本文将和大家分享 MySQL 更新语句的一些小众语法，及笔者在使用多表关联更新遇到的一些问题。
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别，相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)，而PG是都支持的，而且mysql是往简单化方向去设计的，如果多个表关联查询（超过3张表）效率上是比不上PG的。
本周赠书《性能之巅》第2版 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别，相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop)，不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)，而PG是都支持的，而且mysql是往简单化方向去设计的，如果多个表关联查询（超过3张表）效率上是比不上PG的。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ，更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联：全量加载 三、Hbase维表关联：LRU策略 四、Redis维表关联：实时查询 五、kafka维表关联：广播方式 六、自定义异步查询
SQL 语句优化是一个既熟悉又陌生的话题。面对千奇百怪的 SQL 语句，虽然数据库本身对 SQL 语句的优化一直在持续改进、提升，但是我们不能完全依赖数据库，应该在给到数据库之前就替它做好各种准备工作，这样才能让数据库来有精力做它自己擅长的事情。
日常的应用开发中可能需要优化SQL，提高数据访问和应用响应的效率，不同的SQL，优化的具体方案可能会有所不同，但是路径上，还是存在一些共性的。碰巧看到杨老师的这篇文章《第45期：一条 SQL 语句优化的基本思路》，为我们优化一些MySQL数据库的SQL语句提供了可借鉴的路径，值得参考和应用。
Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC，CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化？本文由 Apache Flink PMC，阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪）分享，内容将从传统的数据同步方案，基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。
Elasticsearch 是一个强大的工具，尤其在全文检索、实时分析、机器学习、地理数据应用、日志和事件数据分析、安全信息和事件管理等场景有大量的应用。
项目中使用mysql作为数据存储，需要定期将库表中的数据按照给定格式生成报表。根据导出周期的不同分为：日报、周报、月报、季报、年报等格式。
每每一些很深刻的优化案例时，就会无比想念Oracle里的优化技巧，因为无论是从工具还是信息，都会丰富许多。
MySQL触发器是一种可以在特定数据库事件发生时自动执行的程序。当触发器与特定表关联时，当在该表中插入、更新或删除行时，触发器将自动执行相应的操作。MySQL触发器提供了一种方便的方式来实现数据库自动化和增强数据完整性。
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外键其实很好理解，简单的说就是两张表建立一个连接关系。这里我们那主表A和副表B举例，我A表中有用户信息，B表中有用户订单信息。要是数据完整对应起来，肯定是需要把两张表关联起来，我们因此会在B表中村一个A表的字段，常见的我们存的是A表的主键ID外键。
本章讨论存储的程序和视图，这些数据库对象是根据存储在服务器上供以后执行的SQL代码定义的数据库对象。
如果我们对上述实战问题进行归类，就都可以归结为 Elasticsearch 数据建模问题。
两表使用nest loop（以下简称NL）方式进行连接，小表驱动大表效率高，这似乎是大家的共识，但事实上这是有条件的，并不总是成立。这主要看大表扫描关联字段索引后返回多少数据量，是否需要回表，如果大表关联后返回大量数据，然后再回表，这个代价就会很高，大表处于被驱动表的位置可能就不是最佳选择了。
近年来，众安保险致力于加速数据价值向业务价值转化，在“互联⽹+保险⾦融”的双轮驱动下，诞生了数字化转型中专门针对业务数据管理和分析的系统产品——集智。
一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联：全量加载 三、Hbase维表关联：LRU策略 四、Redis维表关联：实时查询 五、kafka维表关联：广播方式 六、自定义异步查询
答: • 支持 SQL 92 标准； • 支持 Mysql 集群，可以作为 Proxy 使用； • 支持 JDBC 连接多数据库； • 支持 NoSQL 数据库； • 支持 galera for mysql 集群，percona-cluster 或者 mariadb cluster，提供高可用性数据分片集群； • 自动故障切换，高可用性； • 支持读写分离，支持 Mysql 双主多从，以及一主多从的模式； • 支持全局表，数据自动分片到多个节点，用于高效表关联查询； • 支持独有的基于 E-R 关系的分片策略，实现了高效的表关联查询； • 支持一致性 Hash 分片，有效解决分片扩容难题； • 多平台支持，部署和实施简单； • 支持 Catelet 开发，类似数据库存储过程，用于跨分片复杂 SQL 的人工智能编码实现，143 行 Demo 完成跨分片的两个表的 JION 查询； • 支持 NIO 与 AIO 两种网络通信机制，Windows 下建议 AIO，Linux 下目前建议 NIO； • 支持 Mysql 存储过程调用； • 以插件方式支持 SQL 拦截和改写； • 支持自增长主键、支持 Oracle 的 Sequence 机制。
先将外键配置删除，再更新表结构，然后再把外键添加回来即可 这也说明，建立关联前，要把表结构设计好，检查好，，，
如何在多表关联场景下合理利用分区表来提升查询性能？基于前几篇关于分区表的介绍，想必大家对 MySQL 分区表的认知已经非常全面：分区表存在的目的就是为了减少每次检索的数据量从而提升整体性能。
0、ES6.X 一对多、多对多的数据该如何存储和实现呢？ 引出问题： “某头条新闻APP”新闻内容和新闻评论是1对多的关系？ 在ES6.X该如何存储、如何进行高效检索、聚合操作呢？ 相信阅读本文，你就能得到答案！ 1、ES6.X 新类型Join 产生背景 Mysql中多表关联，我们可以通过left join 或者Join等实现； ES5.X版本，借助父子文档实现多表关联，类似数据库中Join的功能；实现的核心是借助于ES5.X支持1个索引(index)下多个类型(type)。 ES6.X版本，由于每个索引下
随着 Elastic 的上市，ELK Stack 不仅在 BAT 的大公司得到长足的发展，而且在各个中小公司都得到非常广泛的应用，甚至连“婚庆网站”都开始使用 Elasticsearch 了。随之而来的是 Elasticsearch 相关部署、框架、性能优化的文章早已铺天盖地。
在MySQL中，我们可以通过EXPLAIN命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息，包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
在数据库中执行查询（select）在我们工作中是非常常见的，工作中离不开CRUD，在执行查询（select）时，多表关联也非常常见，我们用的也比较多，那么mysql内部是如何执行关联查询的呢？它又做了哪些优化呢？今天我们就来揭开mysql关联查询的神秘面纱。
原文: 190623-SpringBoot系列教程JPA之update使用姿势 上面两篇博文拉开了jpa使用姿势的面纱一角，接下来我们继续往下扯，数据插入db之后，并不是说就一层不变了，就好比我在
最后两种语法mysql不支持，但是我们可以用union来联合其他的查询结果来拼凑出最终结果。
范式是关系数据库理论的基础，也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。
本文是《极客时间》-《TiDb极简入门》的学习笔记。传送门：https://time.geekbang.org/opencourse/videointro/100089601
前两天在刷朋友圈，看到一个视频号链接，说有个云数仓，比ClickHouse 还快3倍。我就点进去看了，原来是 SelectDB 公司的“为数而生，因云而新” SelectDB 产品发布会。这个发布会上 SelectDB 发布了云数仓产品 SelectDB Cloud。
SQL结构化查询语言(Structured Query Language)，一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
当需要查询两个表的交集、并集等数据时，除了嵌套子查询的方式外，还可以使用join的方式提升性能。对于MySQL的join语句，需要两个最基础的“角色”：主表即驱动表，关联表即驱动表。join描述的就是驱动表与被驱动表的关联关系。MySQL有三种关联逻辑处理策略，分别为：Index Nested-Loop Join、Simple Nested-Loop Join、Block Nested-Loop Join。在编写SQL时，需要配合explain使语句选择性能最优的策略。
当前，大数据、人工智能、云计算等技术应用正在推动保险科技发展，加速保险行业数字化进程。在这一背景下，招商信诺不断探索如何将多元数据融合扩充，以赋能代理人掌握更加详实的用户线索，并将智能分析贯穿业务全链路，实现对用户、产品、场景策略的全面洞察与闭环迭代。本文将详细介绍招商信诺在大数据基础建设方面的探索之旅，从最初为线报表、Ad-hoc 分析提供服务的 OLAP 引擎，逐步发展至基于 Apache Doris构建的统一实时数据仓库，通过一套架构实现各业务领域的多元数据实时分析与融合统一管理，最终实现保险一线业务降本增收的目标。
select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎，SQL的查询速度决定了页面的加载速度，进一步决定了客户浏览体验。
注意，类似的问题是业务问题，如果要实际落地分析，需要进一步核实确认当前的数据建模。
维表关联是离线计算或者实时计算里面常见的一种处理逻辑，常常用于字段补齐、规则过滤等，一般情况下维表数据放在MySql等数据库里面，对于离线计算直接通过ETL方式加载到Hive表中，然后通过sql方式关联查询即可，但是对于实时计算中Flink、SparkStreaming的表都是抽象的、虚拟的表，那么就没法使用加载方式完成。透过维表服务系列里面讲到的维表关联都是使用编码方式完成，使用Map或者AsyncIO方式完成，但是这种硬编码方式开发效率很低，特别是在实时数仓里面，我们希望能够使用跟离线一样sql方式完成维表关联操作。
这种 join 方式需要去保留两个流的状态，持续性地保留并且不会去做清除。两边的数据对于对方的流都是所有可见的，所以数据就需要持续性的存在state里面，那么 state 又不能存的过大，因此这个场景的只适合有界数据流或者结合ttl state配合使用。它的语法可以看一下，比较像离线批处理的 SQL
对于很多同学来说，写SQL时的表关联看起来是一件很简单的事情，知道逻辑，有预期的结果，好像没什么特别要注意的，今天在写一条SQL逻辑的时候，觉得对于left join的部分还是存在一些误解。
② 外键列必须建立了索引，MySQL 4.1.2以后的版本在建立外键时会自动创建索引，但如果在较早的版本则需要显式建立；
在StarRocks里，一张表的数据会被拆分成多个Tablet，而每个Tablet都会以多副本的形式存储在BE节点中，如下图：
因为业务需要，有个临时的活动需要DBA来支持一些数据业务，问题来了，需要从MySQL端同步一部分数据到Oracle端，然后从Oracle端匹配查 到相应的数据返回给MySQL，至于原因，也是不同的业务系统，不同的权限分配，还没法做到一个应用端去读取这些信息，而且也有安全的考虑，大体就是两部 分的数据也是互相补充，但又彼此独立，是一个全集和子集的关系。 这个流程本来从开发的角度来看似乎是一头雾水，所以交给他们来规划就容易出现问题，最后沟通后的流程是下面的形式。 下面这个图左边是Oracle的环境，右边是MyS
前提：所有实验操作是基于mysql5.6，其他版本可能有差异，届时以具体的情况为准。
MySQL 是一个强大的关系型数据库管理系统，多表查询是数据库操作中的重要部分之一。多表查询允许您从多个表中检索和操作数据，以满足复杂的数据需求。本文将介绍 MySQL 多表查询的基本概念、语法和示例，以及一些常见的多表查询场景。
查询的生命周期大致可以按照顺序来看：从客户端到服务端，然后在服务器上进行解析，生成执行计划，执行，并返回结果给客户端。其中 “执行” 可以认为是整个生命周期中最重要的阶段，其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理，包括排序分组等。当希望 MySQL 能够以高性能的方式运行查询时，最好的办法就是弄清楚 MySQL 是如何优化和执行查询的。MySQL 执行一个查询的过程，如下：
这是一个线上问题，从日志平台查询到的 SQL 执行情况，该 SQL 执行的时间为 11.146s，可以认定为是一个慢查询，美化后的 SQL 如下：
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