理解:查询语句中涉及到的字段来自于多张表,将这种查询称为多表连接查询 语法:select 查询列表 from 表名1,表名2; 引入案例: select name,boyname from beauty,boys; select name,boyname from beauty,boys where boyfriend_id = boys.id; 笛卡尔乘积: 现象:表1和表2连接,结果为两表的完全连接结果,数据不正确 表1m行,表2 n行,结果为:m*n 行 产生原因:没有有效的连接条件 解决办法:添加两个表的连接条件 ★ 找到两个表的关联关系。两个表的关联列的意思肯定是一样,但名称不一定一样!一般通过主外键列进行关联。 连接查询的分类 ★: sql92语法: 内连接 等值连接 非等值连接 自连接 外连接(支持的不太好,mysql压根不支持) sql99语法: 内连接 等值连接 非等值连接 自连接 外连接 左外连接 右外连接 全外连接(mysql不支持)
索引的实现原理 B+tree 视频版-看着更方便: 哔哩哔哩 👉 https://b23.tv/zVjcO3x 小红书 👉 http://xhslink.com/HAW2ai 📷 之前我讲了 树结构 的入门款 二叉树 而今天要说的 B+tree 则是专为 索引 而生的 基于 二叉树的一种变种树 那么 B+tree 也就是索引到底长啥样呢? 接下来我就用表数据来模拟一下: B+tree 假设有这样一张表: 📷 此时如果以 id 作为主键构建索引 做成的B+tree就是这样的: 📷 于是正常情况
本文索引优化包含对 MySQL索引(三)explain实践,优化 MySQL 数据库查询性能 的一些补充。
一种对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序。别名有 簇类索引、聚集索引、聚类索引。
背景: 为了提高数据库效率,建索引是家常便饭;那么当查询条件为2个及以上时,我们是创建多个单列索引还是创建一个联合索引好呢?他们之间的区别是什么?哪个效率高呢?我在这里详细测试分析下。
在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多SQL语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。
此篇文章讲解HiveJoinCommuteRule优化规则,此优化规则Rule主要功能是通过改变Join左右两侧的输入RelNode的顺序来试图探索可优化的执行计划。但前提是对Join关联操作之上Project投影操作的RelNode树,形如:
DataX 是阿里内部广泛使用的离线数据同步工具/平台,可以实现包括 MySQL、Oracle、HDFS、Hive、OceanBase、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。DataX采用了框架 + 插件 的模式,目前已开源,代码托管在github
上篇文章分享了基于成本优化器CBO可插拔式优化规则SortRemoveRule移除Sort的优化规则和SortJoinReduceRule把Sort下推到Join的优化规则,不熟悉的可翻阅往前文章。此篇文章讲解SortProjectTransposeRule优化规则,Sort排序和Project投影操作(相当于HSQ中的Select操作)的调换顺序的优化规则。
定义一个类继承Thread类,并重写该类的run⽅法,该run方法的方法体里面就表示了线程要完成的任务。我们把run()方法称为执行体;
3、SQL:结构化查询语言,用于和数据库通信的语言,不是某个数据库软件特有的,而是几乎所有的主流数据库软件通用的语言
在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多 SQL 语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。
---- 文章来源:https://c1n.cn/tEsnA 前言 在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多 SQL 语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。 SQL 优化一般步骤 | 通过慢查日志等定位那些执行效率较低的 SQL 语句 | explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注 type、rows、filtered、extra。 type 由上至下,效率越来越高: ALL 全表扫描
虽然上至下,效率越来越高,但是根据cost模型,假设有两个索引idx1(a, b, c),idx2(a, c),SQL为select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c;如果走idx1,那么是type为range,如果走idx2,那么type是ref;当需要扫描的行数,使用idx2大约是idx1的5倍以上时,会用idx1,否则会用idx2
掌握了Sequential Consistency一致性模型之后,我们重新审视一下java的并发。
命名规则:表名_字段名 1、需要加索引的字段,要在where条件中 2、数据量少的字段不需要加索引 3、如果where条件中是OR关系,加索引不起作用 4、符合最左原则
回退至Mysql数据库理论与实战 #进阶2:条件查询 语法: select 查询列表-----③ from 表名 ----① where 条件表达式;-----② 条件表达式的写法: 情况一:关系表达式 sql中的关系运算符:> < >= <= = <> != 情况二:逻辑表达式 sql中的逻辑运算符: and、 or、 not【官方标准】 && || ! 情况三:模糊查询 ★ like、between and、in、is null
3、show profile 分析 了解SQL执行的线程的状态及消耗的时间。 默认是关闭的,开启语句“set profiling = 1;” SHOW PROFILES ; SHOW PROFILE FOR QUERY #{id}; 4、trace trace分析优化器如何选择执行计划,通过trace文件能够进一步了解为什么优惠券选择A执行计划而不选择B执行计划。 set optimizer_trace="enabled=on"; set optimizer_trace_max_mem_size=1000000; select * from information_schema.optimizer_trace; 5、确定问题并采用相应的措施
哈喽,小伙伴们好呀,我是狗哥。我们在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多 SQL 语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。
点击关注公众号,Java干货及时送达 作者:狼爷 来源:www.cnblogs.com/powercto/p/14410128.html 一、前言 在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多SQL语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 二、SQL优化一般步骤 1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句 2、explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注type、rows、filtere
关于排序都会讲的名词:(我自己的理解) 时间复杂度: 指排序过程中,程序消耗的时间。 空间复杂度: 指排序过程中,程序所消耗内存的大小。 稳定: 如果两个值相等,a和b,a=b
str.format() 方法通过字符串中的大括号{}来识别替换字段 replacement field,从而完成字符串的格式化。 替换字段由字段名 field name 和转换字段 conversion field 以及格式说明符 format specifier 组成,即一般形式为 {字段名!转换字段:格式说明符}。 字段名分为简单字段名 simple field name 和复合字段名 compound field name。而转换字段和格式说明符都是可选的。
(同时再次强调,这几篇关于MySQL的探究都是基于5.7版本,相关总结与结论不一定适用于其他版本)
最近,有一个业务需求,给我一份数据 A ,把它在数据库 B 中存在,而又比 A 多出的部分算出来。由于数据比较杂乱,我这里简化模型。
如果数据比较少时,或者查询的频率比较低的时候,索引的作用并不明显。因为这时候表中的数据差不多都可以完全缓存在内存中。所以就算是进行全表扫描也不会太慢。
在生活休息时,有人喜欢打麻将。如果你也会打麻将,你一定会发现:在刚拿到牌的时候,牌的顺序一定是无序的,然后你就会按花色给牌进行排序。在进行排序时,如果你是习惯从小到大的顺序,你一定会将其中两张牌调换位置,并且重复这一步骤,直到排完序。而这里面也包含了一个排序算法—简单选择排序。
原文链接:https://www.cnblogs.com/jingqi/p/7425423.html
前言 在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多SQL语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 SQL优化一般步骤 1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句 2、explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注type、rows、filtered、extra。 type由上至下,效率越来越高 ALL 全表扫描 index 索引全扫描 range 索引范围扫描,常用语<,<=,>=,betwe
这题思路很简单,就是一个栈用来调换元素顺序,另一个当临时的缓存。当调换顺序的栈清空之后,才将缓存中的内容一次性压入调换顺序用的栈中。一定要一次性,否则顺序会乱。
此篇文章讲解ProjectSortTransposeRule优化规则,Project投影操作(相当于HSQL中的Select操作)和Sort排序的调换顺序的优化规则。
在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的数对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
今天这篇文章,我就先跟你说说join语句到底是怎么执行的,然后再来回答这两个问题。
相信每个IT界大佬,简历上少不了Mysql索引这个关键字,但如果被问起来,你能说出多少干货呢?先看下面几个问题测试一下吧:
输入一个整数数组,实现一个函数来调整该数组中数字的顺序,使得所有奇数在数组的前半部分,所有偶数在数组的后半部分。
就是当很多事务同时执行的时候应该按照什么顺序执行,应该按照排队的顺序执行,这就是 串行调度 。
当我们在做ClickHouse查询性能优化时,一个通用原则就是尽可能减少扫描数据的范围。这个时候索引就起到至关重要的作用。(对索引基础知识还不甚了解的可以看看我的书)
这篇文章来讲优化规则HiveFilterAggregateTransposeRule,主要功能是将Filter过滤器下推到Aggregate聚合操作之下。满足的前提条件,这些谓词表达式必须是确定性的。
MySQL版本引入了对JSON数据类型的支持,这为我们处理和存储非结构化数据提供了新的可能性。通过灵活利用MySQL的JSON函数,我们可以实现高效的查询和转换操作,提取有用的数据,并将其转换为有意义的格式。本文将深入探索MySQL中JSON数据的查询与转换技巧,帮助您更好地利用这一功能。
本周学习的数据库,有一种明显的感觉,语法简单,基本上不会有大段大段的代码出现,简简单单的几行代码就可以完成我们需要实现的任务,或许是因为我们的任务比较初级吧!嘻嘻!
给定一个32位正整数 n,你需要找到最小的32位整数,其与 n 中存在的位数完全相同,并且其值大于n。如果不存在这样的32位整数,则返回-1。
做过camera, 播放器,图片处理的对YUV都不会陌生,但是关于YUV有很多的格式YUV420, NV21, YUV420sp, YV12等等往往令人混乱
有个学⽣表,包含(学⽣id,年龄,姓名),当我们需要查询姓“张”的学⽣的时候,如何
当存在内存对齐的时候,这个代码未必有效。主要就是手撸的内存偏移就不准了。当然如果你知道你的编译器是怎么个对齐规则,你也可以继续用。比如我们调换cup和weight的顺序。
今天这篇文章,我就先跟你说说 join 语句到底是怎么执行的,然后再来回答这两个问题。
最近在搞MGR+Consul的MySQL高可用,在使用Consul域名服务的时候,会用到Linux操作系统中的DNS客户端配置,这块儿的知识之前只是在用,今天简单整理一下,希望能有一点点用。
浏览了一下 Leetcode 上 Linked List 的题目,我把它分为 6 类: 调换顺序 删除 合并 环 变身 复制 做Leetcode还是要归类总结才好玩,最开始做两三个觉得很懵,做四五个就
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