大数据时代用户们对数据分析的要求一直都在。早期通过Hadoop的生态圈,用HIVE等语言进行数据分析,虽然很好的解决了数据规模的问题,但是时延却一直不好。
至于clickhouse/druid/pinot三者的比较可以参见这篇文章:Comparison of the Open Source OLAP Systems for Big Data: ClickHouse, Druid, and Pinot,整体写的非常好而且有深度,对比表格翻译如下:
大数据时代,数据的价值越来越被重视,企业从海量大数据中挖掘所需要的信息,用来驱动业务决策以获得更大的商业价值。
我们之前在讲解SQL语句的时候,讲解了DQL语句,也就是数据查询语句,但是之前讲解的查询都是单表查询,而本章节我们要学习的则是多表查询操作,主要从以下几个方面进行讲解。
在之前的文章学习了离线数仓的构建,但是离线数仓的最大问题即:慢,数据无法实时的通过可视化页面展示出来,通常离线数仓分析的是“T+1”的数据,针对于时效性要求比较高的场景,则无法满足需求,例如:快速实时返回“分组+聚合计算+排序聚合指标”查询需求。
导语 | ClickHouse 在近几年是大数据分析引擎界的一匹黑马,从默默无闻到一路起飞,在 DB engine Rank 上进入前50名,成为全球数据引擎界耀眼的一颗明星。在全球范围内,ClickHouse 单表查询比其他引擎要快数倍以上,在过去的4年以来未曾有对手。ClickHouse 为什么会这么快?在实际使用当中如何应用这样一个引擎?还有哪些让人振奋和欣喜的feature将会发布?本文由易观CTO、腾讯云TVP 郭炜在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海
开源大数据OLAP组件,可以分为MOLAP和ROLAP两类。ROLAP中又可细分为MPP数据库和SQL引擎两类。对于SQL引擎又可以再细分为基于MPP架构的SQL引擎和基于通用计算框架的SQL引擎:
查询在MVC中做项目必不可少的,数据的新增、修改、删除都离不开查询。查询分为单表查询和多表查询两种(目前所学到的),单表查询是比较简单的,而多表就是比单表多了个联表,其他的好像都差不多。
一直想要聊一聊关于开发中更建议使用单表查询+代码层组装 or 联表查询 的问题,在开发中每个同学的开发中有各自的习惯,笔者在公司也和一些同事关于这方面有一些探讨。
刚入职的时候,同事就提醒过我,涉及三四张表的时候,数据量大,尽量不用连表查询,用单表。我最近还真的是遇到了。因为联表查询导致引发的慢sql。
在上一章节《你需要的不是实时数仓 | 你需要的是一款强大的OLAP数据库(上)》,我们讲到实时数仓的建设,互联网大数据技术发展到今天,各个领域基本已经成熟,有各式各样的解决方案可以供我们选择。
OLTP系统强调数据库内存效率,强调内存各种指标的命令率,强调绑定变量,强调并发操作,强调事务性。OLAP系统则强调数据分析,强调SQL执行时长,强调磁盘I/O,强调分区。
作者:李博 , 链接: https://cnblogs.com/liboware/p/12740901.html
1.对于mysql,不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤,一旦数据量很大效率就很难保证,强烈推荐分别根据索引单表取数据,然后在程序里面做join,merge数据。
memory 内存引擎,NoSQL最大的特点: 1、默认支持分布式(内置分布式解决方案) 2、高性能,高可用性和可伸缩性
prefetch_related:不做连表,多次单表查询外键表 ,去重之后显示, 2次单表查询(有几个外键做几次1+N次单表查询)
场景描述:今年有个现象,实时数仓的建设突然就被大家所关注。我个人在公众号也写过和转载过几篇关于实时数据仓库建设的文章和方案。
Doris由百度大数据部研发,之前叫百度Palo,于2017年开源,2018年贡献到 Apache 社区后,更名为Doris。
前两天在刷朋友圈,看到一个视频号链接,说有个云数仓,比ClickHouse 还快3倍。我就点进去看了,原来是 SelectDB 公司的“为数而生,因云而新” SelectDB 产品发布会。这个发布会上 SelectDB 发布了云数仓产品 SelectDB Cloud。
在大数据分析领域,Apache Kylin 和 Apache Druid (incubating) 是两个普遍使用的 OLAP 引擎,都具有支持在超大数据上进行快速查询的能力。在一些对大数据分析非常依赖的企业,往往同时运行着 Kylin 和 Druid 两套系统,服务于不同的业务场景。
即席查询AD-HOC :以单独的SQL语句的形式执行的查询就是即席查询,比如说:HUE里面输入SQL语句并获得结果或者使用dbeaver连接hiveserver2自己键入的SQL代码并获取结果,这样的操作就是即席查询。
概览 MySQL数据操作: DML 在MySQL管理软件中,可以通过SQL语句中的DML语言来实现数据的操作,包括 使用INSERT实现数据的插入 UPDATE实现数据的更新 使用DELETE实现数据的删除 使用SELECT查询数据以及。 插入数据insert 1. 插入完整数据(顺序插入) 语法一: INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n) VALUES(值1,值2,值3…值n); 语法二: INSERT INTO 表名 VALUES (值1,值2,
(0)可以先使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮我们分析是查询语句或是表结构的性能瓶颈。
Explain 用来分析 SELECT 查询语句,开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。
语句:select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
之前的一篇文章讲解了 APIJSON 的简单用法,链接:APIJSON-零代码接口和文档JSON 协议 与 ORM 库 ,今天说说复杂查询是如何实现的。
大数据领域对ClickHouse可谓非常的熟悉了。这个最初由俄罗斯的Yandex公司开发并开源的数据仓库,以单表查询快闻名于世,一改传统Hadoop技术栈“笨,重,慢”的特点。很多时候,ClickHouse的性能相对于Hadoop技术栈,性能有百倍的提升。 ClickHouse的查询性能快,不仅仅在老东家Yandex得到了证实,更是征服了世界各地大量的互联网公司,成为了它们数据分析的不二选择。 然而开源版的ClickHouse要想用好并不是很容易。很多企业用ClickHouse不但没有见到它传说中的极速
我们都知道SQL是非常强大的,为什么这么说呢?相信学过数据库原理的同学们都深有体会,SQL语句变化无穷,好毫不夸张的说可以实现任意符合我们需要的数据库操作,既然前面讲到Hibernate非常强大,所以Hibernate也是能够实现SQL的一切数据库操作。 在SQL中,单表查询是最常用的语句,同理Hibernate最常用到的也是查询语句,所以今天就来讲讲Hibernate的单表查询: 今天要将的内容分以下几点: 查询所有 查询结果排序 为查询参数动态赋值 分页查询 模糊查询 唯一性查询 聚合函数查询 投影查询
设有一数据库,包括四个表:学生表(Student)、课程表(Course)、成绩表(Score)以及教师信息表(Teacher)。表结构及数据如下,请完成题目。
用两个表(a_table、b_table),关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接、外连接( 左(外)连接、右(外)连接、全(外)连接)。
在优化有问题的查询时,目标应该是找到一个更优的方法获得实际需要的结果,而不是一定总是要求从MySQL获取一模一样的结果集
很明显,不同的类型存储的长度有很大区别的,对查询的效率有影响,字段长度对索引的影响是很大的。
数据库的管理是一个非常专业的事情,对数据库的调优、监控一般是由数据库工程师完成,但是开发人员也经常与数据库打交道,即使是简单的增删改查也是有很多窍门,这里,一起来聊聊数据库中很容易忽略的问题。 字段长度省着点用 先说说我们常用的类型的存储长度: 列类型存储长度tinyint1字节smallint2字节int4字节bigint8字节float4字节decimal(m,d)0-4字节datetime8字节timestamp4字节char(m)m个字节varchar(m)可变长度text可变长度 很明显,不同的类
–单表查询: –当需要的数据在一张表中,考虑使用单表查询 –多表联合查询: –当需要查询的数据分布在多张表中,考虑使用多表联合 –子查询学习: –使用时机:当查询的筛选条件不明确时,考虑使用子查询。 –单行子查询 –多行子查询
PostgreSQL从小白到专家,是从入门逐渐能力提升的一个系列教程,内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容,希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助,欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
每天玩转3分钟 MyBatis-Plus - 2. 普通查询
在面对不够优化、或者性能极差的SQL语句时,我们通常的想法是将重构这个SQL语句,让其查询的结果集和原来保持一样,并且希望SQL性能得以提升。而在重构SQL时,一般都有一定方法技巧可供参考,本文将介绍如何通过这些技巧方法来重构SQL。
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。
之前我们已经了解了SQL语言的分类,可以划分为:DDL(数据定义语言)、DML(数据操纵语言)、DQL(数据查询语言)、DCL(数据控制语言)、TPL(事务处理语言)、CCL(指针控制语言),本文将介绍DQL。
ORM组件XCode(十八般武艺) 之前,XCode总是若隐若现,耐性好的同学想知道它还有啥特点,沉不住气的则认为不过是CURD耳! XCode开发模式是灵魂,XCode组件通过具体实现对其支持! XCode的特点如下: 0、基本的CURD功能 实在想不出来不支持CURD的ORM算不算ORM;也实在想不出来仅有CURD的ORM算不算ORM。因而,这是0号功能! XCode的CURD通过反射实体类生成查询和操作SQL实现,数据库结构信息通过特性附在实体类上。之所以选择SQL而不是DbCommand,因为XCo
在 MySQL 中,COUNT 函数是一个非常常用的聚合函数,它用于计算某列或某表达式在查询结果中出现的次数。但是,在实际使用过程中,我们可能会遇到不同的 COUNT 函数写法,比如 COUNT(*)、COUNT(主键id)、COUNT(字段) 和 COUNT(1),这些写法在效率上有何差别呢?本文将详细探讨这个问题。
在访问数据库时,应该只请求需要的行和列。请求多余的行和列会消耗MySql服务器的CPU和内存资源,并增加网络开销。 例如在处理分页时,应该使用LIMIT限制MySql只返回一页的数据,而不是向应用程序返回全部数据后,再由应用程序过滤不需要的行。 当一行数据被多次使用时可以考虑将数据行缓存起来,避免每次使用都要到MySql查询。 避免使用SELECT *这种方式进行查询,应该只返回需要的列。
图片与最后一部分来自:https://blog.csdn.net/plg17/article/details/78758593
集数据定义语言(DDL),数据操纵语言(DML),数据控制语言(DCL)功能于一体。
这是从0开始学SQL的第二课:单表查询。单表查询是指只从一张表中查找数据,不需要关联多张表的查询。
ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的用于在线分析处理查询(OLAP :Online Analytical Processing)MPP架构的列式存储数据库(DBMS:Database Management System),能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告。ClickHouse的全称是Click Stream,Data WareHouse。
本周赠书《性能之巅》第2版 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ,更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
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