本篇文章主要介绍如何实现一个SQL查询器来应用的业务当中,同时结合具体的案例来介绍SQL询器的实践过程。
这几天很很多粉丝进行了深度交流,发现大家对于SQL学习或者编写都遇到过困难,因此勇哥突发奇想是否可以借助chatGPT来帮一下大家呢?于是就开启了chatGPT的落地之旅。从官网了解到chatGPT支持49种场景的,其中2中常见与sql相关,既:
众所周知,邮件、图片、音频、视频等非结构化数据已占据了我们日常生活数据总量的80%以上。如果想要使用计算机来处理这些数据,需要使用embedding技术将它们转化为向量。Milvus作为一款开源的向量数据库,可存储这些向量,并提供基于向量的索引及检索服务。Milvus提供了一套类SQL的数据检索API,方便使用者通过这些API检索数据。由于它与SQL语法间仍有差别,且必须通过编程的方式才能获取数据,使用起来仍不够方便。
在这3个步骤中,我们可以知道,如果有运用到ORM思想抽象映射的,那就只可能是Query查询器模块,但是我们可以细查TP文档中关于数据集的描述。
关于使用SQL访问MongoDB的解决方案,网络上已经可以查到很多。有相当一部分都是比较重的,有的需要安装插件,通过插件界面进行查询交互的,如:DataGrip;有的需要安装分布式计算引擎,并能提供更好的访问性能及应用效果,如:Presto。而对于一些采用MongoDB数据库而没有特别复杂应用的开发场景,即直接使用sql就能很好满足数据库访问需求的轻量级应用场景,方案相对较少一些。本文将介绍一种由MOQL-Transx开源项目提供的采用sql检索MongoDB的轻量级解决方案。
前些日子为了给java组同事提供直播端的商品详情接口,这些接口原本是由PHP开发组提供的,但由于直播并发压力问题,改由Golang来提供。
上一篇写了从全局的角度说数据库优化这件事情,我们面试经常会被问到数据库优化这块,我们很多时候能回答一些大而化之的策略,例如主从分离,分表分库之类,添加合理的索引,那继续追问,用的什么中间件主从分离,用的什么策略进行分表分库,什么是合理的索引,加了索引表扫描少了多少行,什么情况下索引会失效,好吧,笑容逐凝固,不知如何作答了,本篇就优先围绕sql查询优化本身来聊这个事情;
支持支付宝、微信、聚合支付、现金支付、储值卡支付、钱包,对各种支付方式抽象成策略类,通过模板模式进行串通,方便扩展新的支付方式或业务
.Net本身没有封装对快捷方式的操作类,所以要在C#中操作快捷方式,需要借助“外力”。市面上常见的方法是通过Windows Script Host Object Model这个COM组件来完成。这种方法的缺憾是你的程序必须带上Interop.IWshRuntimeLibrary.dll这个文件(不过也许可以把这个dll并入exe中再动态加载什么的)。
select @user2 = Name from ST_User where ID=1
之前有介绍CentOS6下安装MySQL5.7.25二进制版本,不过有时为了方便,采用yum方式快速搭建MySQL数据库,下面简单介绍具体步骤
InfluxDB 3.0(以前称为 InfluxDB IOx)是一个(云)可扩展数据库,为数据加载和查询提供高性能,并专注于时间序列用例。本文介绍了数据库的系统架构。
前言 大家都知道,现在的开发测试都是讲究多人团队协作完成,每个人都有本地环境,在以前我们一般是手动的添加数据,比如在数据库查询器中使用sql语句进行数据插入。如果数据较少,那还是蛮轻松的,但是如果数据过大,那就很蛋疼了,但是这在Laravel中就很轻松,可以使用数据迁移。 本文就详细的介绍了关于Laravel中migrate使用的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍: 生成迁移
语音助手、智能客服、智能音箱、聊天机器人,近年各种自然语言对话系统如雨后春笋般地涌现,有让人眼花缭乱的感觉。一方面对话系统越来越实用化,另一方面当前技术的局限性也凸显无遗。计算机多大程度上可以自如地和人进行对话?自然语言对话的挑战在什么地方?未来可能会有哪些突破,以及需要重点研究与开发哪些技术?
数据库客户端软件是一种用于连接、管理和操作数据库的软件。它通常与数据库管理系统(DBMS)配合使用,允许用户在其上执行SQL 语句、浏览数据库中的数据、执行备份和恢复操作以及执行其他管理任务。常见的数据库客户端软件包括 MySQL Workbench、SQL Server Management Studio、Oracle SQL Developer 和 PostgreSQL pgAdmin。这些软件通常提供图形用户界面(GUI),使用户可以直接在其中输入SQL 语句并执行查询、执行数据库管理任务等。可以大大提高数据库管理的效率。
自 MySQL5.1.6起,增加了一个非常有特色的功能–事件调度器(Event Scheduler),可以用做定时执行某些特定任务(例如:删除记录、对数据进行汇总等等),来取代原先只能由操作系统的计划任务来执行的工作。更值得一提的是MySQL的事件调度器可以精确到每秒钟执行一个任务,而操作系统的计划任务(如:Linux下的CRON或Windows下的任务计划)只能精确到每分钟执行一次。对于一些对数据实时性要求比较高的应用(例如:股票、赔率、比分等)就非常适合。
这个SQL语句列表为每个表提供了SQL查询和其他操作的记录,包括插入、更新和删除。 这些SQL语句链接到一个查询计划,该链接提供冻结该查询计划的选项。
一般的ORM框架都会提供缓存功能来提升查询效率、减少数据库的压力。跟Hibernate一样,Mybatis也有一级缓存、二级缓存,并预留了集成第三方的缓存接口。
对于大部分的开发人员而言,编写增删查改的sql语句通过数据库连接去操作数据库,但并不关心数据库是如何监听请求和从连接中把请求数据中提取出来,往往在意表结构,sql执行效率慢就给他们建立索引,完全把MySQL当作黑盒子去使用。
系统只要能从数据库连接池获取到一个数据库连接,就能执行CRUD。可通过数据库连接将待执行SQL发给MySQL。
[29] APM(Application Performance Management)是一种应用性能监控工具,通过汇聚业务系统的各个处理环节的实时数据,分析业务系统各个事务处理的交易路径和处理时间,实现对应用的全链路性能监测。目前主流的APM工具,基本都是参考了Google的Dapper(大规模分布式系统的跟踪系统)体系,通过跟踪业务请求的处理过程,完成对应用系统在前后端处理、服务端调用的性能消耗跟踪,提供可视化的界面来展示对跟踪数据的分析。
前言:系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可达到上百倍,可见对于一个系统不是简单的能实现其功能就可以了,而是要写出高质量的SQL语句,提高系统的可用性。 在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的编写,刚开始不会体会出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可达到上百倍,可见对于一个系统不是简单的能实现其功能就可以了,而是要写出高质量的SQL语句,提高系统的可用性。 在多数情况下,Oracle使用索引来更快的遍历表,优化器主要根据定义的索引来提高性能。但是,如果在SQL语句的where子句中写的SQL代码不合理,就会造成优化器删去索引而使用全表扫描,一般就这种SQL语句,被称为劣质的SQL语句。在编写SQL语句时我们应清楚优化器根据何种原则来删除索引,这有助于写出高性能之SQL语句。 下面就某些SQL语句的where子句编写中需要注意的问题作详细介绍。在这些where子句中,即使某些列存在索引,但是由于编写了劣质的SQL,系统在运行该SQL语句时也不能使用该索引,而同样使用全表扫描,这就造成了响应速度之极大降低。 1. IS NULL 与 IS NOT NULL 不能用null作索引,任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样之情况下,只要这些列中有一列含有null,该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值,即使对该列建索引也不会提高性能。 任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。 http://hovertree.com/menu/oracle/ 2. 联接列 对于有联接的列,即使最后的联接值为一个静态值,优化器是不会使用索引的。我们一起来看一个例子,假定有一个职工表(employee),对于一个职工之姓和名分成两列存放(FIRST_NAME和LAST_NAME),现在要查询一个叫比尔.克林顿(Bill Cliton)的职工。 下面是一个采用联接查询的SQL语句, 上面这条语句完全可以查询出是否有Bill Cliton这个员工,但是这里需要注意,系统优化器对基于last_name创建的索引没有使用。 当采用下面这种SQL语句来编写,Oracle系统就可以采用基于last_name创建的索引。 遇到下面这种情况又如何处理呢?如果一个变量(name)中存放着Bill Cliton这个员工之姓名,对于这种情况我们又如何避免全程遍历,使用索引呢?可以使用一个函数,将变量name中的姓和名分开就可以了,但是有一点需要注意,这个函数是不能作用在索引列上。下面是SQL查询脚本: 3. 带通配符(%)的like语句 同样以上面的例子来看这种情况。目前的需求是这样的,要求在职工表中查询名字中包含cliton的人。可以采用如下的查询SQL语句: 这里由于通配符(%)在搜寻词首出现,所以Oracle系统不使用last_name的索引。在很多情况下可能无法避免这种情况,但是一定要心中有底,通配符如此使用会降低查询速度。然而当通配符出现在字符串其他位置时,优化器就能利用索引。 4. Order by语句 ORDER BY语句决定了Oracle如何将返回的查询结果排序。Order by语句对要排序的列没有什么特别的限制,也可以将函数加入列中(象联接或者附加等)。任何在Order by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度。 仔细检查order by语句以找出非索引项或者表达式,它们会降低性能。解决这个问题的办法就是重写order by语句以使用索引,也可以为所使用的列建立另外一个索引,同时应绝对避免在order by子句中使用表达式。 5. NOT 我们在查询时经常在where子句使用一些逻辑表达式,如大于、小于、等于以及不等于等等,也可以使用and(与)、or(或)以及not(非)。NOT可用来对任何逻辑运算符号取反。 如果要使用NOT,则应在取反的短语前面加上括号,并在短语前面加上NOT运算符。NOT运算符包含在另外一个逻辑运算符中,这就是不等于(<>)运算符。换句话说,即使不在查询where子句中显式的加入NOT词,NOT仍在运算符中。 对这个查询,可以改写为不使用NOT: 虽然这两种查询之结果一样,但是第二种查询方案会比第一种查询方案更快些。第二种查询允许Oracle对salary列使用索引,而第一种查询则不能使用索引。 6.
📷 📷 连接管理:连接管理的职责是负责认证、管理连接、获取权限信息,创建TCP连接池,为了解决TCP,无限创建与TCP频繁创建销毁带来的资源耗尽、性能下降问题,服务器里有专门的TCP连接池限制接数,采用长连接模式复用TCP连接,来解决上述问题。 SQL接口:负责处理接收到的SQL语句,MySQL内部首先提供了一个组件,就是SQL接口(SQL Interface),他是一套执行SQL语句的接口,专门用于执行我们发送给MySQL的那些增删改查的SQL语句,因此MySQL的工作线程接收到SQL语句之后,就会转交给
毕业开始从事winfrm到今年转到 web ,在码农届已经足足混了快接近3年了,但是对安全方面的知识依旧薄弱,事实上是没机会接触相关开发……必须的各种借口。这几天把sql注入的相关知识整理了下,希望大家多多提意见。 (对于sql注入的攻防,我只用过简单拼接字符串的注入及参数化查询,可以说没什么好经验,为避免后知后觉的犯下大错,专门查看大量前辈们的心得,这方面的资料颇多,将其精简出自己觉得重要的,就成了该文) 下面的程序方案是采用 ASP.NET + MSSQL,其他技术在设置上会有少许不同。 示例程序下载:
如果你在使用MySQL时只会写sql语句的,那么你应该看一下《MySQL优化的底层逻辑》。如果你只了解到sql是如何优化的,那么你应该通过本文了解一下Mysql的体系结构以及sql语句的执行流程。
大多数SQL语句都有一个关联的查询计划。查询计划是在准备SQL语句时创建的。默认情况下,添加索引和重新编译类等操作会清除此查询计划。下次调用查询时,将重新准备查询并创建新的查询计划。冻结计划使可以跨编译保留(冻结)现有查询计划。查询执行使用冻结的计划,而不是执行新的优化并生成新的查询计划。
数据库的SQL引擎是数据库重要的子系统之一,它对上负责承接应用程序发送的SQL语句,对下负责指挥执行器运行执行计划。其中优化器作为SQL引擎中最重要、最复杂的模块,被称为数据库的“大脑”,优化器产生的执行计划的优劣直接决定数据库的性能。
1、 首先要搞明白什么叫执行计划? 执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案,这个方案是由查询优化器自动分析产生的,比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录,那查询优化器会选择“索引查找”方式,如果该表进行了归档,当前只剩下5000条记录了,那查询优化器就会改变方案,采用 “全表扫描”方式。 可见,执行计划并不是固定的,它是“个性化的”。产生一个正确的“执行计划”有两点很重要: (1) SQL语句是否清晰地告诉查询优化器它想干什么? (2) 查询
执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案,这个方案是由查询优化器自动分析产生的,比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录,那查询优化器会选择“索引查找”方式,如果该表进行了归档,当前只剩下5000条记录了,那查询优化器就会改变方案,采用 “全表扫描”方式。
开发人员基本都知道,我们的数据存在数据库中(目前最多的是MySQL和Oracle,由于作者更擅长MySQL,所以这里默认数据库为MySQL),服务器通过sql语句将查询数据的请求传入到MySQL数据库。数据库拿到sql语句以后。都是进行了哪些操作呢?这里向大家介绍下我的个人的理解,欢迎大家评论区批评指正。
对于刚入门学习sql的,我只推荐一本书Mick的《SQL基础教程》。网上很多人推荐《SQL必知必会》,其实这本书更适合数据库运维,对刚入门的朋友来说,理解不了。而Mick的《SQL基础教程》的书通俗易懂,让你学起来有趣的多了。兴趣才是学下去的理由。
近期有一个业务需求,多台机器需要同时从Mysql一个表里查询数据并做后续业务逻辑,为了防止多台机器同时拿到一样的数据,每台机器需要在获取时锁住获取数据的数据段,保证多台机器不拿到相同的数据。
先来看下MySQL的体系结构,下图是在MySQL官方网站上扒下来的,所以有很高的权威性和准确性。
MyBatis 是一款优秀的持久层框架,一个半 ORM(对象关系映射)框架,它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 避免了几
今天是刘小爱自学Java的第110天。 感谢你的观看,谢谢你。 话不多说,开始今天的学习: 事先说明:关于今天的搜索功能实现。 并没有使用到倒排索引这样的主流搜索技术,就一个普通的模糊查询。 在此之前
冷菠 冷菠,网名悠然(个人主页http://www.orasky.net),资深DBA,著有《Oracle高性能自动化运维》,有近10年的数据库运维、团队管理以及培训经验。曾担任美资企业Senior
MySQL的分析器是查询执行过程中的一个关键组件,它的主要职责是解析和处理SQL语句,确保它们的语法正确,并将其转换为数据库能够理解和执行的格式。
MyBatis是一种流行的Java持久化框架,用于简化数据库访问的开发过程。在实际开发中,分页功能是非常常见的需求之一。MyBatis提供了一种简单而有效的方式来实现分页,同时还可以结合分页插件来增强分页功能。本文将详细介绍MyBatis的分页实现原理以及分页插件的工作原理。
通常所说的“SQL动态查询”是指将程序中的变量和基本SQL语句拼接成一个完整的查询语句。
文章转载:原文地址 原理: 第一步:应用程序把查询SQL语句发给服务器端执行。 我们在数据层执行SQL语句时,应用程序会连接到相应的数据库服务器,把SQL语句发送给服务器处理。 第二步:服务器解析请求的SQL语句。 SQL计划缓存,经常用查询分析器的朋友大概都知道这样一个事实,往往一个查询语句在第一次运行的时候需要执行特别长的时间,但是如果你马上或者在一定时间内运行同样的语句,会在很短的时间内返回查询结果。 原因: 1):服务器在接收到查询请求后,并不会马上去数据库查询,而是在数据库中的计划缓存中找
在mysql服务器高负载的情况下,必须采取一种措施给服务器减轻压力,减少服务器的I/O操作。一般采用的方法是优化sql操作语句,优化服务器的配置参数,从而提高服务器的性能。Mysql使用了几种内存缓存数据的策略来提高性能。 一、mysql的缓存机制 Mysql缓存主要包括关键字缓存(key cache)和查询缓存(query cache),这主要讲解mysql的查询缓存(query cache)机制。 1.查询缓存概述 在mysql的性能优化方面经常涉及到缓冲区(buffer)和缓存(cache
为了区分SQL语句与主语言语句,所有SQL语句必须加前缀EXEC SQL, 主语言为C语言时,语句格式:
我们一般都不会去操作数据库本身,「而是通过SQL语句调用MySQL,由MySQL处理并返回执行结果」。那么SQL语句是如何执行sql语句的呢?
大部分Java系统性能问题基本上是由于错误的数据库访问方式引起的,带来了大量额外日志和内存消耗,这些都会对JVM的垃圾回收造成冲击影响,本文主要针对这种错误的数据库访问方式进行分析和诊断。
TCP连接收到请求后,必须分配给一个线程专门与这个客户端的交互,所以还有个线程池,每一个连接从线程池中获取线程,省去了创建和销毁线程的开销 所以连接管理的职责就是负责认证、管理连接、获取权限信息
在Oracle中存在两种类型的SQL语句: 一类为 DDL语句(数据定义语言)CREATE,DROP,ALTER,他们是从来不会共享使用的,也就是每次执行都需要进行硬解析。 一类就是DML语句(数据操纵语言)INSERT,UPDATE,DELETE,SELECT,他们会根据情况选择要么进行硬解析,要么进行软解析。
本章介绍如何在InterSystems IRIS®数据平台管理门户上执行SQL操作。 管理门户界面使用动态SQL,这意味着在运行时准备和执行查询。 Management Portal界面旨在帮助针对小型数据集开发和测试SQL代码。 它不打算用作在生产环境中执行SQL的接口。
在确定调优会话的目标后,例如,将用户响应时间从三分钟缩短到不到一秒,问题就变成了如何实现此目标。
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