1 小时前 / 方丈的寺院
摘要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。
问题问题要从之前的统计 店铺数关注人数说起
SELECT shop_id, count(user_Id) as attentionNumber
FROM shop_attention
WHERE shop_id IN
5 天前 / sjf0115
也可以到我个人博客阅读（点击下面阅读原文即可） https://www.iteblog.com/archives/2561.html。昨天又写到凌晨12点啦，大家一定要点在看呀！朋友圈多多分享。 SparkSQL 是Spark众多组件中技术最复杂的组件之一，它同时支持 SQL 查询和 DataFrame DSL。通过引入了 SQL 的支持，大大降低了开发人员的学习和使用成本。目前，整个 SQL 、SparkML、Spark Graph 以及 Structured Streaming 都是运行在 Catalyst Optimization & Tungsten Execution 之上的，如下图所示： 如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：it......
14 天前 / gongyouliu
上篇《大数据分析工程师入门3--SQL基础》以近1万字的篇幅给大家将SQL的基础内容系统性的讲解了一遍。 本文将在其基础之上稍作补充，主要讲讲数据分析工作中可能会用到的SQL进阶知识点。 主要讲解思路如下： 第1部分：DDL。主要讲解MySQL中针对库、表、表字段的创建、修改和删除等相关操作。 第2部分：索引。内容包括为何要建立索引，如何建立不同的索引，索引的查看和删除，以及索引的注意事项和建立原则。 第3部分：explain。内容包括explain的作用，和对其所返回信息的讲解。 第4部分：主从同步。主要讲一......
28 天前 / buildupchao
0.简介Analyze，分析表（也称为计算统计信息）是一种内置的Hive操作，可以执行该操作来收集表上的元数据信息。这可以极大的改善表上的查询时间，因为它收集构成表中数据的行计数，文件计数和文件大小（字节），并在执行之前将其提供给查询计划程序。 1.如何分析表？基础分析语句1ANALYZE TABLE my_database_name.my_table_name COMPUTE STATISTICS;这是一个基础分析语句，不限制是否存在表分区，如果你是分区表更应该定期执行。 分析特定分区1ANALYZE TABLE my_database_name.my_table_name PARTITION (YEAR=2019, MONTH=5, DAY=12) COMPUTE STAT......
39 天前 / 宜信技术
为什么引入Hint Hint是Oracle数据库中很有特色的一个功能，是很多DBA优化中经常采用的一个手段。那为什么Oracle会考虑引入优化器呢？基于代价的优化器是很聪明的，在绝大多数情况下它会选择正确的优化器，减轻DBA的负担。 但有时它也聪明反被聪明误，选择了很差的执行计划，使某个语句的执行变得奇慢无比。此时就需要DBA进行人为的干预，告诉优化器使用指定的存取路径或连接类型生成执行计划，从而使语句高效地运行。Hint就是Oracle提供的一种机制，用来告诉优化器按照告诉它的方式生成执行计划。
45 天前 / 零售云技术
最近我们部门业务扩张需要大批量招人，我也参与面试环节（在此打个广告，若想跳槽的请关注 加V ），发现IT大佬都是"理论强，实践弱"。为什么这么讲，前几天是大版本发布日，连续遇到几个SQL索引引起的低级错误，也是开发人员轻视的一点。所以我在面试结束后会有这样的面试评语“无生产排查经验”，”无定位生产问题经验”~~ 那为什么我会写这样的批语，分析下前几天的生产问题。 开发人员都知道查询数据库若不带索引查询速度会很慢，要合理利用索引加快查询效率，那么怎么使用索引是对的呢？ 举个例子以下sql是mysql数据库，若其它数据......
54 天前 / 恒生技术君
大部分开发人员都熟悉SQL，无论用什么语言开发系统，只要用到了关系型数据库，都会涉及到SQL的使用。 在某些系统中，主要的程序逻辑都体现一个个存储过程里，例如数据中心产品，这时候，大家都认为该产品主要的开发语言是SQL，于是我们把SQL当作程序本身来看待。但是在更多的业务系统中，我们通常只需要进行普通的增删改查，SQL更多只是插入在Java或者XML文件里的一些查询语句，这个时候，开发人员只把SQL当作查询分析的工具，而不是程序来看待。 接下来为大家讲述一个工作中发生的关于SQL优化的真实故事。 这是一个用户行为分析的......
55 天前 / 小姐姐味道
真的很危险，有人因此进了局子；也有公司因此损失上亿。 想象一下你在一个月黑风高的夜晚，大概是10点多钟的样子，加班归来，打算到小卖部弄盒烟抽。 夜凉风急，你用力裹了下被风鼓起的外套。 那里有你暗恋的收银姑娘。 没日没夜的工作，只有这十几分钟，能让你感到些许生活的意义。 从羞涩的钱包里翻出仅存的一张百元大钞，结账。然后用颤抖的双手接过收银员的找零。 不是因为轻触到了她的指尖。 也并非因她如花的笑靥。 只因为，脑海里竟然不争气的浮现出这样的过程。 balance = dao.getBalance(userid) balance = balance - cost......
63 天前 / gongyouliu
点击上方“大数据与人工智能”，“星标或置顶公众号” 第一时间获取好内容 作者丨斌迪 这是作者的第3篇文章 SQL技能是数据分析师的必备技能，作者在之前的文章《你不知道的数据分析师》中也提到了，数据分析师50%的时间都在写SQL。 本文将从一道数据分析师的SQL面试题开始分析讲解，期间，会涉及到SQL的基础操作和分析函数的使用等知识点，然后为大家总结出了一份快速掌握SQL基础的指南，希望能够帮助到SQL初学者。 一道SQL面试题 这是一道来自百度数据部门的面试题，主要考察row_number的使用。 ......
71 天前 / 孤独键客
阅读本文大概需要 6.6 分钟。 SELECT COUNT( * ) FROM t是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中，我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎，在此前提下，COUNT( * )操作的时间复杂度为O(N)，其中 N 为表的行数。 而MyISAM表中可以快速取到表的行数。这些实践经验的背后是怎样的机制，以及为什么需要/可以是这样，就是此文想要探讨的。 先来看一下概况:MySQL COUNT( * )在 2 种存储引擎中的部分问题： 下面就带着这些问题，以InnoDB存储引擎为主来进行讨论。 一、InnoDB 全表 COUNT( * )主要问题:执行过程......
94 天前 / sjf0115
大数据时代，数据的价值越来越被重视，企业从海量大数据中挖掘所需要的信息，用来驱动业务决策以获得更大的商业价值。 与此同时，出现了越来越多的大数据技术帮助企业进行大数据分析，例如 Apache Hadoop，Hive，Spark，Presto，Drill，以及今天我们即将介绍的 Apache Kylin 和 Apache Phoenix 项目等，都是使用 SQL 语言就可以分析大数据，极大地降低了大数据的使用门槛。 这些大数据技术提供 SQL 查询接口，不只是因为 SQL 学习成本低，同时也和 SQL 拥有丰富而强大的表达能力、能满足绝大多数的分析需求的特性有关系。 了解 Apache......
96 天前 / superTerrorist
IF NOT EXISTS是可选的，但推荐使用，它会先检查是否有有同名表，如果没有则创建。storage_engine MySql 支持多种存储引擎: MyISAM、InnoDB、MERGE、MEMORY (HEAP)、ARCHIVE、CSV、FEDERATED，如果没有指定，默认值是InnoDB在创建表的时候需要给定字段（或列名），格式如下： column_name data_type(length) [NOT NULL] [DEFAULT value] [AUTO_INCREMENT]如果需要使用主键，可以使用以下语法： PRIMARY KEY (col1,col2,...)例子CREATE TABLE IF NOT EXISTS tasks (task_id INT AUTO_INCREMENT,title VARCHAR(255) NOT NULL,start_date DATE,due_d......
100 天前 / wlxwolves
公众号代码阅读体验不好，可以点击“阅读原文”查看。 本文基于 Flink 1.7。 随着 Hadoop 的发展，有了Hive，使用HQL 即可完成原来繁琐的Map Reduce 程序。 随着 Spark的发展，引入了 Spark SQL。 随着 Flink 版本的更迭，Flink 也提供了Flink SQL，以及 Table APIs。 注意：截止 Flink 1.7，Table API 和 SQL 还没有完成，有些操作还不支持。 1. 基本概念1.1 Why那么，为什么要推出Table APIs和SQL？ 首先，来看下Flink 的编程模型。如下图所示（图片来源于官网），DataStream API 和 DataSet API 是分开的，但是对于应用开发者来说，为什......
100 天前 / 码一丶
介绍此文为 SQL to Pandas 系列第二篇 可先阅读 【Python】SQL to Pandas 速查表（一） 补充上篇 JOIN 内容本篇将解构下面的SQL查询句式, 使用Pandas进行实现 SQL 查询句式 SELECTDISTINCT[字段] FROM[表]JOIN[bin]ON[连接条件] WHERE[过滤条件] GROUPBY[字段] HAVING[条件] ORDERBY[字段]DESC LIMIT[个数]OFFSET[个数] 读取评论数据df_comments=pd.read_sql(sql="select*fromcomments",con=conn) 数据预览 df_comments idstudent_idcontent011测试评论1125测试评论5232测试评论2343测试评论3451测试评论11569测试评论9JOIN(INN......