以互联网行业来说，在移动互联网发展比较成熟的现在，流量见顶，红利消失，企业竞争日趋惨烈，获取新增用户的成本日益增高。很多企业开始意识到不能一味的通过补贴、价格战、广告投放这种简单粗暴的方式抢占市场，这样的运作模式很难长时间维系。而通过精细化和数据化运营来降低成本、提升效率、最大化单用户价值的理念逐渐被越来越多的企业所接受。精细化和数据化运营的前提是要建立起一套完善的数据指标体系，借助这个数据指标体系企业可以有多方面的用途:
互联网时代，数据的迅猛增长给数据库带来了可扩展性的挑战，Gen AI 带来的数据暴增更加剧了这种挑战。传统的数据分片已经不能承载新时代数据暴增的需求，更简单且具有前瞻性的方法则是采用原生分布式数据库来解决扩展性问题。在这种规模化场景的背景下，TiDB 的研发团队和开源贡献者们始终致力于解决事务一致性、数据持久性以及大规模扩展所带来的新挑战，以及保障关键应用的稳定性。
本篇是如何调优 Oracle SQL系列文章第六篇：查询优化器概念：关于自动调整优化器及自适应查询优化
嵌套查询（子查询）可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。嵌套查询写起来简单，也容易理解。但是，有时候可以被更有效率的连接（JOIN)替代。
今天带着同事一起分析了一个常见的MySQL慢日志报警，从分析的过程希望带给大家一些启示和反思。
MySQL 的慢查询日志，用来记录在 MySQL 中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过 long_query_time 值的SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time 的默认值为10，意思是运行10秒以上(不含10秒)的语句，认为是超出了我们的最大忍耐时间值。
(1) Hbase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于Hadoop的hdfs存储，zookeeper进行管理。
公司在数据和分析能力上投入了大量资金，为公司内外的人们创造了越来越多的数据产品。这些产品依赖于一堆数据管道，每个管道都是将数据从一个地方传输到另一个地方的软件执行编排。随着这些管道变得越来越复杂，重要的是要有工具和实践来开发和调试更改，并在问题对下游造成影响之前缓解问题。数据可观察性、监控和测试都是改进管道的方法，但它们并不相同。
MySQL 从 4.1 版本开始支持子查询，使用子查询可以进行 SELECT 语句的嵌套查询，即一个 SELECT 查询的结果作为另一个 SELECT 语句的条件。子查询可以一次性完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的操作 。
AI时代已经到了，各位小伙伴如果还有类似的需求，现在已经有很成熟的免费OCR库了，不用再挖古董文章了，钻研精神要保持，但也不用处处自己造轮子了哦
概念 1.普通索引：最基本的索引，它没有任何限制 2.唯一索引：索引列的值必须唯一，且不能为空，如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。 3.主键索引：特殊的索引，唯一的标识一条记录，不能为空，一般用primary key来约束。 4.联合索引：在多个字段上建立索引，能够加速查询到速度 5.Union：对两个结果集进行并集操作，不包括重复的行，同时进行默认规则排序 6.Union all：对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不进行排序
饿了么监控系统 EMonitor ：是一款服务于饿了么所有技术部门的一站式监控系统，覆盖了系统监控、容器监控、网络监控、中间件监控、业务监控、接入层监控以及前端监控的数据存储与查询。每日处理总数据量近 PB ，每日写入指标数据量百T，每日指标查询量几千万，配置图表个数上万，看板个数上千。
死锁是指两个或多个事务在同一资源上相互占用，并请求锁定对方的资源，从而导致恶性循环的现象。
为什么在 MySQL数据库中，一条慢查询只要添加上合适的索引，查询速度就能提升一个档次？对于 MySQL，如何巧用索引优化SQL语句性能？需要注意什么问题？
大家好，我是 JiekeXu,很高兴又和大家见面了,今天和大家一起来学习在 openGauss 上遇到慢 SQL 该怎么办？
Oracle：当前所用版本中，限制in中的参数不能超过 1000个。当超出时会被报错"ORA-01795异常(where in超过1000)的解决"。
概述： 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 本篇主要总结了常见的对单表查询的SQL查询题目。 首先我们必须了解SQL查询的各字句在逻辑上按以下顺序进行处理： 1.FROM 2.W
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 背景 大家都知道，在计算机中，IO一直是一个瓶颈，很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生，今天聊一聊过滤器，先说一个场景： 业务后端涉及数据库，当请求消息查询某些信息时，可能先检查缓存中是否有相关信息，有的话返回；如果没有的话可能就要去数据库里面查询，这时候有一个问题，如果很多请求是在请求数据库根本不存在的数据，那么数据库就要频繁响应这种不必要的IO查询。如果再多一些，数据库大多数IO都在响应这种毫无意义的请求操作，那么如何将
大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景:
来源：www.cnblogs.com/Courage129/p/14337466.html
你要处理的大多数文字都是比较干净、格式规范的。格式规范的文字通常可以满足一些需求,不过究竟什么是“格式混乱”,什么算“格式规范”,确实因人而异。 通常,格式规范的文字具有以下特点:
前言 全民 AI ，AIOps，机器学习，这些热词近年来不绝于耳。到底什么是智能？百度百科中对 “人工智能” 的定义中有一句来自美国麻省理工学院的温斯顿教授的看法 “人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。” 暂且用这一句来概括今天要跟大家介绍的云监控新功能 -- 动态阈值：在不需要用户设定阈值的情况下，为您智能地检测指标异常并发送告警。文章将会带大家认识动态阈值，以及它为用户带来的价值以及实际应用。 静态阈值 vs 动态阈值 腾讯云监控提供指标存储，监控告警，展示的一体式解决方案。目
本篇是MySQL知识体系总结系列的第二篇，该篇的主要内容是通过explain逐步分析sql，并通过修改sql语句与建立索引的方式对sql语句进行调优，也可以通过查看日志的方式，了解sql的执行情况，还介绍了MySQL数据库的行锁和表锁。
2、当我们必须从源集中的多个记录或前N个或后N个记录中选择最新记录时，这将非常有用。
慢查询就是在日志中记录运行比较慢的 SQL 语句，是指所有执行超过 long_query_time 参数设定的时间阈值的 SQL 语句查询
HAVING通过在每个组的所有行上应用一些条件来过滤组。我们将其解释为只保留具有某些条件的组的一种方式。请注意WHERE和HAVING之间的区别：我们使用WHERE来过滤行，而我们使用HAVING来过滤组。在 SQL 执行查询时，WHERE在HAVING之前。
数字化转型是业务、流程、管理和技术一次变革，随着企业数字化进程加快，各业务形态整合深入，相关业务系统迭代加速，数据多样性非结构化、半结构化和结构化数据涌现且数据量级呈井喷式增长。在信息时代，数据已和资本、土地、技术，知识和管理同样重要的生产要素存在，同时，数据消费者对准确性和时效性数据迫切需求与日俱增，如何提升数据质量方法很多，以后另做分享，此篇讲解数据质量监控的重要性，因为大数据技术暴露出的问题有可能超出开发同学的认知，有同学自信满满这写肯定没问题，实际上出现超出了其认知的问题出现了，就会发生数据故障，待发现时为时已晚，所以数据质量监控能不以人的意志为转移地识别超出认知的是否有数据质量问题，重要性不言而喻。
为了解决布隆过滤器不能删除元素的问题，布谷鸟过滤器横空出世。论文《Cuckoo Filter：Better Than Bloom》作者将布谷鸟过滤器和布隆过滤器进行了深入的对比。相比布谷鸟过滤器而言布隆过滤器有以下不足：查询性能弱、空间利用效率低、不支持反向操作（删除）以及不支持计数。
在项目里面，多多少少都隐藏着一些执行比较慢的SQL, 不同的开发测试人员在平时使用的过程中多多少少都能够遇到，但是无法立马有时间去排查解决。那么如果有一个文件能够将这些使用过程中比较慢的SQL记录下来，定期去分析排查，那该多美好啊。这种情况MySQL也替我们想到了，它提供了SQL慢查询的日志，本文就分享下如何使用吧。
如果要发起ARP欺骗攻击，首先要与网站为同一个机房、同一个IP段、同一个VLAN的服务器的控制权，采用入侵别的服务器的方式。拿到控制权后利用程序伪装被控制的机器为网关欺骗目标服务器。这种攻击一般在网页中潜入代码或者拦截一些用户名和密码。对付这类攻击比较容易，直接通知机房处理相应的被控制的机器就可以了。
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：等不到的口琴 链接：www.cnblogs.com/Courage129/p/14337466.html 大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景: 我们业务后端涉及数据库,当请求消息查询某些信息时,可能先检查缓存中是否有相关信息,有的话返回,如果没有的话可能就要去数据库里面查询,这时候有一个问题,如果很多请求是在请求数据库根本不存在的数据,那么数据库就要频繁响应这种不必要的IO
部门的业务线越来越多，任何一个线上运行的应用，都可能因为各种各样的原因出现问题：比如业务层面，订单量比上周减少了，流量突然下降了；技术层面的问题，系统出现 ERROR ，接口响应变慢了。拿大交通业务来说，一个明显的特点是依赖很多供应商的服务，所以我们还需要关注调用供应商接口是否出现异常等等。
默认情况下会给一个缺省的文件host_name-slow.log，当我们指定路径之后就会覆盖这个默认的缺省文件路径
就是由代理创建出一个和 impl 实现类平级的一个对象，但是这个对象不是一个真正的对象， 只是一个代理对象，但它可以实现和 impl 相同的功能，这个就是 aop 的横向机制原理，这样就不需要修改源代码。
我在《拼多多面试题：如何找出连续出现N次的内容？》里讲过遇到“连续问题”如何解决，并送出了一个万能模板，模板使用的是窗口函数解决连续问题。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
2. 算法：刷 100-200 道题，记住刷题最重要的是要理解其思想，不要死记硬背，碰上原题很难，但
一 前言 死锁是每个MySQL DBA 都会遇到的技术问题，本文是自己针对死锁学习的一个总结,了解死锁是什么，MySQL如何检测死锁，处理死锁，死锁的案例，如何避免死锁。
本文中我们将探讨数据框的概念，以及它们如何与PySpark一起帮助数据分析员来解读大数据集。
数据量大的时候，对数据进行采样，然后再做模型分析。作为数据仓库的必备品hive，我们如何对其进行采样呢？
HBase是一个开源的非关系型分布式数据库，设计初衷是为了解决大量结构化数据存储与处理的需求。
索引是对数据库表中的一列或多列值进行排序的一种结构，使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息。
对于甲基化芯片的差异分析，除了有探针水平的差异分析，还有差异甲基化区域DMR分析。
之前因为各种原因，有些报警没有引起重视，最近放假马上排除了一些潜在的人为原因，发现数据库的慢日志报警有些奇怪，主要表现是慢日志报警不属实，收到报警的即时通信提醒后，隔一会去数据库里面去排查，发现慢日志的性能似乎没有那么差（我设置的一个阈值是60）。
今天有一个朋友问我一个MySQL的建表问题，问题的现象是创建表失败，根据他的反馈，问题比较奇怪， CREATE TABLE XXX ..此处省略260多个字段 `xxxxIsAllowIn` varchar(4) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT 'xx是否准入(是，否)', `xxxxIsAllowIn` varchar(30) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '理财-准入', PRIMARY KEY (
昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，功能也几乎恰是这样，所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧，学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。
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