有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录,有些情况我们允许重复数据的存在,但有时候我们也需要删除这些重复的数据。
在需要输出网站用户注册数或者插入数据之前判断是否有重复记录时,就需要获取满足条件的MySQL查询的记录数目,接下来介绍两种查询统计方法,感兴趣的朋友可以了解下啊,或许对你有所帮助
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》,真心觉得讲的不错,把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家,有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
我们都知道,在关系型数据库中,索引的存在是非常重要的,但是不合理的索引反而会影响到业务的性能,那怎么才能合理的设计索引也是业务高效访问数据库需要考虑的?如何才能评估索引创建的合理呢?今天我们给出其中一个评估指标:Cardinality
如果是小表,随便怎么折腾都行; 如果是大表(至少1千万条记录以上,或者占用10G以上空间), 我们可能需要想办法加快这个速度 , 这时可以参考下面方法:
注意:若数据表中含有主键,而主键具有唯一性,所以在数据复制时还要考虑主键冲突的问题
面试题:MySQL的union all和union有什么区别、MySQL有哪几种join方式(阿里面试题)
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
Non_unique:如果是唯一索引,则值为 0,如果可以有重复值,则值为 1 Key_name:索引名字 Seq_in_index:索引中的列序号,比如联合索引 idx_a_b_c (a,b,c) ,那么三个字段分别对应 1,2,3 Column_name:字段名 Collation:字段在索引中的排序方式,A 表示升序,NULL 表示未排序 Cardinality:索引中不重复记录数量的预估值,该值等会儿会详细讲解 Sub_part:如果是前缀索引,则会显示索引字符的数量;如果是对整列进行索引,则该字段值为 NULL Null:如果列可能包含空值,则该字段为 YES;如果不包含空值,则该字段值为 ’ ’ Index_type:索引类型,包括 BTREE、FULLTEXT、HASH、RTREE 等
读取不重复的数据可以在 SELECT 语句中使用 DISTINCT 关键字来过滤重复数据。
之前文章有写过关于基于Operator操作符Selectivity选择率和Predicate谓词的Selectivity选择率的讲解。这篇文章来讲一下基于每个Operator(TableScan、Project、Join、Union、Sort、Aggregate等等)返回记录数RowCount,即中间结果大小。Hive在估算每个Operator的返回结果RowCount,即中间结果大小,有的是使用元数据对象来进行估算的RowCount;有的使用RelNode自身实现方法估算的;有的是总行数乘以其选择率估算的等多种方法实现。
今天上班的时候,业务方问了我这样一个问题:我有一个表,需要添加一个唯一的字段,但是目前这个字段存在一些重复值,有没有好的解决办法。
1,没有数据库,使用磁盘文件存储数据; 2, 层次结构模型数据库; 3,网状结构模型数据库; 4,关系结构模型数据库:使用二维表格来存储数据; 5,关系-对象模型数据库; MySQL就是关系型数据库!
where peopleId in (select peopleId from people group by peopleId having count(peopleId) > 1)
2.表一中各地市ARPU(0,30),[30,50),[50-80),[80以上)用户数分别是多少?
查询表 ==> 分组前条件过滤 ==> 分组 ==> 分组后条件过滤 ==> 获取哪些字段 ==> 按照字段排序 ==> 分页显示
例如: insert…select插⼊结果集 注意:字段列表1与字段列表2的字段个数必须相同,且对应字段的数据类型尽量保持⼀致。例如:
翻译过来的意思是:使用的select语句有不同的列数。 因为使用union的两个SQL语句产生的记录的表结构不一致。必须是结构完全一致的记录集合才可以使用UNION。我这边就是两个表的union字段数量不一样,导致上述报错。我的解决办法是在使用 UNION ALL 进行表合并操作时,使用 null as “xxx字段” 或者 ‘’ as “xxx字段”,保证字段顺序和数量一致性。
今天还是数据分析的学习,如果你觉得文章太长太没意思,欢迎拉到底部直接看大纲总结,一秒学会(学不会我也不负责,让你不看全文)。
数据质量(Data Quality)是数据分析结论有效性和准确性的基础也是最重要的前提和保障。数据质量保证(Data Quality Assurance)是数据仓库架构中的重要环节,也是ETL的重要组成部分。 我们通常通过数据清洗(Data cleansing)来过滤脏数据,保证底层数据的有效性和准确性,数据清洗一般是数据进入数据仓库的前置环节,一般来说数据一旦进入数据仓库,那么必须保证这些数据都是有效的,上层的统计聚合都会以这批数据作为基础数据集,上层不会再去做任何的校验和过滤,同时使用稳定的
ERROR 1025 (HY000): Error on rename of ‘./test/#sql-27c_2308’ to ‘./test/student’ (errno: 150) 更改类型编码类型时 出现此错误一般为有外键约束 解决方法 暂时停止外键检查 set foreign_key_checks=0; 4.6
前面我们说了join查询原理,最基本的是嵌套查询,这种不推荐,如果数据量庞大,因为内存是有限的,不能放下所有的数据,可能查询到后面的时候,前面的数据就从内存从释放,为了减少磁盘的查询次数,有了join buffer这个缓存区,专门放被驱动表的数据,用来匹配查询出来的驱动表数据是否符合,当然还是建议用索引来查询。
下面我们针对音乐数据中心数仓项目第四个业务:“统计地区营收情况业务”来说明数据质量如何进行管理。此业务数据质量管理重点放在 ODS层,EDS层(DWD层、DWS层)、DM层几个方面,每层数据校验的内容不一样,我们可以通过自己编写通用shell+Hive脚本或者使用质量监控工具Griffin来进行数据质量监控。
INSERT INTO 表名 VALUES(值1,值2,…),(值1,值2,…),(值1,值2,…);
作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第五篇,总结了MySQL索引相关的实践使用问题。
该文介绍了SQL基本语法,包括表库操作、数据操作、查询操作、分组操作、聚合函数、排序查询、聚合函数、分组查询、列操作和修改列。
从表面意思上看,MySQL分表就是将一个表分成多个表,数据和数据结构都有可能会变。MySQL分表分为垂直分表和水平分表。
上一篇我们介绍了在有主键的表中删除重复数据,今天就介绍如何删除没有主键的表的重复数据。
数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题,因为数据仓库上层对接很多业务系统,业务系统的脏数据,业务系统变更,都会直接影响数据仓库的数据质量。因此数据仓库的数据质量建设是一些公司的重点工作。
简单说明问题出现的原因: MySQL left join 语句格式为: A LEFT JOIN B ON 条件表达式
No.67 Hadoop 实践案例——记录去重 Mr. 王:现在我们看一个和 WordCount 很相似,在实际中应用也很多的例子——记录去重。 小可 :嗯,从字面上理解就是将重复的数据记录去除吧? Mr. 王 :是的,就是如此。这个工作在实际的应用中是非常常见的,在进行数据管理时,不论是录入记录错误,还是新旧数据的原因,都是非常容易出现重复的记录的。很多时候,重复的记录会对我们进行个数统计等操作产生影响,造成统计结果错误。另外,出现重复记录的数据集合可能会非常大,单靠人工挑重,或者是靠简单的单机去查找会
SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like ‘刘%’
上篇介绍Hive优化器原理与源码解析系列—统计信息中间结果估算文章,TableScan,Project、Filter、Sort等等Operator操作符中间结果大小的估算受到两个因素的影响,选择率Selectivity和记录数RowCount。
之前文章有写过关于基于Operator操作符Selectivity选择率讲解,“Hive优化器原理与源码解析系列—统计信息之选择性和基数”,其中有讲过详细讲解Cardinality基数和Selectivity选择率的计算。但这篇文章主要内容讲述stats统计信息模块关于Predicate谓词的Selectivity选择率的讲解,为了方便讲述。这里还是先简单提一下Cardinality基数和Selectivity选择率概念:
out_increment表示当前列为自动增长列,由DBMS分配该列的值,可以保证不重复
转载声明 本文为灯塔大数据原创内容,欢迎个人转载至朋友圈,其他机构转载请在文章开头标注:转自:灯塔大数据;微信:DTbigdata 编者按:灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载,本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作,以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用,带我们在大数据技术的海洋里徜徉~每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期,我们学习了“Hello World”程序的相关内容。PS:了解了上期详细内容,请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—
一查询数值型数据: SELECT * FROM tb_name WHERE sum > 100; 查询谓词:>,=,<,<>,!=,!>,!<,=>,=<
通常情况下,当访问某张表的时候,读取者首先必须获取该表的锁,如果有写入操作到达,那么写入者一直等待读取者完成操作(查询开始之后就不能中断,因此允许读取者完成操作)。当读取者完成对表的操作的时候,锁就会被解除。如果写入者正在等待的时候,另一个读取操作到达了,该读取操作也会被阻塞(block),因为默认的调度策略是写入者优先于读取者。当第一个读取者完成操作并解放锁后,写入者开始操作,并且直到该写入者完成操作,第二个读取者才开始操作。因此:要提高MySQL的更新/插入效率,应首先考虑降低锁的竞争,减少写操作的等待时间。 (本专题在后面会讨论表设计的优化)本篇,要讲的优化是增删改。
该文介绍了如何去除重复数据的方法,分为完全重复和部分重复。对于完全重复,使用distinct关键字去重;对于部分重复,使用子查询和row_number()分析函数。这些方法适用于不同的数据库系统,如Oracle、MySQL和Hive。
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。
在实际业务场景中,经常会有这样的需求:插入一条记录,如果数据表中已经存在该条记录则更新它的部分字段,比如更新update_time或者在某些列上执行累加操作等。参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法,本文将在简单介绍这三种用法的基础上,深入分析这其各自存在的问题,最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。
SQL 学过一点,但是没有怎么用,因此用的时候经常又要去看一遍教程,不如直接把经常会用到的语句给记录下来,下次直接看这一篇就行了。
数据清洗(Data Cleaning)是把数据记录中的错误数据辨认识别出来,然后将其去除,是对数据重新进行检查和校验的过程。数据清洗的目标是去除重复记录,消除异常数据,修正错误数据,确保数据一致性,并提高数据质量。数据仓库是关于特定主题的数据集合,数据来自不同类型的业务系统,并包含历史性数据,这样,在数据仓库中就会出现错误数据或者冲突数据的情况,将这类数据称为“脏数据”。根据确切的清洗规则和算法“洗掉”“脏数据”,这就是数据清洗。
在使用mysql时,有时需要查询出某个字段不重复的记录,这时可以使用mysql提供的distinct这个关键字来过滤重复的记录,但是实际中我们往往用distinct来返回不重复字段的条数(count(distinct id)),其原因是distinct只能返回他的目标字段,而无法返回其他字段,例如有如下表user:
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