pg_stat_statements是PG中监控数据库活动的重要插件,通过它可以获得SQL的统计信息,例如该SQL被调用了多少次,返回了多少记录,在读写数据上花了多少时间,这个对于监控数据库很有帮助。默认情况下,这个插件可以统计5000个SQL,如果不够可以调整pg_stat_statements.max这个GUC。 一般情况下,可以通过源码安装该插件: 1、 先编译安装pgsql 2、在pg源码的目录下执行 make install -C contrib/pg_stat_statements
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》,真心觉得讲的不错,把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家,有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
在需要输出网站用户注册数或者插入数据之前判断是否有重复记录时,就需要获取满足条件的MySQL查询的记录数目,接下来介绍两种查询统计方法,感兴趣的朋友可以了解下啊,或许对你有所帮助
在平常的工作中,后端开发或者数据库管理员应该是接触到SQL编写场景最频繁的用户,虽然,我们能够正常的通过需求完成SQL语句的编写,但是还是存在许多的小伙伴对SQL的执行顺序不了解的。其实,了解SQL的执行顺序对我们编写SQL、理解SQL、优化SQL都有很大的帮助,所以在在开始讲解Group by的使用之前,先简单了解下SQL执行的一个顺序。
sql DISTINCT去掉重复的数据统计方法(2009-01-13 15:05:43)转载 标签:sqldistinct杂谈 分类:sql
3.Oracle在执行IN子查询时,首先执行子查询,将查询结果放入临时表再执行主查询。而EXIST则是首先检查主查询,然后运行子查询直到找到第一个匹配项。NOT EXISTS比NOT IN效率稍高。但具体在选择IN或EXIST操作时,要根据主子表数据量大小来具体考虑。
Non_unique:如果是唯一索引,则值为 0,如果可以有重复值,则值为 1 Key_name:索引名字 Seq_in_index:索引中的列序号,比如联合索引 idx_a_b_c (a,b,c) ,那么三个字段分别对应 1,2,3 Column_name:字段名 Collation:字段在索引中的排序方式,A 表示升序,NULL 表示未排序 Cardinality:索引中不重复记录数量的预估值,该值等会儿会详细讲解 Sub_part:如果是前缀索引,则会显示索引字符的数量;如果是对整列进行索引,则该字段值为 NULL Null:如果列可能包含空值,则该字段为 YES;如果不包含空值,则该字段值为 ’ ’ Index_type:索引类型,包括 BTREE、FULLTEXT、HASH、RTREE 等
@[TOC](达梦(DM) SQL调优) 说到SQL调优,那可以说是开发者日常开发过程中经常会遇到的问题,不管你使用的是开源Mysql数据库,还是云原生数据库,或者是其他数据库,SQL调优的问题都是一个长期且久远的事。由于最近的项目使用的是DM数据库,那么这里就基于DM数据库SQL调优来浅谈一下吧。 SQL 调优 SQL 调优作为数据库性能调优中的最后一个环节,对查询性能产生着直接的影响。SQL 调优的整体目标简单的说就是使用最优的执行计划,这意味着 IO 以及 CPU 代价最小,来达到最大的查询性能。
这部分用户占当时新增用户的比例即是留存率,会按照每隔1单位时间(例日、周、月)来进行统计。
一.SQL语言的使用 1.IN 操作符 用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂,这比较适合现代软件开发的风格。 但是用IN的SQL性能总是比较低的,从Oracle执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别: ORACLE试图将其转换成多个表的连接,如果转换不成功则先执行IN里面的子查询,再查询外层的表记录,如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。 由此可见用IN的SQL至少多了一个转换的过程。一般的SQL都可以转换成功,但对于含有分组统计等方面的SQL就不能转换了。
SQL删除和替换语句 #统计重复链接个数 当count=1统计非重复的个数select link,count(*) as count from tableName group by link having count>1;Select * From 表 Where 重复字段 In (Select 重复字段 From 表 Group By 重复字段 Having Count(*)>1);#根据link判断 列出重复的记录SELECT id,name FROM tableName a WHERE ((SELEC
用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂,这比较适合现代软件开发的风格。
1、我们都知道在SQL中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的,但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数。
最近有很多人在问,我是如何收集网络的数据,如何进行数据处理、数据分析以及可视化呈现的。
因为数据是随机生成的,我们需要检查是否有出现这种情况:name、subject、time、grade4个字段相同,但是score出现了两次,防止数据不规范。写了一个循环来进行判断:
某游戏公司为了监测新上市游戏APP的受欢迎程度,通过数据来分析用户的总数、用户的平均年龄及活跃用户(连续两天访问)的总数和平均年龄。以下表格为用户登录信息表明细。
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最近拜读《收获,不止SQL优化》一书,并做了笔记,方便自己以后回顾,同时放在网上或许也有益于别人
1. 之前我们所学的都是DDL语句,接下来所学的才是真正的DML语句。 插入数据的sql语句就是insert into table_name (column1, column2, ……) values (data1, data2, ……),values左边的括号不加时,默认代表对表的所有列进行插入,不忽略任何一列,加上括号时,可以自己指定某些列进行插入,但值得注意的是如果某些列没有default约束,你还将其忽略进行数据插入的话,则插入数据的操作一定会失败。values右边的括号个数表示向表中插入几行的数据,括号中用逗号分隔开来的数据分别一 一对应表中的列字段。
SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like ‘刘%’
读取不重复的数据可以在 SELECT 语句中使用 DISTINCT 关键字来过滤重复数据。
求结果:select "1"? 查找包含"objs"的表?查找包含"o"的数据库? 求今天距离2002年有多少年,多少天? 请用一句SQL获取最后更新的事务号(ID) 有如下两个表: ①请查
目前,Hive底层使用MapReduce作为实际计算框架,SQL的交互方式隐藏了大部分MapReduce的细节。这种细节的隐藏在带来便利性的同时,也对计算作业的调优带来了一定的难度。未经优化的SQL语句转化后的MapReduce作业,它的运行效率可能大大低于用户的预期。本文我们就来分析一个简单语句的优化过程。
在数据库系统中,SQL语句不区分大小写(建议用大写) SQL语句可单行或多行书写,以“;”结尾 关键词不能跨多行或简写 用空格和缩进来提高语句的可读性 子句通常位于独立行,便于编辑,提高可读性 注释: SQL标准: /*注释内容*/ 多行注释 -- 注释内容 单行注释,注意有空格 MySQL注释: #
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质:有扎实的 SQL 基础,熟练使用 Excel,有统计学基础,至少掌握一门数据挖掘语言(R、SAS、Python、SPSS),有良好的沟通和表达能力,做好不断学习的准备,有较强的数据敏感度和逻辑思维能力,深入了解业务,有管理者思维,能站在管理者的角度考虑问题。
通过12c的自动重新优化(Automatic Reoptimization 以后简称AR)功能, Oracle进一步的扩展和增强了11gR2版本的基数反馈(CFB)功能,来重新优化重复执行的SQL。
转载自:https://www.cnblogs.com/leonlee/p/6042461.html
数据正在变得越来越常见,小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……,大到企业的销售、运营数据,产品的生产数据,交通网络数据……
通常事务的隔离级别定义为以下4种(基于3种在并发事务中需要避免的现象来划分的):
一查询数值型数据: SELECT * FROM tb_name WHERE sum > 100; 查询谓词:>,=,<,<>,!=,!>,!<,=>,=<
玩 SQL 1 - 2 年的朋友,对于 Execution Plan (执行计划)估计不陌生了。但也有特例,3 - 4 年的朋友有时候也不知道如何查看 Execution Plan. 这事儿我还真见的不少。
在可重复读隔离级别下,事务在启动的时候就拍另一个快照。注意,这个快照时基于整库的。
网名 bisal ,具有十年以上的应用运维工作经验,目前主要从事数据库应用研发能力提升和技术管理相关的工作,Oracle ACE ,腾讯云TVP,拥有 Oracle OCM & OCP 、EXIN DevOps Master 、SCJP 等国际认证,国内首批 Oracle YEP 成员,OCMU 成员,《DevOps 最佳实践》中文译者之一,CSDN & ITPub 专家博主,公众号"bisal的个人杂货铺",长期坚持分享技术文章,多次在线上和线下分享技术主题。
谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感,从而进行针对性的预防;淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析,为你精准推荐商品;口碑极好的网易云音乐,通过其相似性算法,为不同的人量身定制每日歌单……
大家好,前面介绍了Access数据库表部分的内容,后面开始介绍Access数据库查询部分的内容。
编辑手记:在Oracle数据库中,版本变化带来的一大挑战就是SQL执行计划的稳定性,为此Oracle经历了从Outline到Profile的特性演进,本文带大家一起来了解一下Profile的特性和使用。 SQL Profiles 是 Oracle 10g 引入的一项新特性,并且在11g中被广泛的使用,其核心功能可以说是 Outlines 的进化。Outlines 能够实现的功能 SQL Profiles 也完全能够实现,而 SQL Profiles 具有 Outlines 不具备的优化,个人认为最重要的有2
MySQL中的聚合函数用于对数据进行计算和统计,常见的聚合函数包括下面列举出来的聚合函数:
根据实际应用场景划分,SQL语句可分为统计类、查询类、更新类等不同类型。在语句设计中,核心关注点是优化执行效率,旨在降低语句执行耗时,并最小化对CPU、内存、I/O以及网络带宽等资源的消耗。为提高效率,通常采用一系列手段,包括充分利用索引、缩小操作粒度、简化操作复杂度等。下面我们先来看一下统计类语句的注意事项。
如果在第一条SQL语句执行成功后,在执行第二条SQL语句之前,程序被中断了(可能是抛出了某个异常,也可能是其他什么原因),那么李四的账户没有加上100元,而张三却减去了100元。这肯定是不行的!
最近在做一个批量数据导入到MySQL数据库的功能,从批量导入就可以知道,这样的数据在插入数据库之前是不会进行重复判断的,因此只有在全部数据导入进去以后在执行一条语句进行删除,保证数据唯一性。
解决: User::find()->select(“id”)->groupBy([‘xid’])->where([‘<>’,’xid’, 0]) ->andWhere([‘<>’,’province_id’, 0]) ->orderBy(‘xid DESC’)->asArray()->all();
在MySQL数据库中,经常会遇到需要对数据进行分组和去重的情况。为了达到这个目的,我们通常会使用GROUP BY和DISTINCT这两个关键字。虽然它们都可以用于去重,但是它们具有不同的用法和效果。本文将详细解析MySQL中的GROUP BY和DISTINCT的用法,并比较它们对同一字段的去重效果是否相同。
之前文章有写过关于基于Operator操作符Selectivity选择率讲解,“Hive优化器原理与源码解析系列—统计信息之选择性和基数”,其中有讲过详细讲解Cardinality基数和Selectivity选择率的计算。但这篇文章主要内容讲述stats统计信息模块关于Predicate谓词的Selectivity选择率的讲解,为了方便讲述。这里还是先简单提一下Cardinality基数和Selectivity选择率概念:
以互联网行业来说,在移动互联网发展比较成熟的现在,流量见顶,红利消失,企业竞争日趋惨烈,获取新增用户的成本日益增高。很多企业开始意识到不能一味的通过补贴、价格战、广告投放这种简单粗暴的方式抢占市场,这样的运作模式很难长时间维系。而通过精细化和数据化运营来降低成本、提升效率、最大化单用户价值的理念逐渐被越来越多的企业所接受。精细化和数据化运营的前提是要建立起一套完善的数据指标体系,借助这个数据指标体系企业可以有多方面的用途:
最近做查询时,写的一条查询语句用了两个IN,导致tuexdo服务积压了不少,用户没骂就不错了。最后经过技术经理的点拨,sql语句性能提升了大约10倍,主要用了表连接、建索引、exists。这才感叹SQL性能优化的重要性啊,网上搜了半天,找到一篇令我非常满意的日志,忍不住分享之:
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同事提了一个 MySQL 数据库中 SQL 统计数据的问题,我用测试数据模拟一下,如下所示,表 tt 有三个字段,code 是标识名称,cdate 是对应的日期,ctotal是个统计值
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