http://blog.csdn.net/qtyl1988/article/details/39519951
#!/bin/bash cat `ls | grep SDU` | awk -F" " '{print $1}' |sort | uniq -c | awk -F" " '{print $2}' > name.txt # 由于三张表的名字是乱的,先赛选出所有名字存入name.txt 文件 # sort 分组,uniq -c 分组计算个数 ca
sort buffer、内存临时表和 join buffer。这三个数据结构都是用来存放语句执行过程中的中间数据,以辅助 SQL 语句的执行的。其中,我们在排序的时候用到了 sort buffer,在使用 join 语句的时候用到了 join buffer。
上篇文章我们说了,联合索引会用两个以上列来创建索引,b+树是一颗,先用c2列排序,若结果相同,则用c3排序。innoDB的b+树特点是根节点保持不变,新表是先默认有聚簇索引,先有一个没有数据的根目录节点,放用户记录数据放入根几点中,当数据慢了,页分裂,会有多的节点,此刻根节点进化成根目录记录节点,数据存入底层节点。二级索引的内节点保证一致性,存入列值的时候加个主键。
TiDB 6.0 正式提供了数据放置框架(Placement Rules in SQL )功能,用户通过 SQL 配置数据在 TiKV 集群中的放置位置,可以对数据进行直接的管理,满足不同的业务场景需要。如:
关于MySQL 的 join,大家一定了解过很多它的“轶事趣闻”,比如两表 join 要小表驱动大表,阿里开发者规范禁止三张表以上的 join 操作,MySQL 的 join 功能弱爆了等等。这些规范或者言论亦真亦假,时对时错,需要大家自己对 join 有深入的了解后才能清楚地理解。
大家在安装基于Snort NIDS系统, 感觉很难,总是出错,其他安装Snort并不难,难的是准备工作做得不充分,如果你做的不好,在配置可视化报警时会遇到各种问题,例如:
LLM大语言模型火的一塌糊涂,很多人已经开始频繁的使用GPT等产品来为自己的工作和生活提效。但这一切还都是通用场景,你如何让LLM去服务你自己所在公司的业务领域呢?比如可不可以借助GPT来提高自己公司产品的推荐效率呢?可不可以借助GPT来更好地服务员工日常的问题咨询呢?可不可以借助GPT来搭建公司自己的知识库呢?可不可以借助GPT来改善公司的客户服务体验呢?答案是一切兼有可能。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 「前言」 连接操作是一种数据库中最基本的操作,连接算法的执行效率直接影响到整个数据库的效率、吞吐和资源。通常商业数据库系统一般有三种主流的连接实现:Nested Loop Join、Hash Join和Sort Merge Join。本文概述目前主流的Hash Join实现方式,以及分析MySQL中Hash Join的实现方式。 MySQL 8.0.18 版本增加了对Hash Join算法的支持,在此之前,连接算法仅支持嵌套循环连接 Nested Loop J
数据库是存储数据的集合的单独的应用程序。每个数据库具有一个或多个不同的API,用于创建,访问,管理,检索和复制所保存数据。
我们现在已经知道了,mysql客户端到服务器字符集是如何编码解码的,但表中数据到底存在哪里?以什么格式存放?mysql以什么方式访问这些数据?这些我们都会在下面一一解答。
特殊说明: 以上文章,均是我实际操作,写出来的笔记资料,不会盗用别人文章!烦请各位,请勿直接盗用!转载记得标注来源!
show variables like ‘%slow_query_log%’; #如果结果中包含slow_query_log | OFF ,则说明慢日志已经关闭 #开启慢查询日志的方式:set global slow_query_log=1;
相信许多开发/DBA在使用MySQL的过程中,对于MySQL处理多表关联的方式或者说性能一直不太满意。对于开发提交的含有join的查询,一般比较抗拒,从而建议将join拆分,避免join可能带来的性能问题,同时也增加了程序和DB的网络交互。
Python 读取数据自动写入 MySQL 数据库,这个需求在工作中是非常普遍的,主要涉及到 python 操作数据库,读写更新等,数据库可能是 mongodb、 es,他们的处理思路都是相似的,只需要将操作数据库的语法更换即可。本篇文章会给大家系统的分享千万级数据如何写入到 mysql,分为两个场景,三种方式。
MySQL 为关系型数据库(Relational Database Management System), 这种所谓的"关系型"可以理解为"表格"的概念, 一个关系型数据库由一个或数个表格组成, 如图所示的一个表格:
Extra中Using temporary表示使用临时表,Using filesort表示需要执行排序操作。
在上一篇文章中,我和你介绍了 join 语句的两种算法,分别是 Index Nested-Loop Join(NLJ) 和 Block Nested-Loop Join(BNL)。
开启事务在定义sql之前;提交事务在处理完数据库返回的结果后;回滚事务在catch中进行,用try-catch处理sql语句,若出现异常则进行相应的回滚操作。 示例:
假设有这么一个需求:查询出城市是 “南京” 的所有用户名,并且按照用户名进行排序,返回前 1000 个人的姓名、年龄。
通过上图可以看出,在我们进行group by 的时候使用了临时表,上述语句执行过程如下:
知识库服务依赖该数据库,Embedding 形式个性化训练 ChatGPT,必不可少的就是向量数据库 因为 qdrant 向量数据库只支持 Docker 部署,所以需要先安装好 Docker 服务。
我们都知道,MySQL中关于字符,有char和varchar两种常用的类型,可能在平时的使用过程中,大家不会去关心这两种类型的区别,只是会用就可以了,或者说看到过一些它们的区别,但是没有时间去测试,今天有时间了,我将这两种类型的具体情况实验一把,让大家直观感受下,纯属分享,大神请绕道。
今天分享的内容是MySQL里面的group by语句,部分案例节选自极客时间的《MySQL45讲》,大家有兴趣可以购买相应课程进行学习,废话就不多说了,直接从例子开始吧。
今天的主题:接口幂等性的解决方案。本来是想把对象的存储过程和内存布局肝出来的,但是临时产生了变化,哈哈,这部分内容我们留在下一期吧,有句话说的好,好事多磨,对吧。
连接到数据库,负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接,命令通常是mysql -h$ip -P$port -u$user -p.
我在上一篇文章,为你讲解完 order by 语句的几种执行模式后,就想到了之前一个做英语学习 App 的朋友碰到过的一个性能问题。今天这篇文章,我就从这个性能问题说起,和你说说 MySQL 中的另外一种排序需求,希望能够加深你对 MySQL 排序逻辑的理解。
支持innodb, myisam, memory, MySQL5.5.5 以后默认innodb,不同存储引擎的表数据存取方式也不同
它可以实现业务逻辑与数据库访问相分离。相对来说,数据库是比较稳定的,其中DAO组件依赖于数据库系统,提供数据库访问的接口。
如果我们查看show egnine innodb查看锁记录的时候往往会看到Innodb的数字使用类似 80000001的形式显示如下:
问题描述:由于个人操作不当(所谓不当是因为创建表的时候日期顺手设置成date格式了,而需要存入的日期格式如下图【我拯救回来的】应该为varchar/char),导致录入数据库缺失,日期均变成了【0000-00-00】,由于是历史数据传输,所以对应的excel源文件还有,重新上传也行,但是假如我没有源文件怎么办?所以就想着用Mysql解决
用python连接mysql的时候,需要用的安装版本,源码版本容易有错误提示。下边是打包了32与64版本。 MySQL-python-1.2.3.win32-py2.7.exe MySQL-python-1.2.3.win-amd64-py2.7.exe
如何在还没存入时就写代码只爬一次 我代码和别人一样为什么也是存入重复?难道他们有这个问题没发现吗?
我们知道对于Oracle的表连接,根据SQL连接条件主要支持如下三种连接方法(算法):
大家好,我是老表,今天早上看B站,发现首页给我推了前不久关注的一个up主(@是我_是我_就是我,为了方便下文中以 小是 代称)视频,于是我就打开看了,于是就有了接下来的故事~
最近,在科研狗网站看到了一个有趣的项目,使用R语言读取pubmed存入mysql数据库,之前报名没有报上,还是决心要跟着做一下,无奈R语言水平比较渣渣,只能复制别人的代码来用,悲剧的是,原代码复制过来还是报错,来一个小目标,把这段代码运行起来。花了两三天的功夫,终于实现了目标。
本文将详细介绍MySQL乱码的成因和具体的解决方案。在阅读本文之前,强烈建议对字符集编码概念还比较模糊的同学 阅读下博主之前对相关概念的一篇科普:十分钟搞清字符集和字符编码 MySQL出现乱码的原因
最近在搞PHP项目,后台很多课题信息需要导入数据库,考虑过一条条导入,但是这样太费时费力。 所以找了下phpexcel的资料,打算利用这个工具把excel表导入数据库,但是发现很多教程都太久远,拿来
之前的文章中对于explain的数据结果中的字段已经进行了一部分介绍了,今天来说一说剩下的几个字段,为了防止忘记,先看看这个表结构:
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| 作者 肖泽凡,腾讯TEG研发管理部小小后台攻城狮一枚,负责腾讯敏捷产品研发平台TAPD的基础功能的开发和维护,热爱技术,喜欢分享,文章首次发表于SegmentFault,博客名“X先生”,欢迎与我交流~ ---- 在数据库中join操作被称为连接,作用是能连接多个表的数据(通过连接条件),从多个表中获取数据合并在一起作为结果集返回给客户端。例如: 表A: idnameage1A182B193C20 表B: iduidgender11F22M 通过连接可以获取到合并两个表的数据: select A
首先给大家介绍的是一个很强大的财经数据接口库,是专门为python准备的哦。不过唯一的缺点是有比较大的数据缺失,这个库就是Tushare财经数据接口,官网如下:
改了数据库编码、系统编码以及表字段的编码格式 → *utf8mb4*之后,就可以了:
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
《高性能MySQL》读书笔记(一)——MySQL架构及重要属性概述 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、MySQL逻辑架构 1、三层架构 mysql逻辑分为三层设计: 第一层是基于网络的处理,如连接处理、授权认证、安全等,这个在基于网络的服务器、客户端中的各种软件都会有相应的实现。 第二层是mysql的核心功能部分,包括查询解析、分析、优化、缓存、以及所有的内置函数,所有跨存储引擎的功能也都在这一层实现,包括触发器、存储过程、视图等。 第三层是数据库的存储引擎,即通常提及mysql都会
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何使用自定义表值函数(UDTF),并将处理后的数据存入 MySQL 中。 前置准备 创建流计算 Oceanus 集群 进入 Oceanus
上篇文章介绍了行溢出,表中最多创建65535个字节,而null值列表占用一个字节,变长字段长度列表占用两个字节,所以最长是65532个字节。而varchar(M)填写多少,要根据不同的字符集来规定,比如ascii一个字符是一个字节,gbk最大是2个字节,utf8最大是3个字节。数据也会溢出,数据溢出,则是会分成若干页存储,而compact行格式,真实数据列表会780左右字节,然后存页的地址值,方便查找剩余的真是数据。Mysql5.7后默认用dynamic行格式,而dynamic行格式在行溢出的情况下真实数据列表只存储页码地址值。Redundant则是会有压缩算法压缩页码分页,更节省空间。
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