首先要确定什么是最后一条。 是编辑时间最新的为最后一条,还是某个字段数字最大的未最后一条。 比如以时间最大为最后一条,则将符合条件的资料都筛选出来,再按时间排序,再取一笔资料。 SQL如下:
rownum是oracle才有的写法,rownum在oracle中可以用于取第一条数据,或者批量写数据时限定批量写的数量等
每次插入一条数据,其 ID 都是比上一条插入的数据的 ID 大,就算上一条数据被删除。
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在操作系统中,我们执行一个指令去磁盘取数据,那么他会从磁盘取出4KB数据,这个4KB就是一个局部单位,而这4KB数据就是你的指令中取出的数据周围的数据,因为操作系统认为你下一次的数据会从这条数据的周围中取。每次从磁盘读取数据在这里称为一次磁盘IO。那么在Mysql的操作当中,也有这么一个原理。
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。
说MVCC(Multiversion concurrency control,多版本并发控制)之前,先从数据库的ACID说起。ACID其中一个就是I。也就是Isolation,隔离性。
哈喽,我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了,薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司,应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题,我打算写一个专题分享出来,希望对你们有所帮助~
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。
本文主要从Binlog实时采集和离线处理Binlog还原业务数据两个方面,来介绍如何实现DB数据准确、高效地进入数仓。
MySQL count() 函数我们并不陌生,用来统计每张表的行数。但如果你的表越来越大,且是 InnoDB 引擎的话,会发现计算的速度会越来越慢。在这篇文章里,会先介绍 count() 实现的原理及原因,然后是 count 不同用法的性能分析,最后给出需要频繁改变并需要统计表行数的解决方案。
大家在大数据开发的学习中,肯定会遇到各种各样的数据库,比如MySQL,但是它是全能的吗?当然不是。所以才会出现各种各样的数据库,以适用于不同的场景,今天介绍的MongoDB就是如此。
今天写了一个sql,主要目的是查询分组后最新的一条数据,原本的关系是1对多,想通过分组后实现1对1的逻辑关系,而且要保证分组后的数据是按照创建时间排序,确保是最新的一条。
工作中会遇到从数据库中随机获取一条或多条记录的场景,下面介绍几种随机获取的方法供参考。
标准的隔离级别中,Oracle 只有 Read committed, Serializable 两种,此外还有 ReadOnly, WriteOnly 两种级别。其中 ReadOnly 是 Serializable 的子集。
导读 软件测试人员在工作使用SQL语言中的查询是使用得最多的,而查询也是SQL语言中最复杂的,很多测试人员只使用到其中最简单的查询 1.数据库的使用 现在在任何项目中都有数据的存在,那么在测试过程中查看数据库中的数据是必不可少的步骤,那什么情况下测试人员会查看数据库呢? 比如有一个测试场景是注册新用户,用户在前端页面上添加了一个新用户,点击提交后,弹出提示用户注册成功。 这时预期结果中就应该包含查询数据库: 查询user表中新增一条数据,数据字段的信息与注册信息一致; 查询password表中新增一条数据
概述 本文主要讲解如何使用pymysql库进行MySQL的管理操作。 主要讲解如何使用pymysql实现增删改查动作,并附上对应的示例。 安装pymysql pip install PyMySQL 常用对象及API 在pymysql中提供了Connection和Cursor对象来管理操作MySQL。 常用对象 Connection 代表一个与MySQL Server的socket连接,使用connect方法来创建一个连接实例。 Cursor 代表一个与MySQL数据库交互对象,使用Connection.Cu
本来这篇文章我前两个星期就打算写了,提纲都列好了,但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了,这就花了一个周末的时间,再加上后面一些其它的事,导致没来得及写
日志数量虽然不多,但不可能一股脑的塞给用户,难看不说,还拖累服务器性能,因而分页必不可少
每个地点每天新增一条数据,要根据地点分组查询出每个设备最新的数据(按创建时间倒序)。
一种是先排序,然后在次分组查询(默认第一条),就是最新的一条数据了(此条错误,分组mysql官方文档说明 是随机选择分组的一条,所以这么操作是不确定的),一般时间和主键id是正向关系,比如id大的插入时间就会比较大,我们可以以id为准来查询
网上找了很多关于Innodb B+树索引原理的文章,但都不尽如意。基本都是列出了最后的结果,没有说清楚B+树的推理过程,让人看的云里雾里。本文会由浅入深的讲解B+树的推理过程,毕竟,知其然才能知其所以然。
在Python 2中,连接MySQL的库大多是使用MySQLdb,但是此库的官方并不支持Python 3,所以这里推荐使用的库是PyMySQL。 本节中,我们就来讲解使用PyMySQL操作MySQL数据库的方法。 1. 准备工作 在开始之前,请确保已经安装好了MySQL数据库并保证它能正常运行,而且需要安装好PyMySQL库。 2. 连接数据库 这里,首先尝试连接一下数据库。假设当前的MySQL运行在本地,用户名为root,密码为123456,运行端口为3306。这里利用PyMySQL先连接MySQL
关系型数据库是基于关系模型的数据库,而关系模型是通过二维表来保存的,所以它的存储方式就是行列组成的表,每一列是一个字段,每一行是一条记录。表可以看作某个实体的集合,而实体之间存在联系,这就需要表与表之间的关联关系来体现,如主键外键的关联关系。多个表组成一个数据库,也就是关系型数据库。
LSM tree (log-structured merge-tree) 是一种对频繁写操作非常友好的数据结构,同时兼顾了查询效率。LSM tree 是许多 key-value 型或日志型数据库所依赖的核心数据结构,例如 BigTable、HBase、Cassandra、LevelDB、SQLite、Scylla、RocksDB 等。
如果用过MSSQL或者是Oracle中的窗口函数(Oracle中叫分析函数),然后再使用MySQL 8.0之前的时候,就知道需要在使用窗口函数处理逻辑的痛苦了,虽然纯SQL也能实现类似于窗口函数的功能,但是这种SQL在可读性和以及使用方式上大打折扣,看起来写起了都比较难受。
大家好,我是你们的老朋友Alex。最近一直在学习SQL注入,发现了很多很多有趣的东西。我就分享我的一篇有关floor,rand,group by报错注入的笔记吧! https://www.bejson
之前在深入了解数据库理论的时候,了解到事物的不同隔离级别可能存在的问题。为了更好的理解所以在MySQL数据库中测试复现这些问题。关于脏读和不可重复读在相应的隔离级别下都很容易的复现了。但是对于幻读,我发现在可重复读的隔离级别下没有出现,当时想到难道是MySQL对幻读做了什么处理?
任何一个系统,分页查询都是必不可少的吧 ,MySQL中的分页查询 就是 limit呗 ,你有没有感觉到 越往后翻页越慢 ,常见的SQL如下
1.选取最适用的字段属性,可以的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL 2.使用连接(JOIN)来代替子查询 3.使用联合来代替手动创建的临时表 4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作 5.锁定表(代替事务的另一种方法) 6.使用外键(锁定表的方法可以维护数据的完整性,但它不能保证数据的关联性,应该使用外键) 7.可以优化SQL查询算法,提高查询速度 8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引,提升查询速度
MVCC是Multi-Version Concurrency Control(多版本并发控制)的缩写。
mysql隔离级别在面试中经常出现,今天我就分析一下这几个隔离级别,mysql提供了四种隔离级别,以及解决可以解决哪种问题,如下图
做过2B类系统的同学都知道,2B系统最恶心的操作就是什么都喜欢批量,这不,我最近就遇到了一个恶心的需求——50个用户同时每人导入1万条单据,每个单据七八十个字段,请给我优化。
嵌套查询(子查询)可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。嵌套查询写起来简单,也容易理解。但是,有时候可以被更有效率的连接(JOIN)替代。
Python 中貌似并没有直接返回插入数据 id 的操作(反正我是没找到),但是我们可以变通一下,找到最新插入的数据
基本操作: 登陆:mysql -uroot -h127.0.0.1 -P3306 -p mysql -uroot -p(本机不用写host) 退出mysql:ctrl+z+回车,或者exit 端口号默认是3306,但是可以通过安装目录下的配置文件修改。
PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库,Python2 中则使用 mysqldb
java8才有的特性 Optional防空利器 📷 方法引用 就是这个奇葩语法:: 简洁之极 📷 filter 上面Optional方便过滤空集合对象,这里的filter是过滤空元素 如果集合add空null,就容易NPE啦 📷 map 集合变形,业务代码最常见的 📷 输出名字集合数据 📷 list转换map 📷 输出结果 key就是id,value是student对象 📷 limit 就像mysql的limit num 关键字 📷 输出 第一条数据 skip mysql的limit num,num 关键字
在MySQL中,并不是你建立了索引,并且你在SQL中使用到了该列,MySQL就肯定会使用到那些索引的,有一些情况很可能在你不知不觉中,你就“成功的避开了”MySQL的所有索引。
看这样的业务场景,A系统发送数据到 B、C、D 三个系统,通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢?那如果C系统现在不需要了呢?A系统负责人几乎崩溃......
InnoDB 里面每个事务有一个唯一的事务 ID,叫作 transaction id。它是在事务开始的时候向 InnoDB 的事务系统申请的,是按申请顺序严格递增的。
今天写代码时遇到一个需求是这样的: 取表内最新的一条数据,根据用户名分组 本来以为又是那种 📷 需求,然后就开始写sql,写完一运行,报错。。。 然后发现GROUP BY必须放在ORDER BY的前面 但这样又会导致不能取最新的一条数据 于是用了一个“子查询”的办法解决 <select id="cowBeer" resultType="map" parameterType="map"> SELECT [字段] FROM ( SELECT DISTINCT
事务有四大特性ACID分别是:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)
DWD(Data WareHouse Detail)数据明细层,主要是将从业务数据库中同步过来的ODS层数据进行清洗和整合成相应的事实表。事实表作为数据仓库维度建模的核心,需要紧紧围绕着业务过程来设计。在拿到业务系统的表结构后,进行大概的梳理,再与业务方沟通整个业务过程的流转过程,对业务的整个生命周期进行分析,明确关键的业务步骤,在能满足业务需求的前提下,尽可能设计出更通用的模型。
之前有位小伙伴美团三面,一直被追求「幻读是否被 MySQL 可重复度隔离级别彻底解决了?」
看这么个场景。A 系统发送数据到 BCD 三个系统,通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢?那如果 C 系统现在不需要了呢?A 系统负责人几乎崩溃......
由于项目需要,需要根据条件每次从数据库(mysql)中取出3条数据,然后在客户端对数据进行操作,大概没条会耗时5秒钟左右吧,然后再将这条数据更新回数据库。更新之后还可以再次获取,多个客户端的情况下回出现并发问题,多个客户端同时获得了相同的数据,这就会导致一条数据会被操作多次,这就牵扯到了成本问题。
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