津津乐道,为 Web 网页编写 JavaScript 代码已经是所有 Web 设计师的基本功,这门有趣的语言蕴藏着许多不为人熟知的东西,即使多年的 JavaScript 程序员,也未能完全吃透。本文从7个方面讲述 JavaScript 中那些你不很熟知但非常实用的技巧。
因为不同表之间的数据具有不同的用途和字段,连接查询可以将我们需要用到的两个表的不同字段进行关联,从而找到我们有用的信息。连接操作给用户带来很大的灵活性,他们可以在任何时候增加新的数据类型。为不同实体创建新的表,然后通过连接进行查询。
Python里面经常会用到多线程,即所有的方法在同一时间开始运行,而不是按顺序一个一
1.数据在体量方面很大,比如说文字,有各种各样的来源,有电子书|实体书|杂志|报刊等,它们的数据大吧。
基于成本优化器CBO,常用的优化规则如子查询移除、相关性拆解、笛卡尔积加等值判断转换为内关联,谓词下推等等常用优化规则Rule。如谓词下推优化规则是将判断条件下推到数据源头,来加少中间结果,在成本优化器中,每个RelNode的中间结果大小即RowCount记录数大小决定一个RelNode的成本大小,(RowCount记录数是构成CostModel成本模型元素之一),此文讲述是HiveSort下推到HiveJoin下。也具有减少中间结果,降低一个RelNode关系表达式成本功能。在Hive中Sort操作符就代表在HQL中 SORT BY field LIMIT n 语句写法,上篇文章SortRemoveRule优化规则将由SortJoinReduceRule产生的SortLimit移除,详细可参考上篇文章Hive优化器原理与源码解析系列--优化规则SortRemoveRule(一)。
使用 EXPLAIN 查看执行计划, 5.6后可以加参数 EXPLAIN FORMAT=JSON xxx输出json格式的信息。
一、概要 JOIN对于接触过数据库的人,这个词都不陌生,而且很多人很清楚各种JOIN,还有很多人对这个理解也不是很透彻,这次就说说JOIN操作。 图片是很容易被接受和理解,所以尝试使用图片来说明一下。
通常EXPLAIN用于获取QEP,而DESCRIBE、DESC用于获取表结构信息。
刷面试题的时候,不知道你们有没有见过MySQL这两个命令:explain和profile(反正我就见过了)..
两张表连表查询可以使用join、exists和in等方式,其中exists和in都属于依赖子查询。参考博客1给出了三种方式使用场景。本文记录一次将join查询转换成exists查询后,性能得到了20倍以上的提升。
离线数据分析平台实战——130Hive Shell命令介绍 02(熟悉Hive略过) 导入数据 Hive的导入数据基本上可以分为三类, 第一种是从linux系统上导入数据到hive表中, 第二种是从hdfs上导入数据到hive表中, 第三种是从已有的hive表中导入数据到新的hive表中。 其中第一种和第二种语法基本类似; 在前面介绍的使用create table ... as... 命令创建表并导入数据,也属于第三种导入数据方法。 使用前两种方式导入数据,只是复制或者移动数据文件,并不会对数据的
什么是大事务 运行时间比较长,长时间未提交的事务就可以称为大事务 大事务产生的原因 操作的数据比较多 大量的锁竞争 事务中有其他非DB的耗时操作 。。。 大事务造成的影响 并发情况下,数据库连接池容易被撑爆 锁定太多的数据,造成大量的阻塞和锁超时 执行时间长,容易造成主从延迟 回滚所需要的时间比较长 undo log膨胀 。。。 如何查询大事务 **注**:本文的sql的操作都是基于mysql5.7版本 以查询执行时间超过10秒的事务为例: select \* from information\_s
上篇讲到Mysql中关键字执行的顺序,只涉及了一张表;实际应用大部分情况下,查询语句都会涉及到多张表格 :
此篇文章讲解HiveJoinAddNotNullRule优化规则,此优化规则Rule主要功能是将SQL语句中Inner Join关联时,出现在关联条件中的字段存在为null可能的字段,都加上相应字段 is not null条件限制。
在有些情况下,为了保持历史的一些状态,需要用拉链表来做,这样做目的在可以保留所有状态的情况下可以节省空间。
今天遇到一个问题就是mysql中insert into 和update以及delete语句中能使用as别名吗?目前还在查看,但是在查阅资料时发现了一些有益的知识,给大家分享一下,就是关于sql以及MySQL语句执行顺序:
简介:各个版本的区别 官网:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
客户端提交一条sql语句,先在查询缓存中查询,如果缓存没有命中,将会进行查表操作。查表的流程总结过为如下:
本篇是MySQL知识体系总结系列的第二篇,该篇的主要内容是通过explain逐步分析sql,并通过修改sql语句与建立索引的方式对sql语句进行调优,也可以通过查看日志的方式,了解sql的执行情况,还介绍了MySQL数据库的行锁和表锁。
本篇文章为大家带来Hive面试指南,文内会有两种题型,问答题和代码题,题目一部分来自于网上,一部分来自平时工作的总结。
在处理计算机文件时,经常需要执行如移动和删除等基本操作。Python提供了一些内置的库来帮助完成这些任务,其中最常用的就是os模块和shutil模块。这两个模块包含了许多与文件和目录操作相关的函数。
SQL连接查询和嵌套查询详解 连接查询 若一个查询同时涉及两个或两个以上的表,则称之为连接查询。连接查询是数据库中最最要的查询,
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。
经过一周多时间,基于python+pytest+excel+allure框架的接口自动化测试初版已基本实现,包括基本配置读取、用例读取、用例执行、sql读取执行、前置数据准备、后置数据清理以及测试报告生成等,环境独立运行、项目独立运行、用例独立运行、jenkins集成、邮件发送暂未实现,再后期版本会再次推出,现在把整个框架设计思路和想法分享给大家来参考和借鉴。希望大家也能提供更好的思路和方法帮助我进行优化改进。整个过程中遇到的问题清参考Python自动化测试疑问及解决方案(一)Python自动化测试|如何解决前置模块及数据依赖(二)
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。
最近在学习scrapy redis,在复习redis的同时打算把mysql和mongodb也复习一下,本篇为mysql篇,实例比较简单,学习sql还是要动手实操记的比较牢。
当客户端(应用)连接到MySQL服务器时,服务器需要对其进行认证。认证基于用户名、原始主机信息和密码。
它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域,然后针对若干个小区域进行数据处理。
大家好,我是梦想家 Alex 。在上一篇文章 简单介绍 HDFS,MapReduce,Yarn 的 架构思想和原理,收获和反响还不错,那本篇内容,我们继续,本篇文章,我来为大家介绍 Hive 架构思想和设计原理。
现在的java开发人员越来越多,竞争也越来越激烈,moon在某钩招聘网站上发布了一个岗位需求,不到短短1天就收到20多份简历,大部分都是应届一年两年的,新鲜血液越来越多,我们也要不断的提升自己才能够不被挤下去,大家可以看下各大网站的java岗位3年以上的招聘需求:
对于Spark的初学者,往往会有一个疑问:Spark(如SparkRDD、SparkSQL)在处理数据的时候,会将数据都加载到内存再做处理吗?
1、命令行操作 (1)打印查询头,需要显示设置: set hive.cli.print.header=true; (2)加"--",其后的都被认为是注释,但 CLI 不解析注释。带有注释的文件只能通过这种方式执行: hive -f script_name (3)-e后跟带引号的hive指令或者查询,-S去掉多余的输出: hive -S -e "select * FROM mytable LIMIT 3" > /tmp/myquery (4)遍历所有分区的查询将产生一个巨大的MapRe
Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具,数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素,数据倾斜、job数分配的不合理、磁盘或网络I/O过高、MapReduce配置的不合理等等才是影响Hive性能的关键。
对于当前数据库的监控方式有很多,分为数据库自带、商用、开源三大类,每一种都有各自的特色;而对于 mysql 数据库由于其有很高的社区活跃度,监控方式更是多种多样,不管哪种监控方式最核心的就是监控数据,获取得到全面的监控数据后就是灵活的展示部分。
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EXPLAIN: 为 SELECT语句中使用到的每个表返回一条信息。它按照MySQL在处理语句时读取它们的顺序列出这些表。MySQL使用循环嵌套算法解析所有连接。意味着MySQL从第一个表中读取一行,然后在第二个表,第三个表中找到匹配的行,等等。
上篇文章说了,mysql的访问效率有几大类别,const,ref,Ref_null,rang,index,all,以及连接查询走索引,驱动表和被驱动表的查询效率。
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netcore,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode。
MySQL在旧表中增加唯一索引时,如何处理原有的重复数据?参考:mysql删除重复记录只保留一条 delete from `target_table` where id in (Select * from (select max(id) from `fans_sync_job` where 1=1 group by mp_id, job_type, job_status having count(*) > 1) as b); google的commons包有很多有用的工具,今天遇到一个问题,判断两个字
发现没有用到索引,type全是ALL,那么首先想到的就是建立一个索引,建立索引的字段当然是在where条件的字段。
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