转载:https://blog.csdn.net/kingmax54212008/article/details/33762921 union的特性,去重与不去重 集合操作有 并,交,差 3种运算. union :得到两个查询结果的并集,并且自动去掉重复行.不会排序 union all:得到两个查询结果的并集,不会去掉重复行.也不会排序 intersect:得到两个查询结果的交集,并且按照结果集的第一个列进行排序 minus:得到两个查询结果的减集,以第一列进行排序 例子:  下面是两个表:一个

这2天遇到一个问题,之前调试的时候爬取了一些数据,结果第二天重新调试的时候发现爬虫很快结束,而且还没有报错.后来从日志里看到这个: no more duplicates will be shown (see DUPEFILTER_DEBUG to show all duplicate 这句就是在get第一个链接后出现的日志,大概意思就是“不会重复出现”,所以我猜想可能是因为redis自带了去重的机制,所以已经爬取的内容不会重新去爬 后来我去百度解决方案.首先,有人说在setting里把SCHED

MINUS配合[NOT] EXIST使用可以查询出包含符合某个条件的多记录的其他记录, 举例: 顾客A买了商品2.4.6 顾客B买了商品1.2.4 顾客C买了商品4.6 顾客D买了商品1.2.4.6 顾客E买了商品2.4.6 查询买了顾客A买过的所有商品的顾客:顾客A所买商品记录 MINUS (子查询:所有顾客所买商品记录)查询结果为NULL SELECT 顾客 FROM WHERE NOT EXIST 顾客A所买商品记录 MINUS (子查询:所有顾客所买商品记录) 查询领取佣金和不领取佣金的

分组函数 什么是分组函数 分组函数作用于一组数据,并对一组数据返回一个值. 组函数类型 • AVG() • COUNT() • MAX() • MIN() • SUM() 组函数语法 AVG(平均值)和 SUM (合计)函数 MIN(最小值)和 MAX(最大值)函数 可以对任意数据类型的数据使用 MIN 和 MAX 函数. COUNT(计数)函数 1.COUNT(*) 返回表中记录总数,适用于任意数据类型. 2.COUNT(expr) 返回expr不为空的记录总数. 分组数据 GROUP BY

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7884986.html 周围又有人在讨论UNION和UNION ALL,对于UNION和UNION ALL,网上说的最多的就是性能问题(实在不想说出来这句话:UNION ALL比UNION快)其实根本不想炒UNION和UNION ALL这碗剩饭了,每次看到网上说用这个不用那个,列举的一条一条的那种文章,只要看到说UNION ALL比UNION性能好的就…… 对于合并的结果集,UNION是去重的,UNION ALL是不去重的

原创,请园长不要删 Sql查询统计时,很多时候用到了union 和 union all,union与union all的区别就是联合查询的时候union会去重,union all不会去重.本人用union all,主要用来统计多个不相关的表的数据汇总,用的次数很多,所以有点心得,记录下来,分享一下. 比如 :有两个店,一个叫店A,一个叫店B,下面是表数据 2014-01-16 小张 2 3000 2014-01-15 小李 3 4000 2014-01-14 小样       2014-01-1

测试数据脚本 CREATE TABLE Atable ( S# INT, Sname ), Sage INT, Sfrom ) ) insert into Atable ,N,N'A' union all ,N, N'A' union all ,N,N'A' union all ,N,N'A' CREATE TABLE Btable ( S# INT, Sname ), Sage INT, Sfrom ) ) insert into Btable ,N,N'B' union all ,N,N'B

1. Exactly Only Once (1). 发送消息阶段,不允许发送重复的消息 (2). 消费消息阶段,不允许消费重复的消息. 只有以上两个条件都满足情况下,才能认为消息是“Exactly Only Once”,而要实现以上两点,在分布式系统环 境下,不可避免要产生巨大的开销.所以RocketMQ 为了追求高性能,并不保证此特性,要求在业务上进行去重,也就是说消费消息要做到幂等性.RocketMQ 虽然不能严格保证不重复,但是正常情况下很少会出现重复发送.消 费情况,只有网络异常,Con

一.kafka的存储机制 kafka通过topic来分主题存放数据,主题内有分区,分区可以有多个副本,分区的内部还细分为若干个segment. 所谓的分区其实就是在kafka对应存储目录下创建的文件夹,文件夹的名字是主题名加上分区编号,编号从0开始. 1.segment 所谓的segment其实就是在分区对应的文件夹下产生的文件. 一个分区会被划分成大小相等的若干segment,这样一方面保证了分区的数据被划分到多个文件中保证不会产生体积过大的文件:另一方面可以基于这些segment文件进行历史

union all union 相同点 是 相当于上下拼接 上下两个拼接表必须字段保持一致 不同 union有去重效果,速度会更慢. ============================================================================================================================= union all的子句里不支持orderByClause.clusterByClause.distributeB

这篇博客主要是讲一下scrapy框架的使用,对于糗事百科爬取数据并未去专门处理 最后爬取的数据保存为json格式 一.先说一下pyharm怎么去看一些函数在源码中的代码实现 按着ctrl然后点击函数就行了 先给出项目的目录: 二.先说一下setting.py文件中一些变量的含义 BOT_NAME = 'qsbk' # 定义一下这个项目的根 # 以后想要把这个项目某一个文件中的某个内容导入到其他文件,就可以以"qsbk.文件名"来实现 # 例如: # from qsbk.items im

Oracle===============================数据库:Oracle------>甲骨文(Oracle) 49+%DB2---------->IBM 49+%SqlServer---->微软My Sql------->(Oracle) 开源典型 Oracle:(神谕)数据的隔离采用用户的方式 userNamepassWord一个数据库的概念:一组内存,一组进程 usersys:超级管理员system:管理员scott:普通用户 用户:可以直接被授权,被指定

原文:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 一个慢查询引发的思考 select count(*) from task where status=2 and operator_id=20839 and operate_time>1371169729 and operate_time<1371174603 and type=2; 系统使用者反应有一个功能越来越慢,于是工程师找到了上面的SQL.并且兴致冲冲的找到了我,“这个SQL需要优化,给我把每个字段都

转自美团技术博客,原文地址:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 建索引的一些原则: 1.最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>.<.between.like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整. 2.=和in可以乱序,比如

原文地址: http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,

add by zhj:这是美团点评技术团队的一篇文章,讲的挺不错的. 原文:http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和

原文链接:美团点评技术团队:http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是

MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更 好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,所 以查询语句的优化显然是重中之重. 本人从13年7月份起,一直在

MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓"好马配好鞍",如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如"精通MySQL"."SQL语句优化"."了解数据库原理"等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,

背景 MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的优化显然是重中之重. 本人从13年7月份起,一直在