效果图 部署环境 服务器名称 IP地址 部署业务 备注 部署agent sht-sgmhadoopcm-01 172.16.101.54 PostgreSQL 监控服务器.被监控服务器 node_exporter postgres_exporter sht-sgmhadoopdn-03 172.16.101.60 PostgreSQL 被监控服务器 node_exporter postgres_exporter sht-sgmhadoopdn-04 172.16.101.66 PostgreSQ

最近开发遇到一个问题:需要查询一个大时间段内的数据,分1000个小段,即为1000个点.X轴是时间,Y轴是该小时间段内统计后数据.注意:数据返回是一个list,其中每个对象返回值都是该小时间段内数据统计出来的,且需要根据入参顺序返回(这样前端展示就方便).举例,查询12点到1点的数据,查询频率是30分钟,那么就需要查询11:30-12:00,12:00-12:30,12:30-1:00这三段数据(因为监控系统都是查询过去的数据,所以12点的那个值应该是之前半个小时的).问题来了, 方案一:直接热

where in 的参数化查询实现 首先说一下我们常用的办法,直接拼SQL实现,一般情况下都能满足需要 string userIds = "1,2,3,4"; using (SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString)) { conn.Open(); SqlCommand comm = new SqlCommand(); comm.Connection = conn; comm.CommandText = string

转载至:http://www.cnblogs.com/lzrabbit/archive/2012/04/22/2465313.html 文章导读 拼SQL实现where in查询 使用CHARINDEX或like实现where in 参数化 使用exec动态执行SQl实现where in 参数化 为每一个参数生成一个参数实现where in 参数化 使用临时表实现where in 参数化 like参数化查询 xml和DataTable传参  身为一名小小的程序猿,在日常开发中不可以避免的要和wh

导语:本文介绍的项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.该项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求. 背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中

在一个千万级的数据库查寻中,如何提高查询效率? 1)数据库设计方面:  a.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. b.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0

文章导读 拼SQL实现where in查询 使用CHARINDEX或like实现where in 参数化 使用exec动态执行SQl实现where in 参数化 为每一个参数生成一个参数实现where in 参数化 使用临时表实现where in 参数化 like参数化查询 xml和DataTable传参  身为一名小小的程序猿,在日常开发中不可以避免的要和where in和like打交道,在大多数情况下我们传的参数不多简单做下单引号.敏感字符转义之后就直接拼进了SQL,执行查询,搞定.若有一天

文章导读 拼SQL实现where in查询 使用CHARINDEX或like实现where in 参数化 使用exec动态执行SQl实现where in 参数化 为每一个参数生成一个参数实现where in 参数化 使用临时表实现where in 参数化 like参数化查询 xml和DataTable传参 身为一名小小的程序猿,在日常开发中不可以避免的要和where in和like打交道,在大多数情况下我们传的参数不多简单做下单引号.敏感字符转义之后就直接拼进了SQL,执行查询,搞定.若有一天你

一对一查询 需求 查询订单信息关联查询用户信息 sql语句 /*通过orders关联查询用户使用user_id一个外键,只能关联查询出一条用户记录就可以使用内连接*/ SELECT orders.*,user.username,user.sex FROM orders,USER WHERE orders.user_id = user.id 使用resultType实现 一对一查询映射的pojo 创建pojo包括 订单信息和用户信息,resultType才可以完成映射.创建OrderCustom作

一.order by产生using filesort详解 1.首先建表和索引(以下使用的sql版本是5.5.54) /*课程表*/ create table course( id int primary key auto_increment,/* 主键自增*/ title ) not null,/* 标题*/ category_id int not null,/* 属于哪个类目*/ school_id int not null,/* 属于哪个学校*/ buy_times int not null

本文转自;http://www.cnblogs.com/lzrabbit/archive/2012/04/22/2465313.html 文章导读 拼SQL实现where in查询 使用CHARINDEX或like实现where in 参数化 使用exec动态执行SQl实现where in 参数化 为每一个参数生成一个参数实现where in 参数化 使用临时表实现where in 参数化 like参数化查询 xml和DataTable传参 身为一名小小的程序猿,在日常开发中不可以避免的要和wh

做后台开发的程序猿通常需要写各种各样的sql,可很多时候写出来的sql虽然能满足功能性需求,性能上却不尽人意.如果业务复杂,表结构和索引设计又不合理的话,写出来的sql执行时间可能会达到几十甚至上百秒,对于生产环境来说,这是相当恐怖的一件事.因此,了解一些常见的mysql优化技巧很有必要.本文将从表结构和索引设计,sql执行原理,sql编写优化3方面进行分析和讲解,希望能对大家有所帮助.  1.表结构,字段设计是否合理? 这是最基础也是最容易忽视的一个环节.良好的表结构设计是sql优化的基础,在

转自:http://www.infoq.com/cn/articles/trillion-log-and-data-storage-query-techniques?utm_source=infoq&utm_medium=popular_widget&utm_campaign=popular_content_list&utm_content=homepage 目前大数据存储查询方案大概可以分为:Hbase系.Dremel系.预聚合系.Lucene系,笔者就自身的使用经验说说这几个系

select * from 表名 where to_days(字段名) = to_days(now()) 一.数据库设计方面1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引: 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: sel

摘要: 单表查询 多表查询 聚合查询 分组查询 一.Django ORM 常用字段和参数: 常用字段:#AutoFieldint自增列,必须填入参数primary_key = True,当model中如果没有自增列,则会自动创建一个列名为id的列#IntegerField一个整数类型,范围在--2147483648 to 2147483647.(一般不用它来存手机号(位数也不够),直接用字符串存)#CharField字符类型,必须提供max_length参数,max_length表示字符长度Ti

背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.本项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求.下面列一些具体的需求指标: 数据量:目前 check 表的累计数据量为 5000w+ 行,11GB:opin

查询缓存(QueryCache)保存查询返回的完整结果.当查询命中该缓存,MySQL会立即返回结果,跳过解析.优化和执行阶段. 官方在特定环境测试结果(官方文档中有详细说明): 1.如果对某表进行简单查询,但每次查询条件都不一样时,打开查询缓存会导致性能下降13%. 2.如对一个只有一行数据的表进行查询,则可以提升238%. 所以查询缓存特别适用于更新频率非常低.查询频率非常高的场景. 缓存命中规则 缓存存放在一个引用表中,通过一个哈希值引用,哈希值包含了(查询本身.当前查询的数据库.客户端协议

单表查询 补充一个知识点:在models.py建表是 create_time = models.DateField() 关键字参数: 1.auto_now:每次操作数据,都会自动刷新当前操作的时间 2.auto_now_add:在创建数据的时候,会自动将创建的时间记录下来,后续的修改不影响该字段 增.删.改.查 增 方式1:create book_obj =models.Book.objects.create(title='三国',price=19.99,create_time='2019-11

概述 查询缓存(Query Cache,简称QC),存储SELECT语句及其产生的数据结果.闲来无事,做一下这块的总结,也做个备忘! 工作原理 查询缓存工作原理如下: 缓存SELECT操作的结果集和SQL语句,key为sql,value为查询结果集: 如果新的SELECT语句到了,以这个sql为key去缓存中查询,如果匹配,就把缓存的结果集返回: 匹配标准:与缓存的SQL语句是否完全一样,sql中字母区分大小写以及中间的空格,简单理解为存储了一个key-value结构,key为sql,value

模板层 后端朝html页面传递数据 两种给html页面传递数据的方式 第一种: render(request,'index.html',{'user_list':user_list}) 第二种 render(request,'index.html',locals()) 后端可以给html传递的数据有哪些 python所有的基本数据类型 函数名(传函数名会自动加括号执行) 对象(相当于在前端页面打印了该对象) 前端访问容器类型数据的属性或方法统一采用句点符(.) 有序类型 直接点索引访问 字典 直

身为一名小小的程序猿,在日常开发中不可以避免的要和where in和like打交道,在大多数情况下我们传的参数不多简单做下单引号.敏感字符转义之后就直接拼进了SQL,执行查询,搞定.若有一天你不可避免的需要提高SQL的查询性能,需要一次性where in 几百.上千.甚至上万条数据时,参数化查询将是必然进行的选择.然而如何实现where in和like的参数化查询,是个让不少人头疼的问题. where in 的参数化查询实现 首先说一下我们常用的办法,直接拼SQL实现,一般情况下都能满足需要 s