一.Mycat分片路由原理 我们先来看下面的一个SQL在Mycat里面是如何执行的: , ); 有3个分片dn1,dn2,dn3, id=5000001这条数据在dn2上,id=10000001这条数据在dn3上. 查询时可能有出现的问题: 1)全部扫描一遍dn1  dn2  dn3,结果导致性能浪费. 2)只扫描某个片.漏掉数据的情况. 总结: 不能多扫——>性能不足 也不能少——>漏掉数据 那么Mycat是如何解决上面的问题的呢? Mycat使用Druid的DruidParser作为分析器

以前总是追求新东西,发现基础才是最重要的,今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化.  本系列主要是针对T-SQL的总结. [T-SQL基础]01.单表查询-几道sql查询题 [T-SQL基础]02.联接查询 [T-SQL基础]03.子查询 [T-SQL基础]04.表表达式-上篇 [T-SQL基础]04.表表达式-下篇 [T-SQL基础]05.集合运算 [T-SQL基础]06.透视.逆透视.分组集 [T-SQL基础]07.数据修改 [T-SQL基础]08.事务和并发 [T-SQL基础]09

在成熟领先的企业级数据库系统中,并行查询可以说是一大利器,在某些场景下他可以显著的提升查询的相应时间,提升用户体验.如SQL Server, Oracle等, Mysql目前还未实现,而PostgreSQL在2015实现了并行扫描,相信他们也在朝着更健壮的企业级数据库迈进.RDBMS中并行执行的实现方式大抵相同,本文将通过SQL Server为大家详细解析SQL Server并行执行的原理及一些实践. 准备知识 硬件环境-在深入并行原理前,我们需要一些准备知识,用以后面理解并行.首先是当下的硬件

最近参与一个开源项目,一个功能的实现,用到了 druid 解析器来解析SQL,记录下如果使用 druid 来解析SQL,实现对SQL的拦截改写. 1. 对 insert 语句进行解析: private static String convertInsertSQL(String sql){ try{ MySqlStatementParser parser = new MySqlStatementParser(sql); SQLStatement statement = parser.parseSt

atitit.java解析sql语言解析器解释器的实现 1. 解析sql的本质:实现一个4gl dsl编程语言的编译器 1 2. 解析sql的主要的流程,词法分析,而后进行语法分析,语义分析,构建sql的AST 1 3. 词法分析器 2 4. 语法分析器--ANTLR 2 5. Eclipse插件,,ANTLR Studio 3 6. 一个基于javacc实现的解析器JSqlParser0.7(yr2011), 3 7. 例子代码-----解析sql表格列的名称and类型 3 8. }Sql的历

最近的项目需求中需要解析sql得表名,由于只需要表名我觉得应该用相对粗暴一点的方式来解析 初步思路: 1.转义字符:去除两个引号连在一起的 2.字符串: 去除所有被引号包裹的 3.括号:识别括号处理 4.关键字: 用关键字切割语句,去除与表名 无关的 5.解析与表名有关的切割分段得表名 先是粗暴的括号处理 def get_str(s): you = 0 st = [] re = '' max_you = 0 for ii in s: st.append(ii) while st: tmp = s

前言:通过阅读源码对实现机制进行了解有利于陶冶情操,承接前文Spring mybatis源码篇章-MybatisDAO文件解析(二) 首先了解下sql mapper的动态sql语法 具体的动态sql的使用可在官网查看Mybatis 3 | Dynamic SQL if,条件判断 <select id="findActiveBlogWithTitleLike" resultType="Blog"> SELECT * FROM BLOG WHERE stat

1. String sql = null;if(null == renderType || renderType.equals(ConstantRender.sql_renderType_beetl)){ if(log.isDebugEnabled()) log.debug("beetl解析sql"); sql = BeetlKit.render(sqlTemplete, param); } else if(renderType.equals(ConstantRender.sql_re

30分钟全面解析-SQL事务+隔离级别+阻塞+死锁 转自:https://blog.csdn.net/slowlifes/article/details/52752735 2016年10月07日 23:17:46 阅读数:1097 阅读目录 概述: 一.事务 二.锁 三.阻塞 四.隔离级别 五.死锁 以前总是追求新东西,发现基础才是最重要的,今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化. 本系列[T-SQL基础]主要是针对T-SQL基础的总结. [T-SQL基础]01.单表查询-几道sql查询

30分钟全面解析-SQL事务+隔离级别+阻塞+死锁 阅读目录 概述: 一.事务 二.锁 三.阻塞 四.隔离级别 五.死锁 以前总是追求新东西,发现基础才是最重要的,今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化.  本系列主要是针对T-SQL的总结. [T-SQL基础]01.单表查询-几道sql查询题 [T-SQL基础]02.联接查询 [T-SQL基础]03.子查询 [T-SQL基础]04.表表达式-上篇 [T-SQL基础]04.表表达式-下篇 [T-SQL基础]05.集合运算 [T-SQL基础

OceanBase是阿里巴巴集团自主研发的可扩展的关系型数据库,实现了跨行跨表的事务,支持数千亿条记录.数百TB数据上的SQL操作. 在阿里巴巴集团下,OceanBase数据库支持了多个重要业务的数据存储.包含收藏夹.直通车报表.天猫评价等. 截止到2013年4月份.OceanBase线上业务的数据量已经超过一千亿条. 看起来挺厉害的,今天我们来研究下它的源码. 关于OceanBase的架构描写叙述有非常多文档.这篇笔记也不打算涉及这些东西,仅仅讨论OceanBase的SQL编译部分的代码. O

druid 是阿里开源在 github 上面的数据库连接池,里面有一个专门解析 sql 语句的模块   源码位置: https://github.com/alibaba/druid SQL Parser 模块的介绍: https://github.com/alibaba/druid/wiki/SQL-Parser 相关 API: http://tool.oschina.net/apidocs/apidoc?api=druid0.26   支持的数据库类型: 理论上说,支持所有有jdbc驱动的数据

淘宝数据库OceanBase SQL编译器部分 源码阅读--解析SQL语法树   曾经的学渣 2014-06-05 18:38:00 浏览1455 云数据库Oceanbase   OceanBase是阿里巴巴集团自主研发的可扩展的关系型数据库,实现了跨行跨表的事务,支持数千亿条记录.数百TB数据上的SQL操作.在阿里巴巴集团下,OceanBase数据库支持了多个重要业务的数据存储,包括收藏夹.直通车报表.天猫评价等.截止到2013年4月份,OceanBase线上业务的数据量已经超过一千亿条. 看

Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 这一次要开始真正介绍Spark解析SQL的流程,首先是从Sql Parse阶段开始,简单点说,这个阶段就是使用Antlr4,将一条Sql语句解析成语法树. 可能有童鞋没接触过antlr4这个内容,推荐看看<antlr4权威指南>前四章,看完起码知道antlr4能干嘛.我这里就不多介绍了. 这篇首先先介绍调用spark.sql()时候的流程,再看看antlr4在这个其中的主要功能,最后再将探

    日志"路由及路由器工作原理深入解析1"http://user.qzone.qq.com/2756567163/blog/1438322342介绍了"为什么要使用路由器"和"TCP/IP V4 协议网络的分段原理"2个问题.日志"路由及路由器工作原理深入解析2"http://user.qzone.qq.com/2756567163/blog/1438329517介绍了路由的工作原理.并以一个详细实例的实现深入剖析了路由的

SQL SERVER数据库的三种常用连接解析: 这里先给出一个官方的解释: left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录 inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行 USE [BI] GO DROP TABLE BI.dbo.TABLE_ONE; GO DROP TABLE BI.dbo.TABLE_TWO; GO CREATE TABLE BI.dbo.

解析器 我们都知道,网络传输数据只能传输字符串格式的,如果是列表.字典等数据类型,需要转换之后才能使用 但是我们之前的rest_framework例子都没有转换就直接可以使用了,这是因为rest_framework有一套解析器, 默认他会帮我们转换3种类型的数据,分别是,JSONParser,FormParser,MultiPartParser 而如果我们需要转换其他数据,需要在视图类里配置parser_classes参数,如下: from rest_framework.parsers impo

在前面两篇文章中( 浅谈SQL Server内部运行机制 and 浅谈SQL Server数据内部表现形式 ),我们交流了一些关于SQL Server的一些术语,SQL Sever引擎 与SSMS抽象模型,SQL Server内部存储机制和SQL Server内部体系结构等.讨论的这些问题,均可以归为一个问题,即"SQL Server是怎么执行客户端输入的SQL 语句的?”,其中,重点讨论了下图(SQL Server 体系结构) 然而,如果我们仅仅了解如上技术,是不具备一个资深DBA或数据库优化

Elasticsearch 项目中使用到Es的父子结构.在数据填充之后,查看每个节点的数据分布情况,发现有的节点数据多,有的节点少的情况,在未使用Es父级结构之前,每个节点的数据分布还算平均,如下图: 左边的数据是未使用父子结构之前每个节点的数据分布数量,右边的是使用了父子结构之后的数据节点分布数量,最下面一行红色的数字是节点平均数量,可以看出,左边的数据与平均值相差不大,右边的数据与平均值最大相差400万,这个差距还是蛮大的,为什么会有这么大的差距呢?围绕着这个问题,进行了一番研究,今天就来学

本文主要内容: 1.路由一个文档到一个分片 2.新建.索引和删除请求 3.取回单个文档 4.局部单个文档 5.多文档模式 6.理解一下ES深度分页(from-size)的劣势 路由一个文档到一个分片 当索引一个文档的时候,文档会被存储到一个主分片中. Elasticsearch 如何知道一个文档应该存放到哪个分片中呢?当我们创建文档时,它如何决定这个文档应当被存储在分片 1 还是分片 2 中呢? 首先这肯定不会是随机的,否则将来要获取文档的时候我们就不知道从何处寻找了.实际上,这个过程是根据下面