最近阅读了大量关于hudi相关文章, 下面结合对Hudi的调研, 设计一套技术方案用于支持 MySQL数据CDC同步至数仓中，避免繁琐的ETL流程，借助Hudi的upsert, delete 能力，来缩短数据的交付时间.
之前我们给大家介绍过MySQL子查询与多表联合查询 MySQL子查询的基本使用方法（四）、关于MySQL多表联合查询，你真的会用吗？、关于MySQL内连接与外连接用法，全都在这里了！本节课我们想讲讲多表联查询与子查询的区别与联系。
导读：快手基于Hive构建数据仓库，并把Hive的元数据信息存储在MySql中，随着业务发展和数据增长，一方面对于计算引擎提出了更高的要求，同时也给Hive元数据库的服务稳定性带来了巨大的挑战。本文将主要介绍Hive MetaStore服务在快手的挑战与优化，包括：
这篇博客文章是CDP中Cloudera的运营数据库（OpDB）系列文章的一部分。每篇文章都会详细介绍新功能。从该系列的开头开始，请参阅CDP 中的 Operational Database 。
1、又称连接查询，连接多个表中的数据，获得结果集。当一个表不能满足查询结果时，需要使用联合查询。
上节课给大家介绍了MySQL子查询的基本内容，具体可回顾MySQL子查询的基本使用方法（四），本节课我们准备给大家介绍MySQL的多表联合查询。大家都知道，MySQL多表联合查询包括内连接、外连接、笛卡尔积连接查询三种。今天我们先重点介绍常用的外连接与内连接查询，即left join /right join/inner join的基本用法。
联合查询：union，将多次查询(多条select语句)的结果，在字段数相同的情况下，在记录的层次上进行拼接。
可以从多个方面进行性能优化，原则是 尽量减少系统的瓶颈，减少资源的占用，加快系统的响应速度。比如：
原因：禁止使用外键，如果要保证完整性，应由应用程式实现——参考《阿里内部mysql规范》
在Access数据库类型注入的时候，我们获取不到列名(前提是有表名)，一般会选择使用偏移注入，但是这种注入方式往往借助的是个人的人品，且步骤繁琐。本文中我们研究了一种新的注入技术让“偏移注入不再需要人品”。 在这里定义这种注入技术为：“移位溢注技术”。它适用于ACCESS和MYSQL（任何版本）。 我们先来看看普通的偏移注入步骤： 1.判断注入点 2.order by 判断长度 3.判断表名 4.联合查询 5.获取表中列数：union select 1,2,3,4,..,* from TABLE 6.开始偏
可用命令status 和 show variables like 'char%' 查看改变之后的状态（我们需要的就是改变client和connection的编码为gbk）：
SQL注入（一）之union注入 靶机地址：http://59.53.63.23:10772/ 在SQL注入的前期，第一件事情就是找到SQL注入点，在找到注入点后开始下面的内容： 一、联合查询法（一） a.判断注入点： and 1=1 --返回true，显示正常 and 1=2 --返回false，显示错误 b.猜多少列 order by [数值] c.联合查询猜表名 union select 1,2,3,……,7 from users --猜表名并记录返回回显位（报错说明表不存在，将表名更换继续猜）
现在有个需求: 一条 SQL 查出 所有女生用户 和 发布的文章点击量超过 100 的用户 的 id，name，gender 字段
MYSQL数据库-内外连接 零、前言 表的连接 一、内连接 二、外连接 1、左外连接 2、右外连接 零、前言 本章主要讲解学习MYSQL数据库中的表的内连和外连 表的连接 表的连接分为内连和外连 一、内连接 内连接实际上就是利用where子句对两种表形成的笛卡儿积进行筛选，我们前面学习的查询都是内连接，也是在开发过程中使用的最多的连接查询 语法： select 字段 from 表1 inner join 表2 on 连接条件 and 其他条件; 示例：显示SMITH的名字和部门名称 二
上节课我们给大家介绍了常用的MySQL多表联合查询用法，知道了left join /right join /inner join 的基本用法。具体请回顾关于MySQL多表联合查询，你真的会用吗？本节课我们继续展开讲讲MySQL多表联合查询的其他用法——全连接与笛卡尔连接。
UNION 合并后的集合中的列名总是等于 UNION 中第一个 SELECT 语句中的列名。
多表查询的过程就是先计算两张表的笛卡尔积，再根据一些条件对笛卡尔积中的记录进行筛选
在本文中我们讨论下你可能已经遇到过的关于数据大规模增长的问题，以及数据被忽略的价值。Presto 是处理所有数据并通过结构化查询语言（SQL）提供行之有效工具的关键推动力。Presto 的设计和功能能够让你获得更好的见解，而不仅仅只是访问。你可以更快地获得这些见解，并获得过去由于成本过高、时间太长而无法获得的信息。除此之外，你可以使用更少的资源，花费更少的预算来学到更多。
#进阶10：合并查询（联合查询） 引入：一个结果集的查询的数据来自于多张表。但多张表之间没有任何关联关系。
基本概念: 可合并多个相似的选择查询结果的结果集，等同于将一个表追加到另一个表，从而实现将两个表的查询结果组合到一起，使用 Union 或 Union all。 注意: 这个合并是纵向合并，字段数不变，多个查询的结果合并。
数据库如何判定，当前这一条记录是重复的？先查找，再插入。但是加上约束之后，数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
分页查询是MySQL特有的，一般其他数据库是没有的。分页查询可以从表里取一个范围的行，例如0到50行的的数据，30到100行的数据。
继上一篇博客《MySQL的索引知识学习笔记》之后，我再记录一篇MySQL执行计划方面的博客，本博客是我在学习尚硅谷的学习教程后，做的笔记，当然我不是为了所谓宣传，仅仅是学习记录的笔记。本来可以不分享出来，不过，分享出来的笔记不仅可以给网上的学习者参考学习，同时写在csdn比较方便，可以支持图片上传，也方便自己以后查找复习
前面几篇文章和小伙伴们聊的基本上都是从索引的角度去优化 MySQL 查询，然而，索引创建的好，并不意味着查询就一定快，影响查询效率的因素特别多，今天我们就来聊一聊这些可能影响到查询的因素。
在大数据中，最常用的一种思想就是分治，我们可以把大的文件切割划分成一个个的小的文件，这样每次操作一个小的 文件就会很容易了，同样的道理，在hive当中也是支持这种思想的，就是我们可以把大的数据，按照每天，或者每小时 进行切分成一个个的小的文件，这样去操作小的文件就会容易得多了
联合查询是多表查询的一种方式，在保证多个SELETE语句的查询字段数相同的情况下，合并多个查询的结果
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对于经常使用mysql的兄弟们，对explain一定不会陌生。当你在一条SELECT语句前放上关键词EXPLAIN，MySQL解释它将如何处理SELECT，提供有关表如何联合和以什么次序的信息。 借助于EXPLAIN，你可以知道 1)你什么时候必须为表加入索引以得到一个使用索引找到记录的更快的SELECT。 2)你也能知道优化器是否以一个最佳次序联结表。为了强制优化器对一个SELECT语句使用一个特定联结次序，增加一个STRAIGHT_JOIN子句。 官方的关于explain的文档在http://dev.m
explain所有人都应该很熟悉，通过它我们可以知道SQL是如何执行的，虽然不是100%管用，但是至少大多数场景通过explain的输出结果我们能直观的看到执行计划的相关信息。
系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上 随着应用程序的运行，数据库的中的数据会越来越多，处理时间会相应变慢 数据是存放在磁盘上的，读写速度无法和内存相比 优化原则：减少系统瓶颈，减少资源占用，增加系统的反应速度。
有联合查询和嵌套查询,联合查询是几个表联合查询,只查询一次,通过在resultMap里面配置 association节点配置一对一的类就可以完成；
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Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集。
1、交叉连接：CROSS JOIN 把表A和表B的数据进行一个NM的组合，即笛卡尔积。如本例会产生44=16条记录，在开发过程中我们肯定是要过滤数据，所以这种很少用。
今天我们来聊聊微信中的多表联合查询，应该是小表驱动大表还是大表驱动小表？ 1. in VS exists 在正式分析之前，我们先来看两个关键字 in 和 exists。 假设我现在有两张表：员工表和部门表，每个员工都有一个部门，员工表中保存着部门的 id，并且该字段是索引；部门表中有部门的 id、name 等属性，其中 id 是主键，name 是唯一索引。 ❝这里我就直接使用 vhr 中的表来做试验，就不单独给大家数据库脚本了，小伙伴们可以查看 vhr 项目(https://github.com/lenve
本文参考官方介绍，原文地址如下： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Union
注意：各主机中的操作系统版本需保持一致。安装过程中都在hadoop用户下，本教材中密码统一采用：password(注意大小写)
数据库优化是一个比较宽泛的概念，涵盖范围较广。大的层面涉及分布式主从、分库、分表等；小的层面包括连接池使用、复杂查询与简单查询的选择及是否在应用中做数据整合等；具体到sql语句执行效率则需调整相应查询字段，条件字段，索引使用等。
上节课我们给大家介绍了MySQL分组查询与聚合函数的使用方法，具体可回顾MySQL分组查询与聚合函数的使用方法（三）。本节课我们将介绍where条件查询中的IN关键字子查询的使用方法。
重要字段（我个人认为的）再释义： id：这列就是查询的编号，如果查询语句中没有子查询或者联合查询这个标识就一直是1。如存在子查询或者联合查询这个编号会自增。
elasticsearch 是一个分布式可扩展实时搜索和分析引擎，他在 Apache Lucence 搜索引擎的基础上增加了分布式实时文件存储，并且实现了非常强大的可扩展性，成为了企业级搜索引擎构建的首选。
非主属性完全依赖于主关键字，如果不是完全依赖主键（即不全依赖联合主键中的所有关键字），应该拆分成新的实体，设计成一对多的实体关系
最近接触的几个项目都使用到了 Elasticsearch (以下简称 ES ) 来存储数据和对数据进行搜索分析，就对 ES 进行了一些学习。本文整理自我自己的一次技术分享。
本文不会关注 ES 里面的分布式技术、相关 API 的使用，而是专注分享下“ES 如何快速检索”这个主题上面。这个也是我在学习之前对 ES 最感兴趣的部分。
工作中，我们经常需要编写 SQL 脚本，对数据库进行增、删、改、查，很少会考虑到 Sql 性能优化
宣布“Hadoop 已死”已成为一种时尚。但，Hadoop 让企业失去了对大数据的恐惧。Hadoop 反过来又释放出一种创新的良性循环，为我们今天所知的云分析和人工智能服务带来了大量市场。
MySQL 中当需要使用其它表的数据来更新数据时，多表联合查询的数据进行更新，可通过 update select 语句将select查询结果执行update。
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