SQLの実装レプリカをスケーラビリティのために読み取ります

対応するデータベースドライバーをインストールします。 2。CONNECT（）を使用してデータベースに接続します。 3.カーソルオブジェクトを作成します。 4。Execute（）またはexecuteMany（）を使用してSQLを実行し、パラメーター化されたクエリを使用して噴射を防ぎます。 5。Fetchall（）などを使用して結果を得る。 6。COMMING（）は、変更後に必要です。 7.最後に、接続を閉じるか、コンテキストマネージャーを使用して自動的に処理します。完全なプロセスにより、SQL操作が安全で効率的であることが保証されます。

Format Dates SQLでは、データベースタイプに従って対応する関数を選択する必要があります。 mysqlは、selectdate_format（now（）、 '％y-％m-％d'）など、％y、％m、およびその他の形式でdate_format（）を使用します。 sqlServerはconvert（）またはformat（）を使用し、前者はselectconvert（varchar、getdate（）、112）、後者はselectformat（getdate（）、 'yyyymm-dd'）; postgreSqlは、selectto_char（now（）、 'yなど、to_char（）を使用します

2つの日付の違いを計算するには、データベースタイプに従って対応する関数を選択する必要があります。1。datediff（）を使用してMySQLの日差を計算するか、TimestampDiff（）の時間と分などのユニットを指定します。 2。SQLServerでdatediff（date_part、start_date、end_date）を使用し、ユニットを指定します。 3. PostgreSQLの直接減算を使用して日差を取得するか、抽出物（Dayfromage（...））を使用してより正確な間隔を取得します。 4。Julianday（）関数を使用して、SQLiteの日差を差し引く。日付の注文に常に注意を払ってください

ほとんどのアプリケーションがもっと読み、書き留めておくと、レプリカを読む必要があり、マスターライブラリはボトルネックになりやすいためです。一般的な設定には、MySQLのマスタースレーブレプリケーション、PostgreSQLのストリームレプリケーション、SQLServerのAlwayson Group、RDSのReadReplicaインスタンスが含まれます。読み取りリクエストはアプリケーションレイヤーを介して審査でき、ミドルウェアまたはORMフレームワークはレプリカにルーティングされます。見落とされやすい問題には、複製の遅延、不適切な接続プールの構成、健康チェックの欠落、および不十分な許可管理が含まれます。

SQLを使用してブロックチェーン構造を表現し、その特性を実現するには、チェーンテーブル構造を設計し、トリガーを使用して改ざんを防ぎ、ハッシュチェーンの完全性を定期的に検証し、再帰クエリやその他の方法を使用することにより、データを効率的に取得できます。特定の手順には以下が含まれます。1。以前の_hash、ハッシュ、およびデータフィールドを含むテーブルを作成して、ブロックリンク構造をシミュレートします。 2。トリガーを使用して、更新操作を防ぎ、データを改ざんできないことを確認します。 3.ブロックハッシュチェーンが完了しているかどうかを定期的に確認します。 4.再帰クエリを使用して、特定のブロックとその後のチェーンを取得します。 5.フルテキストインデックスを追加して、データ検索効率を改善します。 6.シャード、ホットとコールドの分離、非同期検証など、パフォーマンスとスケーラビリティを最適化します。これらの方法により、ブロックチェーンの重要な機能は、従来のデータベースに効果的に統合できます。

キューブは、分析に適したすべての寸法の組み合わせの集約を生成するために使用されます。ロールアップは、階層的な関係を持つデータに適した階層レベルで徐々に要約されています。キューブは、地域、製品、四半期に応じて合計8つの組み合わせを生成し、ロールアップは年、月、日、その他のレベルの概要を生成します。キューブは、すべての次元の結果を表示するのに適しています。ロールアップは階層を表示するのに適しています。 Cubeは結果セットを爆発させる可能性があり、ロールアップはフィールドの順序に依存する可能性があることに注意してください。概要行はグループ（）関数を介して識別でき、合計行はCoalesceで名前が付けられて読みやすくなります。

SQLでのOrderbyのパフォーマンスを最適化するには、最初にその実行メカニズムを理解し、インデックスとクエリ構造を合理的に使用する必要があります。ソートフィールドにインデックスがない場合、データベースは「Filesort」をトリガーし、多くのリソースを消費します。したがって、大きなテーブルの直接の並べ替えは避け、ソートされたデータの量を条件を通じて削減する必要があります。第二に、フィールドをソートするための一致するインデックスを確立することで、MySQL 8.0で逆方向のインデックスを作成して効率を向上させるなど、クエリを大幅に高速化できます。さらに、インデックスベースのカーソルページング（場所> 12345など）でディープページング（Limit1000、10など）を使用して、無効なスキャンをスキップする必要があります。最後に、キャッシュ、非同期集約、その他の手段を組み合わせることで、大規模なデータセットシナリオでソートパフォーマンスをさらに最適化することもできます。

SparkでSQLクエリを実行する重要な手順は次のとおりです。 demortion一時的なビューを作成します。 spark.sql（）メソッドを使用して、SQLステートメントを実行します。さらに、グローバルな一時的なビューを通じて、クロスセッションアクセスを実現できます。 SQLとDataFrame APIのパフォーマンスに違いはありません。違いは、使用スタイルです。 SQLは単純なクエリにより適しており、データフレームは複雑なロジックにより適しています。 2つを混ぜることができます。 Sparksqlパフォーマンスを最適化する方法は次のとおりです。 predication Presdicate Pushdownを使用してデータを事前にフィルタリングします。 cache高周波アクセスの中間結果をキャッシュします。 shuffleパーティションの数を合理的に設定します。メモには以下が含まれます