要理解为什么使用LINQ，先来看下面一个例子。假设有一个整数类型的数组，找到里面的偶数并进行降序排序。
计算中位数可能是小学的内容，然而在数据库查询中实现却并不是一件容易的事。我们今天就来看看都有哪些方法可以实现。
大家好，我是程序员小灰。小灰的公众号里有一位读者朋友鹤涵，是一个8年Java经验的资深程序员，并且当过多年面试官，面试过的人数超过百人。
1.遍历数组 案例描述 依次输出数组中的每一个元素 获取数值长度：数值名.length eclipse展示 具体实现代码 package StudyJavaSEday04; /** * 遍历数组
之前刚学Spark时分享过一篇磨炼基础的练习题，➤Ta来了，Ta来了，Spark基础能力测试题Ta来了!，收到的反馈还是不错的。于是，在正式结课Spark之后，博主又为大家倾情奉献一道关于Spark的综合练习题，希望大家能有所收获✍
考虑到在座的各位...都是泥腿子，唯一会做的就是用PHP CRUD，而且即便是只会搞CRUD，也还是离不开MySQL。
在当今这个时代，人们对互联网的依赖程度非常高，也因此产生了大量的数据，企业视这些数据为瑰宝。而这些被视为瑰宝的数据为我们的系统带来了很大的烦恼。这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库）性能瓶颈，并且扩展起来非常的困难。在当今的这个大数据时代，我们急需解决这个问题。如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是需要收费的，所以我们转向一些第三方的软件，使用这些软件做数据的切分，将原本在一台数据库上的数据，分散到多台数据库当中，降低每一个单体数据库的负载。那么我们如何做数据切分呢？
在MySQL中，ROUND函数用于对查询结果进行四舍五入，不过最近使用ROUND函数四舍五入时意外发现并没有预期的那样，本文将这一问题记录下来，以免大家跟我一样犯同样的错误。
上节课给大家介绍了数据库的基本概念以及如何创建数据库，具体可回顾MySQL创建数据库（一）。从本节课开始，我们将对MySQL中的基本知识点进行分别介绍。本节课先向大家介绍MySQL数据插入insert into与where条件查询的基本用法。
上一篇文章阿粉已经实现了数据库进行分表的操作，而且也成功了，如果有想看的，可以看一下上一天的文章，使用SpringBoot整合 Sharding-JDBC 实现了单数据库分表保存数据和查询不同表中的数据。今天我们就来实现一下分库，并且分表，然后同样的执行保存数据和查询数据的操作。
当下，海量数据结合前沿技术架构正在为保险业带来根本性的变革。本文以某知名保险机构为例，结合偶数行业实践经验，介绍保险企业如何利用湖仓一体技术推动数据战略转型升级。背景介绍在对该客户需求进行深度挖掘并横向比较行业现状后，我们发现：(1) 包括该客户在内的多数保险企业的数据分析场景较为单一，直接产生业务价值的数据挖掘不够丰富；(2) 该客户现有数据分析场景的效率、性能、用户体验都亟待提升。下文我们详细展开分析。业务场景分析客户现有的数据分析应用集中在经营分析、监管报送和风险管控等几个传统场景，其实不止该客户，目前大多数保险企业的大数据业务应用价值挖掘都还不够丰富。1.风险管控仅以目前多数保险企业都非常关注的风控环节为例，该客户仍以风险部门固定报表分析为主，而通过风险数据建模，应用在投保前风险排查、承保中风险管控及理赔时风险识别和反欺诈等全业务链条还非常有限。在投保环节，可以利用数据搭建风险评估模型，筛查高风险客户，对大概率产生负价值的客户采用拒保或者提高保费的方式以减少损失。以互联网场景下的意外险和健康险为例，由于投保手续较为简单，很多产品免体检，只需要填写投保人基本信息即可，这些业务中，很容易出现投保人隐瞒病情、造假家庭收入的情况，逆向选择甚至欺诈的可能性非常大。因此在投保场景下可以利用数据进行多维分析，及时发现高风险投保客户，避免欺诈行为的发生。在承保运营环节，相比较传统风控，大数据风控让保险机构对保险用户的动态跟踪反馈，定期对承保中用户信息进行维护，更新用户风险指数。此外，在加强用户信息安全管理和隐私方面，保险公司借助大数据和人工智能（如设备指纹、IP 画像、机器行为识别等工具）加以防范，在回访环节，根据用户情况及其手机在网状态选择拨打方式及话术，更有利于提高回访效率，提升客户体验。在理赔环节，大数据风控先通过构建模型的方式筛查出疑似欺诈的高风险案件，然后再人工重点审核和调查，减少现场查勘误差，提高查勘效率。除了风险管控，通过数据赋能业务还可以落地在其他几个重点保险场景中，包括产品创新、风险定价、精准获客。接下来我们展开说明下数据赋能这些场景的形式和实现逻辑。
懂行的老哥一看这个小标题，就知道我要以排行榜作为切入点，去讲 Redis 的 zset 了。
employee_id 是这个表的主键。 此表的每一行给出了雇员id ，名字和薪水。
字节跳动面试题 历经4面，“跳进”字节跳动 字节跳动一面： 自我介绍 tcp和udp区别，应用场景 tcp三次握手，为什么有第三次？ 讲一下get和post区别，其他命令 讲一下进程和线程区别，什么时候用多线程？怎么保证线程安全？ synchronized的使用，是对什么加锁？ 栈和队列，怎么用栈实现队列？ 垃圾回收算法，复制算法中存活对象太多怎么办？ 可达性分析，GC Root可以是哪些对象？ hashmap底层实现，put get过程，扩容，为什么容量为2的倍数？ java基本类型，基本类型间的转换(s
1、编写一个 SQL 查询，获取 Employee 表中第二高的薪水（Salary） 。
SQL Server医疗信息管理系统数据库【英文版-源码】–（Medical Management System Database）
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 ！
存储过程（Stored Procedure）是在大型数据库系统中，一组为了完成特定功能的SQL 语句集，它存储在数据库中，一次编译后永久有效，用户通过指定存储过程的名字并给出参数（如果该存储过程带有参数）来执行它。存储过程是数据库中的一个重要对象。在数据量特别庞大的情况下利用存储过程能达到倍速的效率提升
在上一个内容中,我们讨论了关于MYSQL INSTANCE 针对大量数据的对策，以及基本的策略，
The world is moving so fast that the person who says it can't be done is generally interrupted by someone doing it.
字符组有时也被称为方括号表达式（bracketed expression）。字符组有助于匹配特定字符或者特定的字符序列。它们可以像字符简写式那样代表一大批字符，比如 \d 匹配的字符与 [0-9] 所匹配的字符一样。但字符组更有针对性，因此用途比简写式更广。下面是一些字符组简单例子。
存储过程是数据库存储的一个重要的功能，MySQL在5.0以前的版本不支持存储过程，存储过程可以在大大提高数据库处理速度的同时提高数据库编程的灵活性。 1、什么是存储过程？ 存储过程是一组为了完成特定功能的SQL语句集合。使用存储过程的目的是将常用或复杂的工作预先用SQL语句写好并用一个指定名称存储起来，这个过程经编译和优化后存储在数据库服务器中，因此成为存储过程。当以后需要数据库提供与定义好的存储过程的功能相同的服务时，只需要调用“CALL 存储过程名字”即可自动完成。
讨论：MySQL本身没有提供中位数函数。网上有许多写法，基本是笛卡尔积与窗口函数两类，但都不是很理想。
说起来开始进行面试是年前倒数第二周，上午9点，我还在去公司的公交上，突然收到蚂蚁的面试电话，其实算不上真正的面试。面试官只是和我聊了下他们在做的事情（主要是做双十一这里大促的稳定性保障，偏中间件吧），说的很详细，然后和我沟通了下是否有兴趣，我表示有兴趣，后面就收到正式面试的通知，最后没选择去蚂蚁表示抱歉。
作者：tayroctang，腾讯 PCG 后台开发工程师 本文从 5W1H 角度介绍了分库分表手段，其在解决如 IO 瓶颈、读写性能、物理存储瓶颈、内存瓶颈、单机故障影响面等问题的同时也带来如事务性、主键冲突、跨库 join、跨库聚合查询等问题。anyway，在综合业务场景考虑，正如缓存的使用一样，本着非必须勿使用原则。如数据库确实成为性能瓶颈时，在设计分库分表方案时也应充分考虑方案的扩展性，或者考虑采用成熟热门的分布式数据库解决方案，如 TiDB。 阅读此文你将了解： 什么是分库分表以及为什么分库分表 如
使用Sharding-JDBC完成对订单表的水平分表，通过快速入门程序的开发，快速体验Sharding-JDBC的使用。人工创建两张表，t_order_1和t_order_2，这张表是订单表替换后的表，通过Shading-JDBC向订单表插入数据，按照一定的分片规则，主键为偶数的尽入t_order_1，另一部分数据进入t_order_2，通过Shading-Jdbc查询数据，根据SQL语句的内容从t_order_1或order_2查询数据。
视频地址: https://www.bilibili.com/video/BV1zy4y1m7ZS/
在数组中我们常有$data[‘name’]显示出来，如果我在数据表的设计时添加了备注名Comment，那么能不能查询出所有的备注输出一下个数组，再find()一个数组也输出来，传递两个数组，再一个显示出来。
当今社会是一个信息大爆炸的社会，大家都在用各类应用软件，也因此产生了大量的数据，企业把这些数据当做宝贝，然而这些被视为宝贝的数据往往是我们技术人员的烦恼，这些海量的数据存储和访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，然后传统的数据库又是存在不足的。单个数据库是存在性能瓶颈的，并且扩展起来十分困难，在当今这个大数据的时代，我们就必须要解决这样的问题。如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是要收费的。所以我们一般转向第三方的软件，使用这些软件来给我们的数据做数据切分，将原本一台数据库上的数据，分散到多台数据库中，降低每一个单体数据库的负载。那么我们如何做数据切分呢？接下来，跟着老猫来看一下切分的方案。
Oushu Database（简称OushuDB）是新一代极速云数仓，让企业用户轻松构建核心数仓、数据集市、实时数仓以及湖仓一体数据平台。OushuDB由国人自主研发，符合国家信创标准；通过计算存储分离架构解决了传统数据仓库高成本、高门槛、难维护、难扩展的问题。同时支持各大公有云和私有云。
上一篇存储过程&自定义函数，对存储过程和自定义函数做了一个简单的介绍，但是如何能够写出复杂的存储过程和函数呢？
前言：当业务数据达到一定量级(比如：mysql单表记录量>1千万)后，通常会考虑“分库分表”将数据分散到不同的库或表中，这样可以大大提高读/写性能。但是问题来了，对于 select * from table limit offset , pagesize 这种分页方式，原来一条语句就可以简单搞定的事情会变得很复杂，本文将与大家一起探讨分库分表后”分页”面临的新问题。
分析一下：数据库中性别用数字表示的，我们需要将其转换为（男、女），可以使用if函数。
https://shardingsphere.apache.org/document/5.1.1/cn/features/sharding/concept/inline-expression/
LINQ 是 Lanuage Integrated Query 的缩写，即“语言集成查询”的意思。众所周知，做软件开发离不开数据的，你肯定听过SQL数据库、Oracle数据库或本地XML文档等。每种数据源都有自己的查询语言，例如SQL数据库有自己的SQL语言，。LINQ的提出就是为了提供一种跨越各种数据源的统一的查询方式，它主要包括四个组件——Linq to Objects、Linq to XML、Linq to DataSet 和 Linq to SQL
大家好，我是程序员田螺。最近有位读者去面试了oppo，给大家整理了面试真题的答案。希望对大家有帮助哈，一起学习，一起进步。
对于第 i 次查询，有 val = queries[i][0], index = queries[i][1]，我们会把 val 加到 A[index] 上。 然后，第 i 次查询的答案是 A 中偶数值的和。
好了，目前我们已经大概理解了什么是 用户变量，然后我们就可以开始学习使用 用户变量 来进行 参数传递 的使用了。
Express方法源于 HTTP 方法之一，附加到 express 类的实例。它可请求的方法包括：
23. 总成绩大于150分，且数学大于等于70，且年龄大于等于19岁的学生的平均成绩是多少？
公司最近在搞服务分离，数据切分的工作，因为订单和订单项表的数据量实在过大，而且每天都是以50万的数据量在增长，基于现状，项目组决定采用分库的方式来解决当前遇到的问题。
结合实例分析了自增值保存在哪里，自增值的修改策略，以及自增值不连续的四个场景，希望对各位小伙伴们有所帮助~
不知道是不是因为mysql(6.0)的版本问题，还是各版本都是这种情况，mysql中创建联合主键，联合主键列名之外不可以用单引号括上，否则出现错误，无法创建，报错是该列在表中不存在。例子代码如下：
一个 n * n 的二维网络 board 仅由 0 和 1 组成 。每次移动，你能任意交换两列或是两行的位置。
Sharding-Proxy是一个分布式数据库中间件，定位为透明化的数据库代理端。作为开发人员可以完全把它当成数据库，而它具体的分片规则在Sharding-Proxy中配置。它的整体架构图如下：
几乎每一个分布式系统，都会给用户提供自定义路由的功能。因为，仅通过range、mod、hash等方法，很大概率已经满足不了用户的需求。下面以一个实际场景为例，说一下数据路由的思路。
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