对于需要批量插入数据库的场景，如果采用循环遍历单次插入的话，数据量大时效率较慢，故建议采用批量插入
作者介绍：李明，腾讯云数据库架构师华南区负责人，曾在某专业数据库服务商、51job任职DBA。
随着大数据时代的到来，数据量动辄PB级，因此亟需一种低成本、高稳定性的实时数仓解决方案来支持海量数据的OLAP查询需求，Apache Hudi[1]应运而生。Hudi借助与存放在廉价的分布式文件系统之中列式存储文件，并将其元数据信息存放在Hive元数据库中与传统查询引擎Hive、Presto、Spark等整合，完美地实现了计算与存储的分离。Hudi数据湖方案比传统的Hive数仓的优势是加入了数据实时同步功能， 可以通过最新的Flink流计算引擎来以最小的成实现数据实时同步。本质来说Hudi是整合现有的技术方案实现的，属于新瓶装旧酒，Hudi内部需要整合各种组件（存储、Indexer、Compaction，文件分区），为了达到通用及灵活性，每个组件会有大量的配置参数需要设置，且各种组件 的配置是有关联性的，所以对与新手来说要构建一个生产环境中可用的数据库方案，面对一大堆配置往往会望而却步。本文就向大家介绍如何通过TIS来改善Hudi数据湖实例构建流程，从而大幅提高工作效率。
MyBatis是一个优秀的持久层框架，提供了灵活的SQL映射和强大的数据库访问能力。在实际应用中，对于批量插入（saveBatch）这类操作，性能往往是关注的焦点。本文将深入讨论MyBatis中saveBatch操作的性能调优，通过代码示例和分析，帮助开发者在实践中优化批量插入操作的性能。
小数据量时6中批量更新效率不太明显,根据项目选择合适的即可,以1万条为准做个效率比较,效率从高到低一次排名如下
人资绩效系统数据预处理平台，负责接收所有上游业务量数据。具有数据量大、非结构化数据、更新单个业务量数据，查询性能要求高等特性。通常技术上可以选择OSS、MySql数据库、ES等存储方案。其中OSS云存储方案，查询性能与更新单个业务量数据上无法满足。MySql数据库如果每对接一种业务量创建一个表的方式，对于更新查询等方面复杂度较高，不利于系统扩展。而ES存储量与查询量都可以满足，但更新单个字段不够友好，且ES成本较高。
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：
熟悉 Elastic Stack 的小伙伴对上面的图会感觉并不新鲜，对其中的技术栈也如数家珍，如下图一把梭走起：
消息队列的一个典型应用就是通过异步处理方式，来解决某些场景下的高并发问题 例如日志的收集，特点是数据量大，并发压力大，不宜直接插入数据库，但实时性要求不高，所以适合使用消息队列缓存日志信息，然后批量进行处理 基本思路 （1）日志信息插入队列缓存 （2）定时读取缓存 批量入库 实现 下面是简单的伪代码示例 （1）日志入队 并发量很高，处理过程应尽量简洁 可以做成接口，供日志记录程序调用 //取得日志信息 var info = getinfo(); //添加时间戳 info += "|"
现在周围的人都在做微商，如果每天订单量大的话，大量的时间会花费在给顾客快递单号的事情上。
phpmyadmin 上的高级配置不要点，否则会炸，解决办法，删除所有新建的表，然后重装PHPmyadmin即可。
摘要：很多 DBA 和开发同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。最近了解到一款实时数据同步工具 Tapdata Cloud，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到Elasticsearch，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
Online analytical processing (OLAP) is a system for performing multi-dimensional analysis at high speeds on large volumes of data. Typically, this data is from adata warehouse, data mart or some other centralized data store. OLAP is ideal fordata mining, business intelligence and complex analytical calculations, as well as business reporting functions like financial analysis, budgeting and sales forecasting.
各位小伙伴好久不见，时光荏苒，不知不觉已经来到了寒风刺骨的冬天，今天出门差点把自己冻废在路上。在这寒冷的冬天，我带着我对程序探究的热情，来温暖这个寒冷的冬天。虽然好久不见，迫于生计，还是要一有时间就要总结的。
最快的速度把10亿条数据导入到数据库，首先需要和面试官明确一下，10亿条数据什么形式存在哪里，每条数据多大，是否有序导入，是否不能重复，数据库是否是MySQL？
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到Hazelcast Cloud，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题。结合一些理论知识，通过大量实验，文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响、如何影响以及如何缩小影响等有关内容。
本文根据 PingCAP DevCon 2021 上来自微众银行资深数据库架构师黄蔚的分享整理而成，主要阐述 TiDB 在微众银行的应用实践，包括微众银行选择 TiDB 的背景和 TiDB 的部署架构，以及 TiDB 在贷款核心批量场景的应用，最后分享了基于 TiDB 优化方案的最佳实践和未来规划。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到 Kafka ，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
批量大小Lot size是SAP ERP系统中MRP运算时用来计算计划订单/采购申请的数量的一个程序配置。物料主数据中MRP 1的批量大小，就是为物料确定一个计算获取数量的程序，以确定该物料在进行MRP运算时计算数量的算法。
最近在做一个批量数据导入到MySQL数据库的功能，从批量导入就可以知道，这样的数据在插入数据库之前是不会进行重复判断的，因此只有在全部数据导入进去以后在执行一条语句进行删除，保证数据唯一性。
这一篇主要来分析下如何选择普通索引和唯一索引，以及他们在查询时候的原理。
在介绍Lambda和Kappa架构之前，我们先回顾一下数据仓库的发展历程： 传送门-数据仓库发展历程
不够快！还不够快？ 在 NLP 和 CV 任务上，为了加速神经网络的训练，借助 32K 的批量大小（batch size）和 8 块 GPU，只需 14 分钟就完成 ImageNet 的训练，76 分钟完成 Bert 的训练。研究人员对训练速度的渴望从来没有停止过。 那，只用 1 块 GPU 够不够？在推荐系统上，不仅可以，还能将批量大小继续提升！ 最近，字节跳动AML（应用机器学习团队）和新加坡国立大学的研究人员提出了一个新的优化方法 CowClip，在公开点击率预测数据集 Criteo 上最高支持 12
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
针对上面第一种情况，很容易从字面意义就得出是读取超时。然而查询资料 JDBC 存在多种 timeout,仔细研究了一下，梳理一下。
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源、李亚洲、路雪 自 Facebook 发布 1 小时训练 ImageNet 论文以来，很多研究者都在关注如何使用并行训练来提高深度学习的训练速度。Facebook 提出了一种提高批量大小的分布式同步 SGD 训练方法，而 Yang You 等人在 Facebook 的论文上更进一步采用层级对应的适应率缩放（LARS）来对每一层网络使用不同的学习率。他们在 AlexNet 和 ResNet-50 模型上分别实现了 8129 和 32768 的批量大小，而且在加速训练的
回顾以前写的项目，发现在规范的时候，还是可以做点骚操作的。 假使以后还有新的项目用到了MySQL，那么肯定是要实践一番的。 为了准备，创建测试数据表（建表语句中默认使用utf8mb4以及utf8mb4_unicode_ci，感兴趣的读者可以自行搜索这两个配置）：
选自UC Berkeley 机器之心编译 参与：李泽南、蒋思源 今年 6 月，Facebook 实现 1 小时训练 ImageNet 的成绩之后，通过增加批量大小以加快并行训练速度的方式引发了人们的关注。最近 UC Berkeley 的研究人员们为我们展示了 24 分钟训练 ImageNet 的成绩，他们将批量大小增加到了 32k。研究人员表示，在同样成绩下，新的方法使用的计算设备成本（120 万美元）大大低于 Facebook（410 万美元）。 对于深度学习应用而言，模型、数据集越大，结果就越精确，但同
每天都在千变万化 你看那潮起潮落人来了又走了 路边树又冒了新芽 你叹这世间多情的人 他们的故事都太认真 你看那多情人放不下 得不到也忘不了 不过是庸人自扰
给PB新手用户的一点小建议，PbootCMS网站内容管理系统默认的数据库是Sqlite。
在很多实时数据处理的场景中，都需要用到流式处理（Stream Process）框架，Spark也包含了两个完整的流式处理框架Spark Streaming和Structured Streaming（Spark 2.0出现），先阐述流式处理框架，之后介绍Spark Streaming框架使用。
1、select语句可以用回车分隔sql=”select * from article where id=1″和sql=”select * from article where id=1″，都可以得到正确的结果，但有时分开写或许能更明了一点，特别是当sql语句比较长时
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源 由于近来互联网数据越来越大，深度学习模型越来越复杂，执行训练的时间也越来长。因此近日 Facebook 提出了一种将批量大小提高的分布式同步 SGD 训练方法，希望能有助于解决越来越长的训练时间。以下机器之心对该文论进行了部分编译，该论文详细内容请查看论文链接。 论文：Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour 论文链接：https://research.fb.com/wp-content
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ADB MySQL，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
3、所有表必须使用Innodb存储引擎 没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb）。 Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好。 4、每个Innodb表必须有个主键 Innodb是一种索引组织表：数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引，但是表的存储顺序只能有一种。 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的
本文公众号来源：捡田螺的小男孩 作者：捡田螺的小男孩 本文已收录至我的GitHub
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ClickHouse，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
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此文重点讲述埋点的数据模型、数据格式、数据实时采集、加工、存储及用户关联。关于用户行为分析的概念、意义以及埋点相关的东西此文不作赘述
随机梯度下降是训练深度学习模型的主要方法。
尽管 BERT效果惊人，但它所需的计算量非常大，原作者在论文中也表示每次只能预测 15% 的词，因此模型收敛得非常慢。如果我们想保留这种 Mask 机制，那么就需要寻找另一种加速方法了。
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