深入详解SQL中的Null NULL 在计算机和编程世界中表示的是未知,不确定.虽然中文翻译为 “空”, 但此空(null)非彼空(empty). Null表示的是一种未知状态,未来状态,比如小明兜里有多少钱我不清楚,但也不能肯定为0,这时在计算机中就使用Null来表示未知和不确定. 虽然熟练掌握SQL的人对于Null不会有什么疑问,但总结得很全的文章还是很难找,看到一篇英文版的, 感觉还不错. Tony Hoare 在1965年发明了 null 引用, 并认为这是他犯下的“几十亿美元的错误”.

Spark SQL模块,主要就是处理跟SQL解析相关的一些内容,说得更通俗点就是怎么把一个SQL语句解析成Dataframe或者说RDD的任务.以Spark 2.4.3为例,Spark SQL这个大模块分为三个子模块,如下图所示 其中Catalyst可以说是Spark内部专门用来解析SQL的一个框架,在Hive中类似的框架是Calcite(将SQL解析成MapReduce任务).Catalyst将SQL解析任务分成好几个阶段,这个在对应的论文中讲述得比较清楚,本系列很多内容也会参考论文,有兴趣阅

Oracle服务器 是一个数据库管理系统,它提供了一种全面.开放.集成的方法来管理信息. Oracle服务器由Oracle数据库和Oracle实例组成. oracle数据库软件和Oracle数据库软件可以分开存储.oracle数据库软件一般存放在oralce服务器的本地硬盘上,而Oracle数据库实例所对应的文件(.ctl..log..dbf)一般存放在存储服务器上. 一个常用的冗余结构如下图所示: ​ 体系结构图 ​ 存储服务器 实例和数据库的关系 一个Oracle数据库可以对应多个数据库实例

我们公司主要mysql存储数据,因此也封装了比较好用mysql通用方法,然后,我们做大量接口,在处理分页查询接口,没有很好分查询方法.sql查询 语句如何解析成“分页查询”和“总统计”两条语句.可能,很多人在处理“总统计”是这样:“select count(*) from (<sql原查询语句>) ”,而不是把原sql查询语句中columns替换成“count(*)”:相比前者统计查询效率高不高,大家心知肚明.“分页查询”很简单,对于mysql语句就是在原sql查询语句后面加上“limit 数

SELECT * FROM XMLTABLE('$B/DEAL_BASIC/USER_DEAL_INFO' PASSING XMLTYPE('<?xml version="1.0" encoding="gb2312" ?> <DEAL_BASIC> <USER_DEAL_INFO> <USER_DEAL_ID>1000100001</USER_DEAL_ID> <DEAL_INURE_TIME>

php加载sql文件,解析成以分号分割的数组.(支持存储过程和函数提取,自动过滤注释) /** * 加载sql文件为分号分割的数组 * <br />支持存储过程和函数提取,自动过滤注释 * <br />例如: var_export(load_sql_file('mysql_routing_example/fn_cdr_parse_accountcode.sql')); * @param string $path 文件路径 * @return boolean|array * @sin

前言: 一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了. 本文将从MySQL总体架构--->查询执行流程--->语句执行顺序来探讨一下其中的知识.   一.MySQL架构总览: 架构最好看图,再配上必要的说明文字. 下图根据参考书籍中一图为原本,再在其上添加上了自己的理解.   从上图中我们可以看到,整个架构分为两层,上层是MySQLD的被称为的‘SQL Layer’,下层是各种各样对上提供接口的存储引擎,被称为‘Storage E

自己实现一个SQL解析引擎 功能:将用户输入的SQL语句序列转换为一个可运行的操作序列,并返回查询的结果集. SQL的解析引擎包含查询编译与查询优化和查询的执行,主要包含3个步骤: 查询分析: 制定逻辑查询计划(优化相关) 制定物理查询计划(优化相关) 查询分析: 将SQL语句表示成某种实用的语法树. 制定逻辑查询计划: 把语法树转换成一个关系代数表达式或者类似的结构,这个结构通常称作逻辑计划. 制定物理查询计划:把逻辑计划转换成物理查询计划,要求指定操作运行的顺序,每一步使用的算法,操作之间的

https://tech.meituan.com/SQL_parser_used_in_mtdp.html 数据库作为核心的基础组件,是需要重点保护的对象.任何一个线上的不慎操作,都有可能给数据库带来严重的故障,从而给业务造成巨大的损失.为了避免这种损失,一般会在管理上下功夫.比如为研发人员制定数据库开发规范:新上线的SQL,需要DBA进行审核:维护操作需要经过领导审批等等.而且如果希望能够有效地管理这些措施,需要有效的数据库培训,还需要DBA细心的进行SQL审核.很多中小型创业公司,可以通过设

Reference:  https://www.cnblogs.com/annsshadow/p/5037667.html 前言: 一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了. 本文将从MySQL总体架构--->查询执行流程--->语句执行顺序来探讨一下其中的知识.   一.MySQL架构总览: 架构最好看图,再配上必要的说明文字. 下图根据参考书籍中一图为原本,再在其上添加上了自己的理解.   从上图中我们可以看到,整个架构分

本系列主要分为三部分,前两部分主要分析mybatis的实现原理,最后一部分结合spring,来看看mybtais是如何与spring结合的就是就是mybatis-spring的源码. 相较于spring,mybatis源码算是比较容易理解的,因为很少用一层层的抽象,类所做的事一目了然,但是要说质量的话,我还是偏向与spring,只是个人意见,好了我们开始: 为了便于理解,我们分两部分介绍mybatis,本篇着重介绍mybtais是如何解析xml或者注解,并将其结构化为自己的类. 先看mybati

摘要:在传统数据库中SQL引擎一般指对用户输入的SQL语句进行解析.优化的软件模块.SQL的解析过程主要分为:词法.语法和语义分析. 本文分享自华为云社区< openGauss内核分析(三):SQL解析>,作者:Gauss松鼠会. 在传统数据库中SQL引擎一般指对用户输入的SQL语句进行解析.优化的软件模块. SQL的解析过程主要分为: • 词法分析:将用户输入的SQL语句拆解成单词(Token)序列,并识别出关键字.标识.常量等. • 语法分析:分析器对词法分析器解析出来的单词(Token)

​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

在iOS开发过程中经常需要与服务器进行数据通讯,JSON就是一种常用的高效简洁的数据格式. 问题: 在项目中,一直遇到一个坑的问题,程序在获取某些数据之后莫名崩溃.原因是:由于服务器的数据库中有些字段为空,然后以JSON形式返回给客户端时就会出现这样的数据:repairs = "<null>" 这个数据类型不是nil 也不是 String. 解析成对象之后,如果直接向这个对象发送消息(eg:length,count 等等)就会直接崩溃.提示错误为: -[NSNull len

一.Expression2Sql介绍 Expression2Sql是一个可以将Expression表达式树解析成Transact-SQL的项目.简单易用,几分钟即可上手使用,因为博主在设计Expression2Sql的时候就尽可能的按照Transact-SQL的语法语义风格来设计,只要调用者熟悉基本的Transact-SQL语法即可瞬间无忧开码,大大降低了学习Expression2Sql的成本,甚至零成本.对象化操作,链式编程,支持多表复杂关联查询,任意组装sql,自动生成表别名,参数化赋值,防

如何能更好的运用与监控sparkSQL?或许我们改更深层次的了解它深层次的原理是什么.之前总结的已经写了传统数据库与Spark的sql解析之间的差别.那么我们下来直切主题~ 如今的Spark已经支持多种多样的数据源的查询与加载,兼容了Hive,可用JDBC的方式或者ODBC来连接Spark SQL.下图为官网给出的架构.那么sparkSql呢可以重用Hive本身提供的元数据仓库(MetaStore).HiveQL.以及用户自定义函数(UDF)及序列化和反序列化的工具(SerDes). 下来我们来

Question: 为何sql解析和高大上有关系?Answer:因为数据库永远都是系统的核心,CRUD如此深入码农的内心...如果能把CRUD改造成高大上技术,如此不是造福嘛... CRUD就是Create, Read, Update, Delete,转换成sql语句就是insert, select, update, delete 普通场景下,insert也就是一个insert了,没什么高深...高并发场景下,insert就不是一个insert了,而是千千万万个insert...可以用到的技术有

1.sql解析的过程 oracle首先将SQL文本转化为ASCII字符,然后根据hash函数计算其对应的hash值(hash_value).根据计算出的hash值到library cache中找到对应的bucket,然后比较bucket里是否存在该SQL语句. 如果不存在,获得shared pool latch,然后在shared pool中的可用chunk链表(也就是bucket)上找到一个可用的chunk,然后释放shared pool latch.在获得了chunk以后,这块chunk就可

使用递归算法结合数据库解析成java树形结构 1.准备表结构及对应的表数据a.表结构: create table TB_TREE ( CID NUMBER not null, CNAME VARCHAR2(50), PID NUMBER //父节点 ) b.表数据: insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (1, '中国', 0); insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (2, '北京市', 1

本文翻译自Coding-Geek文章:< How does a relational database work>.原文链接:http://coding-geek.com/how-databases-work/#Buffer-Replacement_strategies      本本文翻译了如下章节, 介绍数据库的SQL解析器组件: Query parser–SQL解析器 每条SQL语句都会被送到解析器中检查SQL语句的合法性.如果你的SQL写得有问题,解析器将拒绝执行.例如,将"

Hive SQL解析过程 SQL->AST(Abstract Syntax Tree)->Task(MapRedTask,FetchTask)->QueryPlan(Task集合)->Job(Yarn) SQL解析会在两个地方进行: 一个是SQL执行前compile,具体在Driver.compile,为了创建QueryPlan: 一个是explain,具体在ExplainSemanticAnalyzer.analyzeInternal,为了创建ExplainTask: SQL执行