执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案,这个方案是由查询优化器自动分析产生的,比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录,那查询优化器会选择“索引查找”方式,如果该表进行了归档,当前只剩下5000条记录了,那查询优化器就会改变方案,采用 “全表扫描”方式。
1、 首先要搞明白什么叫执行计划? 执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案,这个方案是由查询优化器自动分析产生的,比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录,那查询优化器会选择“索引查找”方式,如果该表进行了归档,当前只剩下5000条记录了,那查询优化器就会改变方案,采用 “全表扫描”方式。 可见,执行计划并不是固定的,它是“个性化的”。产生一个正确的“执行计划”有两点很重要: (1) SQL语句是否清晰地告诉查询优化器它想干什么? (2) 查询
索引下推是从 MySQL5.6 开始引入一个特性,英文是 index condition pushdown,一般简称为 ICP,索引下推通过减少回表的次数,来提高数据库的查询效率。
正式讲 ICP 之前了,我们先将相关的概念捋一捋,知道的就当回顾,不知道的就当了解了,这有助于对 ICP 的理解
SQL 服务器性能调优是一组过程,用于优化关系数据库中的查询以尽可能高效地运行,这可确保应用程序发出的 SQL 语句在尽可能快的时间内运行。目标是减少最终用户的响应时间或减少用于处理相同工作的资源,通常,数据库管理员处理这些任务。
MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于 Web 应用程序和企业级应用程序开发。以下是一些 MySQL 的知识总结:
第2层sql处理层(SQL Layer):主要有SQL Interface、Parser、Optimizer、Cache和Buffer
当数据量比较大,若SQL语句写的不合适,会导致SQL的执行效率低,我们需要等待很长时间才能拿到结果
合并查询在Power Query中是很成熟的应用,相当于SQL中的各种JOIN(抽时间会写几篇SQL的join,算是SQL的小核心)。但同时,在Power Query中合并查询是一个常见的影响刷新效率的因素。在我的工作中,经常会遇到对一些非文件夹性质的数据源进行合并查询操作,所以我一直在想,有没有办法可以对其进行优化。最近我正好做了一些测试,希望这些结果能够帮助到大家。
一、SQL Server事务的本质 • 什么是SQL Server数据库事务? 事务:是作为单个工作单元而执行的--系列操作,如查询和修改数据,甚至可能是修改数据定义。 事务:保持逻辑数据一致性与可恢复性,必不可少的利器。 • SQL Server数据库事务举例 在一个事务中,你写了2条sql语句,一条是修改订单表状态,一条是修改库存表库存-1 。 如果在修改订单表状态的时候出错,事务能够回滚,数据将恢复到没修改之前的数据状态,下面的修改库存也就不执行,这样确保你关系逻辑的一致,安全。 • 阿笨对
希望这期不要掉粉,因为在说SQL SERVER 但实际上这期如果你放到所有的数据库上去看,也是有营养的,虽然放到了一般不会发文的周六,也没想有多少观众,就当自己对某些东西的回顾和反思。
T3出行是一家基于车联网驱动的智慧出行平台,拥有海量且丰富的数据源。因为车联网数据的多样性,T3出行构建了以 Apache Hudi 为基础的企业级数据湖,提供强有力的业务支撑。而对于负责数据价值挖掘的终端用户而言,平台的技术门槛是另一种挑战。如果能将平台的能力统合,并不断地优化和迭代,让用户能够通过 JDBC 和 SQL 这种最普遍最通用的技术来使用,数据生产力将可以得到进一步的提升。
本文以及接下来的几篇 MySQL 笔记是本人在「极客时间」的专栏『MySQL实战45讲』和掘金小册「MySQL 是怎样运行的:从根儿上理解 MySQL」的学习笔记整理,并参考了一些其他材料加上个人的总结和思考。顺便推荐下这两个专栏。
if not exists(select 1 from sysindexes where name='ix_group_fgroupid')
http://www.cnblogs.com/wuxiaoqian726/articles/2016095.html
本文介绍了如何在 TiDB 中使用 TiSpark 进行 ETL 流程的简化和优化,并分享了在易果集团的具体实践。通过使用 TiSpark,可以大大简化 TiDB 的数据流程,提高数据处理的效率,并确保数据的一致性和可靠性。同时,TiDB 的官方支持也在持续增强,未来将能够更好地满足企业的需求。
在生产环境中收到一个接口耗时预警, 通过监控发现, 接口耗时达到了89s, 最终定位到了是因为触发了一个sql慢查询场景.
码匠是一款面向开发者的低代码平台,它可以帮助企业快速构建和部署应用程序,提高业务流程的自动化和数字化水平。在码匠平台上,数据源是一个重要的组成部分,它提供了丰富的数据连接和数据处理功能,能帮助用户轻松地获取和管理各种数据。本篇文章将为大家详细介绍码匠所支持的数据源。
Linq是.NET 3里新增的东西,我在软件工程课程设计里初步应用到一点,而且主要用在Lambda表达式上,今天算是在好奇心驱动下尝试了一下在数据库方面的应用。
本系统上位机软件设计是基于 MFC进行开发的,MFC(Microsoft Foundation Classes)是微软基础类库的简称,提供了基于 C++语言的面向对象编程的框架,软件工程师可以使用该框架开发 Windows 应用程序。本系统采用 MFC 作为上位机软件开发工具,主要原因是:
SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例, 一个好的索引的设计,可以让你的效率提高几十甚至几百倍,在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱。 1.1 什么是索引? SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引,索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能,加快数据的查询速度与减少系统的响应时间 下面举两个简单的例子: 图书馆的例子:一个图书馆那么多书,怎么管理呢?建立一个字母开头的目录,例如:a开头的书,在第一排,b开头的在第二排,这样在找什么书就好说了,这个就是一个聚集索引,可是很多人借书找某某作
Join的实现算法有三种,分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式,不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别,内存管理机制跟SQL Server不一样,因此查看执行计划,Oracle中nested loops运用非常多,而merge和hash方式相对较少,SQL Server中,merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上,增加读取速度,以前可以将Tempdb应放在RAID0上,SQL2000不在支持。数据量(尺寸)越大,提高I/O越重要.
sql注入:就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。简单说就是sql拼接。
实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引、非簇集索引)。下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别:
一、深入浅出理解索引结构 实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引、非簇集索引)。下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别: 其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼音是“an”,而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的,那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字,那么就说明您的字典中没有这个字;同样的,如果查“张”字,那您也会将您的字典翻到最后部分,因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说,字典的正文部分本身就是一个目录,您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。 如果您认识某个字,您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字,不知道它的发音,这时候,您就不能按照刚才的方法找到您要查的字,而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字,然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法,比如您查“张”字,我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页,检字表中“张”的上面是“驰”字,但页码却是63页,“张”的下面是“弩”字,页面是390页。很显然,这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方,现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序,是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字,但它需要两个过程,先找到目录中的结果,然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录,正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。 通过以上例子,我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下,我们可以很容易的理解:每个表只能有一个聚集索引,因为目录只能按照一种方法进行排序。 二、何时使用聚集索引或非聚集索引 下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引(很重要)。 动作描述使用聚集索引 使用非聚集索引 外键列 应 应 主键列 应 应 列经常被分组排序(order by) 应 应 返回某范围内的数据 应 不应 小数目的不同值 应 不应 大数目的不同值 不应 应 频繁更新的列不应 应 频繁修改索引列 不应 应 一个或极少不同值 不应 不应
许多数据库开发人员负责创建的查询需要用来返回其应用程序所需的数据。您可能熟悉 LINQ(语言集成查询)工具,它允许数据库开发人员使用基于 Microsoft® .NET 的编程语言而非普通的 T-SQL 语句向数据库发出查询请求。SQL Server 2008 向 SQL 提供程序提供了新的 LINQ 命令,可以允许开发人员直接对 SQL Server 表和列发出 LINQ 命令,从而增强了 LINQ 的功能。这将缩短创建新数据查询所需的时间。 对数据库进行开发时,开发人员会使用较高级别对象,将其映射到
在日常使用MySQL的过程中,会遇到 CPU 使用率过高甚至达到 100% 的情况。CPU飙升会导致数据库无法连接,事务无法提交等一系列问题。本文基于日常问题处理介绍造成CPU飙升的原因以及解决方法。
SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例, 一个好的索引的设计,可以让你的效率提高几十甚至几百倍,在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱。
查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。 9、返回了不必要的行
在今天的数据驱动世界中,ORDER BY RAND()成为了一个强大的SQL技巧,帮助开发者从数据库中随机选取数据。无论是MySQL, PostgreSQL, SQLite还是SQL Server,每种数据库都有其独特方式实现随机化查询。本文将深入浅出地讲解ORDER BY RAND()的用法,适配不同数据库,并提供实战案例。适合所有级别的读者,包括SQL新手和数据库专家。掌握这一技巧,将为你的数据查询带来无限可能!
最近遇到一个专门进行SQL技术优化的项目,对很多既有的老存储过程进行调优(现在已经不再新增任何存储过程),因此系统的对SQL语句编写进行一次科学的学习变得很有必要。这儿将基于黄德承大神的Oracle
网状模型解决了层次模型的数据不一致的问题,但没有解决导航问题。导航结构在查询中有时候效率低下,比如查询整个公司的四月的营业额。
对于经常使用的表(如某些参数表或代码对照表),由于其使用频率很高,要尽量减少表中的记录数量。
关系型数据库严重依赖底层的硬件资源,CPU是服务器的大脑,当CPU开销很高时,内存和硬盘系统都会产生不必需要的压力。CPU的性能问题,直观来看,就是任务管理器中看到的CPU利用率始终处于100%,而侦测CPU压力的工具,最精确的就是性能监控器。
如果这条sql是写操作(insert、update、delete),那么大致的过程如下,其中引擎层是属于 InnoDB 存储引擎的,因为InnoDB 是默认的存储引擎,也是主流的,所以这里只说明 InnoDB 的引擎层过程。由于写操作较查询操作更为复杂,所以先看一下写操作的执行图。方便后面解析。
MySQL日志是在MySQL server上生成的,不管更改哪个存储引擎,这些日志都是需要有的,包括:
前几天在网上进行了一个面试,关于数据库方面的面试题其实也没少背,但是这个面试官的问题多少让我有些触不及防,他没有询问比较常见的基础语法和优化的问题,而是让我解释一条SQL从客户端到服务端的执行流程,这让我十分尴尬,因为平时只顾应用层面的东西,没有真正去理解到更深层次的东西,所以遇到非常规问题,很容易蒙圈,希望大家以我为鉴,学习一个知识要尽量达到"知其然、知其所以然",这样即使面试官变换问题的角度,我们也能更好的应对回答,叨唠完了,正片开始!
作者:weberhuangxingbo11 原文:https://blog.csdn.net/weberhuangxingbo/article/details/80694045
学习 SQL 的时候,大家肯定第一个先学到的就是 select 查询语句了,比如下面这句查询语句:
索引是关系型数据库中给数据库表中一列或多列的值排序后的存储结构,SQL的主流索引结构有B+树以及Hash结构,聚集索引以及非聚集索引用的是B+树索引。
相信朋友对SQL Server性能调优相关的知识或多或少都有一些了解。虽然说现在NOSQL相关的技术非常的火热,但是RMDB(关系型数据库)与NOSQL是并存的,并且适用在各种的项目中。在一般的企业级开发中,主要还是RMDB占据主导地位。并且在互联网项目中,也不是摒弃了RMDB,例如MySQL就在很多的互联网应用中发挥着作用。所以,对数据库的调优是个值得深入学习的课题。本系列文章,主要讲述与SQL Server相关的调优知识,希望能够为朋友们带来一些帮助。 本篇提纲如下: 传统SQL Server调优方式的
注意:以下内容如果没有特别申明,默认使用的EF6.0版本,code first模式。 推荐MiniProfiler插件 工欲善其事,必先利其器。 我们使用EF和在很大程度提高了开发速度,不过随之带来的
分页控件正式命名为 QuickPager ASP.NET2.0分页控件 。 版本号:2.0.0.1 Framework:.net2.0 分页方式:PostBack 、URL (暂时没有实现URL的分页方式) webform (b/s) 支持多种数据库,分页算法,提取数据的方式都可以替换。 分页,自从做b/s的项目起,就和分页打起了交到,一开始使用UserControl来做,很粗糙,也没有什么性能可言。但是分页又是不可避免的,一次提取全部的数据,咱用的资源太多,吃不消。于是乎就在不断的
MySQL 之 -- 一条更新的 SQL 如何执行,一条更新的 SQL 语句如何执行执行流程一条 SQL 的执行流程如图所示:(图片来源于网络) 如图所示:MySQL 数据库主要分为两个层级:服务层和存储引擎层服务层:server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器,包括大多数 MySQL 中的核心功能所有跨存储引擎的功能也在这一层实现,包括存储过程、触发器、视图等。 执行流程 一条 SQL 的执行流程如图所示:(图片来源于网络) 📷 如图所示: MySQL 数据库主要分为两个层级:服务层和存
每个人都使用SQL和Python。SQL是数据库的实际标准,而Python是用于数据分析、机器学习和网页开发的全明星顶级语言。想象一下,两者如果结合在了一起?
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