对应的是限制条件(格式类似“field<op>consant”, field表示列对象,op是操作符如"="、">"等)。
带着这两个问题找答案。接下来，我们先来看一下distinct和group by的基础使用。
带着这两个问题找答案。接下来，我们先来看一下distinct和group by的基础使用。另外，如果你近期准备面试跳槽，建议在Java面试库小程序在线刷题，涵盖 2000+ 道 Java、MySQL 面试题，几乎覆盖了所有主流技术面试题。
hive是一个著名的离线处理的数据仓库，可以通过类SQL语言轻松的访问大量的数据集，也可以访问HDFS中的文件，但是其底层的实现是MapReduce,所以具有较高的可扩展性。但是hive不是RDBMS数据库。
有一张财务流水表，未分库分表，目前的数据量为9555695，分页查询使用到了limit，优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，按照下文的方式调整SQL后，耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)；
在某个需求中，需要使用子查询获取snapshot快照表库的关联数据，从而实现以下sql逻辑
IN 一定走索引吗？那当然了，不走索引还能全部扫描吗？好像之前有看到过什么Exist,IN走不走索引的讨论。但是好像看的太久了，又忘记了。哈哈，如果你也忘记了MySQL中IN是如何查询的，就来复习下吧。
摘要:本文通过在GPU云服务器上部署和配置MySQL数据库,并使用RAPIDS GPU数据处理库进行加速,来详细阐述如何利用GPU强大的并行计算能力,加速MySQL数据库的查询和分析操作,使其比传统CPU实现获得数倍的性能提升。
不管是mysql，还是pandas，都是处理像excel那样的二维表格数据的。对于一个二维表，每一行都可以看作是一条记录，每一列都可以看作是字段。
当我们交友平台在线上运行一段时间后，为了给平台用户在搜索好友时，在搜索结果中推荐并置顶他感兴趣的好友，这时候，我们会对用户的行为做数据分析，根据分析结果给他推荐其感兴趣的好友。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 、 来源：www.juejin.cn/post/6957696820621344775 导读 当我们交友平台在线上运行一段时间后，为了给平台用户在搜索好友时，在搜索结果中推荐并置顶他感兴趣的好友，这时候，我们会对用户的行为做数据分析，根据分析结果给他推荐其感兴趣的好友。 这里，我采用最简单的SQL分析法：对用户过去查看好友的性别和年龄进行统计，按照年龄进行分组得到统计结果。依据该结果，给用户推荐计数最高的某个性别及年龄的好友。 那么，假
使用laravel groupBy方法时不知为什么一直出现语法错误，查了很多资料才找到原因：
虽然使用Explain不能够马上调优我们的SQL，它也不能给予我们一些调整建议，但是它能够让我们了解MySQL 优化器是如何执行SQL 语句的
设计一个系统来预估未来一年的广告流量，不是总流量，是任意时间段任何定向(Targeting)条件约束情况下的流量。定向条件有近百种（内容类别，设备平台，用户地域，用户人口属性等），整个时间区间不同组合数（也就是数据行数）是亿级别。目标是秒级的查询响应时间。
本文将深入探讨如何使用Golang的RPCX框架构建一个基于客户端-服务器（CS）模式的微型服务器监控系统。该系统旨在通过微服务的方式，实现数据采集、传输、存储、分析和展示等功能，以便对服务器进行实时监控。我们将详细介绍如何使用RPCX框架进行服务治理，包括服务的注册与发现、负载均衡、容错处理等方面。
关注↑↑腾讯云数据库↑↑官方微信，回复“赛题复现”，即可进行比赛场景复现。 11月6日，由腾讯云主办的首届“DB王者—数据库诊断大赛”决赛在腾讯Techo开发者大会活动现场圆满落幕，此前800多名选手经过初赛的激烈角逐后，共有30位进入本次决赛。经过腾讯云智能数据库管家DBbrain的智能打分，最终雷孝龙以78分的成绩摘得本次冠军奖杯，亚军和季军则分别由赵文新和王加雷获得。 腾讯云数据库负责人林晓斌（丁奇）为获奖者颁奖 （一等奖得主远程参赛，所以很遗憾没有颁奖照片） 以下是本次比赛全部获奖名单：
很多人认为count(1)执行的效率会比count()高，原因是count()会存在全表扫描，而count(1)可以针对一个字段进行查询。其实不然，count(1)和count(*)都会对全表进行扫描，统计所有记录的条数，包括那些为null的记录，因此，它们的效率可以说是相差无几。而count(字段)则与前两者不同，它会统计该字段不为null的记录条数。
Limit是分页查询是最常用的场景之一，但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句，一般我们觉得在type, name, create_time字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。
这篇文章来讲优化规则AggregateProjectPullUpConstantsRule，顾名思义是将Aggregate汇总操作中常量字段上拉到Project投影操作中的优化规则，主要功能从Aggregate聚合中删除常量键。常量字段是使用RelMetadataQuery.getpulldupredicates（RelNode）推导的，其输入不一定必须是Project投影操作。但此Rule规则从不删除最后一列，简单来讲，如果groupBy字段只有一列，而且为常量，也不会执行此优化，因为聚合Aggregate（[]）返回1行，即使其输入为空。由于转换后的关系表达式必须与原始关系表达式匹配，为等价变换，因此常量被放置在简化聚合Aggregate上方的Project投影中。
这篇文章主要讲 explain 如何使用，还有 explain 各种参数概念，之后会讲优化
本文从源码和实例入手，为大家解析 Flink 中 GroupReduce 和 GroupCombine 的用途。也涉及到了 Flink SQL group by 的内部实现。
`QueryException in Connection.php line 770:
Mysql占用CPU过高的时候，该从哪些方面下手进行优化？ 占用CPU过高，可以做如下考虑： 1）一般来讲，排除高并发的因素，还是要找到导致你CPU过高的哪几条在执行的SQL，show processlist语句，查找负荷最重的SQL语句，优化该SQL，比如适当建立某字段的索引； 2）打开慢查询日志，将那些执行时间过长且占用资源过多的SQL拿来进行explain分析，导致CPU过高，多数是GroupBy、OrderBy排序问题所导致，然后慢慢进行优化改进。比如优化insert语句、优化group by语句、
数据库实际上是一个用于存储数据的电子文件柜。同时，用户可以添加、删除、更改和检查数据。在企业应用中，数据库非常重要，因此程序员在面试时经常被问及数据库。当面试官问你对数据库优化了解多少时，你应该如何回
既然要使用数据库，那么第一步我们就来进行数据库连接，我们先来看一下直接使用标准库进行连接库是怎样写的：
1. GROUP BY子句必须出现在WHERE子句之后，ORDER BY子句之前. HAVING语句必须在ORDER BY子句之后。（where先执行，再groupby分组；groupby先分组，having在执行。）
定位慢SQL可以通过慢查询日志来查看慢SQL，默认的情况下，MySQL数据库不开启慢查询日志(slow query log)，需要手动把它打开 SET GLOBAL slow_query_log = ‘ON’;
EXPLAIN： 为 SELECT语句中使用到的每个表返回一条信息。它按照MySQL在处理语句时读取它们的顺序列出这些表。MySQL使用循环嵌套算法解析所有连接。意味着MySQL从第一个表中读取一行，然后在第二个表，第三个表中找到匹配的行，等等。
小小明，「凹凸数据」专栏作者，Pandas数据处理专家，致力于帮助无数数据从业者解决数据处理难题。
相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库，处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库，大家对它们很熟悉，用起来得心应手。
本文旨在对比SQL，说明如何使用Pandas中执行各种SQL操作。真的！好像对比起来，学习什么都快了。
熟悉spark sql的都知道，spark sql是从shark发展而来。Shark为了实现Hive兼容，在HQL方面重用了Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业（辅以内存列式存储等各种和Hive关系不大的优化）；
说明：本文内容翻译、节选自外文From Pandas-wan to Pandas-master[1]，原作者Rudolf Höhn小哥，实验数据来自kaggle [2]的各国自杀率预测竞赛，都需要科学上网,相关文件已上传到本人的github中[3][4]。
由于mysql-connector-java的bug造成的，出错时我用的是mysql-connector-java-5.1.12-bin.jar，更新成mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar就可以了。
日复一日年复一年，伴随着我们系统稳定运行的一定还有日益增长的数据量，当然本次我们只来讨论我们的关系型数据库——MySQL中的数据量，如果我们的MySQL从上线之后没有进行过任何优化，数据量上去了之后，SQL的查询时间必然会越来越久，久而久之的自然会奔溃而拖垮整个系统，所以既然数据量上去了，我们程序员的本事也要跟着涨一涨了，涨知识之前先来回忆一下我们日常工作中是不是经常听到这样一句话，xxx模块响应有点慢了，看看咋回事是不是要加个索引？下面就来介绍一下MySQL中最常见的优化手段：添加索引。
对于以下dataframe执行dataframe.groupby(['name', 'course']).apply(lambda x: test(x)) 操作
如果你能从零开始把一个项目搭建起来，运行在服务器上，就可以出去找工作了。接下来不断的面试中，通过面试找到自身的不足，接下来不断的学习和提高。
介绍 本篇主要通过汇总网上的大牛的知识，简单介绍一下如何使用mysql的执行计划，并根据执行计划判断如何优化和是否索引最优。 执行计划可显示估计查询语句执行计划，从中可以分析查询的执行情况是否最优，有助于对不使用索引的语句进行优化。EXPLAIN对每个查询返回一行信息，列出了有序的表格，MySQL处理语句的时候读取他们。MySQL解决所有的连接使用嵌套连接方法。这意味读取第一张一行，然后匹配第二张表的所有行，第三张表甚至更多表。当所有的表在处理时，MySQL会输出已经查询出来的列，并且回溯到表继续
2、窗口函数像SUM()、COUNT()这样的集合函数，但不是将多行查询结果合并为一行，而是将结果返回多行。也就是说，窗口函数不需要GROUPBY。
会写python不难，写好却需要下一番功夫，上篇文章写了for循环的简单优化方法，原本想一鼓作气，梳理一下for循环优化的高级方法，但是梳理过程中发现for循环优化需要比较多的python基础知识，如果了解不透彻很难达到优化的效果，因此，笔者想用几个短篇先介绍一下python的常用包和方法，方便后续优化使用。
它包含了组成典型数据库管理系统的许多部分，但省略了一些关键功能:数据存储、处理数据的算法和存储元数据的存储库。
本文实例讲述了laravel5.6框架操作数据curd写法(查询构建器)。分享给大家供大家参考，具体如下：
假设你现在运营着一个论坛，论坛数据已经超过100W，很多用户都反映论坛搜索的速度非常慢，那么这时你就可以考虑使用Sphinx了（当然其他的全文检索程序或方法也行）。
https://learnku.com/docs/laravel/9.x/queries/12246
刚刚情人节过去，也想来一篇数据分析的实例。别黑我，别恶心我。从网上找了一份2000W的数据，粗略处理后，导入MySql，试着看看MySql这2000W数据的效果如何。
源自：https://dev.mysql.com/doc/internals/en
ETL在数据工作中起着至关重要的作用，主要用途有两个：（1）数据生产（2）为探索性数据分析与数据建模服务。
量化投资逃不过数据处理，数据处理逃不过数据的读取和存储。一般，最常用的交易数据存储格式是csv，但是csv有一个很大的缺点，就是无论如何，存储起来都是一个文本的格式，例如日期‘2018-01-01’，在csv里面是字符串格式存储，每次read_csv的时候，我们如果希望日期以datatime格式存储的时候，都要用pd.to_datetime()函数来转换一下，显得很麻烦。而且，csv文件万一一不小心被excel打开之后，说不定某些格式会被excel“善意的改变”，譬如字符串‘000006’被excel打开之后，然后万一选择了保存，那么再次读取的时候，将会自动变成数值，前面的五个0都消失了，很显然，原来的股票代码被改变了，会造成很多不方便。
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