我理解在BI上使用SQL是对原始数据进行查询、筛选、清洗,这一点主流BI工具像power BI,tableau、superset都可以支持。
查看系统慢sql是否开启 //慢查询时间阈值 > show variables like '%long_query_time%'; //查看慢查询配置情况 > show status like '%slow_queries%'; // 查看慢日志路径 > show variables like '%slow%'; 开启慢日志 > set global slow_query_log=On; > set global long_query_time=1; //设置查看时间超过1秒的查询被记录到日志 > s
提醒:调用这个api首先要到聚合数据注册一个账号,还要实名认证,这个就不多说了!自己去官网操作就可以了!
潍坊学院校园网助手是专门为潍坊学院校园网打造的公益项目,功能包括一键认证网络、主动监听网络并在断网时能够自动认证,并附带充值以及网页认证快捷方式等。主要特点为启动速度快,内存占用小。先推出windows以及安卓版本。
SQL数据表中有savetime(smalldatetime类型)字段,表中有两条记录,savetime值为:2005-3-8 12:12:00和2005-6-6 14:02:02
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有时候,静态的SQL语句并不能满足应用程序的需求。我们可以根据一些条件,来动态地构建 SQL语句。
前言 本文对应Sql Server 中常用的时间查询的进行一些汇总,例如查询当天的、本周的、本月的、本季度的,某个时间段内的时间。 实例 实例(我的)表名:mytable 字段名:mydate (一)、当天(某两个时间段) select * from mytable where DATEDIFF(dd,mydate,GETDATE())=0 语法:DATEDIFF(datepart,startdate,enddate) 意义:DATEDIFF() 函数返回两个日期之间的天数。 datepart 参数值
return sprintf("%.3f ms",($s1+$m1-$s0-$m0)*1000);
在我们的业务中如果按照天去查询数据结果,服务端返回数据可能会出现某些天没数据,这样就会出现输出前端某些天可能没有的情况,然后这样看数据就可能出现视觉差错,体验不好。所以我们一般情况下要么通过sql来实现连续的时间查询,比如连续的天,要么通过程序处理时间,然后再循环数据按照某一天匹配之后返回结果给前端。
实际项目中出现200s的SQL少之又少,以前的文章也记录过我在线上大表创建索引导致锁表引起过服务无响应,但这次是因为SQL联查过慢引起。
糟糕的代码,对代码维护、性能、团队协作都会造成负面影响,所以,先设计再实现,谋而后动。
Db::name(‘user’)->when(score) , function (query) {
PG流复制场景下,默认配置下, 如果在PG从库执行长时间的查询,会出现查询的报错。提示
很多开发人员在使用MySQL时经常会在部分列上进行函数计算等,导致无法走索引,在数据量大的时候,查询效率低下。针对此种情况本文从MySQL5.7 及MySQL8.0中分别进行不同方式的优化。
MySql Query Cache 和 Oracle Query Cache 是不同的, Oracle Query Cache 是缓存执行计划的,而MySql Query Cache 不缓存执行计划而是整个结果集。缓存整个结果集的好处不言而喻,但由于缓存的是结果集因此Query必须是完全一样的,这样带来的后果就是平均 Hit Rate 命中率一般不会太高。 Query Cache 对于一些小型应用程序或者数据表的数据量不大的情况下效果是最为明显的。
我眯开朦胧的双眼,才发现刚才的发声来源于我的组长庄哥,看到他在紧张的点开日志系统查看日志,我预感到有什么不妙的事情发生。
点击▲关注 腾讯云数据库 2019年8月26日-30日,数据库领域顶尖学术会议 VLDB 2019在美国加利福尼亚召开,腾讯TDSQL数据库团队与中国人民大学最新联合研究成果被VLDB 2019接收并将通过长文形式发表。该论文提出了一种拓展的全时态数据模型,并提供了内建的全时态数据库解决方案,通过引入异步数据迁移、增量历史数据管理、原生全时态查询执行器等策略,使得该解决方案可实现轻量且高效的全时态数据管理计算,在保持全局一致性的基础上拥有高效的性能,真正实现为数据赋能。这是继去年腾讯TDSQL相似度计
本文实例讲述了tp5(thinkPHP5框架)时间查询操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
通过前两篇文章,我们已经对查询计划有了一定了解。接下来,我们还可以借助计算复杂度理论,来进一步深入地挖掘和思考性能的提升。理论计算机科学这一领域聚焦于:根据难度来对计算问题进行分类。这些计算问题可以是算法问题,也可以是查询问题。
SQL是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能,对于SQL来说,编写查询语句只是第一步,确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作,才是最重要的。在上一篇文章中,我们分享了评估查询语句的步骤和方法(参考:如何编写更好的SQL查询:终极指南(上))今天我们从更深入的角度继续分析。 时间复杂度和大O符号 通过前两篇文章,我们已经对查询计划有了一定了解。接下来,我们还可以借助计算复杂度理论,来进一步深入地挖掘和思考性能的提升。理论计算机科学这一领域聚焦于:根据难度来对计算问题进行分类。这些计算问题可以是算法问题
filters是用来配置表格上方的多条件查询,通过它配置数据检索的方式,目前支持模糊查询,分类查询,时间查询等
---- 文章来源:https://c1n.cn/tEsnA 前言 在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多 SQL 语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。 SQL 优化一般步骤 | 通过慢查日志等定位那些执行效率较低的 SQL 语句 | explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注 type、rows、filtered、extra。 type 由上至下,效率越来越高: ALL 全表扫描
虽然上至下,效率越来越高,但是根据cost模型,假设有两个索引idx1(a, b, c),idx2(a, c),SQL为select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c;如果走idx1,那么是type为range,如果走idx2,那么type是ref;当需要扫描的行数,使用idx2大约是idx1的5倍以上时,会用idx1,否则会用idx2
在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多 SQL 语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。
导语:全时态数据为数据安全、数据重演、数据挖掘和AI技术的施展提供了物理基础。这篇入选VLDB 2019的论文介绍,基于腾讯云TDSQL扩展而来的全时态数据库系统(T-TDSQL),在保证OLTP性能的前提下提供了轻量级的全时态数据管理功能和全时态数据的事务处理能力、以及集当前态数据于生产系统集历史态数据于分析型系统的集群架构,构成了全时态数据的完备解决方案。 前言 腾讯与中国人民大学于2017年起,依托于腾讯TEG计费平台部丰富的实战经验和中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室的多年学术积累
哈喽,小伙伴们好呀,我是狗哥。我们在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多 SQL 语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。
3、show profile 分析 了解SQL执行的线程的状态及消耗的时间。 默认是关闭的,开启语句“set profiling = 1;” SHOW PROFILES ; SHOW PROFILE FOR QUERY #{id}; 4、trace trace分析优化器如何选择执行计划,通过trace文件能够进一步了解为什么优惠券选择A执行计划而不选择B执行计划。 set optimizer_trace="enabled=on"; set optimizer_trace_max_mem_size=1000000; select * from information_schema.optimizer_trace; 5、确定问题并采用相应的措施
昨天午休的时候,我正在工位上小憩,睡梦中仿佛看到了自己拿着李白在荣耀峡谷里大杀四方的情景,就在我刚拿完五杀准备带领队友推对面水晶的时候,一句慌乱急促的“糟了”把我从睡梦中惊醒。
https://blog.csdn.net/ransom0512/article/details/78114167
【编者按:全时态数据为数据安全、数据重演、数据挖掘和AI技术的施展提供了物理基础。这篇入选VLDB 2019的论文介绍,基于腾讯云TDSQL扩展而来的全时态数据库系统(T-TDSQL),在保证OLTP性能的前提下提供了轻量级的全时态数据管理功能和全时态数据的事务处理能力、以及集当前态数据于生产系统集历史态数据于分析型系统的集群架构,构成了全时态数据的完备解决方案。】
使用mysqlbinlog按时间查询二进制日志时,会用到start-datetime和stop-datetime选项。
对于文件查找,我们最好用的还是属于find命令了,在说find命令之前,先把另外几个查找命令介绍一下。
12306系统架构优化 coolshell陈皓优化方案 原文:http://coolshell.cn/articles/6470.html 一、业务复杂度比对 (1)qq业务模型:只访问自己的数据 (2)秒杀业务模型:秒杀能够只接受前N个请求,后续请求直接返回 (3)奥运会售票业务模型:注册+抽奖,非先来先抢,可以事后线下处理 (4)电子商务业务模型:c2c只需关注自己的库存 结论:库存是b2c的噩梦,12306业务与之类似 二、瓶颈 库存业务的操作模式基本是这样的: 1)占住库存 2)付款 3)扣除库存
在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多SQL语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。
点击关注公众号,Java干货及时送达 作者:狼爷 来源:www.cnblogs.com/powercto/p/14410128.html 一、前言 在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多SQL语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 二、SQL优化一般步骤 1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句 2、explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注type、rows、filtere
(1) 选取最适用的字段属性,尽可能减少定义字段长度,尽量把字段设置NOT NULL,例如'省份,性别',最好设置为ENUM (2) 使用连接(JOIN)来代替子查询: (3) 使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表 (4) 事务处理: (5) 锁定表,优化事务处理: (6) 使用外键,优化锁定表 (7) 建立索引 (8) 优化sql语句
又快到双11和黑色星期五了,国内外特价VPS,云服务器,独立服务器都在要促销了,o( ̄︶ ̄)o,mjj你们准备好银子和刀了么。记录一下linux服务器的硬盘使用时间查询。 📷 更新和安装smartmontools (以debian和ubuntu) apt-get update && apt-get upgrade Bash apt install smartmontools -y Bash 查一下盘 fdisk -l Bash 📷 运行smartmontools的命令查询 smartctl -A /dev
货运企业的“管车利器”——车旺智运API正式推出6大全新接口!新开发的接口将更好的服务于企业业务的开展,以数据促进业务,以业务带动数据,从而实现企业工作效率的提高与成本的降低。 智运API推出的6个新
编者按:全时态数据为数据安全、数据重演、数据挖掘和AI技术的施展提供了物理基础。这篇入选VLDB 2019的论文介绍,基于腾讯云TDSQL扩展而来的全时态数据库系统(T-TDSQL),在保证OLTP性能的前提下提供了轻量级的全时态数据管理功能和全时态数据的事务处理能力、以及集当前态数据于生产系统集历史态数据于分析型系统的集群架构,构成了全时态数据的完备解决方案。 前言 01 腾讯与中国人民大学于2017年起,依托于腾讯TEG计费平台部丰富的实战经验和中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室的多年学术
前言 在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多SQL语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 SQL优化一般步骤 1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句 2、explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注type、rows、filtered、extra。 type由上至下,效率越来越高 ALL 全表扫描 index 索引全扫描 range 索引范围扫描,常用语<,<=,>=,betwe
2018年某个周末,接到连续数据库的告警,看到too many connection的报错信息,基本上可以把问题定位在...
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我很早就想整理一波常用sql,这不就搞起来了。 先执行初始化sql,后面的就可以在这个数据表上面练习了,拿来即用。 我后面会慢慢完善这个大一统的sql集合的,感兴趣的话可以持续关注呀~ /* 目录 数据准备 user表相关 选择数据库 设计表结构 索引相关 增删改查 条件查询 时间查询 连接查询 存储过程 查询数据库大小 设置变量 系统变量 时间函数 其它函数 随机数 **/ -- 数据准备---------------------------------------- CREATE TABLE
有一天突然发现【数据库】你想要的sql全都有 阅读量破300了,非常高兴,当天流量不断飙升,也不断有人关注,然后就是是一个幸运的开始。
https://cloud.tencent.com/developer/article/1925495
tomcat日常运行会产生很多日志,系统运行时的日志主要集中在catalina.out文件中,随着日志的积累,该文件会越积越多,不利于后期日志查询,也不好全删文件。而使用日志分割,可以按照时间查询每天的日志,当Liunx硬盘容量不够时,可以删除时间更久的日志,同时也能保留近期的日志。
框架内置了常用的时间查询方法,参考官方文档:https://www.kancloud.cn/manual/thinkphp6_0/1037565
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