FOR XML子句都是将行结果集转换为XML结果集，那么如果想要将XML文档转换成行结果集，这时就要使用OPENXML函数。...OPENXML在SQL Server 2000中就已经提供，但是在SQL Server 2005对该函数进行了增强。...使用OPENXML函数将该XML文档转换为行结果集的代码: declare @mydoc xml set @mydoc=' <row FirstName="Gustavo" ...Abel 若将代码中OPENXML函数的第三个参数换为2那么将返回2行NULL值，因为2表示查询以元素为中心，而row节点下没有其他元素。...其实SQL Server 2005内部是根据第三个参数的二进制比特位上的值来确定查询的方式的。
SQL：将查询结果插入到另一个表的三种情况 一：如果要插入目标表不存在： select * into 目标表 from 表 where … 二：如果要插入目标表已经存在： insert into 目的表...col3,col4,…) select col1,col2,col3,col4,… from a where… 三：如果是跨数据库操作的话： 怎么把A数据库的atable表所查询的东西，全部插入到B
SQL：将查询结果插入到另一个表的三种情况 一：如果要插入目标表不存在： select * into 目标表 from 表 where … 二：如果要插入目标表已经存在： insert into...col3,col4,…) select col1,col2,col3,col4,… from a where… 三：如果是跨数据库操作的话： 怎么把A数据库的atable表所查询的东西，全部插入到B
#include void sort(int*x,int n) { int i,j,k,t; for(i=0;i<n-1;i++) { k=i; for(j=i+1;j<n;j+...+) if(x[j]>x[k]) k=j; if(k!...=i) { t=x[i]; x[i]=x[k]; x[k]=t; } } } void main() { FILE*fp; int *p,i,a[10]; fp=fopen
完整SQL隐藏关键信息explain select xxfrom a left join r on a.x= r.xwhere xx xx xx xx xxorder by a.submitTime...当MySQL优化器决定使用Using filesort时，它会在内存或者磁盘上创建一个临时文件，将查询结果写入该临时文件，并进行排序操作。最后，将排序后的结果返回给用户。...Using filesort的工作原理可以分为以下几个步骤：执行查询操作，获取满足查询条件的数据集。将数据集按照排序字段进行排序，如果排序字段没有创建索引，则使用全表扫描的方式进行排序操作。...数据预处理：对于数据集较大或者排序字段取值分布不均匀的情况，可以通过数据预处理的方式，对数据进行分段、分区等操作，从而减少Using filesort的性能开销。...选择合适的排序字段、优化数据分布和排序结果、合理选择索引类型以及手动干预查询执行计划等手段，都可以帮助我们最大程度地减少Using filesort的使用，提高查询性能。
,将结果放入结果集 循环上3个步骤,直到无法满足条件,将结果集返回给客户端 整个过程会读取t2表所有数据(100行数据),然后遍历每行数据字段a的值,根据t2表中a的值扫描t1表中对应行数据(扫描100...if(t2.a().equals(t1.a())){ //条件匹配 //存放结果到结果集 结果集 = t1的结果 + t2的结果...上面SQL大致执行流程如下 从t2表中读取一行记录 从第1步记录中,取出关联字段 a 到 t1表的辅助索引树中进行查找 从t1表中取出辅助索引树中满足条件的记录拿出主键ID到主键索引中根据主键ID将剩下字段的数据取出与...t2中获取到的结果进行合并,将结果放入结果集 循环上三个步骤,直到无法满足条件,将结果集返回给客户端 特点:基于嵌套循环连接算法进行优化,虽然还是双层循环进行匹配数据,但是内层循环（被驱动表）是使用索引树的高度决定循环次数的...1、永远用小结果集驱动大结果集(其本质就是减少外层循环的数据数量) 2、为匹配的条件增加索引(减少内层表的循环次数) 3、增大join buffer size的大小（一次缓存的数据越多，那么外层表循环的次数就越少
Spark SQL模块的一个很酷的功能是能够执行SQL查询来执行数据处理，查询的结果将作为数据集或数据框返回。...以下代码将完全使用Spark 2.x和Scala 2.11 从RDDs创建DataFrames val rdd = sc.parallelize(1 to 10).map(x => (x, x * x)...· DataSet中的每一行都由用户定义的对象表示，因此可以将单个列作为该对象的成员变量。这为你提供了编译类型的安全性。...这意味着，如果数据集被缓存在内存中，则内存使用量将减少，以及SPark在混洗过程中需要通过网络传输的字节数减少。...创建数据集 有几种方法可以创建数据集： · 第一种方法是使用DataFrame类的as(symbol)函数将DataFrame转换为DataSet。
BCP 工具则为这些任务提供了强有力的支持，它是基于DB-Library，尤其是在生产环境中，从本地传送数据到服务器或从服务器传送数据到本地，因它无需提供图形界面，减少网络带宽，提高了传输速率。...bcp的使用：可以在SQL Server 2005 实例和用户指定格式的数据文件间实现大容量复制数据，可以将平面文件导入到SQL server表，也可以将SQL server表导出为文件。...{in | out | queryout | format} data_file --数据流动的方向，in导入，out导出，queryout结果集 及指定data_file文件。 ...-L last_row 指定被导出表要导到哪一行结束，或从被导入文件导数据时，导到哪一行结束。 ...xp_cmdshell 'bcp AdventureWorks.Sales.SalesOrderHeader OUT d:/SalesOrders2.txt -c -U"Test" -P"Test"' 3.将指定的列或行复制到平面文件
// 遍历结果集,如果结果集中没有对象的话result.next()会返回null String str = result.getString(1); // 取出结果集中的对象...可以将properties文件放在src文件夹下面,这样编译完以后properties文件就会编译到bin文件夹中,可以通过类加载器获取....BeanListHandler // 将结果集中每一条记录封装到指定的javaBean中，将这些javaBean在封装到List集合中 ColumnListHandler // 将结果集中指定的列的字段值...MapHandler // 将结果集第一行封装到Map集合中,Key 列名, Value 该列数据 MapListHandler // 将结果集第一行封装到Map集合中,Key 列名, Value 该列数据...,Map集合存储到List集合 qr.query(conn, sql, new ArrayHandler(), params); // 然后返回值为对应的Handler返回的类型 连接池
第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。 二、分库分表 1、水平分库 ?...结果： 每个表的结构都一样； 每个表的数据都不一样，没有交集； 所有表的并集是全量数据； 场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。...结果： 每个库的结构都不一样； 每个库的数据也不一样，没有交集； 所有库的并集是全量数据； 场景：系统绝对并发量上来了，并且可以抽象出单独的业务模块。 分析：到这一步，基本上就可以服务化了。...以至于数据库缓存的数据行减少，查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO，产生IO瓶颈。 分析：可以用列表页和详情页来帮助理解。...关于xbit基因，例如要分8张表，23=8，故x取3，即3bit基因。根据user_id查询时可直接取模路由到对应的分库或分表。
第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。...结果： 每个表的结构都一样； 每个表的数据都不一样，没有交集； 所有表的并集是全量数据； 场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。...结果： 每个库的结构都不一样； 每个库的数据也不一样，没有交集； 所有库的并集是全量数据； 场景：系统绝对并发量上来了，并且可以抽象出单独的业务模块。 分析：到这一步，基本上就可以服务化了。...以至于数据库缓存的数据行减少，查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO，产生IO瓶颈。 分析：可以用列表页和详情页来帮助理解。...关于xbit基因，例如要分8张表，23=8，故x取3，即3bit基因。根据user_id查询时可直接取模路由到对应的分库或分表。
结果集的列数是students表和classes表的列数之和，行数是students表和classes表的行数之积。...这种多表查询又称笛卡尔查询，使用笛卡尔查询时要非常小心，由于结果集是目标表的行数乘积，对两个各自有100行记录的表进行笛卡尔查询将返回1万条记录，对两个各自有1万行记录的表进行笛卡尔查询将返回1亿条记录...你可能还注意到了，上述查询的结果集有两列id和两列name，两列id是因为其中一列是students表的id，而另一列是classes表的id，但是在结果集中，不好区分。..., s.score, c.id cid, c.name cname FROM students s, classes c; 注意到FROM子句给表设置别名的语法是FROM ...添加WHERE条件后结果集的数量大大减少了。 小结 使用多表查询可以获取M x N行记录； 多表查询的结果集可能非常巨大，要小心使用。
结果集的列数是students表和classes表的列数之和，行数是students表和classes表的行数之积。...这种多表查询又称笛卡尔查询，使用笛卡尔查询时要非常小心，由于结果集是目标表的行数乘积，对两个各自有100行记录的表进行笛卡尔查询将返回1万条记录，对两个各自有1万行记录的表进行笛卡尔查询将返回1亿条记录...你可能还注意到了，上述查询的结果集有两列id和两列name，两列id是因为其中一列是students表的id，而另一列是classes表的id，但是在结果集中，不好区分。...但是，用表名.列名这种方式列举两个表的所有列实在是很麻烦，所以SQL还允许给表设置一个别名，让我们在投影查询中引用起来稍微简洁一点： SELECT s.id sid, s.name...添加WHERE条件后结果集的数量大大减少了。 小结 使用多表查询可以获取M x N行记录； 多表查询的结果集可能非常巨大，要小心使用。
使用where子句替换Having子句：避免使用having子句，having只会在检索出所有记录之后才会对结果集进行过滤，这个处理需要排序分组，如果能通过where子句提前过滤查询的数目，就可以减少这方面的开销...R； 从数据行R中，取出a字段到表t2里去查找； 取出表t2中满足条件的行，跟R组成一行，作为结果集的一部分； 重复执行步骤1到3，直到表t1的末尾循环结束。...3.另外还有一种算法为Simple Nested-Loop Join（SLJ），其逻辑为：顺序取出驱动表中的每一行数据，到被驱动表去做全表扫描匹配，匹配成功则作为结果集的一部分返回。...的循环次数：“永远用小结果集驱动大的结果集” 用小结果集驱动大结果集，将筛选结果小的表（在决定哪个表做驱动表的时候，应该是两个表按照各自的条件过滤，过滤完成之后，计算参与join的各个字段的总数据量，数据量小的那个表...，就是“小表”）首先连接，再去连接结果集比较大的表，尽量减少join语句中的Nested Loop的循环总次数 优先优化Nested Loop的内层循环（也就是最外层的Join连接），因为内层循环是循环中执行次数最多的
第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。...2.结果： 每个表的结构都一样 每个表的数据都不一样，没有交集; 所有表的并集是全量数据; 3.场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。...2.结果： 每个库的结构都不一样； 每个库的数据也不一样，没有交集； 所有库的并集是全量数据； 3.场景：系统绝对并发量上来了，并且可以抽象出单独的业务模块。...以至于数据库缓存的数据行减少，查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO，产生IO瓶颈。 4.分析：可以用列表页和详情页来帮助理解。...关于xbit基因，例如要分8张表，23=8，故x取3，即3bit基因。根据userid查询时可直接取模路由到对应的分库或分表。数据库怎么分库分表，垂直？水平？这篇也可以看下。
第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。...结果： 每个表的结构都一样； 每个表的数据都不一样，没有交集； 所有表的并集是全量数据； 场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈...结果： 每个库的结构都不一样； 每个库的数据也不一样，没有交集； 所有库的并集是全量数据； 场景：系统绝对并发量上来了，并且可以抽象出单独的业务模块。...以至于数据库缓存的数据行减少，查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO，产生IO瓶颈。 分析：可以用列表页和详情页来帮助理解。...关于xbit基因，例如要分8张表，23=8，故x取3，即3bit基因。根据user_id查询时可直接取模路由到对应的分库或分表。
第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。 二、分库分表 1. 水平分库 ?...结果： 每个表的结构都一样； 每个表的数据都不一样，没有交集； 所有表的并集是全量数据； 场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。...结果： 每个库的结构都不一样； 每个库的数据也不一样，没有交集； 所有库的并集是全量数据； 场景：系统绝对并发量上来了，并且可以抽象出单独的业务模块。 分析：到这一步，基本上就可以服务化了。...以至于数据库缓存的数据行减少，查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO，产生IO瓶颈。 分析：可以用列表页和详情页来帮助理解。...关于xbit基因，例如要分8张表，23=8，故x取3，即3bit基因。根据user_id查询时可直接取模路由到对应的分库或分表。
第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。 二、分库分表 1、水平分库 ?...2.结果： 每个表的结构都一样 每个表的数据都不一样，没有交集; 所有表的并集是全量数据; 3.场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。...2.结果： 每个库的结构都不一样； 每个库的数据也不一样，没有交集； 所有库的并集是全量数据； 3.场景：系统绝对并发量上来了，并且可以抽象出单独的业务模块。4.分析：到这一步，基本上就可以服务化了。...以至于数据库缓存的数据行减少，查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO，产生IO瓶颈。 4.分析：可以用列表页和详情页来帮助理解。...关于xbit基因，例如要分8张表，23=8，故x取3，即3bit基因。根据userid查询时可直接取模路由到对应的分库或分表。
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