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SQL Server 数据库调整表中列的顺序操作

SQL Server 数据库中表一旦创建，我们不建议擅自调整列的顺序，特别是对应的应用系统已经上线，因为部分开发人员，不一定在代码中指明了列名。...表是否可以调整列的顺序，其实可以自主设置，我们建议在安装后设置为禁止。 那么，如果确实需要调整某一列的顺序，我们是怎么操作的呢？ 下面，我们就要演示一下怎么取消这种限制。...当然，通过取消限制的演示，相信大家也知道了怎么添加限制了。...需求及问题描述 1）测试表 Test001 （2）更新前 （3）例如，需求为调整 SN5 和SN4的序列 点击保存时报错 修改数据库表结构时提示【不允许保存更改。...您所做的更改要求删除并重新创建以下表。您对无法重新创建的标进行了更改或者启用了“阻止保存要求重新创建表的更改"选项。】

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    YashanDB|通过 DBLink 访问 Oracle 性能慢?问题分析与优化指南!

    在使用 YashanDB 执行带有 Oracle dblink 的 SQL 时，有用户反馈性能明显不如预期。本文结合实际案例，详细解析成因及优化思路，帮助大家在遇到类似问题时快速应对。...四、问题原因分析深入排查后，发现主要原因有两点：拉取了远端表的所有列无论 SQL 只需要哪些字段，YashanDB 默认通过 dblink 把整个表的所有列都拉取回来;导致网络传输量增大，无形中增加了延迟和资源开销...单批次拉取数据量过小默认 fetch size 设置过小(每批次只拉取 16 条记录);在存在网络时延(如 0.4ms)的环境下，频繁的网络往返(RTT)放大了整体耗时。...同时，从产品优化角度，YashanDB 后续内核优化方向包括：只拉取 SQL 中涉及到的列数据;动态调整 fetch size，提升批量拉取效率，降低网络延迟影响。...;将客户数据导入测试环境进行验证;观察执行计划，确认 Oracle 只拉取了必要字段，而 YashanDB则拉取了全表所有字段;通过 OCI 编程示例测试不同 fetch size 下的性能，进一步验证优化方向

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    使用Django从数据库中随机取N条记录的不同方法及其性能实测

    不同数据库，数据库服务器的性能，甚至同一个数据库的不同配置都会影响到同一段代码的性能。具体情况请在自己的生产环境进行测试。...举个栗子，这里是MYSQL是如何处理这个查询的（其他数据库的情况也差不多），想象一下当一个表有十亿行的时候会怎样： 为了完成ORDER BY RAND() ，需要一个RAND()列来排序 为了有RAND...为了这个新表，mysql建立了一个带有新列的，新的临时表，并且将已有的一百万行数据复制进去。 当其新建完了，他如你所要求的，为每一行运行RAND()函数来填上这个值。...想象一下如果你有十亿行的数据。你是打算把它存储在一个有百万元素的list中，还是愿意一个一个的query？...此后将不再测试第三种方法 最后，数据量增加到5,195,536个 随着表中数据行数的增加，两个方法的所用的时间都到了一个完全不能接受的程度。两种方法所用的时间也几乎相同。

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    MongoDB索引顺序导致慢SQL分析过程

    背景 最近监控MongoDB集群的慢日志,发现存在一个查询需要4s左右，返回结果集大部分情况下都为0(相当于SQL空跑),与研发沟通交流后，这个定时将检查已审核账单数据推送到ES中(双11时直接关闭这个功能...18.385Z") rpts 1 ctt ISODate("2020-07-25T00:18:18.385Z") vv 1 3、业务逻辑 账单表字段很少且结构很简单,Java程序多线程间隔拉取数据到...ES集群,然后对拉取后的数据进行更新,现在拉取数据平均时间在4s-10s(小分片执行时间在4s,大的分片在10s左右). 4、具体SQL 备注:每次拉取最近一个月内已审核且rpts等于1的账单数据 db.fee_detail.find...({ut:{ $gte: new Date(1595638774822) }, billSt: 1, rpts: 1 }).limit(5000) 5、更新逻辑 为了避免重复拉取数据,对已拉取的数据进行状态更新...总结 虽然本次优化很简单，主要存在问题: 第一对于稀疏索引的理解，如果单列稀疏索引的话，索引列被移除的，那么稀疏索引则不包括索引列对应的文档，符合稀疏索引的预期行为

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    【数据结构】考研408 | 散列函数构造精解：从直接定址到平方取中的原理、场景与实战权衡

    (散列函数) 导读 大家好，很高兴又和大家见面啦！！！ 在上一篇关于散列查找的探讨中，我们共同揭开了 哈希表（散列表）这一高效数据结构的神秘面纱。...我们将系统剖析四种经典的构造方法： 从最直观的直接定址法，到应用最广、蕴含数理之美的除留余数法，再到针对特定数据模式的数字分析法与平方取中法，揭示它们背后的设计智慧、适用场景与权衡之道。...理解这些方法的原理，便是掌握了为数据规划高效存储路径的蓝图。现在，让我们一同深入探索，学习如何为不同的数据特性，量身打造最合适的 哈希函数。...除留余数法——H(key)=key%p 数字分析法——选取数码分布较为均匀的若干位作为散列地址 平方取中法——取关键字的平方值的中间记为作为散列地址 接下来我们将会逐一探讨这些方法的构造思路、适用场景以及优缺点...在不同的情况下，不同的散列函数具有不同的性能，因此不能笼统地说明哪种散列函数更好。在实际选择中，采用何种构造散列函数地方法取决于关键字集合地情况。

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    SqlAlchemy 2.0 中文文档（五十八）

    在版本 2.1 中的未来修复将会使所有 PG 后端规范化此数据类型。拉取请求由 Sören Oldag 提供。...非常感谢 @zeeeeeb 提交并测试新数据类型和 psycopg 支持的拉取请求。...此行为包括将已经转换为数据库绑定参数值与返回的行值进行比较，对于 SQL 列类型如 UUID，不同的 DBAPI 接收这些值的方式与它们返回的方式具体取决于细节，因此需要对这些列类型进行额外的“哨兵值解析器...在版本 2.1 中的未来修复将会使这种数据类型在所有 PG 后端上正规化。 感谢 Sören Oldag 提交的拉取请求。...在版本 2.1 中，将通过将此数据类型在所有 PG 后端上归一化来解决此问题。拉取请求由 Sören Oldag 提供。

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    拥抱 CICD 实践中的数据库部署与 Git

    即使有这些进步，数据库仍未能很好地集成到 CI/CD 的工具环境中。 这是因为将数据库纳入模式部署不同于应用代码管理。由于数据库的有状态特性，您面临不可逆的数据损坏和一致性问题的风险。...如果可以通过简单地合并相关应用变更的拉取请求(Pull Request)来自动化部署模式变更，那该多好啊？...例如，一旦创建拉取请求，可以启动 GitHub Actions workflow，创建数据库分支，应用模式变更，并在数据库分支上运行测试，确保变更符合预期。...团队审查后，接受变更，并在 GitHub 中合并拉取请求。 通过在 GitHub 中简单合并拉取请求，功能就可以构建并部署到应用，数据库模式也跟着变更。...将模式变更流程最小化到这一程度，可以显著简化与推送应用代码变更相符的模式变更流程: 在 GitHub 中打开拉取请求 在迁移文件中定义模式变更 在 GitHub 中合并拉取请求以应用变更到应用和数据库

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    【YashanDB知识库】yashandb执行包含带oracle dblink表的sql时性能差

    问题现象yashandb执行带oracle dblink表的sql性能差：同样的语句，同样的数据，oracle通过dblink访问远端oracle执行，耗时不到1秒钟：问题的风险及影响yashandb通过...dblink访问oracle性能不佳，影响业务运行效率及客户体验问题影响的版本截止目前所有的yashandb版本问题发生原因yashandb在访问远端oracle的数据时，拉取了表的所有列。...并且每批次只拉取16条数据，在网络有时延时(现场网络时延0.4ms)，会有额外的网络传输耗时。解决方法及规避方式内核修改代码优化。规避方式为在远端oracle侧创建视图，只查询需要的列。...0.45ms：结合以上分析，yashan需要优化的方向为：1、只从dblink拉取查询需要的列数据2、设置合理的fetch size，不能太小经验总结使用oci编程可以验证yashandb访问oracle...dblink远端表在不同情况下的性能表现

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    Apache Pulsar 技术系列 - 基于 Pulsar 的海量 DB 数据采集和分拣

    InLong DBAgent 通过两点设计保障数据的完整性和指标数据的准确性。 首先，设计 Binlog 位点的确认机制。通过这个机制保证采集拉取过程的连续性，避免采集跳点问题。...当 InLong DBAgent 进程重启或 Job 被调度到新的 InLong DBAgent 节点上执行时，Job 需要首先使用 ZK 中保存的位点信息进行初始化，进而保证从上次采集完成的位置继续开始拉取数据...比如，采集过程中，因当前连接的 DB 发生故障，采集触发了连接切换，从新的 DB 节点上面拉取数据，如果这个节点上的 Binlog 文件数据存储在断层，即新的节点上 Binlog 不全或者采集位置所在的...这是因为，每个 Job 采集的是同一个 DB 实例内的 Binlog 数据，数据只会按照顺序进行拉取，数据天然的具备先后顺序，不同 Topic 间基本上不会引发任何问题。...此外，运营过程中，经常会出现因预期和非预期的原因，需要重新入库一份数据的需求。从源头补充数据，显得略有些重，需要业务方做配置。而比较便利的方式，是从 Pulsar 的历史位置再重新消费一次数据。

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    行式报表-行式引擎适用于大数据量情形下。

    筛选数据-过滤 数据排序 报表展示时，有些数据排序后显示更有层次。 排序 结果集筛选 通过设置数据列的高属性中的结果集筛选来让其只显示 N 个数据。...结果集筛选 1.1 预期效果 在满足一定条件下改变单元格的格式或者显示成不同的值。 如下图所示，单元格背景色间隔显示，运货费大于 100 元时，单元格内容红色预警。 ?...概述 1.1 预期效果 我们想从大量的数据当中，获取到符合条件的数据，例如在网格式报表中，仅展示已付订单的记录，如下图所示： ?...方案二：通过设置数据列的高属性中的结果集筛选来让其只显示 N 个数据，本节详细介绍该方案的用法。 3. 操作步骤 此处以方案二为例进行说明。...3.1 打开报表 取某一范围的数据往往与排序结合使用，如取运货费最大的10条数据，则先使订单记录按照运货费降序排列，然后取前 10 条便可。

    2.9K10

    小试牛刀：用SQL玩转R数据框

    让SQL飞一会儿 技多不压身，跨界融合更是对十八般武艺的一种考验，SQL是一种技能，一样可以在R的舞台上展示独特的魅力，一起看看SQL处理数据的长袖有怎么样的舞艺。...1，介绍主角 SQL 是结构化查询语句，是一种数据库查询和程序设计语言。数据分析从业者的主要技能之一，普及程度不低于R语言。当我们用R语言处理数据：检索，排序，筛选的时候怎觉得力不从心。...怎样用SQL来处理R中的数据呢？用SQL的优势来武装R的数据处理更能锦上添花，鱼和熊掌兼得。当然我们可以引用R中的sqldf包，让SQL在R飞起，处理数据就这么简单。...对比二者同结果操作的不同之处，在比较中提升学习的效率。time is money！！！...,allowAll = TRUE) 输出结果： 3.6，UNION ALL 取两个集合的交集 student_dframe1数据框 前3行 R5

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    数据仓库开发 SQL 使用技巧总结

    不支持 acid 等  业务中建设数仓时，数仓数据都是由业务数据库拉取而来，数仓本身不进行什么更新操作，仅仅只有新增这种操作，所以使用 parquet。...rank 列不同 实际上此函数可以为查出来的每一行增加 rank 序号 rank dens_rank row_number 注意 rank() 函数中得到的 rank 值可能是会出现重复值，如果要取...first_value/last_value first_value() : 取分组内排序后，截止到当前行，第一个值 last_value():取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值 简单地说你可以得到一列值中某字段上下其他行得字段值...得到的数据大概是这样的： 补数据的话其实就是将这个任务实例里面的 yyyy-mm-dd-1d 传入不同的值得到每天的数据，一个任务补一年就要 365 个实例 使用窗口函数简单优化可以得到如下 sql(...字段可能和数仓导出的 id 列无法对齐 可以用如下方式拉取 select ... from users where id in (...) order by field(id, 'id1', 'id2'

    3.7K30

    宜信开源|关系型数据库全表扫描分片详解

    一、分片策略 对于传统的关系型数据库，DBus通过提供全量数据拉取和增量数据采集两种途径满足用户数据采集需求。...根据选定的分片列，对数据进行拆片，确定每片数据的上下界，然后根据每片上下界，以6~8左右的并发度，进行数据拉取。（6~8左右的并发度是经大量测试获得的经验值。...如果没有找到任何合适的列作为分片列，则不分片，所有数据作一片进行拉取（无法享受并发拉取带来的效率提升）。...三、分片经验 3.1 首先，根据上面的分片进行数据的拉取，有卡死情况。....png] 3.3 拉取总数不对 解决字符集乱码问题后，能正常拉取数据，但总数不对。

    2.6K50

    字节跳动基于 Apache Hudi 构建实时数仓的实践

    对于易用性这一部分，我们起初是通过脚本来提交SQL，可以看到SQL中的参数是比较多的，并且包含DDL的Schema，这在当列数比较多的情况下是比较麻烦的，会导致易用性较差，并且对业务侧来说也是不可接受的...具体而言，Compaction Service 会从Hudi Metastore异步拉取Pending Compaction Plan，并提交Spark批任务完成实际的Compact。...我们将WriteTask的轮询请求从Hudi Metastore转移到了对JobManager缓存的拉取，这样就能大幅降低对Hudi Metastore的影响。...我们目前所做的事情是只把Compaction Plan执行的这一步拆分了出来使用Compaction Service拉取Hudi Metastore元数据来执行Compaction。...A4：多流Hudi增量写入，不同的流可以写到不同的Log文件中去，这一点是不冲突的，会产生冲突的点是二阶段的提交冲突，如果涉及到写的是同一个列的话是会产生列冲突的，这时我们会在Hudi Metastore

    2.6K40

    干货 | 携程异地多活-MySQL实时双向（多向）复制实践

    Binlog的拉取，进而解析出SQL语句并应用到目标MySQL，从而实现数据的复制。...4.2.2 数据一致性 为了保证数据的一致，就需要满足： 1）数据拉取时保证时序； 2）数据拉取不能遗漏，SQL应用时不重，或者即使重复，要保证幂等操作，保证At Least Once； 3）数据冲突时...当Applier重启时，Cluster Manager会从目标数据库中查询出当前已经执行过的GTID set发送给Applier，Applier带着该参数向Replicator发送Binlog拉取请求。...如果将Replicator拉取Binlog类比为Slave的I/O线程，磁盘文件类比为Relay log，Applier类比为Slave的SQL线程，那么Applier是可以采用同样的方式，使用set...针对新增列这种场景，Applier在保证数据一致的前提下，对新增列的值进行比较，如果Binlog中解析出的值和该列的默认值一致，则会剔除该列，继续数据复制。

    2.9K21

    MySQL Server Docker 容器化部署指南

    MySQL支持多用户、多线程操作，提供了丰富的SQL功能和强大的数据处理能力，同时具备良好的可扩展性和安全性。...本文将详细介绍如何通过Docker容器化方式部署MySQL Server，包括环境准备、镜像拉取、容器配置、功能测试及生产环境优化等关键步骤，帮助用户快速实现MySQL Server的容器化部署与管理。...docker pull xxx.xuanyuan.run/mysql/mysql-server:5.7 说明：镜像拉取过程中，轩辕加速服务会自动从国内节点获取缓存镜像...，通常可达到MB/s级下载速度，大幅优于直接从Docker Hub拉取。...容器化部署方案，从环境准备、镜像拉取、容器配置到功能测试和生产环境优化，提供了一套完整的实施指南。

    37810

    干货 | 百万QPS，秒级延迟，携程基于实时流的大数据基础层建设

    以mysql-hive同步为例，DataX通过直连MySQL批量拉取数据，存在以下问题： 1）性能瓶颈：随着业务规模的增长，离线批量拉取的数据规模越来越大，影响mysql-hive镜像表的产出时间，进而影响数仓下游任务...3）无法保证幂等：由于线上库在实时更新，在批量拉取SQL不变的情况下，每次执行可能产生不一样的结果。比如指定了create_time 范围，但一批记录的部分字段（比如支付状态）时刻在变化。...有两种方案： 1）从mysql 批量拉取历史数据，上传到HDFS 。...需要考虑批量拉取的数据与 binlog 采集产出的mysql-hive镜像的格式差异，比如去重主键的选择，排序字段的选择等问题。...实践中遇到一些问题： 1）T-1的binlog落在T分区的情况 check服务根据createTime 生成查询条件去check mysql和Hive数据，由于业务sql里的createTime 和 binlog

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    一文了解函数式查询优化器Spark SQL Catalyst

    一种经验式、启发式优化思路 对于核心优化算子join有点力不从心，如两张表执行join，到底使用broadcaseHashJoin还是sortMergeJoin，目前sparkSql是通过手工设定参数来确定的...Analyzer会再次遍历整个AST，对树上的每个节点进行数据类型绑定以及函数绑定，比如people词素会根据元数据表信息解析为包含age、id以及name三列的表，people.age会被解析为数据类型为...SQL中经典的常见优化规则有， 谓词下推（predicate pushdown） 常量累加（constant folding） 列值裁剪（column pruning） Limits合并（combine...比如join算子，spark根据不同场景为该算子制定了不同的算法策略，有broadcastHashJoin、shuffleHashJoin以及sortMergeJoin，物理执行计划实际上就是在这些具体实现中挑选一个耗时最小的算法实现...WholeStageCodegen，将多个operators合并成一个java函数，从而提高执行速度 Project，投影/只取所需列 Exchange，stage间隔，产生了shuffle

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