对比TiDB和MySQL在大表复杂join方面，TiDB比MySQL快很多（至少三倍），这应该得益于TiDB的分布式架构，把逻辑计算下推到各个数据节点并行执行导致的。    !(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cDovL2ltZy5ibG9nLml0cHViLm5ldC9ibG9nLzIwMTkvMTIvMjA

1临时表sortbuffer、内存临时表和joinbuffer，这三个数据结构都是用来存放语句执行过程中的中间数据，以辅助SQL语句的执行的。其中，在排序的时候用到了sortbuffer，在使用join语句的时候用到了joinbuffer。而使用临时表的时候，Explain的Extra字段中具有Usingtemporary标记。union、gro

pandas是python数据分析必备工具，它有强大的数据清洗能力，往往能用非常少的代码实现较复杂的数据处理今天，鸟哥总结了pandas筛选数据的15个常用技巧，主要包括5个知识点：1.比较运算：、<、、、<、!2.范围运算：between(left,right)3.字符筛选:str.contains(pattern或字符串,naFalse)4.逻辑运算：&

Java部分一、多线程 Join() 线程加入，执行此方法的线程优先使用cpu Yeild() 线程释放资源使所有线程能有相等的机会使用cpu Sleep()相当于让线程睡眠，交出CPU，让CPU去执行其他的任务(不会释放锁)。Wait()方法会让线程进入阻塞状态，并且会释放线程占有的锁，并交出CPU执行权限。

昨天下午在查资料的时候，无意间点到了MySQL的官网。发现MySQL发布了一个新版本。Mysql这个数据库有没有人不熟悉？不用的？没有吧。2019年末，MySQL发布的8.0.18GA版本，带来了一些新特性和增强功能。其中最引人注目的莫过于多表连接查询支持HashJoin。还是老样子，建议英文好的同学直接看这里：https://d

转载自：https://www.cnblogs.com/5ishare/p/6291034.html一、前戏 在Redis中，List类型是按照插入顺序排序的字符串链表。和数据结构中的普通链表一样，我们可以在其头部(left)和尾部(right)添加新的元素。在插入时，如果该键并不存在，Redis将为该键创建一个新的链表。与此相反，如果链表中所有的元

慢查询日志，将那些执行时间过长且占用资源过多的SQL拿来进行explain分析，导致CPU过高，多数是GroupBy、OrderBy排序问题所导致，然后慢慢进行优化改进。比如优化insert语句、优化groupby语句、优化orderby语句、优化join语句等等；3）考虑定时优化文件及索引；4）定期分析表，使用optimizetable；

SQL中on条件与where条件的区别      数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时，都会生成一张中间的临时表，然后再将这张临时表返回给用户。     在使用leftjion时，on和where条件的区别如下：1、on条件是在生成临时表时使用的条件，它不管on中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录。2、where条件是

背景最近在阅读查询优化器的论文，发现SystemR中对于Join操作的定义一般分为了两种，即嵌套循环、排序合并联接。在原文中，更倾向使用排序合并联接逻辑。考虑到我的领域是在处理分库分表或者其他的分区模式，这让我开始不由得联想我们怎么在分布式场景应用这个Jo

一、问题理解题目要求找出中满足特定条件的"好下标"：对于下标i，其左侧k个元素必须是非递增的，右侧k个元素必须是非递减的。这是典型的数组区间性质检查问题。二、解题思路1.预处理核心思想是通过两次预处理：left数组：记录每个位置向左的非长度right数组：