在上一篇文章也谈SQL Server 2008 处理隐式数据类型转换在运行计划中的增强中,我提到了隐式数据类型转换添加对于数据分布非常不平均的表.评估的数据行数与实际值有非常大出入的问题,进一步測试之后.我发现这种评估不准确性应该确实与推測的一样,它使用了变量的评估方式. 通过例如以下測试验证.首先建立数据分布不平均的測试表. USE tempdb GO CREATE TABLE _t( c varchar(50) ); CREATE INDEX IX_c ON _t( c ); GO -- 添

在SQL Server的应用开发过程(尤其是二次开发)中可能由于开发人员对表的结构不够了解,造成开发过程中使用了不合理的方式造成数据库引擎未按预定执行,以致影响业务.这是非常值得注意的.这次为大家介绍由于隐式数据类型转换而造成的死锁及相应解决方案. 现实中有些程序员/数据库开发者会根据数据库的处理机制实现一些应用,如抢座应用,可能会对事务中的查询加一些列的Hint以细化粒度,实现应用的同时使得影响最低,但也有可能因为一些小细节的欠缺而引发错误,从而造成糟糕的用户体验.如下面这个例子 生成测试数据

在SQL Server的应用开发过程(尤其是二次开发)中可能由于开发人员对表的结构不够了解,造成开发过程中使用了不合理的方式造成数据库引擎未按预定执行,以致影响业务.这是非常值得注意的.这次为大家介绍由于隐式数据类型转换而造成的死锁及相应解决方案. 现实中有些程序员/数据库开发者会根据数据库的处理机制实现一些应用,如抢座应用,可能会对事务中的查询加一些列的Hint以细化粒度,实现应用的同时使得影响最低,但也有可能因为一些小细节的欠缺而引发错误,从而造成糟糕的用户体验.如下面这个例子 生成测试数据

其实这是一篇没有技术含量的文章,精通SQL优化的请绕道.这个缘起于在优化一个SQL过程中,同事问了我一个问题,为什么SQL中存在隐式转换,但是执行计划没有变? 我思索了一下,觉得这个问题也有点意思,说不定有些对隐式转换了解得不深入的同学都有此疑问,那么下面结合上下文场景做一个细节方面的解答. 我们一个系统中使用了ORMLite框架,粗心的开发人员弄出了不少下面这样的SQL语句,都存在隐式转换问题,如下所示,表machine_stop_alarm_msg 的结构如下,字段machine_no.st

    http://www.cnblogs.com/shanksgao/p/4254942.html 高兄这篇文章很好的谈论了由于数据隐式转换造成执行计划不准确,从而造成了死锁.那如果在事情出现之前发现了这类潜在的风险岂不是更好?     那么我们来看一个简单的例子,如代码清单1所示.   1: SELECT * 2: FROM HumanResources.Employee 3: WHERE NationalIDNumber = 243322160 4:  5: SELECT * 6: FR

在SQL Server中的数据类型中,存在着优先级的问题.标量表达示的返回结果类型也会根据操作数的类型而定,如1 +＇1＇＝2．而不是＇11＇,因些Int型的优先级比VARCHAR型的优先级要高．所以在表达示的结果隐式转换成Int型. 同样对于标量函数,如一个表的一列是Int型,表中有两行值为2和3如果对这一列使用AVG函数,则结果是2,而不是2．5．但是如果这一列是Decimal类型的话,那么结果就是2.5.因为结果类型依据操作数据类型． 如下的一个Case语名 CASE WHEN <logi

写这篇文章的时候,还真不知道如何取名,也不知道这个该如何将其归类.这个是同事遇到的一个案例,案例比较复杂,这里抽丝剥茧,仅仅构造一个简单的案例来展现一下这个问题.我们先构造测试数据,如下所示: CREATE TABLE TEST (   ID    INT,   GOOD_TYPE  VARCHAR(12),   GOOD_WEIGHT NUMERIC(18,2) )   INSERT INTO dbo.TEST VALUES( 1, 'T1',1.27) SELECT  GOOD_TYPE,

当使用操作符进行比较的时候,两边数据类型不一致的情况下,数据类型优先级别低的会往优先级别高的发生隐式转换.下面的参考链接是优先级别列表. 参考: Data Type Precedence (Transact-SQL)

之前有用户很不解:SQL语句非常简单,就是select * from test_1 where user_id=1 这种类型,而且user_id上已经建立索引了,怎么还是查询很慢? test_1的表结构: CREATE TABLE `test_1` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_id` varchar(30) NOT NULL, `name` varchar(30) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`),

MySQL是当下最流行的关系型数据库之一,互联网高速发展的今天,MySQL数据库在电商.金融等诸多行业的生产系统中被广泛使用. 在实际的开发运维过程中,想必大家也常常会碰到慢SQL的困扰.一条性能不好的SQL,往往会带来过大的性能开销,进而引起整个操作系统资源的过度使用,甚至造成会话堆积,引发线上故障. 而在SQL调优的场景中,一类比较常见的问题,就是隐式类型转换.那什么是隐式转换呢? 在MySQL中,当操作符与不同类型的操作数一起使用时,会发生类型转换以使操作数兼容,此时则会发生隐式转换.出现

年后一次系统升级后,监控数据库的工具DPA发现数据库的Total Wait时间突然飙增,如下截图所示,数据库的总体等待时间对比升级前飙增了非常多 另外就是发现出现了较多的等待事件,主要有latch: cache buffers chains. latch: shared pool .db file scattered read.根据这边的监控发现TOP SQL里面从升级前的0次变为了一天的一万多次(有些甚至更多),分析过后我们就找开发人员了解一下系统升级变跟的内容和改动 开发人员坚定的告诉们介绍

ORACLE数据库中,我们会使用一些SQL语句找出存在隐式转换的问题SQL,其中网上流传的一个SQL语句如下,查询V$SQL_PLAN的字段FILTER_PREDICATES中是否存在INTERNAL_FUNCTION: SELECT      SQL_ID,      PLAN_HASH_VALUE FROM      V$SQL_PLAN X WHERE      X.FILTER_PREDICATES LIKE '%INTERNAL_FUNCTION%' GROUP BY      SQL

在SQL Server中,数据类型datetimeoffset转换为datetime类型或datetime2类型时需要特别注意,有可能一不小心你可能会碰到下面这种情况.下面我们构造一个简单案例,模拟一下你们可能遇到的情况. CREATE TABLE TEST (     ID                 INT IDENTITY(1,1)    ,CREATE_TIME        DATETIME    ,CONSTRAINT PK_TEST PRIMARY KEY(ID)   ); G

测试使用环境:oracle 11g r1 平常写sql语句时,大大咧咧,不太注意和数字有关的数据类型,有时例如 where c1=111 和 where c1='111'这样混用,却不曾想这里面另有蹊跷! 数据准备: 创建一个测试表 t_test3 , 字段 c1 varchar2(20), 字段上创建了索引,向该表中添加了100条数据,内容为 1-100数字. 创建一个测试表 t_test4 , 字段 c1 number, 字段上创建了索引,向该表中添加了100条数据,内容为 1-100数字.

1        什么是隐式转换 当源数据的类型和目标数据的类型不同的时候,如果没有转换函数,就会发生隐式转换,也称自动转换.当然, 有些情况下有些类型是不可以发生转换的,比如说从DATE类型转换到NUMBER类型就会报错. 2        什么场景会发生隐式转换 在oracle中,如果不同的数据类型之间关联,如果不显式转换数据,则它会根据以下规则对数据进行隐式转换 1)      比较时,一般是字符型转换为数值型,字符型转换为日期型 2)      算术运算时,一般把字符型转换为数值型,字符

一.如果表定义的是varchar字段,传入的是数字,则会发生隐式转换. 1.表DDL 2.传int的sql 3.传字符串的sql 仔细看下表结构,rid的字段类型: 而用户传入的是int,这里会有一个隐式转换的问题,隐式转换会导致全表扫描. 把输入改成字符串类型,执行计划如下,这样就会很快了. 此外,还需要注意的是: 数字类型的0001等价于1 字符串的0001和1不等价 二.如果表定义的是int字段,传入的是字符串,在不超过int范围内,不会发生隐式转换,如果超出范围并且比较大小(以字符串类型

数据库优化是一个任重而道远的任务,想要做优化必须深入理解数据库的各种特性.在开发过程中我们经常会遇到一些原因很简单但造成的后果却很严重的疑难杂症,这类问题往往还不容易定位,排查费时费力最后发现是一个很小的疏忽造成的,又或者是因为不了解某个技术特性产生的. 于数据库层面,最常见的恐怕就是索引失效了,且一开始因为数据量小还不易被发现.但随着业务的拓展数据量的提升,性能问题慢慢的就体现出来了,处理不及时还很容易造成雪球效应,最终导致数据库卡死甚至瘫痪.造成索引失效的原因可能有很多种,相关技术博客已经有

目的 DataFrame可以点出来很多方法,都是DF内置的. 比如说:df.withColumn(),df.printSchema(). 但是如果你想打印df中的分区位置信息,以及每个key有多少记录.怎么才能点出来这个方法呢? 实现工具类 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263 package uti

1.背景:从昨天晚上通过钉钉和邮箱一直接收到频繁报cpu负载超过90%,刚好BI同事晚上.凌晨在线上配合审计频繁DML数据库(备注:BI有一个同事有个库的DML权限,后面等审计完会收回)加上我线上线下在做定时同步和以前这种事也有发生,就没有当回事. 今天早上一来巡检,就发现了异常. 2.以下大量语句频繁,发现是另外一个库(另一个业务,并发量比较大),不是1的原因. explain分析,发现没有走索引 type:ALL 执行时间都是7秒以上. 3.desc table结构,发现ad_id这个字段是

我是风筝,公众号「古时的风筝」,专注于 Java技术 及周边生态. 文章会收录在 JavaNewBee 中,更有 Java 后端知识图谱,从小白到大牛要走的路都在里面. 本来是一个平静而美好的下午,其他部门的同事要一份数据报表临时汇报使用,因为系统目前没有这个维度的功能,所以需要写个SQL马上出一下,一个同事接到这个任务,于是开始在测试环境拼装这条 SQL,刚过了几分钟,同事已经自信的写好了这条SQL,于是拿给DBA,到线上跑一下,用客户端工具导出Excel 就好了,毕竟是临时方案嘛. 就在SQ

SQL Server中行列转换 Pivot UnPivot PIVOT用于将列值旋转为列名(即行转列),在SQL Server 2000可以用聚合函数配合CASE语句实现 PIVOT的一般语法是:PIVOT(聚合函数(列) FOR 列 in (-) )AS P 完整语法: table_source PIVOT( 聚合函数(value_column) FOR pivot_column IN(<column_list>) ) UNPIVOT用于将列明转为列值(即列转行),在SQL Server 2