如何在多表关联场景下合理利用分区表来提升查询性能?基于前几篇关于分区表的介绍,想必大家对 MySQL 分区表的认知已经非常全面:分区表存在的目的就是为了减少每次检索的数据量从而提升整体性能。
有的时候我们在操作数据库时会将两个或多个数据表关联起来通过一些条件筛选数据,在关联表时我们要遵循一些原则,这样会使我们编写的SQL 语句在效率上快很多。
Hash Join作为表连接的基础连接类型,各大关系型数据库(譬如Oracle、sqlserver、Postgres等)很早都支持了Hash Join这种连接类型。作为关系型数据库领域的领袖,Oracle数据库支持三种主流的连接类型:Nested Loop Join、Hash Join 和 Sort Merge Join。而作为最流行的关系型数据库的MySQL 却一直没有支持Hash Join,这点一直为人诟病。千呼万唤始出来,MySQL 8.0.18开始终于支持了Hash Join的连接算法。MySQL 8.0 的所有新特性中,Hash Join 曾经最让我期待的一个新特性。
注:同构关联的表出自同一个地方,比如说两张表都来自Oracle数据库;异构关联的表出自不同地方,比如说一张表来自Oracle数据库,一张表来自于MySQL数据库。
最近有开始做一个实验室管理系统,因为分了几个表进行存储・所以要维护表间的关联・・研究了一下MySQL的外键。
外键其实很好理解,简单的说就是两张表建立一个连接关系。这里我们那主表A和副表B举例,我A表中有用户信息,B表中有用户订单信息。要是数据完整对应起来,肯定是需要把两张表关联起来,我们因此会在B表中村一个A表的字段,常见的我们存的是A表的主键ID外键。
如果索引了多列,要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最前列并且不跳过索引中的列。
查找表关系,一定要分别站在两张表的角度全部考虑完毕才能下结论,否则无法得出正确答案
数据库 db 数据库 dba 数据库工程师 存放数据的仓库 分类 对象关系型数据库,将数据(表)以文件方式存储在磁盘上,mysql,oracle,sqlserver 非关系型数据库,也叫nosql,以键值对的形式去存放数据,将数据存储在内存中,redis mysql和oracle 1.mysql是开源(免费),oracle是收费的 2.mysql没有表空间概念,但是oracle有多个表空间,可以支持分区 3.语句上有稍微的区别 4.orecle中没有专门用来表示整数和小数的数据类型 5.mysql分页是使用
对于很多同学来说,写SQL时的表关联看起来是一件很简单的事情,知道逻辑,有预期的结果,好像没什么特别要注意的,今天在写一条SQL逻辑的时候,觉得对于left join的部分还是存在一些误解。
华夏银行数据库专家,专注于开源及国产分布式数据库技术,多年一线金融行业数据库开发与运维经验。目前主要负责分布式数据库的研究、应用与推广工作。
随着微服务这种架构的兴起,我们应用从一个完整的大的应用,切分为很多可以独立提供服务的小应用。每个应用都有独立的数据库。
group查询就是分组查询,为什么要分组查询?因为我们想按某个维度进行统计。下面来看个图:
其中对于drop+database+数据库名这个命令记忆尤深,也听教程里的老师再三嘱咐用这个命令要切记谨慎处理,否则是要负刑事责任的。
这里对Many-To-Many即多对多的映射关系以详细事例来分析Django中Database操作多对多映射关系的一些基本用法和注意事项
本文中说到的“建”,并非单纯的建一个库,或是建一张表,而是你建好的库和表在项目的运营中,是否能应付各种事件,下面我说说几个我在项目中遇到的问题以及处理的方法,算是一个小小的心得,给大家分享下。
1.倾斜原因:map 输出数据按 key Hash 的分配到 reduce 中,由于 key 分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的 reduce 上的数据量差异过大。
上一节内容学习了关于数据表的基本操作,也就是针对单表的增删改查以及创建和删除,而在实际开发中,往往是多表联合操作,尤其是插入和查询用的最多,而这两步都要经过一个“筛选”的过程,这个过程要根据具体业务逻辑,综合不同的表,查询后决定是否满足插入或其他条件。
最近在公司做了几张报表,还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了(当时在广州休假了1个月多,在实习期间也没咋写过SQL),回到公司的第一个需求就是做报表。
本文讲解了如何使用LitePal来管理Android数据库,包括创建表、升级表、删除表和表关联等操作。同时,还介绍了如何利用LitePal的存储功能来处理大量的数据操作,包括CRUD等操作。
最近在公司做了几张报表,还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了,回到公司的第一个需求就是做报表。
尽管我们不是DBA,但我们平时都会涉及到数据库表的设计,那么我们该怎么设计呢?,表名怎么取?字段名怎么取?字段类型如何设置?字段长度如何设置?.....
在MySQL 3.23.44版本后,InnoDB引擎类型的表支持了外键约束。 外键的使用条件: 1.两个表必须是InnoDB表,MyISAM表暂时不支持外键(据说以后的版本有可能支持,但至少目前不支持); 2.外键列必须建立了索引,MySQL 4.1.2以后的版本在建立外键时会自动创建索引,但如果在较早的版本则需要显示建立; 3.外键关系的两个表的列必须是数据类型相似,也就是可以相互转换类型的列,比如int和tinyint可以,而int和char则不可以; 外键的好处:可以使得两张表关联,保证数据的一致性
又要提到前面那个说了好几遍的起别名问题了,使用resultMap标签也能解决这个问题。
优化思路:数据库中不存longtext字段,新增blob字段,将文本在后端压缩为bytep[]存到blob二进制字段中,查询时返回。理由:zip是现在成熟的压缩算法,基于LZ77算法和哈夫曼编码,可以把文本(String)较大程度地压缩为byte[]。注:不建议再把压缩后的byte[] BASE64为String,因为BASE64是一种编码方式。
Spark憋了一年半的大招后,发布了3.0版本,新特性主要与Spark SQL和Python相关。这也恰恰说明了大数据方向的两大核心:BI与AI。下面是本次发布的主要特性,包括性能、API、生态升级、数据源、SQL兼容、监控和调试等方面的升级。
文章目录 1. Day05 1.1. 关联关系 1.1.1. 自关联 1.2. 一对一 1.3. 一对多 1.4. 多对多 1.4.1. 创建表 1.4.2. 查询 1.5. 如何让两张表建立关系 1.6. 连接方式和关联关系的区别 1.7. 数据库设计值权限管理 1.7.1. 什么是权限管理 1.7.2. 权限管理表的实现 Day05 关联关系 自关联 当前表的数据和当前表里面的数据有关联关系 一对一 一对多 多对多 学生和老师的关系就是多对多的关系 一个学生可以被多个老师教,一个老师可以教多
今天优化了一个,join关联查的语句,需要优化join的语句,那我们肯定得了解他的一个执行过程。正所谓知己知彼,百战百胜!!
有两个表,就叫源表和目标表吧。它们有一个相同的字段,通过该字段可以把源表和目标表关联在一起,我们希望从源表中检索到的记录里的关联字段的值没有存在目标表中。举个例子,源表 dept,目标表 emp,获取 dept 表中部门编号不在 emp 表中的记录。在检查两张表的数据后,我们发现 emp 表中没有部门编号 40 的数据。
sql各语句执行顺序概览与讲解 项目实战中的一段sql说明讲解 sql语句中别名的使用 书写sql语句的注意事项 前言
问题sql: select count(*) from db1.sbtest1,db1.sbtest2;
项目中使用mysql作为数据存储,需要定期将库表中的数据按照给定格式生成报表。根据导出周期的不同分为:日报、周报、月报、季报、年报等格式。
最近有朋友在微信公众号后台留言提了一个问题,问题如下: 执行计划中,并列的两条操作比如并列的两条table access full,上层没有关联操作比如hash join,这是什么意思? 但是两张表
一 介绍 约束条件与数据类型的宽度一样,都是可选参数 作用:用于保证数据的完整性和一致性 主要分为: primary key (PK) 标识该字段为该表的主键,可以唯一的标识记录 foreign key (FK) 标识该字段为该表的外键 not null 标识该字段不能为空 unique key (UK) 标识该字段的值是唯一的 auto_increment 标识该字段的值自动增长(整数类型,而且为主键) default 为该字段设置默认值 unsigned 无符号 z
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。
没有规矩,不成方圆。这句话在数据库的规范中同样适用,所以就有了这几项规定,数据库的三大范式。
在使用MongoDB存储数据的时候,我们查询的时候,有时候难免会需要进行连表查询。但是MongoDB本身是非关系性数据库,连表查询,很多时候,需要我们自己在代码里手工操作。但是从 MongoDB 3.2 版本过后,我们可以使用 $lookup 进行连表查询。下面就简单介绍一下 MongoDB 的 $lookup 的简单使用。
假设需求,图书管理系统: Book: name, price, img, authors, publish, is_delete, create_time Publish: name, address, is_delete, create_time Author: name, age, is_delete, create_time AuthorDetail: mobile, author, is_delete, create_time
GaussDB的分布式架构充分运用了每个节点的计算资源,且随着节点规模的扩大其整体性能也呈线性增长。为了实现分布式架构下性能和资源的最大化利用,GaussDB提供了三种分布式执行计划,分别为FQS(Fast Query Shipping)计划、Stream计划以及Remote-Query计划,其中FQS和Stream是可以下推的计划。也就是说,集群中的所有DN都参与了SQL执行。
前提条件:这些一起查询的表之间是有关系的(一对一、一对多),它们之间一定是有关联字段,这个关联字段可能建立了外键,也可能没有建立外键。比如:员工表和部门表,这两个表依靠 “部门编号” 进行关联。
那么我们要执行多表查询,就只需要使用逗号分隔多张表即可,如:select * from emp , dept; 具体的执行结果如下:
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就是查tableStore失败了,在日志平台查下看到,因为查询参数太长,日志平台直接进行了截断!!!
集群有一个spark sql的任务,每天需要跑38561秒,噢,来计算一下38561/60/60 这就是10.7个小时呀,就是下面那这种样子:
上两篇文章我们说到MySQL优化回表的三种方式:索引条件下推ICP、多范围读取MRR与覆盖索引
接上一章的《图解SQL查询处理的各个阶段》,本文主要用图形的方式讲解JOIN ON在数据库中是怎么执行的。
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