Рубрика «sql» - 68

в 9:54, , рубрики: sql, sql server, t-sql, unpivot, метки: , , ,

Синтаксис конструкции INSERT может показаться весьма тривиальным, поскольку стандарт T-SQL рассматривал ключевое слово VALUES лишь в контексте вставки данных – INSERT INTO … VALUES ….

С выходом SQL Server 2008 существенно расширился синтаксис T-SQL, благодаря чему стало возможным использовать многострочную конструкцию VALUES, при этом не только в контексте вставки данных.

В данном топике будет рассмотрена сравнительная эффективность использования конструкции VALUES в различных типовых ситуациях. Чтобы дать объективную оценку полученных результатов, для каждого примера, будет рассмотрен его план выполнения.
Читать полностью »

в 12:10, , рубрики: sql, sql server, unpivot, высокая производительность, метки: , ,

За время моей работы, на должности DBA, я сталкивался с широким кругом задач. Одни задачи требовали монотонной работы, другие сводились к чистому креативу.

Самые креативные задачи, которые я могу сейчас вспомнить, так или иначе, затрагивали вопросы оптимизации запросов.

Оптимизация – это, в первую очередь, поиск оптимального плана запроса. Однако, что делать в ситуации, когда стандартная конструкция языка выдает план, который очень далек от оптимального?

Именно с такой проблемой я столкнулся, когда я применял конструкцию UNPIVOT для преобразования столбцов в строки.

Выход был один – необходимо было найти для UNPIVOT более эффективную альтернативу…
Читать полностью »

в 12:10, , рубрики: sql, sql server, t-sql, unpivot, XML, высокая производительность, метки: , , , ,

За время моей работы, на должности DBA, я сталкивался с широким кругом задач. Одни задачи требовали монотонной работы, другие сводились к чистому креативу.

Самые креативные задачи, которые я могу сейчас вспомнить, так или иначе, затрагивали вопросы оптимизации запросов.

Оптимизация – это, в первую очередь, поиск оптимального плана запроса. Однако, что делать в ситуации, когда стандартная конструкция языка выдает план, который очень далек от оптимального?

Именно с такой проблемой я столкнулся, когда я применял конструкцию UNPIVOT для преобразования столбцов в строки.

Необходимо было найти для UNPIVOT более эффективную альтернативу. И такая альтернатива была найдена.
Читать полностью »

в 19:04, , рубрики: data mining, reporting, sql, базы данных, Софт, хранилище данных, метки: , , , ,

Приветствую уважаемых читателей.
Данный материал прольет свет на проблему удобства работы с РСУБД, которой я посвятил много лет, но никак не находил времени рассказать.

Если вы не занимаетесь поиском, просмотром и анализом данных или же делаете это, но полностью удобно и не имеете ни в чем нужды, смело бросайте чтение данного текста.

Проблематика

Итак, вы – пользователь, имеющий право на чтение в некой СУБД. Вероятно, перед вами стоит набор типовых подзадач:

  • Разобраться со структурой данных
  • Найти в ней нужные сущности
  • Найти в них нужные поля
  • Найти связи между сущностями
  • Найти интересующие значения
  • Отобрать набор значений
  • Выбрать нужные данные
  • Убедиться, что это действительно ТЕ САМЫЕ данные, которые вы искали
  • Сохранить результаты
  • Подготовить из них отчеты

Наконец, весьма вероятно, что эти задачи вам надо решать регулярно.

На рынке инструментов обработки данных представлено огромное количество средств, посвященных построению запросов, кубов и отчетов. Прискорбно, но большая часть из них не видит наличия у пользователя вышеперечисленных задач во всей их полноте. Перечислим типичные проблемы, в обратном порядке относительно предыдущего списка:
Читать полностью »

в 11:41, , рубрики: jelastic, microsoft, mysql, nosql, php, sql, Windows NT, Блог компании Jelastic, метки: , , , , , ,

Привет!

Рады сообщить, что в ближайшие две недели офис Jelastic навестят настоящие гуру IT индустрии: Майкл Видениус (или Монти, создатель MySQL), Расмус Лендорф («отец PHP») и Марк Збиковски (бывший архитектор компании Microsoft).

image

Безусловно, это большая честь для нашей команды, ну и, конечно же, возможность пообщаться со специалистами высочайшего уровня и пополнить свой багаж знаний. Мы хотим поделиться этой возможностью с читателим. Вы можете задавать любые вопросы в комментариях к этому посту, а мы передадим их адресатам. Обещаем написать все ответы сразу же после проведения встреч с Майклом, Расмусом и Марком. Читать полностью »

в 6:07, , рубрики: sphinx, sql, метки: ,

SQL-подобный язык SphinxQL пока не поддерживает условие «OR» в выражении «WHERE». То есть при запросе к поисковому индексу нельзя написать нечто вроде 

SELECT * FROM `goods_index` WHERE `price` > 100 OR `price` = 0;

выбрать из индекса все товары, с ценой большее 100 тугриков или если цена не указана

Но выходы, конечно, есть: использовать вычисления. Перепишем запрос для придуманного мною примера в таком виде: 

SELECT *, IF(`price` > 100, 1, 0) + IF(`price` = 0, 1, 0) AS `pricematch` FROM `goods_index` WHERE `pricematch` = 1;

Фокус в том, что pricematchЧитать полностью »

в 13:47, , рубрики: dwh, sql, sql server, метки: ,

Мы работаем над DWH в телекоммуникациях, поэтому пример, который я рассматриваю, называется «Абонент». Принцип универсален и это мог быть «Клиент» или «Пациент» — в зависимости от отрасли. Я надеюсь методику найдут полезной разработчики DWH из разных отраслей.

Если Вы не понимаете, что такое DWH, измерения и факты, я рекомендую прочитать книгу Ральфа Кимбалла «Dimensional Modeling». Речь идёт о базе данных для аналитики и консолидированной отчетности предприятия, конкретно о формировании и актуализации измерений — таблиц, которые хранят атрибуты (поля) для отбора (WHERE) в будущих запросах. Читать полностью »

в 4:52, , рубрики: pivot tables, regexp, sql, Алгоритмы, Регулярные выражения, метки: , , ,

Хочу поделиться опытом создания механизма генерации большой базы данных товаров. С его помощью наши пользователи могут за несколько минут сгенерировать более миллиона однотипных, но разных записей.
Читать полностью »

в 18:03, , рубрики: django, Partitioning, postgresql, sql, Администрирование баз данных, секционирование, метки: , , , ,

Привет.
Это топик о том, как относительно быстро и безболезненно настроить секционирование (партицирование) таблицы по месяцам, если вы используете Django+PostgreSQL. Многое из описанного подойдёт и для других фреймворков и ORM.

О том, что такое секционирование и зачем оно нужно, можно почитать, например, здесь, здесь и здесь.

Итак, есть проект на Django и таблица одной из моделей должна быть очень большой. Если чтение из этой таблицы происходит часто, и всегда известен период времени, в который запись была сделана, секционирование ускорит работу базы данных.

Каждый раз писать запросы для включения секционирования не очень хочется, так что попробуем автоматизировать. Хорошо, если на выходе получится что-то, что может использовать и не сильно знакомый с SQL человек. I've read the docs, so you don't have to.Читать полностью »

в 5:30, , рубрики: linux, sql, информационная безопасность, математика, теория множеств

От переводчика: в ближайшее время планирую перевести остальные две части данной трилогии, надеюсь, кому-нибудь она окажется полезной.

Если вы безопасник-аналитик, то математика является частью вашей повседневной деятельности. В данной серии статей я постараюсь показать вам практическое применение математики в деятельности вашего подразделения. Надеюсь, что данный прагматичный подход позволит расширить применение математики в вашей деятельности.

Часть 1: теория множеств, диаграмма Венна и IP-адреса

Сегодня безопасники осуществляют мониторинг с помощью различных индикаторов, размещенных в различных процессах. Хорошими примерами этих индикаторов являются списки или множества (то есть, уникальные наборы данных) IP-адресов, доменных имен, URL, сигнатур файлов и т.п. Поиск элементов данных множеств в лог-файлах, сетевом трафике, предупреждениях IDS, является очень распространенной задачей. Большинство этих действий являются простым набором операций, которые могут быть формализованы с помощью диаграмм Венна и выполнены с помощью программных средств. Наборы операций также могут быть эффективны при сравнении наборов данных, полученных в разные временные периоды для поиска соответствий или различий в этих наборах данных.

Читать полностью »

1...1020...676869...80...83
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js