本文将和大家分享 MySQL 更新语句的一些小众语法,及笔者在使用多表关联更新遇到的一些问题。
维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联:全量加载 三、Hbase维表关联:LRU策略 四、Redis维表关联:实时查询 五、kafka维表关联:广播方式 六、自定义异步查询
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。
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。
本周赠书《性能之巅》第2版 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ,更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
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。
Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC,CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化?本文由 Apache Flink PMC,阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪)分享,内容将从传统的数据同步方案,基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。
Elasticsearch 是一个强大的工具,尤其在全文检索、实时分析、机器学习、地理数据应用、日志和事件数据分析、安全信息和事件管理等场景有大量的应用。
本章讨论存储的程序和视图,这些数据库对象是根据存储在服务器上供以后执行的SQL代码定义的数据库对象。
👨🎓作者:Java学术趴 🏦仓库:Github、Gitee ✏️博客:CSDN、掘金、InfoQ、云+社区 💌公众号:Java学术趴 🚫特别声明:原创不易,未经授权不得转载或抄袭,如需转载可联系小编授权。 🙏版权声明:文章里的部分文字或者图片来自于互联网以及百度百科,如有侵权请尽快联系小编。 ☠️每日毒鸡汤:一件事你犹豫去不去做,那就是该立即动身做的。 1. 索引优化分析 1.1 手写SQL和机读SQL 机器读的SQL和我们写的SQL是不一样的。 📷 几种表关联方式 📷 1.2 索引 1
MySQL触发器是一种可以在特定数据库事件发生时自动执行的程序。当触发器与特定表关联时,当在该表中插入、更新或删除行时,触发器将自动执行相应的操作。MySQL触发器提供了一种方便的方式来实现数据库自动化和增强数据完整性。
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。
每每一些很深刻的优化案例时,就会无比想念Oracle里的优化技巧,因为无论是从工具还是信息,都会丰富许多。
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。
在数据库中执行查询(select)在我们工作中是非常常见的,工作中离不开CRUD,在执行查询(select)时,多表关联也非常常见,我们用的也比较多,那么mysql内部是如何执行关联查询的呢?它又做了哪些优化呢?今天我们就来揭开mysql关联查询的神秘面纱。
本文是《极客时间》-《TiDb极简入门》的学习笔记。传送门:https://time.geekbang.org/opencourse/videointro/100089601
近年来,众安保险致力于加速数据价值向业务价值转化,在“互联⽹+保险⾦融”的双轮驱动下,诞生了数字化转型中专门针对业务数据管理和分析的系统产品——集智。
如果我们对上述实战问题进行归类,就都可以归结为 Elasticsearch 数据建模问题。
0、ES6.X 一对多、多对多的数据该如何存储和实现呢? 引出问题: “某头条新闻APP”新闻内容和新闻评论是1对多的关系? 在ES6.X该如何存储、如何进行高效检索、聚合操作呢? 相信阅读本文,你就能得到答案! 1、ES6.X 新类型Join 产生背景 Mysql中多表关联,我们可以通过left join 或者Join等实现; ES5.X版本,借助父子文档实现多表关联,类似数据库中Join的功能;实现的核心是借助于ES5.X支持1个索引(index)下多个类型(type)。 ES6.X版本,由于每个索引下
随着 Elastic 的上市,ELK Stack 不仅在 BAT 的大公司得到长足的发展,而且在各个中小公司都得到非常广泛的应用,甚至连“婚庆网站”都开始使用 Elasticsearch 了。随之而来的是 Elasticsearch 相关部署、框架、性能优化的文章早已铺天盖地。
在MySQL中,我们可以通过EXPLAIN命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息,包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
维表关联是离线计算或者实时计算里面常见的一种处理逻辑,常常用于字段补齐、规则过滤等,一般情况下维表数据放在MySql等数据库里面,对于离线计算直接通过ETL方式加载到Hive表中,然后通过sql方式关联查询即可,但是对于实时计算中Flink、SparkStreaming的表都是抽象的、虚拟的表,那么就没法使用加载方式完成。透过维表服务系列里面讲到的维表关联都是使用编码方式完成,使用Map或者AsyncIO方式完成,但是这种硬编码方式开发效率很低,特别是在实时数仓里面,我们希望能够使用跟离线一样sql方式完成维表关联操作。
两表使用nest loop(以下简称NL)方式进行连接,小表驱动大表效率高,这似乎是大家的共识,但事实上这是有条件的,并不总是成立。这主要看大表扫描关联字段索引后返回多少数据量,是否需要回表,如果大表关联后返回大量数据,然后再回表,这个代价就会很高,大表处于被驱动表的位置可能就不是最佳选择了。
一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联:全量加载 三、Hbase维表关联:LRU策略 四、Redis维表关联:实时查询 五、kafka维表关联:广播方式 六、自定义异步查询
最后两种语法mysql不支持,但是我们可以用union来联合其他的查询结果来拼凑出最终结果。
答: • 支持 SQL 92 标准; • 支持 Mysql 集群,可以作为 Proxy 使用; • 支持 JDBC 连接多数据库; • 支持 NoSQL 数据库; • 支持 galera for mysql 集群,percona-cluster 或者 mariadb cluster,提供高可用性数据分片集群; • 自动故障切换,高可用性; • 支持读写分离,支持 Mysql 双主多从,以及一主多从的模式; • 支持全局表,数据自动分片到多个节点,用于高效表关联查询; • 支持独有的基于 E-R 关系的分片策略,实现了高效的表关联查询; • 支持一致性 Hash 分片,有效解决分片扩容难题; • 多平台支持,部署和实施简单; • 支持 Catelet 开发,类似数据库存储过程,用于跨分片复杂 SQL 的人工智能编码实现,143 行 Demo 完成跨分片的两个表的 JION 查询; • 支持 NIO 与 AIO 两种网络通信机制,Windows 下建议 AIO,Linux 下目前建议 NIO; • 支持 Mysql 存储过程调用; • 以插件方式支持 SQL 拦截和改写; • 支持自增长主键、支持 Oracle 的 Sequence 机制。
SQL结构化查询语言(Structured Query Language),一种特殊目的的编程语言,是一种数据库查询和程序设计语言,用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
先将外键配置删除,再更新表结构,然后再把外键添加回来即可 这也说明,建立关联前,要把表结构设计好,检查好,,,
如果条件允许,demo的内容是:通过logstash 同步日志或数据库(oracle、mysql)表的数据到 Elasticsearch,然后通过kibana进行可视化。
范式是关系数据库理论的基础,也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。
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。
Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等,涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能,以及所有的内置函数(如日期、时间、数学和加密函数等)。所有跨存储引擎的功能都在这一层实现,比如存储过程、触发器、视图等。
原文: 190623-SpringBoot系列教程JPA之update使用姿势 上面两篇博文拉开了jpa使用姿势的面纱一角,接下来我们继续往下扯,数据插入db之后,并不是说就一层不变了,就好比我在
通过页面的可视化操作,生成 CMS 的服务端接口与管理后台代码。 特点 易用。页面操作,无须编码。 安全。生成代码和非生成代码在不同文件夹。无须担心生成代码覆盖。 灵活。如需改动生成的代码,在对应界面,按弹出按钮,会将生成的代码移动到非生成代码文件夹。 易维护。生成的代码可读性强,易于维护。 功能 生成 数据库创建脚本。 生成 测试数据的数据库脚本。 生成 服务器端 CRUD 代码。用的是 MySQL。支持: 单表。 表关联。 一对一。 一对多。 生成 管理后台的前端 列表和更新页。包括:
前两天在刷朋友圈,看到一个视频号链接,说有个云数仓,比ClickHouse 还快3倍。我就点进去看了,原来是 SelectDB 公司的“为数而生,因云而新” SelectDB 产品发布会。这个发布会上 SelectDB 发布了云数仓产品 SelectDB Cloud。
该触发器名为“assign_id”,关联的表为“my_table”,在每次插入新行时自动执行。在触发器中,我们使用一个子查询来确定当前表中最大的ID值,并将其加1,以便将新的ID分配给插入的行。
当前,大数据、人工智能、云计算等技术应用正在推动保险科技发展,加速保险行业数字化进程。在这一背景下,招商信诺不断探索如何将多元数据融合扩充,以赋能代理人掌握更加详实的用户线索,并将智能分析贯穿业务全链路,实现对用户、产品、场景策略的全面洞察与闭环迭代。本文将详细介绍招商信诺在大数据基础建设方面的探索之旅,从最初为线报表、Ad-hoc 分析提供服务的 OLAP 引擎,逐步发展至基于 Apache Doris构建的统一实时数据仓库,通过一套架构实现各业务领域的多元数据实时分析与融合统一管理,最终实现保险一线业务降本增收的目标。
select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎,SQL的查询速度决定了页面的加载速度,进一步决定了客户浏览体验。
当需要查询两个表的交集、并集等数据时,除了嵌套子查询的方式外,还可以使用join的方式提升性能。对于MySQL的join语句,需要两个最基础的“角色”:主表即驱动表,关联表即驱动表。join描述的就是驱动表与被驱动表的关联关系。MySQL有三种关联逻辑处理策略,分别为:Index Nested-Loop Join、Simple Nested-Loop Join、Block Nested-Loop Join。在编写SQL时,需要配合explain使语句选择性能最优的策略。
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。
如果你有机会需要在公司内部,做一次Elasticsearch 技术应用分享。如何才能讲的逼格高,又接地气,那么建议从以下几个方面展开,大家有好的想法,也欢迎留言交流。
注意,类似的问题是业务问题,如果要实际落地分析,需要进一步核实确认当前的数据建模。
在StarRocks里,一张表的数据会被拆分成多个Tablet,而每个Tablet都会以多副本的形式存储在BE节点中,如下图:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云