作者介绍 曾令军 云和恩墨技术专家,8年数据库运维经验。思维敏捷,擅长于数据库开发、解决棘手的数据库故障和性能问题,在数据库故障诊断、运维监控、性能优化方面积累了丰富的经验。 本文由一个表分区统计信息
Hadoop离线数据分析平台实战——230项目数据存储结构设计 数据存储设计 在本次项目中设计到数据存储的有三个地方: 第一个就是将原始的日志数据按天保存到hdfs文件系统中; 第二个就是将etl解析后的数据保存到hbase中; 第三个就是将分析结果保存到mysql数据库中。 其中存储到hbase和mysql的这两个过程需要设计具体的存储结构。 HBase表结构设计 由于我们需要按天进行数据分析, 所以我们的hbase的rowkey中必须包含时间戳或者我们一天的数据就建立一个表。 这里我们采用在
Oracle的CBO基于成本的优化器,计算过程中最重要的依据就是统计信息,而统计信息的采集存在着他的逻辑。
黄玮(Fuyuncat) 资深Oracle DBA,个人网www.HelloDBA.com,致力于数据库底层技术的研究,其作品获得广大同行的高度评价. 非空约束是字段的一个重要属性。但是,很多时候,数据库表的设计人员似乎并不十分在意这个属性。最常见的现象就是,除了主键字段外,所有字段都不指定该属性。而在Oracle中,默认是允许为空。 而实际上,优化器在选择执行计划时,非空约束是一个重要的影响因素。为了说明问题,我们建立以下测试表,然后分别说明非空约束在各种情况下对执行计划和性能的影响。 谓词评
我认为Oracle最重要、最核心、智能化程度最高的技术之一,就是优化器。他决定了一条SQL,在现有条件下,用什么执行计划,是最优的。有高人说过“Oracle中80%的性能问题都是来自SQL语句”,因此,优化器的好坏,一定程度上就决定了SQL语句的执行效率,进而影响整个数据库的性能。
Mysql数据库是一个基于结构化数据的开源数据库。SQL语句是MySQL数据库中核心语言。不过在MySQL数据库中执行SQL语句,需要小心两个陷阱。 陷阱一:空值不一定为空 空值是一个比较特殊的字段。在MySQL数据库中,在不同的情形下,空值往往代表不同的含义。这是MySQL数据库的一种特性。如在普通的字段中(字符型的数据),空值就是表示空值。但是如果将一个空值的数据插入到TimesTamp类型的字段中,空值就不一定为空。此时为出现什么情况呢 我先创建了一个表。在这个表中有两个字段:User_i
作者介绍: 曾令军,云和恩墨技术专家,2009年开始接触ORACLE数据库,8年数据库运维经验。思维敏捷,擅长于数据库开发、解决棘手的数据库故障和性能问题。服务于公司华南区多个客户,曾参与过国内多家股份制银行、城市商业银行的核心业务系统、数据仓库的部署建设和生产运维工作,在数据库故障诊断、运维监控、性能优化方面积累了丰富的经验。 问题现象 客户反馈核心业务系统中,出现多条Sql执行效率很低,执行计划走了错误的索引,原因是统计信息不对,经过统计信息收集并显示授权后(相当于收集统计信息时设置了noinvalid
最直接的方法,我想就是通过10053事件,来看下不同SQL对应的执行计划和资源消耗等情况,进而看看是否有些信息可以为我们所用。
ifnull(col,value)判断col是否为空,为空则使用自己提供的值value
原文链接 http://www.oracle.com/technetwork/database/bi-datawarehousing/twp-bp-for-stats-gather-12c-1967354.pdf 译者 胡红伟 虽然优化器需要准确的统计信息来选择最优的执行计划,但是有些场景下,收集统计信息比较困难,或消耗资源较高,或收集统计信息不能及时完成,那么就需要另一种备选策略。 不稳定的表 不稳定的表即随着时间的变化,数据会发生巨大变化的表。例如,一个订单队列表,一天的开始它是空的,随着时间推移,订
统计一个表的数据量是经常遇到的需求,但是不同的表设计及不同的写法,统计性能差别会有较大的差异,下面就简单通过实验进行测试(大家测试的时候注意缓存的情况,否则影响测试结果)。
count(1) count(*) 两者的主要区别是 count(1) 会统计表中的所有的记录数,包含字段为null 的记录。 count(字段) 会统计该字段在表中出现的次数,忽略字段为null 的情况。即不统计字段为null 的记录。 count(*) 和 count(1)和count(列名)区别 count(*)包括了所有的列,相当于行数,在统计结果的时候,不会忽略列值为NULL count(1)包括了忽略所有列,用1代表代码行,在统计结果的时候,不会忽略列值为NULL count(列名)只包括列名那
VALUES函数,隶属于“筛选”类函数。当参数为列时,返回结果会去除重复值,保留空项;当参数为表时,结果不会进行去重复操作。
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论,那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢?今天我们就来聊一聊这个问题。
当表的数据量大些时,对表作分析之后,使用count(1)还要比使用count(*)用时多了!
说明执行truncate,表的统计信息不会被删除,除非执行了统计信息采集,truncate table和表和索引的统计信息,没有任何关联。
count(1)、count() 都是检索表中所有记录行的数目,不论其是否包含null值。 count(1)比count()效率高。
最近做查询时,写的一条查询语句用了两个IN,导致tuexdo服务积压了不少,用户没骂就不错了。最后经过技术经理的点拨,sql语句性能提升了大约10倍,主要用了表连接、建索引、exists。这才感叹SQL性能优化的重要性啊,网上搜了半天,找到一篇令我非常满意的日志,忍不住分享之:
对于Impala来说,compute [incremental] stats [partition_spec]是我们经常会使用到的语句,这个语句的功能就是对表,执行统计信息计算。Impala在进行SQL解析的时候,就可以利用这些统计信息进行更好地优化,生成更高效地执行计划。但是,最近我们在将集群从2.12.0升级到3.4.0版本的时候,遇到了一些compute stats相关的问题。 本文在第一章和第三章分别描述了问题以及重现的步骤,第二章是详细的代码探究。如果不感兴趣的话,可以直接略过。
聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值。除 COUNT 以外,聚合函数忽略空值,如果COUNT函数的应用对象是一个确定列名,并且该列存在空值,此时COUNT仍会忽略空值。
来源:blog.csdn.net/iFuMI/article/details/77920767
由此可见,null和''的查询方式不同。而且比较字符 ‘=’’>’ ‘<’ ‘<>’不能用于查询null, 如果需要查询空值(null),需使用is null 和is not null。
在Oracle中,使用SPLIT来拆分某个分区的时候,其拆分出来的新分区的统计信息行数是多少?
1、栈是限定仅在表尾进行插入或删除操作的线性表。因此对栈来说,表尾端有其特殊含义,称为栈顶,相应地,表头端称为栈底,不含元素的空表称为空栈。
很多人认为count(1)执行的效率会比count()高,原因是count()会存在全表扫描,而count(1)可以针对一个字段进行查询。其实不然,count(1)和count(*)都会对全表进行扫描,统计所有记录的条数,包括那些为null的记录,因此,它们的效率可以说是相差无几。而count(字段)则与前两者不同,它会统计该字段不为null的记录条数。
统计数据的需求在我们日常开发中是非常容易遇到了,MySQL也支持多种的计算的函数,
在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境 CPU:3.5 GHz Intel Core i7 内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘
在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境 CPU:3.5 GHz Intel Core i7 内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘:3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Pyth
在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境 CPU:3.5 GHz Intel Core i7 内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘:3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Pyt
select语句除了可以查看数据库中的表格和视图的信息外,还可以查看SQL Server的系统信息、复制、创建数据表。其查询功能强大,是SQL语言的灵魂语句,也是SQL中使用频率最高的语句。
说明:有点忙,这本书最近更新慢了一些,抱歉!这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接:
1、管理员模块: (1)学生管理:新生信息录入、删除、修改、查询 (2)宿舍管理:为新生分配宿舍、查询各个宿舍信息 (3)信息统计: 宿舍信息统计(统计各个宿舍的学生分配情况)、学生信息统计(统计各个学院中学生宿舍的分配情况)。 (4)用户管理: 管理员可以修改个人信息和密码。 2、学生模块: (1)新生报到模块 查看报到规则、报到并注册、查看自己宿舍的分配情况 (2)用户管理: 修改个人信息
在平常的工作中,后端开发或者数据库管理员应该是接触到SQL编写场景最频繁的用户,虽然,我们能够正常的通过需求完成SQL语句的编写,但是还是存在许多的小伙伴对SQL的执行顺序不了解的。其实,了解SQL的执行顺序对我们编写SQL、理解SQL、优化SQL都有很大的帮助,所以在在开始讲解Group by的使用之前,先简单了解下SQL执行的一个顺序。
在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据:
DISTINCT函数,隶属于“筛选”类函数。微软将其划分为两种模式,列与表模式。但是白茶觉得微软哪怕是不区分出来,相信大家也是了解的。
注意:由于 SQL 查询对大小写不敏感,所以在 WHERE 条件中,无论是写成 ZARA 还是 Zara,结果都是一样的
count()函数统计数据表中包含的记录行的总数,或者根据查询结果返回列中包含的数据行数。其使用方法有两种:
来源| blog.csdn.net/iFuMI/article/details/77920767
原文:http://www.justinablog.com/archives/1357?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 在数据分析领域,最热门的莫过于Py
大批量灌数后立即查询是很多数据库的痛点,通常都会因为统计信息不准导致计划出问题,下面总结下Oracle的解决方法:
有了上面的表及数据之后,我们就来看当列中存在 NULL 值时,究竟会导致哪些问题?
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