1.需求 create table ta(id int);create table tb(id int);insert into ta values(1);insert into ta values(2);insert into ta values(3);insert into tb values(1);insert into tb values(1); --假如tb表中记录可以重复select * from ta ;想知道ta的每条记录是否在tb表中存在.比如查询结果为:0为不存在.id   

1.统计大串中小串出现的次数 举例: 在字符串"woaijavawozhenaijavawozhendeaijavawozhendehenaijavaxinbuxinwoaijavagun" 结果: java出现了5次 分析: 1.首先已经知道字符串 A:定义一个统计变量=0: B:在大串中查找小串是否存在,用 int indexOf(String str):返回指定字符在此字符串中第一次出现处的索引. a:如果返回的索引值是-1,则说明 大串中并不存在这个小串,输出统计变量 b:返回

摘要:SQL Server是一个关系数据库管理系统,SQL Server数据库的应用是很多的,SQL Server数据库赢得了广大用户的青睐,本文将主要为大家介绍关于SQL Server数据库中查找重复记录的方法. SQL Server数据库多种方式查找重复记录: 示例:表stuinfo,有三个字段recno(自增),stuid,stuname 建该表的Sql语句如下: CREATE TABLE [StuInfo] ( [recno] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL

从SQL Server 2019(15.x)开始,SQL Server大数据群集允许您部署在Kubernetes上运行的SQL Server,Spark和HDFS容器的可伸缩群集.这些组件并排运行,使您能够从Transact-SQL或Spark读取,写入和处理大数据,从而使您可以轻松地将高价值的关系数据与大容量的大数据结合并进行分析. 有关最新版本的新功能和已知问题的更多信息,请参见发行说明. 情境 SQL Server大数据群集为您与大数据进行交互提供了灵活性.您可以查询外部数据源,将大数据存

数据库SQL优化大总结 小编最近几天一直未出新技术点,是因为小编在忙着总结整理数据库的一些优化方案,特此奉上,优化总结较多,建议分段去消化,一口吃不成pang(胖)纸 一.百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,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 最好不要给数

Linux 查看磁盘容量.查找大文件.查找大目录 磁盘统计 查看磁盘使用情况 df -h 文件统计 查找/home 目录下大于800M的文件 find /home -type f -size +800M 查找/home 目录下大于800M的文件,并且使用ls -l 命令输出详细信息 find /home -type f -size +800M -print0|xargs -0 ls -l 查找/home 目录下大约800M的文件,并且使用du -h 命令输出文件的大小 find /home -t

回到目录 一些概念 分区表在oracle和sqlserver中都上存在的,当数据表的数据量过大时,上千万,上亿的数据,在进行数据查询时需要显得比较慢,性能很差,这时是时候引入分区表了,分区表顾名思义,就是把物理表用一些文件NDF进行分块存储,以缓减IO的压力,因为当你的SQL文件过大的,这其实对系统的IO影响是最大的,这种分区表我感觉类似于数据的分片(mongodb),它将有效的利用服务器的CPU多核资源,并行去处理你的请求,所以在大数据情况下,分区表是很好的一种选择! 我们通常也把电脑的磁盘分

一.书签查找的概念 书签可以帮助SQL Server快速从非聚集索引条目导向到对应的行,其实这东西几句话我就能说明白. 如果表有聚集索引(区段结构),那么书签就是从非聚集索引找到聚集索引后,利用聚集索引定位到数据.此处的书签就是聚集索引.如果表没有聚集索引(堆结构).那么扫描非聚集索引后,通过RID定位到数据,那么此处书签就是RID. 所谓的书签查找,就是通过聚集索引,然后利用聚集索引或RID定位到数据. 不论表示堆结构还是区段结构,数据的存放都是数据库文件的某文件->某页->某行,因此定位数

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,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 f

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,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 f

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,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 f

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 一.百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,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

  由于工作中需要对大量数据进行快速校验,试验采用读入内存List实体采用lamdba查找来实现. 实际需求:实际读入内存数据 50W条记录主集数据,还包含约20个子集,子集最大记录数300W条记录.读入内存,校验出结果5分钟之内完成. 测试数据读入内存后占用约2-3G内存.这里测试了多线程读取数据,但提速效果并不明显.SQLServer有自己的SQL执行排队机制(读入数据过程遇到一个小插曲,读入速度慢,占用内存大,无意中发现是把记录照片流也读入了内存.实际处理数据过程并不需要照片信息.去掉后速

add by zhj: 作者没有指定是哪个数据库,这只是一个近似通用的总结.对于某个特定的数据库,有些条目可能并不适用. 原文:http://www.cnblogs.com/yunfeifei/p/3850440.html 网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 1.对查询进行优化,要

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正及补充. 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,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 fr

出处:http://www.cnblogs.com/yunfeifei/p/3850440.htm 网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充.这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,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

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,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 f

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正及补充. 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,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 fr

  网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,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

引用 在数据库运维过程中,优化 SQL 是 DBA 团队的日常任务.例行 SQL 优化,不仅可以提高程序性能,还能减低线上故障的概率. 目前常用的 SQL 优化方式包括但不限于:业务层优化.SQL 逻辑优化.索引优化等.其中索引优化通常通过调整索引或新增索引从而达到 SQL 优化的目的.索引优化往往可以在短时间内产生非常巨大的效果. --- 来自美团技术团队 SQL 优化是一个复杂的问题,不同版本和种类的数据库.不同数据级的数据需要选择不同的优化策略. 说明:我这里简单总结一下 SQL 优化,很

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 解决方案(Solution) 搬迁步骤(Procedure) 搬迁脚本(SQL Codes) 注意事项(Attention) 疑问(Questions) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 有一个数据库大概在700G左右,需要从服务器A搬迁到服务器B,两台服务器网络传输速度可以达到8MB/s,怎么做才能更快的搬迁并且宕机时间最短呢? 数据库业务逻辑概述:这个数据库