grammar MysqlQuery; @header{package com.antlr.mysql.query;} AS : A S; SELECT : S E L E C T; FROM : F R O M; TABLE : T A B L E; MAX : M A X; SUM : S U M; AVG : A V G; MIN : M I N; COUNT : C O U N T; ALL : A L L; DISTINCT : D I S T I N C T; WHERE : W H

原文:一次快速改写 SQL Server 高效查询的范例 最近線上系統突然出現匯出資料超過 10 筆時,查詢逾時的狀況,在仔細查找之後. 發現了問題原因,透過應用端與數據端兩邊同時調整,將查詢的效率提昇了約數百倍以上 首先,原本應用端的商務邏輯為每一分頁筆數固定為10筆,所以使用者最多可以匯出 10 筆資料 而且原本的商務邏輯是寫成這樣的 這段語法在 SQL Server 執行時,會轉換成以下的範例語法 (這裡 A 表 與 B表 為 1:N 關聯 ) SELECT LawNo,LCNo FROM

背景 工作中偶尔会碰到需要统一修改SQL的情况,例如有以下表结构: CREATE TABLE `test_user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `account` varchar(70) NOT NULL COMMENT '账号', `user_name` varchar(60) NOT NULL COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT NULL COMMENT '年龄', `sex` bit(1) NOT NULL

select * from (select t.row_id, t.supplier_name, t.tel, address, t.contact, t.contact_post, t.contact_mobi, t.contact_tel, case then to_number(nvl(t.discount_rate, )) then to_number(nvl(t.discount_rate2, )) then to_number(nvl(t.discount_rate3, )) the

数据库环境:SQL SERVER 2005 今天看到一条SQL,写得不是很复杂,返回7000多条数据,却执行了15s.SQL文本及各表的数据量如下: SELECT acinv_07.id_item , SUM(acinv_07.dec_endqty) dec_endqty FROM acinv_07 + acinv_07.fiscal_period = ( SELECT DISTINCT ctlm1101.fiscal_year + ctlm1101.fiscal_period FROM ctl

Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 这一次要开始真正介绍Spark解析SQL的流程,首先是从Sql Parse阶段开始,简单点说,这个阶段就是使用Antlr4,将一条Sql语句解析成语法树. 可能有童鞋没接触过antlr4这个内容,推荐看看<antlr4权威指南>前四章,看完起码知道antlr4能干嘛.我这里就不多介绍了. 这篇首先先介绍调用spark.sql()时候的流程,再看看antlr4在这个其中的主要功能,最后再将探

报表程序中一段SQL语句. 优化前: 返回:3952 耗时:224s SQL 代码: select to_date(nvl(pro.value, '1900-01-01 00:00:00'), 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') as LAST_UPDATE_TIME, p.productcode as COM_COVERAGE_CODE, p.policyno as POLICY_NO, p.productcode as POLICY_TYPE, nvl(pro3.value,

https://mp.weixin.qq.com/s/4G_OvlD_5uYr0o2m-qPW-Q 有赞大数据平台安全建设实践 原创: 有赞技术 有赞coder 昨天

1 背景 我们平时会写各种各样或简单或复杂的sql语句,提交后就会得到我们想要的结果集.比如sql语句,"select * from t_user where user_id > 10;",意在从表t_user中筛选出user_id大于10的所有记录.你有没有想过从一条sql到一个结果集,这中间经历了多少坎坷呢? 2 SQL引擎 从MySQL.Oracle.TiDB.CK,到Hive.HBase.Spark,从关系型数据库到大数据计算引擎,他们大都可以借助SQL引擎,实现&quo

​作者:vivo 互联网搜索团队- Deng Jie 一.背景 随着技术的不断的发展,在大数据领域出现了越来越多的技术框架.而为了降低大数据的学习成本和难度,越来越多的大数据技术和应用开始支持SQL进行数据查询.SQL作为一个学习成本很低的语言,支持SQL进行数据查询可以降低用户使用大数据的门槛,让更多的用户能够使用大数据. 本篇文章主要介绍如何实现一个SQL解析器来应用的业务当中,同时结合具体的案例来介绍SQL解析器的实践过程. 二.为什么需要SQL解析器? 在设计项目系统架构时,我们通常会做

12.1 联结 联结(join),利用SQL的SELECT在数据查询的执行中联结表. 12.1.1 关系表 关系数据库中,关系表的设计是把信息分解成多个表,一类数据一个表,各表通过某些共同的值互相关联. 这样设计的目的是为了使数据库或应用程序具备良好的可伸缩性(scale well). 可伸缩(scale),能够适应不断增加的工作量而不失败. ** 12.1.2 为什么使用联结** 使用联结(join),可以在一条SELECT语句检索出存储在多个表中的数据.简而言之,联结就是在一条SELECT语

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR Job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另

原文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/5933734.html 先看常用的一种表结构设计方式: 那么可能会遇到一种典型的查询方式,主子表关联,查询子表中的某些(或者全部)Key点对应的Value,横向显示(也即以行的方式显示) 这种查询方式很明显的一个却显示多次对字表查询(暂时抛开索引) 相比这种查询方式很多人都遇到过,如果子表是配置信息之类的小表的话,问题不大,如果字表数据量较大,可能就会有影响了. 这个查询目的是将”纵表”存储的结果“横向”显示,相当于横列转

1.SQL语句执行过程 1.1 SQL语句的执行步骤 1)语法分析,分析语句的语法是否符合规范,衡量语句中各表达式的意义. 2)语义分析,检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在,且用户有相应的权限. 3)视图转换,将涉及视图的查询语句转换为相应的对基表查询语句. 4)表达式转换, 将复杂的 SQL 表达式转换为较简单的等效连接表达式. 5)选择优化器,不同的优化器一般产生不同的“执行计划” 6)选择连接方式, ORACLE 主要有三种连接方式,对多表连接ORACLE会选择适当的连接方式. 7)选

# 问题的提出 在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用 系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一.系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化.对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可,而是要写出高质量的 SQL语句,提高系统的可用性. 在多数情况下,Oracle使

[.NET] SQL数据总笔数查询 程序下载 范例下载:点此下载 原始码下载:点此下载 NuGet封装:点此下载 数据查询 开发系统时,使用C#执行SQL查询指令,就可以从SQL数据库里查询所需数据. SELECT Id, Name FROM Users 数据总笔数查询 当数据量过多时,系统会需要采用分页的方式来分批取得数据,但在这之前需要先取得数据总笔数,来告知系统共有多少数据等待处理.这时可以改写原有的SQL查询指令,在其中加入COUNT(*),来计算查询结果的总笔数.(将查询指令改写为子查

[.NET] SQL数据分页查询 程序下载 范例下载:点此下载 原始码下载:点此下载 NuGet封装:点此下载 数据查询 开发系统时,使用C#执行SQL查询指令,就可以从SQL数据库里查询所需数据. SELECT Id, Name FROM Users 数据分页查询 当数据量过多时,系统会需要采用分页的方式来分批取得数据.这时可以改写原有的SQL查询指令,在其中加入ROW_NUMBER(),来为每笔资料打上编号.后续依照系统需求,取得某个编号范围内的数据,就完成在系统中提供数据分页查询的功能.(

我们在一些开发时候遇到普通标签都解决不了的问题的时候可以尝试下我们dedecms自带的sql标签,几乎可以完成任何的查询需求 语法如下所示: 我们在这里将刚才首页今天更新那块给改写下,原先的是: {dede:arclist flag="h" row="5" channelid="18" addfields="yuyan,pingfen"} <li class="c[field:global.autoindex/

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   操作环境:AIX +11g+PLSQL 包含以下内容: 1.  SQL语句执行过程 2.  优化器及执行计划 3.  合理应用Hints 4.  索引及应用实例 5.   其他优化技术及应用 1.SQL语句执行过程 1.1 SQL语句的执行步骤 1)语法分析,分析语句的语法是否符合规范,衡量语句中各表达式的意义. 2)语义分析,检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在,且用户有相应的权限. 3)视图转换,将涉及视图的查

# 索引相关 # ################################################### 1. 查询(或更新,删除,可以转换为查询)没有用到索引 这是最基础的步骤,需要对sql执行explain查看执行计划中是否用到了索引,需要重点关注type=ALL, key=NULL的字段. 2.  在索引字段上施加函数 to_char(gmt_created, ‘mmdd’) = ’0101′ 正确的写法 gmt_created between to_date(“20090

这里介绍下,Insert.Group By等SQL语句的优化方法: 1.大批量数据插入 当load命令导入数据的时候,可以进行适当的设置提高导入速度. 1.1 对于MyISAM表,可以先禁用非唯一索引更新,再导入数据来快速导入大量的数据. alter table table_name disable keys; load date infile 'xxx.txt' into table_name; alter table table_name enable keys; 1.2 对于InnoDB表