1 使用SET NOCOUNT ON 选项： 缺省地，每次执行SQL语句时，一个消息会从服务端发给客户端以显示SQL语句影响的行数。这些信息对客户端来说很少有用。通过关闭这个缺省值，你能减少在服务端和客户端的网络流量，帮助全面提升服务器和应用程序的性能。为了关闭存储过程级的这个特点，在每个存储过程的开头包含“SET NOCOUNT ON”语句。 2 正确使用UNION和UNION ALL： 许多人没完全理解UNION和UNION SELECT是怎样工作的，因此，结果浪费了大量不必要的SQLServer资源。当使用UNION时，它相当于在结果集上执行SELECT DISTINCT。换句话说，UNION将联合两个相类似的记录集，然后搜索重复的记录并排除。如果这是你的目的，那么使用UNION是正确的。但如果你使用UNION联合的两个记录集没有重复记录，那么使用UNION会浪费资源，因为它要寻找重复记录，即使你确定它们不存在。 所以如果你知道你要联合的记录集里没有重复，那么你要使用UNION ALL，而不是UNION。UNION ALL联合记录集，但不搜索重复记录，这样减少SQLServer资源的使用，从而提升性能。 3 尽量不用SELECT * ： 绝大多数情况下，不要用 * 来代替查询返回的字段列表，用 * 的好处是代码量少、就算是表结构或视图的列发生变化，编写的查询SQL语句也不用变，都返回所有的字段。但数据库服务器在解析时，如果碰到 *，则会先分析表的结构，然后把表的所有字段名再罗列出来。这就增加了分析的时间。 4 慎用SELECT DISTINCT： DISTINCT子句仅在特定功能的时候使用，即从记录集中排除重复记录的时候。这是因为DISTINCT子句先获取结果集然后去重，这样增加SQLServer有用资源的使用。当然，如果你需要去做，那就只有去做了。 当如果你知道SELECT语句将从不返回重复记录，那么使用DISTINCT语句对SQLServer资源不必要的浪费。 5 少用游标： 任何一种游标都会降低SQLServer性能。有些情况不能避免，大多数情况可以避免。所以如果你的应用程序目前正在使用TSQL游标，看看这些代码是否能够重写以避免它们。如果你需要一行一行的执行操作，考虑下边这些选项中的一个或多个来代替游标的使用： 使用临时表 使用WHILE循环 使用派生表 使用相关子查询 使用CASE语句 使用多个查询 上面每一个都能取代游标并且执行更快。 如果你不能避免使用游标，至少试着提高它们的速度，找出加速游标的方法。 6 选择最有效率的表名顺序： SQLSERVER的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，因此FROM子句中写在最后的表（基础表driving table）将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下，必须选择记录条数最少的表作为基础表，当SQLSERVER处理多个表时，会运用排序及合并的方式连接它们。首先，扫描第一个表（FROM子句中最后的那个表)并对记录进行排序；然后扫描第二个表（FROM子句中最后第二个表)；最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并。 例如: 表 TAB1有 16384 条记录，表 TAB2 有5条记录，选择TAB2作为基础表 (最好的方法)： select count(*) from TAB1 a, TAB2 b 选择TAB1作为基础表 (不佳的方法)： select count(*) from TAB2 a, TAB1 b 如果有3个以上的表连接查询，那就需要选择交叉表（intersection table）作为基础表，交叉表是指那个被其他表所引用的表。 7 使用表的别名(Alias)： 当在SQL语句中连接多个表时，请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上，这样可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。 8 SARG你的WHERE条件： ARGE来源于"Search Argument"（搜索参数）的首字母拼成的"SARG"，它是指WHERE子句里，列和常量的比较。如果WHERE子句是sargable（可SARG的），这意味着它能利用索引加速查询的完成。如果WHERE子句不是可SARG的，这意味着WHERE子句不能利用索引（或至少部分不能利用），执行的是全表或索引扫描，这会引起查询的性能下降。 在WHERE子句里不可SARG的搜索条件如"IS NULL", "<>", "!=", "!>", "!<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE"和"LIKE '%500'"，通常（但不总是）会阻止查询优
By Gregory Larsen, 2016/07/29 (首次发表于: 2014/07/23) 关于系列 本文属于进阶系列：Stairway to T-SQL: Beyond The Basics 跟随Gregory Larsen的T-SQL DML进阶系列，其涵盖了更多的高级方面的T-SQL语言，如子查询。 ---- 有时您需要编写创建特定TSQL代码的TSQL代码并执行它。 执行此操作时，您将创建动态TSQL代码。 用于创建动态TSQL的代码可能很简单，或者可能很复杂。 编写动态TSQL时，您需要了
SQL Server数据库服务方式是安装在客户提供的服务器内。客户负责硬件、、软件安装、安全性、数据库备份、灾难恢复等相关的运维工作。需要较高的人为运维成本。
还有Oracle 的Timesten、SAP的HANA等，这些商业中间件不在我们研究的范围之内。
在逝去的2016后半年，由于项目需要支持数据的快速更新和多用户的高并发，我试水SQL Server 2016的In-Memory OLTP，创建内存数据库实现项目的需求，现在项目接近尾声，系统运行稳定，写一篇博客，记录一下使用内存数据库的经验。
David Durant，2011/10/05 关于系列 本文是属于Stairway系列：Stairway to SQL Server Indexes 索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库关于设计者的意图。不幸的是，当性能问题出现时，索引往往被添加为事后考虑。这里最后是一个简单的系列文章，应该使他们快速地使任何数据库专业人员“快速” 在整个阶段，我们经常说某个查询以某种方式执行，我们引用生成的查询计划来支持我们的陈述。 Management Studio显示的估计和实际查询计划可以帮助您确定索引
带您理解SQLSERVER是如何执行一个查询的 连接方式和请求 如果你是一个开发者，并且你的程序使用SQLSERVER来做数据库的话 你会想知道当你用你的程序执行一个查询的时候实际发生了什么事情 我希望这篇文章能够帮你写出更好的数据库应用程序和帮你更深入了解遇到的数据库性能问题 SQLSERVER是一个C/S模型的平台。唯一和数据库交互的方式只有发送包含数据库命令的请求到数据库服务器端。 客户端和数据库通信的协议使用一种叫做TDS的协议(Tabular Data Sream) 园子里的文章： 如果你用微软的
本文中我将以Nathan Krik的CLR系列文章提到的CLRassembly)为基础进行拓展，同时我也会介绍如何创建、导入、导出以及修改SQL Server的CRL库去实现提权、命令执行以及持久化操作
索引是一个表优化的重要指标，在表优化中占有极其重要的成分，所以将单独写一章”SQL 索引一步到位“去告诉大家如何建立和优化索引
SQL 语句优化是一个既熟悉又陌生的话题。面对千奇百怪的 SQL 语句，虽然数据库本身对 SQL 语句的优化一直在持续改进、提升，但是我们不能完全依赖数据库，应该在给到数据库之前就替它做好各种准备工作，这样才能让数据库来有精力做它自己擅长的事情。
有时候我希望从数据库中拉取数据时能够获得一些较为复杂的信息，比如获取活动信息时还想知道当前用户是否参加了活动（需要再做一次查询才能判断），为了简化后台逻辑，避免查询两次获得两组结果再合并，我发现了CASE语句。
在mysql5.7之前我们查询解析json需要先查出json字符串，再通过程序进行解析。(如果你使用的navicat版本太低的话，看不到json类型的) 现在mysql5.7引入了json类型格式，大大方便了我们的查询解析。 MySQL官方列出json相关的函数，完整列表如下: 分类 函数 描述 创建json json_array 创建json数组 json_object 创建json对象 json_quote 将json转成json字符串类型 查询json json_contains 判断是否包含某个
$TSQL_NEWID 返回一个全局唯一 ID (GUID)。 GUID 用于在偶尔连接的系统上同步数据库。 GUID 是一个 36 个字符的字符串，由 32 个十六进制数字组成，由连字符分成五组。它的数据类型是 %Library.UniqueIdentifier。
动态页： 以下为引用的内容： {dede:type} [field:id runphp=yes] $tsql = new DedeSql(false); $typelink2 = ''; $tsql->SetQuery("Select i.typedir,i.id,i.typename From dede_arctype t left join dede_arctype i on i.id=t.reid where t.id='@me'"); $tsql->Execute('
在本问题中，有根树指满足以下条件的有向图。该树只有一个根节点，所有其他节点都是该根节点的后继。每一个节点只有一个父节点，除了根节点没有父节点。
日常的应用开发中可能需要优化SQL，提高数据访问和应用响应的效率，不同的SQL，优化的具体方案可能会有所不同，但是路径上，还是存在一些共性的。碰巧看到杨老师的这篇文章《第45期：一条 SQL 语句优化的基本思路》，为我们优化一些MySQL数据库的SQL语句提供了可借鉴的路径，值得参考和应用。
合并多个CSV文件、文本文件、Excel工作簿等操作是我们日常工作中经常碰到的事，如果一个一个文件复制粘贴，费时费力又容易出错。当然，可以使用VBA来解决，但前提是你必须懂VBA。这里有一个简单快速的方法，使用Power Query。
Clickhouse中最强大的表引擎当属MergeTree（合并树）引擎及该系列（MergeTree）中的其他引擎。
1 检测到drop table和alter table的sql，自动回滚并输入提示信息
系统ubuntu 16.04, 使用的PHP版本是7.0.30, sqlserver 2012， freetds为0.92 Laravel5.5和5.4都测试过了
比如由单个 WEB 服务器来响应用户请求，改为通过 Nginx 等负载均衡工具将请求分发到多台服务器。
MySQL会在某些情况下选择错误索引导致查询性能下降。例如不断地删除历史数据和新增数据的场景。
这个选项定义了一个统一触发器，之所以这么叫，是因为它是由通过SQL或对象访问发生的数据更改触发的。 (相比之下，与其他触发器相比，如果在通过对象访问发生更改时使用相同的逻辑，则需要实现回调，如%OnDelete()。)
转载自： http://hi.baidu.com/yzx110/blog/item/0159fadc7b7839a4cd116686.html
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1、连表查询的原因 （1）如果查询结果不在一个表中，在多个表中，那就需要将表关联，进行连表查询。 （2）连表查询大多数都作用在外键得基础上。—表与表之间有关
当前版本 7.0 ： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
其中updatecolumnlist是一个列名或用逗号分隔的列名列表，用括号括起来。
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作者：David Durant，2014/11/05（首次发布：2011/02/17） 关于系列 本文属于进阶系列的：Stairway to SQL Server Indexes 索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库大量关于设计人员的意图。不幸的是，当性能问题出现时，索引通常被添加为事后的想法。最后这一系列简单的文章，应该能使任何数据库专业人员快速的“加快速度”。 ---- 此第一级引入SQL Server索引：数据库对象，使SQL Server能够在最短时间内查找和/或修改所请求的数据，使用最
程序逻辑问题分值：20 来源： 实验吧 难度：中 参与人数：6909人 Get Flag：1993人 答题人数：2070人 解题通过率：96% 绕过 解题链接： http://ctf5.shiyanb
Milvus 的连接层使用 gRPC 对外提供 RPC 服务，以及 oatpp 框架对外提供 RESTful 服务。服务端的 gRPC 连接池设置的最大连接数是 20，多个客户端同时发过来的查询请求被异步接收。但由于每个查询请求需要大量的计算资源，如果多个查询同时执行就会互相争抢资源。因此，连接层会把查询请求放入一个队列中，让后台的查询调度器（Query Scheduler）从队列末尾取出查询请求并一个个执行。
五、核心概念 5.1.表引擎（Engine） 表引擎决定了数据在文件系统中的存储方式，常用的也是官方推荐的存储引擎是MergeTree系列，如果需要数据副本的话可以使用ReplicatedMergeTree系列，相当于MergeTree的副本版本。读取集群数据需要使用分布式表引擎Distribute。 5.2.表分区（Partition） 表中的数据可以按照指定的字段分区存储，每个分区在文件系统中都是都以目录的形式存在。常用时间字段作为分区字段，数据量大的表可以按照小时分区，数据量小的表可以在按照天分区或者月分区，查询时，使用分区字段作为Where条件，可以有效的过滤掉大量非结果集数据。 5.3.分片（Shard） 一个分片本身就是ClickHouse一个实例节点，分片的本质就是为了提高查询效率，将一份全量的数据分成多份（片），从而降低单节点的数据扫描数量，提高查询性能。 5.4. 复制集（Replication） 简单理解就是相同的数据备份，在CK中通过复制集，我们实现保障了数据可靠性外，也通过多副本的方式，增加了CK查询的并发能力。这里一般有2种方式：（1）基于ZooKeeper的表复制方式；（2）基于Cluster的复制方式。由于我们推荐的数据写入方式本地表写入，禁止分布式表写入，所以我们的复制表只考虑ZooKeeper的表复制方案。 5.5.集群（Cluster） 可以使用多个ClickHouse实例组成一个集群，并统一对外提供服务。 六、主要表引擎深入解析 6.1.TinyLog 最简单的表引擎，用于将数据存储在磁盘上，每列都存储在单独的压缩文件中，写入时，数据附加到文件末尾. 缺点：（1）没有并发控制（没有做优化，同时写会数据会损坏，报错） （2）不支持索引 （3）数据存储在磁盘上 优点：（1）小表节省空间 （2）数据写入，只查询，不做增删改操作创建表： create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog 6.2. Memory 内存引擎，数据以未压缩的原始形式直接保存在内存中，服务器重启，数据会消失，读写操作不会相互阻塞，不支持索引。建议上限1亿行的场景。优点：简单查询下有非常高的性能表现（超过10G/s） 创建表: create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=Merge(db_name, 'regex_tablename') 6.3.Merge 本身不存储数据，但可用于同时从任意多个其他的表中读取数据，读是自动并行的，不支持写入，读取时，那些真正被读取到数据的表的索引（如果有的话）会被占用,默认是本地表，不能跨机器。参数：一个数据库名和一个用于匹配表名的正则表达式 创建表： create table t1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t2(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t3(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t (id UInt16, name String)ENGINE=Merge(currentDatabase(), ‘^t’) 6.4.MergeTree ck中最强大的表引擎MergeTree(合并树)和该系列（*MergeTree）中的其他引擎。使用场景：有巨量数据要插入到表中，高效一批批写入数据片段，并希望这些数据片段在后台按照一定规则合并。相比在插入时不断修改（重写）数据进行存储，会高效很多。优点：（1）数据按主键排序 （2）可以使用分区（如果指定了主键）（3）支持数据副本 （4）支持数据采样 创建表： ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity=8192
在Hive中对于日期数据我们经常使用String类型存储，但是在ClickHouse中建表时针对日期类型数据存储建议使用日期类型存储，不使用String类型存储，因为在使用到日期时日期类型可以直接处理，String类型的日期数据还需要使用函数进行处理，执行效率低。例如：
上一篇文章中介绍了Elasticsearch中是如何搜索文本的，同时也简述了在es里面索引数据结构的特点不可变性。 索引不可变性的缺点限制了单个索引存储的最大数据量以及更新的频次，所以es面临的问题是如何解决倒排索引不可更新的特点而同时仍然保持不可变特性带来的好处。 答案就是使用多个索引 代替原来的每次重写整个索引，es里面采用方式是增加新的索引来反映最近的变化，然后查询的时候一次查询所有的倒排索引，从最早的一直到最新的，然后在合并结果返回。 在lucene里面一个索引是多个segment加上一个commi
3、查找是否开启了request cache，是否有请求缓存，如果有缓存，直接取用缓存，返回结果
git的分支操作是在开发主线上分离出来，单独列出分支。可以理解为像是复制出一个文件夹，然后在这个文件夹下操作。
SQL是结构化查询语言的缩写，是一种用于管理关系型数据库的计算机语言。通过使用SQL语句，可以对数据库中的表格进行查询、更新、删除等操作。
汇总篇：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 概 述：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/60413
在网站中tag是网站搜索相关文章的联系之一，也可以有专门的tag页面，在不同的页面也可以调用tag，而不是只有在首页和列表页才可以调用tag，这里给大家介绍在不同的页面调用tag的方法。
在上一篇博客中，博主已经为大家介绍了如何进行kylin的增量构建。在最后也讨论了增量构建会导致Segment越来越多，进而降低数据查询的效率。本篇博客，为大家带来的就是如何对Cube进行碎片化的管理
我们有多个字典，想把它们合并成为一个单独的字典，有人说可以用update进行合并，这样做的问题就是新建了一个数据结构以至于当我们对原来的字典进行更改的时候不会同步。如果想建立一个同步的查询方法，可以使用ChainMap。
GET /index_2014*/type1,type2/_search {}
SQL Shell自动将在终端会话期间发出的每个成功的SQL语句存储在本地缓存中，并为其分配一个顺序号。这些数字用于在当前Terminal过程中重新调用以前的SQL语句。 SQL Shell仅将数字分配给成功的SQL语句。如果在准备SQL语句期间发生错误，则不会分配任何编号。这些数字分配不是特定于名称空间的。以下是可用的数字调用命令：
在一些网络服务的系统中，Redis 的性能，可能是比 MySQL 等硬盘数据库的性能更重要的课题。比如微博，把热点微博、最新的用户关系都存储在 Redis 中，大量的查询击中 Redis，而不走 MySQL。
在一些网络服务的系统中，Redis 的性能，可能是比 MySQL 等硬盘数据库的性能更重要的课题。比如微博，把热点微博，最新的用户关系，都存储在 Redis 中，大量的查询击中 Redis，而不走 MySQL。
第5章 创建高性能的索引 并不是所有的存储引擎都用的B+数，B数能提高查询速度，但是B+树可以方便叶子节点的范围查询。 多列索引，不仅可以精确匹配最左列的数据，还能模糊匹配最左列前缀数据。 如果有某些列模糊查询了多列索引的其中一个，其后面的索引都不再生效。 哈希索引不支持范围查询也不支持排序。只支持精确查询。 innodb引擎有个特殊的功能叫“自适应哈希索引”，当innodb发现某些索引值被使用的非常频繁时，就会在内存中基于B-tree索引之上再建立一个哈希索引。 虽然存储引擎不支持哈希索引，但是我们可以自
在一些网络服务的系统中，Redis 的性能，可能是比 MySQL 等硬盘数据库的性能更重要的课题。比如微博，把热点微博[1]，最新的用户关系，都存储在 Redis 中，大量的查询击中 Redis，而不走 MySQL。
语法分析> 语义分析> 视图转换 >表达式转换> 选择优化器 >选择连接方式 >选择连接顺序 >选择数据的搜索路径 >运行“执行计划”
显然RAM可能比磁盘慢，例如单个clnannel RAM与10倍 PCIe 4.0 SSD。
CREATE PROCEDURE语句创建一个方法或查询，该方法或查询将自动作为SQL存储过程公开。 存储过程可以由当前名称空间中的所有进程调用。 存储过程由子类继承。
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