最近群里面讨论HBASE的使用场景,以及是会没落,这个还真是一句话说不清楚。本文讲其中一个场景:详单查询。 背景 某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据,供前台页面即时查询。HBase无可置疑拥有其优势,但其本身只对rowkey支持毫秒级的快速检索,对于多字段的组合查询却无能为力。针对HBase的多条件查询也有多种方案,但是这些方案要么太复杂,要么效率太低,本文只对基于Solr的HBase多条件查询方案进行测试和验证。 原理 基于Solr的HBase多条件查询原理很简单,将HBase表中涉及条件过
Result:查询不到数据,由于 desc 是 keyword ,不会被分词器解析,需精确匹配查询
_source 输出结果,等同于mysql : select name, age from user;
SQL索引建议是帮助数据库优化器创造最佳执行路径,需要遵循数据库优化器的一系列规则来实现。CloudDBA需要首先计算表统计信息,是因为:
在前面篇章中,我们编写查询的都是 select * from user 这样的查询,而查询的结果集字段名 都是对应 我们编写的实体类 User 相关属性名。所以我们设置返回的结果都是用 resultType 属性,如下:
由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验,因此过于长的文章,我会使用"[L1]"来进行分段。这系列将介绍Pandas模块中的Series,本文主要介绍:
可以用postman 我这里用kibana执行的命令 把index换成自己的就可以了 es版本7.8.0
在 MySQL 中查询所有数据使用 SELECT * FROM table,在 Elasticsearch 中我们使用 GET 索引/_search 来查询所有数据。响应内容不仅会告诉我们哪些文档被匹配到,而且这些文档完整的内容也包含在其中。
本文介绍了Redis、MongoDB、PostgreSQL、MySQL这四种数据库的基本特性,包括数据类型、持久化方式、事务支持、分区和分片等特性。每种数据库都有其适用的场景,例如Redis适合用于缓存和计数器,MongoDB适合用于高并发的读写,PostgreSQL适合用于事务处理和数据仓库,MySQL适合用于关系型数据库和事务处理。每种数据库都有其优缺点,需要根据具体的需求和场景来选择合适的数据库。
【数据库】MySQL进阶五、or多条件查询 MySQL数据表中带OR的多条件查询 OR关键字可以联合多个条件进行查询。使用OR关键字时: 条件 1) 只要符合这几个查询条件的其中一个条件,这样的记录就会被查询出来。 2) 如果不符合这些查询条件中的任何一条,这样的记录将被排除掉。 语法格式 OR关键字的基本语法格式如下: 条件表达式1 OR 条件表达式2 [...OR 条件表达式n] OR可以连接两个条件表达式,同时可以使用多个OR关键字,以连接更多的条件表达式。 实例 实例1 使用OR关键字查询emplo
在做搜索时,经常会遇到多条件查询,且这些条件是不定的,也就是说当用户输入的条件参数为空时,该条件是不应该加到SQL语句中去的。举例来说,我们要对一个东西进行搜索,可能的条件是这样的:1、价格为100;2、产品名包含关键字p,写成条件就是WHERE price = 100 AND name LIKE '%p%',问题是这里的100和关键字p都是用户进行的选择或输入,当用户并没有选择或输入其中的一项时,该项的过滤条件也就不应当存在,这样我们在页面中就需要进行逻辑判断,当条件越多,if语句也就出现得越多,页面中就出现了大量的组合SQL语句的逻辑,这显然增加了写程序的工作量以及维护代码的难度。
HBase的一级索引就是rowkey,我们只能通过rowkey进行检索。如果我们相对hbase里面列族的列列进行一些组合查询,就需要采用HBase的二级索引方案来进行多条件的查询。 常见的二级索引方案有以下几种: 1.MapReduce方案 2.ITHBASE方案 3.IHBASE方案 4.Coprocessor方案 5.Solr+hbase方案 MapReduce方案IndexBuilder:利用MR的方式构建Index 优点:并发批量构建Index 缺点:不能实时构建Index ITHBAS
我们在做项目的时候遇到的比较多就是查询数据,比较简单的是没有任何条件的查询,这样的是最基础的,也是最好做的,一般就是直接一个get方法就可以直接实现了,只需要调一下接口就可以的,稍微复杂一点的就是单条件查询,其实我以前是写数据脚本的,也就是只写一个对数据库的CURD的操作的,那么我是稍微了解一些对于数据库的操作的,那么我们前端需要做的就是将需要的查询条件给到后端,后端通过连接数据库对数据库进行基本的操作,这样实现一个查询的过程,那么其实单条件查询也是比较简单的,查询中比较复杂的就是多条件查询了,什么时候会遇到多条件查询呢?内容比较多的,检索条件需要就可能比较多,需要同时满足多个条件的也是需要多条件查询的。
按照ER图,建立数据库和表,并且进行测试数据的填充。(建表sql和填充脚本的文件可公众号(Vegout)回复关键字“联合索引”获取)
技术群里一个小伙伴提了一个问题,说为什么mybatis中不建议mapper文件中不建议用where 1=1,看到这个问题,想到之前我在多条件查询拼接时用到了where 1=1 ,没有出现任何问题,而且where 1=1 仅仅只是为了防止多条件查询时sql错误,一般用也没啥问题,但还是带着这个问题去mybatis官网去翻阅了一遍,发现官网中并没有说明不建议使用。但是其实也是有说明的:以下是原文:
在SQL中,insert、update、delete和select后面都能带where子句,用于插入、修改、删除或查询指定条件的记录
这一篇是MySQL中的重点也是相对于MySQL中比较难得地方,个人觉得要好好的去归类,并多去练一下题目。MySQL的查询也是在笔试中必有的题目。希望我的这篇博客能帮助到大家! 重感冒下的我,很难受!keep on going,never givp up.(小编高中最喜欢用的句子,因为只记得这一句) 对数据表数据进行查询操作,其中可能大家不熟悉的就对于INNER JOIN(内连接)、LEFT JOIN(左连接)、RIGHT JOIN(右连接)等一些复杂查询,还有多表查询与子查询都是应用十分广泛的。 一、SEL
假如现在有一个提交表单,里面是N个查询的条件(工号、姓名、性别、年龄、部门、工资、奖金)用户可以只填写其中的几个条件来进行查询。(也可以不填写条件)
JpaRepository 接口是我们开发时使用的最多的接口。其特点是可以帮助我们将其他接口的方法的返回值做适配处理。可以使得我们在开发时更方便的使用这些方法。
Excel函数之VLookup进阶一: VLookup的逆向查询引用和多条件查询引用
Elasticsearch 是一个免费且开放的分布式搜索和分析引擎。适用于包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据等在内的所有类型的数据。Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基础上开发而成,以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、速度和可扩展性而闻名,是 Elastic Stack 的核心组件;Elastic Stack 是一套适用于数据采集、扩充、存储、分析和可视化的免费开源工具。人们通常将 Elastic Stack 称为 ELK Stack(代指 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana),目前 Elastic Stack 包括一系列丰富的轻量型数据采集代理,这些代理统称为 Beats,可用来向 Elasticsearch 发送数据。
在SQL中 insert 、UPDATE、DELETE和SELECT后面都能带WHERE子句,用来插入修改删除或查询指定条件的记录。单条件查询语法如下:
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
使用Spring Data JPA提供的查询方法已经可以解决大部分的应用场景,但是对于某些业务来说,我们还需要灵活的构造查询条件,这时就可以使用@Query注解,结合JPQL的语句方式完成查询
先讲述一下为什么在写这样的文章吧,由于好久好久之前一直在用MySQL这样的关系型数据库,对于sql的编写还是熟练操作的,后面项目慢慢用到了非关系型数据库Mongo以及内存级别数据库redis这样的数据库,导致mysql用的越来越少,以至于去写sql不是很熟练了,所以就有了这个系列的文章,学过的内容都还给了老师,所以这里就进行总结了。
上节课给大家介绍了数据库的基本概念以及如何创建数据库,具体可回顾MySQL创建数据库(一)。从本节课开始,我们将对MySQL中的基本知识点进行分别介绍。本节课先向大家介绍MySQL数据插入insert into与where条件查询的基本用法。
这种更新数据方式,不建议使用,因为在数据结构不完整的情况下,更新,会导致原来的文档数据丢失。
在数据库中,使用最多的就是查询语句:SELECT 语句用于检索表中的数据。常用的查询语句格式如下:
介绍:对于数据库的信息都可以使用Query接口提供的方法进行查询。此处介绍Query接口的所有API方法使用。为方便演示,使用的是act_id_group表。以下为:Query的所有方法:
比较简单的是单列索引(b+tree)。遇到多条件查询时,不可避免会使用到多列索引。联合索引又叫复合索引。
上一篇文章:mysql数据库索引优化 比较简单的是单列索引(b+tree)。遇到多条件查询时,不可避免会使用到多列索引。联合索引又叫复合索引。 b+tree结构如下: 每一个磁盘块在mysql中是一个页,页大小是固定的,mysql innodb的默认的页大小是16k,每个索引会分配在页上的数量是由字段的大小决定。当字段值的长度越长,每一页上的数量就会越少,因此在一定数据量的情况下,索引的深度会越深,影响索引的查找效率。 📷 对于复合索引(多列b+tree,使用多列值组合而成的b+tree索引)。遵循最左侧原
#去重复查询DISTINCT mysql> select * from student; +------+------+------+ | uid | name | age | +------+------+------+ | 3 | hong | 30 | | 2 | aaa | 20 | | 1 | bbb | 26 | | 4 | ccc | 20 | | 4 | ccc | 30 | +------+------+------+ 5 ro
Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库,本质也是存储数据,很多概念与MySQL类似的。
sql 多条件查询的一种简单的方法 以后我们做多条件查询,一种是排列结合,另一种是动态拼接SQL 如:我们要有两个条件,一个日期@addDate,一个是@name 第一种写法是 if (@addDate is not null) and (@name <> '') select * from table where addDate = @addDate and name = @name else if (@addDate is not null) and (@name ='') select * from
本文简单讲述了PHP数据库编程之MySQL优化策略。分享给大家供大家参考,具体如下: 前些天看到一篇文章说到PHP的瓶颈很多情况下不在PHP自身,而在于数据库。我们都知道,PHP开发中,数据的增删改查是核心。为了提升PHP的运行效率,程序员不光需要写出逻辑清晰,效率很高的代码,还要能对query语句进行优化。虽然我们对数据库的读取写入速度上却是无能为力,但在一些数据库类扩展像memcache、mongodb、redis这样的数据存储服务器的帮助下,PHP也能达到更快的存取速度,所以了解学习这些扩展也是非常必要,这一篇先说一下MySQL常见的优化策略。 几条MySQL小技巧 1、SQL语句中的关键词最好用大写来书写,第一易于区分关键词和操作对象,第二,SQL语句在执行时,MySQL会将其转换为大写,手动写大写能增加查询效率(虽然很小)。 2、如果我们们经对数据库中的数据行进行增删,那么会出现数据ID过大的情况,用ALTER TABLE tablename AUTO_INCREMENT=N,使自增ID从N开始计数。 3、对int类型添加 ZEROFILL 属性可以对数据进行自动补0 4、导入大量数据时最好先删除索引再插入数据,再加入索引,不然,mysql会花费大量时间在更新索引上。 5、创建数据库书写sql语句时 ,我们可以在IDE里创建一个后缀为.sql的文件,IDE会识别sql语法,更易于书写。更重要的是,如果你的数据库丢失了,你还可以找到这个文件,在当前目录下使用/path/mysql -uusername -ppassword databasename < filename.sql来执行整个文件的sql语句(注意-u和-p后紧跟用户名密码,无空格)。 数据库设计方面优化 1、数据库设计符合第三范式,为了查询方便可以有一定的数据冗余。 2、选择数据类型优先级 int > date,time > enum,char>varchar > blob,选择数据类型时,可以考虑替换,如ip地址可以用ip2long()函数转换为unsign int型来进行存储。 3、对于char(n)类型,在数据完整的情况下尽量较小的的n值。 4、在建表时用partition命令对单个表分区可以大大提升查询效率,MySQL支持RANGE,LIST,HASH,KEY分区类型,其中以RANGE最为常用,分区方式为:
本文简单讲述了PHP数据库编程之MySQL优化策略。分享给大家供大家参考,具体如下:
在Java中,JSON的解析方式很多,例如fastjson(阿里)、Gson(谷歌)、jackjson等。
在 SQL 优化中,索引是至关重要的一环,能给查询效率带来质的飞跃,但是索引并不是万能的,不合理的索引设计甚至会拖慢查询效率。本文将详细介绍索引的概览和分类,并讨论使用索引时应该权衡的要素,关于索引底层实现的内容将在下一篇文章 MySQL 索引结构 中介绍。
EDI系统为企业提供了可视化的界面,帮助企业管理业务数据,并且对收发的业务数据进行存档。您可以根据需求及时备份您的业务数据。EDI系统作为一款企业级软件,日常需要传输大量的文件,这些文件包含的数据量大并且各不相同,如何在EDI系统中快速地查询指定文件呢?今天就来一探究竟。
我之前在一家餐饮公司待过两年,每天中午和晚上用餐高峰期,系统的并发量不容小觑。为了保险起见,公司规定各部门都要在吃饭的时间轮流值班,防止出现线上问题时能够及时处理。
上一讲我们实现了主窗体的搭建,完成了左边栏功能按钮的布局,完成了右边栏查询界面,和在Treeview中显示所有学生的概要信息,为了能够快速的找到具体的某个学生信息,我们需要实现学生信息的查询功能。本节我们将介绍如何实现单条件查询和多条件筛选,快速找到指定的学生信息!
基于上面的操作,再次定义node1[‘age’] = 99,并执行graph.push(node1),发现已经更新
目录 前言 一、动态SQL---if标签 1. 持久层添加用户通用查询方法 2. 映射文件添加相关标签 3. 测试类新建测试方法 4. 运行结果 二、动态SQL---where标签 1. 映射文件添加相关标签 2. 测试类新建测试方法 3. 运行结果 三、动态SQL---set标签 1. 持久层添加用户更新方法 2. 映射文件添加相关标签 3. 测试类新建测试方法 4. 运行结果 四、动态SQL---choose和wen和otherwise标签 1. 持久层添加用户通用查询方法 2. 映射文件添加相关标签
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。
在企业日常生产环境中,除非有很大的业务数据变动,否则不会轻易地修改或创建新的数据库和数据表,一般都是在原有的表内添加修改操作,以及使用最频繁的查询操作。
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