1、动态隔间运算入门说明 2、入门小案例 3、“比较”、“占比”、“环比”的操作 4、“逐层累计”与“跨层累计”的操作 5、条件汇总
另外,在目标列有Frequency类型直方图的前提条件下,如果对目标列施加等值查询条件,且该查询条件的输入值等于该列的某个实际值时,则该谓词条件的可选择率的计算公式为如下所示:
若启用了绑定变量窥探且WHERE条件为“目标列 BETWEEN X AND Y”的selectivity计算公式为:
数据库快照就是保存某个数据库在快照那一瞬间的状态.快照和备份原理上有所不同,但是功能有一点相同那就是可以将数据还原为备份的那个时刻.快照的原理是新建一个数据库指针,在原数据库没有变化的情况下快照是不占用空间的,而数据库发生了变化,那么在变化前,被修改的数据页会先复制一份到快照文件中,然后再对原数据页进行修改.显然这样做的好处就是比备份数据库占用空间小.快照是只读的,你可以直接在SQL语句中把他当数据库用:
SQL难吗?说实话,要写好,很难很难。但要通过SQL笔试这关,并不难。相信大伙都使用过Excel,用SQL实现excel 常用操作去学,感觉会比较具体。我自身也刚入数据岗不久,本文也是为自己巩固一下SQL。
PostgreSQL从小白到专家,是从入门逐渐能力提升的一个系列教程,内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容,希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助,欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
偶然间看到一句话,关系代数明白了,就没有不会写的SQL。让我对曾经学过但早就不知道交给谁的“知识”,又重新燃起了兴趣。下面以一个题切入
SQL,数据分析岗的必备技能,你可以不懂Python,R,不懂可视化,不懂机器学习。但SQL,你必须懂。要不然领导让你跑个数据来汇......,哦不,你不懂SQL都无法入职数据分析岗,更别说领导了。
在Oracle中,什么是基数(Cardinality)和可选择率(Selectivity)?
第一种: name就是 personname的别名 第二种 age就是personage的别名 as 英文全称 alias(别名),可以省略 第三种: sex就是personsex的别名
在Oracle中,一个RAC双节点的实例环境,面试人员使用的是实例2,而在实例1中已经使用“SELECT * FROM SCOTT.EMP FOR UPDATE;”给EMP表加锁:
1.查版本号无论做什么都要确认版本号,不同的版本号下会有各种差异。>Select version(数据库
常用的与锁有关的数据字典视图有DBA_DML_LOCKS、DBA_DDL_LOCKS、V$LOCK、DBA_LOCK、V$LOCKED_OBJECT。V$LOCKED_OBJECT记录的是DML锁信息,而没有记录DDL锁。V$LOCK和DBA_LOCKS和DBA_LOCK内容一样,DBA_LOCKS是DBA_LOCK的同义词。可以用动态性能视图V$FIXED_VIEW_DEFINITION来查看它们的关系。
在现如今的软件开发中,关系型数据库是做数据存储最重要的工具。无论是Oracale还是Mysql,都是需要通过SQL语句来和数据库进行交互的,这种交互我们通常称之为CRUD。在CRUD操作中,最最常用的也就是Read操作了。而对于不同的表结构,采用不同的SQL语句,性能上可能千差万别。本文,就基于MySql数据库,来介绍一下如何定位SQL语句的性能问题。
数据库和索引的关系就像新华字典和目录的关系一样,索引存在的目的就是为了提高数据查询效率。索引其实就是一种数据结构,存储引擎能通过索引能快速找到你想要的数据。尤其是当下海量数据存储的情况下,索引的使用显得尤为重要。索引能大大减少磁盘扫描的数量,可以将随机IO变为顺序IO,避免排序,高效的索引能将查询性能提升N多倍,今天我们就说一说关于”索引”的那些事。
该sql命中了索引,但未覆盖索引。 select * from s1 where id=123;
大家好,我是鱼皮,最近为了帮助自己完成写超长 SQL 语句(几千行)的工作,我花几个小时开发了一个小工具 —— 结构化 SQL 生成器,可以使用扁平的 JSON 结构来轻松生成层层嵌套的、复杂的 SQL,从而大幅提高写 SQL 的效率!
SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例, 一个好的索引的设计,可以让你的效率提高几十甚至几百倍,在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱。 1.1 什么是索引? SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引,索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能,加快数据的查询速度与减少系统的响应时间 下面举两个简单的例子: 图书馆的例子:一个图书馆那么多书,怎么管理呢?建立一个字母开头的目录,例如:a开头的书,在第一排,b开头的在第二排,这样在找什么书就好说了,这个就是一个聚集索引,可是很多人借书找某某作
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南(第二版)》的学习笔记,有问题可以留言或联系BI佐罗修改,感谢你的支持。
SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例, 一个好的索引的设计,可以让你的效率提高几十甚至几百倍,在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱。
原作者:Bane Radulovic 译者: 陈亚军 审核: 魏兴华 DBGeeK社区联合出品 原文链接:http://asmsupportguy.blogspot.sg/2014/09/requiredmirrorfreemb.html REQUIRED_MIRROR_FREE_MB REQUIRED_MIRROR_FREE_MB和USABLE_FILE_MB是V$ASM_DISKGROUP[_STAT]视图中非常有趣的两列。Oracle Support部门收到的很多问题是关于这两列的意义以及
从如下查询结果可以看到目标SQL对应的列VERSION_COUNT的值从之前的5变为了现在的6,列EXECUTIONS的值为7,说明Oracle在第7次执行目标SQL时依然用的是硬解析。从查询结果可以看到,Oracle此时新生成了一个CHILD_NUMBER为5的Child Cursor,并且把存储相同执行计划的CHILD_NUMBER为4的原有Child Cursor标记为非共享。
本文会先简单介绍制定查询计划以及优化的过程,然后用较大篇幅详述在得到逻辑计划后,如何基于统计信息和不同的属性选择等生成各种不同代价的物理计划。
论文标题:X-SQL:reinforce schema representation with context
蓝桥签约作者、大数据&Python领域优质创作者。维护多个大数据技术群,帮助大学生就业和初级程序员解决工作难题。
众所周知 ,列的直方图主要用于针对数据倾斜的情况,能帮助数据库更准确的了解数据的分布情况,从而选择更高效的执行计划。
你没看错标题,在这篇文章我将会给大家介绍使用 SQL 生成斐波那契数列,并且不需要借助任何物理表。
==============================数据查询-单表=================================
上一篇文章《一个执行计划异常变更的案例 - 前传》(http://blog.csdn.net/bisal/article/details/53750586),介绍了一次执行计划异常变更的案例现象,这两天经过运行同事,以及罗大师的介绍,基本了解了其中的原因和处理方法,这个案例其实比较典型,涉及的知识点很多,有数据库新特性,有SQL相关的,还有应用数据质量问题,对于大师来说,是信手拈来的一次问题排查和处理,但至少对我这个仍旧艰难前行的初学者来说,值得回味的地方很丰富,所以有必要针对其中涉及的知识点做一下梳理,其中一些知识我之前了解的并不全面和深入,就自身来讲,整理学习一次,也是对自己的锻炼。
索引是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查询算法,这种数据结构就是索引。
本篇文章介绍了统计计数的基本原理以及Presto的实现思路,精确统计和近似统计的细节及各种优缺点,并给出了统计计数在具体业务使用的建议。
报表对象中有很多属性,可以使用脚本,如文本对象的变量属性,超链接属性,打印样式属性等,数据集节点对象的sql属性。这些使用脚本的属性大致可以分为两类,一类是公式,一类是宏。
这个设计器,只能用FineReport搞。没关系的,FineBI里面可以兼容展示FineReport报表。
select wid from worker where worker.wid = salary.wid)
作者简介:牛超 10多年数据库技术积累,长期从事ORACLE数据库管理与开发工作。精通企业级数据库应用设计、SQL、算法实现、异常分析、性能优化。目前就职于日立咨询(中国)有限公司。Mail:1
“满意度表”记录了教师和学生对课程的满意程度。“是否满意”列里是老师和学生对课程的评价,其中“是”表示教师和学生都满意。
在这篇文章中,我们将纯粹用SQL实现含有一个隐藏层(以及带 ReLU 和 softmax 激活函数)的神经网络。这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播,将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时,实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。听上去很赞,对吧?
选自Medium 作者:Harisankar Haridas 机器之心编译 参与:陈韵竹、思源 我们熟知的SQL是一种数据库查询语句,它方便了开发者在大型数据中执行高效的操作。但本文从另一角度嵌套SQ
在Access数据库类型注入的时候,我们获取不到列名(前提是有表名),一般会选择使用偏移注入,但是这种注入方式往往借助的是个人的人品,且步骤繁琐。本文中我们研究了一种新的注入技术让“偏移注入不再需要人品”。 在这里定义这种注入技术为:“移位溢注技术”。它适用于ACCESS和MYSQL(任何版本)。 我们先来看看普通的偏移注入步骤: 1.判断注入点 2.order by 判断长度 3.判断表名 4.联合查询 5.获取表中列数:union select 1,2,3,4,..,* from TABLE 6.开始偏
前不久在写一个分页接口的时候,在测试阶段出现了排序结果紊乱且数据不正确的问题,那个接口是按照create_time进行排序的,但是对应的表中有很多相同create_time的数据,最后发现是因为 order by 排序的时候,如果排序字段中有多行相同的列值,则排序结果是不确定的。
本篇是如何调优 Oracle SQL系列文章第五篇:查询优化器概念之关于优化器组件。
第一个 “位置偏移量” 参数指示 MySQL 从哪一行开始显示,是一个可选参数,如果不指定 “位置偏移量”,将会从表中的第一条记录开始(第一条记录的位置偏移量是 0,第二条记录的位置偏移量是 1,以此类推);第二个参数 “行数” 指示返回的记录条数。
开发人员正在研发的许多项目都涉及编写由基本的 SELECT/FROM/WHERE 类型的语句派生而来的复杂 SQL 语句。其中一种情形是需要编写在 FROM 子句内使用派生表(也称为内联视图)的 Transact-SQL (T-SQL) 查询。这一常规使开发人员能获取一个行集,并立即将该行集加入到 SELECT 语句中的其他表、视图和用户定义函数中。另一种方案是使用视图而不是派生表。这两种方案都有其各自的优势和劣势。
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引是在存储引擎中实现的,所以每种存储引擎中的索引都不一样。如MYISAM和InnoDB存储引擎只支持BTree索引;MEMORY储存引擎可以支持HASH和BTREE索引。
原作者:Harald van Breederode 译者: 魏兴华 审核: 魏兴华 DBGeeK社区联合出品 原文链接:https://prutser.wordpress.com/2013/01/03/demystifying-asm-required_mirror_free_mb-and-usable_file_mb/ 在我的课上一个经常被问到的问题是ASM如何计算磁盘组REQUIRED_MIRROR_FREE_MB和USABLE_FILE_MB的值,这个问题的答案跟很多复杂问题的答案一样:要
通常我们在建立联合索引的时候,相信建立过索引的同学们会发现,无论是Oracle还是 MySQL 都会让我们选择索引的顺序,比如我们想在a,b,c三个字段上建立一个联合索引,我们可以选择自己想要的优先级,(a、b、c),或是 (b、a、c) 或者是(c、a、b) 等顺序。
一 问题概要 对同一个 SQL 语句的 ExplainPlan 里显示的预估执行计划与通过 V$SQL_PLAN 视图获取的 Runtime Plan 真实执行计划,偶尔会发现两边有不一致的情况,为什么呢?为什么预估执行计划会不准确?怎样才能避免这种情况的发生? 二 问题解答 这是执行计划相关中会被经常问道的问题,也是困扰自己很长时间的问题。希望通过下面的分析能解释一部分原因。 对同一个 SQL 语句的 ExplainPlan 里显示的预估执行计划与通过 V$SQL_PLAN 视图获取的真实执行计划不
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