窗口函数(window function), 也可以被称为 OLAP函数 或 分析函数。
PIVOT用于将列值旋转为列名(即行转列),在SQL Server 2000可以用聚合函数配合CASE语句实现
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析、性能优化,个人博客:https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8,欢迎讨论。
CDA数据分析师 出品 编辑:Mika 在本中,我们将探讨一下如何能成为一名SQL开发人员,以及需要哪些技能和特质。 点击下方视频,先睹为快 http://mpvideo.qpic.cn/0bc3
无论是什么关系型数据库,尤其在OLTP系统中,索引是提升数据访问速度的常用方式之一,但是不同类型的数据库,对索引碎片的处理可能会略有不同。
转载自 https://www.cnblogs.com/jingfengling/p/5962182.html
performance_schema 是 MySQL 数据库中的一个内置的系统数据库,最早从MySQL5.5版本产生,这个数据库主要用于收集和存储与数据库性能相关的统计信息和指标。
概述:在评测各个云厂商的云数据库的时候,我们经常被各种复杂的数据迷惑,不知道该怎么看数据库的性能,怎么评比价格,怎么选出性价比超高的产品,对于大部分没法试用(原因你知道的,费用太高)的产品,就只能听厂商宣传了,今天我们来一起探讨如何评选出一款性价比超高的云数据库。 PS: 目前主流的云数据库一般分两大类,一类是互联网公司常用的开源数据库MySQL,一类是Windows下标配的SQL Server,这两大类产品都拥有自己的客户群。本次评测也围绕这两类展开。 PPS: 本次参与评测的厂商有:AWS(国际),AW
通过SQL Server Profiler 跟踪程序或者数据库运行过程中SQL的运行信息。然后分析sql耗时,从而明白优化点。
当索引所在页面的基于主关键字的逻辑顺序,和数据文件中的物理顺序不匹配时,碎片就产生了。所有的叶级页包含了指向前一个和后一个页的指针。这样就形成一个双链表。理想情况下,数据文件中页的物理顺序会和逻辑顺序匹配。整个磁盘的工作性能在物理顺序匹配逻辑顺序时将显著提升。对某些特定的查询而言,这将带来极佳的性能。当物理排序和逻辑排序不匹配时,磁盘的工作性能会变得低效,这是因为磁头必须向前和向后移动来查找索引,而不是只象某个单一方向来搜索。碎片会影响I/O性能,不过对于位于SQL Server数据缓冲内的数据页而言,碎片
SQL Server医疗信息管理系统数据库【英文版-源码】–(Medical Management System Database)
Zabbix没有报表导出的功能,于是通过编写脚本导出zabbix数据并发邮件。效果如下: image.png 下面是脚本,可根据自己的具体情况修改: #!/usr/bin/python #coding:utf-8 import MySQLdb import time,datetime import xlsxwriter import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.mime.multipart import MIM
大家好,我是田维常,可以叫我老田,也可以叫我田哥。2017年的时候,我刚去上海,朋友内推我去美团面试,之前我也写过一个一篇文章,也是在美团面试中遇到的:
如果想要把null当做0,那么可以使用IsNull函数把null转换成0,语法如下:
商务智能,即BI(Business Intelligence),是一种将存储于各种信息系统中的数据转换成有用信息的技术,它起源于经理信息系统(EIS),是决策支持系统(DSS)的继承和拔高。它通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。在企业做大做强的过程中,商务智能扮演着至关重要的角色,它使企业能精确地把握不断变化的商业环境,作出快速而准确的管理决策。
背景 最近一个客户找到我说是所有的SQL Server 服务器的内存都被用光了,然后截图给我看了一台服务器的任务管理器。如图 这里要说明一下任务管理器不会完整的告诉真的内存或者CPU的使用情况,也就是
了解mysql数据库压测 本测试在4c8g的虚拟机实例中的MYSQL容器中测试 测试mysql启动方式 docker run -d --name mysql --restart=always -e MYSQL_ROOT_PASSOWRD=admin123 -p 3306:3306 -v /data/mysql_data:/var/lib/mysql mysql:5.6 单节点的数据库压力测试 单条数据库查询语句测试 root@80cdcfd8e850:/# mysqlslap -uroot -p --aut
在物联网时代,大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。物联网提供源源不断的数据流,使实时数据分析成为分析数据的理想工具。
实验一 数据库管理系统软件的使用 一、实验目的 (1)认识几种常见的数据库管理系统,熟悉它们的使用界面; (2)熟练掌握建立数据库和表,向数据库输入数据、修改数据和删除数据的操作。 二、实验内容 分别在Access 和SQL SERVER2000 中建立数据库并设计各表,输入多条实际数据,并实现 数据的增、删、改操作。 三、实验步骤: 分别在ACCESS数据库管理系统和SQL SERVR 2005环境下利用图形操作界面(非SQL语句)实现以下操作: 1、创建用于学生管理数据库,数据库名为对表中的记录进行浏览
LevelDB简介 LevelDB一句话描述 LevelDB是google开发的,一个速度非常块的KV存储库(storage library),它支持字符串的key与字符串的value,并且这种映射关系按key排序(ordered mapping)。 LevelDB的十大特性 1)key和value可以是字符串或者字节流 2)数据按key排列,有序存储 3)调用方可以重载排序方法,以实现自定义排序 4)基本操作只有3种: 4.1)Put(key, value) 4.2)Get(key) 4
MQTT 协议是一种专为物联网应用而设计的轻量级消息传输协议。它具有简单、开放、易于实现的特点,是物联网应用的理想选择。MQTT 数据以连续实时的方式进行传输,非常适合由流处理引擎进行处理。
作者 | 邹建,资深数据库专家,精通各项 SQL Server 技术,具有丰富的管理、维护、优化能力以及业务应用经验。他一直热心于技术知识的分享、传播,持续活跃在 CSDN 和 MSDN 社区,曾多年蝉联 CSDN 论坛积分榜首。
前言 在此系列中涵盖了微软在商业智能(BI)模块系统所能提供的所有挖掘算法,当然此框架完全可以自己扩充,可以自定义挖掘算法,不过目前此系列中还不涉及,只涉及微软提供的算法,当然这些算法已经基本涵盖大部分的商业数据挖掘的应用场景,也就是说熟练了这些算法大部分的应用场景都能游刃有余的解决,每篇算法总结包含:算法原理、算法特点、应用场景以及具体的操作详细步骤。 本篇介绍的为Microsoft线性回归分析算法,此算法其实原理和Microsoft神经网络分析算法一样,只是侧重点不一样,Microsoft神经网络算法
响应时间(response time 简称RT)是从系统接收请求开始到返回响应之间的时间跨度,是一项极其重要的性能指标。它可以从侧面反映系统的整体吞吐量,也是业务请求(比如sql 请求)的性能好坏的判断依据。
作者题记:CPU高使用率往往会导致SQL Server服务响应缓慢,查询超时,甚至服务挂起僵死,可以说CPU高使用率是数据库这种后台进程服务的第一大杀手。引发CPU过高的原因有很多,今天主要从索引的角度进行分析。 引发CPU过高的最常见的两类索引问题是索引缺失和索引碎片。首先我们来分析索引缺失。 一、索引缺失 场景分析 关系型数据库(RDBMS)系统中,索引缺失最为常见会导致I/O读取很高,进而导致CPU使用率很高。这是因为当查询优化器在执行计划评估过程中,发现没有合适的索引可以使用时,不得不选择走全表
触发器 是一种特殊类型的存储过程,它不同于我们前面介绍过的存储过程。存储过程可以通过语句直接调用,而 触发器主要是通过事件进行触发而被执行的. 例如当对某一表进行诸如UPDATE(修改)、INSERT(插入)、DELETE(删除)这些操作时,SQL Server 就会自动执行触发器所定义的SQL语句,从而确保对数据之间的相互关系,实时更新.
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导读:面对一个新数据集时,人们往往会关心数据中的异常值、数据的分布形式、行列之间的关系等。SQL是一种专为数据计算设计的语言,其中已经内置了许多数据汇总函数,也支持用户编写SQL命令实现更为复杂的汇总需求。
MySQL 慢查询,全称 慢查询日志 ,它是 MySQL 提供的一种日志记录,用了记录在 MySQL 中响应时间超过阈值的语句。
TiDB 中的慢查询日志是一项 关键的性能监控工具,其主要作用在于协助数据库管理员追踪执行时间较长的 SQL 查询语句。 通过记录那些超过设定阈值的查询,慢查询日志为性能优化提供了关键的线索,有助于发现潜在的性能瓶颈,优化索引以及重构查询语句,从而提升数据库的整体性能。 本文将主要介绍 TiDB 中慢查询日志的功能,并探讨常用的慢查询日志分析方法 。
存储过程是一组完成特定功能的SQL 语句集合,经编译后存储在数据库中。 存储过程作为一个单元进行处理并以一个名称来标识。它能向用户返回数据、向数据库表中写入或修改数据等操作。 用户通过指定存储过程的名字并给出参数(如果该存储过程带有参数)来执行它。 存储过程的作用 执行速度快; 减少网络流量; 作为一种安全机制。通过设置用户只可能使用存储过程访问数据,限制用户不能直接操作数据库中的敏感数据,以保障数据的安全性; 屏蔽T-SQL命令,提供交互查询的客户接口,增加数据库应用的方便性。 存储过程和函数的异同 本质
建立数据库: 建立数据库时编码字符集采用utf8 排序规则: 后缀"_cs"或者"_ci"意思是区分大小写和不区分大小写(Case Sensitive & Case Insensitve) 后缀"_bin" 规定每个字符串用二进制编码存储,区分大小写,可以直接存储二进制的内容 utf-8有默认的排序规则: 命令:SHOW CHARSET LIKE 'utf8%'; 注意点:什么时候需要区分大小写需要在设计和使用时注意 如果排序规则使用的是不区分大小写,但部分表字段需要区分大小写,则可以对该字段进
今天凌晨的朋友圈“地震”,一大帮果粉高呼“科技,以换芯为本” “买处理器送手机”,跪倒在了新款iPhone SE的石榴裙下。
之前我们简单的了解了增、删、改、查这几类T-SQL语法来操纵数据表,但是为了更方便快捷地完成大量任务,SQL Server 提供了一些内部函数,可以和SQL Server 的SELECT语句来联合使用,进行类型转换、日期处理、数学计算、实现系统功能。
我们用 explain 分析包含 group by 的 select 语句时,从输出结果的 Extra 列经常可以看到 Using temporary; Using filesort。看到这个,我们就知道 MySQL 使用了临时表来实现 group by。
我们前几篇文章介绍了什么是索引,索引分析explain语法的用法,以及索引如何优化等文章,如果大家对这些知识点不熟悉,可以在历史文章里找一下。
FILESTREAM是SQL Server 2008中的一个新特性,允许以独立文件的形式存放大对象数据,而不是以往一样将所有数据都保存到数据文件中。以往在对业务系统的文件进行管理时有两种方法,一种是将文件保存到服务器文件系统中,数据库中只保存了该文件的路径,在使用该文件时应用程序连接到服务器读取文件;另一种是将文件以varbinary(max)或image数据类型保存到SQL Server中。而SQL Server 2008提供了FILESTREAM,结合这两种方式的优点。
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过longquerytime值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。longquerytime的默认值为10,意思是运行10S以上的语句。
腾讯云数据库持续发力,产品发布和功能更新进入爆发期。继重磅推出最高50万QPS的Redis 4.0标准版(点击可跳转阅读)后,云数据库SQL Server 2017版也已全面商用。
墨墨导读:3月初,ScaleGrid发布了数据库趋势报告:SQL打败NoSQL,MySQL最受欢迎。
前一段时间写SQL比较频繁,有时候想要用group by 来进行分组,却总是报错,今天就总结一下group by 的用法。
响应时间(response time 简称 RT)是从系统接收请求开始到返回响应之间的时间跨度,是一项极其重要的性能指标。它可以从侧面反映系统的整体吞吐量,也是业务请求(比如 sql 请求)的性能好坏的判断依据。
【1】建立信息系学生的视图。 CREATE VIEW IS_Student AS SELECT Sno,Sname,Sage FROM Student WHERE Sdept= 'IS'; 【1】建立信息系学生的视图,并要求进行修改和插入操作时仍需保证该视图只有信息系的学生 。 CREATE VIEW IS_Student AS SELECT Sno,Sname,Sage FROM Student WHERE Sdept= 'IS' WITH CHECK OPTION; 【1】 建立信息系选修了1号课程的学生的视图(包括学号、姓名、成绩)。 CREATE VIEW IS_S1(Sno,Sname,Grade) AS SELECT Student.Sno,Sname,Grade FROM Student,SC WHERE Sdept= 'IS' AND Student.Sno=SC.Sno AND SC.Cno= '1'; 【1】 建立信息系选修了1号课程且成绩在90分以上的学生的视图。 CREATE VIEW IS_S2 AS SELECT Sno,Sname,Grade FROM IS_S1 WHERE Grade>=90; 带表达式的视图 【1】定义一个反映学生出生年份的视图。 CREATE VIEW BT_S(Sno,Sname,Sbirth) AS SELECT Sno,Sname,2014-Sage FROM Student; 分组视图 【1】将学生的学号及平均成绩定义为一个视图 CREAT VIEW S_G(Sno,Gavg) AS SELECT Sno,AVG(Grade) FROM SC GROUP BY Sno; 【1】将Student表中所有女生记录定义为一个视图 CREATE VIEW F_Student(F_Sno,name,sex,age,dept) AS SELECT * /*没有不指定属性列*/ FROM Student WHERE Ssex=‘女’; 缺点:修改基表Student的结构后,Student表与F_Student视图 的映象关系被破坏,导致该视图不能正确工作。
Opserver是闻名遐迩的网站Stack Overflow的开源监控解决方案,由Stack Exchange发布。它基于.NET框架构建,这在监控工具领域有些与众不同。 旨在为每个受监控系统的健康状况提供一个快速的总体视图,还允许用户使用下钻方法进行深入挖掘。Nick Craver是Opserver的创建者之一,他告诉InfoQ: 我们认为,监控系统应该在一个较高的层次上展示系统,出现了什么错误,并允许用户通过下钻来了解更多细节。 Opserver以Web仪表板的形式进行组织,每个仪表板专门针对一个特定的
在SQL Server 2008中,新的FILESTREAM(文件流)特性和varbinary列配合,你可以在服务器的文件系统上存储真实的数据,但可以在数据库上下文内管理和访问,这个特性让SQL Server不仅可以维护好数据库内记录的完整性,也能够维护好数据库记录和外部文件之间的完整性。因为这个特性是在现有的varbinary(max)数据类型之上实现的,开发人员可以轻易地用上这个特性,不用对应用程序的架构进行改动。 FILESTREAM使SQL Server数据库引擎和NTFS文件系统成为了一个整体。T
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/758/1.html
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