生产环境中 select count(*) from table 语句执行很慢，已经远超 long_query_time 参数定义的慢查询时间值，但是却没有记录到慢日志中。在测试环境也很容易复现出该问题，慢查询日志确实没有记录 select count(*) 语句。
* GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。 当long_query_time=1时（表info的id为主键），出现下面的慢日志，可能会让你吃惊 # Time: 2024-01-28T22:52:24.500491+08:00 # User@Host: root[root] @ [127.0.0.1] Id: 8 # Query_time: 7.760787 Lock_time: 7.757456 Rows_sent: 0 Rows_examined: 0 use apple; SET timestamp=; delete from info where id < ;
转载自 https://www.cnblogs.com/jingfengling/p/5962182.html
作者：weberhuangxingbo11 原文：https://blog.csdn.net/weberhuangxingbo/article/details/80694045
在逻辑查询处理方面，集合运算符应用于两个查询结果集，且外部的ORDER BY子句（如果有的话）应用于集合运算所得到的结果集。
本文介绍了MySQL慢日志的作用、设置方法、查看方法以及相关的分析工具。慢日志是MySQL性能调优和诊断的重要工具，用于记录在MySQL中响应时间超过阈值的SQL语句。通过设置slow_query_log和long_query_time参数可以开启慢日志。使用mysqldumpslow、pt-query-digest等工具可以对慢日志进行分析。
MIN聚合函数返回表达式的最小值(最小值)。通常，表达式是查询返回的多行中的字段名称(或包含一个或多个字段名称的表达式)。
了解Impala的同学都知道，Impala是一个典型的MPP架构，节点都是无状态的，随时可以拉起和停掉，所以我们可以方便地对整个集群进行扩容/缩容。但是在缩容的时候，会遇到一个问题：当节点上有SQL在跑的时候，如果我们直接停掉节点的话，那么这个节点上的所有SQL都会失败，这个对用户的影响还是非常不友好的。在物理机部署的时候，由于扩容/缩容操作相对比较小，所以这个问题影响较小。如果我们在使用容器化部署的时候，节点的上线和下线比较频繁，那这个影响比较大了。 Impala在3.x版本的时候提供了graceful shutdown的功能来解决这个问题。当我们使用graceful shutdown功能关闭节点的时候，该节点会等到SQL执行完之后（在一定时间内）再关闭服务，同时不再接受其他的请求。在介绍graceful shutdown功能之前，我们需要先说明以下两个相关的配置项：
得到flag： flag{7a?ec496-a77b-4foa-9748-c6382beoa0c}
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 SQL语句大全 –语 句 功 能 –数据操作 SELECT –从 数据库 表中检索数据行和列 INSERT –向数据库表添加新数据行 DELETE –从数据库表中删除数据行 UPDATE –更新数据库表中的数据 -数据定义 CREATE TABLE –创建一个数据库表 DROP TABLE –从数据库中删除表 ALTER TABLE –修改数据库表结构 CREATE VIEW –创建一个视图 DROP VIEW –从数据库中删除视图 CREATE INDEX –为数据库表创建一个索引 DROP INDEX –从数据库中删除索引 CREATE PROCEDURE –创建一个存储过程 DROP PROCEDURE –从数据库中删除存储过程 CREATE TRIGGER –创建一个触发器 DROP TRIGGER –从数据库中删除触发器 CREATE SCHEMA –向数据库添加一个新模式 DROP SCHEMA –从数据库中删除一个模式 CREATE DOMAIN –创建一个数据值域 ALTER DOMAIN –改变域定义 DROP DOMAIN –从数据库中删除一个域 –数据控制 GRANT –授予用户访问权限 DENY –拒绝用户访问 REVOKE –解除用户访问权限 –事务控制 COMMIT –结束当前事务 ROLLBACK –中止当前事务 SET TRANSACTION –定义当前事务数据访问特征 –程序化SQL DECLARE –为查询设定游标 EXPLAN –为查询描述数据访问计划 OPEN –检索查询结果打开一个游标 http://hi.baidu.com/ttcc2009 FETCH –检索一行查询结果 CLOSE –关闭游标 PREPARE –为动态执行准备SQL 语句 EXECUTE –动态地执行SQL 语句 DESCRIBE –描述准备好的查询 —局部变量 declare @id char(10) –set @id = ‘10010001’ select @id = ‘10010001’ —全局变量 —必须以@@开头 –IF ELSE declare @x int @y int @z int select @x = 1 @y = 2 @z=3 if @x > @y print ‘x > y’ –打印字符串’x > y’ else if @y > @z print ‘y > z’ else print ‘z > y’ –CASE use pangu update employee set e_wage = case when job_level = ‟1‟ then e_wage*1.08 when job_level = ‟2‟ then e_wage*1.07 when job_level = ‟3‟ then e_wage*1.06 else e_wage*1.05 end –WHILE CONTINUE BREAK declare @x int @y int @c int select @x = 1 @y=1 http://hi.baidu.com/ttcc2009 while @x < 3 begin print @x –打印变量x 的值 while @y < 3 begin select @c = 100*@x + @y print @c –打印变量c 的值 select @y = @y + 1 end select @x = @x + 1 select @y = 1 end –WAITFOR –例 等待1 小时2 分零3 秒后才执行SELECT 语句 waitfor delay ‟01:02:03‟ select * from employee –例 等到晚上11 点零8 分后才执行SELECT 语句 waitfor time ‟23:08:00‟ select * from employee ***SELECT*** select *(列名) from table_name(表名) where column_name operator value ex:(宿主) select * from stock_information where stockid = str(nid) stockname = ‘str_name’ stockname like ‘% find this %’ stockname like ‘[a-zA-Z]%’ ——— ([]指定值的范围) stockname like ‘[^F-M]%’ ——— (^排除指定范围) ——— 只能在使用like关键字的where子句中使用通配符) or stockpath = ‘stock_path’ or stocknumber < 1000 and stocki
https://medium.com/@ngocnb.915/sql-injection-in-wordpress-core-zdi-can-15541-a451c492897
1.什么是数据库？ 数据库是组织形式的信息的集合，用于替换，更好地访问，存储和操纵。 也可以将其定义为表，架构，视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库？ 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合，转换，可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表？ 表是一种数据库对象，用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分？ 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录？ 记录（也称为数据行）是表中相关数据的有序集
全称 ：Json Object Relational Mapping ，它是通过JSON 对象 去实现数据库的一个关系映射 ，我理想中完整的JORM包含功能有
我们知道，缓存的设计思想在RDBMS数据库中无处不在，就拿号称2500w行代码，bug堆积如山的Oracle数据库来说，SQL的执行计划可以缓存在library cache中避免再次执行相同SQL发生硬解析（语法分析->语义分析->生成执行计划），SQL执行结果缓存在RESULT CACHE内存组件中，有效的将物理IO转化成逻辑IO，提高SQL执行效率。
其实，对于MyISAM引擎的表是没有区别的。这种引擎内部有一计数器在维护着行数。Innodb引擎的表用count(*),count(1)直接读行数，复杂度是O(n)，因为innodb真的要去数一遍。但好于具体的count(列名)。
其实我们一直在使用SqlServer的连接池。在连接字符串中，Pooling为是否启用连接池，默认值为true，表示启用。
MySQL是我们非常常用的关系型数据库，非常重要，所以在这里给大家整理下MySQL的高级内容。
本文目录： 1.创建存储过程、函数 1.1 存储过程的IN、OUT和INOUT 2.修改和删除存储过程、函数 3.查看存储过程、函数信息
在上一篇 《配置详解 | performance_schema全方位介绍》 中，我们详细介绍了performance_schema的配置表，坚持读完的是真爱，也恭喜大家翻过了一座火焰山。相信有不少人读完之后，已经迫不及待的想要跃跃欲试了，今天将带领大家一起踏上系列第三篇的征程(全系共7个篇章)，在这一期里，我们将为大家全面讲解performance_schema中事件原始记录表。下面，请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧。
上一篇《事件统计 | performance_schema全方位介绍》详细介绍了performance_schema的事件统计表，但这些统计数据粒度太粗，仅仅按照事件的5大类别+用户、线程等维度进行分类统计，但有时候我们需要从更细粒度的维度进行分类统计，例如：某个表的IO开销多少、锁开销多少、以及用户连接的一些属性统计信息等。此时就需要查看数据库对象事件统计表与属性统计表了。今天将带领大家一起踏上系列第五篇的征程(全系共7个篇章)，本期将为大家全面讲解performance_schema中对象事件统计表与属性统计表。下面，请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧~
如果想要把null当做0，那么可以使用IsNull函数把null转换成0，语法如下：
2005的xp_cmdshell 你要知道他的权限一般是system 而2008他是nt authority\network service
左连接：只要左边表中有记录，数据就能检索出来，而右边有的记录必要在左边表中有的记录才能被检索出来。
视图来源于表，所有对视图数据的修改最终都会被反映到视图的基表中，这些修改必须服从基表的完整性约束，并同样会触发定义
众所周知，缓存的设置是所有现代计算机系统发挥高性能的重要因素之一。对于MySQL数据库来说，也是得益于MySQL缓存机制，才能够提高MySQL数据库的性能，减少数据的内存占比。
在MySQL数据库中，想了解数据库运行情况的重要指标之一是慢SQL。而并非如某些人所说的所有运行慢的SQL都会被记录在慢SQL日志（或日志表）里，抑或是没有慢SQL就代表没有运行慢的SQL。本文将总结一些比较常见的运行比较慢但不会被记录在慢SQL日志里的情况。另外，慢SQL的计算方式在MySQL8.0新版本中有变化，因此，将通过对比MySQL5.7（MySQL5.7.38）与MySQL8.0（MySQL8.0.33）进行总结。
performance_schema 是 MySQL 数据库中的一个内置的系统数据库，最早从MySQL5.5版本产生，这个数据库主要用于收集和存储与数据库性能相关的统计信息和指标。
一般在书写SQL时需要注意哪些问题，如何书写可以提高查询的效率呢？可以从以下几个方面去考虑：
我们用 explain 分析包含 group by 的 select 语句时，从输出结果的 Extra 列经常可以看到 Using temporary; Using filesort。看到这个，我们就知道 MySQL 使用了临时表来实现 group by。
原文地址：http://www.cnblogs.com/rush/archive/2011/12/31/2309203.html
事物处理 事务是SQL Server中的单个逻辑单元，一个事务内的所有SQL语句作为一个整体执行，要么全部执行，要么都不执行。 事务有4个属性，称为ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性） 原子性 事务必须是原子工作单元。对于其数据修改，要么全都执行，要么全都不执行。 一致性 事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。 隔离性 由并发事务所做的修改必须与任何其他并发事务所做的修改隔离。 持久性 事务完成之后，它对于系统的影响是永久性的。 事务分类 按事务的启动和执行方式，可将事务分为3类：
日常中我们进行安装PostgreSQL后都需要对其进行配置基础配置，以便其能有效发挥出服务器的性能，下面是我进行整理后的postgresql.conf配置文件的相关注释，方便大家对于各个属性进行熟悉。
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
通常叫做 SQL Layer。在 MySQL 数据库系统处理底层数据之前的所有工作都是在这一层完成的，包括权限判断， sql解析，行计划优化， query cache 的处理以及所有内置的函数(如日期,时间,数学运算,加密)等等。存储过程，触发器，视图等功能也在这一层完成。
这节讲一下如何使用C#进行数据库的增删改查操作，本节以SQL Server数据库为例。
目录 CLR 用户定义函数 模式匹配 数据提取 模式存储 匹配 在匹配项中进行数据提取 总结 尽管 T-SQL 对多数数据处理而言极其强大，但它对文本分析或操作所提供的支持却很少。尝试使用内置的字符串函数执行任何复杂的文本分析会导致难于调试和维护的庞大的函数和存储过程。有更好的办法吗？ 实际上，正则表达式提供了更高效且更佳的解决方案。它在比较文本以便标识记录方面的益处显而易见，但是它的用途并不仅限于此。我们将介绍如何执行各种简单或令人惊异的任务，这些任务在 SQL Server™ 20
自 DataGrip 2023.3 发布以来，已整合 Lets-Plot 库，实现数据可视化。该可视化功能可用于所有三种类型的网格：
sys.objects、sys.columns、sys.indexes这三个都是系统视图，主要映射了表、列、索引等信息。 与MySQL数据库的information_schema库类似。
这是很早之前面的，第一次面数据分析的面试，当时还傻乎乎的以为数据分析和数据挖掘是一回事呢。结果才发现，数据分析岗位大多注重的是数据库的能力，比如sql语句的考察，hive的考察，以及一些运营思维的考察，所以第一次面试就很悲剧啦，不过题目还是很有代表性的。其他的不写了，这里只分享一个关于sql的题目。 1、问题引出 现在有两个数据表，一个数据表记录司机的信息，比如司机id，司机姓名，司机注册时间等等，一个数据表记录一天的订单情况，比如订单ID，订单司机id，订单时间。写sql语句，返回每个司机今天最早的一笔订
SQL:Structured Query Language，结构化查询语言。
While working with raw data, you may frequently face date values stored as text. Converting these values to a date data type is very important since dates may be more valuable during analysis. In SQL Server, converting a string to date can be achieved in different approaches.
工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来（实际数据本身：返回实际数据是对时间和处理资源的浪费），这种类型的检索有以下特点：
233酱工作中使用了一点ELK，偶尔使用Kibana拼接ES DSL简直要命。如果你和我一样「熟悉SQL，但不咋会写DSL」 or 「想要用SQL简化查询」，本文会介绍一下官方对ES SQL的支持，希望对你有所帮助～
1.绝对值 SQL:select abs(-1) value O:select abs(-1) value from dual 2.取整(大) S:select ceiling(-1.001) value O:select ceil(-1.001) value from dual 3.取整（小） S:select floor(-1.001) value O:select floor(-1.001) value from dual 4.取整（截取） S:sel
SQL语言有40多年的历史，从它被应用至今几乎无处不在。我们消费的每一笔支付记录，收集的每一条用户信息，发出去的每一条消息，都会使用数据库或与其相关的产品来存储，而操纵数据库的语言正是 SQL ！
counties.rds是一个包含美国每个县人口统计数据的数据集，使用R包UScensus2010收集，也可从这下载
SQL 语句发送到 TiDB 后经过 parser 生成 AST（抽象语法树），再经过 Query Optimizer 生成执行计划，执行计划切分成很多子任务，这些子任务以表达式的方式最后下推到底层的各个 TiKV 来执行。
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