对很多开发者来说，数据库就是个黑盒子，你会写 SQL，会用数据库，但不知道盒子里面到底是怎么一回事儿，这样你只能机械地去记住别人告诉你的那些优化规则，却不知道为什么要遵循这些规则，也就谈不上灵活运用。
数据库的服务端，可分为执行器(Execution Engine) 和 存储引擎(Storage Engine) 两部分：
Redis 事务的基本功能由 MULTI、EXEC、DISCARD 及 WATCH 等命令实现。其中，
在多线程编程中，wait 方法是让当前线程进入休眠状态，直到另一个线程调用了 notify 或 notifyAll 方法之后，才能继续恢复执行。而在 Java 中，wait 和 notify/notifyAll 有着一套自己的使用格式要求，也就是在使用 wait 和 notify（notifyAll 的使用和 notify 类似，所以下文就只用 notify 用来指代二者）必须配合 synchronized 一起使用才行。
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中，5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、分布式执行框架设计及优化策略、以及向量化执行引擎等多方面对TDSQL-A进行了深入解读。 本期带来了系列分享中腾讯云数据库高级工程师张倩老师主题为“TDSQL-A分布式执行框架设计及优化策略”的分享的文字版。没有听直播的小伙伴，可要认真做笔记啦！ 作为领先的分析型数据库，TDSQL-A是腾讯首款分布式分析型数据库，采用全并行无共享架构，具有自研列式存储引擎，支持
RDD 介绍 RDD 弹性分布式数据集 弹性：具有容错性，在节点故障导致丢失或者分区损坏，可以进行重新计算数据 分布式: 数据分布式存储，分布式计算(分布式执行) 数据集：传统意义上的数据集，不过这个数据集不是真实存在的，只是一个代理，正真数据集的获取 需要通过Task来或者 RDD 真正意义上不存储数据，只是代理，任务代理，对RDD的每次操作都会根据Task的类型转换成Task进行执行 Spark中关于RDD的介绍： 1. 分区列表(分区有编号,分区中包含的切片迭代器) 2. 提供了切片的计算入口函数(RDD具有一些列的函数(Trans/Action)) 3. 其他RDD的一系列依赖（一个RDD 可以依赖于其他RDD） 4. (可选) 分区RDD (一个RDD也可以是一个分区RDD，可以对分区RDD进行处理) 5. (可选) 对RDD提供了一系列的计算函数 (RDD提供了对一些了切片的首选执行方法) RDD 有俩类函数，transformations （懒加载）/Action(立即执行) transformations 与Action最明显的区别在于： 1. transformations 为懒函数，action是实时函数 2. transformations 执行完毕后任然为RDD ，但是Action 执行完毕为 scala数据类型。 transformations函数为懒加载函数，调用该函数时函数不会立即执行，只记录函数执行操作，相当于pipeline，只是定义了RDD的执行过程，只有当Action函数出发以后，才会调用前面的Transformation。 Action函数为实时函数，执行了就会通过Master下发Task任务到Worker端，执行相应的处理。 transformations类函数：此类函数只会记录RDD执行逻辑，并不正真下发任务执行数据处理 函数列表：
为了更好地聚合和治理跨域数据，帮助企业用较低的成本快速聚合分析，快速决策，不断的让企业积累的数据产生价值，从全域海量数据抓取，高性能流批处理，元数据血缘治理等等方面都对数仓类产品提出了非常高的要求。OceanBase 以其天然的分布式架构，高效的存储引擎和强大的数据处理能力，可以很好的帮助企业快速构建低延迟，高性能，低成本的轻量级数据仓库。
系统只要能从数据库连接池获取到一个数据库连接，就能执行CRUD。可通过数据库连接将待执行SQL发给MySQL。
Flink 是流批一体计算框架，早些年主要用于流计算场景。近些年随着流批一体概念的推广，越来越多的企业开始使用 Flink 处理批业务。
MySQL-执行器 是 MySQL 数据库中负责完成 SQL 语句执行的部分。当语句在服务器接收并解析后，MySQL-执行器开始运行，利用存储在数据字典中的表结构等元数据信息，检查该 SQL 语句是否符合安全准则，然后对 SQL 进行操作，接着将结果返回给客户端。
首先开发者需要通过 git 下载最新代码到本地，并导入到 IDE 中。同时创建自己的工作分支，使用该分支开发自己的 Connector。
XXL Job 是一个开源的分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展的分布式任务调度框架。
Impala并没有保存自己元数据的后端的关系型数据库，它通过连接到Hive Metastore来获取元数据并缓存到Catalog Server，如大家所知，Hive Metastore则是连接后端的MySQL关系型数据库。Catalog Server除了缓存Hive Metastore的数据，同时还会找NameNode和Sentry Server去拉取HDFS文件路径相关元数据，以及安全策略的元数据，随后将其压缩并发送到Statestore以广播给所有Impala Daemon，如果做了Coordinator和Executor分离，则Statestore只广播给Coordinator。
执行填充可以使用seed命令。例如，要执行UsersTableSeeder填充文件，可以执行如下命令：
要进行Oracle SQL调优，您必须了解查询优化器。优化器是内置软件，用于确定语句访问数据的最有效方法。
一个好的数据库，其特点必然是吞吐量高，也就是它能在高并发请求压力下保证数据的准确性和安全性，由此并发管理是不可或缺的一环。事实上并发管理是一个相当复杂的计算机科学领域的课题，它几乎可以自成一个领域，是能够与操作系统，编译原理比肩，完全可以成为计算机科学中的支柱性存在，因此它自身也有着丰富且复杂的理论基础，在这里我们就接触一下它的皮毛。
随着大数据时代的快速发展，企业每天需要存储、计算、分析数以万亿的数据，同时还要确保分析的数据具备及时性、准确性和完整性。面对如此庞大的数据体系，ETL工程师（数据分析师）如何能高效、准确地进行计算并供业务方使用，就成了一个难题。
Vue中的组件是要被重复使用的，如果data只是一个对象，多个复用的组件他们之间的数据就会互相影响，所以data是一个返回独立对象的函数，保障每个被复用的组件的数据都是独立的！
统一数据访问（Uniform Data Access，简写为UDA）用于隔离系统和数据平台，使系统可以在各种数据库平台上自由移植。该数据库访问接口要求通过该接口对数据库进行访问的模块要提交标准的SQL语句，而不仅仅是对当前数据库有效的语句。 统一数据访问与数据层分离是相互相成的两个概念和实践、统一数据访问为数据层分离提供数据库访问环境及接口的独立、接口驱动及数据层体系结构的一致性提供保证。 统一数据访问内部自动包装ADO.NET，具体使用何种数据库则在外部由系统管理员定义
执行计划是 SQL Server 中的一个重要工具，用于分析和优化查询的性能。它提供了关于查询的详细信息，包括查询的执行顺序、使用的索引、连接类型、过滤条件等。
本系列【T-SQL】主要是针对T-SQL的总结。 一、SQL Server组成部分 1.关系引擎：主要作用是优化和执行查询。 包含三大组件： （1）命令解析器：检查语法和转换查询树。 （2）查询优化器
连续查询 Continuous Queries（ CQ ）是 InfluxDB 很重要的一项功能，它的作用是在 InfluxDB 数据库内部自动定期的执行查询，然后将查询结果存储到指定的 measurement 里。
本次记录删除数据库的两种方法，第一种为直接删除；第二种为先查询再删除。 删除数据库，语句如下： use master--指向当前操作的数据库 go --第一种方法,直接删除数据库 drop database E_market--删除E_market数据库 go --第二种方法,先检查,再删除. IF exists(select * from sysdatabases where name='E_market') --检查E_market数据库是否存在，如果存在将执行删除数据库动作 drop d
Spring Batch 作为 Spring 的子项目，是一款基于 Spring 的企业批处理框架。通过它可以构建出健壮的企业批处理应用。Spring Batch 不仅提供了统一的读写接口、丰富的任务处理方式、灵活的事务管理及并发处理，同时还支持日志、监控、任务重启与跳过等特性，大大简化了批处理应用开发，将开发人员从复杂的任务配置管理过程中解放出来，使他们可以更多地去关注核心的业务处理过程。
由于Redis的事务是乐观锁实现的，多个客户端同时对同一个数据进行操作时可能会出现脏数据问题，即最后生效的操作可能不是最新的值。
MySQL的事件调度器是一种在数据库中定义和执行周期性任务和定时器的机制。通过事件调度器，您可以在指定的时间间隔内自动执行某些任务，例如数据备份、数据清理等。MySQL的事件调度器基于时间触发，可以使用SQL语句定义和管理任务，并且具有高度灵活性和可配置性。
这是大三第一学期《数据库基础》的实验报告，总共15个实验，前12个百度文库都有，后面三个网上找不到都是我自己花了很多时间琢磨出来的，希望对大家，以及将来的我有所帮助！
Webshell实际上是一个能够执行恶意功能的PHP代码文件。Webshell要执行恶意功能，其代码结构主要由两部分组成：数据传递部分和数据执行部分。在webshell中，数据传递部分是指webshell中用来接收外部输入数据的部分，webshell可以根据外部输入数据动态地交互执行恶意功能。在webshell中，数据执行部分指的是webshell中的system函数，用于执行代码执行和执行命令等命令。
任务在调度执行中，由于某种原因未执行完毕，下一次调度任务触发后，在同一个Job实例中，会出现两个线程处理同一个分片上的数据，这样就会造成两个线程可能处理相同的数据，因此Elastic-Job引入幂等机制来解决上述问题。再重申一次ElastciJob的分布式是数据的分布式，一个任务在多个Job实例上运行，每个Job实例处理该Job的部分数据（数据分片）。 本文重点分析ElasticJob是如何做到如下两点的。
DataX Web 是在 DataX 之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用 DataX 的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持 RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB 等数据源，RDBMS 数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发 xxl-job 可根据时间、自增主键增量同步数据。
执行器在数据库整个体系结构中起到承上（优化器）启下（存储）的作用，本章首先介绍执行器的基本框架，然后引申介绍执行引擎中一些关键技术。通过本章的学习，读者应该对于执行器有基本的认识。
impala是 cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询sql工具。
Hive: 依赖于MapReduce执行框架，执行计划分成map->shuffle->reduce->map->shuffle->reduce…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapReduce，则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。
日常工作中，数据开发工程师开发上线完一个任务后并不是就可以高枕无忧了，时常会因为上游链路数据异常或者自身处理逻辑的 BUG 导致产出的数据结果不可信。而这个问题的发现可能会经历一个较长的周期（尤其是离线场景），往往是业务方通过上层数据报表发现数据异常后 push 数据方去定位问题（对于一个较冷的报表，这个周期可能会更长）。
从客户端发出一条 SQL 语句到结果返回给客户端的整体执行流程如图1所示，从中可以看到执行器所处的位置。
「内心独白：小意思，不就 ACID 嘛，转眼一想，我面试的可是技术专家，不会这么简单的问题吧」
🐬 在一个遥远的数字王国里，MySQL是一位勤劳的数据库管家，负责管理和守护着庞大的数据宝库。每当有人向王国发出查询请求，就是麦斯蔻（MySQL）大显身手的时刻。
概述 了解执行计划对数据库性能分析很重要，其中涉及到了语句性能分析与存储，这也是写这篇文章的目的，在了解执行计划之前先要了解一些基础知识，所以文章前面会讲一些概念，学起来会比较枯燥，但是这些基础知识非常重要。 目录 概述 基础概念 怎样缓存执行计划 SQL Server自动删除执行计划 重新编译执行计划 测试 执行计划相关系统视图 手动清空缓存执行计划 测试索引更改对执行计划的影响 测试增加字段对执行计划的影响 总结 基础概念 SQL Server 有一个用于存储执行计划和数据缓冲区
impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询sql工具。
Java基本数据类型共有八种。可以分为三类，字符类型char，布尔类型boolean以及数值类型byte、short、int、long、float、double。数值类型又可以分为整数类型byte、short、int、long和浮点数类型float、double。
事务是数据库的一个重要功能。所谓事务，就是指对数据进行读写的一系列操作。Redis通过MULTI、EXEC、WATCH等命令来实现事务功能：
MySQL事务是一种非常重要的数据库操作，它能够确保一系列数据库操作要么全部成功，要么全部失败，从而保持数据的一致性和完整性。在本文中，我们将深入探讨MySQL事务的特点和用途，以及如何在MySQL中执行事务。
动态数据竞争检测算法可以在不知道程序中是否存在数据竞争前提下执行，而动态数据竞争验证方法则是在知道程序中可能存在的数据竞争前提下，对这部分可疑的数据竞争进行验证，看这些数据竞争是否真的发生，同时也可以验证这些数据竞争是否对程序造成有害的影响。
MySQL 之 -- 一条更新的 SQL 如何执行，一条更新的 SQL 语句如何执行执行流程一条 SQL 的执行流程如图所示：(图片来源于网络) 如图所示：MySQL 数据库主要分为两个层级：服务层和存储引擎层服务层：server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器，包括大多数 MySQL 中的核心功能所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，包括存储过程、触发器、视图等。 执行流程 一条 SQL 的执行流程如图所示：（图片来源于网络） 如图所示： MySQL 数据库主要分为两个层级：服务层和存
SQL高级 where 条件 查询时，不添加 where 条件, 返回数据表所有行。需要添加限定条件，只返回需要的行。 select 字段列表 from table where 条件； Like 模糊匹配 % 通配符 -- 查找姓张的人 select * from table where name like '张%'; in 语法：一次查询多个符合条件的数据 select 字段列表 from tb where 字段 in (value1,value2,value3); count() 获
Isolate 1、什么是Isolate 字面意思是隔离，即每个Isolate是独立的，隔离的，内存不共享的。 官方文档或注释的一部分： All Dart code runs in an isolate, and code can access classes and values only from the same isolate. 所有的 Dart 代码运行在一个 Isolate 里，代码只能访问同一个 Isolate 里的类和值。 Different isolates can communicate
日常工作中，数据开发工程师开发上线完一个任务后并不是就可以高枕无忧了，时常会因为上游链路数据异常或者自身处理逻辑的 BUG 导致产出的数据结果不可信。而这个问题的发现可能会经历一个较长的周期（尤其是离线场景），往往是业务方通过上层数据报表发现数据异常后 push 数据方去定位问题（对于一个较冷的报表，这个周期可能会更长）。同时，由于数据加工链路较长需要借助数据的血缘关系逐个任务排查，也会导致问题的定位难度增大，严重影响开发人员的工作效率。更有甚者，如果数据问题没有被及时发现，可能导致业务方作出错误的决策。此类问题可统一归属为大数据领域数据质量的问题。本文将向大家介绍伴鱼基础架构数据团队在应对该类问题时推出的平台化产品 - 数据质量中心（Data Quality Center, DQC）的设计与实现。
事务是数据库管理系统中的一个基本概念，用于管理对数据库的一系列操作，以确保数据的一致性和完整性。在Redis中，事务通过MULTI、EXEC、DISCARD和WATCH等命令实现。事务中的操作要么全部执行，要么全部回滚，保证了原子性。通过WATCH命令，Redis实现了乐观锁，确保在事务执行期间没有其他客户端对监视的键进行修改，以保证事务的隔离性。事务还支持异常处理，可以通过判断执行结果决定是否继续执行或回滚。Redis事务提供了一种高效且可靠的方式来执行多个命令，是保证数据完整性的重要机制。
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