前言在很多业务情况下，我们都会在系统中加入redis缓存做查询优化。如果数据库数据发生更新，这时候就需要在业务代码中写一段同步更新redis的代码。

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Canal+Kafka实现MySQL与Redis数据同步（一）前言在很多业务情况下，我们都会在系统中加入redis缓存做查询优化。

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更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了，它强大的数据分析性能让人印象深刻。但在字节大量生产使用中，发现了ClickHouse依然存在了一定的限制。例如：缺少完整的upsert和delete操作多表关联查询能力弱集群规模较大时可用性下降（对字节尤其如此）没有资源隔离能力因此，我们决定将ClickHo

一、Explain查看执行计划在ClickHouse20.6版本之前要查看SQL语句的执行计划需要设置日志级别为trace才能可以看到，并且只能真正执行sql，在执行日志里面查看。在20.6版本引入了原生的执行计划的语法。在20.6.3版本成为正式版本的功能EXPLAIN[AST|SYNTAX|PLAN|PIPELINE][setting=value,...]SELECT...[FORMAT...

1.Explain查询计划查看//查看执行计划，默认值EXPLAINPLANSELECTarrayJoin([6,6,7])//AST语法树查看EXPLAINASTSELECTnumbersFROMsystem.numbersLIMIT10;//用于优化语法EXPLAINSYNTAXSELECTarrayJoin([6,6,7])//查看PIPELINE计划EXPLAINPIPELINESELEC

中的常用字段如何自定义char类型字段字段内的关键字参性参数DateField和DateTimeField关系字段ForeignKey字段参数OneToOneFieldchoices参数用户表举例：基本运用数据库查询优化

字段AutoField(Field)(*****)-int自增列，必须填入参数primary_key=True-intprimarykeyauto_incrementBigAutoField(AutoField)-bigint自增列，必须填入参数primary_key=True注：当model中如果没有自增列，则自动会创建一个列名为id的列fromdjango.dbimportmodelsclas

目录第五章、Django之多表查询一、聚合查询二、分组查询三、F与Q查询四、查询优化五、Django开启事务六、自定义char字段七、ORM常用字段第五章、Django之多表查询一、聚合查询关键字：aggregatefromdjango.db.modelsimportMax

Explain命令是查看查询优化器如何决定执行查询的主要方法。这个功能有一定的局限性，并不总是会说出真相，但是它的输出是可以获取的最好信息，值得花时间了解，可以学习到查询是如何执行的。

hologres优化部分1hologres建表优化1.1建表中的配置优化1.1字典索引dictionary_encoding_columns1.2位图索引bitmap_columns1.2.2Bitmap和ClusteringKey的区别1.3聚簇索引ClusteringKey1hologres建表优化1.1建表中的配置优化根据holo的存储引擎部分的知识可以得知，holo在建表的时候设置合适的索

我们先来了解下查询优化整体

Hive查询优化--本地setmapreduce.framework.name=local;sethive.exec.mode.local.auto=true;setmapperd.job.tracker

一、分页语句优化思路正确的分页框架：SELECT*FROM(SELECT*FROM(SELECTA.*,ROWNUMASRNFROM(需要分页的SQL)A)WHEREROWNUM=1;分页语句的优化思路：如果分页语句中有排序（orderby），要利用索引已排序的特征，将orderby的列包含在索引中，同时也要利用rownum的COUNTSTOPKEY特性来优化分页SQL。如果分页中没有排序，可以直

PostgreSQL入门教程1.历史背景2.概念3.特点4.用法4.1数据库连接4.2数据库创建4.3表创建4.4数据插入4.5数据查询4.6数据更新4.7数据删除5.安装步骤6.简单示例7.扩展7.1数据类型7.2查询优化

查询优化：尽量避免使用SELECT*，只选择实际需要的列。使用合适的WHERE子句，以减

背景有如下的数据查询场景。表结构createtableorder(order_idlong,customer_idlong)partitionedby(datestring);要查询当天有订单，但是前一天没有订单的用户在当天的订单记录。数据分析的同事编写的最初版本的SQL如下select*fromorderwheredate='2021-07-17'andcustomer_idnotin(sele

文章目录第四章：Django特级篇聚合查询分组查询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图书管理的图书增删改查choices参数(数据库字段设计常见)MTV与MVC模型多对多三种创建方式

在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程，很多的查询优化工作实

本文目标是：了解查询的核心原理，对比SQL查询优化技巧在h2database中的落地实现。前提：为了贴近实际应用，本文CodeInsight基于BTree存储引擎。

目录一、索引失效场景1.1、全值匹配1.2、最佳左前缀规则1.3、主键插入顺序1.4、计算、函数、类型转换(自动或手动)导致索引失效1.5、类型转换导致索引失效1.6、范围条件右边的列索引失效1.7、不等于(!=或者'PRIMARY';#每个游标必须使用不同的declarecontinuehandlerfornotfoundsetdone=1来控制游标的结束DECLARECONTINUEHANDL

执行计划描述了SQL引擎为执行SQL语句进行的操作，分析SQL语句相关的性能问题或仅仅质疑查询优化器的决定时，必须知道执行计划；所以执行计划常用语SQL调优。二、怎么获取执行计划？

本章介绍关系数据库的查询处理(queryprocessing)和查询优化(queryoptimization)技术查询优化一般可分为代数优化(也称为逻辑优化)和物理优化(也称为非代数优化)。

1.假设关系R(A,B)和S(B,C,D)情况如下:R有20000个元组，S有1200个元组，一个块能装40个R的元组，能装30个S的元组，估算下列操作需要多少次磁盘块读写。1>R上没有索引，sclectfromR;*2000/40=500次2>R中A为主码，A有3层B+数索引，`select*fromRwhereA=10;三层，一个数据，所以是3+1=43>嵌套循环连接RDAS;S占有块少，作为

目录关系查询处理和查询优化查询处理基本步骤（概念题）查询操作的示例查询优化（计算I/O次数题）代数优化（基于语法树的优化题）物理优化关系查询处理和查询优化本章主要涉及数据库的查询处理步骤和查询优化技术。

关系数据库系统的查询处理4个阶段查询分析查询检查【此时的完整性检查是初步的、静态的检查】查询优化【分为代数优化、物理优化】查询执行关系数据库系统的查询优化查询优化的优点不仅在于用户不必考虑如何最好地表达查询以获得较高地效率

关系查询处理和查询优化典型例题分析一单选题1.关于查询过程中的表与表之间的连接方法，效率比较低的是：A、嵌套循环B、排序合并C、索引连接D、HashJoin2.1000个学生，10000个选课记录。

目录一、分页查询优化1.根据自增且连续的主键排序的分页查询2.根据非主键字段排序的分页查询二、Join关联查询优化1.嵌套循环连接Nested-LoopJoin(NLJ)算法2.基于块的嵌套循环连接BlockNested-LoopJoin

文章目录1.数据准备2.索引失效案例2.1全值匹配2.2最佳左前缀法则2.3主键插入顺序2.4计算、函数导致索引失效2.5类型转换导致索引失效2.6范围条件右边的列索引失效2.7不等于(!=或者'PRIMARY';#每个游标必须使用不同的declarecontinuehandlerfornotfoundsetdone=1来控制游标的结束DECLARECONTINUEHANDLERFORNOTFOU

采用左外连接下面开始EXPLAIN分析EXPLAINSELECTSQL_NO_CACHE*FROM`type`LEFTJOINbookONtype.card=book.card;结论：type有All添加索引优化ALTERTABLEbookADDINDEXY(card);#【被驱动表】，可以避免全表扫描EXPLAINSELECTSQL_NO_CACHE*FROM`type`LEFTJOINbook

上一篇：（10.高级-语法优化规则）学习笔记下一篇：（12.高级-数据一致性）学习笔记文章目录1单表查询1.1Prewhere替代where1.2数据采样1.3列裁剪与分区裁剪1.4orderby结合where、limit1.5避免构建虚拟列1.6uniqCombined替代distinct1.7使用物化视图1.8其他注意事项2多表关联2.1准备表和数据2.2用IN代替JOIN2.3大小表JOIN

单表查询Prewhere替代whereprewhere与where相比，在过滤数据的时候会首先读取指定的列数据，来判断数据过滤，等待数据过滤之后再读取select声明的列字段来补全其余属性简单来说就是先过滤再查询，而where过滤是先查询出对应的列字段来，再根据过滤条件过滤数据；因此对比之下，使用prewhere过滤处理的数据量要更少，效率也就更高；但需注意，prewhere只可适用于merget

推荐：一次SQL查询优化原理分析**分析：**表的数据量少了，单次SQL执行效率高，自然减轻了CPU的负担。3、垂直分库**概念：**以表为依据，按照业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。

在我们使用传统数据库Mysql时，会有许多查询性能低下。而这个问题在当前许多分布式及商业数据库中，查询性能低下的事件并不多见了。在这里讲一下当前开发中遇到的in条件和join条件查询性能的区别一、使用in条件进行查询selectwtime,sum(f20)/100000000fromstock_info.ads_all_stockt_infowherenamein(selectnamefromou

本文将详细讲解Elasticsearch的性能优化和调优技巧，包括硬件配置、内存管理、缓存策略和查询优化等。1.硬件配置合适的硬件配置是Elasticsearch性能优化的基础。

通过查看Mongodb查询语句的执行计划，可以查看该语句通过查询优化器选中的执行计划和备选的执行计划。

django生命周期3，django下载，安装，django中文件解析，wsgiref模块4，路由层：路由与视图函数对应关系(urls.py)5，视图层6，模板层7，模型层8，事务，字段，数据库连接，数据库查询优化

描述(Description)Oneofthebestwaystooptimizeperformanceinadatabaseistodesignitrightthefirsttime!Makingdesignandarchitecturedecisionsbasedonfactsandbestpracticeswillreducetechnicaldebtandthenumberoffixest

IN操作符一般比OR操作符清单执行更快的主要原因有以下几点：查询优化：数据库管理系统通常会针对IN操作符进行更好的查询优化。

类似关系型数据库，mongodb也建立自己的一套索引机制和查询优化方法。本文简单介绍mongodb的索引。后续文章讲详细介绍索引的操作，监控和查询优化方法等。

与mysql,oracle等关系数据库类似，mongodb通过查询优化器，为每一个查询语句计算出最优的查询计划，包括选择的索引，查询时间，扫描的记录，扫描的索引数量，备选执行计划等信息。

SQL查询优化器1、数据库系统发展简史2、SQL查询优化器3、查询优化器分类4、查询优化器执行过程5、CBO框架Calcite简介1、数据库系统发展简史数据库系统诞生于20世纪60年代中期，至今已有近50

特征：使用内置索引在快以秒计的时间内快速分析查询，交互式OLAP-style的查询优化，高投入扫描查询，低延迟点查询。快速的数据加

文章目录证书统一下单订单查询优化post请求(使用cn.hutool.http.HttpUtil;)推荐使用Post请求收藏好，1套视频搞定，支付宝&微信支付证书Get/Post请求微信API，以及sign

背景最近做查询优化，学到的。

数据库性能优化是提升数据库系统整体性能和响应速度的一系列技术和策略。它可以通过多种方式来实现，包括优化查询语句、索引设计、硬件升级、负载均衡等手段。合适的数据模型设计正确的数据模型设计是性能优化的基石。合理的表结构和关系设计可以减少冗余数据，提升查询效率。它有以下优点：提高数据质量：通过数据模型的设计可以减少数据重复和冗余，确保数据一致性。使数据易于维护：使用合适的数据模型设计可以使数据结构更清晰

避免排序会进行排序的运算有：GROUPBYORDERBY聚合函数SUM,COUNT,AVG,MAX,MINDISTINCT集合运算符UNIONINTERSECTEXCEPT窗口函数RANKROW_NUMBER在使用集合运算符的时候，UNIONINTERSECTEXCEPT,如果不在乎结果中有重复数据，请使用UNIONALL代替UNION，这样就不会排序了。对于INTERSECT和EXCEPT都是如

MySQL执⾏计划是MySQL查询优化器分析SQL查询时⽣成的⼀份详细计划，包括表如何连接、是否⾛索引、表扫描⾏数等。

1.索引失效案例MySQL中提高性能的一个最有效的方式是对数据表设计合理的索引。索引提供了访问高效数据的方法，并且加快查询的速度，因此索引对查询的速度有着至关重要的影响。使用索引可以快速地定位表中的某条记录，从而提高数据库查询的速度，提高数据库的性能。如果查询时没有使用索引，查询语句就会扫描表中的所有记录。在数据量大的情况下，这样查询的速度会很慢。大多数情况下都（默认）采用B+树来构建索引。只是空