项目中使用mysql作为数据存储,需要定期将库表中的数据按照给定格式生成报表。根据导出周期的不同分为:日报、周报、月报、季报、年报等格式。
维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联:全量加载 三、Hbase维表关联:LRU策略 四、Redis维表关联:实时查询 五、kafka维表关联:广播方式 六、自定义异步查询
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。
SQL 语句优化是一个既熟悉又陌生的话题。面对千奇百怪的 SQL 语句,虽然数据库本身对 SQL 语句的优化一直在持续改进、提升,但是我们不能完全依赖数据库,应该在给到数据库之前就替它做好各种准备工作,这样才能让数据库来有精力做它自己擅长的事情。
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~
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。
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MySQL中,我们可以通过EXPLAIN命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息,包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
本文将和大家分享 MySQL 更新语句的一些小众语法,及笔者在使用多表关联更新遇到的一些问题。
维表关联是离线计算或者实时计算里面常见的一种处理逻辑,常常用于字段补齐、规则过滤等,一般情况下维表数据放在MySql等数据库里面,对于离线计算直接通过ETL方式加载到Hive表中,然后通过sql方式关联查询即可,但是对于实时计算中Flink、SparkStreaming的表都是抽象的、虚拟的表,那么就没法使用加载方式完成。透过维表服务系列里面讲到的维表关联都是使用编码方式完成,使用Map或者AsyncIO方式完成,但是这种硬编码方式开发效率很低,特别是在实时数仓里面,我们希望能够使用跟离线一样sql方式完成维表关联操作。
每每一些很深刻的优化案例时,就会无比想念Oracle里的优化技巧,因为无论是从工具还是信息,都会丰富许多。
Elasticsearch 是一个强大的工具,尤其在全文检索、实时分析、机器学习、地理数据应用、日志和事件数据分析、安全信息和事件管理等场景有大量的应用。
Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC,CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化?本文由 Apache Flink PMC,阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪)分享,内容将从传统的数据同步方案,基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。
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。
本章讨论存储的程序和视图,这些数据库对象是根据存储在服务器上供以后执行的SQL代码定义的数据库对象。
当需要查询两个表的交集、并集等数据时,除了嵌套子查询的方式外,还可以使用join的方式提升性能。对于MySQL的join语句,需要两个最基础的“角色”:主表即驱动表,关联表即驱动表。join描述的就是驱动表与被驱动表的关联关系。MySQL有三种关联逻辑处理策略,分别为:Index Nested-Loop Join、Simple Nested-Loop Join、Block Nested-Loop Join。在编写SQL时,需要配合explain使语句选择性能最优的策略。
这是一个统计类的 SQL,直接执行跑了好几个小时都没有结束,所以暂时不知道实际耗时,因为实在是太久了~
注意,类似的问题是业务问题,如果要实际落地分析,需要进一步核实确认当前的数据建模。
两表使用nest loop(以下简称NL)方式进行连接,小表驱动大表效率高,这似乎是大家的共识,但事实上这是有条件的,并不总是成立。这主要看大表扫描关联字段索引后返回多少数据量,是否需要回表,如果大表关联后返回大量数据,然后再回表,这个代价就会很高,大表处于被驱动表的位置可能就不是最佳选择了。
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。
2、多表关联或者表内字段关联时,或做相似功能判断时,往往会使用子查询来解决相应问题。
1、重新定义表的关联顺序(多张表关联查询时,并不一定按照SQL中指定的顺序进行,但有一些技巧可以指定关联顺序)
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答: • 支持 SQL 92 标准; • 支持 Mysql 集群,可以作为 Proxy 使用; • 支持 JDBC 连接多数据库; • 支持 NoSQL 数据库; • 支持 galera for mysql 集群,percona-cluster 或者 mariadb cluster,提供高可用性数据分片集群; • 自动故障切换,高可用性; • 支持读写分离,支持 Mysql 双主多从,以及一主多从的模式; • 支持全局表,数据自动分片到多个节点,用于高效表关联查询; • 支持独有的基于 E-R 关系的分片策略,实现了高效的表关联查询; • 支持一致性 Hash 分片,有效解决分片扩容难题; • 多平台支持,部署和实施简单; • 支持 Catelet 开发,类似数据库存储过程,用于跨分片复杂 SQL 的人工智能编码实现,143 行 Demo 完成跨分片的两个表的 JION 查询; • 支持 NIO 与 AIO 两种网络通信机制,Windows 下建议 AIO,Linux 下目前建议 NIO; • 支持 Mysql 存储过程调用; • 以插件方式支持 SQL 拦截和改写; • 支持自增长主键、支持 Oracle 的 Sequence 机制。
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划,MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
MySQL触发器是一种可以在特定数据库事件发生时自动执行的程序。当触发器与特定表关联时,当在该表中插入、更新或删除行时,触发器将自动执行相应的操作。MySQL触发器提供了一种方便的方式来实现数据库自动化和增强数据完整性。
如何在多表关联场景下合理利用分区表来提升查询性能?基于前几篇关于分区表的介绍,想必大家对 MySQL 分区表的认知已经非常全面:分区表存在的目的就是为了减少每次检索的数据量从而提升整体性能。
利用 pymysql.connect 建立数据库连接并执行 SQL 命令(需要提前搭建好数据库):
0、ES6.X 一对多、多对多的数据该如何存储和实现呢? 引出问题: “某头条新闻APP”新闻内容和新闻评论是1对多的关系? 在ES6.X该如何存储、如何进行高效检索、聚合操作呢? 相信阅读本文,你就能得到答案! 1、ES6.X 新类型Join 产生背景 Mysql中多表关联,我们可以通过left join 或者Join等实现; ES5.X版本,借助父子文档实现多表关联,类似数据库中Join的功能;实现的核心是借助于ES5.X支持1个索引(index)下多个类型(type)。 ES6.X版本,由于每个索引下
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。
注:同构关联的表出自同一个地方,比如说两张表都来自Oracle数据库;异构关联的表出自不同地方,比如说一张表来自Oracle数据库,一张表来自于MySQL数据库。
SQL结构化查询语言(Structured Query Language),一种特殊目的的编程语言,是一种数据库查询和程序设计语言,用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
如果索引了多列,要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最前列并且不跳过索引中的列。
对于很多同学来说,写SQL时的表关联看起来是一件很简单的事情,知道逻辑,有预期的结果,好像没什么特别要注意的,今天在写一条SQL逻辑的时候,觉得对于left join的部分还是存在一些误解。
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。
有的时候我们在操作数据库时会将两个或多个数据表关联起来通过一些条件筛选数据,在关联表时我们要遵循一些原则,这样会使我们编写的SQL 语句在效率上快很多。
今天遇到一个很神奇的现象,在数据库中,相同的执行计划,执行SQL所需要的时间相差很大,执行快的SQL瞬间出结果,执行慢的SQL要几十秒才出结果,一度让我怀疑是数据库抽风了,后面才发现是见识不足,又进入了知识空白区。
建立外键约束是为了保证数据的完整性和一致性,但是如果主表中数据被删除或修改,从表中数据应该如何?
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:
但是小姐姐解释说,查询结果确实“诡异”的多出了184行,问题变的 interesting
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。
语句:select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
SQL审核工具 SQLE 企业版近期推出了Oracle审核插件的第一个测试预览版。我们采集了过往我们在客户那碰到的问题和行业专家的建议,整理了一大批Oracle审核规则。这个版本我们从中挑选出现频次最高的以及影响范围最大一批规则加入到了Oracle审核插件中,这些规则能覆盖大多数客户的大多数场景,却又不会对客户使用产生额外的负担。在后续的时间内,我们将推出的Oracle审核插件逐步完善规则的拼图。接下来的内容将对高频规则给出我们的理解。插件的本身开发之前已经做过介绍,开发文档参考:https://actiontech.github.io/sqle-docs-cn/3.modules/3.7_auditplugin/overview.html。
外键其实很好理解,简单的说就是两张表建立一个连接关系。这里我们那主表A和副表B举例,我A表中有用户信息,B表中有用户订单信息。要是数据完整对应起来,肯定是需要把两张表关联起来,我们因此会在B表中村一个A表的字段,常见的我们存的是A表的主键ID外键。
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。
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