介绍使用索引、临时表 + 文件排序实现 group by,以及单独介绍临时表的三篇文章中,多次以 count(distinct) 作为示例说明。
我们用 explain 分析包含 group by 的 select 语句时,从输出结果的 Extra 列经常可以看到 Using temporary; Using filesort。看到这个,我们就知道 MySQL 使用了临时表来实现 group by。
1. MySQL的语法: 2. MySQL语法的定义顺序: (1) 指定查询的字段(2) 指定是否去重(3) 指定表名(4) 指定联表方式(5) 指定联表条件(6) 指定判断条件(7) 指定分组字段(8) 指定分组后的过滤条件(9) 指定排序方式(10) 指定分页显示方式 3. MySQL语法的执行数序: (1) 先找到查询的左表(2) 指定左表和右表联表的条件(3) 找到联表的右表生成笛卡尔积临时表(4) 根据判断条件找出符合条件的数据(5) 把结果按照指定的字段进行分组(6) 通过分组再次过滤出符合
在MySQL中需要查询表中不重复的记录时,可以使用distinct关键字过滤重复记录。
启用慢查询日志 mysql 中的 slow log 是用来记录执行时间较长(超过 long_query_time 秒)的 sql 的一种日志工具。 启用 slow log 在 my.cnf 中设置 [mysqld] slow_query_log=on slow_query_log_file=mysql-slow 重启 MySQL 服务。 1.工具集 五款常用工具 mysqldumpslow mysqlsla myprofi mysql-explain-slow-log
MySQL 临时表分为两种:外部临时表、内部临时表。用户通过 CREATE TEMPORARY TABLE 创建的是外部临时表。SQL 语句执行过程中 MySQL 自行创建的是内部临时表,explain 输出结果的 Extra 列出现了 Using temporary 就说明 SQL 语句执行时使用了内部临时表。
参考文章-https://www.cnblogs.com/melonjiang/p/6536876.html
一、OALP 引擎汇总整理引擎优势不足适合场景文档Kylin1、支持标准SQL,提供JDBC/ODBC接口2、通过预计算Cube显著降低查询时的计算量。3、支持精确去重计数,并且由于预计算,查询去重指标的速度很快。4、可以支持比较高的查询并发。1、需大量资源做预计算,数据导入效率低。2、schema变更需重跑历史,稳定性低。3、需要学习Cube定义和优化,学习成本较高。4、不支持AdHoc查询。5、HBase没有二级索引,过滤的性能稍逊色。5、支持的维度数量不宜过多(20),否则Cube的计算和存储开销会明
有两种启用方式:1, 在my.cnf 里 通过 log-slow-queries[=file_name]
win:C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\my.ini
日志就跟人们写的日记一样,记录着过往的事情。但是人的日记是主观的(记自己想记的内容),而数据库的日志是客观的,根据记录内容分为以下好几种日志:
前一阵在写很多sql及类sql语句,发现自己的记忆力可以说是相当烂了,上午刚查过插入语句怎么写,下午就忘记了需要重新查,,而且隐隐约约的有点强迫症??只要记得不是特别清晰,就需要去重新查,看,记一遍,十分浪费时间,因此在这里将自己用到的sql语句记下来,方便后续的查找!!
对于MySQL,如果一个SQL没有指定order by 列名,此时的查询结果集的数据顺序是不可预期的。
Mysql慢查询和慢查询日志分析 众所周知,大访问量的情况下,可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力,不过一切的原点,都是从单台mysql开始的。下面总结一些使用过或者研究过的经验,从配置以及调节索引的方面入手,对mysql进行一些优化。 第一步应该做的就是排查问题,找出瓶颈,所以,先从日志入手 开启慢查询日志 mysql>show variables like “%slow%”; 查看慢查询配置,没有则在my.cnf中添加,如下 log-slow-queries = /data/mysqldata/
作为一名数据分析师,平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。对于存储在数据库中的数据,自然用SQL提取会比较方便,但有时我们会处理一些文本数据(txt,csv),这个时候就不太好用SQL了。Python也是分析师常用的工具之一,尤其pandas更是一个数据分析的利器。虽然二者的语法,原理可能有很大差别,但在实现的功能上,他们有很多相通的地方,这里特进行一个总结,方便大家对比学习~
Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。作为一个在互联网公司面一次拿一次offer的面霸(请允许我使用一下夸张的修辞手法),打败了无数竞争对手,每次都只能看到无数落寞的身影失望的离开,略感愧疚,在一个寂寞难耐的夜晚,我痛定思痛,决定开始写《吊打面试官》系列,希望能帮助各位读者以后面试势如破竹,对面试官进行360°的反击,吊打问你的面试官,让一同面试的同僚铩羽而归,疯狂收割大厂offer!
上篇文章说了连接查询的成本,主要由驱动表的扇出值和被驱动表的查询方法决定,而成本这些都是可以在%cost%表查看的,因为分为server和engine表,server不管理数据成本,里面包含连接管理,查询缓存,sql解码,sql优化,engine就是数据引擎成本,而distinct,union等特殊查询,会建立临时表,临时表看数据量可能建立磁盘或者内存,比如distinct会用unique索引建立临时表去重。
不好意思哈~ 各位你们的Redis迟到了!!!!!! 好了废话不多说开更!!!!!!
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
1、题记 Elasticsearch有没有类似mysql的distinct的去重功能呢? 1)如何去重计数? 类似mysql: select distinct(count(1)) from my_table; 2)如何获取去重结果。 类似mysql:SELECT DISTINCT name,age FROM users; 2、需求 1)对ES的检索结果进行去重统计计数。 2)对ES的检索结果去重后显示。 3、分析 1)统计计数需要借助ES聚合功能结合cardinality实现。 2)去重显示结果有两种方式:
2、语法:select distinct from 表名; 去掉重复项,对应的字段前加符号表达:
Java程序在运行的过程中对于数据进行存储操作,变量,对象,数组,集合,双边队列...数据是保存到内存中,数据存储是瞬时的,程序退出,电脑异常。都会导致数据丢失并且不可逆。 文件存储数据,XML,JSON,其他文件。可操作性比较差,API繁琐,不同的文件有不同的解析方式,而且在内存占用和效率问题上很难达到两全程度。 存在的一些问题: 1. 文件保存的数据没有数据类型区分,都是字符串。 2. 数据存储量是较小的,有一定限制的。 3. 没有安全限制。 4. 文件操作没有备份,回滚,数据保护机制
这已经是这个系列的第五期了,从PS到SYS,基本上这两个可以获取整体的MYSQL8的性能信息(目前学到的需要整体在8.022版本才有之前介绍的所有的功能,8.018可以有90%的功能)。所以选择MYSQL 从高可用的角度以及监控的角度来看,版本至少应该在8.022以上。
临时表属于是一种临时存放数据的表,这类表在会话结束时会被自动清理掉,但在 MySQL 中存在两种临时表,一种是外部临时表,另外一种是内部临时表。
MySQL 1. 为什么要使用数据库 Java程序在运行的过程中对于数据进行存储操作,变量,对象,数组,集合,双边队列...数据是保存到内存中,数据存储是瞬时的,程序退出,电脑异常。都会导致数据丢失并且不可逆。 文件存储数据,XML,JSON,其他文件。可操作性比较差,API繁琐,不同的文件有不同的解析方式,而且在内存占用和效率问题上很难达到两全程度。 存在的一些问题: 1. 文件保存的数据没有数据类型区分,都是字符串。 2. 数据存储量是较小的,有一定限制的。 3. 没有安全限制。 4.
一 MyISAM 1.1 MyISAM简介 MyISAM是MySQL的默认数据库引擎(5.5版之前),由早期的 ISAM (Indexed Sequential Access Method:有索引的顺
上篇文章说了,mysql的访问效率有几大类别,const,ref,Ref_null,rang,index,all,以及连接查询走索引,驱动表和被驱动表的查询效率。
约束是一种限制,它通过对表的行或列的数据做出限制,来确保表的数据的完整性、唯一性。
本文是 group by 实现过程分析的第 2 篇文章,第 1 篇是 MySQL 怎么用索引实现 group by? <- 点击阅读
mongoDB简介 1、NoSQL数据库 数据库:进行高效的、有规则的进行数据持久化存储的软件 NoSQL数据库:Not only sql,指代非关系型数据库 优点:高可扩展性、分布式计算、低成本、灵活架构、半结构化数据、简化关联关系 缺点:没有标准化、有限查询、不直观 常见NoSQL(http://www.runoob.com/mongodb/nosql.html)数据库 列存储:Hbase、Cassandra、Hypertable 文档存储:MongoDB、CouchDB k-v存储:TokyoC
单纯的 Redis 分布式锁仍然有些场景不满⾜的,如⼀个⽅法获取到锁后,可能在⽅法内继续调这个⽅法,就获取不到锁了。这时就要把锁改进成可重⼊锁。
values左侧为表中属性,右侧为自定义插入的内容,左右两侧安装顺序是一一对应的,如果顺序不同就会导致类型不同而出错。
Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。作为一个在互联网公司面一次拿一次offer的面霸(请允许我使用一下夸张的修辞手法),打败了无数竞争对手,每次都只能看到无数落寞的身影失望的离开,略感愧疚,在一个寂寞难耐的夜晚,我痛定思痛,决定开始写《吊打面试官》系列,希望能帮助各位读者以后面试势如破竹,对面试官进行360°的反击,吊打问你的面试官,让一同面试的同僚瞠目结舌,疯狂收割大厂offer!
Mysql有两种存储引擎:InnoDB与Myisam,下表是两种引擎的简单对比 MyISAM InnoDB 构成上的区别: 每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件。第一个 文件的名字以表的名字开始,扩展名指出文件类型。 .frm文件存储表定义。 数据文件的扩 展名为.MYD (MYData)。 索引文件的扩 展名是.MYI (MYIndex)。 基于磁盘的资源是InnoDB表空间数据文件和它的日志文件,InnoDB 表的 大小只受限于操作系统文件的大小,一般为 2GB 事务处理上方
MySQL在我们的开发中基本每天都要面对的,作为开发中的数据的来源,MySQL承担者存储数据和读写数据的职责。因为学习和了解MySQL是至关重要的,那么当我们在客户端发起一个SQL到出现详细的查询数据,这其中究竟经历了什么样的过程?MySQL服务端是如何处理请求的,又是如何执行SQL语句的?本篇博客将来探讨这些问题。
对于数据库来说安装,部署几乎是一次性的。后期的管理和优化是持续性的工作。 对于MySQL来说,可以说90%问题都在SQL语句上面。从问题SQL的筛选和优化,在MySQL环境下常用哪些方式。(以下版本是MySQL8.0.23) MySQL优化前置知识基础
MySQL中的聚合函数用于对数据进行计算和统计,常见的聚合函数包括下面列举出来的聚合函数:
create database <dbname> 创建名字为dbname的数据库
Hi,大家好!我是祝威廉,本来微博也想叫祝威廉的,可惜被人占了,于是改名叫·祝威廉二世。然后总感觉哪里不对。目前在乐视云数据部门里从事实时计算,数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架,搜索研发四年,大数据平台架构、推荐三年多,个人时间现专注于集群自动化部署,服务管理,资源自动化调度等方向。
mysql中存在4个控制权限的表,分别为user表,db表,tables_priv表,columns_priv表, mysql权限表的验证过程为:
MongoDB 和 Redis 一样均为 key-value 存储系统,它具有以下特点:
limit优化:若为limit 999999 10 则为从第一行起定位至999999行,然后再扫描处后10行,相当于全表扫描,性能很低。 若id为自增,则可以用id>行数 limit 条数。因为这种方式利用了id索引直接定位到行数,然后再扫描条数,相当于一个range扫描。 如:Select * from artist limit 100000,10 可优化为: select * from artist a join (select id from artist limit 100000,1
MySQL 的官网下载地址:https://www.mysql.com/downloads/
#----综合使用 书写顺序 select distinct * from '表名' where '限制条件' group by '分组依据' having '过滤条件' order by limit '展示条数' 执行顺序 from -- 查询 where -- 限制条件 group by -- 分组 having -- 过滤条件 order by -- 排序 limit -- 展示条数 distinct -- 去重 select -- 查询的结果 正则:select * from emp where name regexp '^j.*(n|y)$'; 集合查询:max 、min 、avg 、sum 、count 、group_concat 。 内连接:inner join 左连接:left join 右连接:right join 全连接: 左连接 union 右连接 replace 替换
前言:MySQL在我们的开发中基本每天都要面对的,作为开发中的数据中间件,MySQL承担者存储数据和读写数据的职责。因为学习和了解MySQL是至关重要的,那么当我们在客户端发起一个sql到出现详细的查询数据,这其中究竟经历了什么样的过程?MySQL服务端是如何处理请求的,又是如何执行sql语句的?本篇博客将来探讨这个问题:
作者:dcguo 使用 sql 做数仓开发有一段时间了,现做一下梳理复盘,主要内容包括 sql 语法、特性、函数、优化、特殊业务表实现等。 mysql 数据结构 常用 innodb 存储为 B+ 树 特点 多路平衡树,m 个子树中间节点就包含 m 个元素,一个中间节点是一个 page(磁盘页) 默认 16 kb; 子节点保存了全部得元素,父节点得元素是子节点的最大或者最小元素,而且依然是有序得; 节点元素有序,叶子节点双向有序,便于排序和范围查询。 优势 平衡查找树,logn 级别 crud; 单一节点比二
第一次完整的技术书籍的读书笔记,这本书200多页,看起来轻松又简单,当然因为内容本身非常基础的缘故,这本书我也只是翻了一遍,等接触到具体内容的时候可以拿起来再看看,看这本书的意义就在于此。
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