其中： (@i:=@i+1)代表定义一个变量，每次增加1，整体业务就是查询表数据同时根据sales_performance倒序后赋予排名。
MySQL 在 8.0 的版本推出了窗口函数，我们可以很方便地使用 row_number() 函数生成序号。
前缀索引会使覆盖索引失效，额外增加回表的消耗，如果前缀索引的长度选择区分度不高，会额外导致扫描行数增加。
如果不查询表中所有的列，尽量避免使用 SELECT *，因为它会进行全表扫描，不能有效利用索引，增大了数据库服务器的负担，以及它与应用程序客户端之间的网络 IO 开销。
MySQL从5.7版本直接跳跃发布了8.0版本 ，可见这是一个令人兴奋的里程碑版本。MySQL 8 版本在功能上做了显著的改进与增强，开发者对 MySQL 的源代码进行了重构，最突出的一点是多 MySQL Optimizer 优化器进行了改进。不仅在速度上得到了改善，还为用户带来了更好的性能和更棒的体验。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 MySQL 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，在快速视频学习一遍之后发现了许多需要补充的点，比如三次握手的连接和Mysql的内部交互流程等等，关于后续的章节也会整合多篇文章后续会陆续发布。
ClickHouse 20.8.2.3 版本新增加了 MaterializeMySQL 的 database 引擎，该 database 能 映射到 MySQL 中的某个 database ，并自动在 ClickHouse 中创建对应的ReplacingMergeTree。ClickHouse 服务做为 MySQL 副本，读取 Binlog 并执行 DDL 和 DML 请求，实现了基于 MySQL Binlog 机制的业务数据库实时同步功能。
mysql查询优化的方法有很多种，explain是工作当中用的比较多的一种检查方式。explain翻译即解释，就是看mysql语句的查询解释计划，从解释计划我们能很清楚的看到解释的语句有没有合理用到索
数据库一般采用Master-Slave复制模式的MySQL架构，只能够对数据库的读进行扩展，而对数据库的写入操作还是集中在Master上，并且单个Master挂载的Slave也不可能无限制多，Slave的数量受到Master能力和负载的限制。
本文作者王良辰，京东中台架构师，擅长分布式系统及高可用、高并发系统架构与设计。曾经为企业开发过多个通用脚手架，推崇以技术手段提升开发效率、约束开发行为。
对于互联网公司来说，随着用户量和数据量的不断增加，慢查询是无法避免的问题。一般情况下如果出现慢查询，意味着接口响应慢、接口超时等问题。如果是高并发的场景，可能会出现数据库连接被占满的情况，直接导致服务不可用。
1000万行数据，由10万个用户+每用户100条记录组成，同样使用书中所提及的构造序列的表值函数轻松构造完成。
这家公司的真名就叫做“三藏”，和我的名字“悟空”很契合，唐三藏给悟空面试，合情合理，还带有一丝趣味，所以我就去面试了。三藏公司是一家小厂，技术负责人面的我，欲知面试结果，文末揭晓。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说clickhouse同步mysql数据_clickhouse查询,希望能够帮助大家进步!!!
上节已经学会对MySQL进行简单的增删改查了，那么，我们如何实现用Java来对数据库操作增删改呢。
每个binlog文件都有编号，从最早的3位数（没错，很老的版本只有3位数~），到现在扩展到6位数，从000001开始计数。 但我打赌，你一定不知道这个序号最大可以跑到多少。
在我们知数堂的MySQL DBA课上讲到binlog序号是从000001开始，这时有细心的同学问到，是不是这个序号达到999999后，binlog就要重新开始了？
删库跑路也是个老梗了，可见在运维数据库的过程中误删除数据，或者开发的代码有bug，造成数据的误删除屡见不鲜。不过现在也有许多用于恢复或预防误删除的方案，例如SQL管理系统，将要执行的SQL先交由管理员审核，然后由管理员备份一个镜像数据库，在镜像上执行该SQL，并在执行后还原镜像。这样经过层层把关就可以大大减小出现误操作的几率。
Mysql，它自己有一个master-slave功能，可以实现主库与从库数据的自动同步，是基于二进制日志复制来实现的。在主库进行的写操作，会形成二进制日志，然后Mysql会把这个日志异步的同步到从库上，从库再自动执行一遍这个二进制日志，那么数据就跟主库一致了。
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用（该查询可以利用的索引，如果没有任何索引显示 null）
此前我们介绍过 MySQL 性能优化的相关内容： Mysql Innodb 性能优化
前言 在之前的文章《聊聊Mysql优化之索引优化》中，笔者简单介绍了Mysql索引优化的原理和一些使用场景，然而Mysql索引优化的内容还远远不止这些。在实际工作中，我们有时候会碰到明明已经建了索引，但是查询速度还是上不去的问题，这时候就要当心了，有可能你的查询语句根本就没使用到索引，因为Mysql索引在某些情况下会失效，今天我将为大家介绍下Mysql索引优化中不得不提防的坑。 为了方便下文讲解，我们先建2张表：user表和address表（由于不同MySQL版本与执行引擎的优化方法不一样，所以本文所举的例
显示这一行的数据是关于哪张表的，有时不是真实的表名字,看到的是derivedx(x是个数字,我的理解是第几步执行的结果)
在mysql中，索引就是帮助mysql快速找到某条数据的一种数据结构，它是排好序的，独立于mysql表数据之外的。
哈喽大家好，之前由于公司备战618，导致鸽了一段时间，不好意思哈，以后会持续输出技术文档，可以和大家一起进步。接下来会分享下JVM、redis的设计与实现、分布式缓存的设计、mysql中innoDB的原理以及重点的来了-如何设计、开发、调优一个jd618 qps70W+的接口（本人实操，绝对干货）。好了，不多说，把未完成的继续。开始我们系列八的讲解。
随着文本生成图像的语言模型兴起，SolidUI想帮人们快速构建可视化工具，可视化内容包括2D,3D,3D场景，从而快速构三维数据演示场景。SolidUI 是一个创新的项目，旨在将自然语言处理（NLP）与计算机图形学相结合，实现文生图功能。通过构建自研的文生图语言模型，SolidUI 利用 RLHF (Reinforcement Learning Human Feedback) 流程实现从文本描述到图形生成的过程。
在 2020 年 8 月 3 日 推出的《Java 开发手册嵩山版》后历经了 18 个月阿里又推出了《Java 开发手册黄山版》。想必每个 Java 程序员应该都会关注阿里推出的《Java 开发手册》，个人觉得这份开发手册短小精干，非常实用。在整个手册中可以逐步地学到知识（手册背不下来，只能逐步的吸收，并尽量付诸实践），也可以从知识的表面理解一些更深层的思想。其实之前我做 PHP 的时候，就对这份手册非常的喜欢。因此手册有更新，我把更新的规约摘录在这里，方便阅读，方便学习。
该列的值是select查询中的序号，比如：1、2、3、4等，它决定了表的执行顺序。
想要优化 MySQL 查询，就必须要弄清楚 MySQL 在执行查询的时候到底做了哪些事，包含哪些子任务。每一项子任务都可能会导致查询缓慢。MySQL 执行查询的流程如下：
这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数，以供参考，需要深入学习的可以参看对应类的源代码。
根据其中的关键字180117094502ord37425097，在WireShark搜索抓包结果，filter填写：
ps：modify只能改字段数据类型完整约束，不能改字段名，但是change可以！
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。
KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE有所理解。
命名规则：表名_字段名 1、需要加索引的字段，要在where条件中 2、数据量少的字段不需要加索引 3、如果where条件中是OR关系，加索引不起作用 4、符合最左原则
导读：Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
在说 MVCC（Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制）原理之前，先一起看看一个例子。
Sqoop 是一款开源的工具，主要用于在 Hadoop(Hive) 与传统的数据库 (mysql,postgresql,...) 间进行数据的高校传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL,Oracle,Postgres等）中的数据导入到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。 Sqoop 项目开始于 2009 年，最早是作为 Hadoop 的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop 独立成为一个 Apache 顶级项目。 Sqoop2 的最新版本是 1.99.7。请注意，2 与 1 不兼容，且特征不完整，它并不打算用于生产部署。
分享过很多小厂和大厂的后端面经，这次来分享互联网中厂的面经，面试难度也是刚好介于大厂和小厂之间。
分布式架构下，唯一序列号生成是我们在设计一个系统，尤其是数据库使用分库分表的时候常常会遇见的问题。当分成若干个sharding表后，如何能够快速拿到一个唯一序列号，是经常遇到的问题。
EXPLAIN 工具能用于获取查询执行计划，即分析 MySQL 如何执行一个 SQL 语句。我们可以通过使用EXPLAIN 去模拟优化器执行 SQL 语句，从而分析 SQL 语句有没有使用索引、是否采用全表扫描方式、判断能否更进一步优化等。我们可以根据EXPLAIN 输出的数据来分析如何优化查询语句，提升查询语句的性能瓶颈。
提到“索引”这个概念，读者大致都能说出“提升查询速度”，但若是更进一步的问“如何实现提升查询速度？底层原理是什么？”，读者也许就止步于此了。那么本篇文章就带领读者探寻一下索引是如何做到快速查询的。
数据索引就好比新华字典的音序表。它是对数据表中一列或者多列的值进行排序后的一种结构，其作用就是提高表中数据的查询速度。
存储引擎:可以看作是数据表存储数据的一种格式，不同的格式具有的特性也各不相同。 举例说明:只有InnoDB存储引擎支持事务、外键、行级锁等特性，而MyISAM则支持压缩机制等特性。 存储引擎的特点:本身是MySQL数据库服务器的底层组件之一，最大的特点是采用“可插拔”的存储引擎架构。 “可插拔”的理解:指的是对正在运行的MySQL服务器依然可根据实际需求使用特定语句加载（插入，INSTALL PLUGIN语句）或卸载（拔出，UNINSTALL PLUGIN语句）所需的存储引擎文件。
InnoDB 日志文件的作用 Innodb 数据表崩溃后，再次启动时，MySQL会扫描日志文件，看哪些记录不在表空间中，对其进行 redo 操作，从而完成数据恢复 Innodb 日志文件的大小可以通过参数 innodb_log_file_size 来设置 这个值如果太小，会增加checkpoint，导致刷新磁盘的次数增加，影响数据库性能 如果太大，会让数据恢复过程变慢，便增加了数据库不可用的时间 所以，设置一个合适的日志大小是比较重要的 如何计算出合适的日志大小 思路 设为多大是合适，没有明确的定义，但有一
我们先了解一下explain语法和相关理论知识。 语法： EXPLAIN SELECT select_options;
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