背景说明 需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其下属的所有叶子节点. 叶子节点:如果一个节点下不再有子节点,则为叶子节点. 问题分析 1.可以使用类似Java这种面向对象的语言,对节点集合进行逻辑处理,获取叶子节点. 2.直接自定义MySQL函数 getLeafNodeList,通过两层while循环,实现对指定节点的所有叶子节点进行查询. 功能实现 1.创建数据表 1)表结构截图如下(此处简单建一张表 t_tree,id主键自增,uuid表示本节点,parent_uuid表示父节点

DECLARE CURSOR temp IS SELECT COLUMN_NAME FROM ALL_TAB_COLUMNS WHERE TABLE_NAME=Upper('xxx'); v_num NUMBER; BEGIN FOR i IN temp LOOP execute immediate 'SELECT Count(*) FROM xxx WHERE '||i.COLUMN_NAME||' IS NOT null' INTO v_num; THEN Dbms_Output.put_l

该文章整理自:http://www.sqlnotes.info/2011/10/31/page-type/ SQL Server中包含多种不同类型的页,来满足数据存储的需求.不管是什么类型的页,它们的存储结构都是相同的.每个数据文件都包含相当数量的由8KB组成的页,即每页有8192bytes可用,每页都有96byte用于页头的存储,剩下的空间 才用来存储实际的数据,在页的最后是数据行偏移数组,也可以叫“页槽”数组,我们可以把一个页看做是有一个个方格的书橱,哪行数据占用了哪个槽,都在页尾的位置进行

          索引这块从存储结构来分,有2大类,聚集索引和非聚集索引,而非聚集索引在堆表或者在聚集索引表都会对其 键值有所影响,这块可以详细查看本系列第二篇文章:SQL SERVER大话存储结构_(2)_非聚集索引如何查找到行记录.     非聚集索引内又分为多类:单列索引.复合索引.包含索引.过滤索引等.之前文章有具体分析过非聚集索引的存储情况,但是没有对复合索引及包含索引做过多说明,本文来讲讲这两个索引.         如果转载,请注明博文来源: www.cnblogs.com/xi

索引的重要性 数据库性能优化中索引绝对是一个重量级的因素,可以说,索引使用不当,其它优化措施将毫无意义. 聚簇索引(Clustered Index)和非聚簇索引 (Non- Clustered Index) 最通俗的解释是:聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序,而对非聚簇索引的索引顺序与数据物理排列顺序无关.举例来说,你翻到新华字典的汉字“爬”那一页就是P开头的部分,这就是物理存储顺序(聚簇索引):而不用你到目录,找到汉字“爬”所在的页码,然后根据页码找到这个字(非聚簇索引). 下表给出了何时使

索引的重要性 数据库性能优化中索引绝对是一个重量级的因素,可以说,索引使用不当,其它优化措施将毫无意义. 聚簇索引(Clustered Index)和非聚簇索引 (Non- Clustered Index) 最通俗的解释是:聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序,而对非聚簇索引的索引顺序与数据物理排列顺序无关.举例来说,你翻到新华字典的汉字“爬”那一页就是P开头的部分,这就是物理存储顺序(聚簇索引):而不用你到目录,找到汉字“爬”所在的页码,然后根据页码找到这个字(非聚簇索引). 下表给出了何时使

1.关于EF6的记录Sql语句,一个老生长谈的问题. 他生成的sql语句实在是烂,大家都这样说 2.EF6 更新删除不方便,没有批量操作.所以,有人出了EF6.Extend  大家用起来也很爽 基于以上两点,我也尝试着使用 EF6.Extend .本以为可以很好的,很美好.没有想到我遇到了一个大问题. 我需要 通过程序记录 EF执行的Sql语句,当然也包括 EF6.Extend 执行的Sql语句.(不是通过SqlProfiler) 在网上查找,发现 了一篇文章,我就这样抄下来了.(太匆忙解决问题

几年前,我写了篇关于闩锁和为什么SQL Server需要它们的文章.在今天的文章里,我想进一步谈下非缓存区闩锁(Non-Buffer Latches),还有在索引查找操作期间,SQL Server如何使用它们.在这里你会学到称为闩锁耦合(Latch Coupling)的概念. 索引查找操作(Index Seek Operations) 正如你知道的,SQL Server使用扫描(Scan)和查找(Seek)操作在索引(聚集和非聚集索引)里访问数据.这里的查找操作使用B树的导航结构在叶子节点查找特

1]sql去重复 select * from View where SfzId in ())

http://mp.weixin.qq.com/s/DkIPwbDKIjH2FMN13GkT4w 本次分享的内容是基于Oracle的SQL优化,以一条巨慢的SQL为例,从快速解读SQL执行计划.如何从执行计划中找到SQL执行慢的Root Cause.统计信息与cardinality问题.探索性能杀手Filter操作.如何进行逻辑重写让SQL起飞等多个维度进行解析,最终优化巨慢SQL语句,希望能够抛砖引玉,和大家一起探讨SQL优化方法. 另外,还简单介绍了两种解决疑难SQL优化问题的工具:1005

上一篇文章中,我们介绍了 SQL 中最基本的 DML 语法,包括 insert 的插入数据.update 的更新数据.delete 的删除数据以及基本的查询语法,但大多比较简单不能解决我们日常项目中复杂的需求. 那么,本篇就来看一看较为复杂繁琐的查询语法,例如多表的连接查询.嵌套的子查询以及很多预定的功能函数. 连接查询 关系型数据库的一个特点就是,多张表之间存在关系,以致于我们可以连接多张表进行查询操作,所以连接查询会是关系型数据库中最常见的操作. 连接查询主要分为三种,交叉连接.内连接和外连

本文根据DBAplus社群第110期线上分享整理而成,文末还有好书送哦~ 讲师介绍 丁俊 新炬网络首席性能优化专家 SQL审核产品经理 DBAplus社群联合发起人.<剑破冰山-Oracle开发艺术>副主编 Oracle ACEA,ITPUB开发版资深版主,十年电信行业从业经验 本次分享的内容是基于Oracle的SQL优化,以一条巨慢的SQL为例,从快速解读SQL执行计划.如何从执行计划中找到SQL执行慢的Root Cause.统计信息与cardinality问题.探索性能杀手Filter操作

1.准备导入数据的excel文件 注意:excel列名和数据表列名必须相同,excel文件sheet2和sheet3可以删除 1)excel文件格式 2)数据表格式 2.打开pl/sql ,找到工具---> ODBC导入器 3.选择excel文件,输入用户/密码 4.点击连接,找到磁盘中要导入的文件 5.选择要导入文件的工作表sheet1 6.切换到转入Oracle,选择要导入oracle的那个表 7.点击导入,执行成功,查看结果

Given a tree, you are supposed to list all the leaves in the order of top down, and left to right. Input Specification: Each input file contains one test case. For each case, the first line gives a positive integer N (≤10) which is the total number o

1.打开SQL , 找到要备份的数据库 , 右键 >> 任务 >>备份 2.弹出 [ 备份数据库对话框 ] ,如图: 3.点击加入 [ button ] . 例如以下图: 4.选择要备份的路径 和 备份的文件名称 点击 [ 确定 ]. 5.然后就一直点击确定就能够了 . 然后我们来到D:\ 看看 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveWN3b2w=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFC

一.索引 表的数据是无序的,所以叫堆表(heap table),意思为随机存储数据.因为数据是随机存储的,所以在查询的时候需要全表扫描.索引就是将无序的数据有序化,这样就可以在查询数据的时候 减少数据块的读取,实现快速定位数据.对大表的排序是非常消耗资源的,索引是事先排好序,这样就可以在需要排序的时候使用索引就可以避免排序.索引对数据库的影响是巨大的,但索引不是万能的,数据库对索引的使用是有选择的,我们可以强制使用索引,也可以强制不使用索引.一般的情况下数据库会自动的判断是否使用索引,除非你明确

HTTP协议漫谈   简介 园子里已经有不少介绍HTTP的的好文章.对HTTP的一些细节介绍的比较好,所以本篇文章不会对HTTP的细节进行深究,而是从够高和更结构化的角度将HTTP协议的元素进行分类讲解. HTTP的定义和历史 在一个网络中.传输数据需要面临三个问题: 1.客户端如何知道所求内容的位置? 2.当客户端知道所求内容的位置后,如何获取所求内容? 3.所求内容以何种形式组织以便被客户端所识别? 对于WEB来说,回答上面三种问题分别采用三种不同的技术,分别为:统一资源定位符(URIs),

基础 操作系统 I/O 模型 阻塞式 I/O 模型(blocking I/O) 描述:在阻塞式 I/O 模型中,应用程序在从调用 recvfrom 开始到它返回有数据报准备好这段时间是阻塞的,recvfrom 返回成功后,应用进程开始处理数据报 优点:程序简单,在阻塞等待数据期间进程/线程挂起,基本不会占用 CPU 资源 缺点:每个连接需要独立的进程/线程单独处理,当并发请求量大时为了维护程序,内存.线程切换开销较大,这种模型在实际生产中很少使用 非阻塞式 I/O 模型(non-blocking

1.什么是B-Tree 和 B+Tree,他们是做什么用的? B-Tree是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种多叉平衡查找树,B-Tree 和 B+Tree 广泛应用于文件存储系统以及数据库系统中.     在大规模数据存储中,实现索引查询这样一个实际背景下,树节点存储的元素数量是有限的(如果元素数量非常多的话,树的高度就会增大,查找就退化成节点内部的线性查找了),这样导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘I/O读写过于频繁,进而导致查询效率低下(为什么会出现这种情况?这跟外部存储器-磁盘

一.MySQL存在的常用存储引擎 存储引擎就是指表的类型,数据库的存储引擎决定了表在计算机中的存储方式. 使用show  engines; (show engines\G;)可查看数据库支持的存储引擎: Engine  :表示存储引擎名称 Support :说明MySQL是否支持该类引擎   Comment:表示对该引擎的评论 Transactions:表示是否支持事务处理 XA:表示是否分布式交易处理的XA规范 Savepoint:表示是否支持保存点 使用 show VARIABLES LIK

二叉树(Binary Search Trees) 二叉树是每个结点最多有两个子树的树结构.通常子树被称作“左子树”(Left Subtree)和“右子树”(Right Subtree).二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆. 二叉树有如下特性: 每个结点都包含一个元素以及 n 个子树,这里 0≤n≤2. 左子树和右子树是有顺序的,次序不能任意颠倒.左子树的值要小于父结点,右子树的值要大于父结点. 光看概念有点枯燥,假设我们现在有这样一组数[35 27 48 12 29 38 55],顺序的插入到