2021-01-13:很多列的数据,任意一列组合查询,mysql能做到,但是上亿的数据量做不到了,查的时候非常慢。我们需要一个引擎来支持它。这个引擎你有了解过吗?
JPA不属于ORM框架,只是一套持久化API使用规范,能够更加灵活方便的管理数据库操作。从一定意义上来讲,吸取了Hibernate和Mybatis各自的优缺点,兼容并举的达到了一个相对完美的平衡。
本文是《SQL必知必会》一书的精华总结,帮助读者快速入门SQL或者MySQL,主要内容包含:
上一篇介绍了Eloquent的migrations和Scheme Builder功能,本文介绍Eloquent最重要的Model。
将之前学习的数据库知识在整理下,主要是看的**《SQL必知必会》**。这本书不愧是经典,入门数据库真的完全足够啦!
一分钟系列之《啥,又要为表增加一列属性?》分享了两种数据库属性扩展思路,被喷得厉害。第二天补充了一篇《这才是真正的表扩展方案》,分享了互联网大数据高并发情况下,数据库属性扩容的成熟工具及思路。 对于version + ext方案,还是有很多朋友质疑“线上不可能这么用”。本篇将讲述一下58同城最核心的数据“帖子”的架构实现技术细节,说明不仅不是“不可能这么用”,而是大数据,可变属性,高吞吐场景下的“常用手段”。 一、背景描述及业务介绍 问:什么是数据库扩展的version + ext方案? 使用ext来承载不
随着低代码的向好发展,市面上出现了层次不一的低代码的框架,为此,由社区大佬 san 基于 VueAdminWorkX版本 开发而来的 低代码框架 AdminWorkPlus 也正式和大家见面。如果之前关注过公众号的伙伴们肯定还记得之前我也发过一篇关于大神写的低代码框架,那个时候后端部分还未完善,时至今日,经过大神的不断优化,且本着开源精神,现在后端代码也免费开源给大家使用。
随着闲鱼业务的发展,用户规模达到数亿级,用户维度的数据指标,达到上百个之多。如何从亿级别的数据中,快速筛选出符合期望的用户人群,进行精细化人群运营,是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法,从亿级别数据中,任意组合查询条件,筛选需要的数据,做到毫秒级返回。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。组合查询也是我们在机房收费系统中接触到的一个新东西,一开始无从下手,后来也在摸爬滚打中实现了。首先思路要清晰,明白这些功能的内在逻辑关系,代码实现起来才会更顺畅。
使用mybatis,本身不需要再写dao的实现类,此处为了保持三层架构的完整性,遂添加了接口dao的实现类
索引是一种用于提高数据库查询性能的数据结构,它类似于书籍的目录,可以帮助数据库快速地定位到数据记录。索引通常是一个单独的数据结构,存储了某个列或多个列的值与对应数据行的物理存储位置之间的映射关系。
第一章 了解SQL第二章 MySQL 介绍第三章 使用 MySQL第四章 检索数据第五章 排序检索数据第六章 过滤数据第七章 数据过滤第八章 通配符过滤第九章 正则搜索第十章 创建计算字段第十一章 数据处理函数第十二章 汇总数据第十三章 数据分组第十四章 使用子查询第十五章 联结表第十六章 高级联结第十七章 组合查询第十八章 全文本搜索第十九章 插入数据第二十章 更新和删除数据第二十一章 表的增删改第二十二章 视图第二十三章 存储过程第二十四章 游标第二十五章 使用触发器第二十六章 事务处理第二十七章 全球化和本地化第二十八章 安全管理第二十九 数据库维护第三十章 改善性能
索引是增强数据库性能的利器,在检索某些特定行的时候效率会有很大提升,postgresql中索引类型丰富,每种索引有着不同的应用场景,下面简单介绍一下。
一个分类信息平台,有很多垂直品类:招聘、房产、二手物品、二手车、黄页等等,每个品类又有很多子品类,不管哪个品类,最核心的数据都是“帖子信息”。
图数据库(英语:Graph Database)是一个使用图结构进行语义查询的数据库。该系统的关键概念是图,形式上是点 (Node 或者 Vertex) 和边 (Edge 或者 Relationship) 的集合。一个顶点代表一个实体,比如,某个人,边则表示两个实体间的关联关系,比如 “你关注 Nebula Graph”的关注关系。图广泛存在于现实世界中,从社交网络到风控场景、从知识图谱到智能推荐。
在使用 Oracle、MySQL 以及 MongoDB 数据库时,其中查询时经常遇到 null 的性能问题,例如 Oracle 的索引中不记录全是 null 的记录,MongoDB 中默认索引中会记录全是 null 的文档,MongoDB 查询等于 null 时,表示索引字段对应值是 null 同时还包括字段不存在的文档。因为 MongoDB 是动态模式,允许每一行的字段都不一样,例如记录 1 中包括包括字段 A 等于 1,记录 2 包括字段 A 等于 null,记录 3 不包括字段 A,那么索引中不仅会包括 A 等于 null 的文档,同时也记录不包括 A 字段的文档,同样会赋予 null 值(空数组属于特殊的)。正是由于这些设计规则不同,难免在使用过程中遇到各种性能问题。常见查询包括统计 null 总数以及对应明细数据。其中以汇总统计为例:
有一类业务场景,没有固定的schema存储,却有着海量的数据行数,架构上如何来实现这类业务的存储与检索呢?58最核心的数据“帖子”的架构实现技术细节,今天和大家聊一聊。
Nebula Graph 1.0 发布了。作为一款开源分布式图数据库,Nebula Graph 1.0 版本旨在提供一个安全、高可用、高性能、具有强表达能力的查询语言的图数据库。
本文干货较多,建议收藏学习。先将文章结构速览奉上: 一、背景 二、MongoDB执行计划 2.1 queryPlanner信息 2.2 executionStats信息 2.3 allPlansExecution信息 三、云上用户建索引常见问题及优化方法 3.1 等值类查询常见问题及优化方法 3.1.1 同一类查询创建多个索引问题 3.1.2 多字段等值查询组合索引顺序非最优 3.1.3 最左原则包含关系引起的重复索引 3.1.4 唯一字段和其他字段组合引起的无用重复索引
如果你熟悉知识图谱和图数据库 NebulaGraph,可以直接跳到 “RAG 具体实现” 章节。如果你不熟悉 NebulaGraph,请继续往下读。
有一类业务场景,没有固定的schema存储,却有着海量的数据行数,架构上如何来实现这类业务的存储与检索呢? 1万属性,100亿数据,10万吞吐,今天和大家聊一聊,这一类“分类信息业务”架构的设计实践。 一、背景描述及业务介绍 什么是分类信息平台最核心的数据? 一个分类信息平台,有很多垂直品类:招聘、房产、二手物品、二手车、黄页等等,每个品类又有很多子品类,不管哪个品类,最核心的数据都是“帖子信息”。 画外音:像不像一个大论坛? 各分类帖子的信息有什么特点? 逛过分类信息平台的朋友很容易了解到,这里的帖子信息
近来 NebulaGraph 社区在 LLM + Graph 和 Graph RAG 领域进行了深入的探索和分享。在 LlamaIndex 和 LangChain 中,NebulaGraph 引入了一系列知识图谱和图存储工具,支持编排、图谱与大模型间的交互。之前,NebulaGraph 布道师古思为作为这项工作的主要贡献者已向大家详细介绍了如何构建图谱、Text2Cypher、GraphRAG、GraphIndex 等方法,并展示了相关示例与效果。
本文将以Mysql举例,介绍sqlalchemy的基本用法。其中,Python版本为2.7,sqlalchemy版本为1.1.6。
根据sortNo、chapterId、bookId、text都可以查询到。但是根据bookName和chapterName就查不到了 类型都是stringField,这个是为什么?
SELECT INTO语句通常可以用来创建备份。相信小伙伴对备份这个概念不会陌生,我们在做BI报表的时候,或者构建DAX函数过程都喜欢预先对PBI文件备份。有时候,这是一个好习惯,方便发生错误我们能及时的进行版本回滚。
➢ 第 2 规范 每个非关键字段必须依赖于主关键字,不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖,大
该文对MySQL数据库性能测试进行了详细的介绍,包括测试方法、测试环境和测试数据,并分析了测试结果。同时,文章还对MySQL数据库的优化方案进行了探讨。
SC2010 FaxServe传真系统分为两大部分FaxServer服务器和FaxServerWeb管理两部分。
Elasticsearch(简称ES)是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎,无论在开源还是专有领域,Lucene 可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。
1、大多数的SQL查询只包含从一个或多个表中返回数据的单条SELECT语句,但是,SQL也允许执行多个查询(多条SELECT语句),并将结果作为一个查询结果集返回。这些组合查询通常称为并或复合查询。 主要有两种情况需要使用组合查询: (1)在一个查询中从不同的表返回结构数据 (2)对一个执行多个查询,按一个查询返回数据 2、使用UNION 使用UNION很简单,所要做的只是给出每条SELECT语句,然后再每条SELECT语句之间加上UNION关键字,这样所给出的SELECT结果集就能组合成一个结果集并返回。
1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样,是非关系型数据库。是一个接近实时的搜索平台,从索引这个文档到这个文档能够被搜索到只有一个轻微的延迟,企业应用定位:采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。
1、什么是Elasticsearch 1、概念以及特点 1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样,是非关系型数据库。是一个接近实时的搜索平台,从索引这个文档到这个文档能够被搜索到只有一个轻微的延迟,企业应用定位:采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。
Specifications 的思路来自于“领域驱动设计”的概念,通过可编程的方式实现查询的where语句。我们今天就来写一个Specification的例子。 一、首先建立一个Spring Boot
爱可生北京分公司 DBA 团队成员,负责 MySQL 日常问题处理和 DMP 产品维护。喜爱技术和开源数据库,喜爱运动、读书、电影,花草树木。
在使用ORACLE、MYSQL以及MongoDB数据库时,其中查询时经常遇到NULL的性能问题,例如Oracle的索引中不记录全是NULL的记录,MongoDB中默认索引中会记录全是null的文档,MongoDB查询等于null时,表示索引字段对应值是null同时还包括字段不存在的文档.因为MongoDB是动态模式,允许每一行的字段都不一样,例如记录1中包括包括字段A等于1,记录2包括字段A等于null,记录3不包括字段A,那么索引中不仅会包括A等于null的文档,同时也记录不包括A字段的文档,同样会赋予null值(空数组属于特殊的).正是由于这些设计规则不同,难免在使用过程中就会遇到各种性能问题.常见查询包括统计null总数以及对应明细数据.其中以汇总统计为例.
在MySQL中,我们经常需要操作数据库中的数据。有时我们需要获取表中的倒数第二个记录。这个需求看似简单,但是如果不知道正确的SQL查询语句,可能会浪费很多时间。
索引是一个表优化的重要指标,在表优化中占有极其重要的成分,所以将单独写一章”SQL 索引一步到位“去告诉大家如何建立和优化索引
Mybatis-Plus 是一款 MyBatis 的增强工具包,简化 CRUD 操作。启动加载 XML 配置时注入单表 SQL 操作 ,为简化开发工作、提高生产率而生。Mybatis-Plus 启动注入动态 SQL 脚本、性能更优,让你专注业务快速敏捷开发。
原文地址:https://dzone.com/articles/optimizing-data-queries-for-time-series-applicatio
论文名称:Semantic Parsing for Task Oriented Dialog using Hierarchical Representations
联合索引又叫复合索引,是MySQL的InnoDB引擎中的一个索引方式,如果一个系统频繁地使用相同的几个字段查询结果,就可以考虑建立这几个字段的联合索引来提高查询效率。
今天中午的时候,突然收到几条报警邮件,提示数据库的域名服务时断时连,感觉到不大对劲,赶紧连接到线上环境确认,发现数据库的连接池已经满了,已经登录不进去了,报错too many connections的基本信息。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在PowerBI中也有类似的概念,比如可以通过GENERATE函数和CROSSJOIN函数可以组成笛卡尔积,可以通过RELATED返回多端的维度。最直观类似的,是白茶之前描述的《INTERSECT函数》。
任务要求如下:(下载链接:https://download.csdn.net/download/qq_43753724/12559096?spm=1001.2014.3001.5503) 大作用题目:
例如:select user_id from usertable where mobile_no in (select mobile_no from mobile where mobile_id = '10086');
今天用jmeter做一次参数化实战。通过计数器遍历参数表,然后查询jdbc进行beanshell断言。
可以用新华字典做类比:如果新华字典中对每个字的详细解释是数据库中表的记录,那么按部首或拼音等排序的目录就是索引,使用它可以让我们快速查找的某一个字详细解释的位置。
当向ES插入数据时,如果采用默认设置,且设置了倒排索引,那么对应的字符串会被分词并建立倒排表.且到使用match进行匹配时,如上代码,匹配的是logs索引的Name字段,其值也会被分词,然后去倒排表检索,返回结果集.那么logs索引中Name字段包含apple和watch分词的document记录都会被检索出来,且如果有document记录的Name字段被分词后同时包含apple和watch的记录其评分会比包含一个的要高.具体的评分算法后续文章会介绍,频分关系到记录的排序.
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