原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). limit限制的是从结果集的 m 位置处取出 n 条输出,其余抛弃.
在很多时候，我们需要通过SQL语句来查看MySQL执行SQL的情况，例如查看SQL执行队列，是否存在慢查询等等。
《大数据量下，58同城mysql实践》 WOT（World Of Tech）2015，互联网运维与开发者大会将在北京举行，会上58同城将分享《大数据量下，58同城mysql实战》的主题，干货分享抢先看
作为技术人，我是不怎么八卦的，奈何这次国家重拳整理的是“大数据乱象”，manor作为大数据专业的学生，不得不关注此次的滴滴事件。
博主这里的大数据量、高并发业务处理优化基于博主线上项目实践以及全网资料整理而来，在这里分享给大家
之前的文章有介绍过怎么在Kubernetes上快速搭建大数据基础环境，这里就不重复介绍了。安装完后，可以看到如下图各个基础服务都启动完成。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何使用 Windowing TVF 配合聚合函数，实时调整乱序数据，经过聚合分析后存入 MySQL 中。 前置准备 创建流计算 Oceanu
WOT(World Of Tech)2015，互联网运维与开发者大会将在北京举行，会上58同城将分享《大数据量下，58同城mysql实战》的主题，干货分享抢先看。 1)基本概念 2)常见问题及
---- 一、Scala简介 scala是运行在JVM上的多范式编程语言，同时支持面向对象和面向函数编程 多范式：就是包含多种编程思想。目前主流的编程思想有4中，即面向对象、面向过程、面向函数、以及泛型 面向函数一句话形容：函数也是一个对象，可以作为参数进行传递。 也就是： 面向对象 ：传递的参数是具体的对象或者值 函数式编程：传递的参数可以是一个函数（处理逻辑） 运行在JVM之上： Scala程序编译执行流程 就像学习MapReduce中, 各种序列化器. 类比一下, 比如: IntWritab
MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，具有强大的数据存储和查询功能。在某些情况下，我们需要以一种逐行或逐批处理的方式来访问查询结果集，这时MySQL游标（Cursor）就派上了用场。本文将深入探讨MySQL游标的作用、用法以及适用场景，帮助您更好地理解和应用这一数据库技术。
平常我们使用 hive或者 mysql时，一般聚合函数用的比较多。但对于某些偏分析的需求，group by可能很费力，子查询很多，这个时候就需要使用窗口分析函数了~ 注：hive、oracle提供开窗函数，mysql8之前版本不提供，但Oracle发布的 MySQL 8.0版本支持窗口函数（over）和公用表表达式（with）这两个重要的功能！
在scala专栏已经写过两篇博文,为大家详细地介绍了如何在windows上安装scala并与IDEA进行集成。
scala简介 scala是运行在`JVM`上的多范式编程语言，同时支持面向对象和面向函数编程 早期，scala刚出现的时候，并没有怎么引起重视，随着Spark和Kafka这样基于scala的 大数
解决：统一使用BashOperator或者PythonOperator，将对应程序封装在脚本中
一般我们分析大数据，也许会想到Spark、Storm，但前提得会JAVA等编程语言，不然拿到数据也无法做分析。而Hive而解决了这个问题，只需要会Sql语言即可做mapreduce的大数据分析任务。今天我们创建测试数据用Hive进行mapreduce的实际分析。
一早醒来，魔都湛蓝的天空，暑气未消的阳光，一扫前几日狂风暴雨的阴霾。品着自己煮的咖啡，吃上一口朱家角寄来的苏荷月饼，人生真赞！
之前听 CSDN 头牌博主 @沉默王二 说过一句话，我觉得十分在理：处在互联网时代，是一种幸福，因为各式各样的信息非常容易触达，如果掌握了信息筛选的能力，就真的是“运筹帷幄之中，决胜千里之外”。就像现在各行业都内卷不断，我们要从中破圈，只有想办法提升自己的竞争力！例如备战面试，广泛无脑地刷题只会消耗完你最后一丝精力，而多刷别人总结复盘记录下来的面经，有利于我们为下一次的“跨越”做好准备！
在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。
上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。
昨天，群里有一个网友问我关于 MySQL 大数据量分页的问题。有人回答说用缓存 Redis，这个就比较麻烦了。而且别人问的是 MySQL 分页，而不是架构如何设计！
但在大数据量的情况下，分页查询是否存在效率问题？怎样分析SQL效率？如何优化分页查询效率？
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
本文是我从业多年开发生涯中针对线上业务的处理经验总结而来，这些业务或多或少相信大家都遇到过，因此在这里分享给大家，大家也可以看看是不是遇到过类似场景。本文大纲如下，
◆ 分表分库 上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。 这里先介绍一下真实的业务场景，而后依次介绍拆分存储时如何进行技术选型、分表分库的实现思路是什么，以及分表分库存在哪些不足。 接下来进入业务场景介绍。 ◆ 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写 这次项目的对象是电商系统。该系统中大数据量的实体有两个：用户和订单。每个实体涵盖的数据量见表3-1。 表3-1 数据量 某天，领导召集IT部门人员开会，说：“根据市场
今天给大家分享一篇关于对账系统设计的文章，出自在支付行业摸爬滚打好几年的小黑哥之手。
and it is producing the correct results however they are not in the correct order.
在大数据时代，SQL作为数据分析的通用语言，其在处理海量数据集时的作用尤为重要。传统的RDBMS在面对TB乃至PB级别的数据时，往往会因性能瓶颈和扩展性限制而显得力不从心。因此，为适应大数据场景，Apache Hive、Presto（现更名为Trino）等专门针对大数据查询优化的工具应运而生，它们不仅保留了SQL的易用性，还引入了诸多创新技术以实现对大规模数据的高效查询。本文将深入剖析Hive、Presto（Trino）的特点、应用场景，并通过丰富的代码示例展示如何在大数据环境中利用这些工具进行高性能SQL查询。
可视化可以借助kibana实现。这里就体现出elkstack的优势，logstash完成基础数据同步，es完成数据存储和检索，kibana完成数据可视化。
无意间在简书上浏览的时候看到一篇写数据库查询的练习题，其实也好无奈，大数据啊大数据，自从看了几天有关编程和程序员方面的文章，首页推荐的内容都是关于这样的技术贴，太那啥了，想看点小故事小情感类的文章都要自己搜，好吧。今天没有小故事，可能会比较枯燥（毕竟数据库嘛）
哈喽，大家好，最近换了工作，为了更快的熟悉新环境，大部分精力都在学习公司的项目业务以及技术，所以公众号更新就少了（非常感谢各位依旧关注），但是我又学到了一些新的技术哈哈~~，又整理了一遍分享给各位。
摘要：ClickHouse 挺好用的，但是这些坑防不胜防，用过的才懂。本篇文章将持续更新...
方法5: 利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元组,避免全表扫描
但是，MySQL实际执行查询的顺序与书写顺序不同。MySQL优化器会根据内部算法和数据统计信息来决定最佳的执行顺序。以下是MySQL查询语句各个子句的实际执行顺序：
在当今这个互联网的时代无非要解决两大难题，其一是信息安全，其二就是数据的存储。而信息安全则是在数据存储的基础之上。一个公司从刚开始成立到发展成一个有上百人甚至上千人团队的时候，公司的业务量是呈上升趋势，客户及用户也会越来越多；之前设计的表结构可能会显得不合理，表与表之间的联系没有一个稳定的业务功能划分，从而表现出来的是相关表的备用字段越来越不够用甚至新加字段，最坏的情况就是不同业务表之间会有数据冗杂。从而暴露出一些设计的问题，这也就是SQL优化点之一：数据库表结构设计的合理性。近年来大数据越来越火，而大数据也是为了解决数据的存储的手段之一，其目的是从海量的数据中收集到有价值的信息然后存储到数据库中，因为数据量大传统的数据库无法储存那么多的信息所以需要分析有价值的信息后再做决定是否持久化。
从这个题目来看，其实包含了两个要求，第一个要求就是：从MySQL数据表中查询一条随机的记录。第二个要求就是要保证效率最高。
造成慢SQL可能的原因 无索引或者索引失效 索引失效的情况:https://www.chenmx.net/?p=316 锁等待 行锁是基于索引加的锁，如果我们在更新操作时，索引失效，行锁也会升级为表锁
我之前呆过一家创业工作，是做商城业务的，商城这种业务，表面上看起来涉及的业务简单，包括：用户、商品、库存、订单、购物车、支付、物流等业务。但是，细分下来，还是比较复杂的。这其中往往会牵扯到很多提升用户体验的潜在需求。例如：为用户推荐商品，这就涉及到用户的行为分析和大数据的精准推荐。如果说具体的技术的话，那肯定就包含了：用户行为日志埋点、采集、上报，大数据实时统计分析，用户画像，商品推荐等大数据技术。
很多小伙伴留言说让我写一些工作过程中的真实案例，写些啥呢？想来想去，写一篇我在以前公司从零开始到用户超千万的数据库架构升级演变的过程吧。
个人简介：Java领域新星创作者；阿里云技术博主、星级博主、专家博主；正在Java学习的路上摸爬滚打，记录学习的过程~ 个人主页：.29.的博客 学习社区：进去逛一逛~
随机获取一条记录是在数据库查询中常见的需求，特别在需要展示随机内容或者随机推荐的场景下。在 MySQL 中，有多种方法可以实现随机获取一条记录，每种方法都有其适用的情况和性能特点。在本文中，我们将探讨几种常用的方法，并推荐适合不同情况下的最佳方法。
欢迎光临猫头虎博主的技术小站，在这个数据驱动的时代，我们将一同探讨一个在现代软件开发领域日益重要的话题——地理空间查询与地理信息系统（GIS）。在移动互联网和物联网（IoT）的推动下，地理空间数据已成为数据分析和大数据处理的关键维度之一，涉及到众多场景如定位服务、路线规划、数据可视化等。接下来，我们将带领大家深入探讨如何在MySQL、PostgreSQL、Redis及MySQL 8这四种流行数据库中实现地理空间查询优化和地理数据分析。在这个全面的GIS技术指南中，我们将一起揭开数据背后的世界，发现地理空间查询在大数据分析中的无限可能！我们将探讨如何有效存储地理空间数据，实现高效的地理空间数据查询，以及如何进行精准的空间数据分析。让我们一起在这个数据科学和GIS技术交汇的旅程中，探索更多的知识和技能，挖掘地理空间数据背后的价值，开启地理信息科学的新篇章！
查询'admin','baxianwang','shigandang'三个用户的信息
基本概念: 可合并多个相似的选择查询结果的结果集，等同于将一个表追加到另一个表，从而实现将两个表的查询结果组合到一起，使用 Union 或 Union all。 注意: 这个合并是纵向合并，字段数不变，多个查询的结果合并。
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