8 种最坑SQL语法,工作中踩过吗?

SQL中Limit的用法详解 阅读详情

sql语句的执行顺序:

FROM
<left_table>

ON
<join_condition>

<join_type>
 JOIN
<right_table>

WHERE
<where_condition>

GROUP BY
<group_by_list>

HAVING
<having_condition>

SELECT

DISTINCT
<select_list>

ORDER BY
<order_by_condition>

LIMIT
<limit_number>

1、LIMIT 语句

分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句,一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引,性能迅速提升。

SELECT *
FROM   operation
WHERE  type = 'SQLStats'
       AND name = 'SlowLog'
ORDER  BY create_time
LIMIT  1000, 10;

好吧,可能90%以上的 DBA 解决该问题就到此为止。但当 LIMIT 子句变成 “LIMIT 1000000,10” 时,程序员仍然会抱怨:我只取10条记录为什么还是慢?

要知道数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始,即使有索引也需要从头计算一次。出现这种性能问题,多数情形下是程序员偷懒了。

在前端数据浏览翻页,或者大数据分批导出等场景下,是可以将上一页的最大值当成参数作为查询条件的。SQL 重新设计如下:

SELECT   *
FROM     operation
WHERE    type = 'SQLStats'
AND      name = 'SlowLog'
AND      create_time > '2017-03-16 14:00:00'
ORDER BY create_time limit 10;

在新设计下查询时间基本固定,不会随着数据量的增长而发生变化。

2、隐式转换

SQL语句中查询变量和字段定义类型不匹配是另一个常见的错误。比如下面的语句:

mysql> explain extended SELECT *
     > FROM   my_balance b
     > WHERE  b.bpn = 14000000123
     >       AND b.isverified IS NULL ;
mysql> show warnings;
| Warning | 1739 | Cannot use ref access on index 'bpn' due to type or collation conversion on field 'bpn'

其中字段 bpn 的定义为 varchar(20),MySQL 的策略是将字符串转换为数字之后再比较。函数作用于表字段,索引失效。

上述情况可能是应用程序框架自动填入的参数,而不是程序员的原意。现在应用框架很多很繁杂,使用方便的同时也小心它可能给自己挖坑。

3、关联更新、删除

虽然 MySQL5.6 引入了物化特性,但需要特别注意它目前仅仅针对查询语句的优化。对于更新或删除需要手工重写成 JOIN。

比如下面 UPDATE 语句,MySQL 实际执行的是循环/嵌套子查询(DEPENDENT SUBQUERY),其执行时间可想而知。

UPDATE operation o
SET    status = 'applying'
WHERE  o.id IN (SELECT id
                FROM   (SELECT o.id,
                               o.status
                        FROM   operation o
                        WHERE  o.group = 123
                               AND o.status NOT IN ( 'done' )
                        ORDER  BY o.parent,
                                  o.id
                        LIMIT  1) t);

执行计划:

+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type        | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra                                               |
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| 1  | PRIMARY            | o     | index |               | PRIMARY | 8       |       | 24   | Using where; Using temporary                        |
| 2  | DEPENDENT SUBQUERY |       |       |               |         |         |       |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables |
| 3  | DERIVED            | o     | ref   | idx_2,idx_5   | idx_5   | 8       | const | 1    | Using where; Using filesort                         |
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+

重写为 JOIN 之后,子查询的选择模式从 DEPENDENT SUBQUERY 变成 DERIVED,执行速度大大加快,从7秒降低到2毫秒。

UPDATE operation o
       JOIN  (SELECT o.id,
                            o.status
                     FROM   operation o
                     WHERE  o.group = 123
                            AND o.status NOT IN ( 'done' )
                     ORDER  BY o.parent,
                               o.id
                     LIMIT  1) t
         ON o.id = t.id
SET    status = 'applying'

执行计划简化为:

+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key   | key_len | ref   | rows | Extra                                               |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| 1  | PRIMARY     |       |      |               |       |         |       |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables |
| 2  | DERIVED     | o     | ref  | idx_2,idx_5   | idx_5 | 8       | const | 1    | Using where; Using filesort                         |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+

4、混合排序

MySQL 不能利用索引进行混合排序。但在某些场景,还是有机会使用特殊方法提升性能的。

SELECT *
FROM   my_order o
       INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id
ORDER  BY a.is_reply ASC,
          a.appraise_time DESC
LIMIT  0, 20

执行计划显示为全表扫描:

+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+
| id | select_type | table | type   | possible_keys     | key     | key_len | ref      | rows    | Extra
+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+
|  1 | SIMPLE      | a     | ALL    | idx_orderid | NULL    | NULL    | NULL    | 1967647 | Using filesort |
|  1 | SIMPLE      | o     | eq_ref | PRIMARY     | PRIMARY | 122     | a.orderid |       1 | NULL           |
+----+-------------+-------+--------+---------+---------+---------+-----------------+---------+-+

由于 is_reply 只有0和1两种状态,我们按照下面的方法重写后,执行时间从1.58秒降低到2毫秒。

SELECT *
FROM   ((SELECT *
         FROM   my_order o
                INNER JOIN my_appraise a
                        ON a.orderid = o.id
                           AND is_reply = 0
         ORDER  BY appraise_time DESC
         LIMIT  0, 20)
        UNION ALL
        (SELECT *
         FROM   my_order o
                INNER JOIN my_appraise a
                        ON a.orderid = o.id
                           AND is_reply = 1
         ORDER  BY appraise_time DESC
         LIMIT  0, 20)) t
ORDER  BY  is_reply ASC,
          appraisetime DESC
LIMIT  20;

5、EXISTS语句

MySQL 对待 EXISTS 子句时,仍然采用嵌套子查询的执行方式。如下面的 SQL 语句:

SELECT *
FROM   my_neighbor n
       LEFT JOIN my_neighbor_apply sra
              ON n.id = sra.neighbor_id
                 AND sra.user_id = 'xxx'
WHERE  n.topic_status < 4
       AND EXISTS(SELECT 1
                  FROM   message_info m
                  WHERE  n.id = m.neighbor_id
                         AND m.inuser = 'xxx')
       AND n.topic_type <> 5

执行计划为:

+----+--------------------+-------+------+-----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+
| id | select_type        | table | type | possible_keys     | key   | key_len | ref   | rows    | Extra   |
+----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+
|  1 | PRIMARY            | n     | ALL  |  | NULL     | NULL    | NULL  | 1086041 | Using where                   |
|  1 | PRIMARY            | sra   | ref  |  | idx_user_id | 123     | const |       1 | Using where          |
|  2 | DEPENDENT SUBQUERY | m     | ref  |  | idx_message_info   | 122     | const |       1 | Using index condition; Using where |
+----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+

去掉 exists 更改为 join,能够避免嵌套子查询,将执行时间从1.93秒降低为1毫秒。

SELECT *
FROM   my_neighbor n
       INNER JOIN message_info m
               ON n.id = m.neighbor_id
                  AND m.inuser = 'xxx'
       LEFT JOIN my_neighbor_apply sra
              ON n.id = sra.neighbor_id
                 AND sra.user_id = 'xxx'
WHERE  n.topic_status < 4
       AND n.topic_type <> 5

新的执行计划:

+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+
| id | select_type | table | type   | possible_keys     | key       | key_len | ref   | rows | Extra                 |
+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+
|  1 | SIMPLE      | m     | ref    | | idx_message_info   | 122     | const    |    1 | Using index condition |
|  1 | SIMPLE      | n     | eq_ref | | PRIMARY   | 122     | ighbor_id |    1 | Using where      |
|  1 | SIMPLE      | sra   | ref    | | idx_user_id | 123     | const     |    1 | Using where           |
+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+

6、条件下推

外部查询条件不能够下推到复杂的视图或子查询的情况有:

1、聚合子查询;2、含有 LIMIT 的子查询;3、UNION 或 UNION ALL 子查询;4、输出字段中的子查询;

如下面的语句,从执行计划可以看出其条件作用于聚合子查询之后:

SELECT *
FROM   (SELECT target,
               Count(*)
        FROM   operation
        GROUP  BY target) t
WHERE  target = 'rm-xxxx'
+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table      | type  | possible_keys | key         | key_len | ref   | rows | Extra       |
+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
|  1 | PRIMARY     | <derived2> | ref   | <auto_key0>   | <auto_key0> | 514     | const |    2 | Using where |
|  2 | DERIVED     | operation  | index | idx_4         | idx_4       | 519     | NULL  |   20 | Using index |
+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+

确定从语义上查询条件可以直接下推后,重写如下:

SELECT target,
       Count(*)
FROM   operation
WHERE  target = 'rm-xxxx'
GROUP  BY target

执行计划变为:

+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+
| 1 | SIMPLE | operation | ref | idx_4 | idx_4 | 514 | const | 1 | Using where; Using index |
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+

关于 MySQL 外部条件不能下推的详细解释说明请参考以前文章:MySQL · 性能优化 · 条件下推到物化表 http://mysql.taobao.org/monthly/2016/07/08

7、提前缩小范围

先上初始 SQL 语句:

SELECT *
FROM   my_order o
       LEFT JOIN my_userinfo u
              ON o.uid = u.uid
       LEFT JOIN my_productinfo p
              ON o.pid = p.pid
WHERE  ( o.display = 0 )
       AND ( o.ostaus = 1 )
ORDER  BY o.selltime DESC
LIMIT  0, 15

该SQL语句原意是:先做一系列的左连接,然后排序取前15条记录。从执行计划也可以看出,最后一步估算排序记录数为90万,时间消耗为12秒。

+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type   | possible_keys | key     | key_len | ref             | rows   | Extra                                              |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | o     | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL            | 909119 | Using where; Using temporary; Using filesort       |
|  1 | SIMPLE      | u     | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | o.uid |      1 | NULL                                               |
|  1 | SIMPLE      | p     | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL            |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+

由于最后 WHERE 条件以及排序均针对最左主表,因此可以先对 my_order 排序提前缩小数据量再做左连接。SQL 重写后如下,执行时间缩小为1毫秒左右。

SELECT *
FROM (
SELECT *
FROM   my_order o
WHERE  ( o.display = 0 )
       AND ( o.ostaus = 1 )
ORDER  BY o.selltime DESC
LIMIT  0, 15
) o
     LEFT JOIN my_userinfo u
              ON o.uid = u.uid
     LEFT JOIN my_productinfo p
              ON o.pid = p.pid
ORDER BY  o.selltime DESC
limit 0, 15

再检查执行计划:子查询物化后(select_type=DERIVED)参与 JOIN。虽然估算行扫描仍然为90万,但是利用了索引以及 LIMIT 子句后,实际执行时间变得很小。

+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table      | type   | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows   | Extra                                              |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
|  1 | PRIMARY     | <derived2> | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL  |     15 | Using temporary; Using filesort                    |
|  1 | PRIMARY     | u          | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | o.uid |      1 | NULL                                               |
|  1 | PRIMARY     | p          | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL  |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
|  2 | DERIVED     | o          | index  | NULL          | idx_1   | 5       | NULL  | 909112 | Using where                                        |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+

8、中间结果集下推

再来看下面这个已经初步优化过的例子(左连接中的主表优先作用查询条件):

SELECT    a.*,
          c.allocated
FROM      (
              SELECT   resourceid
              FROM     my_distribute d
                   WHERE    isdelete = 0
                   AND      cusmanagercode = '1234567'
                   ORDER BY salecode limit 20) a
LEFT JOIN
          (
              SELECT   resourcesid, sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated
              FROM     my_resources
                   GROUP BY resourcesid) c
ON        a.resourceid = c.resourcesid

那么该语句还存在其它问题吗?不难看出子查询 c 是全表聚合查询,在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。

其实对于子查询 c,左连接最后结果集只关心能和主表 resourceid 能匹配的数据。因此我们可以重写语句如下,执行时间从原来的2秒下降到2毫秒。

SELECT    a.*,
          c.allocated
FROM      (
                   SELECT   resourceid
                   FROM     my_distribute d
                   WHERE    isdelete = 0
                   AND      cusmanagercode = '1234567'
                   ORDER BY salecode limit 20) a
LEFT JOIN
          (
                   SELECT   resourcesid, sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated
                   FROM     my_resources r,
                            (
                                     SELECT   resourceid
                                     FROM     my_distribute d
                                     WHERE    isdelete = 0
                                     AND      cusmanagercode = '1234567'
                                     ORDER BY salecode limit 20) a
                   WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid
                   GROUP BY resourcesid) c
ON        a.resourceid = c.resourcesid

但是子查询 a 在我们的SQL语句中出现了多次。这种写法不仅存在额外的开销,还使得整个语句显的繁杂。使用 WITH 语句再次重写:

WITH a AS
(
         SELECT   resourceid
         FROM     my_distribute d
         WHERE    isdelete = 0
         AND      cusmanagercode = '1234567'
         ORDER BY salecode limit 20)
SELECT    a.*,
          c.allocated
FROM      a
LEFT JOIN
          (
                   SELECT   resourcesid, sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated
                   FROM     my_resources r,
                            a
                   WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid
                   GROUP BY resourcesid) c
ON        a.resourceid = c.resourcesid

总结

数据库编译器产生执行计划,决定着SQL的实际执行方式。但是编译器只是尽力服务,所有数据库的编译器都不是尽善尽美的。

上述提到的多数场景,在其它数据库中也存在性能问题。了解数据库编译器的特性,才能避规其短处,写出高性能的SQL语句。

程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时,要把算法的思想或意识带进来。

编写复杂SQL语句要养成使用 WITH 语句的习惯。简洁且思路清晰的SQL语句也能减小数据库的负担 。

SQL中limit的用法 是一个用于限制返回结果行数的关键词。它可用于在查询结果中指定返回的行数,从而可以用于分页查询或限制结果集大小。关键词在不同的数据库中使用的语法可能会稍有不同。以下是一些常见数据库中。上述代码将返回从第11行开始的20行数据。请根据使用的数据库选择适合的语法格式。上述代码将返回前5行数据。 阅读详情

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在SpringBoot中配置 Druid 数据源及密码加密的方法前文集成 MyBatis Plus,实现了一组增删改查接口。在启动服务时,从控制台中可以看出 Spring Boot 默认使用 Hikari 作为数据库连接池,Hikari性能很优秀。在国内使用较多的连接池还属阿里开源的 Druid,中文发音为德鲁伊。Druid 结合了 C3P0、DBCP 等 DB 池的优点,同时还加入了日志监控,可以很好的监控 DB 池连接和 SQL 的执行情况。...

m0_67698950的博客 955

从OFED到rdma-core:手把手带你搞定Linux下RDMA开发环境的选型与搭建

本文详细介绍了在Linux系统下搭建RDMA开发环境的完整流程,涵盖OFED与rdma-core的选型对比及分步安装指南。针对高性能计算和分布式存储需求,解析RDMA技术栈的核心组件,提供环境验证与性能测试方法,帮助开发者快速构建稳定高效的开发环境。特别适合需要优化网络性能的工程师参考。

weixin_26905487的博客 226

sql的limit

本文整理转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_53b95aec0100dba1.html 一、基本 SQL的limit语法的如以下形式 SELECT * FROM table  LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset  当省略offset的时候,offset作为0处理,表示提取查询到的前rows条数据;  当

Robin Hu的专栏 3万+

光猫改桥接后,一根网线搞定IPTV和上网的保姆级教程(附VLAN配置避坑点)

本文详细介绍了光猫改桥接后如何通过单线复用技术实现IPTV和上网功能共存。从VLAN配置原理到具体操作步骤,包括光猫超级管理员权限获取、VLAN绑定设置及路由器IPTV功能配置,提供了全面的保姆级教程。特别针对常见问题如IPTV信号丢失、网速下降等给出了实用解决方案,帮助用户轻松避坑。

weixin_29927965的博客 1782

SpringBoot切换PostgreSQL踩坑指南

4、mysql一般用tinyint类型和java的Boolean字段对应并且在查询和更新时支持自动转换,但是postgres是强类型不支持,如果想无缝迁移postgres内部就新增自动转换的隐式函数,但是缺点是每次部署postgres后都要去执行一次脚本。这个可以说是最坑的, 因为mysql是支持自动类型转换的。如果不想这样,只能修改代码的所有表对象的字段类型和传参类型保证与postgres数据库的字段类型对应,但是有些依赖的框架底层自己操作数据库可能就无法修改源码了,只能修改数据库表字段类型了。

2501_92606851的博客 1011

RS-485调试踩坑实录:MAX13487数据回环问题排查与修复(附电路图)

本文深入解析了RS-485通信中MAX13487芯片的数据回环问题,提供了详细的排查过程和解决方案。通过分析芯片特性和自动换向机制,揭示了RO引脚配置不当是导致问题的关键原因,并给出硬件(添加上拉电阻)和软件(调整MCU配置)两种修复方案,附有优化设计建议和实际调试技巧。

play7的博客 1301

[Bug已解决] CUDA error 尽管 CUDA 可用且 GPU 受支持-通用排查 RuntimeError 解决方案

[Bug已解决] CUDA error 尽管 CUDA 可用且 GPU 受支持-通用排查 RuntimeError 解决方案

一键难忘的博客 2416

mysql8 从C++源码角度看sql生成抽象语法树

词法分析:在my_sql_parser_parse内部,首先会使用MYSQL_LEX对象对输入的SQL字符串进行词法分析,将SQL文本分割成一系列标记(tokens)。MySQL 8的C++源码中,SQL语句的词法分析和语法分析是通过一个复杂的解析器实现的,这个解析器将输入的SQL文本转换成抽象语法树(AST)。具体的词法分析是由MYSQL_LEX类完成的,而语法分析则是由Bison生成的解析器根据.y文件(例如sql_yacc.yy)中的规则来处理的。AST是一种树形结构,用于表示源代码的逻辑结构。

u014200244的专栏 1545

基于Matlab的自动泊车系统开发:利用模糊控制实现智能停车解决方案的详细教程

Matlab是一种广泛应用于科学计算、工程建模与仿真的编程语言,其强大的工具箱和简洁的编程语法,使其成为开发自动泊车系统的理想选择。在开始编写代码之前,我们需要搭建Matlab的工作环境,并熟悉相关的工具箱,如Fuzzy Logic Toolbox,用于实现模糊控制。首先,确保你已经安装了Matlab软件,并加载了必要的工具箱。接下来,我们将逐步讲解如何在Matlab中实现自动泊车系统。

qq_38334677的博客 663

基于Flink1.8 深入理解Flink Sql执行流程 + Flink Sql语法扩展

本文主要内容如下: 介绍 Flink SQL 引擎:Calcite 简述 Flink Table/SQL 执行流程 以 Flink SQL Demo 为切入,结合调试过程,深入理解 Flink Streaming SQL flink 语法扩展 Flink SQL 引擎:Calcite 简述 Flink Table/SQL 执行流程 以 Flink SQL Demo 为切入,结合调试过程,深入理...

super_wj0820的博客 2万+

手把手教你学Simulink——基于核能发电系统的场景实例:核电站汽轮机与发电机协调控制仿真

在核电机组中,汽轮机-发电机系统是将核能最终转化为电能的关键环节。与火电机组不同,核反应堆的热惯性大、功率调节慢,因此汽轮机的控制策略需与反应堆特性相匹配,实现安全、稳定、高效的能量转换。维持发电机输出功率/频率稳定(响应电网调度)调节汽轮机进汽压力(匹配一回路蒸汽供应)实现“堆-机协调控制”保障机组在启停、变负荷、甩负荷等工况下的安全性本教程将带你使用构建一个核电站汽轮机与发电机协调控制系统汽轮机调速系统(调门控制)建模发电机与电网接口建模(同步机)

MHD0815的博客 212

YOLO26涨点改进 | 检测头改进篇 | 利用ASFF改进YOLO26检测头,自适应空间特征融合模块,在所有的目标检测上均有大幅度的涨点效果

本文提出了一种自适应空间特征融合(ASFF)检测头YOLO26,用于解决目标检测中特征金字塔跨尺度特征不一致的问题。ASFF通过学习空间权重图,自适应地融合不同尺度的特征,抑制特征层间的冲突信息。实验表明,该方法在MSCOCO数据集上显著提升了检测精度(45FPS下AP达42.4%),且仅引入极小推理开销。ASFF模块具有可微分性、模型无关性和计算成本低等优势,能够有效改善特征尺度不变性,实现速度与精度的良好平衡。文章详细介绍了ASFF的原理、实现代码及其在YOLO模型中的集成方法。

Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文 555

【图解SQL】8张图彻底搞定SQL入门

如果重视练习的话,难度不大,如果光看书,难度很大,编程就是这样。我自己学习SQL花了1周左右,把SQL的经历总结为8个关卡,通过8张图来表示,期间也遇到了很多的坑,这里一并总结出来。领会了这8张图,基本上面试方面可以过关。我基于的学习材料如下:1,SQL自学网,包含教程,视频,练习,算是一个全套资源了自学SQL网(教程 视频 练习全套)对小白入门还算友好把。

weixin_42717650的博客 1294

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

Databricks SQL可扩展SQL工作负载实战指南

SQL工作负载可扩展性是现代数据平台的核心挑战,本质在于如何让海量并发查询互不干扰、资源可控、成本可计量。传统MPP数仓缺乏实时性,Spark SQL裸用易引发资源争抢与权限失控,而Databricks SQL通过原生SQL执行层、Serverless计算单元(CU)计费、Unity Catalog统一元数据治理及Result Caching等关键技术,重新定义了可扩展性——它不仅是性能指标,更是面向分析师、工程师与CTO的协同基础设施。本文聚焦scalable workloads与query optimi

weixin_34006965的博客 2046

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

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JavaMonsterr
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