portur.top

  

Bästa artiklarna:

  
Main / Hur man linjäriserar en maxfunktion mysql

Hur man linjäriserar en maxfunktion mysql

Tor, 2014-10-02 19: Varje kolumn är statiskt definierad, har en fördefinierad typ och du kan bara ange ett värde av den typen i kolumnen. Du kan vara kreativ och lista flera värden i en kolumn, men då är dessa värden i allmänhet inte lättillgängliga och manipuleras med andra funktioner.

Även då måste du veta vad som finns i kolumnen för att kunna manipulera det ordentligt. Dessa metoder kan kräva för mycket manuellt ingripande för att bedöma och få tillgång till uppgifterna i kolumnen. Det andra alternativet för att ha en flexibel struktur är att använda något som Anchor Modeling.

Detta gör att du kan ha ett mycket flexibelt schema eftersom att lägga till ett attribut i grund och botten bara innebär att du lägger till en tabell. Problemet med det här tillvägagångssättet är att du kommer att få många tabeller, vilket innebär att många går med när du letar efter resultat som lätt kan bli ohanterliga eller åtminstone svåra att hantera. Det är här dynamiska kolumner går in i bilden.

En bra lösning på problemet med statisk struktur är att använda dynamiska kolumner som tillhandahålls i MariaDB. Det möjliggör flexibilitet inom en definierad struktur, inom en kolumn. Inom BLOB-kolumnen kan du dock ställa in godtyckligt och dynamiskt definierade attribut och värden - för högst 64k.

Dynamiska kolumner är inte isolerade: De vanliga funktionerna fungerar bra med värdena i dem. Och de kan användas som kopplingspunkter för att gå med i andra tabeller som du normalt skulle göra. Detta gör att du kan behålla kraften i Relational SQL samtidigt som du bibehåller en flexibilitet när det gäller dina attribut för specifika tabeller där det är vettigt.

För att bättre förstå dynamiska kolumner, låt oss titta på några exempel på en tabell med dem. Tabellen den skapar är ganska normal. Det finns ingen dynamisk kolumn i den än. Men kolumnen namngiven attribut innehåller dynamiska kolumner när vi infogar data i den. Förresten, alla namn är bra. Det behöver inte kallas, attribut. Denna tabell kan användas i en webbutik där vi säljer olika artiklar, men du skulle vanligtvis ha fler kolumner i tabellen. Jag har använt den för att lista saker i min bärbara väska, men den kan användas till vad som helst.

Det låter dig infoga struktur i en BLOB-kolumn, vilket skapar dynamiska kolumner. Till exempel infogade vi data relaterade till två t-shirts: De andra raderna ger information om elektroniska enheter - alla i samma kolumn och alla med namn som gör dem tillgängliga för SQL-uttalanden och funktioner.

Låt oss titta på hur värdena ser ut utan att använda några speciella funktioner för att extrahera de dynamiska kolumnvärdena. Du kan se attributkolumnen innehåller några udda symboler, några binära tecken.

Informationen är ganska värdelös i detta format. Vi behöver några specialfunktioner för dynamiska kolumner. Vi skulle utföra något så här :. Det här ser mycket bättre ut! Detta är dock inte ett sätt som är användbart i databasen - speciellt inte för användning i standardfunktioner. Det här formatet är mest användbart för att exportera data. Det finns några dynamiska kolumnfunktioner tillgängliga med MariaDB. Låt oss försöka använda den för att få en lista för attributkolumnen så här :.

Låt oss nu se hur man får värdena från de dynamiska kolumnerna. Det kräver att vi anger namnet på det attribut vi vill ha. Låt oss få färgerna för alla artiklar i vårt bord. Vi gör det så här :. Du kanske har märkt att jag släppte en bok i listan medan jag väntade! Vi ser också att alla objekt i tabellen har attributfärgen eftersom inga rader kom ut med NULL som värde.

Det är två användbara funktioner: Det finns andra sätt att använda dessa funktioner, förutom att hämta data från en kolumn. Vi tittar på några exempel på det i nästa blogginlägg. Max är en frekvent talare på LinuxCon, meetups och andra konferenser runt om i världen.

Min serie om lågkonkurrensutveckling fortsätter. Alla binära filer mysqlslap, mysqld sprang på samma värd. Testtabellen har 64 000 rader. Testbinarierna beskrivs här.

Jämfört med MySQL 5. Svarstid för 5. För mer information om konfigurationen av mysqlslap och mysqld, se slutet av detta inlägg. Testet gjordes för 5 typer av frågor PK, PK-force, cover-noforce, nocover-force, cover-noforce och de beskrivs i slutet av detta inlägg. Jag använde en testserver med 40 hyperthread-kärnor. Det visar också omkostnaderna från PS. Alla tider normaliseras med 1-trådsresultatet från 5. Detta är begränsat till PK-frågan för att göra det lättare att se responstiden öka över utgåvor och från PS.

Resultaten normaliseras fortfarande till enkeltrådsresultatet för MySQL 5. Men 5. Denna graf är begränsad till PK-frågan för att göra det lättare att se prestandaregressionen över utgåvor. PS gick inte bra i 5. Äntligen slog nya utgåvor 5. Jag klippte den vertikala axeln vid 10 och antalet som rinner från toppen är från 5.

Men detta är inte ett resultat vid låg samtidighet. Och det gör det mycket lättare att se hur dåligt resultatet blev för 5. Tyvärr gör det också svårare att se skillnader mellan andra utgåvor. Så jag lade till samma graf exklusive resultatet för 5. PS gick inte bra för 5. Annars går regressionerna gradvis. Det här blogginlägget börjar bli långt. Mönstret här liknar resultaten för InnoDB.

Jag visar inte resultat för cover-noforce-frågan och arkiverade bug 74198 eftersom det får en dålig frågeplan. I slutet fanns 64 000 rader i tabellen, med en PK på kolumn i och sekundära index på j och j, k. Alla hämtar 1 rad med ett jämlikhetspredikat. Detta är 5. Anledningen till att göra detta är dubbelt: På bugfronten hittade den totalt 5 buggar, några av dem allvarliga.

Vilket är bra, ju mer testning och fel att hitta desto bättre. Dessa har alla fixats i GitHub och kommer att vara en del av den kommande 0. För sysbench-installationen lämnade jag den bara vid standardantalet rader. Sysbench-drivrutinen för libAttachSQL möjliggör halvblocksläget vilket är bättre prestanda för applikationer med en enda anslutning per tråd. Först kördes det grundläggande selekteringstestet, som frågar efter slumpmässiga enstaka heltal i en tabell. Detta kördes med MySQL-drivrutinen enligt följande :. Jag är ganska imponerad av dessa resultat hittills, eftersom jag inte har gjort något optimeringsarbete på koden.

Jag ville ursprungligen att den första GA skulle ha prestanda i nivå med libmysqlclient och det verkar som att målet har uppnåtts. Det väljer 10 slumpmässiga heltal från en tabell per fråga. Jag tror att det beror på att i libAttachSQL-drivrutinen sa jag att den skulle konvertera alla resultat till strängutgångar. Detta kommer att lägga till ytterligare omkostnader. Någon gång snart kommer jag också att benchmarka prestanda med en tråd med flera anslutningar för libAttachSQL. Men det kommer att bli ett bra test för användningsfallet som jag ursprungligen designade biblioteket för.

Jag är ingen benchmarkingsexpert och jag vet att många av er som läser detta är särskilt Percona. Finns det något jag saknade eller kunde ha gjort bättre? Vänligen meddela mig i kommentarerna. Genererade kolumner är en ny funktion som är tillgänglig i den senaste labversionen. Detta arbete är baserat på ett bidrag från Andrey Zhakov. Tack, Andrey! Optimizer-teamet modifierade det för att följa den nuvarande MySQL-designen och för att lyfta ett antal begränsningar.

(с) 2019 portur.top