在查询生成输出表之后,也就是在处理完选择列表之后,你还可以对输出表进行排序. 如果没有排序,那么行将以不可预测的顺序返回(实际顺序将取决于扫描和连接规划类型和在磁盘上的顺序, 但是肯定不能依赖这些东西).确定的顺序只能在明确地使用了排序步骤之后才能保证. ORDER BY子句用于声明排序顺序: SELECT _select_list_ FROM _table_expression_ ORDER BY _sort_expression1_ [ASC | DESC] [NULLS { FIRST |

在oracle中使用union all或者 union 对两个结果集进行并集操作时,如果需要对查询结果集进行排序时,不能直接在后面加order by + 表字段 来排序 例如: 在oracle的soctt用户中emp表对部门号为20和30的员工进行并集操作: SQL> select * from emp where deptno = 20 union all select * from emp where deptno =30 ; EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL

转载 一篇蛮老的文章了,但是还是很有用,可参考修补. PG的配置文件是数据库目录下的postgresql.conf文件,8.0以后的版本可支持K,M,G这样的参数,只要修改相应参数后重新启动PG服务就OK了. shared_buffers:这是最重要的参数,postgresql通过shared_buffers和内核和磁盘打交道,因此应该尽量大,让更多的数据缓存在shared_buffers中.通常设置为实际RAM的10%是合理的,比如50000(400M) work_mem: 在pgsql 8.

转自:http://catastiger.iteye.com/blog/803796 前提:不对结果做sort操作.    在搜索中,并不是所有的Document和Fields都是平等的.有些技术会要求到对其Doucment或者Fields的权值改变,默认值为:1.0F,以上需求都是通过改变Document的boost因子来改变的. 下面是通过lucene3.0,IKAnalyzer 1.通过设置doc boost改变排序结果 /** * 设置DOC boost 值影响查询排序结果 * @thr

目录 SQL Server 排序规则 影响 效果演示 更改数据库排序规则 服务器级排序规则 数据库级排序规则 列级排序规则 查询时指定规则 建议 使用 Unicode 数据类型 使用二进制排序规则 [========] SQL Server 排序规则 影响 排序规则会作用到 order.where.group 语句中. 默认中文 Windows 系统中安装的数据库使用的排序规则为:Chinese_PRC_CI_AS 选项 描述 区分大小写 (_CS) 区分大写字母和小写字母. 如果选择此项,排序

硬件和系统配置 操作系统 Ubuntu13.04 系统位数 64 CPU Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU 内存 4G 硬盘 Seagate ST2000DM001-1CH164 测试工具 PostgreSQL-9.1.11 测试工具 工具名称 pgbench 数据量 200W(整个数据库大小约为300M) 模拟客户端数 4 线程数 4 测试时间 60秒 准备命令:pgbench -i -s 20 pgbenchdb 测试命令:pgbench -r -j4 -c4 -T60

建立测试数据: CREATE TABLE FactResults ( Name ) , Course ) , Score INT ) INSERT INTO FactResults ( Name , Course , Score ) SELECT '张三' , '语文' , UNION ALL SELECT '张三' , '数学' , UNION ALL SELECT '李四' , '语文' , UNION ALL SELECT '李四' , '数学' , UNION ALL SELECT '李

由于是开发阶段,所以并没有配置postgres的参数,都是使用安装时的默认配置,以前运行也不见得有什么不正常,可是前几天我的cpu资源占用突然升高.查看进程,发现有一个postgres的进程占用CPU都是80%以上,而且居高不下: 刚开始以为是配置上需要修改,但事实上,默认配置基本上是很优化的,而且是开发阶段,数据量也并不大.后来通过分析,得出结论,解决问题应该从以下几个方面来逐一考虑: 1,SQL查询方面检查数据检索的索引是否建立,凡是需要查找的字段尽量建立索引,甚至是联合索引:创建索引,包括

由于是开发阶段,所以并没有配置postgres的参数,都是使用安装时的默认配置,以前运行也不见得有什么不正常,可是前几天我的cpu资源占用突然升高.查看进程,发现有一个postgres的进程占用CPU都是80%以上,而且居高不下:刚开始以为是配置上需要修改,但事实上,默认配置基本上是很优化的,而且是开发阶段,数据量也并不大.后来通过分析,得出结论,解决问题应该从以下几个方面来逐一考虑:1:SQL查询方面检查数据检索的索引是否建立,凡是需要查找的字段尽量建立索引,甚至是联合索引:创建索引,包括表达

本文转载自Silhouette的文章,原文地址:http://www.dreamingfish123.info/?p=1102 Hadoop排序工具用法小结 发表于 2014 年 8 月 25 日 由 fish Hadoop用于对key的排序和分桶的设置选项比较多和复杂,目前在公司内主要以KeyFieldBasePartitioner和KeyFieldBaseComparator被hadoop用户广泛使用. 基本概念: Partition:分桶过程,用户输出的key经过partition分发到不

目录(?)[-] 概述 插入排序直接插入排序Straight Insertion Sort 插入排序希尔排序Shells Sort 选择排序简单选择排序Simple Selection Sort 选择排序堆排序Heap Sort 交换排序冒泡排序Bubble Sort 交换排序快速排序Quick Sort 归并排序Merge Sort 桶排序基数排序Radix Sort 总结   概述 排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.背景 目前跟信息采集相关的一个项目提出了这样的一个需求:中国银行等一些部门和政府关系较好,需要在兴趣点搜索时优先显示他们. 我们的兴趣点查询是使用的Lucene进行分词查询的,这涉及到我们要对我们搜索出来的结果进行一次优先级排序.这里,我和大家一起探讨解决此问题的两种方案. 2.字典创立时对字典文档设置优先级 2.1.通过Document的setBoost来建立文

排序有内部排序和外部排序之分,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存.我们这里说的八大排序算法均为内部排序. 下图为排序算法体系结构图: 常见的分类算法还可以根据排序方式分为两大类:比较排序和非比较排序.本文中前七种算法都是比较排序,非比较排序有三种,分别为: 1)计数排序(Count Sort)(复杂度O(n+k)(其中k是待排序的n个数字中最大值),参见<计数排序-Counting Sort>) 2)基数排序(

1. Redis事务 Redis中的事务(transaction)是一组命令的集合,一个事务中的命令要么都执行,要么都不执行.事务的原理是先将属于一个事务的命令发送给Redis,然后再让Redis依次执行这些命令. > multi OK > sadd user::following QUEUED > sadd user::followers QUEUED > EXEC ) (integer) ) (integer) multi命令告诉redis,发送的sadd命令属于同一个事务,先

1.插入排序—直接插入排序(Straight Insertion Sort) 基本思想: 将一个记录插入到已排序好的有序表中,从而得到一个新,记录数增1的有序表.即:先将序列的第1个记录看成是一个有序的子序列,然后从第2个记录逐个进行插入,直至整个序列有序为止. 要点:设立哨兵,作为临时存储和判断数组边界之用. 直接插入排序示例: 如果碰见一个和插入元素相等的,那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面.所以,相等元素的前后顺序没有改变,从原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序,所以插入排序是

概述 排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存. 我们这里说说八大排序就是内部排序. 当n较大,则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法:快速排序.堆排序或归并排序序. 快速排序:是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法,当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短: 1.插入排序—直接插入排序(Straight Insertion Sort) 基本思想: 将一个记录插入到

如果我们需要将两个select语句的结果作为一个整体显示出来,我们就需要用到union或者union all关键字.union(或称为联合)的作用是将多个结果合并在一起显示出来. union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复. Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序: Union all:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序: Intersect

UNION 指令的目的是将两个 SQL 语句的结果合并起来,可以查看你要的查询结果. 例如: SELECT Date FROM Store_Information UNION SELECT Date FROM Internet_Sales 注意:union用法中,两个select语句的字段类型匹配,而且字段个数要相同,如上面的例子,在实际的软件开发过程,会遇到更复杂的情况,具体请看下面的例子 select  '1' as type,FL_ID,FL_CODE,FL_CNAME,FLDA.FL_P

Unix和Linux自带的sort命令功能非常强大,其主要功能是对文本内容按不同的方法排序.它不仅可以按一个或多个字段排序,还可以合并文件.使用sort处理一些较大的文件时,可能处理速度会比较慢,但却非常有效. 命令格式: sort [option] [file] sort处理的文本可以来自一个文本文件,也可以来自标准输入和管道等. 常用选项: b:按字典顺序进行排序,忽略前面的空格或制表符. d:按字典顺序进行排序,将除空格和字母以外的字符排除. f:忽略大小写. g:根据数值进行排序,默认从

SORT 命令格式 SORT key [BY pattern] [LIMIT offset count] [GET pattern [GET pattern ...]] [ASC|DESC] [ALPHA] [STORE destination] 基本用法 SORT 命令可以对列表类型.集合类型和有序集合类型键进行排序. 对列表排序: 127.0.0.1:6379> LPUSH list 2 0 1 6 (integer) 4 127.0.0.1:6379> SORT list 1) &quo

概述 排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存. 我们这里说说八大排序就是内部排序. 当n较大,则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法:快速排序.堆排序或归并排序序. 快速排序:是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法,当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短: 1.插入排序-直接插入排序(Straight Insertion Sort) 基本思想: 将一个记录插入到