-- sql语句耗时百分比 declare @tmptb table(id int,name varchar(50),total_worker_time bigint,rate varchar(50),execute_count bigint) ;with cte1 as(select a.*,t.*from sys.dm_exec_query_stats across apply sys.dm_exec_sql_text(a.plan_handle) twhere t.dbid >= 5 ),

SELECT SS.USERNAME, SS.SID, SS.SERIAL#, SS.MACHINE, SS.PROGRAM, SL.OPNAME, SL.TARGET, SL.START_TIME, ROUND(SL.SOFAR * 100 / SL.TOTALWORK, 0) || '%' AS PROGRESS, SL.TIME_REMAINING, SL.ELAPSED_SECONDS, S.SQL_ID, S.SQL_TEXT FROM V$SESSION SS, V$SESSION_

原文:[MS SQL]查看任务执行进度 备份或还原数据库时,我一般是用MS SQL工具向导来进行,由于工具向导没有显示任务执行过程的状态, 如果数据库比较大执行时间较长的话,对任务啥时候执行完成比较迷茫,如下面步骤以"备份"数据库为例: 1.选择要备份的数据库,右键选择"任务 -->备份": 2.设置好备份选项,点击"确定"按钮: 3.数据库备份中.... 4.其实,当备份选项设置好后,不点"确认"按钮,点击上方的&qu

一 问题 在hive1.2中使用hive或者beeline执行sql都有进度信息,但是升级到hive2.0以后,只有hive执行sql还有进度信息,beeline执行sql完全silence,在等待结果的过程中完全不知道执行到哪了 1 hive执行sql过程(有进度信息) hive> select count(1) from test_table;WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the

在应用spark时,经常要获取任务的执行进度,可以参照jobProgressListener的设计来完成该功能. 以下代码仅供参考,欢迎交流. 效果显示: 代码: package org.apache.spark.zpc.listener import org.apache.spark.Logging import org.apache.spark.scheduler._ import scala.collection.mutable /** * Spark 的 DeveloperApi 提供针

Atitit sql执行计划 1.1. 首先要搞明白什么叫执行计划? 执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案,这个方案是由查询优化器自动分析产生的 Oracle中的执行计划显示在执行一条SQL语句时必须执行的详细步骤,通常以表格形式呈现,但其实是树形结构.查看Oracle中的执行计划一般有以下几种方法(包括但不限于). 不要把SQL语句写得太复杂 我经常看到,从数据库中捕捉到的一条SQL语句打印出来有2张A4纸这么长.一般来说这么复杂的语句通常都是有问题的.我拿着这2

pv命令监控Linux命令的执行进度 http://www.techweb.com.cn/network/system/2015-12-14/2241124.shtml yum install -y pv -linux-glibc2.-x86_64.-linux-glibc2.-x86_64aa|pv -tb >/dev/null 0B :: centos通过yum安装的pv命令版本较低 版本是1.1,还不支持-a参数,单纯靠-bt参数看起来还是有点累,ubuntu通过apt仓库的pv版本是1.

声明 5.6中desc看不到show warnings,也看不到filtered列 5.7的desc等于5.6的desc extended,这样可以看show warnings,5.6中filtered列非常不准,5.7好一些 先看一个执行计划 (root@localhost) [test]> desc select * from l; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------

与大多数语言一样,SQL语言也有一个执行顺序,只是在大多数编程语言中,代码是按照编写顺序来处理的,而在SQL中则不是,下图为SQL 执行顺序. () ) [ ALL | DISTINCT ] () [TOP ( expression ) [PERCENT] [ WITH TIES ] () < select_list > --[ INTO new_table ] () -J ) < left_table> <join_type> join <right_table

EXPLAIN 查看 SQL 执行计划.分析索引的效率: id:id 列数字越大越先执行: 如果说数字一样大,那么就从上往下依次执行,id列为null的就表是这是一个结果集,不需要使用它来进行查询. select_type:查询的序列号 A:simple:表示不需要union操作或者不包含子查询的简单select查询.有连接查询时,外层的查询为simple,且只有一个 B:primary:一个需要union操作或者含有子查询的select,位于最外层的单位查询的select_type即为prim

自己动手写SQL执行引擎 前言 在阅读了大量关于数据库的资料后,笔者情不自禁产生了一个造数据库轮子的想法.来验证一下自己对于数据库底层原理的掌握是否牢靠.在笔者的github中给这个database起名为Freedom. 整体结构 既然造轮子,那当然得从前端的网络协议交互到后端的文件存储全部给撸一遍.下面是Freedom实现的整体结构,里面包含了实现的大致模块: 最终存储结构当然是使用经典的B+树结构.当然在B+树和文件系统block块之间的转换则通过Buffer(Page) Manager来进

在上一篇文章<MySQL常见加锁场景分析>中,我们聊到行锁是加在索引上的,但是复杂的 SQL 往往包含多个条件,涉及多个索引,找出 SQL 执行时使用了哪些索引对分析加锁场景至关重要. 比如下面这样的 SQL: mysql> delete from t1 where id = 1 or val = 1 其中 id 和 val 都是索引,那么执行时使用到了哪些索引,加了哪些锁呢?为此,我们需要使用 explain 来获取 MySQL 执行这条 SQL 的执行计划. 什么是执行计划呢?简单来

转自http://itindex.net/detail/45962-oracle-sql-%E8%AE%A1%E5%88%92 一.首先创建表 SQL> show user USER is "RHYS" SQL> create table A(col1 number(4,0),col2 number(4,0), col4 char(30)); create table B(col1 number(4,0),col3 number(4,0), name_b char(30))

以下语句可以进行SQL 语句执行时间分析,两个Go之间就是SQL查询语句 use Work--数据库名 go set statistics profile on set statistics io on set statistics time on go -----(SQL执行语句) go set statistics profile off set statistics io off set statistics time off go 运行一次后就可以在查询结果的信息标签下看到统计信息 SQ

一.提高sql执行效率---in与exist . where column in (select * from table where ...) . ...where exists (select 'C' from table where ...) 使用in查询时,会首先执行子查询,并将结果存放在一张临时表中再执行主查询:使用exists查询时,会首先执行主查询,再执行子查询,直到遇到第一个符合条件的结果为止.很明显exist查询方式要比in的效率高很多. group by:避免使用having

SQL执行语句 右键点击数据库连接文件“hr”—“添加SQL执行语句”,如下图: 弹出窗体,如下图: 将显示名称改为“部门名称”,返回至类型设置为“string”,在编写sql语句,如下图: 点击确定后,如下图:

执行 上一篇讲述了如何通过scala提供的内置DSL支持,实现一个可以解析sql的解析器,这篇讲如何拿到了解析结果-AST以后,如何在数据上进行操作,得到我们想要的结果.之前说到,为什么选择scala作为这个引擎的实现,之一是scala提供了方便的DSL实现支持,其二是因为作为一门函数式编程语言,scala提供了丰富对于集合操作的函数.此外,函数在scala中是一个独立的类型,所以能够把现有的函数进行组合,得到更为强大的函数(和上一篇提到的用解析组合子组合已有的解析器得到更强大的解析器一样).

前言 在实时计算中,通常是从队列中收集原始数据,这种原始数据在内存中通常是一个java bean,把数据收集过来以后,通常会把数据落地到数据库,供后面的ETL使用.举个一个简单的例子,对一个游戏来说,为了统计某个游戏,某个服务器的登陆注册 等事件,原始数据对应的java bean可能会是这样: public class Event { private String userName; private String game; private String server; private Stri

个人觉得profilter 跟 logger 功能差不多,logger的功能在于写入,profilter功能在于sql后及时显示分析.都是对sql执行的的分析:一个是写入log文件,一个是直接在页面展示. 下面看例子, public/index.php: $di->set('profiler', function(){ return new \Phalcon\Db\Profiler(); }, true); $di['db'] = function() use($di){ //profile $

一用户进入某界面慢得要死,查看SQL执行计划如下(具体SQL语句就不完全公布了,截断的如下): call     count       cpu    elapsed       disk      query    current        rows ------- ------  -------- ---------- ---------- ---------- ----------  ---------- Parse        1      0.00       0.00