查询优化不仅关系到数据库系统的性能和效率，还直接影响到整个应用系统的稳定性、可维护性和用户满意度。在大规模、高并发的数据库应用中，查询优化更是不可忽视的重要环节。
运行时计划选择(RTPC)是一个配置选项，它允许SQL优化器利用运行时(查询执行时)的离群值信息。运行时计划选择是系统范围的SQL配置选项。
OPAP系统构建了一个实时查询的系统可以使用者立马能够查询到实时数据。举个简单的例子，当用户参加一项活动时，产品经理或者是运营人员希望能够马上获得用户的参与效果，并且快速的探索用户的行为特征，从而立马改进活动以获得更好的效果。正所谓：越来接近实时的数据，越有价值。OPAP系统的意义便在于此。
如今，人们正在构建的数据库和数据系统的种类比以往任何时候都多。我们有像CockroachDB和经典Postgres这样的 OLTP 系统，像Druid和Clickhouse这样的OLAP 系统，像ElasticSearch和Solr这样的搜索系统，像MongoDB和Cassandra这样的 NoSQL 数据库，像Pinecone和Vespa这样的向量数据库，像Neo4j和Dgraph这样的图数据库，像Delta Lake和Hudi等的数据湖，还有Snowflake和Redshift这样的数据仓库，甚至许多其他正在冒出的新概念（比如：数据湖库！）。我在这篇博文中想要做的是在混乱中施加一点秩序，并提出许多这些表面上看起来不同的系统，但实际上属于具有多个共享属性的数据系统类别：我们称之为查询服务系统。
原始数据的数据量太大了，能存下来就很不容易了，这个数据是没法直接来给业务系统查询和分析的：
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。
在Linux系统中，dig和nslookup是两个常用的命令行工具，用于查询域名系统（DNS）相关的信息。这些工具可以帮助系统管理员和网络工程师诊断和解决与域名解析相关的问题。本文将详细介绍dig和nslookup命令的用法和功能，帮助您更好地理解和使用它们。
这个月实在太忙了，一直没有时间去继续写WMI的应用例子。 本来是希望将《WMI技术介绍和应用》系列博文写的像WMI百科全书般，但是貌似对这个技术感兴趣的同学并不多，所以我决定对部分知识点点到为止，有需求的同学可以查询MSDN相关类的说明即可。本文将罗列一些可能使用到的一些知识点。如果你发现你期望查询的硬件信息在本文中没有写出来，请参看MSDN的《Computer System Hardware Classes》中相关的类。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
前言:系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可达到上百倍，可见对于一个系统不是简单的能实现其功能就可以了，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。 在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的编写，刚开始不会体会出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可达到上百倍，可见对于一个系统不是简单的能实现其功能就可以了，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。 在多数情况下，Oracle使用索引来更快的遍历表，优化器主要根据定义的索引来提高性能。但是，如果在SQL语句的where子句中写的SQL代码不合理，就会造成优化器删去索引而使用全表扫描，一般就这种SQL语句，被称为劣质的SQL语句。在编写SQL语句时我们应清楚优化器根据何种原则来删除索引，这有助于写出高性能之SQL语句。 下面就某些SQL语句的where子句编写中需要注意的问题作详细介绍。在这些where子句中，即使某些列存在索引，但是由于编写了劣质的SQL，系统在运行该SQL语句时也不能使用该索引，而同样使用全表扫描，这就造成了响应速度之极大降低。 1. IS NULL 与 IS NOT NULL 不能用null作索引，任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样之情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。 任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。 http://hovertree.com/menu/oracle/ 2. 联接列 对于有联接的列，即使最后的联接值为一个静态值，优化器是不会使用索引的。我们一起来看一个例子，假定有一个职工表（employee），对于一个职工之姓和名分成两列存放（FIRST_NAME和LAST_NAME），现在要查询一个叫比尔.克林顿（Bill Cliton）的职工。 下面是一个采用联接查询的SQL语句， 上面这条语句完全可以查询出是否有Bill Cliton这个员工，但是这里需要注意，系统优化器对基于last_name创建的索引没有使用。 当采用下面这种SQL语句来编写，Oracle系统就可以采用基于last_name创建的索引。 遇到下面这种情况又如何处理呢？如果一个变量（name）中存放着Bill Cliton这个员工之姓名，对于这种情况我们又如何避免全程遍历，使用索引呢？可以使用一个函数，将变量name中的姓和名分开就可以了，但是有一点需要注意，这个函数是不能作用在索引列上。下面是SQL查询脚本： 3. 带通配符（%）的like语句 同样以上面的例子来看这种情况。目前的需求是这样的，要求在职工表中查询名字中包含cliton的人。可以采用如下的查询SQL语句： 这里由于通配符（%）在搜寻词首出现，所以Oracle系统不使用last_name的索引。在很多情况下可能无法避免这种情况，但是一定要心中有底，通配符如此使用会降低查询速度。然而当通配符出现在字符串其他位置时，优化器就能利用索引。 4. Order by语句 ORDER BY语句决定了Oracle如何将返回的查询结果排序。Order by语句对要排序的列没有什么特别的限制，也可以将函数加入列中（象联接或者附加等）。任何在Order by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度。 仔细检查order by语句以找出非索引项或者表达式，它们会降低性能。解决这个问题的办法就是重写order by语句以使用索引，也可以为所使用的列建立另外一个索引，同时应绝对避免在order by子句中使用表达式。 5. NOT 我们在查询时经常在where子句使用一些逻辑表达式，如大于、小于、等于以及不等于等等，也可以使用and（与）、or（或）以及not（非）。NOT可用来对任何逻辑运算符号取反。 如果要使用NOT，则应在取反的短语前面加上括号，并在短语前面加上NOT运算符。NOT运算符包含在另外一个逻辑运算符中，这就是不等于（＜＞）运算符。换句话说，即使不在查询where子句中显式的加入NOT词，NOT仍在运算符中。 对这个查询，可以改写为不使用NOT： 虽然这两种查询之结果一样，但是第二种查询方案会比第一种查询方案更快些。第二种查询允许Oracle对salary列使用索引，而第一种查询则不能使用索引。 6.
我是看李海翔的《数据库技术丛书·数据库查询优化器的艺术：原理解析与SQL性能优化》这本书的视频讲解学习的，因为数据库的知识学的不多，直接看优化有些吃力，慢慢补吧。现在要用一些优化的知识只能先看着了。
Apache Kylin 在中通是如何落地的，又是怎样赋能中通快递实现 OLAP 分析能力起飞的？本文从多方面对比了 Presto 和 Kylin 的优缺点，并从业务场景、调度整合、监控系统、运维调优、源码和二次开发等多个角度进行了阐述。
早前，我们发表过一篇《PostgreSQL 与 Navicat ：数据库的中坚力量》 ，从产品的发展介绍了两者的渊源与共性，获得了许多童鞋的认可。而随着PostgreSQL 在国内热度愈发高涨，应用也愈发广泛。近期，我们收到许多用户的问询，涉及一些使用时的技术问题，例如：PostgreSQL 查询延时的优化方法等。今天，小编就带大家解析如何通过 Navicat 工具便捷地跟踪、设置查询超时语句时长和设置权限来确保你的 PostgreSQL 数据库实例保持良好状况和可用性，并保障数据库系统的性能稳定。
在日常生活中如果想快速分辨一个公司的话，那么最好通过这个公司的商标进行分辨。商标作为公司最有价值的软性财产，也是很多公司都非常注重的。那么商标注册名字查询系统是什么呢？商标注册里面的查询系统如何使用？
在ClickHouse System库下的系统表中最要有三张表支撑了ClickHouse运行指标的查询，分别是：metrics、events和asynchronous_metrice。
本文主要介绍Apache Doris在京东广告报表查询场景下的应用。文章将从我们原有系统开始讲述，包括我们遇到的问题，面临的挑战，以及我们为何选择使用Apache Doris。最后将介绍Doris在我们在生产环境下的使用情况，包括Apache Doris在京东“618”，“双11”大促中的表现。希望通过我们的使用实践为大家提供一些经验参考，也欢迎大家对我们的不足之处提出建议。
在云原生时代，传统的监控系统由于缺乏对微服务之间的串联分析能力，逐渐被可观测系统取代。
上一篇文章中我们讲解了利用数据库分区与冷热分离的方式来优化存储，虽然解决了查询速度慢的问题，但是在海量数据情况下依然会出现查询缓慢问题，并且部分系统中的冷热数据也是需要频繁或同时查询的。那么，这篇文章中我将带领大家来学习一下如何在设计系统架构时解决海量的数据存储与查询。
SQL 查询优化减少了查询所需的资源并提高了整体系统性能，在本文中，我们将讨论 SQL 查询优化、它是如何完成的、最佳实践及其重要性。
销存管理系统是一个基于本地与网络的应用系统，它是一个面对当前的进销存管理工作基本还处于手工和半信息自动化处理状态而应运而生的一个基于本地与网络的一个完全信息自动化的系统，整个系统从符合操作简便、界面友好、灵活、实用、安全的要求出发，完成进货、销售、库存管理的全过程。本文所设计的企业进销存管理系统可以满足企业进货、销售和库存管理方面的需要。
最近因为工作需要对VLDB的一些论文进行了阅读。其中包括谷歌新发表的F1数据库的分析。解读谷歌论文一直都是不太容易的。因为谷歌向来都是说一半藏一半。这篇论文相对来说还是写的比较开放的，还是不能免俗。
本文使用了《WMI技术介绍和应用——使用VC编写一个半同步查询WMI服务的类》中代码做为基础。本节只是列出了WQL语句，具体使用参看前面的例子。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
在前面一篇文章中提到过对于业务主表读写缓慢的解决方案：冷热分离，有不了解的请看：业务主表读写缓慢如何优化？
MySQL 因为它的可靠性、高性能和易用性，成为世界上最受欢迎的开源数据库。MySQL 专为事务处理而设计和优化，全球的企业都依赖于MySQL。随着在 MySQL 数据库服务中引入 HeatWave，客户现在拥有一个可以同时进行事务处理和分析处理的单一数据库。它消除了分析处理数据库的 ETL 的需求，并为实时分析提供支持。HeatWave 建立在创新的内存查询引擎之上，该引擎专为可扩展性和性能而设计，并针对云进行了优化。MySQL HeatWave 服务比其他数据库服务（Snowflake、Redshift、Aurora、Synapse、Big Query）更快，而且成本只是其一小部分。
作者：datonli，腾讯 WXG 后台开发工程师 背景 开发在定位问题时需要查找日志，但企业微信业务模块日志存储在本机磁盘，这会造成以下问题： 日志查找效率低下：一次用户请求涉及近十个模块，几十台机器，查找日志需要登录机器 grep 日志文件。这一过程通常需要耗费 10 分钟以上，非常低效； 日志保存时间短：单机磁盘存储容量有限，为保存最新日志，清理脚本周期清理旧日志文件腾出磁盘空间，比如：现网一核心存储 7 天日志占用了 90%的磁盘空间，7 天前日志都会被清理，用户投诉因日志被清理而得不到解决；
学生宿舍管理系统对于一个学校来说是必不可少的组成部分。目前好多学校还停留在宿舍管理人员手工记录数据的最初阶段，手工记录对于规模小的学校来说还勉强可以接受，但对于学生信息量比较庞大，需要记录存档的数据比较多的高校来说，人工记录是相当麻烦的。而且当查找某条记录时，由于数据量庞大，还只能靠人工去一条条的查找，这样不但麻烦还浪费了许多时间，效率也比较低。当今社会是飞速进步的世界，原始的记录方式已经被社会所淘汰了，计算机化管理正是适应时代的产物。信息世界永远不会是一个平静的世界，当一种技术不能满足需求时，就会有新的技术诞生并取代旧技术。21世纪的今天,信息社会占着主流地位，计算机在各行各业中的运用已经得到普及，自动化、信息化的管理越来越广泛应用于各个领域。我们针对如此，设计了一套学生宿舍管理系统。学生宿舍管理系统采用的是计算机化管理，系统做的尽量人性化，使用者会感到操作非常方便，管理人员需要做的就是将数据输入到系统的数据库中去。由于数据库存储容量相当大，而且比较稳定，适合较长时间的保存，也不容易丢失。这无疑是为信息存储量比较大的学校提供了一个方便、快捷的操作方式。本系统具有运行速度快、安全性高、稳定性好的优点，并且具备完善的报表生成、修改功能，能够快速的查询学校所需的住宿信息。
搜索引擎匹配查询到它们创建的索引上。这个索引包含每个文档的单词，和能指向文儿当地址的指针。这被叫做倒排索引文件【 inverted file】。一个搜索引擎或者IR系统包括四个基本的模块：
来源:https://blog.csdn.net/zwgdft/article/details/106291463
微服务的兴起以及现代软件架构对可扩展性、灵活性和可维护性的需求导致开发人员接受各种设计模式。
本文作者：张茄子，来源于专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59643962
OLAP是英文Online Analytical Processing的缩写，中文称为联机分析处理。它是一种基于多维数据模型的分析处理技术，用于从不同的角度进行数据挖掘和分析，以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。
当我们系统中的数据模型层级较少时，数据模型足够简单时，模型与数据库可以直接进行映射。这种简单数据模型使我们不需要针对其相互关系进行复杂的建模设计，直接在工程中使用经典的三层模型就足以支撑项目需求。
数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。
content.ik_smart_analyzer 字段的倒排列表【Posting List】
线上某系统的用户中心页面展示了用户基本信息（包括会员昵称、姓名、性别、年龄、证件号码、手机号、等级、头像图片）、信用信息（信用等级、可授信额度、已授信额度）、银行卡信息（借记卡卡号、银行名称、支行名称），还有其它信息不一一罗列了，这里以这三个为例。
汽车租赁系统总共分为两个大的模块，分别是系统模块和业务模块。其中系统模块和业务模块底下又有其子模块。
如今的企业内部一般都有多个系统用于数据存储和数据处理。这些不同的系统各自服务于不同的应用场景或案例。除了传统的RDBMS如Oracle DB，Teradata或PostgreSQL之外，团队可能还使用了Apache Kafka用作流式处理，使用Apache Druid来保存时序数据，使用Apache Phoenix进行快速索引查找。此外，他们可能还使用了云存储服务或HDFS来批量存储数据。
对于使用Facebook的数十亿人来说，我们的服务可能看起来像是一个统一的移动应用程序或网站。公司内部的视角是不同的。Facebook使用数千种服务构建，功能从平衡互联网流量到转码图像再到提供可靠的存储。Facebook作为一个整体的效率是其个人服务效率的总和，每种服务通常都是以自己的方式进行优化，面对快节奏的变化，这些方法可能难以概括或适应。为了更有效地优化众多服务，灵活适应不断变化的互联内部服务网络，我们开发了Spiral。Spiral是一个系统，利用实时机器学习技术，为Facebook自我调节高性能基础设施服务，通过用Spiral取代手动启发式，我们可以在几分钟内优化更新的服务，而无需花费漫长的几周时间。
ps：如果没看明白，那就来看下match_phrase query对应到mysql是怎样的吧！
基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的生鲜超市销售系统，包含了商品档案、商品进货、商品销售、供应商、活动管理、消息通知模块，还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，生鲜超市销售系统基于角色的访问控制，给超市管理员、店长角色使用，可将权限精确到按钮级别，您可以自定义角色并分配权限，系统适合设计精确的权限约束需求。
先来分享一下关于优化数据库设计这块内容，这里从三个方面：规范化与反规范化、合适的数据类型、数据分区。
可以在SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE或TRUNCATE表命令中为查询优化器指定一个或多个注释选项。 注释选项指定查询优化器在编译SQL查询期间使用的选项。 通常，注释选项用于覆盖特定查询的系统范围默认配置。
最近一年，一些手机APP开始在朋友圈卖力推广，号称不用跑银行排队等候，在手机上下载个APP应用，就可以查询自己在央行征信系统中的个人信用报告。有市民下载使用后还感觉很方便，完全没有感知到这背后埋藏着严重的信息安全隐患。
一、OALP 引擎汇总整理引擎优势不足适合场景文档Kylin1、支持标准SQL，提供JDBC/ODBC接口2、通过预计算Cube显著降低查询时的计算量。3、支持精确去重计数，并且由于预计算，查询去重指标的速度很快。4、可以支持比较高的查询并发。1、需大量资源做预计算，数据导入效率低。2、schema变更需重跑历史，稳定性低。3、需要学习Cube定义和优化，学习成本较高。4、不支持AdHoc查询。5、HBase没有二级索引，过滤的性能稍逊色。5、支持的维度数量不宜过多（20），否则Cube的计算和存储开销会明
因为 SELECT * 查询语句会查询所有的列和行数据，包括不需要的和重复的列，因此它会占用更多的系统资源，导致查询效率低下。而且，由于传输的数据量大，也会增加网络传输的负担，降低系统性能。
这些技术和方法可以根据具体使用场景和数据规模进行选择和组合，以提高图数据库的查询性能。
参考链接：https://www.cnblogs.com/ljhdo/p/5521577.html
前言：本文中所引用的文档均为Redhat 技术专家杨金锋所提供。此方案，大卫也多次请教红帽技术专家陈镇。 密码管理系统的必要性 在大多数客户数据中心内部，密码管理都是一个很令人头疼的问题。为什么呢？ 第一，数据中心中设备：Linux、AIX、Windows、数据库等的密码复杂度要符合要求，避免轻易被破解。 第二，数据中心设备的密码，需要定期修改，以保证安全性。 针对这种情况，我们当然可以定期手工修改数据中心设备的密码，但这带来三个问题： 手工修改工作量太大。想象一下，给几百个系统修改root密码的感觉？
作为一名专注于大数据处理与实时分析技术的博主，我深知Apache Druid作为一款高性能的实时数据分析系统，在现代数据栈中所发挥的关键作用。本篇博客将结合我个人的面试经历，深入剖析Druid的设计理念、核心功能及其在实际应用中的最佳实践，分享面试必备知识点，并通过示例进一步加深理解，助您在求职过程中自信应对与Druid相关的技术考察。
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