1.概述 最近,有同学留言关于SQL解析器方面的问题,今天笔者就为大家分享一下SQL解析器方便的一些内容. 2.内容 2.1 SQL解析器是什么? SQL解析与优化是属于编辑器方面的知识,与C语言这类编程语言的解析上是类似的.SQL解析主要包含:词法分析.语义语法分析.优化和执行代码生成.例如,我们非常熟悉的MySQL的一个SQL解析部分流程,如下图所以: 这里给大家介绍一下关于MySQL Lex和Bison生成的相关含义和具体负责的内容. 1.词法分析 SQL解析由词法分析和语法.语义分析两个

原创作品,可以转载,但是请标注出处地址:http://www.cnblogs.com/V1haoge/p/6724223.html 1.回顾 上面的几篇解析了类型模块,在MyBatis中类型模块包含的就是Java类型与Jdbc类型,和其间的转换处理.类型模块在整个MyBatis功能架构中属于基础组件之一,是提前注册到注册器中,并配置到Configuration中备用. 从这一篇开始解析Parsing解析模块,这个模块不同于Type模块,这个模块更像是一套工具模块.本篇先解析通用标记解析器Gene

原创作品,可以转载,但是请标注出处地址:http://www.cnblogs.com/V1haoge/p/6724223.html 1.回顾 上面的几篇解析了类型模块,在MyBatis中类型模块包含的就是Java类型与Jdbc类型,和其间的转换处理.类型模块在整个MyBatis功能架构中属于基础组件之一,是提前注册到注册器中,并配置到Configuration中备用. 从这一篇开始解析Parsing解析模块,这个模块不同于Type模块,这个模块更像是一套工具模块.本篇先解析通用标记解析器Gene

Calcite作为大数据领域最常用的SQL解析引擎,支持Flink , hive,  kylin , druid等大型项目的sql解析 同时想要深入研究Flink sql源码的话calcite也是必备技能之一,非常值得学习 我们内部也通过它在做自研的sql引擎,通过一套sql支持关联查询任意多个异构数据源(eg : mysql表join上 hbase表在做一个聚合计算) 因为calcite功能比较多,本文主要还是从calcite重要的主流程源码入手,主要侧重在VolcanoPlanner的优化器

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

SQL Server 数据加密功能解析 转载自: 腾云阁 https://www.qcloud.com/community/article/194 数据加密是数据库被破解.物理介质被盗.备份被窃取的最后一道防线,数据加密,一方面解决数据被窃取安全问题,另一方面有关法律要求强制加密数据.SQL Server 的数据加密相较于其他数据库,功能相对完善,加密方法较多.通常来讲,数据加密分为对称加密和非对称加密.对称加密:加密与解密使用同一密钥,密钥需要传输,安全性较弱,但性能较非对称要好.非对称加密:

我们都知道在Oracle中每条SQL语句在执行之前都需要经过解析,这里面又分为软解析和硬解析.在Oracle中存在两种类型的SQL语句,一类为 DDL语句(数据定义语言),他们是从来不会共享使用的,也就是每次执行都需要进行硬解析.还有一类就是DML语句(数据操纵语言),他们会根据情况选择要么进行硬解析,要么进行软解析. DML:INSERT,UPDATE,DELETE,SELECT DDL:CREATE,DROP,ALTER 一.  SQL 解析过程 Oracle对此SQL将进行几个步骤的处理过

我们公司主要mysql存储数据,因此也封装了比较好用mysql通用方法,然后,我们做大量接口,在处理分页查询接口,没有很好分查询方法.sql查询 语句如何解析成“分页查询”和“总统计”两条语句.可能,很多人在处理“总统计”是这样:“select count(*) from (<sql原查询语句>) ”,而不是把原sql查询语句中columns替换成“count(*)”:相比前者统计查询效率高不高,大家心知肚明.“分页查询”很简单,对于mysql语句就是在原sql查询语句后面加上“limit 数

先来张大图: 结合上图来说明一下解析的各个步骤涉及的锁. 软解析.硬解析.软软解析区别的简单说明: 为了将用户写的sql文本转化为oracle认识的且可执行的语句,这个过程就叫做解析过程. 解析分为硬解析和软解析,SQL语句第一次解析时必须进行硬解析 一句话说明硬解析与软解析的区别是: 硬解析=需要生成执行计划   软解析=不需要生成执行计划 在Oracle中存在两种类型的SQL语句,一类为DDL语句,不共享使用,也就是每次执行都需要进行硬解析.还有一类就是DML语句,会进行硬解析或软解析. 硬

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt329 当客户端进程,将SQL语句通过监听器发送到Oracle时, 会触发一个Server process生成,来对该客户进程服务.Server process得到SQL语句之后,对SQL语句进行Hash运算,然后根据Hash值到library cache中查找,如果存在,则直接将library cache中的缓存的执行计划拿来执行,最后将执行结果返回该客户端,这种SQL解析

http://blog.chinaunix.net/uid-25909722-id-3363789.html 当客户端进程,将SQL语句通过监听器发送到Oracle时, 会触发一个Server process生成,来对该客户进程服务.Server process得到SQL语句之后,对SQL语句进行Hash运算,然后根据Hash值到library cache中查找,如果存在,则直接将library cache中的缓存的执行计划拿来执行,最后将执行结果返回该客户端,这种SQL解析叫做软解析:如果不存

Myabtis的SQL的执行是通过SqlSession.默认的实现类是DefalutSqlSession.通过源码可以发现,selectOne最终会调用selectList这个方法. @Override public <E> List<E> selectList(String statement, Object parameter, RowBounds rowBounds) { try { //获取MappedStatement 通过id 到configuration里面 Mapp

  系列文章目录地址: .NET面试题解析(00)-开篇来谈谈面试 & 系列文章索引 本文内容涉及到基本SQL语法,数据的基本存储原理,数据库一些概念.数据优化等.抱砖引玉,权当一个综合复习! 常见面试题目: 0. 基本SQL语法题目,在 正文“基础SQL语法”中有13道题,这里就略过了. 1. 索引的作用?她的优点缺点是什么? 2. 介绍存储过程基本概念和 她的优缺点? 3. 使用索引有哪些需要注意的地方? 4. 索引碎片是如何产生的?有什么危害?又该如何处理? 5. 锁的目的是什么? 6.

前言 废话不多说,直接进入文章. 我们在使用mybatis的时候,会在xml中编写sql语句. 比如这段动态sql代码: <update id="update" parameterType="org.format.dynamicproxy.mybatis.bean.User"> UPDATE users <trim prefix="SET" prefixOverrides=","> <if tes

好久没更新博客了,之前学了一些R语言和机器学习的内容,做了一些笔记,之后也会放到博客上面来给大家共享.一个月前就打算更新Spark Sql的内容了,因为一些别的事情耽误了,今天就简单写点,Spark1.2马上就要出来了,不知道变动会不会很大,据说添加了很多的新功能呢,期待中... 首先声明一下这个版本的代码是1.1的,之前讲的都是1.0的. Spark支持两种模式,一种是在spark里面直接写sql,可以通过sql来查询对象,类似.net的LINQ一样,另外一种支持hive的HQL.不管是哪种方

Oracle中每条sql在执行前都要解析,解析分为硬解析.软解析.软软解析. Oracle会缓存DML语句,相同的DML语句会进行软解析.但不会缓存DDL语句,所以DDL每次都做硬解析.硬解析是一个很耗时的操作,所以应用程序内部很少执行执行DDL.DDL一般在部署前执行. sql语句执行步骤: 1.语法检查(syntax check) 2.语义检查(symantic check): 对象是否存在,是否有权限. 3.sql解析(parse): 利用内部算法对sql进行解析,生成解析树及执行计划.

基于简单sql语句的sql解析原理及在大数据中的应用 李万鸿 老百姓呼吁打土豪分田地.共同富裕,总有一天会实现. 全面了解你所不知道的外星人和宇宙真想:http://pan.baidu.com/s/1c1utFDQ http://blog.sina.com.cn/s/blog_89436e570102w8qs.html http://blog.sina.com.cn/contn 8年后,  中国2024年将统一世界! 呵呵,地球正在从黑暗进入光明.外星人在帮助地球村民! 呵呵,外星人是客观存在的

首先先来说下使用微软自己开发的架包进行ms sql server数据库的连接时,sql 2000与sql 2005的连接方式略有不同: 1.首先驱动不一样,sql 2000的连接驱动包有三个,分别是:msbase.jar.mssqlserver.jar.msutil.jar: 而sql 2005的连接驱动包只有一个为:sqljdbc.jar: 2.由于连接的驱动不一样,自然而然连接的方式也是不一样的: sql 2000: Class.forName("com.microsoft.jdbc.sql

--5.读取XML --下面为多种方法从XML中读取EMAIL DECLARE @x XML SELECT @x = ' <People> <dongsheng> <Info Name="Email">dongsheng@xxyy.com</Info> <Info Name="Phone">678945546</Info> <Info Name="qq">3657

目录 一起学 mybatis 0 <sql> 节点解析 1 解析流程 2 节点解析 2.1 解析流程 2.2 <include> 节点的解析 2.3 Node.ELEMENT_NODE 类型解析 2.4 Node.TEXT_NODE 举例 3 节点 4 创建 SqlSource 5 获取对应的 KeyGenerator 6 创建并添加 MappedStatement @ 一起学 mybatis 你想不想来学习 mybatis? 学习其使用和源码呢?那么, 在博客园关注我吧!! 我自

继<高性能SQL调优精要与案例解析>一书谈SQL调优(SQL TUNING或SQL优化),我们今天就谈谈各主流关系库中,占据SQL调优技术和工作半壁江山的.最重要的核心机制之一——索引(index).我们知道,<高性能SQL调优精要与案例解析>一书中也再三强调索引对SQL调优的重要性,可是上篇文章中也谈到,只看案例和解决问题的具体方法,而不掌握SQL调优的基础知识,是没有用的,我们必须做到知其然,更要知其所以然,才能做到融会贯通,活学活用,进而将SQL调优技术掌握到炉火纯青的地步.