在大环境下的数据库主要有两种情况会出现负重过载： 1. 海量数据的实时统计，比如报表统计 2. 数据库连接数不够用，网站瞬时访问数过大 在这次分享会上有人提出了mysql集群的概念，其实mysql集群用的并不多，因为mysql用来做集群维护成本实在太高了，而且据我了解没有几个大项目才用了mysql集群，正式投入生产环境的几乎没有。我们一般用主从复制来做就行了。 考虑到实时统计，如果1亿条数据，数据库要做统计并且计算的话，那么效率是很低下的，更别说多表关联了，如果有多个客户端来查看报表的话，那么基本整个数据库
mysql和redis的关系？ 要根据具体的业务情景去选型： mysql存储在磁盘中 redis存储在内存中 redis适合存在一些比较热的数据，使用频繁的数据，比如下面的应用场景 排行榜 粉丝 关注 消息队列推送 数据库 降级处理 其作用是为了适应不同版本的sql，不同型号的硬件设备，做到向下兼容 通过日志文件分析 查看日志 如何进行分库分表（sharding） 数据库sharding，多表多数据适合做垂直切分；如果表不多，但是每张表的数据多适合做水平切分。 垂直切分：规则简单实施方便；根据不同的表来拆分
在现在题库架构下，针对新购买的1300W多道数据进行整合，不影响现有功能。由于数据量偏多，需要进行数据的切分
一、日志采集系统 记录用户行为（搜索、悬停、点击事件、按钮、输入，请求异常采集等） PC端、App端（Ios，安卓），前端收集埋点数据
1、 排序1.1、作用使用 MySQL 的 ORDER BY 子句对读取的数据进行排序，返回搜索结果1.2、语法SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name1, table_name2...ORDER BY field1 [ASC [DESC][默认 ASC]], [field2...] [ASC [DESC][默认 ASC]]你可以使用任何字段来作为排序的条件，从而返回排序后的查询结果。你可以设定多个字段来排序。你可以使用 ASC 或 DESC 关键字来设
由于之前安装的oracle数据库中选择了生成示例方案，oracle默认提供了三张数据表，分别是（emp，dept,salgrade）
作为一名数据分析师，利用SQL熟练的取数是一项必备的基础能力。除了SQL以外，Python的pandas也为我们提供了SQL的大多数功能。自从从事算法之后就很少写SQL了，今天在整理印象笔记时趁机复习了一下，也花了点时间把SQL中主要的增删改查方法用pandas对应实现一遍。可以说是非常实用了。
前篇： 《数据库中间件cobar调研笔记》 13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记，拿出来和大家分享，轻拍。 一，TDDL是什么 TDDL是Taobao Distribute Data Layer的简称 淘宝一个基于客户端的数据库中间件产品 基于JDBC规范，没有server，以client-jar的形式存在 画外音：数据库中间件有基于服务端的，也有基于客户端的，TDDL属于后者；而cobar是一个中间层服务，使用mysql协议，属于前者。 二，TDDL不支持什么SQL 不支持各类join 不支持多表查询
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。
对于CURD之一的查找，他作为最重要的操作，仅仅在一张表之中查是不够的，还需要在多表之间进行查询，复合查询就是解决多表查询的问题。
本篇介绍 MySQL 表如何计算统计信息。表统计信息是数据库基于成本的优化器最重要的参考信息；统计信息不准确，优化器可能给出不够优化的执行计划或者是错误的执行计划。
例如： insert…select插⼊结果集 注意：字段列表1与字段列表2的字段个数必须相同，且对应字段的数据类型尽量保持⼀致。例如：
对应的是限制条件(格式类似“field<op>consant”, field表示列对象,op是操作符如"="、">"等)。
2、create database if not exists 数据库名 （判断数据库是否存在，不存在则创建）
1. 之前我们所学的都是DDL语句，接下来所学的才是真正的DML语句。 插入数据的sql语句就是insert into table_name (column1, column2, ……) values (data1, data2, ……)，values左边的括号不加时，默认代表对表的所有列进行插入，不忽略任何一列，加上括号时，可以自己指定某些列进行插入，但值得注意的是如果某些列没有default约束，你还将其忽略进行数据插入的话，则插入数据的操作一定会失败。values右边的括号个数表示向表中插入几行的数据，括号中用逗号分隔开来的数据分别一 一对应表中的列字段。
MySQL常见命令 net start msyql; #启动mysql net stop mysql; #停止mysql show databases; #查看所有库 use 库名; #打开指定的库 show tables; #查看当前库内的所有表 show tables from mysql; select database(); #查看当前库 create table 表名(列名 列类型,name varchar(20)); #创建表 desc 表名; #查看表结构 select *
数据查询 查询数据库表的内容（所有行和列） SELECT * FROM <表名>; 示例 计算 SELECT <数学多项式>; 示例 条件查询 SELECT * FROM <表名> WHERE <条件表达式>; 示例 注意：对于条件表达式，可以用逻辑运算符（AND、OR、NOT）将多个条件同时进行匹配； 对于三个及以上的条件，可以用小括号()进行条件运算； 常用条件表达式 条件 表达式举例1 表达式举例2 说明 使用=判断相等 score = 90 nam
我们在做数据库性能压力测试、做监控和告警项，或者想要真实地了解业务数据库负载的时候，常常需要使用两个数字化的衡量指标。他们是什么？相信很多数据库从业的读者已经呼之欲出了，那就是 QPS 和 TPS。
在 MySQL 中，COUNT 函数是一个非常常用的聚合函数，它用于计算某列或某表达式在查询结果中出现的次数。但是，在实际使用过程中，我们可能会遇到不同的 COUNT 函数写法，比如 COUNT(*)、COUNT(主键id)、COUNT(字段) 和 COUNT(1)，这些写法在效率上有何差别呢？本文将详细探讨这个问题。
0.SQL标准的执行流程（select） (8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> (1) FROM <left_table> (3) <join_type> JOIN <right_table> (2) ON <join_condition> (4) WHERE <where_condition> (5) GROUP BY <group_by_list> (6) WITH {CUBE ROLLUP} (7)
作者｜高俊 编辑｜邓艳琴 在今年 2 月份的 QCon 全球软件开发大会（北京站）上，Apache SeaTunnel PPMC Member 高俊 分享了题为《EtLT 架构下的数据集成平台—Apache SeaTunnel》，本文由此整理，复制链接下载完整 PPT：https://qcon.infoq.cn/202302/beijing/presentation/5173 此次分享的主要内容分为 6 块，分别是—— 1. ETL 到 EtLT 架构演进 2. 数据集成领域的痛点 & 常见的解决方
数据查询 查询数据库表的内容（所有行和列） SELECT * FROM <表名>; 示例 image 计算 SELECT <数学多项式>; 示例 image 条件查询 SELECT * FRO
做Java的项目的时候，发现大多数的项目的数据库都是使用Mysql，就看看跟SQL server有什么区别，发现大区别没有，SQL语言类似的，并不像SQL server使用T-SQL语言
大数据一直被定义为3V（数量大，速度快，多样性） ，为了支撑数据分析服务的正常运行，BI工具的报表快速处理能力也需要与时俱进。
本篇的主题是关于数据模型的规范化和反规范化的讨论，其实也是一种常见的维度建模的设计和业务使用便捷性的冲突。
文件名称格式：1.1.1.1_slow_2019-06-09_01_06_33.txt
例 2：查询 tb_course 表中的 id 字段和 tb_students_info 表中的 course_id 字段相等的内容
SQL索引建议是帮助数据库优化器创造最佳执行路径，需要遵循数据库优化器的一系列规则来实现。CloudDBA需要首先计算表统计信息，是因为：
说明：MySQL在Windows下不区分大小写，但在Linux下默认是区分大小写，为了避免出现不必要的麻烦，统一使用小写
分组函数（GROUP BY语句），用来跟聚合函数结合，根据一个或者多个列对结果集进行分组。
情况说明： 现在需要做一个数据存储，500w左右的数据，日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来，供日后的数据分析用？使用上面说的三种数据库中的哪中比较好？是否有必要建立集群？ 个人看法是：从长远角度看，由于单台机器的性能瓶颈，后期肯定要做集群，单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此，使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡，而mysql的均衡器是第三方的，无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集
我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量，自然不是说能够存储的最大数据量，如果是说能够存储的最大量，那么，如果你使用自增 ID，最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了，这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的；如果你不使用自增 id，且没有 id 最大值的限制，如使用足够长度的随机字符串，那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了。显然我们不是在讨论这个问题。
配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall’用于防火墙（启动sqlite时候需要关闭wall）。把filters中的stat,wall,slf4j改成stat,slf4j
scott 数据库是 oracle 9i 的经典测试数据库，用于为初学者提供一些简单的应用示例，便于初学者进行练习，其中的表和表间的关系演示了关系型数据库的一些基本原理。本文所有的查询工作都是基于 scott 数据库进行的，scott 数据库的 .sql 文件代码如下：
0x00 前言 本篇的主题是关于数据模型的规范化和反规范化的讨论，其实也是一种常见的维度建模的设计和业务使用便捷性的冲突。 0x01 讨论 问题： 在设计数据表的时候，是一个宽表好，还是多个维度表好？ 回答一： 数据仓库每张表的搭建，主要依赖于这个表在整个数据仓库中的作用和相关意义。首先要清楚这个表的存在是为了解决那些问题，什么角色使用，怎么保证使用者尽可能好的体验解决问题。从以上所提到的角度去看待问题，拆解以下几点因素： 拆表情况下多张数据表的查询SQL的编写难度有多大，是否会出现为了数据提取需要关联多张
这样数据库中数据丢失或者出错的情况下，就可以对数据进行还原，从而最大限度的降低损失。
MySQL支持的数据类型非常多,选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要。不管存储哪种类型的数据,下面几个简单的原则都有助于做出更好的选择。
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划，MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
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。
change和modify都可以修改表的定义，但是change后面需要写两次列名，但是change的优点在于修改列名称，modify则不能。
情况说明： 现在需要做一个数据存储，500w左右的数据，日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来，供日后的数据分析用？使用上面说的三种数据库中的哪中比较好？是否有必要建立集群？ 个人看法是：从长远角度看，由于单台机器的性能瓶颈，后期肯定要做集群，单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此，使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡，而mysql的均衡器是第三方的，无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集群能
MongoDB是一个NoSQL的非关系型数据库 ，支持海量数据存储，高性能的读写。
本文若未特意说明使用的数据表，均为 MySQL索引（四）常见的索引优化手段 中的示例表。
简单的数据我们可以直接从一个表中获取，但在真实的项目中查询符合条件的数据通常需要牵扯到多张表，这就不得不使用多表查询。多表查询分为多表连接查询、符合条件链接查询、子查询。多表连接查询包括内连接、外连接、全连接。符合条件连接查询本质上是多表连接查询+过滤条件。子查询是将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中，内层查询语句的查询结果作为外层查询语句的数据源。
一、库操作 创建库：create database 数据库的名字; 删除库：drop database 数据库的名字; 查看当前有多少个数据库：show databases; 查看当前使用的数据库：select database(); 切换到这个数据库(文件夹)下：use 数据库的名字; 二、表操作 2.1 增删改查 增 创建表：create table 表名(字段名 数据类型(长度)); create table day (id int,name char(4)); mysql5.6版本默认是engi
在Spring中，事务的传播机制定义了在多个事务方法之间如何传播事务。当一个方法调用另一个方法时，如果被调用方法需要事务支持，那么事务的传播机制决定了是否使用调用方的事务或创建一个新的事务。
前言 性能测试过程中，数据库相关指标的监控是不可忽视的，在这里我们就MySQL的监控配置及重点涉及性能的一些参数进行说明。 在笔者的日常性能测试过程中，重点关注了这些参数，但不代表仅仅只有这些参数对性能有影响。 还需要大家在实践过程中，结合实际情况来调整相关参数，分析相关指标。达成深入优化的效果。 配置 配置以下配置选项开启记录慢查询和没有使用索引的查询功能 编辑 my.cnf或者my.ini文件。 注： 只对linux下进行说明。windows请自行去搜索。 将下述几行前的注释符号去掉，以开启相关功能 l
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