最近看到一篇关于SQL改写的文章,标题为基于SQL特征的改写, 原文花了很大的篇幅做了详细的讲解, 拜读之后,感觉可能还有优化空间,我把我的分析与改写方法介绍一下, 供大家参考.
列存储索引（columnstore index）在SQL Server 2012中已经引入，其带来性能提升的同时也有很多限制，比如对带有列存储索引的表进行INSERT, UPDATE和DELETE时，会遇到如下错误提示：
我们常见的数据库性能优化就是SQL语句优化，确实SQL优化是开发者接触到最多的也是最常有的优化手段。作为开发人员我们接触最多的也就是SQL语句的优化，SQL语句的优化除了调整SQL语句外更多的是通过添加索引来加速查询，表结构(合理设计字段、拆分字段到其它表、分表等)的优化也是我们优化的主要手段。
「SQL面试题库」是由 不是西红柿 发起，全员免费参与的SQL学习活动。我每天发布1道SQL面试真题，从简单到困难，涵盖所有SQL知识点，我敢保证只要做完这100道题，不仅能轻松搞定面试，代码能力和工作效率也会有明显提升。
今天凌晨的朋友圈“地震”，一大帮果粉高呼“科技，以换芯为本” “买处理器送手机”，跪倒在了新款iPhone SE的石榴裙下。
今年正式干工还不到2个月，老虎刘已经给3家移动公司和两家银行做了优化，动作快的客户已经把优化建议基本实施完了。这些客户和他们的开发商中应该也有人关注着我这个公众号，如果系统性能有很大提升，点个赞就行。如果效果一般，一定要留言让大家知道。
1.loadrunner压测tps上不去，压测java接口tps 单机只能到100多tps就上不去了，耗时从单次访问的100ms上升到110并发时的1s左右。 2. 压测期间C服务器1 经常不定时挂掉。
导语 SuperSQL是腾讯天穹自研的下一代大数据自适应计算平台。通过开放融合的架构，实现一套代码高效解决公有云、私有云、内网的任何大数据计算场景问题。我们通过将异构计算引擎/异构存储服务、计算引擎的智能化/自动化、SQL的流批一体、算力感知的智能化调度纳入内部系统闭环，给用户提供极简统一的大数据计算体验。用户能够从繁杂的底层技术细节中解脱出来，专注于业务逻辑的实现，像使用“数据库”一样使用“大数据”，实现业务逻辑与底层大数据技术的解耦。 背景 在大数据生态里，不同计算引擎适合不同的计算场景，Spark适合
2019 年 6 月 28 日，TiDB 发布 3.0 GA 版本，对应的 TiDB Ansible 版本为 3.0.0。
随着数据量不断增长和业务复杂度逐渐攀升，数据处理效率面临巨大挑战。最典型的表现是面向分析型场景的数据仓库性能问题越来越突出，压力大、性能低，查询时间长甚至查不出来，跑批跑不完造成生产事故等问题时有发生。当数据仓库出现性能问题时便不能很好服务业务了。
在看完了某 《xxx 必知必会》以后，我觉得我膨胀了，立马某度 "xxx SQL 面试 100 题"、”SQL 岗位 xxx 个面试题“，准备大展手脚...
导语：SuperSQL是腾讯数据平台部自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的统一大数据SQL分析平台/中间件，支持对接适配多类外部开源SQL执行引擎，如Spark、Hive等。 背景 SuperSQL是一款自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的高性能大数据SQL中间件，满足对位于不同数据中心的不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。SuperSQL的目标是成为公司内部统一的SQL分析中间件，实现以下三点的价值： 解决业务数据孤岛，最大化数据的使用价值 执行引擎最优选择，提升业务使用数据效率 优化
导语：SuperSQL是腾讯数据平台部自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的统一大数据SQL分析平台/中间件，支持对接适配多类外部开源SQL执行引擎，如Spark、Hive等。 背景 SuperSQL是一款自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的高性能大数据SQL中间件，满足对位于不同数据中心的不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。SuperSQL的目标是成为公司内部统一的SQL分析中间件，实现以下三点的价值： 解决业务数据孤岛，最大化数据的使用价值 执行引擎最优选择，提升业务使用数据效率
随着互联网技术的快速发展，数据的规模和增长速度也在迅猛增长。在大数据时代，如何高效地处理海量数据成为了互联网专家面临的一个重要挑战。本文将围绕一个具体案例，讨论如何通过SQL优化来提高对一张1100万大表的查询速度，从而提升系统性能。
编辑手记：有这样一条奇怪的SQL，返回结果不足10行，逻辑读达到1.2w,存在索引却走多次全表扫描，如何揭开它神秘的面纱拯救系统性能，答案在这里，你不可错过！ 在某运营商的优化经历中曾经遇到了一条比较
FreeWheel团队通过高效的敏捷开发赶在 2020 年圣诞广告季之前在生产环境顺利发布上线，整体性能提升高达 40%（对于大 batch）的数据，AWS Cost 平均节省 25%~30%之间，大约每年至少能为公司节省百万成本。
最近忙于其他杂事，没有更新公众号，没有打算放弃，等忙完这一阵会继续更新的。今天某位小伙伴投稿，非常感谢投稿。下面是他的投稿内容。
机器之心专栏 作者：网易互娱 AI Lab 网易互娱 AI Lab 联合广东外语外贸大学和哥伦比亚大学基于预训练语言模型 T5 的预训练方式，提出了两阶段的多任务预训练模型 MIGA。 越来越多的工作证明了预训练语言模型（PLM）中蕴含着丰富的知识，针对不同的任务，用合适的训练方式来撬动 PLM，能更好地提升模型的能力。在 Text-to-SQL 任务中，目前主流的生成器是基于语法树的，需要针对 SQL 语法进行设计。 近期，网易互娱 AI Lab 联合广东外语外贸大学和哥伦比亚大学基于预训练语言模型 T5
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