不能展示真实数据，见谅~~ 上面是这张用户表的原始数据，侨总用下面的SQL查询自己这行数据，大家先看看有没有问题？
隐式转换，可以说是关系型数据库SQL优化中很隐秘的问题，之前碰到过很多和他相关的案例，
这次的组内分享，选择了在不同数据库中的隐式转换这个话题。隐式转换是个老生常谈的问题了，不同的数据库，隐式转换的影响因素有所不同，我们通过一些例子来看一下。但是问题来了，如何避免隐式转换带来的负面影响？一方面是编程习惯的问题，另一方面就需要一些人肉/自动化的手段主动发现问题，如果两者都没有，就只能被动等着出问题，再找解决方案了。
隐式转换函数（implicit conversion function）是以implicit关键字声明的带有单个参数的函数，这样的函数将被自动应用，将值从一种类型转换为另一种类型。隐式转换函数叫什么名字是无所谓的，因为通常不会由用户手动调用，而是由Scala进行调用。但是如果要使用隐式转换，则需要对隐式转换函数进行导入。因此通常建议将隐式转换函数的名称命名为“one2one”的形式。 scala会考虑如下位置的隐式转换函数：
背景 在一次进行SQl查询时，我试着对where条件中vachar类型的字段去掉单引号查询，这个时候发现这条本应该很快的语句竟然很慢。这个varchar字段有一个复合索引。其中的总条数有58989，甚
在工作之中，由于SQL问题导致的数据库故障层出不穷，索引问题是SQL问题中出现频率最高的，常见的索引问题包括：无索引，隐式转换，索引创建不合理。
周六特刊的那期SQL SERVER 你不仁，别怪他不义那期本来并未期望有什么阅读量，但实际上大大的超乎想象。所以天天讲理论看的人是越来越少，讲实际遇到的问题，并解决看的人是越来越多，不管你是什么数据库。所以本期是关于MYSQL 的隐式转换，下周一是 POSTGRESQL 的隐式转换。
在mysql查询中，当查询条件左右两侧类型不匹配的时候会发生隐式转换，可能导致查询无法使用索引。下面分析两种隐式转换的情况
今天在处理一个问题的时候，需要根据其他部门提供的sql语句对一个表中的数据进行了筛查。 语句类似下面的形式 > SELECT MAX_LEVEL,LOGOUT_TIME,CURRENT_DATE AS NOWTIME,cn_master FROM t_test_october_back_a WHERE ID in ( 100, 200, 300, 400, 500) ; +-----------+---------------+------------+-----------+ | MAX_LEVEL |
1.b+树只有叶子节点存数据 b树是每个节点都存数据 在相同数据量下b树的高度更高,所以查询效率更低
作者：张洛丹，热衷于数据库技术，不断探索，期望未来能够撰写更有深度的文章，输出更有价值的内容！
最近组里的小伙伴在开发一个更新功能时踩了MySQL的一个类型转换的坑，差点造成线上故障。 本来是一个很简单的逻辑，就是根据唯一的id去更新对应的MySQL数据，代码简化后如下：
本来是一个平静而美好的下午，其他部门的同事要一份数据报表临时汇报使用，因为系统目前没有这个维度的功能，所以需要写个SQL马上出一下，一个同事接到这个任务，于是开始在测试环境拼装这条 SQL，刚过了几分钟，同事已经自信的写好了这条SQL，于是拿给DBA，到线上跑一下，用客户端工具导出Excel 就好了，毕竟是临时方案嘛。
因为数据类型的问题，"测试a"会转成数值类型，MySQL自动截断，应该截成的是""（空），只是说""和0是相等的，通过CAST可以验证下，"测试a"和''（空）转换成数值类型都是0，
同事问了个 MySQL 的问题，现象上确实诡异。大致意思是 SELECT 表的数据，WHERE 条件是 "a=0"，其中 a 字段是 VARCHAR 类型，该字段存在 NULL 以及包含字符的记录，但是并无 "0" 的记录，然后执行 SQL 返回的记录恰恰就是所有包含字符的记录。
当小杨迫不及待准备下班回家的时候，隔壁的王经理一把抓住了小杨，并用 EXPLAIN 命令教育了小杨，小杨流下了没有文化的泪水。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
其实就是根据 XX_NO 查询一 条数据，然后查询条件和字段数据类型不一致，结果隐式转换导致索引失效而全表扫描……
在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。
应该尽量避免在 where 子句中使用 != 或 not in 或 <> 操作符，因为这几个操作符都会导致索引失效而进行全表扫描。
从类型S到类型T的隐式转换由具有函数类型S => T的隐式值定义，或者通过可转换为该类型的值的隐式方法来定义。隐含转换适用于两种情况：
在压测完成后，拿到压测过程中系统的慢SQL，发现其中一条慢SQL如下：的执行计划如下：
一，简介 从类型S到类型T的隐式转换由具有函数类型S => T的隐式值定义，或者通过可转换为该类型的值的隐式方法来定义。隐含转换适用于两种情况： 1)，如果表达式e是类型S，并且S不符合表达式的期望类型T. 2)，在具有类型S的e的e.m表达中，如果m不表示S的成员 在第一种情况下，搜索适用于e并且其结果类型符合T的转换c。在第二种情况下，搜索适用于e的转换c，其结果包含名为m的成员。 列表[Int]的两个列表xs和ys的以下操作是合法的： xs <= ys 前提是下面定义的隐式方法list2ordered
说起数据类型转换，在开发中如此，在数据库中也是如此，之前简单对比过MySQL和Oracle的数据类型转换情况，可以参见MySQL和Oracle中的隐式转换 http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1787973/ 不过当时写完之后，有个读者随口问了一句为什么，为什么呢？似乎自己还是一知半解，说是规则，无规矩不成方圆，倒也无可非议，不过我觉得还是要再看看，看看还能有哪些收获，接下来的内容我就不能保证正确性了，希望大家明辨，也希望提出意见，毕竟就是希望把问题搞明白而已。
其中8是int类型，被转换成了long类型，11是int类型，被转换成了double类型。这样的转换之所以能够发生，是因为它们之间能够兼容。
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析和性能优化，文章相关技术问题，欢迎大家一起讨论。
快要过年了，此篇作为2019年最后一篇的技术文字，年后还有一批正在路上,感谢大家一年多的关注。
每周六晚上我们几个小伙伴都会组织一个技术研讨会，就技术群里大家提出的几个有意思的问题做重点的讨论。主持人采用轮流主持的模式，本周由我负责组织和分享，这篇文章就是我们当时研习小组讨论的纪要。想要加入的小伙伴可以看文章最末尾的广告时间。
突然有个开发的朋友告诉我他用引号查询数据的结果和不带引号的不一致那么导致这问题的原因是什么呢。
设计一个 var total Int 表示总人数，我们在创建一个小孩时，就把 total 加1,并且 total 是所有对象共享的就 ok 了。我们使用伴生对象来解决。 示例代码如下：
常用的数据库应用设计优化方法 水平拆分，分库分表 增加缓存层，减少数据库的访问次数，大部分的查询访问ckv，更新操作异步更新到db 读写分离，实现在线访问和离线访问的隔离，避免相互影响，需要注意实例间同步时延的问题 表结构设计优化 主键设计：使用自增id主键 推荐使用自增id主键的原因： InnoDB数据是按照主键聚簇的，数据在物理上按照主键大小顺序存储，使用其他列或者组合无法保证顺序插入，随机IO导致插入性能下降 所有二级索引都存储了主键的，采用二级索引查询，首先找到的主键，然后通过主键定位数据
在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多 SQL 语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。
在过滤字段为数值类型的时候，数值类型有一种隐式转换，如果是以数字开头的，包含有字符，后面的字符会被截断，只取前面的数字值。
经过了用户画像，标签系统的介绍，又经过了业务数据调研与ETL处理之后，本篇博客，我们终于可以迎来【企业级用户画像】之标签开发。
通过上述的测试结果可以发现，针对数据类型字段，即使类型不一致，并不影响是否使用索引，执行计划是一样的，不会产生隐式转换。但仍然建议在开发程序和生产库中尽量避免出现这样的SQL。
---- 文章来源：https://c1n.cn/tEsnA 前言 在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多 SQL 语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。 SQL 优化一般步骤 | 通过慢查日志等定位那些执行效率较低的 SQL 语句 | explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注 type、rows、filtered、extra。 type 由上至下，效率越来越高： ALL 全表扫描
虽然上至下，效率越来越高，但是根据cost模型，假设有两个索引idx1(a, b, c),idx2(a, c)，SQL为select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c;如果走idx1，那么是type为range，如果走idx2，那么type是ref；当需要扫描的行数，使用idx2大约是idx1的5倍以上时，会用idx1，否则会用idx2
2021年春节后的某个忙（mo）碌（yu）的下午，旁边的刘哥（老江湖，从业5年+）突然发出了一声叹息:“哎，mysql 出bug了，有索引不走”。
一、Spark SQL概述 1、DataFrame 与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器。然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。从API易用性的角度上看，DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。 2、DataSet 1）是Dataframe API的一个扩展，是Sp
编辑说明：《Oracle性能优化与诊断案例精选》出版以来，收到很多读者的来信和评论，我们会通过连载的形式将书中内容公布出来，希望书中内容能够帮助到更多的读者朋友们。 在今天的技术领域，DevOps已经成为最热门的话题之一，DevOps是开发和运维一体化的实践趋势，也是运维掌握一定的开发能力，推动和协助开发进行适应高效运维的渐进变革。 在我的技术生涯中，对Oracle数据库的接触最多，感受也最深。如果说要将最值得推荐的技能展示给大家，那么我想推荐的就是Oracle跟踪方法。事实上，通过跟踪能够实现的也正是不
在MySQL中执行SQL查询时，如果SQL语句中字段的数据类型和表中对应字段的数据类型不一致时，MySQL查询优化器会将数据的类型进行隐式转换。
索引列不独立是指被索引的这列不能是表达式的一部分，不能是函数的参数，比如下面的这种情况 select id,name,age,salary from table_name where salary + 1000 = 6000; salary 列被用户表达式的计算了，这种情况下索引就会失效，解决方式就是提前计算好条件值，不要让索引列参与表达式计算。 索引字段作为函数的参数 select id,name,age,salary from table_name where substring(name,1,3)= 'luc'; 解决方式是什么呢，可以提前计算好条件，不要使用索引，或者可以使用其他的 sql 替换上面的，比如，上面的sql 可以使用 like 来代替 select id,name,age,salary from table_name where name like 'luc%'; 使用了左模糊 select id,name,age,salary from table_name where name like '%lucs%'; 平时尽可能避免用到左模糊，可以这样写 select id,name,age,salary from table_name where name like 'lucs%'; 如果实在避免不了左模糊查询的话，考虑一下搜索引擎 比如 ES or 查询部分字段没有使用索引 select id,name,age,salary from table_name where name ='lucs' and age >25 这种情况，可以为 name 和 age 都建立索引，否则会走全表扫描。 字符串条件没有使用 '' select id,name,age,salary from table_name where phone=13088772233 上面的这条 sql phone 字段类型是 字符串类型的，但是没有使用 '13088772233 ', SQL 就全表扫描了，所以字符串索引要使用 ‘’ select id,name,age,salary from table_name where phone='13088772233 ' 不符合最左前缀原则的查询 例如有这样一个组合索引 index(a,b,c) select * from table_name where b='1'and c='2' select * from table_name where c='2' // 上面这两条 SQL 都是无法走索引执行的 最左原则，就是要最左边的优先存在，我不在的话，你们自己就玩不动了，除非你自己单独创立一个索引，下面这几条 SQL 就可以走索引执行 select * from table_name where a = 'asaa' and b='1'and c='2' select * from table_name where a = 'asda' and b='1231' // 上面这两条是走索引的，但是下面这条你觉得索引应该怎么走，是全部走，还是部分走索引？ select * from table_name where a = 'asda' and c='dsfsdafsfsd' 索引字段没有添加 not null 约束 select * from table_name where a is null; // 这条sql就无法走索引执行了，is null 条件 不能使用索引，只能全表扫描了 // mysql 官方建议是把字段设置为 not null 所以针对这个情况，在mysql 创建表字段的时候，可以将需要索引的字符串设置为 not null default '' 默认空字符串即可 隐式转换 关联表的两个字段类型不一致会发生隐式转换 select * from table_name t1 left join table_name2 t2 on t1.id=t2.tid; // 上面这条语句里，如果 t1 表的id 类型和 t2 表的tid 类型不一致的时候，就无法 // 按索引执行了。 // 解决方式就是统一设置字段类型。 END
之前博主利用业余时间，梳理了一份《SparkSQL编程系列》，奈何当时考虑不周，写的不是很详细。于是在正式开始学习了之后，决定整理一篇适合像我一样的小白级别都能看得懂的IDEA操作SparkSQL教程，于是就有了下文…
哈喽，小伙伴们好呀，我是狗哥。我们在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多 SQL 语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。
作为大多数 MySQL DBA 都有的常识，当 MySQL 的查询中出现隐式数据类型转换，比如 int 类型的列使用字符串类型的内容作为查询条件时，会出现索引失效的问题，导致查询可能会变成全表扫描，导致数据库出现性能问题，影响业务。
当数据库查询命中索引时，数据库会首先利用索引列的值定位到对应的数据节点。这个数据节点上记录了对应数据行的行标识符（Row Identifier）。然而，如果查询需要获取该行其他列的数据，就需要进行回表操作。
3、show profile 分析 了解SQL执行的线程的状态及消耗的时间。 默认是关闭的，开启语句“set profiling = 1;” SHOW PROFILES ; SHOW PROFILE FOR QUERY #{id}; 4、trace trace分析优化器如何选择执行计划，通过trace文件能够进一步了解为什么优惠券选择A执行计划而不选择B执行计划。 set optimizer_trace="enabled=on"; set optimizer_trace_max_mem_size=1000000; select * from information_schema.optimizer_trace; 5、确定问题并采用相应的措施
Redis是一种快速、高效的NoSQL数据库，广泛用于缓存、会话管理、消息队列等领域。为了更方便地管理Redis实例、监控Redis性能、执行Redis命令、查看Redis数据，许多开发者使用可视化管理工具。
昨天有个群友问: select x from table where varchar = 0; (未加引号)能把所有数据查询出来, 问是否是BUG.
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