Build 2018 主旨演讲的主题是 Azure 云和 AI、物联网、AR等技术，以及开发者相关内容的宣布。在今天的Build大会上，微软宣布目前已有超过7亿台设备运行Windows 10系统。去年
PG服务器收到客户端发来的查询后，查询的文本交给解析器。解析器扫描查询并检查它的语法。若语法正确，解析器会将查询文本转换成解析树。解析树是一种以正式、明确的形式表示查询含义的数据结构。给定查询：
定义全局存储最终结果集和临时结果集的变量。定义一个存储布尔值的数组并全部赋值为 false，把传进来的数组排序，排序完传入回溯，得到最终答案后返回最终结果集即可。 回溯算法传入的参数有已排序的数组和全是 false 的布尔数组。数组长度和临时结果集的长度进行比较，当临时结果集存储的个数跟传进来的数组的长度相等时说明排序完毕，若排序完毕则加入结果集，记得将临时结果集加入数组中。 若没排序完，则对传入的待排序数组进行判断，若 nums[i] == nums[i - 1] 即当前层选择的数与上一层所选择的一样，且 used[i - 1] == false 即说明同⼀树层 nums[i - 1] 使⽤过则直接跳过，进入下一循环。如果同⼀树⽀ nums[i] 没使⽤过则开始处理，标记同⼀树⽀ nums[i] 使⽤过，防止同一树支重复使用，进入回溯，说明同⼀树层 nums[i] 使⽤过，防止下一树层重复使用，记得回溯后将当前选择移除，且设置为 false 让同层的选择不受影响。
在Oracle中提供了三种类型的集合操作： 并(UNION)、交（INTERSECT）、差（MINUS）
union和union all的区别是，union会自动压缩多个结果集合中的重复结果，而union all则将所有的结果全部显示出来，不管是不是重复。
1. 概述 在比较大的范围内找出能够大幅提高性能的区域，并且专注于分析这个区域，这是最有效的优化SQL Server性能的方式。否则，大量的时间和精力可能被浪费在不能提高很大性能的区域。在这里并没有讨论关于多用户并发所带来的性能问题。 能获得最大性能提高的区域一般是：逻辑数据库设计，索引设计，查询设计。然而，最大的性能问题经常由于缺乏这些方面研究的原因造成。如果性能是被列为一个需要关注的问题，聪明的做法是首先专注于这些方面， 因为性能的大幅提高经常是用相对较小的时间精力完成。 下面开始进入正题。 2. 规范
最近工作中有遇到查询分组第一条的问题，由此想到了一些关于 select 返回数据的顺序的几个问题。
ASP.NET + SqlSever 大数据解决方案 PK HADOOP 半个月前看到博客园有人说.NET不行那篇文章，我只想说你们有时间去抱怨不如多写些实在的东西。 1、SQLSERVER优点和缺点？ 优点：支持索引、事务、安全性以及容错性高 缺点：数据量达到100万以上就需要开始优化了，一般我们会对 表进行水平拆分，分表、分区和作业同步等，这样做大大提高了逻辑的复杂性，难以维护，只有群集容错，没有多库负载均衡并行计算功能。 2、SQLSERVER真的不能处理大数据？ 答案：当然可以的，打个比
PHP数据结构（十）——有向无环图与拓扑算法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、有向无环图概念 有向无环图又称为DAG图。与其对应的还有有向树、有环图。如下图所示。 二、、拓扑排序 拓扑排序
MySQL的limit m n工作原理就是先读取前面m+n条记录，然后抛弃前m条，读后面n条想要的，所以m越大，偏移量越大，性能就越差。
泄露数据的方法有许多，但你是否知道可以使用DNS和SQLi从数据库中获取数据样本？本文我将为大家介绍一些利用SQL盲注从DB服务器枚举和泄露数据的技术。
定义全局存储最终结果集和临时结果集的变量。定义一个存储布尔值的数组并全部赋值为 false，把传进来的数组排序，排序完传入回溯，得到最终答案后返回最终结果集即可。 回溯算法传入的参数有已排序的数组和全是 false 的布尔数组。数组长度和临时结果集的长度进行比较，当临时结果集存储的个数跟传进来的数组的长度相等时说明排序完毕，若排序完毕则加入结果集，记得将临时结果集加入数组中。
最近使用窗口函数的频率越来越高，这里打算简单介绍一下几个排序的函数，做一个引子希望以后这方面的问题能够更深入的理解，这里先简单介绍一下几个简单的排序函数及其相关子句，这里先从什么是排序开始吧。 排序函数是做什么的？ 排序函数的作用是基于一个结果集返回一个排序值。排序值就是一个数字，这个数字是典型的以1开始且自增长为1的行值。由ranking函数决定排序值可以使唯一的对于当前结果集，或者某些行数据有相同的排序值。在接下来我将研究不同的排序函数以及如何使用这些函数。 使用RANK函数的例子 R
一 介绍 相信大部分DBA在和开发打交道的过程中，经常会遇到分页查询 order by 排序这样的需求。本文源于生产过程中的案例,5.6,5.7.16版本的数据库使用limit和order by
分页语句是数据库开发和应用场景比较常见的需求，即按照特定的where条件进行过滤，然后在按照一个或者多个条件进行排序（如果不进行排序无法确执行时候无法返回相同的结果），最后取其中的前十行或者几十行。 一般分页语句消耗资源的地方有两点： 1、返回where条件过滤的结果集； 2、是对这个结果集进行排序，如果表过大同时对返回的结果集排序势必导致性能严重下降，针对分页语句性能低下的原因。 优化分页语句的核心思想： 1、创建效率高的索引返回尽量少的结果集排序； 2、因为索引是有序的，直接让数据库读取有序索引数据避免
还真没有怎么研究过这个问题，一般来说数据库中对结果进行排序我们都习惯用 Order By 这个关键字。
最近遇到mongo集群性能问题,主要体现在查询性能或者聚合性能慢(查询类似关系型数据库中select * from xx where a='xx',另外聚合类似group by+count、sum),nosql与关系型数据库存在很多类似，比如分页查询语句是比较常见问题,分页优化在数据库优化原理类似.常见分页场景需求(本次主要基于这2种场景进行优化介绍)
查询是对存储在 SQL Server 中的数据的一种请求。可以使用下列几种形式发出查询：
最近使用窗口函数的频率越来越高，这里打算简单介绍一下几个排序的函数，做一个引子希望以后这方面的问题能够更深入的理解，这里先简单介绍一下几个简单的排序函数及其相关子句，这里先从什么是排序开始吧。
我们之前已经学习了冒泡排序和二分查找两种基本算法，本篇文章我们将一起学习下一个基础算法——直接插入排序算法。
在我的应用中使用了Rownumber函数，由于我的非正常理解造成了排序混乱。现在晒出来讨论。
ORDER BY 排序后，用 LIMIT 取前几条，发现返回的结果集的顺序与预期的不一样。
在数据库中，UNION和UNION ALL关键字都是将两个结果集合并为一个，但这两者从使用和效率上来说都有所不同。
ORDER BY排序后，用LIMIT取前几条，发现返回的结果集的顺序与预期的不一样。
本文主要基于 Sharding-JDBC 1.5.0 正式版 1. 概述 2. MergeEngine 2.2.1 AbstractStreamResultSetMerger 2.2.2 AbstractMemoryResultSetMerger 2.2.3 AbstractDecoratorResultSetMerger 2.1 SelectStatement#setIndexForItems() 2.2 ResultSetMerger 3. OrderByStreamResultSetMerger 3.
今天给大家介绍一款数据库连接工具，可能你正在使用navicat、workbench、sqlyog、DBeaver等等，这里不做拉踩，没有最好的工具，更没有完美的工具，即便众多连接工具的目标肯定是趋于完美，笔者认为，适合自己的才是最好的，下面给大家介绍一下jetbrain大家族中dataGrip，特色功能很多，下面只是列举了开发中常见的操作，欢迎大家评论补充。
《从一条"错误"的SQL，了解rownum的作用》提到的案例中，原始需求是：检索name是(aaa或者bbb)的前10条记录，其中一种写法，如下，
能够看到，对于UNION来说，交换两个SELECT语句的顺序后结果仍然是一样的，这是由于UNION会自己主动排序。而UNION ALL在交换了SELECT语句的顺序后结果则不同样，由于UNION ALL不会对结果自己主动进行排序。
详细解析： 当字段值没有匹配到str1，str2或者str3的时候，按照正常排序；当匹配到这些的时候，会把没有匹配的值放到最前面，匹配到的放到后边，并且以写的顺序排序返回结果集。
本文使用到的是oracle数据库scott方案所带的表,scott是oracle数据库自带的方案,使用前请确保其解锁 Oracle分页一共有三种 1、使用rownum配合子查询进行分页 rownum是
仅仅要运行“SELECT * FROM 名”就可以。SELECT * FROM T_Employee 。
比如event_value是一个json格式的字段，然后想获取里面的id作为单独一列
在SQL查询中，当我们需要合并多个查询结果集时，我们通常会使用UNION和UNION ALL操作符，同时，如果你写的or语句不走索引，可以考虑使用UNION、UNION ALL优化。
本节教程将继续介绍SQL基础知识中的SELECT相关的一些知识，包括基础语法、多表连接、去重、排序、子查询等等SELECT方面的基础知识。
本文不涉及复杂的底层数据结构，通过explain解释SQL，并根据可能出现的情况，来做具体的优化，使百万级、千万级数据表关联查询第一页结果能在2秒内完成(真实业务告警系统优化结果)。希望读者能够理解SQL的执行过程，并根据过程优化，走上自己的"成金之路"
背景：今天对一个20w的表做关联查询，创建各种索引，没有提高执行的效率，使用EXPLAIN检查，总是提示“Using temporary”全表扫描，这不是我想的。通过度娘，各种百度，是因为DISTINCT使用了全表扫描，现在特别记录下来。以背查验。
a)、= 、 >、 <、 >=、 <=、 !=、 <>、 between and b)、and 、or、 not、 union、 union all、 intersect 、minus c)、null :is null、 is not null、 not is null d)、like :模糊查询 % _ escape('单个字符') f)、in 、 exists(难点) 及子查询m
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需要注意的是，查询的执行顺序可能会因查询的复杂性、索引的存在与否、表的大小以及其他因素而有所不同。MySQL的查询优化器会尽力选择最佳的执行计划，以提高查询性能。同时，可以使用EXPLAIN语句来查看MySQL执行查询时选择的执行计划，以帮助调优查询性能。
在数据量过大以后，通常都会进行分库操作，把一张表拆分到不同数据库中 例如 tb1 表被拆分到3个库中，分库1、分库2、分库3 现在想执行分页操作 SELECT c1 FROM tb1 ORDER BY
摘要：Web 应用程序中经常使用数据分页技术，该技术是提高海量数据访问性能的主要手段。实现web数据分页有多种方案，本文通过实际项目的测试，对多种数据分页方案深入分析和比较，找到了一种更优的数据分页方案Row_number()二分法。它依靠二分思想，将整个待查询记录分为2部分，使扫描的记录量减少一半，进而还通过对数据表及查询条件进行优化，实现了存储过程的优化。根据Row_number()函数的特性，该方案不依赖于主键或者数字字段，大大提高了它在实际项目中的应用，使大数据的分页效率得到了更显著的提高。
简介 Over子句在SQLServer 2005中回归，并且在2012中得到了扩展。这个功能主要结合窗口函数来使用；也可以在序列函数“NEXT VALUE FOR”使用。OVER子句确定哪些来自查询的列被应用到函数中，在函数中这些列被如何排序，并且何时重启函数计算。由于篇幅限制，本篇仅仅就OVER子句讨论，不再深入各种函数了（提供几个2014中新增的函数）。 语法: <function> OVER ( [PARTITION BY clause]
在了解Sharding-JDBC的执行原理前，需要了解以下概念 ： 逻辑表 水平拆分的数据表的总称。例 ：订单数据表根据主键尾数拆分为1-张表，分别是t_order_0、t_order_1到t_order_9，他们的逻辑表名为t_order。 真实表 在分片的数据库中真实存在的物理表。即上个实例中的t_order_0到t_order_9。 数据节点 数据分片的最小物理单元。由数据源名称和数据表组成，例如 ：ds_0.t_order_0。 绑定表 指分片规则一致的主表和子表。例如 ：t_order表和t_order_item表，均按照order_id分片，绑定表之间的分区键完全相同，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果SQL为 ：
1，order by 从英文里理解就是行的排序方式，默认的为升序。 order by 后面必须列出排序的字段名，可以是多个字段名。
数据操作语言：结果集排序 如果没有设置，查询语句不会对结果集进行排序。也就是说，如果想让结果集按照某种顺序排列，就必须使用 ORDER BY 子句。 SELECT ...... FROM ...... ORDER BY 列名 [ASC | DESC]; SELECT ename,sal FROM t_emp ORDER BY sal; SELECT empno,ename,sal,deptno FROM t_emp ORDER BY sal DESC; 排序关键字 ASC 代表升序（默认），DESC
提交退款申请后，通过调用该接口查询退款状态。退款有一定延时，用零钱支付的退款20分钟内到账，银行卡支付的退款3个工作日后重新查询退款状态。
Datatables有一个强大的api，用来处理表格上的数据，你可以添加数据到已经存在的表格，或者对已经存在的数据进行操作。 API旨在能够很好地操作表格中的数据。
资料：目前假如一个查询SQL跨越30个分片，每个分片上有1000万数据，则总数据规模为3亿，Select × from A orderby field1,field2 Limit 100000,100 即取出排序结果集中从100000到100000+100的这100个记录，所可能采用的一些算法优化策略如下：
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