窗口函数是 SQL2003 标准才开始有的一系列 SQL 函数，用于应付一些复杂运算是比较方便。但是普遍使用的 MySQL 数据库对窗口函数支持得却很不好，直到最近的版本才开始有部分支持，这当然就让 MySQL 程序员很郁闷了。
这三个点虽然平时用得少，但在面试中却常被问到。值得一提的是，很多面试官对问题竟然也是一知半解。。
已经介绍了R语言中的排名窗口函数，本节介绍一下R语言中的偏移窗口函数，如果使用纯R语言语句实现“偏移”效果，很是复杂，可以说偏移窗口函数是处理“偏移”数据问题的利器。
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
原文地址：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-function-descriptions.html#function_last-value
窗口函数(window functions)，也被称为 “开窗函数”，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可对数据库数据进行实时分析处理。它是数据库的标准功能之一，主流的数据库比如Oracle，PostgreSQL都支持窗口函数功能，MySQL 直到 8.0 版本才开始支持窗口函数。
窗口：记录集合 窗口函数：在满足某些条件的记录集合上执行的特殊函数，对于每条记录都要在此窗口内执行函数。有的函数随着记录的不同，窗口大小都是固定的，称为静态窗口；有的函数则相反，不同的记录对应着不同的窗口，称为滑动窗口。
感觉这个春节假期在除夕过完之后吧，时间就过的非常快了，余额已经明显不足了。嗯，是开始可以学习起来了！
2019 年 03 月 26 日，TiDB 发布 3.0.0 Beta.1 版，对应的 TiDB-Ansible 版本为 3.0.0 Beta。相比 3.0.0 Beta 版本，该版本对系统稳定性、易用性、功能、优化器、统计信息以及执行引擎做了很多改进。
今天我们讲一些在做报表和复杂计算时非常实用的分析函数。由于各个数据库函数的实现不太一样，本文基于 Oracle 12c 。
我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
使用 Kafka，如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录？我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
如果用过MSSQL或者是Oracle中的窗口函数（Oracle中叫分析函数），然后再使用MySQL 8.0之前的时候，就知道需要在使用窗口函数处理逻辑的痛苦了，虽然纯SQL也能实现类似于窗口函数的功能，但是这种SQL在可读性和以及使用方式上大打折扣，看起来写起了都比较难受。
窗口函数的名字是over()函数，常用的有两个属性partition by和order by，partition by类似于group by，我们通常将group by叫做分组，而partition by称作分区。
关键字是在SQL中具有重要意义的单词。某些关键字，如SELECT， DELETE或 BIGINT，被保留，需要用作标识符，例如表和列名特殊待遇。内置函数的名称也可能如此。允许使用非保留关键字作为标识符而无需引用。
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本文和封面来源：https://motherduck.com/，爱可生开源社区翻译。
本文作者为 PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭，将分享分布式数据库的发展趋势以及云原生数据库设计的新思路。
大早上的因为昨天的网络问题，MGR 的一台机器就unreachable, 按照流程将节点添加进原来的集群，失败failed, 搞了一上午，终于把集群 successful， 看了网络不好MGR 这个东西还是要小心，要不心脏受不了。
GNE 正式版上线已经一周了，我想知道有多少人使用 pip 安装了 GNE，应该如何操作呢？
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
https://leetcode.com/problems/remove-nth-node-from-end-of-list
1、我们都知道在SQL中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的,但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数。
窗口函数（Window Functions）是SQL标准中的一个高级特性，它允许用户在不改变查询结果集行数的情况下，对每一行执行聚合计算或其他复杂的计算。这些计算是基于当前行与结果集中其他行之间的关系进行的。窗口函数特别适用于需要执行跨多行的计算，同时又想保持原始查询结果集的行数不变的场景。
在讲新的思路之前，先为过去没有关注过数据库技术的朋友们做一个简单的历史回顾，接下来会谈谈未来的数据库领域，在云原生数据库设计方面的新趋势和前沿思考。首先来看看一些主流数据库的设计模式。
Chang Stream(变更记录流) 是指collection(数据库集合)的变更事件流，应用程序通过db.collection.watch()这样的命令可以获得被监听对象的实时变更。BigQuery是Google推出的一项Web服务，该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。
在过去的几年里，数据工程领域的重要性突飞猛进，为加速创新和进步打开了大门——从今天开始，越来越多的人开始思考数据资源以及如何更好地利用它们。这一进步反过来又导致了数据技术的“第三次浪潮”。“第一次浪潮”包括 ETL、OLAP 和关系数据仓库，它们是商业智能 (BI) 生态系统的基石，无法应对大数据的4V[1]的指数增长。由于面向 BI 的栈的潜力有限，我们随后见证了“第二次浪潮”：由于 Hadoop 生态系统（允许公司横向扩展其数据平台）和 Apache Spark（为大规模高效的内存数据处理打开了大门）。
SQL作为处理数据的通用语言，因为它基于自然语言的设计，好理解好入门，已流行了很多年，但，也并非完美无缺：
在开始这个系列之前，我已经计划好了前两种语言。对于第三个问题，我决定询问 GitHub Copilot。它的建议是：
我之所以把lombok放在整篇文章的第一个介绍，是因为它真的可以帮我少写很多代码，特别是entity、DTO、VO、BO中的。
最近，谷歌宣布正式发布 Hive-BigQuery Connector，简化 Apache Hive 和 Google BigQuery 之间的集成和迁移。这个开源连接器是一个 Hive 存储处理程序，它使 Hive 能够与 BigQuery 的存储层进行交互。
导读 MySQL8.0 GA版本发布了，展现了众多新特性，本系列译文将整理为3篇，为大家介绍升级的部分新特性。 本文为第1篇，重点为大家介绍SQL、JSON上展现的新特性，其他特性的介绍将陆续更新，敬请关注。
窗口函数是数据库查询中的一个经典场景，在解决某些特定问题时甚至是必须的。个人认为，在单纯的数据库查询语句层面【即不考虑 DML、SQL 调优、索引等进阶】，窗口函数可看作是考察求职者 SQL 功底的一个重要方面。
AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品，有着相当高的用户口碑。它们都属于无服务器交互式查询类型的服务，能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询，免去了数据搬运的麻烦。对于在公有云的原生存储上保存有大量数据的许多客户而言，此类服务无疑非常适合进行灵活的查询分析，帮助业务进行数据洞察。
截取show engine innodb status;命令查询锁信息时一段内容:
最近随着Snowflake上市后市值的暴增（目前700亿美金左右），整个市场对原生云数仓都关注起来。近日，一家第三方叫GigaOM的公司对主流的几个云数仓进行了性能的对比，包括Actian Avalanche、Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse、Google BigQuery、Snowflake，基本涵盖了目前市场上主流的云数仓服务。
在这篇文章中，我们将纯粹用SQL实现含有一个隐藏层（以及带 ReLU 和 softmax 激活函数）的神经网络。这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。听上去很赞，对吧？
要知道，数据库中函数实在太多了,每个去都学习的话，成本的确有点高。但其实，常用的函数就那些。
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata 是一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台，内置 60+ 数据连接器，拥有稳定的实时采集和传输能力、秒级响应的数据实时计算能力、稳定易用的数据实时服务能力，以及低代码可视化操作等。典型用例包括数据库到数据库的复制、将数据引入数据仓库或数据湖，以及通用 ETL 处理等。 随着 Tapdata Connector 的不断增长，我们最新推出《Tapdata Connector 实用指南》系列内容，以文字解析辅以视频演示，还原技术实现细节，模拟实际技术及应用场景需求，提供可以“收藏跟练”的实用专栏。本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例，演示数据入仓场景下，如何将数据实时同步到 BigQuery。
选自Medium 作者：Harisankar Haridas 机器之心编译 参与：陈韵竹、思源 我们熟知的SQL是一种数据库查询语句，它方便了开发者在大型数据中执行高效的操作。但本文从另一角度嵌套SQ
本文由 Cloudberry Database 社区编译自 MotherDuck 官网博文《PERF IS NOT ENOUGH》，原作者为 Jordan Tigani（ MontherDuck 联合创始人兼 CEO），译文较原文稍有调整。
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
原文地址：https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
内容概要 利用主索引提升SQL的查询效率是我们经常使用的一个技巧，但是有些时候MySQL给出的执行计划却完全出乎我们的意料，我们预想MySQL会通过索引扫描完成查询，但是MySQL给出的执行计划却是通过全表扫描完成查询的，其中的某些场景我们可以利用覆盖索引进行优化。 前些天，有个同事跟我说：“我写了个SQL，SQL很简单，但是查询速度很慢，并且针对查询条件创建了索引，然而索引却不起作用，你帮我看看有没有办法优化？”。 我对他提供的case进行了优化，并将优化过程整理了下来。 优化前的表结构、数据量、SQL、
在之前做算法题的途中发现，LeetCode 上面推出了数据库解答，有十道题，于是这两天晚上时间就给做了。解答是次要主要的好处是，正好复习复习 SQL 一些查询语句的写法，比如自定义变量和常用函数。题目都比较简单，少做解释，以贴题目和答案为主。
InnoDB 存储引擎支持多粒度锁（multiple granularity locking），也就是允许行锁和表锁共存。当允许行锁和表锁共存的时候，可能会存在下面这样一个问题： 例如我执行如下 SQL： 这段 SQL 执行完成后，给 id 为 1 的记录加了排他锁。 此时，在另外一个会话中，我如果想给这张表再来一个表级共享锁，如下： lock table user read; 此时就会有一个问题，共享锁和排他锁是互斥的，要给表上共享锁，就得去检查一下表中的每一条记录都不存在排他锁，如果表中的数据量比较大
IDEA在JetBrains官方的全称是 IntelliJ IDEA，官方打造的是一款真正智能、集成开发环境（IDE）；同时提供了功能丰富多样的高效插件。
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