合并查询在Power Query中是很成熟的应用,相当于SQL中的各种JOIN(抽时间会写几篇SQL的join,算是SQL的小核心)。但同时,在Power Query中合并查询是一个常见的影响刷新效率的因素。在我的工作中,经常会遇到对一些非文件夹性质的数据源进行合并查询操作,所以我一直在想,有没有办法可以对其进行优化。最近我正好做了一些测试,希望这些结果能够帮助到大家。
上篇文章我们说了,使用索引的注意事项,前面我们总结了查询数据库的方式有const,ref,ref_or_null,range,index,all,而使用时候需要注意,当where语句后面全是索引查询,当where语句后面跟着非索引的时候,当用and连接,比如where key1 and 非索引 = ‘abc’,这时候会先二级索引查询索引b+树进行回表。若用where key1 or 非索引 = ‘abc’,这时候会直接全表查询。
中讲解了在Power BI中对两个表进行合并查询,数据集大小影响了效率。尤其是在进行合并查询之前删除了不需要的列,可以较大地提升合并查询的效率。但是我们不禁要问:
在很多情况下,可以用CREATE TABLE语句创建数据表、使用ALTER TABLE语句修改表结构、使用DROP TABLE语句删除表;
其实我们之前所讲的回表,就是两个索引树同时使用,先在二级索引树中搜索到对应的主键值,然后在再去主键索引树中查询完整的记录。 但是我今天的问题是,两个不同的二级索引树,会同时生效吗?理论上来说,应该是可以同时生效的,不然这个 MySQL 也太笨了。不过根据松哥日常开发经验,这种事情最好能够避免,如果发生了同时搜索两棵索引树的事情,大概是你的索引设计有问题,此时就要去检查一下索引的设计是否合理。 加粗的是实践经验,但是对于两个索引同时生效的知识点,我们还是要懂,一起来看下。 1. 索引合并 例如我有如下一张表结
优化Power BI中的Power Query合并查询效率,Part 1:通过删除列来实现
在SQL(结构化查询语言)中,UNION和UNION ALL是用于合并查询结果集的两个关键字。它们在数据库查询中非常常用,但它们之间有一些重要的区别。在本文中,我们将深入探讨UNION和UNION ALL的含义、用法以及它们之间的区别。
1.用 Select 子句检索记录 Select 子句是每一个检索数据的查询核心。它告诉数据库引擎返回什么字段。 Select 子句的常见形式是: Select * 该子句的意思是“返回在所指定的记录源中能找到的所有字段”。这种命令形式很方便,因为你无需知道从表中检索的字段名称。然而,检索表中的所有列是低效的。因此,因该只检索需要的字段,这样可以大大的提高查询的效率。 2.使用 From 子句指定记录源 From 子句说明的是查询检索记录的记录源;该记录源可以是一个表或另一个存储查询。 你还能从多个表中检索记录,这在后面的章节中将介绍。 例子: Select * From students 检索students表中的所有记录 3.用 Where 子句说明条件 Where 子句告诉数据库引擎根据所提供的一个或多个条件限定其检索的记录。条件是一个表达式,可具有真假两种判断。 例子: Select * From students Where name="影子" 返回students中name字段为影子的列表,这次所返回的结果没有特定顺序,除非你使用了 Order By 子句。该子句将在后面的章节介绍。 注意:Where 子句中的文本字符串界限符是双引号,在VB中因改为单引号,因为在VB中字符串的界定符是双引号。 补充: 使用 And 和 Or 逻辑可以将两个或更多的条件链接到一起以创建更高级的 Where 子句。 例子: Select * From students Where name="影子" And number>100 返回name为影子number大于100的列表。 例子: Select * From students Where name="影子" And (number>100 Or number<50) 返回name为影子,number大于100或者小于50的列表。 Where 子句中用到的操作符 操作符 功能 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 = 等于 <> 不等于 Between 在某个取值范围内 Like 匹配某个模式 In 包含在某个值列表中 SQL中的等于和不等于等操作符与VB中的意义和使用相同 例子: (1).Between 操作符 Use cust Select * From students Where number Between 1 and 100 Between 操作符返回的是位于所说明的界限之内的所有记录值。这个例子就返回 number 字段 1 到 100 之间的全部记录。 (2). Like 操作符和通配符 Use cust Select * From students Where name Like "%影%" Like 操作符把记录匹配到你说明的某个模式。这个例子是返回含“影”的任意字符串。 四种通配符的含义 通配符 描述 % 代表零个或者多个任意字符 _(下划线) 代表一个任意字符 [] 指定范围内的任意单个字符 [^] 不在指定范围内的任意单个字符 全部示例子如下: Like "BR%" 返回以"BR"开始的任意字符串 Like "br%" 返回以"Br"开始的任意字符串 Like "%een" 返回以"een"结束的任意字符串 Like "%en%" 返回包含"en"的任意字符串 Like "_en" 返回以"en"结束的三个字符串 Like "[CK]%" 返回以"C"或者"K"开始的任意字符串 Like "[S-V]ing" 返回长为四个字符的字符串,结尾是"ing",开始是从S到V。 Like "M[^c]%" 返回以"M"开始且第二个字符不是"c"的任意字符串。 4. 使用 Order By 对结果排序 Order By 子句告诉数据库引擎对其检索的记录进行排序。可以对任何字段排序,或者对多个字段排序,并且可以以升序或隆序进行排序。 在一个正式的 Select 查询之后包含一个 Order By 子句,后跟想排序的字段(可以有多个)便可以说明一个排序顺序。 例子:
小勤:合并查询里的联接种类怎么这么多啊!左外部、右外部、完全外部、内部、左反、右反6种!分别都是什么意思?
执行计划是 SQL Server 中的一个重要工具,用于分析和优化查询的性能。它提供了关于查询的详细信息,包括查询的执行顺序、使用的索引、连接类型、过滤条件等。
SQL是结构化查询语言的缩写,是一种用于管理关系型数据库的计算机语言。通过使用SQL语句,可以对数据库中的表格进行查询、更新、删除等操作。
13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记,拿出来和大家分享,轻拍。文章很长,可提前收藏,转发。 一,cobar是什么 开源的mysql的中间件服务 使用mysql协议 对上游,cobar就是传统mys
作者简介 韩锋 精通包括Oracle、MySQL、informix等多种关系型数据库,有丰富的数据库架构设计开发经验。就职于宜信。 子查询,是SQL中常见的一种写法。对于优化器来说,子查询是较难优
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在SQL中,JOIN是一个强大的操作,它允许将两个或多个表中的数据进行关联。SQL提供了多种JOIN类型,其中之一是FULL JOIN。FULL JOIN允许从左表和右表中选择所有记录,并将它们组合在一起。本文将深入探讨SQL FULL JOIN的语法、用法,并通过实例解析来说明其作用。
在SQL中,JOIN是一种重要的操作,用于将两个或多个表中的数据关联在一起。SQL提供了多种JOIN类型,其中之一是RIGHT JOIN。RIGHT JOIN用于从右表中选择所有记录,并将其与左表中匹配的记录组合在一起。本文将深入探讨SQL RIGHT JOIN的语法、用法以及通过实例解析来说明其作用。
pandas中常用的数据结构有: 1,Series:一维数组,有index。Series中只允许存储同种类型数据。 2,DataFrame:二维的表格型数据结构。可以将DataFrame理解为Series的容器。 3,Panel :三维的数组。可以理解为DataFrame的容器。
我们遇到的最容易引起困惑的问题就是索引列的顺序。正确的顺序依赖于使用该索引的查询,并且同时需要考虑如何更好地满足排序和分组的需要(顺便说明,本节内容适用于B-Tree索引;哈希或者其他类型的索引并不会像B-Tree索引一样按顺序存储数据)。 在一个多列B-Tree索引中,索引列的顺序意味着索引首先按照最左列进行排序,其次是第二列,等等。所以,索引可以按照升序或者降序进行扫描,以满足精确符合列顺序的ORDER BY、GROUP BY和DISTINCT等子句的查询需求。 所以多列索引的顺序至关重要。在“三星索引”系统中,列顺序也决定了一个索引是否能够成为一个真正的“三星索引”。 对于如何选择索引的列顺序有一个经验法则:将选择性最高的列放到索引最前列。这个建议有用吗?在某些场景可能有帮助,但通常不如避免随机IO和排序那么重要,考虑问题需要更全面(场景不同则选择不同,没有一个放之四海皆准的法则。这里只是说明,这个经验法则可能没有你想象的重要)。 当不需要考虑排序和分组时,将选择性最高的列放在前面通常是很好的。这时候索引的作用只是用于优化WHERE条件的查找。在这种情况下,这样设计的索引确实能够最快地过滤出需要的行,对于WHERE子句中只使用了索引部分前缀列的查询来说选择性也更高。然而,性能不只是依赖于所有索引列的选择性(整体基数),也和查询条件的具体值有关,也就是和值的分布有关。这和选择前缀的长度需要考虑的地方一样。可能需要根据那些运行频率最高的查询来调整索引列的顺序,让这种情况下索引的选择性最高。
导语:得益于调度单元是通用的SQL语句,SuperSQL能够做到与特定计算引擎解耦,也正因为此原因,SuperSQL只需专注在最优执行计划生成,并根据SQL具体类型选择最佳的计算引擎。 天穹SuperSQL是腾讯自研的跨数据源、跨数据中心、跨计算引擎的大数据SQL引擎,能够满足位于不同数据中心、不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。在腾讯整个天穹大数据图谱中,负责连接端与存储。 数据源无论是关系型数据库、NoSQL还是大数据系统;数据存储无论是跨集群还是跨数据中心;数据计算无论是报表生成、分析挖掘
UNION语句类似于PowerQuery中的追加查询,可以将两个表或者两个数据集进行上下合并。DAX函数中也有UNION,而且用法上有很大的相似。
包括动态分区剪裁(Dynamic Partition Pruning)、自适应查询执行(Adaptive Query Execution)、加速器感知调度(Accelerator-aware Scheduling)、支持 Catalog 的数据源API(Data Source API with Catalog Supports)、SparkR 中的向量化(Vectorization in SparkR)、支持 Hadoop 3/JDK 11/Scala 2.12 等等。
在Oracle数据库中,用户发给Oracle让其执行的目标SQL和Oracle实际执行的SQL有可能是不同的,这是因为Oracle可能会对执行的目标SQL做等价改写,即查询转换。查询转换(Query Transformation),也叫逻辑优化(Logical Optimization),又称为查询改写(Query Rewrite)或软优化,即查询转换器在逻辑上对语句做一些语义等价转换,它是Oracle在解析目标SQL的过程中的非常重要的一步。查询转换能使优化器将目标SQL改写成语义上完全等价的SQL语句但生成的执行计划效率更高。
Lambda架构由Storm 的作者 [Nathan Marz] 提出, 根据维基百科的定义,Lambda 架构的设计是为了在处理大规模数据时,同时发挥流处理和批处理的优势。通过批处理提供全面、准确的数据,通过流处理提供低延迟的数据,从而达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。为了满足下游的即席查询,批处理和流处理的结果会进行合并。
因此,UNION可能会进行一次排序操作,以便删除重复项。当处理大结果集就需要考虑这个消耗。
语句:select * from a_table a inner join b_table b on a.a_id = b.b_id;
说明:上述多表查询中出现的问题称为:笛卡尔积的错误,结果是将每个员工分配了所有的部门所产生的
在日常的业务场景中,我们经常会遇到查询 TOP N 的需求。在 ClickHouse 中,一种常见的实现 TOP N 的 SQL 模板如下所示:
master 主分支,即生产版本,xx_test 分支对应测试环境分支,请基于 xx_test 分支拉功能分支开发。比如两个新需求同时开发,项目管理人员此时需基于 xx_test 拉出两个功能分支,分别是 feature-a 分支和 feature-b 分支。开发人员检出对应的功能分支,并在其上开发。
也就是说 , 后台SQL中拼接参数时 , 使用的是单引号 , 固 注入点为 单引号字符串型
Hint是Oracle数据库中很有特色的一个功能,是很多DBA优化中经常采用的一个手段。那为什么Oracle会考虑引入优化器呢?基于代价的优化器是很聪明的,在绝大多数情况下它会选择正确的优化器,减轻DBA的负担。
编辑手记:子查询是SQL中比较重要的一种语法,恰当地应用会很大程度上提高SQL的性能,若用的不得当,也可能会带来很多问题。因此子查询也是SQL比较难优化的部分。今天一起来学习最常见的几种优化子查询到方
国庆假期花了一些时间,首次尝试并玩转 grafana,这几天继续不断优化和完善,如今看着自己的成果,相当满意。——逐步接近我想要的理想后台啦。
前面的几篇文章中,我们大体上介绍了 SQL 中基本的创建、查询语句,甚至也学习了相对复杂的连接查询和子查询,这些基本功相信你也一定掌握的不错,那么本篇则着重介绍几个技巧方面的关键字,能够让你更快更有效率的写出一些 SQL。
用过mybatis的小伙伴可能都知道,我们可以查询两个表的部分字段合并为一个实体。然而用了Hibernate这么久了,居然还不知道也有此神器。
SQL语句:select * from student left join score on student.Num=score.Stu_id;
Apache Spark 自 2010 年面世,到现在已经发展为大数据批计算的首选引擎。而在 2020 年 6 月份发布的Spark 3.0 版本也是 Spark 有史以来最大的 Release,其中将近一半的 issue 都属于 SparkSQL。这也迎合我们现在的主要场景(90% 是 SQL),同时也是优化痛点和主要功能点。我们 Erda 的 FDP 平台(Fast Data Platform)也从 Spark 2.4 升级到 Spark 3.0 并做了一系列的相关优化,本文将主要结合 Spark 3.0 版本进行探讨研究。
在进行复杂的分析处理和数据发现时,一个表的数据通常不足以提供重要的见解,因此需要合并多个表。 SQL,作为与关系数据库通信的一种方法,允许您在表之间创建关系.
前提条件:这些一起查询的表之间是有关系的(一对一、一对多),它们之间一定是有关联字段,这个 关联字段可能建立了外键,也可能没有建立外键。比如:员工表和部门表,这两个表依靠“部门编号”进 行关联。
查询优化器(简称为优化器)是内置数据库软件,用于确定 SQL 语句访问请求数据的最有效方法。
目前业务在使用Kylin的时候反馈查询很慢,直接超时了(超时时间设置的为5min),在日志中获取了相应的SQL以及Cube之后发现:
SQL JOIN 是在关系型数据库中常用的操作,用于将两个或多个表中的数据合并起来,以满足查询需求。本文将介绍 SQL JOIN 的基本概念、不同类型的 JOIN,以及使用示例。
联合索引最左匹配原则概念 1.最左前缀匹配原则,非常重要的原则,我们在建立索引的时候,如果是联合索引.举个例子 比如 你一个表 第一个字段是id 第二个字段是 name 第三个字段是age,(id,name,age),三个字段都有索引,就是先按id排序,然后在第一个前提下 再对name排序,再对 age排序,都是在前一个索引排好序的前提下、如果你是一上来就是直接第三个索引范围查询就gg,如果你先第一个索引查 and 第二个索引范围查询,那就是可以的,必须要按顺序来,不能跳.
13年底负责数据库中间件设计时的设计文档,拿出来和大家分享: 可以了解下数据库中间件技术 可以了解下架构师系统设计的思路 一、总体目标 数据库中间层项目背景不再展开,根据前期的调研以及和公司同事的讨论,中间层的核心目标主要有两个: db虚拟化:让db对业务线透明(本文的db均指mysql),业务线不再需要知道db的真实ip,port,主从关系,读写关系,高可用等 分库的支持:让db的分库对业务线透明 二、实现的功能 上述目标相对比较宽泛,具体来说,数据库中间层需要实现以下功能。 (1)统一接入入口 如果统一
用过mybatis的小伙伴可能都知道,我们可以查询两个表的部分字段合并为一个实体。然而用了Hibernate这么久了,居然还不知道也有此神器。 hibernate.jpg 说明 一般来说,Hibern
在sql解析器中,在生成执行计划的时候,会在多个执行计划中选择最优的计划,在这个过程中,查询转换就是一个很重要的过程。 虽然最终的执行结果没有变化,但是从优化器的角度来看,查询转换的结果会更好。 大体来说查询转换有以下几种类型。 视图合并 子查询解嵌套 谓词推进 物化视图查询重写 比如 select *from emp where deptno in (select deptno from dept) 会在查询转换中转换为下面的样子. select e.* from emp e,dept d wher
数据分析系列——SQL数据库 总第49篇 ▼ 本文知识只是用作于常用的数据分析中,并未涉及专业数据库搭建等知识。全篇分为四个部分:初识数据库、数据库的操作、数据库存储数据的单元即表的基本操作、表的操作
爱可生 DBLE 研发成员,负责分布式数据库中间件的新功能开发,回答社区/客户/内部提出的一般性问题。
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