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    面试突击63:MySQL 中如何

    MySQL 中,最常见的方法有两个:使用 distinct 或使用 group by,那它们有什么区别呢?接下来我们一起来看。...3.2 多列 根据 aid(文章 ID)和 uid(用户 ID)联合,具体实现如下: 3.3 聚合函数 + group by 统计每个 aid 的总数量,SQL 实现如下: 从上述结果可以看出...by 排序可以查询一个或多个字段,如下图所示: 区别2:使用业务场景不同 统计之后的总数量需要使用 distinct,而统计分组明细,或在分组明细的基础上添加查询条件时,就得使用 group...使用 distinct 统计某列之后的总数量: 统计分组之后数量大于 2 的文章,就要使用 group by 了,如下图所示: 区别3:性能不同 如果的字段有索引,那么 group...by 和 distinct 都可以使用索引,此情况它们的性能是相同的;而当的字段没有索引时,distinct 的性能就会高于 group by,因为在 MySQL 8.0 之前,group by

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    Java中对List, Stream

    问题 当下互联网技术成熟,越来越多的趋向中心化、分布式、流计算,使得很多以前在数据库侧做的事情放到了Java端。今天有人问道,如果数据库字段没有索引,那么应该如何根据该字段?...你需要知道HashSet如何帮我做到了。换个思路,不用HashSet可以吗?最简单,最直接的办法不就是每次都拿着和历史数据比较,都不相同则插入队尾。而HashSet只是加速了这个过程而已。...,那么是如何的呢?...在本题目中,要根据id,那么,我们的比较依据就是id了。...回到最初的问题,之所以提这个问题是因为想要将数据库侧拿到Java端,那么数据量可能比较大,比如10w条。

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    MySQL操作优化到极致

    要把后的50万数据写入到目标表。 重复created_time和item_name的多条数据,可以保留任意一条,不做规则限制。...无需distinct二次查。 变量判断与赋值只出现在where子句中。 利用索引消除了filesort。 在MySQL 8之前,该语句是单线程的最佳解决方案。...二、利用窗口函数 MySQL 8中新增的窗口函数使得原来麻烦的操作变得很简单。...从执行计划看,窗口函数去语句似乎没有消除嵌套查询的变量好,但此方法实际执行是最快的。...三、多线程并行执行 前面已经将单条查语句调整到最优,但还是以单线程方式执行。能否利用多处理器,让操作多线程并行执行,从而进一步提高速度呢?

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    Flink第三弹:HyperLogLog

    HyperLogLog算法 也就是基数估计统计算法,预估一个集合中不同数据的个数,也就是我们常说的统计,在redis中也存在hyperloglog 类型的结构,能够使用12k的内存,允许误差在0.81%...的情况下统计2^64个数据,在这种大数据量情况下能够减少存储空间的消耗,但是前提是允许存在一定的误差。...www.jianshu.com/p/55defda6dcd2里面做了详细的介绍,其算法实现在开源java流式计算库stream-lib提供了其具体实现代码,由于代码比较长就不贴出来(可以后台回复hll ,获取flink使用hll的完整代码...getValue(HyperLogLog accumulator) { return accumulator.cardinality(); } } 定义的返回类型是long 也就是的结果

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    Flink第一弹:MapState

    重计算应该是数据分析业务里面常见的指标计算,例如网站一天的访问用户数、广告的点击用户数等等,离线计算是一个全量、一次性计算的过程通常可以通过distinct的方式得到结果,而实时计算是一种增量、...此篇介绍如何通过编码方式实现精确,以一个实际场景为例:计算每个广告每小时的点击用户数,广告点击日志包含:广告位ID、用户设备ID(idfa/imei/cookie)、点击时间。...逻辑 自定义Distinct1ProcessFunction 继承了KeyedProcessFunction, 方便起见使用输出类型使用Void,这里直接使用打印控制台方式查看结果,在实际中可输出到下游做一个批量的处理然后在输出

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    Flink第四弹:bitmap精确

    Flink第一弹:MapState Flink第二弹:SQL方式 Flink第三弹:HyperLogLog 关于hyperloglog优化 不得不掌握的三种BitMap 在前面提到的精确方案都是会保存全量的数据...,但是这种方式是以牺牲存储为代价的,而hyperloglog方式虽然减少了存储但是损失了精度,那么如何能够做到精确又能不消耗太多的存储呢,这篇主要讲解如何使用bitmap做精确。...ID-mapping 在使用bitmap需要将去的id转换为一串数字,但是我们的通常是一串包含字符的字符串例如设备ID,那么第一步需要将字符串转换为数字,首先可能想到对字符串做hash,但是hash...UDF化 为了方便提供业务方使用,同样需要将其封装成为UDF, 由于snowflake算法得到的是一个长整型,因此选择了Roaring64NavgabelMap作为存储对象,由于是按照维度来计算,...关于系列就写到这里,如果您有不同的意见或者看法,欢迎私信。 —END—

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