- 对于低性能的SQL语句的定位,最重要也是最有效的方法就是使用执行计划,MySQL提供了explain命令来查看语句的执行计划。 不管是哪种数据库,或者是哪种数据库引擎,在对一条SQL语句进行执行的过程中都会做很多相关的优化,对于查询语句,最重要的优化方式就是使用索引。 而执行计划,就是显示数据库引擎对于SQL语句的执行的详细情况,其中包含了是否使用索引,使用什么索引,使用的索引的相关信息等。... 对于低性能的SQL语句的定位,最重要也是最有效的方法就是使用执行计划,MySQL提供了explain命令来查看语句的执行计划。 不管是哪种数据库,或者是哪种数据库引擎,在对一条SQL语句进行执行的过程中都会做很多相关的优化,对于查询语句,最重要的优化方式就是使用索引。 而执行计划,就是显示数据库引擎对于SQL语句的执行的详细情况,其中包含了是否使用索引,使用什么索引,使用的索引的相关信息等。...
- 性能调优是应用迁移或开发过程中的关键步骤,同时也在整个项目实施过程中占据很大的份量,在很多实施步骤中都需要进行考虑。本篇博文作为《GaussDB(DWS)性能调优系列》的专题文章,主要介绍数据库级别的性能调优思路和总体策略,助力GaussDB DWS使用者深谙调优精髓,更好地完成应用实施过程中的各项调优任务。 性能调优是应用迁移或开发过程中的关键步骤,同时也在整个项目实施过程中占据很大的份量,在很多实施步骤中都需要进行考虑。本篇博文作为《GaussDB(DWS)性能调优系列》的专题文章,主要介绍数据库级别的性能调优思路和总体策略,助力GaussDB DWS使用者深谙调优精髓,更好地完成应用实施过程中的各项调优任务。
- 简介前一篇文章,笔者探讨了如何使用grafana创建插件,以及制作配置面板,本文介绍如何把sql查询结果内的数据显示到pannel面板内。数据准备mysql 数据源drop table if EXISTS `table1`;CREATE TABLE `table1` ( `id` INT ( 11 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `create_time`... 简介前一篇文章,笔者探讨了如何使用grafana创建插件,以及制作配置面板,本文介绍如何把sql查询结果内的数据显示到pannel面板内。数据准备mysql 数据源drop table if EXISTS `table1`;CREATE TABLE `table1` ( `id` INT ( 11 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `create_time`...
- 福哥答案2020-10-11:#福大大架构师每日一题#简单回答:执行计划调优、语句调优、索引调优、设计调优、业务调优。中级回答:时间有限,回答得不全面。1.执行计划调优熟读执行计划,十大参数。2.语句调优尽量全值匹配。范围条件放最后。Null/Not 有影响。3.索引调优最佳左前缀法则。不在索引列上做任何操作。覆盖索引尽量用。不等于要甚用。Like查询要当心。字符类型加引号。OR改UNION... 福哥答案2020-10-11:#福大大架构师每日一题#简单回答:执行计划调优、语句调优、索引调优、设计调优、业务调优。中级回答:时间有限,回答得不全面。1.执行计划调优熟读执行计划,十大参数。2.语句调优尽量全值匹配。范围条件放最后。Null/Not 有影响。3.索引调优最佳左前缀法则。不在索引列上做任何操作。覆盖索引尽量用。不等于要甚用。Like查询要当心。字符类型加引号。OR改UNION...
- 愚公移山的故事想必大家都听过,其实数据库领域也有愚公移山:移走传统主流商业数据库。 愚公移山的故事想必大家都听过,其实数据库领域也有愚公移山:移走传统主流商业数据库。
- 定义:NL2SQL(Natural Language to SQL)旨在将用户的自然语句转为可执行 SQL 语句,从数据库中得到查询结果。任务类型:按照表格划分:1. 单表格NL2SQL:WikiSQL2. 多表格NL2SQL:Spider 按照Query轮数划分:1. 单轮NL2SQL:WikiSQL、Spider2. 多轮N... 定义:NL2SQL(Natural Language to SQL)旨在将用户的自然语句转为可执行 SQL 语句,从数据库中得到查询结果。任务类型:按照表格划分:1. 单表格NL2SQL:WikiSQL2. 多表格NL2SQL:Spider 按照Query轮数划分:1. 单轮NL2SQL:WikiSQL、Spider2. 多轮N...
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- 以一条SQL语句为例,探寻SparkSQL中的代码调用 以一条SQL语句为例,探寻SparkSQL中的代码调用
- Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及 并行化计算的流数据处理引擎。它的大亮点是流处理,是业界顶级的开源流处理 引擎。 Flink适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并发 pipeline处理数据,时延毫秒级,且兼具可靠性。 Flink技术栈如图1-14所示。图 1-14 Flink 技术栈Flink在当前版本中... Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及 并行化计算的流数据处理引擎。它的大亮点是流处理,是业界顶级的开源流处理 引擎。 Flink适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并发 pipeline处理数据,时延毫秒级,且兼具可靠性。 Flink技术栈如图1-14所示。图 1-14 Flink 技术栈Flink在当前版本中...
- CarbonData是一种新型的Apache Hadoop文件格式,使用先进的列式存储、索引、压 缩和编码技术,将数据保存在HDFS中以提高计算效率,有助于加速超过PB数量级的数 据查询,可用于更快的交互查询。同时,CarbonData也是一种将数据源与Spark集成 的高性能分析引擎,用户可使用Spark SQL执行数据查询和分析。 CarbonData主要支持以下特性: ● SQL功能 ... CarbonData是一种新型的Apache Hadoop文件格式,使用先进的列式存储、索引、压 缩和编码技术,将数据保存在HDFS中以提高计算效率,有助于加速超过PB数量级的数 据查询,可用于更快的交互查询。同时,CarbonData也是一种将数据源与Spark集成 的高性能分析引擎,用户可使用Spark SQL执行数据查询和分析。 CarbonData主要支持以下特性: ● SQL功能 ...
- 福哥答案2020-08-17:数据倾斜是大数据领域绕不开的拦路虎,当你所需处理的数据量到达了上亿甚至是千亿条的时候,数据倾斜将是横在你面前一道巨大的坎。很可能有几周甚至几月都要头疼于数据倾斜导致的各类诡异的问题。数据倾斜是指:mapreduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他k... 福哥答案2020-08-17:数据倾斜是大数据领域绕不开的拦路虎,当你所需处理的数据量到达了上亿甚至是千亿条的时候,数据倾斜将是横在你面前一道巨大的坎。很可能有几周甚至几月都要头疼于数据倾斜导致的各类诡异的问题。数据倾斜是指:mapreduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他k...
- 福哥答案2020-07-10:此答案来自群成员:SQL提高查询效率的几点建议1.如果要用子查询,那就用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN。因为EXISTS引入的子查询只是测试是否存在符合子查询中指定条件的行,效率较高。无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的。因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历。2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where ... 福哥答案2020-07-10:此答案来自群成员:SQL提高查询效率的几点建议1.如果要用子查询,那就用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN。因为EXISTS引入的子查询只是测试是否存在符合子查询中指定条件的行,效率较高。无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的。因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历。2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where ...
- 先来了解两个概念:“统计信息”、“执行计划”。什么是统计信息呢?讲这个前得先了解什么是执行计划。一、什么是执行计划?讲执行计划前得先了解下数据库的引擎架构(后续补张引擎架构图在这里)。数据库核心主要由三大引擎组成:SQL引擎、执行引擎和存储引擎。关系数据库到现在这种引擎架构30年来基本保持不变。SQL引擎、执行引擎和存储引擎是DBMS系统的内部强大机制。有了这一套强大的机制,我们只需简单的下... 先来了解两个概念:“统计信息”、“执行计划”。什么是统计信息呢?讲这个前得先了解什么是执行计划。一、什么是执行计划?讲执行计划前得先了解下数据库的引擎架构(后续补张引擎架构图在这里)。数据库核心主要由三大引擎组成:SQL引擎、执行引擎和存储引擎。关系数据库到现在这种引擎架构30年来基本保持不变。SQL引擎、执行引擎和存储引擎是DBMS系统的内部强大机制。有了这一套强大的机制,我们只需简单的下...
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- Spark是一个通用的并行计算框架,由加州伯克利大学的AMP于2009开发,并于2010年进行开源,后续发展为大数据领域的最活跃的开源项目之一。Spark在各大场景中扮演着重要的角色,比如能够进行复杂的批数据处理,基于实时数据流的数据处理和历史数据的交互式查询。在实时大数据应用的场景下,相比于Hadoop的高吞吐,低响应的特点,spark通过内存计算能力极大提高了大数据处理速度,对实... Spark是一个通用的并行计算框架,由加州伯克利大学的AMP于2009开发,并于2010年进行开源,后续发展为大数据领域的最活跃的开源项目之一。Spark在各大场景中扮演着重要的角色,比如能够进行复杂的批数据处理,基于实时数据流的数据处理和历史数据的交互式查询。在实时大数据应用的场景下,相比于Hadoop的高吞吐,低响应的特点,spark通过内存计算能力极大提高了大数据处理速度,对实...
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