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Raw SQL，Query Builder与ORM

有了 Database Driver 就可以很方便地连接数据库，并执行后续查询操作了。...例如，要从users表查询id为9527的记录的name字段的话，用 Query Builder 可以这样描述（以Knex为例）： knex.select('name').from('users').where...('id', '=', 9527) // 或 knex('users').select('name').where('id', '=', 9527) // 或 knex('users').select(...一般无法覆盖 SQL 的所有用法，一些场景下仍然需要手搓 SQL 语句 性能：工具按既定规则生成的 SQL，简洁程度和性能都比不了人工思考优化过的产物 比如 Knex 并未对View（视图）和Stored...缺点 其缺点集中在： 通用性：ORM 是面向特定（编程）语言的，不同语言下需要使用不同的 ORM，API 也各不相同 高度抽象：SQL 等细节被隐藏起来了，如果不清楚背后发生了什么，很容易产生性能问题

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如何使用node操作sqlite

同时配置了连接池的最小连接数和最大连接数。定义了迁移文件和种子数据文件的目录，以及迁移记录表的表名。开启了调试模式，输出SQL查询语句和参数。 根据实际需求，可以根据以上配置参数进行灵活的配置。...具体的配置项及其含义可以参考knex的官方文档。 创建数据库表 在使用knex创建表之前，可以通过knex.schema.hasTable()方法检查表是否已经存在。...exists) { return knex.schema.createTable('users', (table) => { table.increments('id').primary...需要注意的是，在实际开发中，根据业务需求可能需要对表结构进行更精确的判断，比如检查是否存在特定的列等，可以根据具体情况进行扩展。...successfully'); }).catch((err) => { console.error(err); }); 删除数据： knex('users') .where('id

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Serverless 最佳实践之数据库的连接和查询

Serverless 最佳实践的第二讲来了，本讲将帮你 Get 以下技巧： 利用云函数的生命周期来管理数据库连接，降低连接数并提升性能 使用 Knex 简化 Sql 拼接，并与 TypeScript...from 'knex'; // 使用 TypeScript 来定义用户表的结构interface User { id: number; name: string;} // 初始化数据库对象const...pool); // 复用 sql 插件自动维护的数据库连接 return await users.where({ id: 1 }); // Knex 形式的数据库查询 }}); 上面的代码中有两个要点...： Knex 支持使用 TypeScript 的 interface 作为返回数据类型 sql 插件需要把连接池注入到 Knex 中以利用云函数的生命周期来管理连接 按上面的写法，云函数本身的业务代码是没问题了...具体示例可以点击下方的“阅读原文”，查看我在 Github 上写的示例代码，示例代码中包括了以下最佳实践示例： 基于 Knex 和 TypeScript 定义共用数据表 基于文件夹来分库分业务

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用 Node + MySQL 处理 100G 数据

每个分区都保存 created_at 列小于第二天的值。这也意味着从 from20120414保留所有在 2012-04-15 以前的数据，所以这是执行清理时我们将删除的分区。...Node.js 和 MySQL 的表分区示例 我们来看看实际的解决方案。对于这里的示例，我们将使用knex ，它是为 JavaScript 而生的查询构建器。...('information_schema.partitions') .select(knex.raw('partition_name as name'), knex.raw('partition_description...开始时，用户用以下顺序覆盖分区天数： [start,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,future]。一个月左右，用户决定升级。在这种情况下，丢失的分区是 [-10,-9,-8,0] 。...在最开始时创建比 -7 天更老的分区是没有意义的，因为那些数据注定是被抛弃的，并且还会导致如下的一个分区列表 [start,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,-10,-9,-8,0,future

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用 Node + MySQL 如何处理 100G 数据

每个分区都保存 created_at 列小于第二天的值。这也意味着从 from20120414 保留所有在 2012-04-15 以前的数据，所以这是执行清理时我们将删除的分区。...Node.js 和 MySQL 的表分区示例 我们来看看实际的解决方案。对于这里的示例，我们将使用 knex ，它是为 JavaScript 而生的查询构建器。...('information_schema.partitions') .select(knex.raw('partition_name as name'), knex.raw('partition_description...开始时，用户用以下顺序覆盖分区天数： [ start, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, future ] 。一个月左右，用户决定升级。...在最开始时创建比 -7 天更老的分区是没有意义的，因为那些数据注定是被抛弃的，并且还会导致如下的一个分区列表 [ start, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, -10, -9,

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在NodeJS中利用bookshelf.js进行事务(transaction)管理

它是一个精益的对象关系映射器（lean Object Relation Mapper），允许你使用原始的knex接口，因为当你需要自定义查询时，它有时并不能完全满足老一套的惯例。...= require('knex')(dbConfig); Bookshelf = require('bookshelf')(knex); /** * This solves.../base')(); // 一般情况下后台或者DBA的同学会帮我们把数据库和表建好，我们直接操作就好。所以我们只需要利用已有的表结构初始化一个ORM的实例来进行操作。.../base')(); // 一般情况下后台或者DBA的同学会帮我们把数据库和表建好，我们直接操作就好。所以我们只需要利用已有的表结构初始化一个ORM的实例来进行操作。...save(null, { transacting: t }) .then(function (users){ return Room.forge({ userId: user.id

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在 NodeJS 中利用 bookshelf.js 进行事务管理

它是一个精益的对象关系映射器（lean Object Relation Mapper），允许你使用原始的knex接口，因为当你需要自定义查询时，它有时并不能完全满足老一套的惯例。...= require('knex')(dbConfig); Bookshelf = require('bookshelf')(knex); /** * This solves the.../base')(); // 一般情况下后台或者DBA的同学会帮我们把数据库和表建好，我们直接操作就好。所以我们只需要利用已有的表结构初始化一个ORM的实例来进行操作。.../base')(); // 一般情况下后台或者DBA的同学会帮我们把数据库和表建好，我们直接操作就好。所以我们只需要利用已有的表结构初始化一个ORM的实例来进行操作。...save(null, { transacting: t }) .then(function (users){ return Room.forge({ userId: user.id

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在NodeJS中利用bookshelf.js进行事务(transaction)管理

它是一个精益的对象关系映射器（lean Object Relation Mapper），允许你使用原始的knex接口，因为当你需要自定义查询时，它有时并不能完全满足老一套的惯例。...= require('knex')(dbConfig); Bookshelf = require('bookshelf')(knex); /** * This solves.../base')(); // 一般情况下后台或者DBA的同学会帮我们把数据库和表建好，我们直接操作就好。所以我们只需要利用已有的表结构初始化一个ORM的实例来进行操作。.../base')(); // 一般情况下后台或者DBA的同学会帮我们把数据库和表建好，我们直接操作就好。所以我们只需要利用已有的表结构初始化一个ORM的实例来进行操作。...save(null, { transacting: t }) .then(function (users){ return Room.forge({ userId: user.id

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【mysql系列】细谈explain执行计划之“谜”

这可能是在 const 之外最好的连接类型了，简单的 select 查询不会出现这种 type。 ? id列都是1，当id列值一样时，从上到下执行表。...一般出现在查询的列被索引列覆盖。 ? Using where Extra显示Using where，表示没有用到索引，查询的列未被索引列覆盖。 ?...Using where Using index Extra显示Using whre Using index，表示查询的列被索引列覆盖，并且where筛选条件是索引列之一,但不是最左原则中第一个索引，常出现在联合索引场景...NULL Extra显示null，表示查询的列未被索引列覆盖，并且where筛选条件是索引的前导列，说明用到了索引， 但是部分字段未被索引列覆盖，必须通过“回表”来实现，所以不是纯粹地用到了索引，也不是完全没用到索引...Using index condition Extra显示Using index condition与Using where类似，查询的列不完全被索引列覆盖，where条件中是一个前导列的范围。

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MySQL数据库：explain执行计划详解

8、ref： 显示哪个字段或者常量与key一起被使用。 （1）如果是使用的常量等值查询，这里会显示const。 （2）如果是连接查询，被驱动表的执行计划这里会显示驱动表的关联字段。...这个列可以显示的信息非常多，有几十种，常用的有： 类型 说明 using index 使用覆盖索引 using index condition 查询的列未被索引覆盖，where筛选条件是索引的前导列 using...where 查询的列未被索引覆盖，where筛选条件非索引的前导列 using index;using where 查询的列被索引覆盖，where筛选条件非索引的前导列 NULL （既没有using...index，也没有using where; using index，也没有using where） 查询的列未被索引覆盖，并且where筛选条件是索引的前导列。...第四：（id = 1）：【select d1.name, … d2 from … d1】：select_type为PRIMARY表示该查询为最外层查询，table列被标记为 “derived3”表示查询结果来自于一个衍生表

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Explain详解与索引最佳实践

在查询中的每个表会输出一行，如果有两个表通过 join 连接查询，那么会输出两行。表的意义相当广泛：可以是子查询、一个 union 结果等。...额外还有 filtered 列，是一个半分比的值，rows * filtered/100 可以估算出将要和 explain 中前一个表进行连接的行数（前一个表指 explain 中的id值比当前表id...Extra列 这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下： Using index：查询的列被索引覆盖，并且where筛选条件是索引的前导列，是性能高的表现。...Using where Using index：查询的列被索引覆盖，并且where筛选条件是索引列之一但是不是索引的前导列，意味着无法直接通过索引查找来查询到符合条件的数据 mysql> explain...Using index condition：与Using where类似，查询的列不完全被索引覆盖，where条件中是一个前导列的范围； mysql> explain select * from film_actor

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最完整的Explain总结，SQL优化不再困难

注意： 在连接查询的执行计划中，每个表都会对应一条记录，这些记录的id列的值是相同的，出现在前边的表表示驱动表，出现在后边的表表示被驱动表。...在连接查询时，如果被驱动表是通过主键或者唯一二级索引列等值匹配的方式进行访问的（如果该主键或者唯一二级索引是联合索引的话，所有的索引列都必须进行等值比较），则对该被驱动表的访问方法就是eq_ref，比方说...t1的访问方法是eq_ref，而对应的ref列的值是canal_manager.t2.id，这说明在对被驱动表进行访问时会用到PRIMARY索引，也就是聚簇索引与一个列进行等值匹配的条件，于t2表的id...Using index 查询的列被索引覆盖，并且where筛选条件是索引的前导列，是性能高的表现。一般是使用了覆盖索引(索引包含了所有查询的字段)。...比如下边这个查询 mysql> EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE name= 'a1b6cee57a'; Using where Using index 查询的列被索引覆盖

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如何使用 EXPLAIN 精准查看执行计划？

EXPLAIN 可以帮助我们了解数据表的读取顺序、SELECT 子句的类型、数据表的访问类型、可使用的索引、实际使用的索引、使用的索引长度、上一个表的连接匹配条件、被优化器查询的行的数量以及额外的信息（...SQL 执行的顺序是根据 id 从大到小执行的，也就是 id 越大越先执行，当 id 相同时，从上到下执行。 数据表的访问类型所对应的 type 列是我们比较关注的信息。...如果我们在 Extral 列中看到 Using index，说明采用了索引覆盖，也就是索引可以覆盖所需的 SELECT 字段，就不需要进行回表，这样就减少了数据查找的开销。...你能看到这里的访问方式采用了 index 的方式，key 列采用了联合索引，进行扫描。Extral 列为 Using index，告诉我们索引可以覆盖 SELECT 中的字段，也就不需要回表查询了。...这里 user_id 为普通索引（因为 user_id 在商品评论表中可能是重复的），因此采用的访问类型是 ref，同时在 ref 列中显示 const，表示连接匹配条件是常量，用于索引列的查找。

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MySQL-索引优化篇(1)_安装演示库 & & explain参数

宽度小意味着I/O 少，效率高 ---- 覆盖索引 定义 覆盖索引: 如果一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值 ,简言之----->只需扫描索列而无须回表查非索引列的字段。...type: ALL ----------------------> 连接类型 possible_keys: idx_fk_language_id -----> 可用的索引 key...SELECT, FROM子句的子查询) (9) UNCACHEABLE SUBQUERY(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行) ---- type 代表连接类型 常用的类型有...index: Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树 range:只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行 ref: 表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值...eq_ref: 类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件 const

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到底为什么不建议使用SELECT * ？

index，表示我们的查询列表以及搜索条件中只包含属于某个索引的列，也就是使用了覆盖索引，能够直接摒弃回表操作，大幅度提高查询效率。...t2 ON t1.m = t2.m; 这里我使用了STRAIGHT_JOIN强制令t1表作为驱动表，t2表作为被驱动表 对于连接查询而言，驱动表只会被访问一遍，而被驱动表却要被访问好多遍，具体的访问次数取决于驱动表中符合查询记录的记录条数...由于已经强制确定了驱动表和被驱动表，下面我们说一下两表连接的本质： t1作为驱动表，针对驱动表的过滤条件，执行对t1表的查询。...既然使用了索引，为了避免重蹈无法使用覆盖索引的覆辙，我们也应该尽量不要直接SELECT *，而是将真正用到的字段作为查询列，并为其建立适当的索引。...最好的情况是join buffer足够大，能容纳驱动表结果集中的所有记录，这样只需要访问一次被驱动表就可以完成连接操作了。

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✅分析SQL执行计划，需要关注哪些重要信息

ref：用来表示哪些列或常量被用来与 key 列中命名的索引进行比较。rows：表示此操作需要扫描的行数，即扫描表中多少行才能得到结果。filtered：表示此操作过滤掉的行数占扫描行数的百分比。...比如：explain select * from t1 join t2 on t1.id = t2.id where t1.f = 'P';当连接操作中使用了唯一索引或主键索引，并且连接条件是基于这些索引的等值条件时...这可能出现在列未被索引覆盖，或者 where 筛选条件涉及非索引的前导列或非索引列。...Using where; Using index（使用 where；使用索引）：查询的列被索引覆盖，且 where 筛选条件是索引列之一，但不是索引的前导列，或者 where 筛选条件是索引列前导列的一个范围...'d','sd'); # 索引覆盖，但是前导列是个范围Using join buffer（使用连接缓存）：MySQL 使用了连接缓存。

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为什么不建议你使用SELECT *

index，表示我们的查询列表以及搜索条件中只包含属于某个索引的列，也就是使用了覆盖索引，能够直接摒弃回表操作，大幅度提高查询效率。....m = t2.m;这里我使用了STRAIGHT_JOIN强制令t1表作为驱动表，t2表作为被驱动表对于连接查询而言，驱动表只会被访问一遍，而被驱动表却要被访问好多遍，具体的访问次数取决于驱动表中符合查询记录的记录条数...由于已经强制确定了驱动表和被驱动表，下面我们说一下两表连接的本质：t1作为驱动表，针对驱动表的过滤条件，执行对t1表的查询。...其中一个办法就是创建索引，最好是在被驱动表（t2）连接条件涉及到的字段上创建索引，毕竟被驱动表需要被查询好多次，而且对被驱动表的访问本质上就是个单表查询而已（因为t1结果集定了，每次连接t2的查询条件也就定死了...既然使用了索引，为了避免重蹈无法使用覆盖索引的覆辙，我们也应该尽量不要直接SELECT *，而是将真正用到的字段作为查询列，并为其建立适当的索引。

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MySQL EXPLAIN详解

index：全索引扫描 表示查询会遍历整个索引，而不是表中的实际行数。这可能是因为查询的列没有被索引覆盖，或者查询不使用索引而进行全表扫描。...这可能导致查询执行时需要全表扫描，影响性能。 覆盖索引 如果查询的列在某个索引中全部包含，这个索引可能成为覆盖索引。覆盖索引可以提高性能，因为它不需要回表查找实际的行数据。...覆盖索引 如果key字段使用了索引，并且在Extra字段中显示了Using index，表示使用了覆盖索引。覆盖索引指的是查询所需的数据都包含在索引中，无需回表查找实际的行数据，通常提高性能。...ref值的含义 ref字段的值指示了连接表时所使用的索引，通常与关联条件中的列有关。如果没有连接操作，ref字段可能显示NULL。...单表查询 在单表查询中，rows表示预计从表中检索的行数。 多表查询 在多表连接查询中，rows表示联接操作后预计返回的行数。 对于联接操作，rows的值可能会受到连接条件、索引的影响。

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