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区间检索SQL优化--续
在2017-07-16的文章 区间检索SQL性能优化方法 中，我使用了创建function的方式，来解决匹配不到区间时的buffer gets过多的性能问题。 最近在解决一个客户的多表关联区间检索问题时，又琢磨了一下，发现还是可以直接使用SQL，替代原来的function，SQL还真是博大精深啊。 COUNTRY_CODE FROM COUNTRY_IP_RANGE WHERE end_ip1 >:B1 and start_ip1 <= :B1 and rownum=1; 优化写法，原function的替代SQL 注： 变量如果超出COUNTRY_IP_RANGE表end_ip1的最大范围，sql会返回"no rows selected"；最大范围内匹配不到区间，则返回"no_match"（这与普通写法不一样 索引失效时sql可以慢，但是不可以出错。
35230编辑于 2022-06-22 - 来自专栏老虎刘谈oracle性能优化
区间检索SQL性能优化方法
几年前，有朋友让我帮忙优化一个SQL：根据IP地址查询对应的国家/地区（根据号码查询归属地也属类似业务）。 SQL代码如下： Select country_code From COUNTRY_IP_RANGE IP WHERE IP.Start_Ip1 <= ip_to_number1(:ip) AND SQL每次最多只返回一条记录。 但是光靠SQL本身已经无能为力。 老虎刘会把那些年优化的SQL（有代表性的）总结出来与SQL优化爱好者分享
53320编辑于 2022-06-22 - 来自专栏数据和云
区间检索SQL性能优化方法
个人微信公众号：sql_tigerliu. 几年前，有朋友让我帮忙优化一个SQL：根据IP地址查询对应的国家/地区（根据号码查询归属地也属类似业务）。 SQL代码如下： Select country_code From COUNTRY_IP_RANGE IP WHERE IP.Start_Ip1 <= ip_to_number1(:ip) AND SQL每次最多只返回一条记录。 优化方法 1、首先根据业务规则，增加一个rownum=1的谓词条件，SQL变成： Select country_code From COUNTRY_IP_RANGE IP WHERE IP.Start_Ip1 但是光靠SQL本身已经无能为力。
1.3K60发布于 2018-03-07 - 来自专栏bisal的个人杂货铺
SQL Server检索SQL和用户信息的需求
Oracle中如果需要知道一条SQL是谁执行的，可以通过v$sql的parsing_schema_name字段得到登录的schema名称，相当于SQL和会话登录信息是有绑定的。 但是最近有个SQL Server的需求，需要知道历史SQL的执行者。 如下SQL，可以找到当前SQL Server跑过的SQL，但是没用户信息， SELECT p.refcounts, p.usecounts, sqltext.text FROM sys.dm_exec_cached_plans 咨询了大师，给到的回复是，SQL Server不能通过DMV视图来查询某一个会话执行过的历史SQL，只能采集当前会话正在执行的SQl，不断采集然后保存下来才行。 无论从监控粒度，还是数据统计的角度，SQL和用户信息关联检索还是有用的，可以做到更精细的控制，不太清楚为什么微软官方没给出这样的设计，或者有其他隐藏的功能？
1.7K30编辑于 2022-04-23 - 来自专栏GreenLeaves
SQL学习之空值(Null)检索
这个时候我们需要检索CheckValueString列为NULL值,ResultRemarks(该字段为空的记录) 我会这么写代码 select * from T_Check_InfoDetail where
2.5K90发布于 2018-01-24 SQL入门教程（2）：怎么用SQL做基础信息检索?
在上一篇文章中，我们介绍了 SQL（结构化查询语言）的基本概念，以及它在用户研究中的重要作用。 今天，我们将深入了解 SQL 的基本语法，并通过实际应用场景帮助你更好地理解如何使用 SQL 提取和分析数据。 对于刚开始学习 SQL 的用户研究者来说，掌握这些基础语法和应用技巧，将为你的数据分析工作奠定坚实的基础。 1.SQL基础语法SQL 是一种声明性语言，意味着你只需要告诉它你想做什么，SQL 会帮你去做。在 SQL 中，常用的语法主要包括数据查询、数据过滤、数据排序、数据分组等基本操作。 掌握 SQL 的基本语法和应用场景后，你将能够更精准地分析用户数据，得出有价值的研究结论。无论是用户行为分析、用户细分、留存率分析，还是满意度调查，SQL 都是你必不可少的工具。
63310编辑于 2024-12-05- 来自专栏技术杂记
SQL 精编（6）
其它管理工具 ---- mysqldump time mysqldump -u root -p fake_xx > fake_xx.sql time mysqldump -u root -p tab_xx conversations > /tmp/conversations.backup.sql ---- mysqladmin /usr/bin/mysqladmin flush-logs ; /etc/ mysqlslap --no-defaults --debug-info -uroot -p --number-int-cols=5 --number-char-cols=10 --auto-generate-sql --auto-generate-sql-add-autoincrement --concurrency=100 --number-of-queries=10000 --iterations=3 --engine --auto-generate-sql-add-autoincrement --concurrency=100 --number-of-queries=10000 --iterations=10 --
59620发布于 2021-10-19 - 来自专栏bisal的个人杂货铺
《SQL Cookbook》 - 第一章 检索数据
朋友推荐了一本书《SQL Cookbook》，翻译过来就是《SQL经典实例》，讲的都是SQL编写层面的案例，例如获得随机数、NULL值判断、求中位数、日期计算等，都是日常工作中可能用到的，但是有些知识点可能稍微模糊 ，用的时候，得琢磨下，或者有些知识点不了解，你不知道通过SQL还可以实现某个功能，借此机会，系统回顾一下SQL相关的开发技能，争取了解之前不知道的，巩固之前模糊的知识点，跟大家共享读书笔记。 第一章 检索数据 1. 在SELECT语句中指定具体的列名，可以确保查询语句不会返回无关的数据。当在整个网络范围内检索数据时，这样做更重要，因为他避免了将时间浪费在检索不需要的数据上。 2. 新的列名被称作别名，他会让检索结果更易于理解，对于一些数据库，可以省略AS关键字，但所有的数据库都支持这个关键字。 3. when sal >= 4000 then 'OVERPAID' else 'OK' end as status from emp; 6.
1.2K20发布于 2021-09-06 - 来自专栏大数据杂货铺
使用检索增强生成 （RAG） 增强 SQL 代理
在上一篇文章中，我们深入探讨了构造 SQL 代理的过程，以帮助我们通过查询数据库中的数据来回答问题。在本文中，我们将探讨如何通过合并高级分析功能来增强 SQL 代理的功能。 检索增强生成 （RAG） 为了便于您的代理了解如何使用这些功能，我建议采用一种称为检索增强生成 （RAG） 的技术。 此方法有助于根据查询查找相关说明。 此外，我们还讨论了创建一个 RAG 来检索相关的语法指令信息。现在，让我们探讨如何无缝集成这两个组件。 RAG 作为工具 在这篇博客中，我详细介绍了 如何利用SQL 代理与数据库交互等工具。 现在，我的想法是将 RAG 指定为另一个工具sql_db_list_tables。这允许 SQL 代理决定何时浏览相关文档，并在需要时确定最合适的关键字进行搜索。 保持说明清晰至关重要，以确保 SQL 代理了解该工具的用途。
1.1K10编辑于 2024-04-02 - 来自专栏Tripod
SQL检索MongoDB的轻量级解决方案
关于使用SQL访问MongoDB的解决方案，网络上已经可以查到很多。 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。 MOQL-Transx是一个致力于减少开发者学习成本，用SQL语法检索各类数据库的开源项目。 项目包括两个模块，moql-translator用于完成从MOQL(SQL92语法子集)到各类数据库DSL的翻译；moql-querier用于完成对各类数据库以SQL语言检索并获得二维结果的输出。 由于MongoDB并没有一个完整意义上的DSL，故本文介绍的部分主要是使用moql-querier中的MongoDBQuerier类来完成对MongoDB的检索。
1.6K20编辑于 2022-02-28 - 来自专栏简单就是美！
P6Spy & SQL Profiler & IronTrack SQL
----DB2 Magazine P6Spy & SQL Profiler & IronTrack SQL P6Spy是一个可以用来在应用程序中拦截和修改数据操作语句的开源框架。 通过P6Spy我们可以对SQL语句进行拦截，相当于一个SQL语句的记录器，这样我们可以用它来作相关的分析，比如性能分析。 6、运行你的应用程序或Web应用程序，可以在spy.log里看到监测到的sql详细记录信息了。 二、结合SQL Profiler进行图形化监控与使用 1、从 http://www.jahia.net/ 下载SQL Profiler的文件包进行安装； 2、把p6spy.jar及sqlprofiler.jar 6、设置监听端口号monitorport=2000 6、先运行 java -jar irontracksql.jar 来启动IronTrack SQL； 7、再启动你的应用程序或服务器； 8、可以在
90020发布于 2019-02-28 - 来自专栏数仓建模
Spark UI (6) - SQL页面
接上文 Spark UI (3、4、5) - Storage、Environment、Executors页面SQL页面展示了作业执行Spark SQL的情况, 它会按SQL层面展示一条SQL在Spark 图片SQL详情页面会展示SQL在spark中执行的具体计划(DAG图)：INSERT OVERWRITE TABLE `${target.table}`select t1.report_date, join mart_grocery.dim_op_poi t2 on t1.grid_poi_id=t2.poi_id where t1.dt = '20220410'图片下方的Details会展示SQL 图片2.ETL任务Stage和DAG的对应关系通过stage DAG图中的coordinator id可以找到在SQL页面对应的位置, 例如:图片
1.6K30编辑于 2022-09-05 - 来自专栏一个爱吃西瓜的程序员
学习SQL【6】-复杂查询
从SQL的角度来看，视图和表是一样的，只是视图并不存储数据，而是存储SELECT语句。 视图的优点： 视图的优点大体上有两点。 ● 第一点是由于视图无需保存数据，因此可以节省存储设备的容量。 product_type | cnt_product--------------+------------- 办公用品 | 2 (1 行记录) 注释： ● 对大多数DBMS来说，多重视图会降低SQL product_type | cnt_product--------------+------------- 厨房用具 | 4 (1 行记录) 但是随着子查询的层数增加，SQL sale_price) FROM Product; 执行结果： avg----------------------- 2097.5000000000000000 (1 行记录) 然后完整的SQL
1.2K90发布于 2018-04-04 - 来自专栏JavaPark
SQL 进阶挑战（6 - 10）
SQL6 删除记录（一） 描述 现有一张试卷作答记录表exam_record，其中包含多年来的用户作答试卷记录，结构如下表： 作答记录表exam_record： start_time是试卷开始时间 submit_time 9001|2021-05-02 10:01:01|2021-05-02 10:05:58|60 5|1003|9001|2021-09-05 19:01:01|2021-09-05 19:40:01|49 6| DELETE FROM exam_record WHERE score < 60 AND TIMESTAMPDIFF(MINUTE, start_time, submit_time) < 5; SQL7 9001|2020-01-01 22:11:12|2020-01-01 23:16:12|50 4|1002|9001|2021-05-02 10:01:01|2021-05-02 10:06:58|60 6| TIMESTAMPDIFF(MINUTE, start_time, submit_time) < 5 OR submit_time IS NULL ORDER BY start_time LIMIT 3; SQL8
54230编辑于 2022-06-15 - 来自专栏全栈程序员必看
6. SQL 多表查询
SQL–数据库基础查询操作》。 前几节所总结的查询，都是基于单张表格进行的，如果单张表格的信息不足以达到查询的目的，就需要将他们组合到一起形成多张表格。 1. 翻译成SQL 如下图： 代码实现如下： SELECT a.学号,a.姓名, COUNT(b.课程号) AS 选课数, SUM(b.成绩) AS 总成绩 FROM student AS a LEFT SQL实现 代码如下： SELECT a.学号,a.姓名, AVG(b.成绩) AS 平均成绩 FROM student AS a LEFT JOIN score AS b ON a.学号=b.学号
1.1K20编辑于 2022-08-23 - 来自专栏iSharkFly
Confluence 6 安装 SQL Server
如果你还没有在安装可以连接的 Microsoft SQL Server 数据库，请先下载后进行安装。请参考 MSDN 上 Installation for SQL Server 的指南。 SQL Server 允许有 2 种的授权模式：SQL Server Authentication 和 Windows Authentication。 为了让你的 Confluence 能够顺利连上你的数据库，你需要设置你的 SQL Server 服务器使用混合授权模式（ SQL Server 和 Windows 模式）。 https://www.cwiki.us/display/CONFLUENCEWIKI/Database+Setup+for+SQL+Server
54550发布于 2019-01-31 - 来自专栏大数据学习笔记
ElasticSearch 6.x 学习笔记：16.全文检索
ElasticSearch 6.x 全文检索相关内容官方文档： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.1/full-text-queries.html 高级别全文检索通常用于在全文本字段（如电子邮件正文）上运行全文检索。 他们了解如何分析被查询的字段，并在执行之前将每个字段的分析器（或search_analyzer）应用于查询字符串。 0.9227539, "hits": [ { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "6" multi_match查询是match查询的升级版，用于多字段检索。 在检索的时候，用户的查询中如果含有停用词，检索系统也会将其过滤掉（因为用户输入的查询字符串也要进行分词处理）。排除停用词可以加快建立索引的速度，减小索引库文件的大小。
52410编辑于 2022-05-06 - 来自专栏大数据学习笔记
ElasticSearch 6.x 学习笔记：15.检索入门
53946664"} { "index":{ "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "5" }} { "title": "libstdc++.so.6" ,"author":"程裕强","postdate":"2016-12-30","abstract":"libstdc++.so.6问题解决","url":"http://url.cn/53946911 "} { "index":{ "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "6" }} { "title": "CentOS更换国内yum源","author }, { "index" : { "_index" : "website", "_type" : "blog", "_id" : "6" blog", "_id": "5", "_score": 1, "_source": { "title": "libstdc++.so.6"
32110编辑于 2022-05-06 - 来自专栏bisal的个人杂货铺
SQL中用到LIKE模糊检索的几种优化场景
SQL开发中经常会碰到使用LIKE模糊检索的场景，'%'的位置，可能影响索引的正常使用，看到刘老师公众号的一篇文章，介绍了相关场景的改造策略，非常受用，推荐阅读。 ，无法直接通过索引定位数据，只是因为检索列只有object_name，所以用到的是索引快速全扫描，实际还是扫描的所有索引叶子节点， 为了说明清楚，我们检索object_id列，他不在索引中， select (3) ABC在字符串中位置不固定，可以通过改写SQL进行优化。 第一种情况，ABC始终从字符串开始的某个固定位置出现。 可以通过substr函数截取字符串的功能，创建函数索引。 substr(object_name, 1, length(object_name)-4)) like reverse ('%BISAL'); 第三种情况，ABC在字符串中位置不固定，可以通过改写SQL 但是这种IN改写，如果子查询返回的记录数较少，执行效率就可能提高了N倍，但如果较多，改写的效率，可能和之前相差不大了， 虽然以上的'%'有各种改造的方案，但至少都得改写一些SQL，所以还是建议，从需求层面
2.2K10编辑于 2022-02-18 盘点6个SQL小技巧
也正是因为这个特性，一种很常见的SQL技巧是，用left join可替换not exists、not in等相关子查询，如下：sql复制代码select * from tableA A where not 查询各类别最大的那条数据比如在学籍管理系统中，有一类很常见的需求，查询每学科分数最高的那条数据，有如下几种写法：sql复制代码select * from stu_score s where s.course_id 一直以来，我看到SQL的join的条件大都是a.field=b.field这种形式，导致我以为join只能写等值条件，实际上，join条件和where中一样，支持>、<、like、in甚至是exists 上面场景还有一种写法，就是使用group by先把各学科最大分算出来，然后再关联出相应数据，如下：sql复制代码select * from(select s.course_id,max(s.score) 这个新的语法，可以非常简单的解决上面top n的场景，如下：sql复制代码select * from stu_course c join LATERAL (select * from stu_score
41110编辑于 2024-05-30
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