在SQL查询语言中,TOP子句是一个非常有用的功能,它允许我们从数据库中提取指定数量的顶部数据记录。本文将深入探讨SQL TOP子句的使用方法,以及在实际应用中的一些常见场景和技巧。
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:
看完上篇是不是觉得n_owned这个为啥没提到,哈哈,今天我们来揭秘,
这个公众号的关注者除了大部分是 Android 工程师之外还有部分后端以及前端同学,我鼓励也非常欢迎大家来投稿,其实我们并不需要把自己限定在某个领域,多学学其他语言也是非常不错的,欢迎投稿!~ 另外大家不要觉得自己写不好,不用怕,我可以指导你,Leon 同学在我指导下就改了几版,进步非常大,写文章既能让自己加深印象又能帮助别人,何乐不为呢?
老婆急的直挠头:冬,冬,冬...,它跟天气有什么关系啊,那春天来了不应该是小草绿了吗
上篇文章说了我们可以用begin 和statr transaction,提交可以commit,rollback回滚,可以指定回滚到保存点,也可以设置全局变量set autocommit off。也会隐式提交,比如开启事务后,如果操作或者新增了表,比如create table等语句,会隐式提交前面的sql。
注意:在删除表中的记录时要小心!请注意DELETE语句中的WHERE子句。WHERE子句指定应删除哪些记录。如果省略WHERE子句,将会删除表中的所有记录!
每个用户都有自己的个人空间,当有其他用户来访问的时候,需要添加访客记录,并且更新为最新的访客,这里设计到一个坑,如果存在这个用户的访问记录需要更新用户的最后访问时间。那这个需求在技术维度来说,有什么特点吗?
对于 SQL 语句的执行来说,定位 B-TREE 索引中的一条记录,是个举足轻重的能力。
对于rownum来说它是oracle系统顺序分配为从查询返回的行的编号,返回的第一行分配的是1,第二行是2,依此类推,这个伪字段可以用于限制查询返回的总行数,且rownum不能以任何表的名称作为前缀。
N-最短路径 是中科院分词工具NLPIR进行分词用到的一个重要算法,张华平、刘群老师在论文《基于N-最短路径方法的中文词语粗分模型》中做了比较详细的介绍。该算法算法基本思想很简单,就是给定一待处理字串,根据词典,找出词典中所有可能的词,构造出字串的一个有向无环图,算出从开始到结束所有路径中最短的前N条路径。因为允许相等长度的路径并列,故最终的结果集合会大于或等于N。
在执行update语句时,InnoDB对更新主键和不更新主键这两种情况有截然不同的处理方式。
答:由于每个槽都是挨着的,所以,我们可以通过找到前一个槽中的最大主键值记录,这个记录的下一条记录(next_record),就是本槽的最小主键值记录。
分析MySQL语句查询性能的方法除了使用 EXPLAIN 输出执行计划,还可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句,我们将超过指定时间的SQL语句查询称为“慢查询”。
小结一下 git log 命令的使用 git log 命令形式: git log [<options>] [<since>..<until>] [[--] <path>...] 不带参时: 列出所有历史记录,最近的排在最上方 默认输出commit hash, author, date, commit message 记录过多时按Page Up、Page Down、↓、↑来控制显示 按q退出历史记录 带参时: 常用参数列举 参数 作用 -n 显示前n条 --stat 显示每次更新的修改文件的统计信息(列出修
好久好久没写博客了。。最近忽略了学习安全。今天抽时间回头重温了一下floor的报错注入,收获颇多
1. 邻接矩阵 ---- 思想: 利用二维数组 g[N][N] 存储所有的点到点的权值。 其中 N 为点的数量,g[i][j] 表示点 i 到点 j 的权值。 图片 应用: 只在点数不多的稠密图使用。 大部分情况下点的数量 $n = 10^3$,边的数量 $m = 10^6$。 示例: 现有 n 个点共 m 条边,以及每条边的起始点和终点及权值。 这些点和边共同构成一个有向图。 存储这些信息并输出。 图片 输入: 4 5 1 2 20 1 4 40 2 3 50 2 4 60 3 2 30 代码: #in
一、什么是history 在bash功能中,它能记忆使用过的命令,这个功能最大的好处就是可以查询曾经做过的举动! 从而可以知道你的运行步骤,那么就可以追踪你曾下达过的命令,以作为除错的工具!
输出: No.1:6, times:3 No.2:5, times:2 No.3:2, times:1
感谢大家的支持!!! 昨天发了一个邀请,邀请大家帮忙测试,效果还可以,下面小结一下: 通过内部的计数器得知:访问次数是1071(其中有好多是自己点的:)),人数不是太理想,本来是想看看上万人同时访问的情况:) 系统资源的占用情况 内存 —— 很理想。SQL占用的内存最大也没有超过65M,一般是在35M左右;asp.net占用的内存最大也没有超过40M,一般是在25M左右。 CPU:8%左右,由于访问次数不多,也不够集中,所以这个数值也说明不了什么。自己连续点了n次下一页,发现CPU的使用率飘高,达到了
这样写看起来很正常,但实际在数据量大了之后,使用起来开始出现问题,越来越慢,慢到不可接受,甚至影响其他的读写操作。
由于一次导入千万条数据性能较低,因此决定把后面的1000万行,拆分为两部分,分两次导入,如下操作:
Linux的man很强大,该手册分成很多section,使用man时可以指定不同的section来浏览,各个section意义如下:
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10,意思是运行10S以上的语句。默认情况下,Mysql数据库并不启动慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数,当然,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据库表。
offset:表⽰偏移量,通俗点讲就是跳过多少⾏,offset可以省略,默认为0,表
目录预览 数据库多版本读场景 MVCC实现原理 1、通过DB_ROLL_PT 回溯查找数据历史版本 2、通过read view判断行记录是否可见 MVCC解决了什么问题 MySQL代码分析 1、 InnoDB隐藏字段源码分析 2、InnoDB判断事务可见性源码分析 数据库多版本读场景 session 1session 2select a from test; return a = 10 start transaction; update test set
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 「前言」 InnoDB层的文件除日志文件外,都具有较为统一的物理结构。所有物理文件由页(page 或 block)构成,在未被压缩情况下,一个页的大小为UNIV_PAGE_SIZE(16384,16K)。不同用途的页具有相同格式的文件头和文件尾,其中记录了页面校验值、页面编号、表空间编号、LSN等通用信息。根据不同的应用场景和功能可以将页面分为多种类型,比如:每隔一定数量的页面后会使用extern描述页来记录每页空闲与否;Inode页面用于存储segment信息
MySQL的limit m n工作原理就是先读取前面m+n条记录,然后抛弃前m条,读后面n条想要的,所以m越大,偏移量越大,性能就越差。
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GROUP_CONCAT函数可以将每个分组内的数据连接起来,形成一个字符串,按照分类和类型进行分组,使用group_concat知道组内的所有记录id
history 命令用于显示用户以前执行过的历史命令,并且能对历史命令进行追加和删除等操作。
传统分页查询:SELECT c1,c2,cn… FROM table LIMIT n,m
SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like ‘刘%’
比较基础与常见的语法,如:firstobs,obs,end...,firstobs表示从数据集第某行记录开始,obs表示读取到第某行记录。end为一个“指针”指向最后一条记录。来看看一个例子~
前面说了redo日志为了保证系统宕机的情况下,能够恢复数据,恢复数据是在以checkpoint_lsn为起始位子来恢复,在该值之前的都是已经持久化到磁盘的,可以为了提升效率而放弃,而之后的数据,也可能在checkpoint之后,被后台异步运行的线程刷新到磁盘,这时候如果file header里file_page_lsn值大于checkpoint_lsn值,代表已经持久化,也可以跳过。还有会吧同一个页的space id和page number放入一个hash表,这样避免同一个页反复I/O插入。
在MySQL中,只有一种Join算法,就是大名鼎鼎的NestedLoop Join 对左表进行遍历,拿一条数据和右表的每条数据进行比对,如果找到N条匹配的,此条左表记录分别和这N条右表记录组合为N条记录,放到结果集合中,如果还有第三个表参与Join,则把前两个表的Join结果集作为循环基础数据,再一次通过循环查询条件到第三个表中查询数据,如此往复 示例 有3个表: user_group 用户组 group_message 组消息 group_message_content 消息内容 想要取得某个用户所在组的
一查询数值型数据: SELECT * FROM tb_name WHERE sum > 100; 查询谓词:>,=,<,<>,!=,!>,!<,=>,=<
Es低版本(1.x)的scroll操作还有一个变种:scan,其在指定size时真实返回的是size * num_of_shards条数据,比如scan请求返回size=10条数据,而索引本身有5个shard,那么一次scan将返回10*5=50条数据,另外在第一次请求时只执行初始化操作,不会返回数据,在第二次请求时才会返回数据。
现有一个加权无向连通图。 给你一个正整数 n ,表示图中有 n 个节点,并按从 1 到 n 给节点编号;另给你一个数组 edges ,其中每个 edges[i] = [ui, vi, weighti] 表示存在一条位于节点 ui 和 vi 之间的边,这条边的权重为 weighti 。
1. 锁类型 锁是数据库区别与文件系统的一个关键特性,锁机制用于管理对共享资源的并发访问。 InnoDB使用的锁类型,分别有: 共享锁(S)和排他锁(X) 意向锁(IS和IX) 自增长锁(AUTO-INC Locks) 1.1. 共享锁和排他锁 InnoDB实现了两种标准的行级锁:共享锁(S)和排他锁(X) 共享锁:允许持有该锁的事务读取行记录。如果事务 T1 拥有记录 r 的 S 锁,事务 T2 对记录 r 加锁请求:若想要加 S 锁,能马上获得;若想要获得 X 锁,则请求会阻塞。 排他锁:允许持有该锁
迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
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该语句会命中d=5一行,对应主键id=5。 因此在select 语句执行完后,id=5一行会加写锁。因两阶段锁协议,写锁会在执行commit语句时释放。
上篇文章我们说了,索引页分为7个部分,其中free space会给user recoreds分配空间存储真实数据,直到用完申请新的页。查询拥有page directory,会分成不同的槽点,最小槽点有一个值,最大槽点有1~8个值,查询的时候用二分查找法定位id的槽点,然后遍历当前槽点就好。
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从这篇文章开始,将对InnoDB的行格式和页结构进行介绍,这里主要介绍一下InnoDB的行格式,但是在故事的开始,都来提一下吧
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