使用TPC-H进行性能测试，需要有很多工作配合才能获得较高性能，如建立索引，表数据的合理分布（使用表空间和聚簇技术）等。本文从查询优化技术的角度，对TPC-H的22条查询语句和主流数据库执行每条语句对应的查询执行计划进行分析，目的在于了解各个主流数据库的查询优化技术，以TPC-H实例进一步掌握查询优 ...
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2021-07-14 18:42:46
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方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2, ...
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2021-06-18 19:51:23
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create temporary table temp_t like t1; alter table temp_t add index(b); insert into temp_t select * from t2 where b>=1 and b<=2000; select * from t1 j ...
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2021-06-10 18:34:39
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前言 说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇技淫巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能 ...
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2021-06-02 17:26:27
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1.mysql索引优化和查询优化 执行计划各个字段含义： id: 表示查询中select子句或者操作表的顺序，id的值越大，代表优先级越高，越先执行 select_type 😒elect的查询类型:SIMPLE,PRIMARY,SUBQUERY,DERIVED,UNION,UNION REUSLT ...
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2021-06-02 13:41:35
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1、 多字段like模糊查询优化：最常见的写法：where a like '%xx%' or b like '%xx%' or c like '%xx%'; 这种写法查询效率低，经过调查，下面的方法可以替代，并且效率高：1、如果like的关键字相同：where instr(nvl(a, '')||n ...
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2021-05-24 05:31:00
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1.Spark SQL出现的 原因是什么? 随着Spark的发展，对于野心勃勃的Spark团队来说，Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Spark各个组件的相互集成，所以提出 ...
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2021-05-24 04:53:04
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1.Spark SQL出现的 原因是什么? 随着Spark的发展，对于野心勃勃的Spark团队来说，Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Spark各个组件的相互集成，所以提出 ...
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2021-05-24 04:27:44
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1.Spark SQL出现的 原因是什么? 随着Spark的发展，对于野心勃勃的Spark团队来说，Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Spark各个组件的相互集成，所以提出 ...
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2021-05-24 03:53:49
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今日内容简介 聚合查询(聚合函数的使用)aggregate max、min、sum、count、avg 分组查询(group by的使用)annotate F与Q查询 django中如何开启事务 orm中常用字段及参数 数据库查询优化(only与defer、select_related与prefet ...
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2021-04-29 12:08:18
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