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提取数据库

如何优化数据库?谢邀~大概总结一下数据库优化的一些方法,主要是面向程序员的,从DBA的角度如何优化数据库的问题在这里不讨论(因为...我不知道):减少磁盘访问我们都知道,磁盘的读取

如何优化数据库?

谢邀~

大概总结一下数据库优化的一些方法,主要是面向程序员的,从DBA的角度如何优化数据库的问题在这里不讨论(因为...我不知道):

减少磁盘访问

我们都知道,磁盘的读取速度是很慢的,很多时候数据库访问的瓶颈都在这里。而减少磁盘访问的主要方法有:

  • 合理使用索引:这里要注意避免索引失效;

  • 只通过索引访问数据:合理使用索引的升级版;
  • 优化SQL执行计划;

减少网络传输

  • 分页查询:不同的数据,SQL语句分页的写法不相同,就不在这里举例了;

  • 只返回需要的字段,尽量减少这样的写法:select * from table;

减少CPU开销

  • 使用绑定变量(避免硬解析);

  • 合理使用排序;

  • 减少比较操作;减少CPU中的计算;

减少交互次数

  • 批量提交,要更新一万条数据的时候,避免一万次与数据库发生一万次操作,而是只提交一次。

  • 合理的使用存储过程(当然有时候也会造成业务逻辑被写在不同的地方);

  • 使用游标处理结果记录;

增加更多资源

这个最好理解吧,加资源呗,这个是成本最高,不过效果却不一定高的方法。

我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解,希望能得到你的关注。

有没有简单易用的读取数据库的展示软件?

从您所描述的问题来看,每天都要人工提取前一天的数据导成excel后来汇总,并进行相应的加工分析,其实这个非常简单,直接在Excel中就可以做到了。

Excel2016中包含了Power Query、Power Pivot、Power View以及Power Map四大新功能(Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件),以及微软官方推出的Power BI工具,都可以直接达到你的要求。

首先,看看怎么通过Excel连接到数据库的:

数据库数据源获取(导入)基础操作

本文章主要对Access数据库及mysql数据库的数据获取方法,其他数据库的数据获取方法均与此类似,根据实际情况按提示选择或填写相关信息即可。
一、 Access数据库数据获取

从Access数据库获取数据的方法很简答,跟从外部Excel文件获取的方法是一样的。具体如下:

Step-1:【新建查询】-【数据库】-【从…Access数据库】

Step-2:选择数据库所在的路径

Step-3:选择要导入的表或查询

结果如下:

二、 mysql数据库数据获取

其他各类数据库其实与mysql数据库类似,在Power Query中获取这类数据库中数据的方法也类似。基本步骤如下:

Step-1:【新建查询】-【从数据库】-【从mysql数据库】

Step-2:数据数据库地址(含端口号)及数据库名称,按实际情况填写sql语句(本文暂按不写sql语句而进行全表导入的方式)

Step-3:填写数据库的用户名、密码

Step-4:确认数据库加密支持情况

Step-5:选择需要导入的表

导入结果如下:

对于带sql的导入,将会跳过以上操作过程中的选择表步骤,直接获得数据,如下所示:

结果如下:

注意,每个查询只支持一个sql语句,如果存在多个sql语句,只有第一个语句起作用。


通过以上方法连接到数据库获取相关数据后,每天只要按需要刷新即可得到最新的数据,后续的数据分析也同样非常简单了。
另外,如果你需要将分析结果发送到web,也可以用微软的最新产品Power BI,其链接数据库获取数据的方式跟Excel里的操作一样,后续的分析操作也都是可视化操作,简单易用。下面通过一个简单的例子来进行说明:

用Power BI进行数据分析的简单示例

Step-01:参考上面链接数据库的方法获取数据

Step-02:数据整理(清洗),比如这里面的雇员的姓和名是分开的,咱们把它合到一起。

数据整理好后就可以【关闭并应用】了

Step-03:数据建模-构建表间关系

Step-04:数据建模-构建维度/度量

整个公式输入完毕后回车,建好的度量值就出现在订单明细表里了。

这样,一个简单的数据模型就建好了。接下来咱们就可以进行数据分析了。比如咱们按货主地区看一下销售数量的情况。

Step-05:数据分析(柱状图实现数据对比)

出现一个很小的空白图形,可以用鼠标放大一些。

将“货主地区”字段拖放到“轴”里,将“销售数量”拖放到“值”里:

结果如下:

上面,我们从2个小案例直接用Excel或Power BI解决了从数据库直接接入数据到完成数据分析结果的全过程,操作完成后,在需要更新时,只要点击刷新,就能全过程自动化地进行数据的处理。


欢迎关注【Excel到PowerBI】

我是大海,微软认证Excel专家,企业签约Power BI顾问

让我们一起学习,共同进步!

何为数据库电影?

谢邀,数据库电影是从国外引进的一个全新概念,国内研究还比较少。它的英文名是Database Cinema。顾名思义,它是基于数据库的电影,技术基础是大数据和信息建模。

1.数据库电影的后台有海量的影视资源,每一帧都以数据单元的形式存储,并可以根据逻辑调取。

2.看一场数据库电影相当于玩一个完全开放式的游戏,你可以选取故事的开头,有无数可能性地走向。

3.可以没有开头也没有结尾,观众本身就是导演,参与感更强。观众创造的故事可能成为意义深刻的优秀作品。

不知大家玩过一款叫Minecraft的游戏没有,你的世界你做主,完全开放的形式,拥有无限可能。

上海公积金怎么提取?

买房,租房都可以提取。只需要带上身份证去公积金管理处填一张表格,然后通过审核就可以了。

数据库分库如何做?

建议使用mycat进行分库分表,具体技术可以到网络下载或者回复交流。这个是目前测试过的kingshard, shardingjdbc,mycat三个中,效率最高的,随时交流

住房公积金需要提取?

我是外地户口,广州工作。自己整理了多种提取方式;让每个人都能把闲置的公积金活起来。(部分形式是通用的,但具体差别还是要由你们的当地公积金中心界定

1、租房提取

不管是否广州户口,只要在广州产生租房行为,并满足以下条件,就能提取每人每月600元的额度。

2、离职提取

离职可以提取账户的所有余额,但前提必须是非广州户口;并且在提取后,需要作销户处理。

3、购房提取

购房提取是最普遍的提取形式,但一般会分为全款或贷款购房、以及一二手房源等情况,下面就整理了购房提取的多种情况以供参考。

再来一张完整的住房公积金提取汇总图:

SQL数据库如何优化?

面试的时候经常会文档一些SQL方面的问题,比较常见的面试题例如“什么时候回造成索引失效?”,又或者“你经常做的SQL优化的工作有哪些?”


下面,我就介绍几个有关SQL优化的知识点。


  • 负向条件查询不能使用索引:包括!=、not in、not exists都尽量不要使用;

  • %在前面的模糊查询:where name like '%xxx';

  • 等号左边有函数:where upper(str) = '...',就算str字段有索引,这个写法也不会走索引;

  • 数据区分度不大的字段,不要建索引:例如性别男、女、为止,这种就不适合建立索引;

  • 隐式转换:where tel = 13800000000,如果tel字段是varchar类型,这个写法不会报错,但是会索引失效;

  • 只返回需要的数据:select name,gender from users 优于 select * from users;

  • 允许为Null的列,有风险:比如 where name != 'Tom',如果name允许为Null,索引不储存Null值,结果集不包含这些记录;因为索引不存储Null值,所以is null也不会走索引;

  • 如果业务大部分是单条记录查询,那么Hash索引效率更高

  • 复合索引最左前缀:(name,gender)复合索引,where name=xx and gender =x 可以命中,where name=xx可以命中,where gender =x不能命中。


我会持续分享Java程序开发、架构设计、职业发展等方面的知识和见解,希望能得到你的关注今日头条,转载请注明出处。

数据库中间件是什么?

我从早期的amoeba读写分离,druid,tddl分库分表,现在在使用公司自己的数据库组件!也来交流下数据库中间件!

数据库中间件可以说是分布式,高并发系统架构中一定会用的!

一般来说,一个复杂系统里面会有消息中间件(生产者和消费者之间通信的),数据库中间件(服务与数据库之间通信的),服务中间件(连接多个服务的)等等!

何为中间件?就是连接两个系统并做特殊处理的组件!

何为数据库中间件?业务应用系统通过数据库中间件对数据库进行操作(增删改查,分库分表,读写分离,性能监控等)的组件!

中间件特点:就是对解耦的两个系统进行通信,互相解耦,中间件具备扩展性,可替换性!同时集中式的管理,监控!提供高可用性,大容量,高并发的解决方式!

数据库中间件的分类:

没有严格分类,根据功能可以分为:

1,读写分离,分库分表这种跟业务息息相关的中间件!

2,数据库之间进行同步和迁移的中间件

3,增量消费数据的中间件!

数据库中间件有哪些产品呢?

分库分表组件:Cobar,mycat,tddl,DDB,Sharding-jdbc!

增量消费组件:canal,Erosa!

同步和迁移数据组件:Otter,DRC,DataX!

伴随着大容量,高并发的分布式系统的变迁,中间件技术也日益发展,但是不同的中间件都是开发公司为了满足自身业务需要进行开发的组件,所以选择中间件的时候一定要酌情处理,必要时需要自己定向开发中间件!

我们公司就用了自己开发的dmds数据库中间件!满足自己的业务需要!

有需要了解数据库中间件怎么玩的朋友,可以私聊我,咱们一块交流,我知无不答!

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