我们知道mysql没有hash join,也没有merge join,所以在连接的时候只有一种算法nest loop join,nl join使用驱动表的结果集作为外表到内表中查找每一条记录,如果有索引,就会走索引扫描,没有索引就会全表扫。
SELECT * FROM (SELECT * FROM t1) AS derived_t1;
本文介绍了数据库查询优化和连接算法的相关内容。优化器是数据库中用于选择最佳执行计划的组件,分为基于代价的优化器和基于规则的优化器。优化器的目标是选择成本最低的访问计划,以最小的代价返回查询结果。连接算法是数据库中用于处理关系型数据库中的表连接操作,分为嵌套循环连接、块嵌套循环连接、索引嵌套循环连接等。在数据库应用中,优化器通过代价模型计算访问计划,选择成本最低的访问方式,提高查询效率。
在实际工作中,有时需要统计每个行政区内的点状地物数量。我们一般使用Spatial Join工具来完成
作为一位开发人员,必然要和mysql打交道,平常肯定也写各种各样的sql语句,下面咱们先来看一个非常简单的sql语句
SELECT COUNT( * ) FROM TABLE 是个再常见不过的 SQL 需求了。
No.48期 计算子图同构 Mr. 王:我们再来看一个例子——计算子图同构。这个问题给定(节点有标签)数据图G和查询图P,找到G 中和P 同构的子图。这是一个经典的NP 完全问题。 小可:那求解岂不是很困难? Mr. 王:在实际情况下,虽然数据图G 会比较大,可能有上G 个节点,但查询图P 一般会比较小,因为查询图一般是由查询需求表现出来的,查询需求往往没有那么大。 小可:如果依然利用Pregel 平台的思想来解决问题,要怎么做呢? Mr. 王:考虑到Pregel 平台具有面向节点编程的思想,我们就要考虑
“SELECT COUNT( * ) FROM TABLE” 是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中,我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎,在此前提下,COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N),其中 N 为表的行数。
| 作者 肖泽凡,腾讯TEG研发管理部小小后台攻城狮一枚,负责腾讯敏捷产品研发平台TAPD的基础功能的开发和维护,热爱技术,喜欢分享,文章首次发表于SegmentFault,博客名“X先生”,欢迎与我交流~ ---- 在数据库中join操作被称为连接,作用是能连接多个表的数据(通过连接条件),从多个表中获取数据合并在一起作为结果集返回给客户端。例如: 表A: idnameage1A182B193C20 表B: iduidgender11F22M 通过连接可以获取到合并两个表的数据: select A
SELECT COUNT( * ) FROM t是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中,我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎,在此前提下,COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N),其中 N 为表的行数。
可问题来了,主表brand只有两条数据,但是查出来了三条数据,vehicle表有三条数据,却查出来五条,并不能正确展示主表数据。
Doris 是分布式、面向交互式查询的分布式数据库,主要部分是 SQL,内部用到 MPP 技术。
什么是临时表:MySQL用于存储一些中间结果集的表,临时表只在当前连接可见,当关闭连接时,Mysql会自动删除表并释放所有空间。为什么会产生临时表:一般是由于复杂的SQL导致临时表被大量创建
B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构,值得注意的是,在叶子节点中,存储的并非只是一行表数据,而是以页为单位存储,一个页可以包含多行表记录。非叶子节点存放的是索引键值和页指针。
学习了mysql的连接层之后,要来看一下mysql的server层了。这一层聚集了mysql的最多的逻辑,包括了请求解析、查询缓存、语义分析、查询优化、各种计算函数、扫描记录、binlog、缓存、锁、内存管理等等。
昨天下午在查资料的时候,无意间点到了MySQL的doc。发现MySQL发布了一个新版本。
Facebook TAO[1] ,即 The Associations and Objects 的缩写,点(对象,Object)和边(联结,Associations)是”图“中最基本的抽象,用来做 Facebook 图存储名字倒是恰如其分。
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摘要:本文整理自 Flink Forward 2020 全球在线会议中文精华版,由 Apache Flink PMC 伍翀(云邪)分享,社区志愿者陈婧敏(清樾)整理。旨在帮助大家更好地理解 Flink SQL 引擎的工作原理。文章主要分为以下四部分:
导语 | 随着互联网场景的不断深化发展,业务实时化趋势越来越强,要求也越来越高。特别是在广告推荐、实时大屏监控、实时风控、实时数仓等各业务领域,实时计算已经成为了不可或缺的一环。在大数据技术的不断发展的过程中,Flink已经成为实时计算的工业标准,越来越多的公司正在使用 Flink作为自己实时计算的工具。本文由腾讯云实时计算Oceanus专家工程师杜立在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《实时流式计算实践与优化》演讲分享整理而成,为大家详尽介
B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构,值得注意的是,在叶子节点中,存储的并非只是一行表数据,而是以页为单位存储,一个页可以包含多行表记录。非叶子节点存放的是索引键值和页指针。 那么,在MySql数据库里,一个页的大小是多少呢? 可以通过查询语句进行查看:show variables like 'innodb_page_size' 查询结果16384字节,可以通过1kb等于1024字节方式,计算出16384/1024 = 16kb,说明MySql数据库默认页大小是16kb。
一直是想知道一条 SQL 语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了。
光大银行也是很有魄力的,拿出了一个重要的业务系统进行一次试点,做了一次这种分布式架构转型的项目。我有过十余年DBA相关的经验,不过之前接触比较多的主要还是传统的商用型数据库,所以能作为这次项目的推进人,也是我个人在这种新的架构下的一次学习的过程。
1、system 表示这一步只返回一行数据,如果这一步的执行对象是一个驱动表或者主表,那么被驱动表或者子查询只是被访问一次。
数据表可以按「键」合并,用 merge 函数;可以按「轴」来连接,用 concat 函数。
我们知道在流计算场景中,数据是源源不断的流入的,数据流永远不会结束,那么计算就永远不会结束,如果计算永远不会结束的话,那么计算结果何时输出呢?本篇将介绍Apache Flink利用持续查询来对流计算结果进行持续输出的实现原理。
在一局域网中,有两台主机,主机1是Windows 10系统,主机2是Windows 7系统,其中,主机1的IP是192.168.8.107,主机2的IP是192.168.8.106。已知两主机上的QQ是可以互相通信的(即两主机可访问外网也可互相通信),现要求安装在主机2中的SQLyog远程连接安装在主机1的MySQL服务器,经过分析,连接之前,可能会遇到两层阻挡,一层阻挡是主机中的防火墙会阻挡别的主机的访问,另一层阻挡是MySQL服务器还没有开放远程连接的权限。如下为基于这两层阻挡,使用SQLyog远程连接MySQL的基本步骤。
转载自 https://www.cnblogs.com/annsshadow/p/5037667.html
摘要:本文由 bilibili 大数据实时平台负责人郑志升分享,基于对 bilibili 实时计算的痛点分析,详细介绍了 bilibili Saber 实时计算平台架构与实践。本次分享主要围绕以下四个方面:
直接遍历这一行行数据,性能就是O(n),比较慢。为了加速查询,使用了B+树来做索引,将查询性能优化到了O(lg(n))。
摘要:实际问题 我们知道在流计算场景中,数据是源源不断的流入的,数据流永远不会结束,那么计算就永远不会结束,如果计算永远不会结束的话,那么计算结果何时输出呢?本篇将介绍Apache Flink利用持续查询来对流计算结果进行持续输出的实现原理。
3、要求素数之间以一个空格区分,且最后一个数字之后不能有空格,可以用join方法,将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串,注意要先将列表中的元素变成字符格式。
其实标题中有两层意思:第一层意思是在一些数据库管理不那么严格的中小型企业,可以通过Excel中的ODBC数据接口,与数据库或者数据仓库建立连接,直接快速取数,提高工作效率;第二层意思是Excel 2016中有相当强大的数据获取工具,即便不能从数据库直接获取,也能从多个本地的数据表中将数据抽取、整理和转化,并做到实时更新,也能提高工作效率。
近日,国际顶级专业分析机构 451 Research 发表了一篇关于 TiDB 的报告《PingCAP eyes US market with database targeting operational and analytical workloads》,其中就提到 TiDB 是一款同时面对在线处理业务和数据分析业务的混合数据库,也就是现在流行的新理念 HTAP。
大家好,我是PingCAP CEO刘奇。今天我将和大家分享一下如何构建一个NewSQL数据库。 首先,来介绍下我自己。和你们当中很多人一样,我是一名开源Hacker,一名架构工程师,并长期致力于创建新一代数据库。我曾投身于以下几个开源项目的工作,包括TiKV、TiDB 和Codis,这些项目都已在Github上发布。今天,我的演讲将涉及下列话题: 简要介绍NewSQL; 如何建立一个NewSQL数据库; 以及roadmap。 ▌为什么我们需要一个新的数据库? 在正式开始前,我先问一个
MySQL的buffer一页的大小是16K,文件系统一页的大小是4K,也就是说,MySQL将buffer中一页数据刷入磁盘,要写4个文件系统里的页。
分布式数据库已经流行好多年,产品非常众多,其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计,以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同,细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析,在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上,它都比同行产品有优势。
一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了。
在做业务架构的过程中,你是否遇到过类似的痛点? (1)数据量太大,容量复杂性上移到业务层; (2)并发量太大,性能复杂性上移到业务层; (3)前台与后台存储异构,满足不同查询需求; (4)线上与线下存储异构,满足大数据需求; (5)存储系统迁移成本高,不敢轻易做重构; (6)... 职业生涯十五年,基本都在使用MySQL做线上业务的存储。最近这几年,遇到的问题慢慢多起来,严重影响了研发效率。TiDB近年甚火,于是最近做了一些调研,与大家分享。 如一贯风格,更多的聊:TiDB究竟解决什么问题,以及为什么这
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。
本文介绍了Amazon Aurora的架构和原理,重点探讨了Aurora的存储、事务、高可用、成本节省等方面的特性。Aurora由三个主要组件构成:Aurora主实例、Aurora只读实例和Aurora存储。Aurora主实例和只读实例通过Aurora存储进行数据同步。Aurora支持多可用区部署,并具有自动数据恢复功能。使用Aurora可以降低延迟并提高吞吐量,同时保持高可用性。此外,Aurora还提供了灵活的扩展和收缩能力。
当你执行一次MySQL查询时,有没有仔细想过,在查询结果返回之前,经过了哪些步骤呢?这些步骤有可能消耗了超出想象的时间和资源。因此,在对MySQL的查询进行优化之前,应该了解一下MySQL查询的生命周期。
AnalyticDB,是阿里云推出的一款数据库产品,主打海量实时数据分析领域。说其是另类“MySQL”,是因为其兼容MySQL生态,可以像MySQL一样去使用,非常简洁方便。不久前,其还推出单机版规格,颇为惊艳,可以说把大数据的门槛大大降低了。正如上图所表现的,"大数据"这头大象也可以敏捷奔跑起来。假期无事,特针对AnalyticDB新推出的单机版与MySQL,在规模数据下的查询表现做了个对比分析。
leaf 叶子 存储数据行时就是有序的 直接将数据行的page作为叶子节点(相邻的叶子节点,有双向指针)
这个当然不是乱说的,是通过计算得来的,我接下来会在文章里面告诉大家这个数据是如何计算的。
导读:本文主要给大家介绍什么是PostgreSQL数据库、PostgreSQL有哪些强大的功能及其目前的一些应用情况,以便大家对PostgreSQL有一个初步的认识。
MySQL采用buffer机制,避免每次读写进行磁盘IO,提升效率: 《缓冲池(buffer pool)》 《写缓冲(change buffer)》 《日志缓冲(log buffer)》 MySQL的buffer一页的大小是16K,文件系统一页的大小是4K,也就是说,MySQL将buffer中一页数据刷入磁盘,要写4个文件系统里的页。 如上图所示,MySQL里page=1的页,物理上对应磁盘上的1+2+3+4四个格。 那么,问题来了,这个操作并非原子,如果执行到一半断电,会不会出现问题呢? 会,这就是所谓
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