问题 我想比较一下 C++ 和 Python 的标准输入，但实验的结果让人大吃一惊，C++ 慢了许多。...正因为这个兼容性的特性，导致 cin 有许多额外的开销，如何禁用这个特性呢？...通常，输入流都是从缓冲区读取内容，而 stdio 和 iostreams 都有自己的缓冲区，如果一起使用就会出现未知的问题。...比如： int myvalue1; cin >> myvalue1; int myvalue2; scanf("%d",&myvalue2); 如果在控制台同时输入1 2，按我们的预想，cin 拿到的值是...1，scanf 拿到的是 2，但事实可能并非如此：scanf 可能拿不到 2，因为 2 这个值在 cin 的缓冲区那里，scanf 缓冲区什么也没有。
在MySQL数据库中，想了解数据库运行情况的重要指标之一是慢SQL。而并非如某些人所说的所有运行慢的SQL都会被记录在慢SQL日志（或日志表）里，抑或是没有慢SQL就代表没有运行慢的SQL。...本文将总结一些比较常见的运行比较慢但不会被记录在慢SQL日志里的情况。...log_slow_slave_statements: 如果设置为1，则将从服务器执行的慢SQL记录到主服务器的慢SQL日志中。默认值为0（禁用）。...SQL运行时间小于慢SQL监控阈值时间 第一部分已经介绍了和慢SQL相关的参数中的long_query_time，即慢SQL阈值。...SQL监控的阈值，例如TP业务的实例且配置相对较好时，建议阈值设置的较低；如果是AP类型业务，则适当放宽慢SQL的阈值。
为什么你写的sql查询慢？为什么你建的索引常失效？ 通过本篇内容，你将学会MySQL性能下降的原因，索引的简介，索引创建的原则，explain命令的使用，以及explain输出字段的意义。...助你了解索引，分析索引，使用索引，从而写出更高性能的sql语句。 案例分析 我们先简单了解一下非关系型数据库和关系型数据库的区别。 MongoDB是NoSQL中的一种。...这时候需要分析查询慢的原因，一般情况下是程序员sql写的烂，或者是没有键索引，或者是索引失效等原因导致的。...最基础的sql语句 查询的本身没有任何问题，在线下的测试环境也没有任何问题。可是，功能一旦上线，查询慢的问题就迎面而来。几百上千万的订单，用全表扫描？啊？哼! 怎么知道该sql是全表扫描呢？...范围缩小了，当然比全表扫描和全索引文件扫描要快。sql语句中一般会有between，in，>，< 等查询。 ref：非唯一性索引扫描，本质上也是一种索引访问，返回所有匹配某个单独值的行。
当然导致数据库访问速度变慢的原因有很多：sql语句编写不规范、数据库服务器的性能差、网络状况不佳等，但是本文所侧重的点在于探究MySQL的锁机制，在其中发挥了什么作用。...或许此时你已经对于为什么多人调试程序时数据库访问不时出现卡顿有了一些自己的想法，当然这只是锁机制的冰山一角。...此时你是否又对我最初给出的小组开发时访问数据库慢的场景有了自己的思考，其实在高QPS情况下，发生死锁检测的概率是大大高于小组开发场景的 因此控制热点记录的并发访问数量，是提升数据库IO性能的重要前提。...而InnoDB存储引擎默认的事务隔离级别是可重复读（Read Repeatable），简单来说：就是当事务A启动期间，普通的select查询将无法访问到其他事务在此期间对表记录的改动。...• 此时事务B并发插入了一条（2，1）的记录，并且成功。 • 事务A的第二个sql依旧查询c=1的记录，获得（1，1）、（2，1）两条记录，从语义上违背了第一条sql的目的。
调查： 通过iostat命令观察到cpu的iowait非常高，再加上服务端的日志报错也是和数据库相关的，然后就把怀疑的方向转移到Mysql是否存在慢SQL拖垮了整个服务。.../issues/I57M1Y https://github.com/xuxueli/xxl-job/issues/596 为什么数据库的慢SQL会导致CPU的IO WAIT升高呢 我们先看一下计算机是怎么管理磁盘...减少等待 减少IO量：创建适合的索引，空间换时间，提示慢SQL的执行速度。 提升IO处理能力：加大cache、加大磁盘/SSD 2....简单类型，尽量避免复杂类型，降低由于复杂类型带来的附加运算。...如用户信息，商品信息等 优化实现，尽量去除不必要的重复请求 如禁止同一页面多次重复请求相同数据的问题，通过跨页面参数传递减少访问等 合理需求，评估需求产出比，对产出比极端底下的需求合理去除 3.
难度简单 SQL架构 查询表 Queries： +-------------+---------+ | Column Name | Type | +-------------+---------+...此表包含了一些从数据库中收集的查询信息。 “位置”（position）列的值为 1 到 500 。 “评分”（rating）列的值为 1 到 5 。评分小于 3 的查询被定义为质量很差的查询。...将劣质查询百分比 poor_query_percentage 为： 评分小于 3 的查询结果占全部查询结果的百分比。...编写一组 SQL 来查找每次查询的名称(query_name)、质量(quality) 和 劣质查询百分比(poor_query_percentage)。...质量(quality) 和劣质查询百分比(poor_query_percentage) 都应四舍五入到小数点后两位。
/bin/elasticsearch-sql-cli https://some.server:9200 输入sql即可查询 sql> SELECT * FROM library WHERE page_count...COUNT(ALL field_name)：返回输入数据的总数，不包括field_name对应的值为null的数据。...SUM(field_name)：返回输入数据中数字字段field_name对应的值的总和。 MIN(field_name)：返回输入数据中数字字段field_name对应的值的最小值。...推荐搭配Limit子句使用，如： SELECT * FROM test GROUP BY age ORDER BY COUNT(*) LIMIT 100; 聚合排序的排序条件不支持Scalar函数或者简单的操作符运算...子查询中包含GROUP BY or HAVING 或者比SELECT X FROM (SELECT ...)
Django ORM执行原生SQL # extra # 在QuerySet的基础上继续执行子语句 # extra(self, select=None, where=None, params=None,...# 更高灵活度的方式执行原生SQL语句 # from django.db import connection, connections # cursor = connection.cursor()...2. select_related使用SQL的JOIN语句进行优化，通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。...def prefetch_related(self, *lookups) 性能相关：多表连表操作时速度会慢，使用其执行多次SQL查询在Python代码中实现连表操作。...语句 在Django项目的settings.py文件中，在最后复制粘贴如下代码：即为你的Django项目配置上一个名为django.db.backends的logger实例即可查看翻译后的SQL语句。
DataFrame 概述 DataFrame可以翻译成数据框，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力。...比原有RDD转化方式更加简单，获得了更高的性能 轻松实现从mysql到DF的转化，支持SQL查询 DF是一种以RDD为基础的分布式数据集，提供了详细的结构信息。...传统的RDD是Java对象集合 创建 从Spark2.0开始，spark使用全新的SparkSession接口 支持不同的数据加载来源，并将数据转成DF DF转成SQLContext自身中的表，然后利用...import * from pyspark.sql import Row schemaString = "name age" fields = [StructField(field_name, StringType...(), True) for field_name in schemaString.split(" ")] schema = StructType(fields) lines = spark.sparkContext.textFile
一个简单的增删改查项目。 使用JMeter进行并发请求测试。...❞ 调用存储过程，生成百万数据 CALL test(); 开启慢SQL日志 # 查看MySQL是否开启慢日志记录 SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log'; # 开启慢...查看执行多久的SQL才算慢SQL SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time'; # 设置慢SQL执行时间 只有新session才生效 SET GLOBAL long_query_time...❝慢SQL日志 ❞ ? 慢SQL日志图 这里我们看到，百万级的SQL，如果没加索引SQL执行时间还是比较长的，有的已经达到了2s。 ❝加个索引，再观察项目日志 ❞ ?...那么我们就可以很快的加完索引。 加字段也是类似的过程，但是如果我们能保证没有慢SQL，那么就不会存在长事务，那么执行时间就会很快，对用户就可以做到几乎没有影响。
---- 文章概要： 在本节内容中，我们将继续学习ABAP OPEN SQL的知识，今天带来的内容是子查询在OPEN SQL中的应用。...的知识，今天带来的内容是子查询在OPEN SQL中的应用。...---- 数据库表准备 本文所有案例都是基于数据库表SFLIGHT，本案例中的SFLIGHT数据库表数据如下，供各位小伙伴们对照来观察代码运行结果： ---- 简单WHERE子句 一个简单的...以下是简单WHERE子句的一般语法样式： SELECT ... FROM table_name WHERE field_name [= | > | ] 'value'....案例演示 下面给出四段以SFLIGHT数据库表为基准的示例代码，详细讲解了ABAP OPEN SQL中简单WHERE子句的应用，仅供参考： PS：为了简便，下面的语法都基于OPEN SQL的新语法
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前言 在 SQL 优化中，索引是至关重要的一环，能给查询效率带来质的飞跃，但是索引并不是万能的，不合理的索引设计甚至会拖慢查询效率。...比如对性别字段建立索引，一百万条数据，只有男女两种可能，索引选择性为五十万分之一，索引效果就很差 对于非常小的表，索引意义不大，大部分情况下简单的全表扫描更高效。...需要注意的是，在进行查询操作的时候，聚集索引的效率更高，因为少了一次查找；但是进行修改操作的时候，效率比非聚集索引低，因为直接修改了数据内容，为了标准数据内容的顺序和聚集索引顺序一致，会对数据页重新排序...： usernname,city,age usernname,city usernname 为什么没有 city，age 这样的联合索引呢？...使用总结 接下来我们来简单总结一下在什么场景下推荐使用索引。
031 在已经存在的表上创建唯一索引 1、CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name ( field_name [(index_length)] [ASC|...MYISAM强调了快速读取操作，这可能就是为什么MYSQL受到了WEB开发如此青睐的主要原因：在WEB开发中你所进行的大量数据操作都是读取操作。...HEAP允许只驻留在内存里的临时表格。驻留在内存使得HEAP比ISAM和MYISAM的速度都快，但是它所管理的数据是不稳定的，而且如果在关机之前没有进行保存，那么所有的数据都会丢失。...尽管要比ISAM和MYISAM引擎慢很多，但是INNODB和BDB包括了对事务处理和外来键的支持，这两点都是前两个引擎所没有的。...1、可以处理拥有上千万条记录的大型数据 2、支持常见的SQL语句规范 3、可移植行高，安装简单小巧 4、良好的运行效率，有丰富信息的网络支持 5、调试、管理，优化简单（相对其他大型数据库） 051 如何解决
，用来拼接 sql语句的， 可能有多个 int 类型，那 is_primary_key=False 默认值得是 False， default 该字段的默认值， 0 def __init__(self...__init__(field_name, field_type, is_primary_key, default_value) class StringField(Field): # 这后面的类型要是数据库的类型...(sql, args)) # 打印执行的sql语句 # select * from user where name='egon' self.cursor.execute...__name__}') # 这里为什么要分开来？ 就因为有没有返回值吗？...def execute_sql(self, sql, args): try: print(self.cursor.mogrify(sql, args)) # 打印执行的
python：3.5、3.6、3.7、3.8 django：2.2、3.0、3.1 DRF : 3.10+ 简单入门 Django-filter 提供了一种基于用户提供的参数过滤查询集的简单方法。...、价格或发布日期进行过滤 exact 精准查找，等价于filter(name=xx),对应sql语句 where name='xx'; iexact 使用 like 进行查找, 对应sql语句where...='lt') release_year = django_filters.NumberFilter(field_name='release_date', lookup_expr='year')...release_year__gt = django_filters.NumberFilter(field_name='release_date', lookup_expr='year__gt'...__可以再次使用Django 的语法来支持查找转换。 例如:year__gte。 字段field_name和字段一起 lookup_expr 代表一个完整的 Django 查找表达式。
主要是通过prompt优化，能够让LLMs大模型自动生成对应SQL查询语句，涉及到难点： 1、不同类型数据库，对应sql方言有些不同； 2、数据库、表等元数据信息影响SQL的准确度，避免大模型幻觉产生不存在的字段...，格式{db_name:｛ table_name ：{field_name，field_type}}} 二、SQL生成指令 1、指定特殊的sql方言，例如日期函数 2、指定只查询SELECT，不能生成修改...、删除等sql语句 3、不能幻觉新的元数据，生成的SQL语句字段、表名一定在数据库存在。...tables schemas in JSON format, and some instructions....3、应该使用完整的列名，包含表名。 4、你只能生成查询数据的SQL语句，不能生成修改更新或删除数据或对数据进行任何更改的SQL语句。 5、可以做出回答问题的假设，对假设做简明的解释。
本文提要 从编码角度来优化数据层的话，我首先会去查一下项目中运行的sql语句，定位到瓶颈是否出现在这里，首先去优化sql语句，而慢sql就是其中的主要优化对象，对于慢sql，顾名思义就是花费较多执行时间的语句...，它带来的影响也比较恶劣，首先是执行时间过长影响数据的返回速度，其次，慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源，影响其他的sql语句执行，过多的慢sql极其影响性能，如果系统流量或者并发量较大的情况下...druid整合到项目中以及druid监控的开启已经持续了一段时间，因此对于慢sql的监控和整理也大致有了一些结果，本篇文章就试着从日志文件和监控面板中找出几条慢sql并进行优化。...WHERE some_expr) range 只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。...优化目标 优化的目标是一定要明确的，不然根本无从下手，针对于前文中提到的sql语句，及explain关键字的解释，我列出了两条目标： 避免全表扫描 rows参数尽量减小 至于为什么只列出这两条目标，主要是因为项目中并没有复杂的逻辑
上一篇代码生成工具里面已经用到了读取表结构的SQL，这篇将更加详细的介绍SQL SERVER常用的几张系统表和视图！...上面SQL是用来查询数据库里面所有用户创建的表，name为表名，object_id为表的对象id。...创建语句就知道了，这里提供另外一个好的工具，书写SQL和提示方面更加智能SQL Prompt，在做数据库开发时提效不只是一点点哦，这里上几张截图，有关该工具详细介绍可以参考SQL Prompt——SQL...清空数据库表数据 要清空一个表的数据很简单，直接执行下面SQL即可。可是表多了呢，复制粘贴肯定很麻烦。这个时候sys.tables可以帮上忙了。...如何通过SQL来直观的查询出表的字段相关信息呢，下面提供SQL GO IF EXISTS(SELECT 1 FROM sys.objects WHERE object_id=object_id('fn_DataDic
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