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【SQL】分享表值函数FMakeRows，用于生成行

------------更新：201501071730------------ 评论中又有一位【笑东风】兄给出改善建议，在此先感谢他。...在我的原文中我也提到考虑过这种借助现有系统对象得到行的方法，但我想当然认为这样会导致访问基础表，性能不会好，所以试都没试就pass了，但事实证明我错了，他的法子经测性能比倍增法好太多，再次自我教训，实践才是硬道理...RowNo+Lv*2,Lv*2 FROM cte WHERE RowNo+Lv*2<=@num ) SELECT RowNo FROM cte ) 功能一样，原理是递归倍增，语句变少了，但性能比不上原文的方法...2倍，直到行数x2大于所需行数（@num）前打住，即要把行数控制在小于等于@num的范围内，最后从现有行中抽取一部分补齐所差的行。...例如，需要的行数是13，转到3圈后，@t有8行，就要打住了，因为再转就成16行了，8距离13所差的5行最后通过从@t中抽取top 5补齐。

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React 中 useEffect 依赖项遗漏导致的异步数据错误

前言作为一名前端开发者，我经常在使用React的useEffect钩子时遇到一些难以察觉的问题。最近，在一个项目中遇到了一个奇怪的数据加载问题，经过长时间排查后才发现是由于依赖项遗漏导致的。...然而，我发现每次切换用户ID后，页面上的数据并没有正确更新，而是保持了之前的状态。起初我以为是API接口的问题，或者可能是网络请求没有成功。...但当我检查控制台时，发现请求确实是发送了，而且返回的数据也正确。这就让我感到非常困惑——为什么数据没更新？问题分析我开始怀疑是不是组件没有重新渲染。...总结这次经历让我深刻认识到，useEffect的依赖项设置非常重要。如果依赖项不准确，可能会导致数据加载异常、性能问题甚至逻辑错误。在处理异步操作时，一定要确保依赖项的正确性和稳定性。...最后，养成良好的编码习惯，比如在useEffect中明确列出所有依赖项，可以大大减少这类bug的发生。

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    过快、过量、过度：三类数据驱动型决策中的常见问题(附大量资源)

    在本文中我想谈一下我们在数据分析过程中三种常见失误：过快--急于求成、过量--图囵吞枣、过度--信息过载。...比如在数据科学领域，建立模型前必须要了解该模型是为了加强调用（你的模型在多大程度上可以反馈特定数据），还是加强准确性（在所有正向预测中，有多少是准确的）。...https://growthhackers.com/videos/video-lean-analytics-one-metric-that-matters-omtm/ 过度：信息过载 试图发现根本不存在的模式...因为我们的直觉并不总是对的，而数据有时令人惊讶，尽管我们一直在寻求通过数据驱动进行决策，应用常识也很重要。...“相关性不一定是因果关系”在统计学中，这用来强调两个变量之间的相关性并不意味着一个因素会影响另一个。有时人们阅读博客是为了优化他们的数据驱动决策,有时事情就这么发生了。

    60350

    MySQL通用表表达式（CTE）：让复杂查询更清晰优雅的终极指南

    列名隐式冲突：当多个CTE或主查询有同名列时，建议使用显式列定义或别名消除歧义。 过度嵌套导致性能下降：CTE虽可读性强，但过度使用可能增加执行计划复杂度。...在多层嵌套的场景中，优势更加明显：CTE允许逐层定义逻辑块，而传统派生表会导致向右倾斜的"金字塔式"代码，增加理解难度。 可读性与维护性对比 对于需要多次引用的中间结果，CTE避免重复代码。...将递归逻辑隔离在WITH块中，主查询保持简洁； 动态性：自动处理任意深度层级，无需预定义连接次数； 可维护性：修改只需调整CTE部分，避免多重连接导致的代码混乱。...优化策略：避免过度递归 递归CTE虽然强大，但过度使用会导致性能问题。优化递归查询的关键在于减少迭代次数和中间结果集的大小。...行业应用方面，CTE已经成为数据分析和业务逻辑处理中的标配工具。越来越多的企业在其数据仓库和OLAP系统中采用CTE来处理层次化数据查询，例如组织结构分析、路径查找和时序数据聚合。

    44110

    SQL Server 中处理重复数据：保留最新记录的两种方案

    大家在项目开发过程中，数据库几乎是每一个后端开发者必备的技能，并且经常会遇到对于数据表重复数据的处理，一般需要去除重复保留最新的记录。今天这里给大家分享两种种方案，希望对大家日常开发能够提供一些帮助！...使用ROW_NUMBER()函数删除重复项ROW_NUMBER()函数是SQL Server中处理重复数据的强大工具之一，可以通过窗口函数来为每一组重复数据分配行号，然后保留每组数据中最新的一条记录。...ROW_NUMBER()：为每组内的记录分配一个行号，最新的记录行号为1。删除重复记录：在CTE中删除RowNum大于1的记录，即除了每个分组最新的一条记录外，其余视为重复并删除。...直接查询：针对CTE筛选RowNum等于1的记录方案二. 使用临时表的方式第二种方法是使用临时表来筛选并保留最新记录。...，然后清空原表，并将临时表中的数据重新插入原表，最终达到保留最新记录的目的。

    1.6K31

    Go错误集锦 | map中因mutex使用不当导致的数据竞争

    大家好，我是「Go学堂」的渔夫子。今天跟大家分享一个使用mutex在对slice或map的数据进行保护时容易被忽略的一个案例。...众所周知，在并发程序中，对共享数据的访问是经常的事情，一般通过使用mutex对共享数据进行安全保护。当对slice和map使用mutex进行保护时有一个错误是经常被忽略的。下面我们看一个具体的示例。...如果我们使用-race运行，则会提示导致数据竞争。所以这里的问题处在哪里呢？ 实际上，我们在之前讲过map的底层数据结构实际上是一些元信息加上一个指向buckets的数据指针。...在并发中，两个协程同时操作一个内存地址的数据，而且其中一个是写入操作，因此就造成了数据竞争。 那我们应该如何避免该数据竞争呢？我们有两种方式。...第二种方式是将原来的map数据深度拷贝一份到本地变量。这种方式适用于迭代循环逻辑比较重（也就是耗时比较大）的场景。比如在迭代逻辑中会涉及到网络IO（数据库的读写等）。

    92320

    SparkSQL中因分区字段未正确设置导致数据写入失败的排查与解决

    在一次实际项目中，我遇到了一个看似简单但排查过程却非常复杂的问题：在将数据写入Hive表时，数据未能正确写入到指定的分区目录中，最终导致后续查询和分析任务失败。...那为什么数据没有按照分区写入呢？接下来，我想到可能是SparkSQL在写入Hive表时，对分区字段的处理方式存在一些隐含规则。比如，是否需要在Hive表中显式定义分区字段？...或者是否需要在写入时使用特定的配置？另外，我也怀疑是否因为Hive表的元数据信息未更新，导致Spark无法识别正确的分区结构。...第三步：尝试手动插入数据为了进一步验证问题，我尝试在Hive中手动插入数据，例如：INSERT OVERWRITE TABLE target_table PARTITION (dt='2024-09-15...，否则即使Spark写入了数据，Hive也无法正确识别；了解不同写入方式（如saveAsTable、insertInto、insertOverwrite）的行为差异，选择最适合当前场景的方式；在生产环境中

    39110

    那些年我们忽视的 SQL 错误，及如何写出高效易维护代码

    SQL 看似简单，语法也不复杂，但它是一门深刻且微妙的语言。即使是多年经验的开发者，也经常犯一些容易忽视的错误，导致性能问题、维护难度增加，甚至数据错误。...但在生产环境，这种用法弊端显著：拉取无用数据，增加网络负载和 I/O 压力查询优化受阻，数据库难以跳过不必要的字段表结构变更时导致意外错误或数据变动示例： -- 不建议的写法 SELECT...索引设计误区：缺失、滥用与过度索引是数据库性能优化的关键，但常见误区包括：缺少必要索引，导致全表扫描，查询缓慢错误索引，影响写入性能过多索引，造成存储膨胀与更新阻塞示例：假设有以下查询： SELECT...过度依赖子查询：写法简单但效率低子查询有时会重复扫描表，降低性能。...***结语在实际工作中，很多资深开发者也强调，CTE（公共表表达式）相较于嵌套子查询更具优势，它不仅让查询逻辑更清晰，还便于逐步调试。

    49820

    记一次SQLServer的分页优化兼谈谈使用Row_Number()分页存在的问题

    有时候，查询引擎过度的优化，会导致相反的效果，而你如果能够知道优化的原理，那么就可以通过一些小的技巧让查询引擎按你的期望去进行优化。...这次的IO表现非常的好，没有因为查询后面的页数增大而导致较大的IO，查询时间从没有使用hash join的50秒提升为只需12秒，查询时间的开销应该耗费了在hash查找上了。...但是这种方法也是存在问题的，就是无法做到通用，必须根据每个表进行临时表的构建，另外，在超大数据查询时，插入的记录过多，因为索引的存在也是会慢的，而且每次都这么做，估计CPU也挺吃紧。...总结 现在，我们来总结下在这次优化过程中学习到什么内容： 在SQLServer中，ROW_NUMBER的分页应该是最高效的了，而且兼容SQLServer2005以后的数据库 通过“欺骗”查询引擎的小技巧...SQLServer群的高桑、宋桑、肖桑和其他群友的大力帮助，这个杜绝吹水的群非常的棒，让我这个程序猿学到了很多数据库的知识！

    2K120

    The Neuroscientist：运动性脑震荡的长期影响

    关于这些问题的讨论，不可避免的指向慢性创伤性脑病（CTE），一种神经退行性疾病，被认为是撞击（e.g.橄榄球）及格斗（e.g.拳击）所导致的特征性病理改变。...近期改良动物轻度脑外伤旋转加速模型，对复刻人类脑震荡阈值数据及生物力学载荷进行探索，发现即使未失去意识，伤后7天存在广泛轴索病理改变，且由此所导致的轴突肿胀或膨大是神经丝蛋白累积所产生的免疫反应。...其中重叠脑区已知参与情绪调节及冲动抑制，在存在CTE的运动员中主要的感兴趣区域。然而，目前SRC研究存在较多混杂因素，可参考的前瞻性队列研究数据较少。...急性期与亚急性期显示存在任务及静息态相关的去激活及过度激活。伤后14个月存在工作记忆范式激活的差异并与症状相关。...接下来需要填补的方向包括SRC是否会作为独立病理因素导致CTE（慢性创伤性脑病）的发生或SRC与其他病理因素或环境相互作用导致或进展为CTE。

    83020

    CTE vs 子查询：深入拆解PostgreSQL复杂SQL的隐藏性能差异

    1 SQL优化的关键抉择 在PostgreSQL数据库性能优化领域，CTE（公共表表达式） 和子查询的选择往往决定了复杂SQL查询的执行效率。...（公共表表达式）的本质特性 PostgreSQL中的CTE使用WITH子句定义，具有以下关键特性： 物化特性：CTE结果集默认会被物化（Materialized），即执行时生成临时结果集 单次执行：CTE...）： 指标 CTE方案 子查询方案 执行时间 2.4s 1.7s 临时文件 180MB 0MB 共享缓存 45% 68% 分析结论： 子查询版本允许优化器将三层查询合并为单次聚合 CTE的物化导致中间结果写入磁盘...窗口函数计算时CTE需全量扫描临时表 (2) 案例二：递归路径查询 业务场景：查找组织结构中的所有下级 -- CTE递归实现 WITH RECURSIVE subordinates AS (...是层级查询的唯一方案 确保employees表manager_id索引存在 深度过大会导致中间结果膨胀 (3) 案例三：多维度关联分析 业务场景：用户行为与交易数据关联分析 -- CTE方案 WITH

    53810

    北京百思可瑞教育：那些被忽视的 SQL 坑，从错误到高效易维护代码

    但在生产环境中，这种用法的弊端非常明显：会拉取大量无用数据，增加网络传输负载和数据库 I/O 压力；会阻碍查询优化，数据库很难跳过不必要的字段来提升效率；当表结构发生变更时，容易导致意外错误或数据返回异常...索引设计误区：缺失、滥用与过度索引是数据库性能优化的核心，但实际使用中很容易走进这些误区：缺少必要的索引，导致查询时不得不进行全表扫描，速度缓慢；索引设计不合理（比如在低基数字段上建索引），反而影响写入性能...小数据测试误区：性能不会“线性扩展”在小数据集上测试没问题的查询，到了大规模数据环境中，很可能变成性能灾难。...过度依赖子查询：写法简单但效率低子查询有时候会重复扫描表，导致性能下降。...忽略事务和隔离级别：数据一致性藏风险多步骤操作如果不包裹在事务里，很可能出现“部分成功、部分失败”的情况，导致数据不一致。

    26510

    bug 导致 77 TB数据被删光，HPE 称 100% 负责：在执行过程中重新加载修改后的shell脚本，从而导致未定义的变量

    由于HPE发布的软件更新版有缺陷，结果无意中删除了备份内容，日本京都大学丢失了多达77TB的研究资料。 这起事件发生在2021年12月中旬，导致14个研究小组总共丢失了约3400万份文件。...据京都大学声称，来自其中四个研究小组的数据无法通过备份系统来恢复。 HPE发表了一份日文声明，声称对文件丢失“承担100%的责任”。...然而，负责备份日本惠普公司制造的这个超级计算机系统的存储的程序出现了一个缺陷，导致脚本运行失灵。HPE表示，其结果是无意中删除了这个大容量备份磁盘存储的一些数据。...HPE补充道：“这导致了在执行过程中重新加载修改后的shell脚本，从而导致未定义的变量。结果，「大容量备份磁盘存储」中的原始日志文件被删除，而原本应该删除保存在日志目录中的文件。”...相关阅读 · 未备份、数据丢失，工程师被开除：法院判合理合法

    2.8K20

    SQL优化技巧--远程连接对象引起的CTE性能问题

    背景　 　　最近SSIS的开发过程中遇到几个问题。其中使用CTE时，遇到一个远程连接对象，结果导致严重的性能问题，为了应急我就修改了代码。 　　...之前我写了一篇介绍CTE的随笔包含了CTE的用法等： http://wudataoge.blog.163.com/blog/static/80073886200961652022389/ 问题 　　在一个数据查询中遇到一个远程连接对象...2.CTE表达式也是在内存中创建了一个表并对其操作。 3.with as 部分仅仅是一个封装定义的对象，并没有真的查询。 3.除非本身具有索引否则CTE中是没有索引和约束的。...可以对比一下表变量与cte表倒是不同的特点： tempdb中实际存在的表 能索引 有约束 在当前连接中存在，退出后自动删除。 有由引擎生成的数据统计。...一些网上的错误： 1.materialize 提示 可以强制将WITH AS短语里的数据放入一个全局临时表里。sql server中根本没有这个提示。据说２０１４以后可能会有？

    1.8K70

    芯片测试座定制指南：流程、资料与技术适配方案

    方案设计阶段（2-3 周）结构设计：基于客户提供的封装数据，完成探针布局、导向机构和压合系统的 3D 建模。...关键设计包括：① 探针弹性系数匹配（确保接触压力偏差≤5%）；② CTE 匹配设计（探针座与芯片 CTE 差＜3ppm/℃）。...三、必备资料清单与技术规范客户需提供四类核心资料，缺失可能导致设计偏差或周期延长：1....定制成功的关键要素德诺嘉电子的定制能力建立在 "材料科学 + 结构工程 + 测试经验" 的三维支撑上。客户需提供完整的封装数据、环境参数和接口要求，德诺嘉则通过数字化仿真和模块化设计实现快速响应。...核心原则是：既不过度设计增加成本，也不牺牲关键性能满足周期，最终交付 "刚好够用" 的定制方案。建议客户在需求阶段引入德诺嘉技术团队，通过早期介入优化测试座与芯片、测试系统的兼容性，最大化定制价值。

    22410

    CTE公用表表达式的可读性与性能优化

    在复杂SQL查询开发中，开发者常面临两大痛点：嵌套地狱带来的可读性灾难和临时表滥用导致的性能损耗。CTE（Common Table Expression，公用表表达式）正是解决这些问题的利器。...三、可读性与性能的共生关系3.1 CTE不是性能银弹虽然CTE提升可读性，但需警惕：物化陷阱：某些数据库（如旧版MySQL）会隐式物化CTE为临时表优化器局限：复杂CTE可能阻碍查询计划生成递归深度代价...：深层递归消耗内存指数级增长3.2 优化前瞻在下篇中，我们将深入探讨：CTE vs 临时表的性能基准测试优化器提示（如 MATERIALIZE/INLINE）的实战用法递归查询的深度剪枝策略分布式数据库下...四、性能基准：CTE vs 临时表的真相1.1 测试环境与场景数据集：TPC-H 10GB 标准数据集（600万条订单记录）典型查询：多层关联的销售分析报表对比方案：/* CTE方案 */WITH RegionSales...TiDB/BigQuery 等分布式系统中，CTE面临新挑战：3.1 数据分片下的执行策略WITH GlobalStats AS ( SELECT region, AVG(sales) avg_sale

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    MYSQL 8.019 CTE 递归查询怎么解决死循环三种方法

    递归查询中,当查询的结果不匹配,或超过了递归次数就会停止. 或者在执行是系统发现是死循环则会在设定好的最大cte_max_recursion_depth 后终止查询....但问题是在 WORKBENCH 中是可以的,但将语句在 MYSQL 程序中是报错的,这点我也没法解释. 2 方法二 在MYSQL 8.109 引入了 LIMIT 语句,通过LIMIT 来限制输出数据的数量...) SELECT /*+ MAX_EXECUTION_TIME(1000) */ * FROM cte_all; 这样的写法在workbench 是OK 的,但在MYSQL 命令行中是还是不可以 当然绕来绕去...,最关键的还是修复导致死循环的数据 在修复数据后,在此执行查询,问题解决....但在SQL 的撰写中如果业务逻辑合适, 递归会将SQL 写的比较简单,但需要给定的数据要符合一定的规律,以上的方式均是想通过一定方式来规避由于数据问题,产生的递归问题.

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