先过滤条件然后再根据表连接 同时在表中建立相关查询字段的索引这样在大数据多表联合查询的情况下速度相当快 创建索引: create index ix_register_year ON dbo.selects(register_year) SELECT M.*,SS.SensorCode,SS.SensorStatus,SS.ManufacturerId,SS.Electricity, SS.Voltage,SS.MinElectricity,SS.MinVoltage,SS.Temperature

将一个多表关联的条件查询中的多表通过 create   select  转化成一张单表的sql 将结果改为创建一个会话级别的临时表: -- 根据下面这两个sql CREATE TABLE revenue_cp AS SELECT /*+PARALLEL(12)*/ e.STD_PRVNCE_CD STD_PRVNCE_CD, e.STD_LATN_CD STD_LATN_CD, e. CUST_ID ,e.PROD_TYPE, m.party_id party_id, e.TY_12 TY_12

目录 新手模式 hasMany关联模式查询 新建mode层Article.php 新建mode层Category.php 新建控制器HomeController.php 新手模式 用上次的查询结果,作为本次的查询条件 //关联查询 public function actionRelatesearch(){ //新手模式 $category = Category::findOne(2); //查分类表里的数据 abj $categoryarr = $category->attributes; //

记得5年前遇到一个SQL.就是一个简单的两表关联.SQL跑了几乎相同一天一夜,这两个表都非常巨大.每一个表都有几十个G.数据量每一个表有20多亿,表的字段也特别多. 相信大家也知道SQL慢在哪里了,单个进程的PGA 是绝对放不下几十个G的数据,这就会导致消耗大量temp tablespace,SQL慢就是慢在temp来回来回来回...的读写数据. 遇到这样的超级大表与超级大表怎么优化呢?这篇文章将告诉你答案. 首先创建2个測试表 t1,t2 数据来自dba_objects create tabl

原SQL: update bi_data.order_list_wxset is_start='1',proc_time=now()where 1=1and is_end='0' and 交易时间<'{{开始日期}}'and 商户订单号 in ( select 商户订单号 from ( select 商户订单号 from bi_data.order_list_wx where 1=1 and is_end='0' and 交易时间>='{{开始日期}}' and 交易时间<'{{截止日期

前言:MySQL是一个数据库管理系统,也是一个关系数据库.它是由Oracle支持的开源软件,MySQL可以在各种平台上运行UNIX,Linux,Windows等.可以将其安装在服务器甚至桌面系统上. 此外,MySQL是可靠,可扩展和快速的,如果您开发网站或Web应用程序,MySQL是一个不错的选择(强烈建议使用). 建库: 语法: CREATE DATABASE IF NOT EXISTS '指定库名' DEFAULT CHARSET UTF8; 例: CREATE DATABASE IF NO

控制器里 功能: 通过分类,查分类下的所有文章 //关联查询 public function actionRelatesearch(){ //关联查询 //查询方法一(查一行) 一维数组下的值是obj $category = Category::findOne(1); //查分类表里的数据 abj // $categoryarr = $category->attributes; //获取某一行的分类结果里的对象属性,array //查文章里的cid等于2的 拿上面的结果 $categoryarr

概述: 交代一下背景,这算是一次项目经验吧,属于公司一个已上线平台的功能,这算是离职人员挖下的坑,随着数据越来越多,原本的SQL查询变得越来越慢,用户体验特别差,因此SQL优化任务交到了我手上. 这个SQL查询关联两个数据表,一个是攻击IP用户表主要是记录IP的信息,如第一次攻击时间,地址,IP等等,一个是IP攻击次数表主要是记录每天IP攻击次数.而需求是获取某天攻击IP信息和次数.(以下SQL语句测试均在测试服务器上上,正式服务器的性能好,查询时间快不少.) 准备: 查看表的行数:   未优化

MYSQL一次千万级连表查询优化(一) 概述: 交代一下背景,这算是一次项目经验吧,属于公司一个已上线平台的功能,这算是离职人员挖下的坑,随着数据越来越多,原本的SQL查询变得越来越慢,用户体验特别差,因此SQL优化任务交到了我手上. 这个SQL查询关联两个数据表,一个是攻击IP用户表主要是记录IP的信息,如第一次攻击时间,地址,IP等等,一个是IP攻击次数表主要是记录每天IP攻击次数.而需求是获取某天攻击IP信息和次数.(以下SQL语句测试均在测试服务器上上,正式服务器的性能好,查询时间快不少

呼叫结果(call_result)与销售历史(sale_history)的join优化: CALL_RESULT: 32亿条/444G SALE_HISTORY:17亿条/439G 原逻辑 Map: 3255 Reduce: 950 Cumulative CPU: 238867.84 sec HDFS Read: 587550313339 HDFS Write: 725372805057 SUCCESS 28.1MIN 开启中间结果压缩 set hive.exec.compress.interm

前提: 1.新建Article表和增加模拟数据,脚本如下: Drop TABLE IF EXISTS `article`; Create TABLE `article` ( `id` ) NOT NULL auto_increment, `userid` ) NOT NULL, `title` ) NOT NULL, `content` text NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE DEFAULT CHARSET=utf8; ', 'test_title'

一.ForeignKey操作 正向查找 对象查找(跨表) 语法: 对象.关联字段.字段   示例: book_obj = models.Book.objects.first() # 第一本书对象 print(book_obj.publisher) # 得到这本书关联的出版社对象 print(book_obj.publisher.name) # 得到出版社对象的名称 字段查找(跨表) 语法: 关联字段__字段 示例: print(models.Book.objects.values_list("p

更多技术交流.求职机会.试用福利,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了,它强大的数据分析性能让人印象深刻.但在字节大量生产使用中,发现了ClickHouse依然存在了一定的限制.例如: 缺少完整的upsert和delete操作 多表关联查询能力弱 集群规模较大时可用性下降(对字节尤其如此) 没有资源隔离能力 因此,我们决定将ClickHouse能力进行全方位加强,打造一款更强大的数据分析平台.本篇将详细介绍我们是如

1使用resultType.ResultMap处理返回结果 处理返回结果 resultType:指定返回值结果的完全限定名,处理多表查询的结果. 多表查询需要定义vo封装查询的结果. 需求:查询部门和部门下对应的岗位 部门名称     岗位名称 办公室        职员 办公室        主人 1.1 建立Post的实体类 package org.guangsoft.entity; /** * 岗位的实体类 * @author guanghe */ public class Post {

前言 mybatis多表关联查询和懒查询,这篇文章通过一对一和一对多的实例来展示多表查询.不过需要掌握数据输出的这方面的知识.之前整理过了mybatis入门案例和mybatis数据输出,多表查询是在前面的基础上完成的.如果不熟练的先回去巩固一下. 准备工作 这里先将两个查询要完成的共同步骤先完成 1.物理建模 创建两个表,一个customer表,一个order表. CREATE TABLE `t_customer` ( `customer_id` INT NOT NULL AUTO_INCREM

项目工程结构如下: 1. 搭建MyBatis框架环境 首先需要引入两个包:mybatis.jar 和 sqljdbc42.jar包 若分页需要导入两个包:pagehelper-5.1.0.jar 和  jsqlparser-1.0.jar 设置 mybatis 配置文件:SqlMapConfig.xml, 在 src目录下建立此文件,内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE con

一.为什么要用小表驱动大表 1.驱动表的定义 当进行多表连接查询时, [驱动表] 的定义为: 1)指定了联接条件时,满足查询条件的记录行数少的表为[驱动表] 2)未指定联接条件时,行数少的表为[驱动表](Important!) 忠告:如果你搞不清楚该让谁做驱动表.谁 join 谁,请让 MySQL 运行时自行判断 既然“未指定联接条件时,行数少的表为[驱动表]”了,而且你也对自己写出的复杂的 Nested Loop Join 不太有把握(如下面的实例所示),就别指定谁 left/right jo

1. 多表(关联)查询 多表查询也称之为关联查询.多表关联查询等,主要是指通过多个表的关联来获取数据的一种方式. 1.1. 多表映射关系 一对多:A表的一行数据,对应B表中的多条.如:一个部门可以对应多个员工. 多对一:B表中的多条对应A表的一行数据.如:多个员工对应一个部门. 多对多:学生和选修课表----学生和课程对应表. 一对一:人员基本信息和人员信息扩展表. 1.2. 笛卡尔集 笛卡尔集对于我们数据库的数据查询结果的影响: 1． 数据冗余.---笛卡尔集并不是我们所需要的数据. 2． 效

1. 分桶表以及分桶抽样查询 1.1 分桶表 对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键(某个字段对应的的值)的哈希值分散进多个文件中,这些小文件称为桶. 如要按照name属性分为3个桶,就是对name属性值的hash值对3取摸,按照取模结果对数据分桶.如取模结果为0的数据记录存放到一个文件,取模为1的数据存放到一个文件,取模为2的数据存放到一个文件. 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式.不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个

在很多Java EE项目中,Spring+MyBatis框架经常被用到,项目搭建在这里不再赘述,现在要将的是如何在项目中书写,增删改查的语句,如何操作数据库,以及后台如何获取数据,如何进行关联查询,以及MyBatis的分页问题. 首先先看看项目的架构,方便后边叙述. 这个项目中是一个Sping+MyBatis的完整demo(这边将页面没有展示.)这次的主题主要是后台数据处理逻辑.接下来为大家逐一介绍各个文件, org.config   Spring配置包括数据库的链接信息 org.control

我们用实例来说明这一部分 表结构 现在有客户表.订单表.图书表.作者表, 客户表Customer   (id  customer_name) 订单表Order      (id  order_name   customer_id   book_id) 图书表           (id  book_name    author_id) 作者表           (id  author_name) 模型定义 下面是这4个个模型的定义,只写出其中的关联 Customer  class Custom