查询建立时间 --表 select * from sysobjects where id=object_id(N'表名') and xtype='U' --表的结构 select * from... syscolumns where id=object_id(N'表名') --存储过程 select * from sysobjects where id=object_id(N'存储过程名...') and xtype='P' 查询最后修改时间 --存储过程 select name,modify_date from sys.all_objects where type='P' order...desc --触发器 select name,modify_date from sys.all_objects where type='TR' order by modify_date desc --表
txtDatabase.Text; //数据库 args[4] = "-i " + AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory + "Install.sql..."; //sql脚本路径 //执行 textBox1.Text = CommandLine("osql.exe", args); }
问题的风险及影响影响跑批性能问题影响的版本YashanDB版本：23.2及以上所有版本解决方法及规避方式存储过程跑批在多个客户中出现过，在多次实践中，得出相关最佳配置，供参考如下。...1、空间划分评估好提前规划好表空间，一次性把文件扩好，避免在跑批过程扩文件。...挂载多个磁盘，REDO和dbfiles划分不同盘（REDO有大量的读写，和dbfiles在不同的盘，可以充分利用IO）REDO文件个数及大小：10个REDO文件，每个2G（文件足够大，避免日志追尾）2、...pool + dc查看V$global_mpool核查各项内存的消耗情况做调整， 具体参考SQL_POOL_SIZE根据实际情况调整百分比对应sql main pool 在share pool的占比，...根据实际情况调整百分比pl sql pool在share pool中占比大小_PROCEDURE_LOCK_TIMEOUT100存储过程编译等待超时的时间，单位为秒。
index） 按字段个数划分 单一索引 联合索引 最左匹配原则 按索引结构划分 使用总结 推荐使用 不推荐使用或索引失效情况 概览 索引定义 索引是一种专门用于帮助 SQL 高效获取数据的数据结构，一个常用的例子是...索引类型 按功能逻辑划分 从功能逻辑来划分，索引主要分为 普通索引、唯一索引、主键索引和全文索引 普通索引 最基本的索引，它没有任何限制。...按物理实现划分 按物理实现方式来划分，通常可以分为聚集索引和非聚集索引。...非聚集索引（non-clustered index） 非聚集索引虽然索引项是顺序存储的，但是索引项对应的内容是随机存储的，系统会维护单独的索引表来存储索引。...按字段个数划分 按字段个数可以把索引分为单一索引和联合索引。 单一索引 索引字段只有一列时为单一索引，上述所有索引都是单一索引。 联合索引 将多个字段组合在一起创建的索引叫联合索引。
一、什么是分区表 MySQL分区表是指将一个逻辑表分解成多个分区表，以存储和管理物理数据的技术。...RANGE分区表可以使用任何能够进行比较大小的数据类型，如整数、日期等。适用于记录按区百分比分布更均匀的数据表regions这类数据。 HASH分区：根据哈希函数将行数据分配到分区中。...此方法适用于任何数据类型，并且具有随机性。此类型的分区通常用于随机分布的数据，如日志数据。 LIST分区：List分区使用一个列表定义分区，每个分区包含了特定的值集合。...此SQL语句根据订单下单时间的年份，将数据分别划分到三个分区中，分别是p_2021、p_2022和p_2023。 2....六、总结 MySQL分区表是一种将单个表的数据划分到多个分区中的数据库技术，可以提高查询性能和缩短查询时间，特点包括支持多种分区类型和分区键、根据业务需求进行选择，设计分区表需要考虑多个因素，如数据量、
（2）主存储器：又称主存或内存。计算机中每一条指令的执行或对每个数据的操作，都是作用于驻留在主存的信息上。特点：随机访问和易失性。...磁盘读写效率主要取决于寻道和旋转操作，磁盘的调度策略的目的是减少机械运动。 优化寻道时间的策略： （1）先来先服务。按访问请求的先后顺序处理各请求，未做任何优化，效率低，适于稀疏的请求。...3.SQL server的存储体系结构 （1）页 在SQL server中，数据存储的基本单位是页，即为数据库中的数据文件分配的磁盘空间可以从逻辑上划分成页。...4.SQL server的I/O体系结构 数据库的主要用途是存储和检索数据。因此，执行大量的磁盘读取和写入是数据库的本质特征之一。磁盘I/O操作会占用很多资源，并且需要相对较长的时间才能完成。...SQL server实例中的I/O划分为逻辑I/O和物理I/O。每次数据库引擎请求高速缓存中的页时都将发生逻辑读取。如果数据库引擎所请求的页不在高速缓存中，则执行物理读取，将该页读取高速缓存。
每表文件表空间还支持动态和压缩行格式以及相关功能 innodb_file_per_table=on -- 设置的模式要包含NO_ENGINE_SUBSTITUTION，这样创建表的时候，有不支持的存储引擎直接报错...，而不是替换成innodb sql_mode=NO_ENGINE_SUBSTITUTION -- [mysqld]设置默认存储引擎 default-storage-engine=innodb --...而1 连续模式可以保证 -- 1 连续锁模式：使用表级AUTO-INC锁，可以安全地用于基于语句的复制 -- 2 “交错”锁定模式:最快和最具可伸缩性的锁定模式，但在从二进制日志重放SQL语句时，使用基于语句的复制或恢复方案是不安全的...innodb_idle_flush_pct 14,保存和恢复缓冲池状态 -- 默认为25，关机时存储的最近使用的页面的百分比,存储在文件ib_buffer_pool里，文件名和位置可以用innodb_buffer_pool_filename...为将来的增长保留一定百分比的页面，以便可以连续地分配B树中的页面。 -- 修改保留页百分比的能力允许对InnoDB进行微调，以解决数据碎片或存储空间使用效率低下的问题。
Sqoop：离线数据同步：采集数据库的数据 数据存储 HDFS：分布式离线文件存储系统 Hive：离线数据仓库 将HDFS上的文件映射成了表的结构，让用户可以通过数据库和表的形式来管理大数据...…… 都不支持SQL语句，存储的数据也有固定的格式 每种数据库都有自己的API方式 1、数据库设计 2、数据表设计 Table：表，Hbase中的每张表都必须属于某一个Namespace...：分区，Hbase中任何一张都可以有多个分区，数据存储在表的分区中，每个分区存储在不同的机器上 非常类似于HDFS中Block的概念 划分规则：范围分区 HDFS设计 文件夹 文件...划分Block：根据每128M划分一个块 每个Block存储在不同的机器上 Hbase设计 Namespace Table：分布式表 划分Region/Part 存储在不同的机器上：...列族的设计：加快数据的读取性能 Rowkey构建索引，基于有序的文件数据 按列存储 3、设计 MySQL：按行存储，最小的操作单元是行 insert：插入一行 delete：删除一行 …… Hbase
将数据划分为多个表并在这些表之间建立关系对于高效的SQL是必不可少的。描述了以下优化表定义的操作。...这些操作要求定义表，但不要求用数据填充表:数据存储策略：可以选择使用%Storage.Persistent、%Storage.SQL或自定义存储来存储数据。...表数据优化根据对表中典型数据的分析，可以执行以下操作来优化表访问：Tune Table：检查典型的表数据并生成ExtentSize(行数)、选择性(具有特定值的行的百分比)和BlockCount元数据。...选择性和异常值选择性：确定某个字段具有特定值的行的百分比，以及某个值是否为异常值，该值明显比该字段的其他值更常见。...分片环境中的最佳性能通常是通过组合使用分片表(通常非常大的表)和非分片表来实现的快速命令InterSystems SQL支持快速选择、快速插入和快速截断表。
1）key 分布不均匀; 2）业务数据本身的特性; 3）建表时考虑不周; 4）某些 SQL 语句本身就有数据倾斜; 如何避免：对于 key 为空产生的数据倾斜，可以对其赋予一个随机值。...2）SQL 语句调节： ① 选用 join key 分布最均匀的表作为驱动表。做好列裁剪和 filter 操作，以达到两表做 join 的时候，数据量相对变小的效果。...目前 Hive 将元数据存储在 RDBMS 中，比如存储在 MySQL、Derby 中。元数据信息包括：存在的表、表的列、权限和更多的其他信息。...优势是文件和 hadoop api 中的 MapFile 是相互兼容的 3、RCFile 存储方式：数据按行分块，每块按列存储。...存储方式：数据按行分块 每块按照列存储。
功能：Hbase是一个分布式的、基于分布式内存和HDFS的按列存储的、NoSQL数据库 应用：Hbase适合于需要实时的对大量数据进行快速、随机读写访问的场景 问题02：Hbase有什么特点？...分布式的，可以实现高并发的数据读写 上层构建分布式内存，可以实现高性能、随机、实时的读写 底层基于HDFS，可以实现大数据 按列存储，基于列实现数据存储，灵活性更高 问题03：Hbase...，底层HDFS,分布式的、基于内存和HDFS的、按列存储的高性能快速实时随机读写数据的大数据NoSQL数据库存储系统 问题09：请简述Hbase的分布式主从架构 主节点：HMaster：管理节点...的关系 Table是Hbase中的表对象，一张表可以划分为多个Region分区 RegionServer是Hbase中实现数据存储的节点，负责存储每个Region 问题11：表的Region的划分规则及数据写入分区的规则是什么...Phoenix是一个专门为Hbase设计的SQL on Hbase的工具 底层通过Hbase API和大量的协处理器实现 可以实现基于SQL访问Hbase以及构建维护二级索引等功能 问题19：什么是二级索引
本章首先介绍如何通过存储过程随机生成大量随机数据作为 EXPLIAN 的测试数据，然后通过例子详解 EXPLIAN 用法以及各字段含义，最后对 EXPLIAN 用途进行总结。...内存表插入速度快的特点，先利用函数和存储过程在内存表中生成数据，然后再从内存表插入普通表中。...创建普通表，参数设置和内存表相同，否则从内存表往普通标导入数据会报错。...ref - 和索引进行比较的列 和索引进行比较的列，表示哪些列或常量与键列中命名的索引相比较，以从表中选择行。...filtered - 按表条件过滤的行百分比 按表条件过滤的行百分比，该列表示将被表条件过滤的表行的估计百分比。最大值为100，这意味着没有发生行过滤。值从100下降表明过滤量增加。
优化表计算的值包括扩展大小、选择性、异常值选择性、平均字段大小和块计数 导出和重新导入优选表统计数据 扩展大小、选择性和块数(ExtentSize, Selectivity, and BlockCount...Selectivity为查询使用的每列计算的DISTINCT值的百分比。 查询使用的每个SQL映射的块计数。 为了确保查询优化器能够做出正确的决策，正确设置这些值非常重要。...如果表有真实的(或真实的)数据，可以使用管理门户中的调优表功能自动计算和设置它的区段大小值; Selectivity 在InterSystems SQL表(类)中，每个列(属性)都有一个与之相关联的选择性值...例如，假设一个表包含一个性别列，其值大致均匀分布在“M”和“F”之间。性别栏的选择值将为50%。更具区分性的特性(例如街道名称Street Name)的选择性值通常只有很小的百分比。...请注意，视图的行分布可能与源表不同。 这可能会影响视场选择性的精度。 BlockCount 当编译一个持久化类时，类编译器会根据区段大小和属性定义计算每个SQL映射使用的映射块的大致数量。
sql执行没错(不能超过1行数据，subquery return more than 1 row) dependent subquery 必须依附于外面的值 scala subquery(和外部有关系的标量子查询...，不一定准 1.10 filter 和rows一样是预估值，非100的情况是extra有using where关键字，表示从存储引擎中拿到数据后再加工的比例 5.7开始该值比较准确 1.11 Extra...status like '%tmp%' max_heap_table_size和tmp_table_size(不一致时以小的为准) Using where 一般和filtered，rows一起看 表示从存储引擎中拿到数据再过滤...rows是存储引擎中拿数据的预估值，filtered是再过滤的百分比 Using index condition 必须是二级索引才有,且有索引后面部分无法使用时，回表次数很大，效果更好 optimizer_switch...='index_condition_pushdown=on' Using MRR optimizer_switdch='mrr_cost_based=0ff' 回表之前先排序，降低随机io Range
表的SQL Map Name、BlockCount和Source of BlockCount。 区段大小和行计数 从管理门户运行Tune Table工具时，ExtentSize是表中当前行的实际计数。...当表包含大量行时，最好对较少的行执行分析。可以使用SQL tune table命令并指定%SAMPLE_PERCENT来仅对总行的一定百分比执行分析。...如果已知未编制索引的字段具有在测试100,000条随机选择的记录中可能检测不到的其他值，则应手动设置选择性和离群值选择性。...无法继承类存储定义中映射的BlockCount。BlockCount只能出现在映射起源的类的存储定义中。...如果映射源自超类，则$SYSTEM.SQL.Stats.Table.Import()仅设置投影表的BlockCount元数据，而不设置类存储BlockCount元数据。
在本地模式下，每个Hive客户端都会打开到数据存储的连接并在该连接上请求SQL查询。...优势是文件和hadoop api中的MapFile是相互兼容的 3、RCFile 存储方式：数据按行分块，每块按列存储。...，并且能跳过不必要的列读取； 4、ORCFile 存储方式：数据按行分块 每块按照列存储。...（1）key分布不均匀; （2）业务数据本身的特性; （3）建表时考虑不周; （4）某些SQL语句本身就有数据倾斜; 如何避免：对于key为空产生的数据倾斜，可以对其赋予一个随机值。 ...（2）SQL 语句调节： ① 选用join key分布最均匀的表作为驱动表。做好列裁剪和filter操作，以达到两表做join 的时候，数据量相对变小的效果。
从Oracle8i开始Oracle提供采样表扫描特性。 Oracle访问数据的基本方法有: 1.全表扫描 2.采样表扫描 全表扫描(Full table Scan) 全表扫描返回表中所有的记录。...采样表扫描(sample table scan) 采样表扫描返回表中随机采样数据。 这种访问方式需要在FROM语句中包含SAMPLE选项或者SAMPLE BLOCK选项....SAMPLE选项: 当按行采样来执行一个采样表扫描时，Oracle从表中读取特定百分比的记录，并判断是否满足WHERE子句以返回结果。...SAMPLE BLOCK选项: 使用此选项时，Oracle读取特定百分比的BLOCK，考查结果集是否满足WHERE条件以返回满足条件的纪录....主要注意以下几点: 1.sample只对单表生效，不能用于表连接和远程表 2.sample会使SQL自动使用CBO 本文作者: eygle,Oracle技术关注者,来自中国最大的Oracle技术论坛
当我第一次学习 SQL 时，计算一组个人贡献的百分比是一件很笨拙的事情：首先计算百分比的分母然后将该分母连接回原始表以计算百分比这需要两次遍历表：一次用于分母，一次用于百分比。...对于针对大型表的 BI 查询（即：对于大多数 BI 查询），更多的表传递会显著降低性能。另外，SQL 实在是太难看了！...使用现在的 PostgreSQL，您可以使用“窗口函数”[1]一次计算不同组的复杂百分比。示例数据这是我们的测试数据，一个由七名音乐家组成的小表，他们在两个乐队中表演。...每个音乐家的乐队收入百分比收入占总收入的百分比只是划分收入的一种方法：也许我们想知道相对于乐队收入，哪些音乐家赚的钱最多？如果用老式的方式来做这件事，SQL 就会变得更加复杂！...但是，如果您检查EXPLAIN[4]此查询，您会发现它仍然只对主数据表进行一次扫描，这主要是我们试图避免的，因为这些 BI 类型的查询通常针对非常大的事实表和扫描。
跨机房的数据迁移，实现跨机房副本分布配置，支持路径的数据可以按单机房或者多机房策略放置，实现 Client 可以就近读和写，对用户无感。...=OPTIMIZE，结合元数据，获取提交的 SQL 的优化之后的执行计划，可以按 SQL 错误类型归类。...2）与 Hive SQL 、Hive meta store、Spark2 SQL 兼容 扩展 BasicWriteTaskStats，收集和记录非分区表、分区表（静态分区，动态分区） 多种写入类型写入的行数...5）灰度升级策略，任务粒度切换 与 ETL 调度平台联动，支持任务级别或者按任务优先级的百分比，从 Spark2 灰度切换 Spark3，失败可自动 fallback，并且有数据质量平台，每个任务完成之后...2）存储引擎优化收益 具备热、温、冷数据，缓存分层存储的能力，支持多数据中心存储和迁移。
为此我们查了开源工具DataX[1]的实现方式，其核心实现逻辑如下：首先getPkRange方法查出数据表中主键字段的最小值和最大值，然后将主键的取值在最大值和最小值之间划分成用户指定的adviceNum...当SplitPK是字符串的时，区间划分的逻辑相对复杂，且对于主键是随机字符串的场景（如雪花算法生成主键），主键分布不均匀的问题会更严重。...而我们的目的是减少对数据表的慢查询，如果划分区间不均匀，那么不同区间的查询执行时间很可能差别很大，并且查询的执行时间会和实际数据的分布强相关，这样就很难通过参数设定控制慢查询是否产生。...既然只查询最小值和最大值无法保证均匀的划分数据，那把所有主键都先读取出来，在内存中划分区间是否可行呢？只查主键通常会命中覆盖索引，查询效率会比较高，数据量也不会很大。...总结 对于离线导出mysql数据表写入分布式存储这个场景，本文提供了一种实现方式：首先分批查出表的所有主键，按配置的批量大小划分区间；然后区间转化为SQL的分区条件传入Spark JDBC接口，构建Spark
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