BI商业智能这个概念已经提出好几十年了,这个概念本身比较宽泛,不同人也有不同的理解和定义,但落实到技术环节,特别是面向业务用户的环节,所称的BI,基本就是指的多维分析或者自助报表
继承这个概念做java开发的同学应该都很熟悉了,继承指的是子类继承父类的特征和行为,使得子类对象(实例)具有父类的实例域和方法,或子类从父类继承方法,使得子类具有父类相同的行为。数据库设计的时候也是有继承关系的,在数据库设计方法论中继承有三种,分别是具体表继承(Concrete Table Inheritance)、单表继承(Single Table Inheritance)、类表继承(Class Table Inheritance)。我们实际设计中经常会不经意中使用到数据库到继承,下面分别介绍一下他们的概念:
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。
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。
在实际工作中,经常会遇到多张表进行 join 查询的操作,例如 orders 表被我们做了水平拆分,表中记录分散存储在两个数据分片中,但是 order_details 表并没有做分片,因此在对这两张表做 join 查询时,数据库1仅能在分片后的数据中进行查询,数据库2因为没有找到 order_details 表而返回空,那么整个查询结果将是实际结果的一个子集。
今天聊聊mysql表join连接,其本质是拿主表每条数据取出来和子表每行数据进行循环比较,如果满足则返回,不满足返回null
这是一个统计类的 SQL,直接执行跑了好几个小时都没有结束,所以暂时不知道实际耗时,因为实在是太久了~
连接运算(JOIN)一直是SQL中的老大难问题。在关联表稍多一点的时候,代码书写就变得很容易出错了。而且因为JOIN语句的复杂,导致关联查询也一向是BI软件的软肋,几乎没有BI软件能让业务用户顺畅地完成多表关联查询。对于性能优化也是,关联表较多或者数据量大时,JOIN的性能也很难得到提升。
此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率,具体内容如下:
General Database Adapter for Biztalk Server 2006 介绍 目前该adapter分单向的Receive Adapter 和单向Transmit Adapter两块,主要用于对多数据库,不同数据库类型的,居于多表同时更新,同步作业使用。 Receive Adapter的功能说明如下 根据条件读取数据库(oracle,sql server 或是所有支持Oledb的数据库)中表中数据并且可以通过设定外键约束和该主表关联的所有的子表的数据一起以标准的DataSet结构的
在面向对象的编程中,使用对象的继承是一个非常普遍的做法,但是在关系数据库管理系统RDBMS中,使用的是外键表示实体(表)之间的关系,那么对于继承关系,该怎么在RDBMS中表示呢?一般来说有3种实现方式:
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式建立;
直接使用cross join关联只会分配一个reduce,导致耗时严重,因此我们可以将小表扩充一列,并且复制n倍,然后进行left join操作。这样扩充几倍,就会分配几个reduce。
首先回答一下为什么要分库分表,答案很简单:数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。
第二个是在关联字段哪里将原有的User 更换为setting.AUTH_USER_MODEL
一、开发需求 最近有一个开发需求,大致需要先使用主表,或主表和几张子表关联查询出ID(主键)及一些主表字段,然后再用这些ID查找最多10张表中对应的记录,主表记录数大约2000万,每张子表的记录数均为百万以上,最多可能会有5000万,主表一条数据可能对应子表多条数据。现在开发使用的逻辑是: 1.使用条件查询主表或主表和几张子表(不同场景)符合条件的主表记录ID值及其他一些主表字段项。 2.利用这些主表ID值,分别和几张子表使用IN子句,查询出子表中符合条件的记录项。有几张子表,就执行几次SQL语句。
1、为什么要分表? 数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时,我们可以考虑分表或分区。
数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。
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
本文分享 sequelize 的项目实践经验,如果你还不了解 sequelize,可以先看文档
什么是流处理?引用Streaming101[1]里面的一句话:一种数据处理引擎,设计时考虑了无限数据集。(为了完整性,这个定义包括真正的流式传输系统(Apache Flink、Apache Storm)和微批处理系统(Apache Spark旗下的两款微批流处理引擎SparkStreming、Structured Streaming))。
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。
为什么SQL存在性能问题?我们通过10053,可以看到经过Oracle转换的SQL如下所示,
我又一次进行了项目救火,这次的原因是group by与join胡乱的堆彻导致的整个业务系统审核流程发生严重的错误。基础的sql表关联,group by,子表都理不清。
我们都知道,随着业务量的增长,数据量也会随之增加,这个时候就需要关注业务大表,因为大表会影响查询性能,DDL变更时间很长,影响业务的可用性,同时导致从库延迟很大,如果业务做了读写分离,导致用户重复操作产生脏数据,例如重复下单。
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。
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。
宽表在BI业务中比比皆是,每次建设BI系统时首先要做的就是准备宽表。有时系统中的宽表可能会有上千个字段,经常因为“过宽”超过了数据库表字段数量限制还要再拆分。
最近某个应用,连接的是EDB数据库,测试环境是EDB 9.2版本,在删除一张inherit方式创建的分区子表(例如主表a,子表b),先用alter table b no herit a删除关联,再drop删除子表,提示无法删除,从错误提示看,主表a要依赖子表b,建议删除主表a,达到删除子表b的效果。可我都删除了主子关系,为什么无法删表?
学生信息按照学号求余数分库分表,同时实现学生成绩录入的时候,学生的成绩信息跟着学生的基本信息走,某个学生的成绩的分库分表的结果和该学生信息在同一个分片 需要自定义分片算法,按照学生表中的sno学号列分片。
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势,但是总会写操作达到瓶颈的时候,导致性能提不上去。
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
员工信息表有三个字段:工号 姓名 部门 如何把他们相互联系起来呢??
要想理解为什么需要反向引用,最好的方法是看一个例子。HTML 程序员使用标题标签 到 ,以及配对的结束标签来定义和排版 Web 页面里的标题文字。假设现在需要把某个 Web 页面里的所有标题文字全都查找出来,不管是几级标题。
https://developer.salesforce.com/blogs/engineering/2013/04/managing-lookup-skew-to-avoid-record-lock-exceptions.html
本文介绍了在Salesforce中如何实现表关联,并通过实例展示了如何使用自定义对象实现表关联。首先介绍了表关联的概念和作用,然后讲解了如何在Salesforce中实现自定义对象的创建和配置,并通过实例展示了如何使用自定义对象实现表关联。最后介绍了表关联的DML操作,包括增加、删除和更新表关联。
随着数据量的增长和业务需求的不断变化,数据库设计变得越来越复杂。其中,多态关联是一种常见的数据关系,它可以使一个关系中的一个属性引用多个其他关系中的不同类型的对象。在本文中,我们将介绍多态关联在数据库设计中的应用和解决方案,帮助读者更好地理解和应用多态关联。
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。
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
Mycat是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL协议的的Server,前端用户可以把它看作是一个数据库代理,用MySQL客户端工具和命令行访问,而其后端可以用MySQL原生(Native)协议与多个MySQL服务器通信,也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信,其核心功能是分表分库,即将一个大表水平分割为N个小表,存储在后端MySQL服务器里或者其他数据库里;
MySQL优化一般是需要索引优化、查询优化、库表结构优化三驾马车齐头并进。 本章节开始讲查询优化。 一、为什么查询速度会慢 可以把查询当作一个任务,它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询,实际上是优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行次数,要么让子任务运行得更快。 MySQL在执行查询的时候有哪些子任务,这个是有一定的方法进行剖析的,具体方法下回单独拿一个章节来分析。 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端,到服务端,然后在服务器上进行解
Crystal Reports 是世界上被用的最多的报表工具。尽管 VFP 已经有了内建的报表编辑器,但许多 VFP 程序员还是使用 Crystal 的原因之一,就是因为它支持子报表。子报表就是运行在一个报表中的报表。子报表最常见的用途是为一个父表生成多个子表的报表。
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
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。
事物是普遍联系的,很多有业务意义的查询也会涉及多个数据表的关联。 BI 类软件通常会提供自助查询功能,有些软件还能支持关联查询,但实际使用的大多数还是单表的,关联查询功能很少被业务人员使用。涉及到关联表的查询常常需要由技术人员事先准备好,也就是我们常说的宽表。业务人员通常只会基于单一的宽表来做查询。关联查询是几乎所有 BI 类软件的软肋,无论大牌还是新秀,几乎一试一个准,全军覆没。 为什么会这样呢? 因为很多人不会用这些软件提供的多表关联查询功能。
说到ETL,很多开发伙伴可能会有些陌生,更多的时候 ETL 是用在大数据、数据分析的相关岗位;我也是在近几年的工作过程中才接触到ETL的,现在的项目比较依赖 ETL,可以说是项目中重要的一部分。
1 问基本的操作技能,这里当然不会直接问sql语法,而会挑些点来问,比如左连接怎么做,with语句或merge语句的含义和用法。
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