上篇文章我们说了,myISAM表和innoDB表的不同,myISAM吧用户记录数据放在数据文件,会给每行数据一个行号,myISAM会给主键生成索引,吧索引页放在索引文件。B+树的叶子节点存储的是主键+行号,意味着第一次通过主键查询只能查到行号,之后回表,通过行号查询数据文件整行数据。而innoDB的聚簇索引不需要二次查询。
随着闲鱼业务的发展,用户规模达到数亿级,用户维度的数据指标,达到上百个之多。如何从亿级别的数据中,快速筛选出符合期望的用户人群,进行精细化人群运营,是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法,从亿级别数据中,任意组合查询条件,筛选需要的数据,做到毫秒级返回。
上篇文章我们说了,联合索引会用两个以上列来创建索引,b+树是一颗,先用c2列排序,若结果相同,则用c3排序。innoDB的b+树特点是根节点保持不变,新表是先默认有聚簇索引,先有一个没有数据的根目录节点,放用户记录数据放入根几点中,当数据慢了,页分裂,会有多的节点,此刻根节点进化成根目录记录节点,数据存入底层节点。二级索引的内节点保证一致性,存入列值的时候加个主键。
不知道大家在工作中还有没有写过JDBC,我在大三去过一家小公司实习,里边用的就是JDBC,只不过它封装了几个工具类。写代码的时候还是能感受到「这是真真实实的JDBC代码」
标志这个sql语句被分为几个(行数)独立的sql执行,执行顺序依照(1)从大到小(2)从上到下 依次排列执行
我们知道在 MySQL 中创建一张表时,一些统计表会发生变化,比如:mysql/innodb_index_stats,会多出几行对新表的描述。
有一个日志表,里面有很多的数据,每一个数据都有一个创建时间,都有一个任务ID,一个任务有n多个日志,现在我想要拿到任务的最新的前几个日志,那么如何一个sql 就查询到
--auto-rehash
这是很早之前面的,第一次面数据分析的面试,当时还傻乎乎的以为数据分析和数据挖掘是一回事呢。结果才发现,数据分析岗位大多注重的是数据库的能力,比如sql语句的考察,hive的考察,以及一些运营思维的考察,所以第一次面试就很悲剧啦,不过题目还是很有代表性的。其他的不写了,这里只分享一个关于sql的题目。 1、问题引出 现在有两个数据表,一个数据表记录司机的信息,比如司机id,司机姓名,司机注册时间等等,一个数据表记录一天的订单情况,比如订单ID,订单司机id,订单时间。写sql语句,返回每个司机今天最早的一笔订
导读:Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎,本文尝试从数据模型和索引结构两个角度,分析这几个引擎的核心技术,并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎,本文尝试从数据模型和索引结构两个角度,分析这几个引擎的核心技术,并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
#!/bin/bash# 自动化编译 c/c++dir=`pwd` ; echo "欢迎使用自动化汇编程序,当前路径为: $dir"touchCMake(){sudo touch CMakeLists.txt ; sudo chmod 777 CMakeLists.txt ;echo "project(eisc)#项目名cmake_minimum_required(VERSION 3.10)# 编译要求:cmake 要大于最低版本 3.1 set(CMAKE_C_COMPILER "gcc")set(CMA
KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE是目前主流的OLAP引擎,本文尝试从数据模型和索引结构两个角度,分析这几个引擎的核心技术,并做简单对比。在阅读本文之前希望能对KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE有所理解。
方法一:mysql扩展【这种方式php7已经淘汰】 方法二:mysqli扩展 方法三:PDO扩展
相信很多人都知道limit,无论是RD还是TEST,为了后续比较容易描述,我们先介绍一下limit。
mysql 中有分页的关键字limit,它可以实现分页很简单; SELECT * FROM sys_user ORDER BY userid LIMIT startNo,total;
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儿子有点不服气,温柔地说道:你管爷爷叫爸爸,你管姥爷还叫爸爸,这不就是两个爸爸吗
对于传统的关系数据库如oracle,在大量数据导入方面的效率,我们一般有一个大概的认知,即1分钟以内可以导入千万条数据,而对于MySQL数据库,普遍观点以为性能相对较差,尤其时对于千万级别的数据量,几十分钟、几个小时,都是可能的。是否如此,本文会给出答案。
摘自https://www.rathishkumar.in/2016/04/understanding-mysql-architecture.html
多版本并发控制(Multi-Version Concurrency Control, MVCC)是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎实现隔离级别的一种具体方式,用于实现提交读和可重复读这两种隔离级别。而未提交读隔离级别总是读取最新的数据行,无需使用 MVCC。可串行化隔离级别需要对所有读取的行都加锁,单纯使用 MVCC 无法实现。
c语言有when吗? 应该是WHILE; case 后面所跟的是一个常量,可以是数字,字符。用于列举SWITCH ()条件出现的情况,举例: int n,N;switch(n){case 1: N++;case 2: .
将数据看做一个二维表格,数据可以通过行号+列号唯一确定,其数据结构类似 Excel 表;
(1)MySql的Limit m,n语句 Limit后的两个参数中,参数m是起始下标,它从0开始;参数n是返回的记录数。
窗口函数是 SQL2003 标准才开始有的一系列 SQL 函数,用于应付一些复杂运算是比较方便。但是普遍使用的 MySQL 数据库对窗口函数支持得却很不好,直到最近的版本才开始有部分支持,这当然就让 MySQL 程序员很郁闷了。
在 MySQL 8.x 版本中,MySQL 提供了窗口函数,窗口函数是一种在查询结果的特定窗口范围内进行计算的函数。
1.数据库连接池 什么是数据库连接池 简单来说:数据库连接池就是提供连接的。。。 为什么我们要使用数据库连接池 数据库的连接的建立和关闭是非常消耗资源的 频繁地打开、关闭连接造成系统性能低下 编写连接池 编写连接池需实现java.sql.DataSource接口 创建批量的Connection用LinkedList保存【既然是个池,当然用集合保存、、LinkedList底层是链表,对增删性能较好】 实现getConnetion(),让getConnection()每次调用,都是在LinkedList中取一个
数据我就按比较常见的列表嵌套字典来演示了,这种数据结构也是在各个场景下经常用到的数据结构[{},{},{}…]
有时为了跟踪故障需要调试MySQL/GreatSQL源码,本文介绍如何在Linux下构建MySQL/GreatSQL源码调试环境。
原文地址:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-function-descriptions.html#function_last-value
Byzer-lang 使用 JDBC 数据源非常简单。目前Byzer-lang内置了 MySQL 的驱动,所以可以直接使用如下代码访问 MySQL:
实际上一直都有在学习,只是公众号的算法机制让很多人刷不到,看得人比较少,这才将这些内容分享到各个群和朋友圈,希望能让更多人看到。
StarRocks 是一款高性能分析型数据仓库,使用向量化、MPP 架构、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。
不喜欢出去跟人社交,有这时间我还不如安安静静研究学习。噢对了,rpm包的方式安装java不需要配置环境变量。直接rpm -ivh就完事了。还有就是要查看mysql日志的话,他的位置一般在:/var/log/mysqld.log。
分页,是一种将所有数据分段展示给用户的技术.用户每次看到的不 是全部数据,而是其中的一部分,如果在其中没有找到自己想要的内容,用户可以通过指定页码或是点上/下一页的方式进行翻页。
其实主键的概念,在我们的日常生活中也经常用到,比如每个人都会有的身份证号码,就可以认为是一个主键;以及在读书时拥有的学号,也是一种主键。
目前我司正处于一种混乱的开发环境中; 对于数据库字段增修都是开发人员直上服务器数据库修改(我多次强调); 我未入职前,是直接通过SFTP连接服务器,对项目进行开发和修改(话说造成代码覆盖都不知道是谁干的,多次建议开发使用Git); 入职后我写一个开发规范文档:软件开发手册(欢迎各位大佬提出意见) 虽然对开发规范有所改变,但还是因为不可抗力因素无法执行,也是造成我最近想跳槽的原因;
编写一个 SQL 查询,获取 Employee 表中第 n 高的薪水(Salary)。
sql-code-intelligence 支持标准的Spark SQL补全,也支持[MLSQL](allwefantasy/mlsql)语法补全。
目前我司正处于一种混乱的开发环境中; 对于数据库字段增修都是开发人员直上服务器数据库修改(我多次强调); 我未入职前,是直接通过SFTP连接服务器,对项目进行开发和修改(话说造成代码覆盖都不知道是谁干的,多次建议开发使用Git); 虽然对开发规范有所改变,但还是因为不可抗力因素无法执行,也是造成我最近想跳槽的原因;
资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
索引是数据库提供的利于快速查询的机制,索引类似于书籍目录,当查询条件那一列建立了索引之后,那么数据库会去硬盘索引文件中找到满足查询条件的(数据的)物理位置, 根据位置就可以定位并获取到数据。
直接 SQL 实现递归的 with 语法——公共数据表达式 Common Table Expressions (CTE) 是一个命名的临时结果集,它存在于单个语句的范围内,并可能在该语句后面引用,可能会多次。 # 创建测试表 create table job_depend( sn_id int auto_increment comment '行号' primary key, job_id varchar(20) null comment '作业ID', depend_job_id var
使用select查询表数据,必须至少给出两条信息——想选择什么,以及从什么地方选择。
直接 SQL 实现递归的 with 语法——公共数据表达式 Common Table Expressions (CTE) 是一个命名的临时结果集,它存在于单个语句的范围内,并可能在该语句后面引用,可能会多次。
本系列源码: https://gitee.com/DaHuYuXiXi/geo-orm
Q:添加了新用户bae,sudo一条安装命令后报错xxxis not in the sudoers file. This incident will be reported. 需要允许用户youuser执行sudo命令(需要输入密码),怎么做: 1、切换到root用户下 2、/etc/sudoers文件默认是只读的,对root来说也是,因此需先添加sudoers文件的写权限,命令是: 即执行操作:chmod u+w /etc/sudoers 3. 编辑sudoers文件 即执行:vi /etc/sudoers 找到这行 root ALL=(ALL) ALL,在他下面添加xxx ALL=(ALL) ALL (这里的xxx是你的用户名)
本文我们主要介绍了SQL Server数据库用row_number() over() 来自动产生行号的一系列的操作,希望本次的介绍能够对您有所帮助。
下午,我正爽歪歪地喝着咖啡,看着Power BI每秒钟刷新一次,静静等待某个分公司完成本月绩效任务,自动调用Python在钉钉群中发送喜报:
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