最后，DBMS 还存储了大量的内部统计数据，比如不同值的数量，或者连接基数，或者数据范围之类的，这些是构建查询计划，查询执行中非常重要的。...用户可以查询 DBMS 的这个内部目录，它通常存储在这个 INFORMATION_SCHEMA 中，以获取关于数据库的信息以及各种统计信息等等。...比如可能是用户每次登陆的时候更新用户记录 获取用户上次登录时更新的词条数据 修改词条，即修改 pages 表以及添加一个新的记录到 revisions 表中。...使用前面维基百科的 OLTP 例子，例如用户登录需要查询单个用户，这个请求会走索引（索引在后面的课堂中会讲到，在第七讲），索引会告诉我们去哪个页的哪个槽去获取这个用户元组的位置，读取槽获取到用户元组位与页中的位置...，例如我们存储的是日期，那么我们不用每一个值都存储日期，而是第一个存储日期，之后的存储与第一个日期的相对日期） 缺点： 如果你想去重建一个单独的元组的所有数据，那么就比较慢 要做插入更新之类的事情要困难得多
获取单个文档 find_one() 在MongoDB中可以执行的最基本的查询类型是 find_one()。此方法返回与查询匹配的单个文档（或者None如果不匹配）。...在这里，我们用来 find_one()从posts集合中获取第一个文档： import pprint pprint.pprint(posts.find_one()) find_one()还支持查询结果文档必须匹配的特定元素...除了插入单个文档，我们还可以通过将列表作为第一个参数传递来执行批量插入操作insert_many()。...例如，让我们执行一个查询，在查询中我们将结果限制为早于某个特定日期的帖子，还按作者对结果进行排序： d = datetime.datetime(2009, 11, 12, 12) for post in...索引 添加索引可以帮助加速某些查询，还可以为查询和存储文档添加其他功能。在此示例中，我们将演示如何在键上创建唯一索引，该键将拒绝索引中已存在该键值的文档。
一、概念 使用聚合框架可以对集合中的文档进行变换和组合。基本上，可以用多个构件创建一个管道（pipeline），用于对一连串的文档进行处理。...排序（sorting）—> $sort 排序方向可以是1（升序）和 -1（降序）。 可以根据任何字段（或者多个字段）进行排序，与在普通查询中的语法相同。...{"$mod" : [expr1, expr2]} 接受两个表达式，将第一个表达式除以第二个表达式得到的余数作为结果。 字符串表达式 适用于单个文档的运算。...日期表达式 适用于单个文档的运算，只能对日期类型的字段进行日期操作，不能对非日期类型字段做日期操作。...{$week: "$date" } 以0到53之间的数字返回一年中日期的周数。周从星期日开始，第一周从一年中的第一个星期天开始。一年中第一个星期日之前的日子是在第0周。
在此之前，Stonebraker 教授主导了关系数据库 Ingres 研究项目，88 年，提出了 Postgres 的第一个原型设计。...创建的脚本将会包含恰当的创建和连接数据库的命令 psql -f db.out postgres 备份单个数据库 pg_dump -h localhost -U postgres(用户名) 数据库名...(缺省时同用户名) > /data/dum.sql 恢复单个数据库 psql -U postgres(用户名) 数据库名(缺省时同用户名) < /data/dum.sql 备份单个数据库并压缩...查询最大连接数 show max_connections; # 最大连接数也可以在pg配置文件中配置： # 在 postgresql.conf 中设置： max_connections = 500...pg_catalog.pg_database_size(d.datname) ELSE NULL END DESC -- nulls first LIMIT 20 统计数据库中各表占用磁盘大小
索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。...如果未指定，MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。...db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) $first 根据资源文档的排序获取第一个文档数据...db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) $last 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据...Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。
查询集合mycoll中的记录，只查询满足条件a=1的记录 it 最后一行求值的结果;用于进一步迭代（目前不知道在哪使用） DBQuery.shellBatchSize...db.inventory.find( { "size.uom": "in" } ) 聚合查询 aggregate() 管道的概念 管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数...$unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。 $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。 $sort：将输入文档排序后输出。...db.col.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) $first 根据资源文档的排序获取第一个文档数据...db.col.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) $last 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据
很多应用比如签到送积分、签到领取奖励： 签到 1 天送 10 积分，连续签到 2 天送 20 积分，3 天送 30 积分，4 天以上均送 50 积分等 如果连续签到中断，则重置计数，每月初重置计数 显示用户某个月的签到次数...用户签到：往此表插入一条数据，并更新连续签到天数 查询根据签到日期查询 统计根据 amount 统计 如果这样存数据，对于用户量大的应用，db可能扛不住，比如 1000W 用户，一天一条，那么一个月就是...它由一组 bit 位组成，每个 bit 位对应 0 和 1 两个状态，虽然内部还是采用 String 类型存储，但 Redis 提供了一些指令用于直接操作位图，可以把它看作是一个 bit 数组，数组的下标就是偏移量...offset value] [INCRBY type offset increment] [OVERFLOW WRAP/SAT/FAIL] BITPOS 查询指定字节区间第一个被设置成 1 的 bit...统计用户签到情况 获取用户某月签到情况，默认当前月，返回当前月的所有日期以及该日期的签到情况。 SignController ?
; select type from Article limit 3; SELECT ORDER BY子句 对单个查询列进行排序（order by） #Article表按aid从低到高查询作者姓名和文章类别...(在什么之间） #查询粉丝数在400到450之间的Article信息,按文章数降序排列 select * from Article where fans between 400 and 450 order...* from Article where (fans=300 or fans =400 )and articles>10; in操作符（值由逗号分隔，括在圆括号中） #查询粉丝数在400和500的Article...curtime(); #获取给定日期的年份——获取当前系统时间的年份 select year(CURDATE()); #获取给定日期的月份——获取当前系统时间的月份 select month(CURDATE...(column)对特定列中具有值的行进行计数，忽略NULL值 #统计文章数 select count(articles) from Article; #MAX()函数返回某列的最大值 #查询阅读量最多的文章类型
objectID是一个12字节的十六进制数： 前4个字节为当前时间戳 接下来3个字节的机器ID 接下来的2个字节中MongoDB的服务进程id 最后3个字节是简单的增量值 mongodb数据操作...#查询结果中只显示name字段，不显示age db.xianyu.find({},{name:1}) mongodb排序 排序：db.集合名称.find().sort({字段:1,...})...push： 在结果文档中插入值到一个数组中 $first： 根据资源文档的排序获取第一个文档数据 $last： 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据 聚合之$group group:将文档进行分组以便于统计数目...skip:跳过指定数量的文档数,返回剩下的文档 举个栗子： #查询age大于20 #按照hometown分组，并计数 #按照计数升序排序 #跳过前一个文档,返回第二个 db.xianyu.aggregate...，重点部分还是mongo高级查询以及聚合管道，一定要review几遍才记得住，本篇是python数据库交互的最后一篇，希望对你有所帮助。
GIN：GIN 代表广义倒排索引（generalized inverted indexes），主要用于单个字段中包含多个值的数据，例如 hstore、 array、 jsonb 以及 range 数据类型...GiST 和 SP-GiST 索引只对某些操作符类支持只用索引的扫描。其他索引类型不支持这种扫描。仅访问索引就可获取查询所需的全部数据，无需回表（Index-Only Scan）。...和Btree索引相比，Gist多字段索引在查询条件中包含索引字段的任何子集都会使用索引扫描，而Btree索引只有查询条件包含第一个索引字段才会使用索引扫描。...用于解决一些B-tree，GIN难以解决的数据减少问题，例如，范围是否相交，是否包含，地理位置中的点面相交，或者按点搜索附近的点。...在BRIN索引中，PostgreSQL会为每个8k大小的存储数据页面读取所选列的最大值和最小值，然后将该信息（页码以及列的最小值和最大值）存储到BRIN索引中。
使用聚合函数 count函数 使用Group子句进行查询 简单查询 上一篇我们介绍了如何用SQL语句创建表、修改表以及向表中插入数据.现在我们可以通过SQL语句对表中的数据按照自己的需求来进行查询....查询单个字段 –从课程表中查询出高数 与c语言程序设计的所有信息....())--表示获取月份 12 ,day(getdate())--表示日期天数 11 7.使用ORDER BY语句对查询的结果进行排序....COUNT()函数允许您对表中符合特定条件的所有行进行计数。 COUNT()函数返回由SELECT语句返回的结果集中的行数。COUNT()函数计算中包含NULL和非NULL值的行，也就是用计算所有行...欢迎小伙伴们私信提意见和提问哦！ 最后，小伙伴们的点赞就是给牛牛最大的支持，能不能给牛牛来一个一键三连呢？谢谢支持。
我们将： 部署一个依赖于 Postgres 的示例 Django 应用程序 在该应用程序上执行查询，并通过延迟监视执行的查询 注意：本博客文章是关于在 Kubernetes 集群中监视 SQL 查询，但相同的原则也可以扩展到其他协议...您还可以通过点击它们查看实际查询及其延迟以及它们的 RPS。 详细的 Postgres 流量 默认排序是最大延迟优先。...将显示如下内容： 按升序延迟排序的 SQL 查询，第 1 页 按升序延迟排序的 SQL 查询，第 2 页 在这里，我们可以看到在 http://localhost:8200/football/data/...然而，在 http://localhost:8200/football/join/ 中的连接查询大约花了 5 秒钟。如果这是一个实际的应用程序，延迟高达 2500 倍意味着存在瓶颈或低效的查询。...请记住，持续监控和分析 SQL 查询不仅仅是为了解决即时问题；它是为了积极塑造一个经受住时间和用户需求考验的强大、高效的系统。
用于存储布尔值（真/假）。 Double 双精度浮点值。用于存储浮点值。 Min/Max keys 将一个值与 BSON（二进制的 JSON）元素的最低值和最高值相对比。...中使用 sort() 方法对数据进行排序，sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用于降序排列。...db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, url : {$addToSet : “$url”}}}]) $first 根据资源文档的排序获取第一个文档数据...db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, first_url : {$first : “$url”}}}]) $last 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据...索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。
函数实际用于对分组后小组内成员标上行号，同时OVER窗中的ORDER BY是组内的排序，规则和正常排序一致 谓词、常见运算符和系统函数 谓词（Predicate，这个委托熟悉不？）...，以及其他常见正则表达式，如[ABC]、[A-Z]、[^1-9] 时间日期数据类型及其函数 在T-SQL中，常见的时间类型仅仅包含DATETIME，其实记住这个基本上足够用了。...),GETDATE(),120)获取日期信息 基本元数据查询 对于.NET程序员来说，元数据这个概念一点也不陌生，这儿指的是数据库本身以及其中对象的结构信息，接下来介绍最简单的几种元数据的查询...第一个是在一个查询中同时包含内联接和外联接的情况，由于表运算符的处理是有逻辑顺序的（其他为同时操作，之前有介绍），因而不同的联接顺序可能造成不同的结果集，比如在使用LEFT JOIN之后使用INNER...，第一个是NULL故障，在查询中存在NOT IN (某个子查询)，如果这个子查询的结果集中存在NULL，则无论如何其外部查询的结果也是空结果集，仍然是3值逻辑的理解。
检查用户的查询负载的WHERE子句并且查找一直被用来访问数据的表列。例如，如果大部分查询都倾向于用日期查找记录，那么按月或者按周的日期分区设计可能会对用户有益。...定义日期范围表分区 定义数字范围表分区 定义列表表分区 定义多级分区 对一个现有的表进行分区 定义日期范围表分区 一个按日期范围分区的表使用单个date或者timestamp列作为分区键列。...例如，对于一个用日期分区的表，用户可以按日分区并且得到365个每日的分区，而不是先按年分区然后按月建子分区再然后按日建子分区。一种多级设计可能会减少查询规划时间，但是一种平面的分区设计运行得更快。...在这个例子中，Jan16会在Feb16开始处结束。 定义数字范围表分区 一个按数字范围分区的表使用单个数字数据类型列作为分区键列。...例如，一个在日期列上的聚簇索引中数据会按照日期顺序存放。针对一个指定日期范围的查询将会导致对磁盘的一次有序地读取，这会利用快速的顺序访问。
这篇文章介绍了一些基本示例，这些示例说明了如何搜索和编写基本查询以及如何使用图表将其可视化。探索的机会是无限的。 ? Dex交易量百分比 在以太坊等公共区块链中，所有信息本来就是公共的。...运行简单查询的结果显示在结果部分 太好了，我们在结果部分中有一些结果，但这是以太坊有史以来的前 5 个交易。要获取最后一个，我们可以首先在其中一列中按降序对查询进行排序。...这也将使查询运行更快 group by 1 order by 1：1 这是我们选择的第一列(date_trunc)。我们将结果按日期分组并按日期排序。...最有用的可能用*Chart(图表)*来绘制简单的图表，但是还有*Counter(计数器)*可以显示单个数据，(pivot table)数据透视表等等。 在此案例中，我们需要一个图表。...我们要绘制发送的 ETH 的总和作为日期的函数。相应选择 X 和 Y 轴 ? 就是这样，我们有一个基本图表。还有更多的可能性可以玩。图表样式，颜色，标签等。 最后，保存图表以添加到查询结果中。
水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。...例如：按日期将不同月甚至是日的数据分散到不同的库中；将userId为1~9999的记录分到第一个库，10000~20000的分到第二个库，以此类推。...这样同一个用户的数据会分散到同一个库中，如果查询条件带有cusno字段，则可明确定位到相应库去查询。另外，搜索公众号前端技术精选后台回复“前端”，获取一份惊喜礼包。...10位的长度最多支持部署1024个节点 最后12位是毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序列 这样的好处是：毫秒数在高位，生成的ID整体上按时间趋势递增；不依赖第三方系统...此外还需要根据当前的数据量和QPS，以及业务发展的速度，进行容量规划，推算出大概需要多少分片（一般建议单个分片上的单表数据量不超过1000W）。
水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。...例如：按日期将不同月甚至是日的数据分散到不同的库中；将userId为1~9999的记录分到第一个库，10000~20000的分到第二个库，以此类推。...但是如果取得页数很大，情况则变得复杂很多，因为各分片节点中的数据可能是随机的，为了排序的准确性，需要将所有节点的前N页数据都排序好做合并，最后再进行整体的排序，这样的操作时很耗费CPU和内存资源的，所以页数越大...10位的长度最多支持部署1024个节点 最后12位是毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序列 ?...此外还需要根据当前的数据量和QPS，以及业务发展的速度，进行容量规划，推算出大概需要多少分片（一般建议单个分片上的单表数据量不超过1000W） 如果采用数值范围分片，只需要添加节点就可以进行扩容了，不需要对分片数据迁移
水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。如图所示： ?...例如：按日期将不同月甚至是日的数据分散到不同的库中；将userId为1~9999的记录分到第一个库，10000~20000的分到第二个库，以此类推。...因为各分片节点中的数据可能是随机的，为了排序的准确性，需要将所有节点的前N页数据都排序好做合并，最后再进行整体的排序，这样的操作时很耗费CPU和内存资源的，所以页数越大，系统的性能也会越差。...10位的长度最多支持部署1024个节点 最后12位是毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序列 ?...此外，还需要根据当前的数据量和QPS，以及业务发展的速度，进行容量规划，推算出大概需要多少分片（一般建议单个分片上的单表数据量不超过1000W）。
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