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    PostgreSQL 14中提升Nested Loop Joins性能的enable_memoize

    将查询提升1000倍暗示整个语句非常烂,而memoize可能有很大帮助,那么对于普通join是否也有用呢? 什么是memoization?...---------------| |on | 整个特性已开启,看下explain: EXPLAIN SELECT * FROM t JOIN u ON t.j = u.j; |QUERY...100000 width=8) | | -> Seq Scan on u (cost=0.00..1443.00 rows=100000 width=8)| |QUERY...03.644612 Run 5, Statement 1: 00:00:03.645741 Run 5, Statement 2: 00:00:03.642717 似乎有了整个新功能,将来可以将相关子查询重写成嵌套循环外连接...其他优化器已经这么做了,我们在这里将拥有和Oracle标量子查询缓存相同的功能。 结论 该功能在PG14中开启,除了一些额外的内存消耗,看不出其他任何缺点。

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    自己动手写数据库:解析 select 语句并生成查询树

    (updateScan, s.pred) } 上面代码在创建 SelectScan 对象时,先判断传进来的对象是否能类型转换为 UpdateScan,如果不能,那意味着s.p.Open 获取的是 Scan...我们将采取由简单到负责的原则,首先我们直接构建 QueryData 的信息去构建查询规划对象,此时我们不考虑它所构造的查询树是否足够优化,后面我们再慢慢改进构造算法,直到算法能构建出足够优化的查询树。...|chemical|B| 1|Tom|3|english|A| …..|….|…..|…|…| 接下来代码创建 ScanSelect 对象在上面的表上,接着获取该表的每一行,然后检测该行的 id 字段是否跟..., tx tx.Transaction) Plan } 接着在 Planner 目录下创建文件 query_planner.go,同时输入以下代码,代码的实现逻辑将接下来的文章中进行说明: package...= query.NewTableScan(tx, "exam", exam_layout) ts.BeforeFirst() ts.Insert() //指向一个可用插槽 ts.SetInt

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    一个小破网站,居然比 Python 官网还牛逼

    在重写这个功能的时候,我在找到了能直接获取 Linux 机器 rpm 包的 Python 接口库,这个库要使用 yum 进行安装 yum install -y rpm-python 装上之后,就可以直接导入使用...整个网站非常的简洁,只有一个搜索框,在这个搜索框里输入你想要学习的 python 库,就会立马为你找到该库的用法示例,并且会查到当前有多少的开源项目在使用它。...就以 rpm 库为例,来感受一下。 获取已安装的所有所有 rpm 包 检查一个库是否已经安装过?...获取未安装的 rpm 包信息 >>> import rpm >>> ts = rpm.TransactionSet() >>> rpmhdr = ts.hdrFromFdno("/root/librbd1...= rpm.TransactionSet() >>> query = ts.dbMatch("name", "librbd1") >>> query.count() 1 >>> pkg_info =

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    DTS双向同步的实现思路探索

    同时UDTS对写下去的数据做标记,当有新的Binlog Event的时候, 会先检查是否有标记。 如果有标记则说明是循环数据,直接丢弃,如果没有标记则加上标记写到对端。..."transaction":"None"}如果 op=c ,且 before is none ,则这是一个 insert into 语句如果 op=u ,则这是一个 update 语句, 可以改写为...= cc.get("source")["query"] if "/* dts */" in event_query: print("检测到debezium标识,这个event是dts...同步产生的sql,将跳过") # continue # 如果 op=c ,且 before is none ,则这是一个 insert into 语句 # 如果 op=u...,则这是一个 update 语句, 可以改写为 replace into 语句 # 如果 op=d ,且 after is none ,则这是一个 delete 语句 elif after_data

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    MySQL增删改查语句_MySQL comment

    2.功能展示 选择时间段、host(沿用的慢查中的名称,理解为mysql实例): 展示每个digest的总次数、最高执行频率(按分钟)、平均耗时(毫秒) 点击checksum,查看某个SQL执行频率的走势图...job2:handle_db_all: 定时处理所有实例的数据入库 job1 目标库连接池存放在字典:db_pool_dic 获取实例ip\端口等信息,包括ischanged(最近1分钟实例信息是否改变...(redis_key_name) 查询digest中LAST_SEEN>now()-1mins的数据:df_1min 查询digest全量信息:df_full 如果df_full_last_bytes为空...4.1. db_instance instance_name:自定义的实例名,唯一约束; update_time数据变更后自动更新,python程序根据该字段更新连接池配置信息; status:目标库是否激活...)', 'max_freq' => 'max(ts_cnt)', 'query_time_avg' => 'ROUND(avg(query_time_avg

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    SQL Server 2022 全景剖析:性能优化、超大规模运维与工程化实践(文末送书)

    - 欢迎认识我~~ 作者:鲲志说 (公众号、B站同名,视频号:鲲志说996) 科技博主:极星会 星辉大使 全栈研发:java、go、python、ts,前电商、现web3 主理人:...以往做法:DBA 需要手动加 HINT 或重写 SQL。 新版本:优化器会针对不同参数生成更优的执行计划。...数据安全与合规 Ledger 技术:将数据写入类似区块链的不可篡改日志,适合审计、金融等场景。...DESC; CPU 时间:是否受限于运算量或索引缺失; IO 消耗:是否全表扫描过多; 内存授予:是否发生溢出导致 TempDB 压力。...优化步骤: 为 CustomerID + TransactionDate 建立复合索引; 使用分区表将数据按年度切分; 引入列存储索引 (Columnstore Index) 处理聚合。

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    HiveSparkFlink增量查询Hudi最佳实践一网打尽

    时并且为配置skipROSuffix=true时才为读优化视图,当为false(默认为false)时,读优化视图应该为hudi_tbl_ro,当表类型为COW时,hudi_tbl应该为实时视图,所以官网对这一块解释有一点问题大家注意...地址2:https://hudi.apache.org/cn/docs/querying_data#incremental-query 它是先通过spark.read中添加增量参数的形式读Hudi表为...DF,然后将DF注册成临时表,最后通过Spark SQL查询临时表的形式,实现增量查询的 参数 hoodie.datasource.query.type=incremental 查询类型,值为incremental...option(QUERY_TYPE.key, QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL)....,我们更新id为2的name,更新前name为a2,更新后为hudi2_update,我们验证一下,是否可以通过FlinkSQL查询Hudi历史记录,预期结果查出id=2,name=a2 select

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