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MySQL分页查询优化案例

一个简单但还是比较典型的分页查询优化

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MaxCompute - ODPS重装上阵 第七弹 - Grouping Set, Cube and Rollup

MaxCompute中的GROUPING SETS功能是SELECT语句中GROUP BY子句的扩展。允许采用多种方式对结果分组,而不必使用多个SELECT语句来实现这一目的。这样能够使MaxCompute的引擎给出更有的执行计划,从而提高执行性能。

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MaxCompute - ODPS重装上阵 第六弹 - User Defined Type

MaxCompute中的UDT(User Defined Type)功能支持在SQL中直接引用第三方语言的类或者对象,获取其数据内容或者调用其方法 。

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MySQL基础篇(03):系统和自定义函数总结,触发器使用详解

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、系统封装函数 MySQL 有很多内置的函数,可以快速解决开发中的一些业务需求,大概包括流程控制函数,数值型函数、字符串型函数、日期时间函数、聚合函数等。

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CRaaS 核心场景介绍(一)

一、前言 CRaaS 是什么? CRaaS(Customer Reliability as a Service 客户稳定性服务产品方案)简称:一阳指,是支付宝行业技术部门为商户、ISV等合作伙伴打造的一套全面综合、功能强大、技术先进的管理平台,旨在提高合作伙伴系统稳定性。

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驱动表

同样的SQL,不同的表做驱动表可能会导致执行的不同。例如: 1) 主表为lesson: EXPLAIN SELECT l.* FROM lesson l INNER JOIN lesson_collect lc ON l.

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年度回顾 | 2019 年的 Apache Flink(文末有福利)

2019 年即将落下帷幕,这一年对于 Apache Flink 来说是非常精彩的一年,里程碑式的一年。随着这一年在邮件列表发送了超过 1 万封邮件,JIRA 中超过 4 千个 tickets,以及 GitHub 上超过 3 千个 PR,Apache Flink 迎来了快速的发展。

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MySQL基础篇(02):从五个维度出发,审视表结构设计

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、数据场景 1、表结构简介 任何工具类的东西都是为了解决某个场景下的问题,比如Redis缓存系统热点数据,ClickHouse解决海量数据的实时分析,MySQL关系型数据库存储结构化数据。

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今天聊聊怎么高效SELECT

还在用select from? 你真的out啦!

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实践Hadoop MapReduce 任务的性能翻倍之路

eBay每天产生PB量级的CAL日志,其数据量每天都在增加。对于日益增长的数据量,Hadoop MapReduce job的优化将会大大节省计算资源。本文将分享eBay团队如何对这些Hadoop job进行优化,希望为开发者带来启发,解决Hadoop MapReduce(MR)job实践中存在的问题。

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由 SQL 编写导致的慢

针对SQL编写导致的慢 SQL,优化起来还是相对比较方便的。正确的使用索引能加快查询速度,那么我们在编写 SQL 时就需要注意与索引相关的规则: 字段类型转换导致不用索引,如字符串类型的不用引号,数字类型的用引号等,这有可能会用不到索引导致全表扫描; mysql 不支持函数转换,所以字段前面不能加.

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相比Spark等传统模式,Flink 和 K8S是怎样的结合

Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎,它同时支持了批处理和流处理。大数据起源自批处理,Spark最初的定位就是改进Hadoop, 更快速的进行批处理。而Storm擅长的则是进行无状态的流计算(在无状态的流计算领域, 它的延迟是最小的), 进而出现的Flink则是Storm的下一代解决方案。

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MySQL基础篇(01):经典实用查询案例,总结整理

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、连接查询 图解示意图 1、建表语句 部门和员工关系表: CREATE TABLE `tb_dept` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID', `deptN...

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JavaEE基础(06):Servlet整合C3P0数据库连接池

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、C3P0连接池 1、C3P0简介 C3P0是一个开源的JDBC连接池,应用程序根据C3P0配置来初始化数据库连接,可以自动回收空闲连接的功能。

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