我们知道在 MySQL 中创建一张表时,一些统计表会发生变化,比如:mysql/innodb_index_stats,会多出几行对新表的描述。
上一篇《事件统计 | performance_schema全方位介绍》详细介绍了performance_schema的事件统计表,但这些统计数据粒度太粗,仅仅按照事件的5大类别+用户、线程等维度进行分类统计,但有时候我们需要从更细粒度的维度进行分类统计,例如:某个表的IO开销多少、锁开销多少、以及用户连接的一些属性统计信息等。此时就需要查看数据库对象事件统计表与属性统计表了。今天将带领大家一起踏上系列第五篇的征程(全系共7个篇章),本期将为大家全面讲解performance_schema中对象事件统计表与属性统计表。下面,请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧~
一、库操作 创建库:create database 数据库的名字; 删除库:drop database 数据库的名字; 查看当前有多少个数据库:show databases; 查看当前使用的数据库:select database(); 切换到这个数据库(文件夹)下:use 数据库的名字; 二、表操作 2.1 增删改查 增 创建表:create table 表名(字段名 数据类型(长度)); create table day (id int,name char(4)); mysql5.6版本默认是engi
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论,那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢?今天我们就来聊一聊这个问题。
经过三个月的开发,项目通过了所有测试并上线,然而,我们发现项目的首页几乎无法打开,后台一直发生超时错误,导致CPU过度负荷。在这次项目开发过程中,我制定了一份详细的技术优化方案。考虑到客户无法提供机器硬件配置,我们只能从软件方面寻找解决方案,以满足客户的预期。同时,我还准备了一个简单的项目复盘,如果你对此感兴趣,也可以一起查看。
over_clause 表示 COUNT 以窗口函数工作,MySQL 8.0 开始支持,这个不在本文展开,感兴趣的同学请参考 Section 14.20.2, “Window Function Concepts and Syntax”。
本文介绍了一种报表工具(Spiders)在数据报表生成中的使用,包括表结构设计、数据获取、数据处理和生成报表的过程。该工具使用Python和MySQL数据库进行开发,支持多线程和定时任务,可以快速生成各种类型的统计报表。同时,该工具还支持自定义报表、数据分组、数据映射和报表模板等功能。
本文若未特意说明使用的数据表,均为 MySQL索引(四)常见的索引优化手段 中的示例表。
相信在大家的工作中,有很多的功能都需要用到 count(*) 来统计表中的数据行数。同时,对于一些大数据的表,用 count 都是瑟瑟发抖,往往会结合缓存等进行处理。
从事机器学习相关岗位的同学都知道这样一句话:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限。在数据确定的情况下,那么特征工程就成了唯一可供发挥的关键步骤。广义来讲,特征工程包括特征提取、特征衍生以及特征选择等等,今天本文就来分享Python中的一个特征工程相关的库——featuretools,可自动化快速实现特征提取和特征衍生的工作,对加速机器学习建模和保证特征工程效果都非常有帮助。
gnuplot > plot "qps-per-5-seconds" using 5 w lines title "qps"
group查询就是分组查询,为什么要分组查询?因为我们想按某个维度进行统计。下面来看个图:
图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。 图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征。在实际工程中,图像直方图在特征提取、图像匹配等方面都有很好的应用。
最近在公司做了几张报表,还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了(当时在广州休假了1个月多,在实习期间也没咋写过SQL),回到公司的第一个需求就是做报表。
我们从三个各方面,前端上报,数据收集和入库,数据展示来介绍了如何打造一个测速系统。
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在数据库系统中,SQL语句不区分大小写(建议用大写) SQL语句可单行或多行书写,以“;”结尾 关键词不能跨多行或简写 用空格和缩进来提高语句的可读性 子句通常位于独立行,便于编辑,提高可读性 注释: SQL标准: /*注释内容*/ 多行注释 -- 注释内容 单行注释,注意有空格 MySQL注释: #
最近在公司做了几张报表,还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了,回到公司的第一个需求就是做报表。
gh-ost基于 golang 语言,是 github 开源的一个 DDL 工具,是 GitHub's Online Schema Transmogrifier/Transfigurator/Transformer/Thingy 的缩写,意思是 GitHub 的在线表定义转换器。
如果问一个程序员MySQL中SELECT COUNT(1)和SELECT COUNT(*)有什么区别,会有很多人给出这样的答案“SELECT COUNT(*)”最终会转化成“SELECT COUNT(1),而SELECT COUNT(1)省略了转换的这一步,所以SELECT COUNT(1)效率更高“,甚至有一些面试官也会给出类似的答案。最近在看一些历史遗留代码,绝大多数统计数量的SQL都在用SELECT COUNT(1),觉得有必要搞清楚这个问题。
在开始文章之前,我先把我今天一天做的工作大概罗列一下,看看这一天的时间都怎么被这些任务瓜分了:
同事提了个统计需求,MySQL某个库60%的表都有个isdel字段(char(1)),值是0或1,现在要检索该数据库所有存在isdel字段且isdel=‘0’的表的记录数,举个例子,执行如下的count操作,
很多学生或者说是初学者在学习完成数据库的基础增删改查后就自认为在数据库这里就很熟悉了,但是不接触项目根本部知道需求,我这里准备了50个项目的基本需求来让大家来熟练各类项目的列信息,让大家更好的深入项目进行实战式的练习,可以让大家在后面面试的时候有更多更丰富的资历让大家可以与面试官侃侃而谈。
在统计一个表行数的时候,我们一般会使用 select count(*) from t。那么count(*) 是如何实现的呢?
既然要优化数据库,我们就首先要知道,优化的是什么,或者说:什么因素影响了数据库的性能。
不管是Oracle还是MySQL,新版本推出的新特性,一方面给产品带来功能、性能、用户体验等方面的提升,另一方面也可能会带来一些问题,如代码bug、客户使用方法不正确引发问题等等。
假如交易金额大于等于10万,认定为大单。统计产品ID,产品名称,大单数量,大单数量占比。
MySQL count() 函数我们并不陌生,用来统计每张表的行数。但如果你的表越来越大,且是 InnoDB 引擎的话,会发现计算的速度会越来越慢。在这篇文章里,会先介绍 count() 实现的原理及原因,然后是 count 不同用法的性能分析,最后给出需要频繁改变并需要统计表行数的解决方案。
1、行式报表:订单表 2、分组报表:销量表 3、交叉报表:销量表 4、自由报表:订单表 5、简单多元报表 6、主子报表 1) 决策报表式主子表 2)嵌入式主子表
关于数据库中行数统计,无论是MySQL还是Oracle,都有一个函数可以使用,那就是COUNT。
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netcore,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode。
03版本 package poi; import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFCell; import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFRow; import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFSheet; import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook; import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell; impo
当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
人和人交流需要语言,人和数据库交流也需要语言,而这个专门特定为程序员和数据库打交道的语言就是 SQL 语言。
日常应用运维工作中,Dev或者db本身都需要统计表的行数,以此作为应用或者维护的一个信息参考。也许很多人会忽略select count(*) from table_name类似的sql对数据库性能的影响,可当你在慢日志平台看到执行了数千次,每次执行4秒左右的查询,你还会无动于衷吗?作为一个有担当敢于挑战的dba,你们应该勇于说no,我觉得类似的需求不可避免但不应该是影响数据库性能的因素,如果连这个都摆不平公司还能指望你干什么。经过几番深思总结,我根据查询的需求,分为模糊查询和精确查询,可以通过下面的三种方式来择优选择。下面测试是线上一个日志表,表大小在6个G左右。
为什么要分表 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 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。 mysql proxy:amoeba 做mysql集群,利用amoeba。 从上层的java程序来讲,不需要知道主服务器和从服务器的来源,即
Mysql是一种关系型数据库,可以很好地支持大数据量的存储,但是一般来说,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度舍得尽可能小。
前面两天带着大家换了一个口味,带着大家学习了pyecharts的原理和部分图形制作。今天我们继续回归带你学MySQL系列,带着大家继续学习MySQL数据库。
◆背景介绍 2020年6月,商品系统从SAP、中间层等接入的商品数据越来越多且更新频繁,商品数据库主从更新数据量大,约每分钟54万多条更新,约八分钟就会产生大于1G的Binlog文件,在数据库IO能力一定的情况下,发生数据同步延迟,影响写入与读出的及时性,进而影响到商品基础系统的可用性。 如果仅是从翻阅代码的角度去分析,会花费大量人力。抛开系统本身,当商品多个应用都在读写商品库,并在数据库层起到数据汇总和集中反馈的情况下,分析这个点是一个较好的方向。 ◆分析模型 把Binlog解析成Sql 纯文本,解析出来
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本人在做测试服务的过程中,开发了一个功能,就是从两个库的两张表从查出来一个账号的login_id和user_id,功能非常简单,就是执行sql语句,处理返回结果,再返回。
当我们对一张数据表中的记录进行统计的时候,习惯都会使用 count 函数来统计,但是 count 函数传入的参数有很多种,比如 count(1)、count(*)、count(字段) 等。
做Java的项目的时候,发现大多数的项目的数据库都是使用Mysql,就看看跟SQL server有什么区别,发现大区别没有,SQL语言类似的,并不像SQL server使用T-SQL语言
1)内连接:join, inner join 2)外连接:left join, left outer join, right join, right outer join, union; 3) 交叉连接:cross join
... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona
接上期,这边2个 1000万的表people people_1, 与一个range 的分区表people_range 1000万左右的数据表,分别进行JOIN 的运算
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