本周赠书《性能之巅》第2版 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。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ,更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
ORM组件XCode(十八般武艺) 之前,XCode总是若隐若现,耐性好的同学想知道它还有啥特点,沉不住气的则认为不过是CURD耳! XCode开发模式是灵魂,XCode组件通过具体实现对其支持! XCode的特点如下: 0、基本的CURD功能 实在想不出来不支持CURD的ORM算不算ORM;也实在想不出来仅有CURD的ORM算不算ORM。因而,这是0号功能! XCode的CURD通过反射实体类生成查询和操作SQL实现,数据库结构信息通过特性附在实体类上。之所以选择SQL而不是DbCommand,因为XCo
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。
在选择数据存储时,经常会选择关系型数据库(SQL)和非关系型数据库(NoSQL)进行数据存储,这两种数据各有优缺点,下面进行简单对比
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。
了解 SQL 的执行顺序非常有价值,它可以让我们写出语法正确的 SQL,帮助我们简化编写新查询的过程。
select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎,SQL的查询速度决定了页面的加载速度,进一步决定了客户浏览体验。
随着数据量和数据复杂性的不断增加,越来越多的企业开始使用 OLAP(联机分析处理)引擎来处理大规模数据并提供即时分析结果。在选择 OLAP 引擎时,性能是一个非常重要的因素。因此,本文将使用 TPC-DS 基准测试的 99 个查询语句来对比开源的 ClickHouse、Doris、Presto 以及 ByConity 这 4 个 OLAP 引擎的性能表现,以便为企业选择合适的 OLAP 引擎提供参考。
又要提到前面那个说了好几遍的起别名问题了,使用resultMap标签也能解决这个问题。
当我们查询如课程信息的时候往往需要连同课程的学业导师一同查询出来,最原始的方法自然是将学业导师的信息单独添加在课程数据内,但在数据复用率高的情况下显然需要将导师信息单独放置在一张表中,这是我们就需要进行多表数据查询就是关联查询。
目前java 持久层ORM框架应用最广泛的就是JPA和Mybatis。JPA只是一个ORM框架的规范, 对该规范的实现比较完整就是Spring Data JPA(底层基于Hibernate实现),是基于Spring的数据持久层框架,也就是说它只能用在Spring环境内。Mybatis也是一个优秀的数据持久层框架,能比较好的支持ORM实体关系映射、动态SQL等。
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:
对于一个做后台不久的我,起初做项目只是实现了功能,所谓的增删改查,和基本查询索引的建立。直到有一个面试官问我一个问题,一条sql查询语句在mysql数据库中具体是怎么执行的?我被虐了,很开心,感谢他。于是开始了深入学习mysql。本篇文章通过
前两天在刷朋友圈,看到一个视频号链接,说有个云数仓,比ClickHouse 还快3倍。我就点进去看了,原来是 SelectDB 公司的“为数而生,因云而新” SelectDB 产品发布会。这个发布会上 SelectDB 发布了云数仓产品 SelectDB Cloud。
嵌套查询 用一条SQL语句得结果作为另外一条SQL语句得条件,效率不好把握 SELECT * FROM A WHERE id IN (SELECT id FROM B)
用两个表(a_table、b_table),关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接、外连接( 左(外)连接、右(外)连接、全(外)连接)。
继承是面向对象开发时经常用到的,但是SQL Server 数据库不具备继承,那么怎么办能?我们可以利用如下三种方法:
之前讲了Springboot整合Mybatis,介绍了如何自动生成pojo实体类、mapper类和对应的mapper.xml 文件,并实现最基本的增删改查功能。mybatis 插件自动生成的mapper 实现了大部分基本、通用的方法,如:insert、update、delete、select 等大概20个左右方法,都是比较基础的增删改查,这些通用Mapper提供的方法基本都能满足各种单表操作需求。
2.查询指定字段: select 字段1,字段2,字段3….from 表名;
在使用数据库查询语句时,单表的查询有时候不能满足项目的业务需求,在项目开发过程中,有很多需求都是要涉及到多表的连接查询,总结一下mysql中的多表关联查询
对于一个框架来说,仅有基本的CURD不行,NewLife.XCode同时还提供了一个非常宽松的方式来使用高级查询,以满足各种复杂的查询需求。 (本文同样适用于其它任何数据访问框架) 先上图看一个复杂查询的效果图: image.png 这里有8个固定的查询条件和1个模糊查询条件,加上多表关联(7张表)、分页、统计,如果用传统的做法,这个查询会非常的复杂。 这个页面有XCode实现,核心查询部分共100多行代码,包括一个查询、一个总记录数分页、两个统计(就是业绩、提成等的统计),看看高级查询代码: image
以前在工作中很少使用多表关联查询,对连表查询的具体作用和使用场景也没有很直观的认识,通过这次在项目中的实际应用,对此有了一定的认识,特记录如下。
语句:select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
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。
在面试中,SQL调优是一个常见的问题,通过这个问题可以考察应聘者对于提升SQL性能的理解和掌握程度。通常来说,SQL调优需要按照以下步骤展开。
视图和索引的区别(简单地来谈谈) 视图是指计算机数据库中的视图,是一个虚拟表,即不是实实在在的,其内容由查询定义。同真实的表一样,视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是,视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查询所引用的表,并且在引用视图时动态生成。 一般情况,是多表关联查询的时候,才用视图。 对一个表来说,视图是横向的,一般创建视图查询语句都要加条件的 。 索引是作用列上面的 。 索引是为了提高查询速度的,视图是在查询sql的基础上的。 比如一个表很多字段,你查询的时候,
1.分库分表的方式 垂直分表: 将一个表按照字段分成多表,每个表存储一部分字段,也即一表拆多表,按照特定字段。 垂直分库: 将原来关联紧密的数据库进行解耦,一库多表->多库多表,按照不同的表。 水平分表: 一库一表->一库多表 水平分库: 采用取模的方式将满足条件的方式存储到不同的库中,比如单双数据库将数据存储到不同库中,一库一表->多库一表 2.相关术语 逻辑表: 水平拆分的数据表的总称,如订单表:t_order_0、t_order_1...中的t_order 真实表: 在分片数据库中真实的表,如t_o
这条语句 其中 select,as, count ,from where,in ,and,group up都是关键字,这条语句的意思是:bi_BillItem根据billid去bill表查满足这些条件的如果查到满足条件billid相等的就查询出bi_BillItem中的menuId,menuName,MenuPrice,(sum(AmountOrder)-sum(AmountCancel))字段 并且按 menuId和menuPrice排序
在开发内容管理系统时,经常会用到多表关联查询场景,如文章分类、文章详情、文章作者三张表,UML图如下:
所有的数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割(MySQL大小写敏感,名称要见名知意,最好不超过32字符) 所有的数据库对象名称禁止使用MySQL保留关键字(如 desc、range、match、delayed 等,请参考 MySQL官方保留字 【https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/keywords.html】 ) 临时库表必须以tmp为前缀并以日期为后缀(tmp_) 备份库和库必须以bak为前缀并以日期为后缀(bak_) 所有存储相同数据的
最近公司的项目采用Mongodb作为数据库,我也是一头雾水,因为MongoDB是最近几年才火起来,没有什么太多的学习资料。只有看Mongodb官网,Spring Data Mongodb官网文档,看起也比较吃力。所以对Mongodb也是摸着石头过河,有什么不对的地方还请各位老铁多多指教。
问题1:char、varchar的区别是什么? varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的,你会得到更好的性能。
近年来,众安保险致力于加速数据价值向业务价值转化,在“互联⽹+保险⾦融”的双轮驱动下,诞生了数字化转型中专门针对业务数据管理和分析的系统产品——集智。
视图是一种数据库对象,是从一个或者多个数据表或视图中导出的虚表,视图所对应的数据并不真正地存储在视图中,而是存储在所引用的数据表中,视图的结构和数据是对数据表进行查询的结果。
先将外键配置删除,再更新表结构,然后再把外键添加回来即可 这也说明,建立关联前,要把表结构设计好,检查好,,,
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netstandard,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode。
mysql查询过程: 客户端发送查询请求。 服务器检查查询缓存,如果命中缓存,则返回结果,否则,继续执行。 服务器进行sql解析,预处理,再由优化器生成执行计划。 Mysql调用存
在Oracle 10g中,CBO 可选的运行模式有2种: (1) FIRST_ROWS(n) (2) ALL_ROWS – 10g中的默认值
关系型数据库是由多张能互相关联的表组成的数据库,典型的有MySQL和Oracle数据库。
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10,意思是运行10S以上的语句。默认情况下,Mysql数据库并不启动慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数,当然,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据库表。
刚来的时候还有点不适应,做了几个月之后,就变成了熟练工了,左复制,右粘贴,然后改改就是自己的代码了,生活真美好。
在前面的博文里,我已经介绍了 问:哪个版本开始Hive开始支持视图了? 答:Hive0.6开始 可以先,从MySQL里的视图概念理解入手 视图是由从数据库的基本表中选取出来的数据组成的逻辑窗口,与基本表不同,它是一个虚表。在数据库中,存放的只是视图的定义,而不存放视图包含的数据项,这些项目仍然存放在原来的基本表结构中。 视图可以被定义为多个表的连接,也可以被定义为只有部分列可见,也可为部分行可见。 Hive视图是一种无关底层存储的逻辑对象。视图中的数据是SELECT查询返回的结果。在视图选定后才会开始执行S
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。
在StarRocks里,一张表的数据会被拆分成多个Tablet,而每个Tablet都会以多副本的形式存储在BE节点中,如下图:
在ClickHouse中,ARRAY JOIN子句用于查询和展开数组数据。它可以将一个数组字段展开为多个行,以便在查询结果中分别处理每个数组元素。
java.sql.SQLSyntaxErrorException: ORA-00933: SQL 命令未正确结束 在数据库中语句运行完全没问题,但是在编程的时候却报这样的错误 控制台看似报一大堆异常原
上一节内容学习了关于数据表的基本操作,也就是针对单表的增删改查以及创建和删除,而在实际开发中,往往是多表联合操作,尤其是插入和查询用的最多,而这两步都要经过一个“筛选”的过程,这个过程要根据具体业务逻辑,综合不同的表,查询后决定是否满足插入或其他条件。
本篇的主题是关于数据模型的规范化和反规范化的讨论,其实也是一种常见的维度建模的设计和业务使用便捷性的冲突。
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
导读|时隔两个月,勇哥终于把chatGPT生成SQL的功能发布上线了,支持统计分析查询、创建表、数据生成等多种全面的SQL DDL生成能力,本文就和大家聊聊相关功能的使用和背后实现逻辑,并希望相关功能能帮助大家在工作中提升一定的工作效率。同时也提醒一下大家,SQL能力很重要,请大家不要在工作中完全依赖工具。阅读本文你会了解到Tinkle工具SQL生成功能如何使用?最后了解如何使用chatGPT API进行落地产品的实施?
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