Oralce 递归sql 一、查询所有子节点 SELECT * FROM district START WITH NAME ='平昌县' CONNECT BY PRIOR parent_id=ID...二、查询所有父节点 SELECT * FROM district START WITH NAME ='平昌县' CONNECT BY PRIOR parent_id=ID 这个语法很好理解，就是递归语法...引用文献：https://www.cnblogs.com/Soprano/p/10659127.html Mybatis 递归查询 的cid作为下次的pid--> select...，mode=IN表示这是输入参数，mode=OUT表示这是输出参数，调用成功之后，在service中获取department的id和result字段，就能拿到相应的调用结果了。
图片列存储与行存储的区别和优势列存储和行存储是两种常见的数据库存储方式，它们在数据存储和查询方面有着不同的特点和优势。列存储列存储将数据按列进行存储，即将同一列的数据存放在一起。...支持高并发： 列存储在读取数据时可以仅加载需要的列，提供了更好的并发性能，更适合处理大规模数据查询。行存储行存储将整行数据存放在一起，即将同一行的数据存储在一起。在行存储中，每一行都有自己的存储空间。...数据插入速度快： 由于数据是按行存储，插入新行时只需在末尾追加数据，插入速度相对较快。同时，行存储在单行读取时效率更高。...通过使用WAL和多个日志文件同时写入的方式，提高了写入性能和数据可靠性。...综上所述，ClickHouse通过列式存储、数据压缩、数据分区和排序、数据跳过、并行计算、向量化计算和异步写入等优化措施，大幅提高了查询和写入性能。
图数据库与传统关系型数据库相比有什么优势和劣势优势灵活的数据模型：图数据库采用了图结构的数据模型，可以更直观地表示和处理实体之间的关系。...高性能的关联查询：由于图数据库中实体之间的关联是直接通过边连接的，因此在进行关联查询时，图数据库可以实现高效的遍历和跳转，避免了传统关系型数据库中的连接操作，提供更快速的查询性能。...一些复杂查询的限制：虽然图数据库在关联查询方面具有很大的优势，但是对于一些复杂查询（例如多层级关联查询）可能会遇到一些限制。相对来说，传统关系型数据库对于复杂查询的支持更加全面。...较高的学习和维护成本：由于图数据库采用了与传统关系型数据库不同的数据模型和查询语言，使用图数据库需要学习新的概念和技术。此外，相对较少的使用者也导致了较少的维护和支持资源。...总体来说，图数据库在处理关联数据和图分析任务方面具有明显的优势，但在一些其他方面可能与传统关系型数据库相比存在一些限制和劣势。选择使用哪种数据库取决于具体的应用需求和数据特点。
而同等条件下Memcached仅有40W+QPS(纯读)，并且在R510上Memcached单实例已经无法提升性能，因为Memcached对内存的一把大锁限制了它的并发能力。...MySQL Server是直接与Client交互的一层，它负责管理连接线程，解析SQL生成执行计划，管理和实现视图、触发器、存储过程等这些与具体数据操作管理无关的事情，通过调用Handler API让存储引擎去操作具体的数据...HandlerSocket的优势和缺陷阐述 HandlerSocket的优势和特点： 1) 支持多种查询模式 HandlerSocket目前支持索引查询(主键索引和非主键的普通索引均可)，索引范围扫描，...3) 优秀的性能 HandlerSocket的性能见文章HandlerSocket的性能测试报告描述，相对于其它NoSQL产品，性能表现一点也不逊色，它不仅没有调用与SQL相关的函数，还优化了网络/并发相关的问题...3) 对于磁盘IO密集的场景没有优势 对于IO密集的应用场景，数据库每秒无法执行数千次查询，通常只有1-10%的CPU利用率，在这种情况下，SQL解析不会成为性能瓶颈，因此使用HandlerSocket
性能优势：TPC-DS基准评测 目前我们评估了在1GB和100GB的TPC-DS性能测试基准数据集之上，SuperSQL V0.1版本与社区SparkSQL JDBC基线相比，在Hive和PG数据源上执行...和Spark JDBC的99条SQL的平均时间，耗时短的更快； 性能提升：Spark JDBC的平均执行时间除以SuperSQL的平均执行时间，表示SuperSQL相比Spark基线查询响应时间降低的倍数...相比于1GB数据规模，100GB数据规模时SuperSQL的查询优势更加明显，这也与事实相符：在数据规模更加大时，计算耗时的比重更加大，总体耗时更能反映出查询过程的性能优劣。...正是因为Spark JDBC存在诸多异常组别（无结果），平均时间的对比并不能完全反应SuperSQL的性能优势，若是Spark JDBC有更多的组别不会因为资源限制拿不到结果，预计SuperSQL在数值上的性能提升将会更加可观...SuperSQL性能测试后续将持续进行并获取新的结果，同时在后续版本中针对性能测试发现的问题持续优化，进一步提升SuperSQL的可用性与稳定性。
性能优势：TPC-DS基准评测 目前我们评估了在1GB和100GB的TPC-DS性能测试基准数据集之上，SuperSQL V0.1版本与社区SparkSQL JDBC基线相比，在Hive和PG数据源上执行...：对比SuperSQL和Spark JDBC的99条SQL的平均时间，耗时短的更快； 性能提升：Spark JDBC的平均执行时间除以SuperSQL的平均执行时间，表示SuperSQL相比Spark基线查询响应时间降低的倍数...相比于1GB数据规模，100GB数据规模时SuperSQL的查询优势更加明显，这也与事实相符：在数据规模更加大时，计算耗时的比重更加大，总体耗时更能反映出查询过程的性能优劣。...正是因为Spark JDBC存在诸多异常组别（无结果），平均时间的对比并不能完全反应SuperSQL的性能优势，若是Spark JDBC有更多的组别不会因为资源限制拿不到结果，预计SuperSQL在数值上的性能提升将会更加可观...SuperSQL性能测试后续将持续进行并获取新的结果，同时在后续版本中针对性能测试发现的问题持续优化，进一步提升SuperSQL的可用性与稳定性。
存储过程的主要优势包括： 性能提升：由于存储过程是预编译的，它们的执行计划会被缓存，这样可以减少数据库操作的响应时间，提高执行效率。...通过不断学习和实践，开发者可以充分利用存储过程的优势，提升数据库操作的性能和安全性。 1. 动态SQL的使用 动态SQL是在运行时构建和执行SQL语句的技术，它为数据库编程提供了极大的灵活性。...与静态SQL相比，动态SQL允许在不知道所有查询细节的情况下构建查询。...静态SQL的优点在于性能通常更好，因为数据库可以对查询进行优化。但缺点是不够灵活，对于需要根据不同条件变化查询的情况不太适用。 动态SQL：在运行时构建SQL语句，可以根据需要动态地修改查询。...动态SQL的优点是灵活性高，可以根据不同的输入参数构建不同的查询。但缺点是可能更容易受到SQL注入攻击，且性能可能不如静态SQL。
减少网络流量：由于SQL语句在服务器端执行，减少了客户端与服务器之间的数据传输，提高了效率。 提高性能：存储过程在创建时会被编译和优化，因此执行速度通常比单独的SQL语句更快。...这意味着在后续的执行中，数据库管理系统（DBMS）不需要重新解析和编译SQL语句，从而减少了开销并提高了执行速度。 3.1.2 参数化查询的使用 参数化查询是提高存储过程性能和安全性的重要技术。...通过使用参数化查询，可以减少SQL注入的风险，并允许数据库系统重用查询计划，从而提高性能。 3.2 安全性增强 增强存储过程的安全性可以保护数据库免受恶意攻击和数据泄露。...这种预编译过程有助于提高性能，因为执行计划会被缓存，以便后续调用时可以快速执行。此外，预编译还增加了安全性，因为它减少了SQL注入的风险，因为输入参数不会改变存储过程的逻辑 。...此外，存储过程的使用还可以提高数据库操作的性能，因为它们是预编译的，减少了SQL语句的解析和优化时间。参数化查询的使用进一步增强了安全性，防止了SQL注入攻击。
索引失效情况 查询类型错误：当查询条件中的数据类型与索引列的数据类型不一致时，可能会发生隐式转换，导致索引失效 。...使用覆盖索引：覆盖索引是一种特殊类型的索引，它包含了查询所需的所有列，从而避免了访问实际表的需要。这可以显著减少磁盘I/O并提高查询执行时间 。...缺点： 性能影响：视图查询可能在执行时产生额外的性能开销。因为视图是根据查询语句动态生成的，每次查询时都需要重新计算视图的结果。对于复杂的视图和大型数据集，这可能导致查询较慢，影响数据库性能。...分区的优势和限制 优势： 提高查询性能，减少需要搜索的数据量；数据管理更加灵活，可以独立地备份、恢复或优化某个分区；提高数据备份/恢复等操作的效率。...限制： 如果不当使用，可能会对性能产生负面影响；需要更多的内存和磁盘空间来维护索引、统计信息和其他元数据；对于跨分区的查询，可能需要额外的连接操作，这可能会导致性能问题。
因此，简化复杂分析的使用并且提升分析性能，调动多核服务于大查询，并行计算无疑是查询加速和降本增效的重要措施。以下将为您介绍腾讯云原生数据库TDSQL-C在并行计算上的探索与成效。...这种模式导致即使当下有空闲资源，也无法调动，当用户遇到大数据量查询与分析时，只能容忍超长的查询耗时，无法充分调用资源，快速得到结果。...经验证，开启并行查询能力后，在面对大数据量表单与复杂SQL语句时，查询时间大幅缩短，加速比最高可达十几倍。...TDSQL-C MySQL版实现并行查询时，除了对常用的SQL语句进行了支持外，在函数运算的实现上，采用了兼容性更好的办法，使得在实际生产环境中，使用的限制更少，并使得并行查询能力与其他HTAP能力的兼容性更好...TDSQL-C MySQL版作为腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库，融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，为用户提供具备极致弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。
STATEMENT 每一条会修改数据的 SQL 都会记录在Binlog中。 优点 无需记录每行变化，减少了binlog日志量，节约了IO，提高性能。...相比row能节约多少性能与日志量，这个取决于应用的SQL情况，正常同一条记录修改或者插入row格式所产生的日志量还小于Statement产生的日志量，但是考虑到如果带条件的update操作，以及整表删除...缺点 由于记录的只是执行语句，为了这些语句能在slave上正确运行，因此还必须记录每条语句在执行的时候的一些相关信息，以保证所有语句能在slave得到和在master端执行时候相同 的结果。...666; 从指定的位置开始,查看指定的Binlog日志,限制查询的条数 show binlog events in 'mysql-bin.000001' from 666 limit 2; 从指定的位置开始...，带有偏移，查看指定的Binlog日志,限制查询的条数 show binlog events in 'mysql-bin.000001' from 666 limit 1, 2; 7 Binlog 列说明
Innodb 引擎下的 count MVCC限制了innodb存储引擎不可以记录行数。...小结 Mysiam快，但是不支持事务，而且加上where条件判断后，就没了快的优势； show table status 命令虽然返回很快，但是值不准确； innodb直接count(*)会遍历全表，性能较差...； count(*) 函数调用时，是先要把表中数据加载到内存缓冲区，然后扫描全表获得行的总记录数。...通过数据库事务的特性，把执行时序的问题给解决掉。...关于查询成本 在测试count性能时，想到了select操作会涉及查询成本，于是特意把之前写的有关查询成本的内容贴了过来，希望可以帮到大家，也给自己做个知识点回顾。
Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景...极致性能：高效的列存储引擎和现代 MPP 架构，结合智能物化视图、向量化执行和各种索引加速，实现极致的查询性能。 流批一体：支持离线批量数据和实时流式数据高效导入，秒级实时性保证。...核心优势 高吞吐量、低延迟、高性能； 支持 Event Time 和乱序事件； 支持 Exactly-Once 语义； 支持多种流式窗口； 自身的内存模型与管理； Batch 与 Stream 在 SQL...2.计算层选择 Flink 来提供各种数据源数据离线采集及清洗转换的 ETL 能力。可以发挥其高吞吐、高性能的优势。...主要是： Flink CDC 作为 CDC 技术； Flink SQL 流处理能力； Dinky 整库同步能力； Doris 提供 OLAP 查询能力，上游通过实时写入，Doris 数据查询也具备了一定的实时性
上一篇谈到了我们日常开发中经常需要用到的分页，在业务数据量不多的情况下，我们直接用limit指定偏移量就可以满足我们业务需求了，但是数据量大的时候使用limit指定偏移量性能会很低，因为需要全表检索。...可以发现执行速度两条SQL语句是相差无几的，count(1)和count(*)都是查询全表数据行数，可能网上很多言论会说count(*)其实走的就是count(1)查询，所以使用count(1)查询可以节省转换时间...完全符合我们的日常需求。所以说我们在需要取整表行数的时候就可以给表加一个非空的tinyint类型字段，并且添加二级索引，count(*)就会使用这个二级索引，优化查询速度。...count(col)：查询列不为空的总条数并且添加where条件，就需要col添加索引并且where使用col进行条件限制，我们可以先来看下name添加索引但是where使用sex限制条件的情况： ?...然后我们查询name并且使用name限制条件看看是否可以使用索引优化查询： ? 可以看到查询的列名和where条件的列明一致就可以走索引查询提高效率了。
只有单Session内串行执行，才能维护查询的正确性（试想一下一组sql在不断的增减变量，然后这组sql乱序执行会发生什么）。维护这些状态需要耗费内存，同时也会消耗CPU和磁盘IO。...Web容器对外暴露的还是传统的多线程形式的Java EE接口。 如果DB和Web容器同时使用NIO，那么调用的DB连接库与必须与容器有一个约定描述DB的连接管理如何接入Web容器的NIO的驱动代码。...他们的NIO的驱动方式是其运行时的基础——所有要在这个基础上开发的代码都必须遵守同样的NIO+异步开发规范，使用同一个NIO的驱动。这样DB与NIO的协作就不成问题了。...最后，有大量场景是需要BIO的DB查询支持的。批处理数据分析代码都是这样的场景。这样的程序写成NIO就会得不偿失——代码不容易懂，也没有任何效率上的优势。...而基于IO多路复用的方式尽管在性能上可能有优势，但是其对整个程序的代码结构要求过多，过于复杂。当然，如果有特定的需要，希望使用IO多路复用管理DB连接，是完全可行的。
只有单Session内串行执行，才能维护查询的正确性（试想一下一组sql在不断的增减变量，然后这组sql乱序执行会发生什么）。维护这些状态需要耗费内存，同时也会消耗CPU和磁盘IO。...如果 DB 和 Web 容器同时使用 NIO，那么调用的DB连接库与必须与容器有一个约定描述「DB的连接管理如何接入Web容器的NIO的驱动代码」。...他们的NIO的驱动方式是其运行时的基础——所有要在这个基础上开发的代码都必须遵守同样的NIO+异步开发规范，使用同一个NIO的驱动。这样DB与NIO的协作就不成问题了。...最后，「有大量场景是需要BIO的DB查询支持的」。批处理数据分析代码都是这样的场景。这样的程序写成NIO就会得不偿失——代码不容易懂，也没有任何效率上的优势。...而基于 IO 多路复用的方式尽管在性能上可能有优势，但是其对整个程序的代码结构要求过多，过于复杂。当然，如果有特定的需要，希望使用 IO 多路复用管理 DB 连接，是完全可行的。
基于查询方式，随着数据量的不断增长，对数据库的压力也会不断增加，架构性能瓶颈明显。...Doris 表和字段的元数据信息，在数据查询选项卡可以快速自助查询 Doris 表中的数据，SQL 生成选项卡则可以一键生成 Flink CREATE TABLE 语句及其它 SQL 语句等。...Doris 在 Dinky 中的应用—— FlinkSQL 读写 Dinky 的优势是对 Flink SQL 任务开发与运维全面支持，在 Flink SQL 任务中，可以使用 Doris Connector...首先是离线查询，即对 Doris 进行有界的流查询或者直接使用批查询来读取 Doris 中的数据，通过 doris.filter.query 参数可以利用 Doris 自身极速的查询引擎提前过滤数据，来将两者各自的优势很好地融合在一块...Doris 在 Dinky 中的应用—— FlinkCDC 整库入仓 Doris Dinky 实现了 FlinkCDC 整库入仓入湖的能力并对其进行了性能和成本优化。
只有单 Session 内串行执行，才能维护查询的正确性（试想一下一组 sql 在不断的增减变量，然后这组 sql 乱序执行会发生什么）。维护这些状态需要耗费内存，同时也会消耗 CPU 和磁盘 IO。...如果 DB 和 Web 容器同时使用 NIO，那么调用的 DB 连接库与必须与容器有一个约定描述DB 的连接管理如何接入 Web 容器的 NIO 的驱动代码。...他们的NIO的驱动方式是其运行时的基础——所有要在这个基础上开发的代码都必须遵守同样的NIO+异步开发规范，使用同一个NIO的驱动。这样DB与NIO的协作就不成问题了。...最后，有大量场景是需要 BIO 的 DB 查询支持的。批处理数据分析代码都是这样的场景。这样的程序写成 NIO 就会得不偿失——代码不容易懂，也没有任何效率上的优势。...而基于 IO 多路复用的方式尽管在性能上可能有优势，但是其对整个程序的代码结构要求过多，过于复杂。当然，如果有特定的需要，希望使用 IO 多路复用管理 DB 连接，是完全可行的。
impala的基本介绍 impala是 cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询...这使用得Impala目前处理Query会受到一定的限制，最好还是与Hive配合使用。 调度 Hive: 任务调度依赖于Hadoop的调度策略。...适用面 Hive: 复杂的批处理查询任务，数据转换任务。 Impala：实时数据分析，因为不支持UDF，能处理的问题域有一定的限制，与Hive配合使用,对Hive的结果数据集进行实时分析。...调用java前端解释SQL查询语句，生成查询计划树，再通过调度器把执行计划分发给具有相应数据的其它Impalad进行执行），读写数据，并行执行查询，并把结果通过网络流式的传送回给Coordinator，...Impala查询处理过程 Impalad分为Java前端与C++处理后端，接受客户端连接的Impalad即作为这次查询的Coordinator，Coordinator通过JNI调用Java前端对用户的查询
MyBatis 和 Hibernate 是 Java 中常用的两个 ORM 框架，都能够打通应用程序和数据库之间的开发障碍。它们各自有着不同的特点和优势，也存在着一些差异。...Hibernate 则采用了大量的 API 方法来操作数据库，Hibernate 自动更具对象关系模型生成 SQL 语句，并提供良好的缓存策略、自动懒加载、批量处理等SQL查询优化处理功能，这使代码简洁...这是因为 MyBatis 可以 直接调用 Plain Old Java Object（POJO）并转换成数据库操作所需的 SQL 语句，而Hibernate 通过映射JPA实体类，ORM操作逻辑是在运行时动态生成的...Hibernate 的高级配置和 SQL 语句性能会造成额外的开销，尤其是相对于复杂查询场景来说性能稍低。...同时Hibernate 的检索速度可以受到两件事情的限制：查询完成之前需要预先加载大量数据到内存中导致分页时很慢，以及从关系型数最多为7倍左右。
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