1.什么是表连接? 答:比如两张表,要获取的信息来自两张表,就需要通过外键的形式进行两张表的连接.最后产后组合信息. 表连接是通过join连接的.表连接说白了就是产生一个大表.表连接也都是用于查询上的,用户查询获得多种信息. 2.什么情况下用到分组? 答:涉及到每个“xxx字段”时,就是典型分组,要用group by xxx字段. 分组时,基本都要显示分组的字段,这样才能区分是哪个被分组的字段有什么数据. 比如从student表中查询每个院系有多少人 mysql> SELECT departme

        我们经常会遇到各种分类统计问题,须要将这些结果一次显示出来.这次老师提出的要求是我想看60分下面多少人.60~70多少人,70~80多少人.80~90多少人,90~100多少人.他们曾经做的统计信息是.同样分数的有多少人,不同的分数都会在chart图表里显示一列,这种效果一般是不被须要的,并且数据多的时候也会乱七八糟,没有美感,所以老师提出上面開始的要求.         他们曾经的效果相应的sql语句是: <span style="font-size:18px;"

本文源码基于flink1.14 上一篇文章分析了<flink的minibatch微批处理>的源码 乘热打铁分析一下两阶段聚合的源码,因为使用两阶段要先开启minibatch,至于为什么后面会分析到 两阶段聚合的原理,还是简单提一下 如下图,当聚合发生热点的时候,可以在聚合前,先进行一个本地的聚合,先减小数据量,后接正常的数据交换以后聚合,来达到一个解热点的目的, 先来看下两阶段聚合的Calcite优化rule 看下什么情况会匹配上 并且在onmatch方法中会判断开启了minibatch,以及

select b.FCommitQty '任务数量',a.FQty '派工数量',a.FSourceBillNo '派工单号',b.FBillNo '任务单号',a.FStatus '派工状态' from M_Order a from M_Order a

);); SELECT @word = 'I do not like to get the news, because there has never been an era when so many things were going so right for so many of the wrong persons'; SELECT @word = REPLACE(@word, The_character, The_digit) , , , , , , , , , , 'J') , (, ,

解Bug之路-记一次中间件导致的慢SQL排查过程 前言 最近发现线上出现一个奇葩的问题,这问题让笔者定位了好长时间,期间排查问题的过程还是挺有意思的,正好博客也好久不更新了,就以此为素材写出了本篇文章. Bug现场 我们的分库分表中间件在经过一年的沉淀之后,已经到了比较稳定的阶段.而且经过线上压测的检验,单台每秒能够执行1.7W条sql.但线上情况还是有出乎我们意料的情况.有一个业务线反映,每天有几条sql有长达十几秒的超时.而且sql是主键更新或主键查询,更奇怪的是出现超时的是不同的sql,似

SELECT 是用来做什么的呢?一个最经常使用的方式是将资料从数据库中的表格内选出.从这一句回答中.我们立即能够看到两个keyword:从 (FROM)数据库中的表格内选出 (SELECT).(表格是一个数据库内的结构,它的目的是储存资料. 在表格处理这一部分中,我们会提到怎样使用 SQL 来设定表格. ) 我们由这里能够看到最主要的 SQL 架构: SELECT "栏位名"FROM "表格名" 我们用下面的样例来看看实际上是怎么用的. 如果我们有下面这个表格: s

SQL进阶一整个是根据我看了pdf版本的整理以及自己的见解整理.后期也方便我自己查看和复习. CASE 表达式 CASE 表达式是从 SQL-92 标准开始被引入的.可能因为它是相对较新的技术,所以尽管使用起来非常便利,但其真正的价值却并不怎么为人所知.很多人不用它,或者用它的简略版函数,例如 DECODE(Oracle).IF (MySQL)等.然而,正如 Joe Celko 所说,CASE表达式也许是 SQL-92 标准里加入的最有用的特性.如果能用好它,那么 SQL 能解决的问题就会更广泛

Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件,它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据,在很多应用领域都有成功的生产实践,但是在超大规模集群和数据集上,Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战.为了应对这些挑战,英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现了自适应执行引擎.本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战,然后介绍自适应执行的背景和基本架构,以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题,

--SQL SERVER OS 采用合作模式的线程调度模式,即除非Worker主动放弃CPU,否则SQL OS 不会强制剥夺其CPU,从而减少Context Switch --默认设置下,SQL SERVER 创建与逻辑CPU数量相同的Scheduler,但Scheduler并不与CPU硬性绑定直到DBA指定Process Affinity,通过配置Process Affinity(修改关联掩码)来使指定CPU对应的Scheduler离线或联机. --当特定Scheduler修改为离线时,会将该

一.数据库体系结构 1.       Oracle数据库和实例 数据库:物理操作系统文件或磁盘的集合. 实例:一组Oracle后台进程/线程以及一个共享内存区,这些内存由同一个计算机上运行的线程/进程所共享. 2.       文件 参数文件 跟踪文件 警告文件 临时文件 控制文件 重做日志文件 密码文件 3.  内存结构和进程 SGA PGA PMON SMON RECO CKPT DBWn LGWR ARCn 4.  Redo和undo Undo和redo的作用及如何协作 Undo(撤销信息

SQL Server2012 T-SQL基础教程--读书笔记(5-7章) SqlServer T-SQL 示例数据库:点我 Chapter 05 表表达式 5.1 派生表 5.1.1 分配列别名 5.1.2 使用参数 5.1.3 嵌套 5.1.4 多个引用 5.2 公用表表达式 5.2.1 分别列别名 5.2.2 使用参数 5.2.3 定义多个CTE 5.2.4 CTE的多次引用 5.2.5 递归CTE 5.3 视图 5.3.1 视图和ORDER BY 子句 5.3.2 视图选项 5.4 内嵌表

封面:洛小汐 作者:潘潘 2021年,仰望天空,脚踏实地. 这算是春节后首篇 Mybatis 文了~ 跨了个年感觉写了有半个世纪 ... 借着女神节 ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ 提前祝男神女神们越靓越富越嗨森! 上图保存可做朋友圈封面图 ~ 前言 本节我们介绍 Mybatis 的强大特性之一:动态 SQL ,从动态 SQL 的诞生背景与基础概念,到动态 SQL 的标签成员及基本用法,我们徐徐道来,再结合框架源码,剖析动态 SQL (标签)的底层原理,最终在文末吐槽一下:在无动态 SQL 特性(标签)之

Apache Kyuubi(Incubating)(下文简称Kyuubi)是⼀个构建在Spark SQL之上的企业级JDBC网关,兼容HiveServer2通信协议,提供高可用.多租户能力.Kyuubi 具有可扩展的架构设计,社区正在努力使其能够支持更多通信协议(如 RESTful. MySQL)和计算引擎(如Flink). Kyuubi的愿景是让大数据平民化.一个的典型使用场景是替换HiveServer2,帮助企业把HiveQL迁移到Spark SQL,轻松获得10~100倍性能提升(具体提升

谈完并行执行的原理,咱们再来谈谈优化,到底并行执行能给我们带来哪些好处,我们又应该注意什么呢,下面展开. Amdahl’s  Law 再谈并行优化前我想有必要谈谈阿姆达尔定律,可惜老爷子去年已经驾鹤先去了.

一.问题: 1.SQL Server 所占用内存数量从启动以后就不断地增加: 首先,作为成熟的产品,内存溢出的机会微乎其微.对此要了解SQL SERVER与windows是如何协调.共享内存.并且SQL SERVER的内部对内存的管理机制. 2.在Windows 2003以上版本运行的SQL Server,内存使用量突然急剧下降: 内存是Sqlserver的生命线.在errorlog中,出现一下情况:       这类问题往往不是sql server导致的,而是Windows感觉到急迫的内存压力

来自: SQL Server 查询性能优化——堆表.碎片与索引(一) SQL Server 查询性能优化——堆表.碎片与索引(二) SQL Server 查询性能优化——覆盖索引(一) SQL Server 查询性能优化——覆盖索引(二) SQL Server 查询性能优化——创建索引原则(一) SQL Server 查询性能优化——创建索引原则(二) SQL Server 查询性能优化——索引与SARG(一) SQL Server 查询性能优化——索引与SARG(二) SQL Server 查

对于一个数据库完整备份来说,备份的速度很大程度上取决于下面两个因素:读磁盘数据.日志文件的吞吐量,写磁盘数据文件的吞吐量. 下图是备份过程中磁盘的变化情况: 读吞吐量 读吞吐量的大小取决于磁盘读取数据的速度,而磁盘读取的速度又取决于数据文件在磁盘中的位置.因此,位于不同盘符上不同数据库文件的读取速度都不相同. 测量读吞吐量的一个方法就是进行一次数据库完整备份,然后使用Windows性能监控器(perfmon)来监控数据库文件所在磁盘的Read bytes/sec 性能计数器.保存备份文件的磁盘应

本篇文章是SQL Server安全系列的第四篇,详细内容请参考原文. 权限授予主体访问对象,以执行某些操作.SQL Server有大量你可以授予给主体的权限,你甚至可以拒绝或回收权限.这听起来有点复杂,但在这一系列,你将知道SQL Server权限是如何工作的,你可以非常精细地在数据库和服务器对象上控制对象创建.数据访问.以及其他类型操作.权限权限像一个签证允许你访问外国,通常有一些基本条件.比如,你只有六个月的期限,你被限制在3/7的地区旅行.类似的,SQL Server权限给主体访问数据库对

先来张大图: 结合上图来说明一下解析的各个步骤涉及的锁. 软解析.硬解析.软软解析区别的简单说明: 为了将用户写的sql文本转化为oracle认识的且可执行的语句,这个过程就叫做解析过程. 解析分为硬解析和软解析,SQL语句第一次解析时必须进行硬解析 一句话说明硬解析与软解析的区别是: 硬解析=需要生成执行计划   软解析=不需要生成执行计划 在Oracle中存在两种类型的SQL语句,一类为DDL语句,不共享使用,也就是每次执行都需要进行硬解析.还有一类就是DML语句,会进行硬解析或软解析. 硬

前面介绍的 shared pool,library cache结构,都是为了说明一条SQL是如何被解析的.先看下面的图: 图中涉及的各结构简单介绍 父HANDLE,里面有父游标堆0的地址.. 父游标堆0:有指向一个或多个子游标的HANDLE的句柄地址 父游标在第一次打开时被锁定,直到其他所有的session都关闭该游标后才被解锁.当父游标被锁定的时候是不能被交换出librarycache的,只有在解锁以后才能被交换出library cache.父游标被交换出内存时父游标对应的所有子游标也被交换出