1. 维度查询 在上一篇中,我们已经把订单和订单明细表join完,本文将关联订单的其他维度数据,维度关联实际上就是在流中查询存储在 hbase 中的数据表.但是即使通过主键的方式查询,hbase 速度的查询也是不及流之间的 join.外部数据源的查询常常是流式计算的性能瓶颈,所以我们在查询hbase维度数据的基础上做一些优化及封装. phoenix查询封装 phoenix作为hbase的一个上层sql封装,或者叫做皮肤,可以使用标准的sql语法来使用hbase,我们做一些简单的查询hbase的工

示例表A: author_id author_name 1 Kimmy 2 Abel 3 Bill 4 Berton 示例表B: book_id author_id start_date end_date 9 1 2017-09-25 21:16:04 2017-09-25 21:16:06 10 3     11 2 2017-09-25 21:21:46 2017-09-25 21:21:47 12 1     13 8     示例表C: order_id book_id price or

数据准备: ## 学院表create table department( d_id int primary key auto_increment, d_name varchar(20) not null);insert into department(d_name ) values('计算机学院'),('外语学院');insert into department(d_name ) values('机械学院'),('建工学院'),('艺术学院'); ## 学生表create table stude

一 表于表之间的关联 foregin key:设置外键表于表之间建立关联. 多对一关联: 创建步骤,应该先创建好被关联的那一张表,然后再去创建关联的那一张表. 关联表的多条对应着被关联的那张表的一条记录,而被关联的那一张表的多条记录不能对于着关联表的一条记录.属于单向关联 一对一关联: 创建步骤:还是先创建被关联的那一张表,然后在去创建关联的那一张表. 在多对一的基础上加上一条唯一的约束,关联表只能对应被关联表的一条记录.被关联表也只能对于关联表的一条记录 多对多关联: 创建步骤:首先先要创建出

# ---- 对应时间戳怎么生成的? ---- /*TIME_CD TIME_CD1000000 000005000001 000005000002 000005000003 000005000004 000005000005 000010*/ 利用MySQL常用日期函数生成时间维度表 日期时间函数 按小时.按分钟.按秒生成 SELECT CURRENT_DATE(), CURRENT_TIME(), CURRENT_TIMESTAMP; # :: :: MySQL快速生成时间维度表 SET @

目录: <MySQL中的两种临时表> <MySQL 多表关联更新及删除> <mysql查询优化之三:查询优化器提示(hint)> 一.      多表关联更新 问题描述:现有tdb_goods表(含有具体信息)和tdb_goods_cates表(没有具体信息),需要查询tdb_goods表的所有记录,并且按"类别"分组,且将分组结果写入到tdb_goods_cates数据表.然后通过tdb_goods_cates数据表来更新tdb_goods表 ² 

近来遇到一个问题:“MySql多表关联,根据某列取前N条记录”. 刚开始一直在想,SQL语句是否可以做到直接查询出来,但几经折磨,还是没能写出SQL语句,-------如果有大牛的话,望指点迷津.我把相关要求贴上. 附上我自己写的SQL语句 最后我采用的是pandas加mysql模式去处理,得到的结果为: 小弟初来乍道,请大牛,技术大咖们多多指教,在此感谢!

MySQL多表关联时的多表删除: DELETE t1, t2FROM    t1LEFT JOIN t2 ON t1.id = t2.idWHERE    t1.id = 25

Mysql关联两张表时,产生错误提示Illegal mix of collations 1.先用工具把数据库.两张表的编码方式改变 2.这步很重要,需要改变字段的编码方式. ALTER TABLE `表名` CHANGE `dev_chancode` `字段` VARCHAR(32) CHARACTER SET gbk NOT NULL; 总结:在建表时一定注意统一的编码方式,后续搞来搞去超级麻烦.

接上篇:[翻译]Flink 异步I / O访问外部数据 最近看了大佬的博客,突然想起Async I/O方式是Blink 推给社区的一大重要功能,可以使用异步的方式获取外部数据,想着自己实现以下,项目上用的时候,可以不用现去找了. 最开始想用scala 实现一个读取 hbase数据的demo,参照官网demo: /** * An implementation of the 'AsyncFunction' that sends requests and sets the callback. */ c

update 表A inner join 表B on 表A.关联字段 = 表B.关联字段 set 表a.待更新字段01 = 表B.字段01 , 表a.待更新字段021 = 表B.字段02 where 其他条件 刚学mysql不久,先记录在此

外键 现在有两张表“分类表”和“商品表”,为了表明商品属于哪个 类别,通常情况下,我们将在商品上添加一列,用来存放分类的cid信息,此列成为外键. 此时,分类表 category 称作主表,cid 成为主键.商品表 products 成为从表,category_id 成为外键. 通过主表和从表的外键描述主外键的关系,呈现的就是一对多的关系. 外键特点 1. 从表外键的值是对主键的引用. 2. 从表外键类型必须与主表主键类型一致. 声明外键约束 语法: alter table 从表 add[con

自关联操作         多表连接查询  inner  join 内查询   left  join  左查询   right  join  右查询                                                                                                           select student.id,student.name,classes.name from student inner join c

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

一.Mysql分表的原因 1.当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了. 分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间. 2.mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,为什么要出现这种机制,是为了保证数据的完整性, 我举个例子来说吧,如果有二个sql都要修改同一张表的同一条数据,这个时候怎么办呢,是不是二个sql都可以同时修改这条数据呢? 很显然mysql对这种情况的处理是,一种是表锁定(myisam存储引擎),一个是行锁定(innod

单库单表 单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到. 单库多表 随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能.如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待. 可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的user_0000,user_0001等

基本条件: 无索引 主表 test_0 数据:一百万条  数据库引擎 InnoDb 分表 test_1...test_100 数据 每张一万条,一共一百万条  数据库引擎 InnoDb 流程: 主表中修改100条数据,计算花费时间 某一张分表中修改1条数据,计算花费时间 在总表中查询一个SQL,计算花费时间 在100张分表中查询一个SQL,计算花费时间 可以看出,在总表和分表,在百万级别一下,修改的时间差不多,但在查询的时候,差别非常大,当然这是和索引有关,后自测100W,有索引,速度还是相当快

转:https://segmentfault.com/a/1190000006158186?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的