Merge into语句用法及其效率问题 /*Merge into 详细介绍MERGE语句用来合并UPDATE和INSERT语句.通过MERGE语句,根据一张表或子查询的连接条件对另外一张表进行查询,连接条件匹配上的进行UPDATE,无法匹配的执行INSERT.这个语法仅需要一次全表扫描就完成了全部工作,执行效率要高于INSERT+UPDATE. *//*語法:MERGE [INTO [schema .] table [t_alias] USING [schema .] { table | vi

有时候开发组有这么一个需求,一个表和它的备份表,把备份表中的某些字段替换到原表中,当数据量非常大的时候就很很慢,这个时候如果我们用merge into往往会提高几倍的性能,下面我们来做个实验: SQL> drop table test1 purge; 表已删除. SQL> drop table test2 purge; 表已删除. SQL> create table test1 as select * from dba_objects; 表已创建. SQL> alter table

public static void main(String[] args) { Scanner input = new Scanner(System.in); int n = input.nextInt(); int[] a = new int[n]; //生成n个随机数 for(int i = 0; i < n; i++) a[i] = (int)(Math.random() * 100); /*long start = System.currentTimeMillis(); Inserti

原创文章,首发自本人个人博客站点,转载请务必注明出自http://www.jasongj.com Nested Loop,Hash Join,Merge Join介绍 Nested Loop: 对于被连接的数据子集较小的情况,Nested Loop是个较好的选择.Nested Loop就是扫描一个表(外表),每读到一条记录,就根据Join字段上的索引去另一张表(内表)里面查找,若Join字段上没有索引查询优化器一般就不会选择 Nested Loop.在Nested Loop中,内表(一般是带索引

表连接方式及使用场合 NESTED LOOP 对于被连接的数据子集较小的情况,nested loop连接是个较好的选择.nested loop就是扫描一个表,每读到一条记录,就根据索引去另一个表里面查找,没有索引一般就不会是 nested loops.一般在nested loop中, 驱动表满足条件结果集不大,被驱动表的连接字段要有索引,这样就走nstedloop.如果驱动表返回记录太多,就不适合nested loops了.如果连接字段没有索引,则适合走hash join,因为不需要索引. 可用

在上一篇文章中,我们比较出单表插入9999行数据,Dapper > EfCore > Freesql.在本文中,我们来看看级联插入 构建9999行数据 List<Entity> datas = new List<Entity>(); for (int i = 0; i < 9999; i++) { var item = new Entity { No = i + 1, Col1 = Guid.NewGuid().ToString("N"), C

非聚集索引 概述 对于非聚集索引,涉及的信息要比聚集索引更多一些,由于整个篇幅比较大涉及接下来的要写的“包含列的索引”,“索引碎片”等一些知识点,可能要结合起来阅读理解起来要更容易一些.非聚集索引和聚集索引一样都是B-树结构,但是非聚集索引不改变数据的存储方式,所以一个表允许建多个非聚集索引:非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成,索引行包含索引键值和指向表数据存储位置的行定位器, 既可以使用聚集索引来为表或视图定义非聚集索引,也可以根据堆来定义非聚集索引.非聚集索引中的每个索引行都包含非

elastic使用lucene建立索引的步骤中,需要文件系统缓存需要同步到磁盘上.(多个segment->commit文件来维护) 当建立历史数据时,并不要求太高的实时性时,可以减小(默认1s)自动刷新时间. curl -XPOST http://127.0.0.1:9300/logstash-2016.12.19/_settings -d '{"refresh_interval":"10s"}' 如需关闭 curl -XPOST http://127.0.0

转自:http://www.cnblogs.com/chenmh 非聚集索引 概述 对于非聚集索引,涉及的信息要比聚集索引更多一些,由于整个篇幅比较大涉及接下来的要写的“包含列的索引”,“索引碎片”等一些知识点,可能要结合起来阅读理解起来要更容易一些.非聚集索引和聚集索引一样都是B-树结构,但是非聚集索引不改变数据的存储方式,所以一个表允许建多个非聚集索引:非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成,索引行包含索引键值和指向表数据存储位置的行定位器, 既可以使用聚集索引来为表或视图定义非聚集索

在查看sql执行计划时,我们会发现表的连接方式有多种,本文对表的连接方式进行介绍以便更好看懂执行计划和理解sql执行原理. 一.连接方式: 嵌套循环(Nested Loops (NL)) (散列)哈希连接(Hash Join (HJ)) (归并)排序合并连接(Sort Merge Join (SMJ) ) 二.连接说明: 1.Oracle一次只能连接两个表.不管查询中有多少个表,Oracle在连接中一次仅能操作两张表. 2.当执行多个表的连接时,优化器从一个表开始,将它与另一个表连接:然后将中间

NESTED LOOP JOIN  (NLJOIN) 对于被连接的数据子集较小的情况,nested loop连接是个较好的选择.nested loop就是扫描一个表,每读到一条记录,就根据索引去另一个表里面查找,没有索引一般就不会是 nested loops. 一般在nested loop中, 驱动表满足条件结果集不大,被驱动表的连接字段要有索引,这样就走nstedloop.如果驱动表返回记录太多,就不适合nested loops了.如果连接字段没有索引,则适合走hash join,因为不需要索

一.  ElasticSearch简单介绍 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎. ElasticSearch不但包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作:-> 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索.-> 实时分析的分布式搜索引擎.-> 可以扩展到上百

一.简介 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎. 它不但包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作: 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索. 实时分析的分布式搜索引擎. 可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据. 使用案例: 维基百科使用Ela

基本概念 Nested loop join: Outer table中的每一行与inner table中的相应记录join,类似一个嵌套的循环. Sort merge join: 将两个表排序,然后再进行join. Hash join: 将两个表中较小的一个在内存中构造一个Hash 表(对Join Key),扫描另一个表,同样对Join Key进行Hash后探测是否可以join,找出与之匹配的行. 一张小表被hash在内存中.因为数据量小,所以这张小表的大多数数据已经驻入在内存中,剩下的少量数据

非聚集索引包含索引键值和指向表数据存储位置的行定位器. 有关非聚集索引体系结构的详细信息, 请参阅 非聚集索引结构. 可以对表或索引视图创建多个非聚集索引. 通常, 设计非聚集索引是为改善经常使用的没有建立聚集索引的查询的性能. 与使用书中索引的方式相似, 查询优化器在搜索数据值时, 先搜索非聚集索引以找到数据值在表中的位置, 然后直接从该位置检索数据. 这使非聚集索引成为完全匹配查询的最佳选择, 因为索引包含说明查询所搜索的数据值在表中的精确位置的项. 例如, 为了从 Person.Perso

1.表结构 2.数据量 3.代码 先从学生表里面查出300名学生,然后找出每个学生的班级信息,然后merge起来 3.性能对比 第一种:每次取一条 第二种:一次全去除 4.总结 不能循环取从数据库中取数据,性能会很差,与mysql建立连接很耗时,IO次数多也耗性能.

架构原理 本书作为 Elastic Stack 指南,关注于 Elasticsearch 在日志和数据分析场景的应用,并不打算对底层的 Lucene 原理或者 Java 编程做详细的介绍,但是 Elasticsearch 层面上的一些架构设计,对我们做性能调优,故障处理,具有非常重要的影响. 所以,作为 ES 部分的起始章节,先从数据流向和分布的层面,介绍一下 ES 的工作原理,以及相关的可控项.各位读者可以跳过这节先行阅读后面的运维操作部分,但作为性能调优的基础知识,依然建议大家抽时间返回来了

一.简介 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎. 它不但包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作: 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索. 实时分析的分布式搜索引擎. 可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据. 使用案例: 维基百科使用Ela

ref: http://redis.io/topics/cluster-spec 1. 设计目标: 高性能:线性扩展:不支持合并操作:写操作安全:小概率丢弃:(对于每个key)只要有一个slave工作,就可用: Redis Cluster is a distributed implementation of Redis with the following goals, in order of importance in the design: High performance and line

Oracle优化器会自动选择以下三种方式的一种运行表连接,但在数据环境上配合强化选择合适的方式或强制使用某种方式是SQL优化的需要:      NESTED LOOP 对于被连接的数据子集较小的情况,nested loop连接是个较好的选择.nested loop就是扫描一个表,每读到一条记录,就根据索引去另一个表里面查找,没有索引一般就不会是 nested loops. 一般在nested loop中, 驱动表满足条件结果集不大,被驱动表的连接字段要有索引,这样就走nested loop.如果

大家好,我是历小冰,今天我们来学习和吐槽一下 MySQL 的 Join 功能. 关于MySQL 的 join,大家一定了解过很多它的"轶事趣闻",比如两表 join 要小表驱动大表,阿里开发者规范禁止三张表以上的 join 操作,MySQL 的 join 功能弱爆了等等.这些规范或者言论亦真亦假,时对时错,需要大家自己对 join 有深入的了解后才能清楚地理解. 下面,我们就来全面的了解一下 MySQL 的 join 操作. 正文 在日常数据库查询时,我们经常要对多表进行连表操作来一次