python是后端开发的语言,后端开发指的是所开发的内容不会直接展示在用户的面前。而是在进行数据的处理和逻辑功能的交互,后端也被称之为服务端。
预告: 下一次培训主要面向DBA, 讲一下ora工具的用法与用途,大概需要一天时间.
最近发现还有不少做开发的小伙伴,在写存储过程的时候,在参考已有的不同的写法时,往往很迷茫, 不知道各种写法孰优孰劣,该选用那种写法,以及各种写法优缺点,本文以一个简单的查询存储过程为例,简单说一下各种写法的区别,以及该用那种写法 专业DBA以及熟悉数据库的同学请无视。 废话不多,上代码说明,先造一个测试表待用,简单说明一下这个表的情况 类似订单表,订单表有订单ID,客户ID,订单创建时间等,查询条件是常用的订单ID,客户ID,以及订单创建时间 create table SaleOrder ( id
根据某一条件从数据库表中查询 『有』与『没有』,只有两种状态,那为什么在写 SQL 的时候,还要 SELECT count(*) 呢?
这是2016年8月份上海MOORACLE大会上陈宏义老师(老K)分享的一个案例,将一个merge SQL,通过改写成plsql的方式,大大提高了执行效率。 老虎刘在看到这个案例的时候,开始没有注意到执行计划里面显示的各表实际记录数,不认为plsql的改写方式比分析函数的写法更高效,还与陈老师有过几次邮件讨论,直到后来仔细查看了执行计划。
上面这个回答明显还是不等价,但是有求必应的chatgpt硬着头皮也要回复,于是又变成了下面这样:
上周给南京某客户一个重要业务系统的数据库做优化,能实施的马上做了实施,优化前后性能对比非常明显,系统最为严重的IO负载过重问题基本得到解决:优化前一天的物理读是48亿次,优化后是15亿次,效果那是刚刚的,业务处理效率明显改善,磁盘的寿命也会有大幅提升。 这些还只是优化建议的一部分。
根据某一条件从数据库表中查询 『有』与『没有』,只有两种状态,那为什么在写SQL的时候,还要SELECT count(*) 呢?
最近封装一个轻量级的ORM用到了分页,以前只知道使用Row_Number函数,现在发现sqlserver 新增的 {orderBy} offset {start} rows fetch next {pageSize} rows only 也挺好用的。
这段代码的业务逻辑是找到2019年业务量最多的61秒(我想本意应该是60秒,代码不够严谨)间隔及业务量。
从上面执行计划我们能知道SQL涉及两个表的大小。同时还能知道last_upd字段的谓词条件过滤性很好。实际执行时间接近9.55秒,想用索引用不上。
根据某一条件从数据库表中查询 『有』与『没有』,只有两种状态,那为什么在写SQL的时候,还要SELECT count(*) 呢?无论是刚入道的程序员新星,还是精湛沙场多年的程序员老白,都是一如既往的count
根据某一条件从数据库表中查询 『有』与『没有』,只有两种状态,那为什么在写SQL的时候,还要select count(*)呢? 无论是刚入道的程序员新星,还是精湛沙场多年的程序员老白,都是一如既往的count. 目前多数人的写法 多次 review 代码时,发现如现现象: 业务代码中,需要根据一个或多个条件,查询是否存在记录,不关心有多少条记录。普遍的SQL及代码写法如下 SQL写法: SELECT count(*) FROM table WHERE a = 1 AND b = 2
select distinct owner from tbig where owner is not null;
作为 pandas 教程的第四篇,本篇将对比 sql 语言,学习 pandas 中各种类 sql 操作,文章篇幅较长,可以先收藏后食用,但不可以收藏后积灰~
根据某一条件从数据库表中查询 『有』与『没有』,只有两种状态,那为什么在写SQL的时候,还要select count(*)呢?
根据某一条件从数据库表中查询 『有』与『没有』,只有两种状态,那为什么在写SQL的时候,还要**SELECT count(*) **呢?无论是刚入道的程序员新星,还是精湛沙场多年的程序员老白,都是一如既往的count
根据某一条件从数据库表中查询 『有』与『没有』,只有两种状态,那为什么在写SQL的时候,还要SELECT count(*)呢?
很多系统上线后, 性能问题开发就基本上不管了 , 业务越来越慢的责任都压在DBA身上,而大部分DBA对SQL优化没有深入的研究, 就只能把希望寄托在硬件的改善上.
很长一段时间,我认为后端开发,在安全性方面最容易出问题的地方就在于SQL注入。通过 where 1=1这种魔幻的SQL写法,就可以很容易的对一个存在问题的系统进行攻击,以至于最终演进出sqlmap这样的神器存在。
据孔老先生说,茴香豆的茴字有四种写法,那oracle的分页查询又有多少种写法呢? 分页查询,其实本质上就是topN查询的变种, 如果把topN的一部分结果集去掉,就变成了分页. topN的基本写法,
Python这门万能语言,做什么都能做到简洁明了,就连操作数据库也不例外。这里以MySQL数据库为例,直接上代码吧!
从执行计划看,第一种写法,虽然用到了INDEX RANGE SCAN,但是谓词条件显示的,复合索引签到列id用上了索引,where条件中name相关部分,则是作为过滤条件的,
根据某一条件从数据库表中查询 『有』与『没有』,只有两种状态,那为什么在写SQL的时候,还要SELECT COUNT(*) 呢?
关于并行的使用,我原来所在研发部门(Real-World Performance)的同事陈焕生已经写了3篇非常棒的“深入理解”系列,可以说并行的精华部分都已经涵盖。
本文将探讨在SQL查询中判断某项数据是否存在的方法,避免频繁使用COUNT函数来统计数据的数量。通过使用更加优雅的查询语句,开发者可以在数据库操作中提高效率和可读性。
在2017-07-16的文章 区间检索SQL性能优化方法 中,我使用了创建function的方式,来解决匹配不到区间时的buffer gets过多的性能问题。最近在解决一个客户的多表关联区间检索问题时,又琢磨了一下,发现还是可以直接使用SQL,替代原来的function,SQL还真是博大精深啊。
根据某一条件从数据库表中查询 『有』与『没有』,只有两种状态,那为什么在写SQL的时候,还要SELECT count(*) 呢?无论是刚入道的程序员新星,还是精湛沙场多年的程序员老白,都是一如既往的count。
关于Oracle中的并行,可以说是一把双刃剑,用得好,可以充分利用系统资源,提升数据库的处理能力,用得不好,可能会适得其反。
with as的写法, 有一个专有名词, 叫common table expression, 简称CTE,很多开发人员把使用这种写法当成一个提高SQL执行效率的方法, 事实究竟如何, 请往下看.
在SQL Server中经常会用到模糊匹配字符串的情况,最简单的办法就是使用like关键字(like语法http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms179859.aspx)。但是如果我们使用的前后都加%的方式,是没办法用到索引进行快速查询的,所以很多情况下我们使用左匹配的方式。最常见的一个例子就是在搜索框中,用户输入了一部分关键字,系统可以通过用户的输入进行左匹配,找出相关的结果列出来。使用左匹配的好处是可以使用到SQL Server中对该字段建立的索引,使得查询效率很高,但是不好的SQL语句仍然会导致索引无法使用。
当我们书写一些结构相对复杂的SQL语句时,可能某个子查询在多个层级多个地方存在重复使用的情况,这个时候我们可以使用 with as 语句将其独立出来,极大提高SQL可读性,简化SQL~
最近给几个比较重要的客户优化了几套Oracle数据库, 套用一句名言: 性能好的数据库都是相似的, 性能差的数据库各有各的"不幸". 实际上性能好的数据库基本看不到,除非是一些负载非常小的库. 绝大部分数据库都是处于亚健康状态, 很多拿来做优化的库, 要么是濒临瘫痪,要么是业务用户实在是忍无可忍.
最近在刷LeetCode中数据库题目时,有一道排名题目,用了6种写法分别代表6种SQL思维来实现,想想也算是有趣。
今天有个学员在微信群里问了一个问题 : 书上说exists 子查询带union只能使用filter的执行计划, 但是他实验模拟得到的执行计划却是hash semi join,为什么? 下面是书上写的
laravel模型提供了query builder对象用于组装查询条件并生成PSD查询语句,从而与数据库对话。如果使用and约束条件,这并不难写,无非是 A 成立且 B 成立且 C 成立,然后返回某某数据。
但要注意where 不要省了,省略where 即为笛卡尔集,而且where 条件要有效,
其中这个where1=1是有特殊意义的,包含以下两种情境:动态SQL拼接和查询表结构。
下载:https://github.com/smarty-php/smarty/releases 使用: 1、创建一个文件夹,命名为smarty-demo。 2、下载Smarty对应版本并解压缩到该文件夹中。 3、创建一个PHP文件,命名为index.php,并在文件中添加以下代码:
在多表查询时,on 比 where 更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件,把多个表合成一个临时表后,再由 where 进行过滤,然后再计算,计算完后再由 having 进行过滤。由此可见,要想过滤条件起到正确的作用,首先要明白这个条件应该在什么时候起作用,然后再决定放在那里。
N多年之前,刚刚接触SQL的时候,就被多表查询中的各种内连接,外连接,左外连接,右外连接等各式各样的连接弄的晕头转向。
这里sql语句与请求参数进行了拼接(使用了JDBC API Statement执行sql语句的方法)
MyBatis 是一种持久层框架,介于 JDBC 和 Hibernate 之间。通过 MyBatis 减少了手写 SQL 语句的痛苦,使用者可以灵活使用 SQL 语句,支持高级映射。但是 MyBatis 的推出不是只是为了安全问题,有很多开发认为使用了 MyBatis 就不会存在 SQL 注入了,真的是这样吗?使用了 MyBatis 就不会有 SQL 注入了吗?答案很明显是 NO。MyBatis 它只是一种持久层框架,它并不会为你解决安全问题。当然,如果你能够遵循规范,按照框架推荐的方法开发,自然也就避免 SQL 注入问题了。本文就将 MyBatis 和 SQL 注入这些恩恩怨怨掰扯掰扯。(注本文所说的 MyBatis 默认指的是 Mybatis3)
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