# MySQL宽表效率高还是窄表效率高？
在数据库设计中，通常会涉及到“宽表”和“窄表”的概念。宽表指的是包含较多字段的表，而窄表则相反，字段较少。那么在实际应用中，究竟是选择宽表还是窄表更高效呢？本文将结合实际案例和代码示例，探讨这个问题。
## 窄表与宽表的区别
窄表和宽表的区别在于字段的数量。窄表通常只包含必要的字段，而宽表则包含更多的冗余字段或者关联字段。窄表设计简洁，适合存储简单的
原创
2024-04-11 06:40:19
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MySQL支持所有标准SQL数值数据类型。这些类型包括严格数值数据类型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL和NUMERIC)，以及近似数值数据类型(FLOAT、REAL和DOUBLE PRECISION)。关键字INT是INTEGER的同义词，关键字DEC是DECIMAL的同义词。
BIT数据类型保存位字段值，并且支持MyISAM、MEMORY、InnoDB和BDB表。
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2023-09-02 14:59:51
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### MySQL视图与连表效率比较
在数据库设计中，我们经常会面临选择使用视图（View）还是用连表（Join）来获取数据的问题。两者各有优缺点，面对复杂查询的需求，合理选择将有助于提高效率和代码的可维护性。
#### 什么是视图与连表
- **视图**：视图是基于一个或多个表的虚拟表。通过定义视图，可以简化复杂的查询过程，并能提高 SQL 代码的可读性。
- **连表**：连表是通过 S
# append效率高还是MySQL函数效率高？
在软件开发中，性能和效率常常是我们需要面对的重要课题。其中，如何处理数据往往是一个关键点，特别是在程序设计中，选择正确的操作方式会直接影响程序的效率。在许多场景中，`append`操作和数据库函数的效率可以说是两种不同的选择。本文将探讨这两者的效率，通过代码示例和图表来加深理解。
## append操作
在编程语言中，`append`操作通常
原创
2024-10-09 03:30:37
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# Spark函数效率高还是SQL效率高？
在大数据处理的世界里，Apache Spark和SQL都是非常重要的工具。两者各有优缺点，在特定情况下，某一方法可能会比另一种方法更高效。本文将探讨Spark的函数与SQL的效率，并给出代码示例进行比较。
## Spark的优势
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，它以内存计算、高度的可扩展性和快速的处理速度著称。Spark支持多种
原创
2024-09-26 06:08:40
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1，前言 这是实习期间学习的，我可能是在学校没好好听课，（或者就是学校比较垃，没教这部分，在公司经理让我下去自己学习，太难了，因为是公司代码很多部分都是很多表的操作，所以导致都是存储过程，我最开始一脸懵） &nbs
关于“Java排序效率高还是SQL排序效率高”的问题，是一个在软件开发与数据处理领域经常遇到的讨论。人们普遍关注排序算法的性能，特别是在处理大规模数据时，选择合适的排序方式会显著影响系统的整体效率。今天，我将从多个方面探讨这一问题，以帮助更好地理解Java排序与SQL排序之间的差异和应用上机遇。
背景描述
在现代软件开发中，我们经常需要对数据集合进行排序。无论是在线应用的实时展示、还是数据仓库
系列文章目录spark第一章：环境安装spark第二章：sparkcore实例spark第三章：工程化代码spark第四章：基本操作 spark第五章：SparkSQL实例 文章目录系列文章目录前言一、数据准备1.数据导入二、项目实例1.需求简介2.需求分析3.功能实现4.代码实现总结 前言上一次我们介绍了一下SparkSQL的基本操作,这次我们来完成一个项目实例.一、数据准备我们这次 Spark
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2023-09-23 09:05:23
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一、SQL语句的执行顺序1、select 、 from 、where（group by、 having、 order by） 语句的执行顺序是什么呢？ select ——从纵向上进行过滤 from —— 一个表或多张表的连接 where —— 从横向上进行过滤举个栗子： “ select ID,Sname from student where score>=60; – 从学生表中选
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2024-07-11 16:57:28
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# Java和Shell的效率对比
在软件开发中，通常会涉及到选择合适的编程语言来编写程序，以达到高效运行的目的。Java和Shell是两种常见的编程语言，它们各自有着不同的特点和优势。本文将介绍Java和Shell的效率比较，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## Java的效率
Java是一种面向对象的高级编程语言，以其平台无关性和强大的性能而闻名。Java程序在运行时会被编译成
原创
2024-05-01 05:58:18
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我自己以前在网上，看到说oracle是从下到上，从右到左访问，因此我们写sql时应该把大表放在前面，小表放在后面。今天我看了一个教程，然后自己做了实验，发现这种说法是有问题的。下面，让我用事实来说话。首先，准备数据drop table tab_big;
drop table tab_small;
create table tab_big as select * from dba_object
对于CPU密集型的程序，可以使用multiprocessing的Process,Pool等封装好的类，通过多进程的方式实现并行计算。但是因为进程中的通信成本比较大，对于进程之间需要大量数据交互的程序效率未必有大的提高。4、 针对循环的优化每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用Python的时候，你可以依靠大量的技巧使得循环运行得更快。然而，开发者经常漏掉的一个方法是：避免在一个循环中使用点操作。
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2023-07-07 09:46:19
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在校生如果你是在校生，你应该趁着在学校的时间夯实基础（比如计算机系统、算法、编译原理等等）不要动不动去搞什么项目，你也搞不出一个让面试官很满意的项目出来，所以根本没必要在项目上面浪费太多的时间。如果你觉得自学没有方向，你也可以去腾讯课堂上报一个培训班，价格也不贵，去系统的学习一下，当然，腾讯课堂上的严选课程优先考虑！（都2021年了，不会还有人极度排斥培训这种方式吧，不是吧…）对于在校生最好的建议
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2024-01-27 20:17:59
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1、为什么要进行数据库优化？1、避免网站页面出现访问错误由于数据库连接timeout产生页面5xx错误由于慢查询造成页面无法加载由于阻塞造成数据无法提交2、增加数据库的稳定性很多数据库问题都是由于低效的查询引起的3、优化用户体验流畅页面的访问速度良好的网站功能体验2、mysql数据库优化可以从哪几个方面进行数据库的优化？如下图所示： A、SQL及索引优化根据需求写出良好的SQL，并创建
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2023-12-24 18:24:36
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# MySQL选择数值还是字符效率高
在使用MySQL数据库时，我们经常需要选择合适的数据类型来存储和处理数据。其中一个常见的问题是，选择数值类型还是字符类型，哪一种方式在性能上更高效。本文将探讨这个问题，并提供相应的代码示例来进行比较和验证。
## 数据类型的选择
在MySQL中，数值类型和字符类型是最常用的两种数据类型。数值类型包括整数类型（如INT、BIGINT等）和浮点数类型（如FL
原创
2023-09-18 07:32:33
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Java实现的排序算法排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。一般排序算法分为两大类：比较类排序和非比较类排序，如图：注：本文只介绍比较类排序算法以下算法基于该数组排序分析public static void main(String []args){
int arr[] = {5,6,8,7,2,9,1,3,4};
}1.冒泡排序① 相邻
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2023-11-14 02:45:04
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前言并行编程势不可挡，Java从1.7开始就提供了Fork/Join 支持并行处理。java1.8 进一步加强。并行处理就是将任务拆分子任务，分发给多个处理器同时处理，之后合并。 Stream APIJava 8 引入了许多特性，Stream API是其中重要的一部分。区别 InputStream OutputStream，Stream API 是处理对象流而不是字节流。
一 常用聚合函数函数名称描述COUNT()返回满足Select条件的记录总和数，如 select count(*) 【不建议使用 *，效率低】SUM()返回数字字段或表达式列作统计，返回一列的总和。AVG()通常为数值字段或表达列作统计，返回一列的平均值MAX()可以为数值字段，字符字段或表达式列作统计，返回最大的值。MIN()可以为数值字段，字符字段或表达式列作统计，返回最小的值。二&
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2024-01-17 09:12:54
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全局锁 主要用在逻辑备份中，db引擎不支持事务的场景下。对于Innodb引擎，建议用single-transaction，视图形式备份，不影响业务； 表锁一般在数据库引擎不支持行锁的时候，才会用到。在mysql中，引入了MDL（metadata lock），对一个表做增删改查时，加MDL读锁；对表结构做变更时，加MDL写锁。MDL 读锁之间不互斥，读锁与写锁互斥
查询效率分析：子查询为确保消除重复值，必须为外部查询的每个结果都处理嵌套查询。在这种情况下可以考虑用联接查询来取代。如果要用子查询，那就用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN。因为EXISTS引入的子查询只是测试是否存在符合子查询中指定条件的行，效率较高。无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的。因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历。建立合理的索引,避免扫描多余数据，避
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2023-07-17 22:48:15
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