在分布式数据库领域中，高性能＋强一致性事务是代表数据库水平高低的重要象征，这个领域的代表数据库是Google Cloud Spanner和Azure Cosmos DB以及Apple开源的FoundationDB，YugaByte DB是这个领域的另外一个开源数据库。以下为 YugaByte DB关于开发分布式SQL数据库技术挑战的分享。
select * from 表名 where to_days(时间字段名)=to_days(now());
阿里云RDS FOR MySQL（MySQL5.7版本）数据库业务表每月新增数据量超过千万,随着数据量持续增加,我们业务出现大表慢查询,在业务高峰期主业务表的慢查询需要几十秒严重影响业务
$sql="SELECT video_id,count(id)as n FROM rec_down WHERE UNIX_TIMESTAMP(NOW())-UNIX_TIMESTAMP(add_time)<=86400 group by video_id
线上有个定时任务，这个任务需要查询一个表几天范围内的一些数据做一些处理，每隔十分钟执行一次，直至成功。
今天select * from 表名 where to_days(时间字段名) = to_days(now());昨天SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( NOW( ) ) - TO_DAYS( 时间字段名) <= 1近7天SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) <= date(时间字段名)近30天SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 30
但客户需求场景更多是“t+1”形式，只需对当日、当周、当月数据进行分析，这些诉求仅离线分析就可满足。
所有数据来自【CSDN指数】 mysql、sqlserver、redis、oracle数据库使用率对比 从以下数据可得，最抢手的数据库依然是【mysql】，但是每年的【11】月份【oracle】的使用率会突然增高，说明很多国有企业年底查数据的时候都会对数据做一次大清洗。总体的【oracle】使用率应该也不低，实际上【mysql】活跃率是最高的。 在【双11】的时候，【Redis】的使用率也高出很多。 超级推荐啊，【CSDN指数】帮助你做未来规划。 目录 最近一个月数据： 最近半年： 最近一年数据：
在进行日期处理的时候，有时会需要计算一下两个日期之间相差几年零几个月，这里记录一下，如何用mysql数据库和java结合，准确的拿到两个日期之间的时间差。
某线上学习平台设置学员线上学习阶梯，新学员购买50节课为一个学习阶段，学习完想要进入下个阶段必须再次购买，即续费（假设所有学员只能续费一次）并且每个学员可选择不同老师进行学习。
在ElaticSearch里面，路由功能算是一个高级用法，大多数时候我们用的都是系统默认的路由功能，我们知道一个es索引可以分多个shard和每个shard又可以有多个replia，那么现在思考一个问
自 MySQL5.1.6起，增加了一个非常有特色的功能–事件调度器(Event Scheduler)，可以用做定时执行某些特定任务（例如：删除记录、对数据进行汇总等等），来取代原先只能由操作系统的计划任务来执行的工作。更值得一提的是MySQL的事件调度器可以精确到每秒钟执行一个任务，而操作系统的计划任务（如：Linux下的CRON或Windows下的任务计划）只能精确到每分钟执行一次。对于一些对数据实时性要求比较高的应用（例如：股票、赔率、比分等）就非常适合。
【迪B课堂】为腾讯云数据库产品经理迪B哥开设的面向数据库开发者、数据库运维人员、云端运维人员的系列培训课程，旨在帮助大家从入门到精通学习和使用数据库。
函数 字符函数 接收字符输入返回字符或者数值，dual是伪表 1. 把小写的字符转换成大小的字符 upper('smith') 2. 把大写字符变成小写字符 lower('SMITH') 3. 把首字
一、SQL on Hadoop 过去五年里，许多企业已慢慢开始接受Hadoop生态系统，将它用作其大数据分析堆栈的核心组件。尽管Hadoop生态系统的MapReduce组件是一个强大的典范，但随着时间的推移，MapReduce自身并不是连接存储在Hadoop生态系统中的数据的最简单途径，企业需要一种更简单的方式来连接要查询、分析、甚至要执行深度数据分析的数据，以便发掘存储在Hadoop中的所有数据的真正价值。SQL在帮助各类用户发掘数据的商业价值领域具有很长历史。 Hadoop上的SQL支持一开始是Apache Hive，一种类似于SQL的查询引擎，它将有限的SQL方言编译到MapReduce中。Hive对MapReduce的完全依赖会导致查询的很大延迟，其主要适用场景是批处理模式。另外，尽管Hive对于SQL的支持是好的开端，但对SQL的有限支持意味着精通SQL的用户忙于企业级使用案例时，将遇到严重的限制。它还暗示着庞大的基于标准SQL的工具生态系统无法利用Hive。值得庆幸的是，在为SQL on Hadoop提供更好的解决方案方面已取得长足进展。 1. 对一流的SQL on Hadoop方案应有什么期待 下表显示了一流的SQL on Hadoop所需要的功能以及企业如何可以将这些功能转变为商业利润。从传统上意义上说，这些功能中的大部分在分析数据仓库都能找到。
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。
前言： 接了一个小需求，获取用电统计的数据，要求获取最近月，周，天统计数据，MySQL 本来就包含处理这种需求的函数，这里记录下。 查询当天数据 SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( 表中时间字段 ) = TO_DAYS(NOW()); 查询本周数据 SELECT * FROM 表名 WHERE YEARWEEK(DATE_FORMAT( 表中时间字段，'%Y-%m-%d')) = YEARWEEK(NOW()); 查询当月数据 SELECT * FROM 表名 WHERE Y
DB-Engines最近发布了2021年4月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名，实时统计了370种数据库的排名指数。前20名的排行情况详见下图：
Airbnb是Hadoop在国内的一个公开资源数据开发和SQL查询工具。它的出现，能给Facebook Presto云技术的发展注入一剂强心剂吗？ 7个你不知道的关于Linux的事实 数据驱动型旅游公司Airbnb于周四对外宣布，将把其内部开发的工具Airpal作为公开资源，这一举措将给Facebook开发的Presto在Hadoop SQL查询功能锦上添花。 Presto是Facebook于2013年末作为公开资源赠给Apache的一项内存Hadoop SQL查询技术。Airpal则是基于这项技术的数据
转眼进入9月，2018年已经过去了 2/3 ，在 DB-Engines 的排行榜上，9月数据出炉。
索引在我们使用MySQL数据库时可以极大的提高查询效率，然而，有时候因为使用上的一些瑕疵就会导致索引的失效，无法达到我们使用索引的预期效果，今天介绍几种MySQL中几种常见的索引失效的原因，可以在以后的工作中尽可能避免因索引失效带来的坑。
随着数据量的增大，咱们入集市的方式渐渐的从“同步数据”变成“增量导入数据”，“增量导入数据”的优点大致有两点：
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在我们日常开发中，分页查询是必不可少的，可以说每个后端程序猿大部分时间都是CURD，所以分页的查询也接触的不少，你们都是怎么实现的呢？前不久的一段时间，我的一个同事突然找我寻求帮助，他说他写的sql查询太慢了，问我能不能帮他优化一下那条查询语句，经过一段时间的优化，我们成功的将原来8秒一条的sql成功优化到了不到一秒，然而想到知识应该学会分享，所以我今天打算写出这个优化过程，可以让更多的程序猿可以看到。
在之前写VR360时有一个统计页面（https://vr.beifengtz.com/p/statistics.html），在此页面的数据统计时用到了很多mysql中日期函数和时间统计sql语句，当时也是参考了一些资料才写出来的。在平时开发中，涉及到统计数据、报表甚至大数据计算时一定会使用这些日期函数，其他关系数据库也是类似的，我是以mysql为例，比较简单还免费嘛。话不多说，下面直接列出常用的时间统计sql语句，记录下来方便以后学习巩固。
在面对不够优化、或者性能极差的SQL语句时，我们通常的想法是将重构这个SQL语句，让其查询的结果集和原来保持一样，并且希望SQL性能得以提升。而在重构SQL时，一般都有一定方法技巧可供参考，本文将介绍如何通过这些技巧方法来重构SQL。
其中，spark-sql_2.12是Spark SQL的核心依赖，spark-core_2.12是Spark的核心依赖。注意，版本号可以根据实际情况进行调整。
“增删改查”都是查找问题，因为你都得先找到数据才能对数据做操作。那存储系统性能问题，其实就是查找快慢问题。
发现没有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一个索引，建立索引的字段当然是在where条件的字段。
摘要:本文通过在GPU云服务器上部署和配置MySQL数据库,并使用RAPIDS GPU数据处理库进行加速,来详细阐述如何利用GPU强大的并行计算能力,加速MySQL数据库的查询和分析操作,使其比传统CPU实现获得数倍的性能提升。
本文用的是Oracle 10g数据库,利用PL/SQL Developer的集成开发环境。
杨亚洲，前滴滴出行专家工程师，现任OPPO文档数据库MongoDB负责人，负责数万亿级数据量文档数据库MongoDB内核研发、性能优化及运维工作，一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。后续持续分享《MongoDB内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》。
原文链接：http://www.enmotech.com/web/detail/1/578/1.html
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Solarwinds的数据库性能分析器是一种用于监控，分析和调整数据库和SQL查询性能的高级工具。其突出的特点包括：
十年前，我还是一名刚刚踏入IT行业的小白，对于数据库的了解仅限于书本上的定义和一些基础操作。那时的我，完全没有意识到数据库将在我的职业生涯中扮演如此重要的角色。
函数就是和 Java 语言之中的方法的功能是一样的，都是为了完成某些特定操作的功能支持，而在 Oracle 数据库里面也包含了大量的单行函数，这些函数掌握了以后，可以方便的帮助进行数据库的相关开发。
很多同学比较薪资的时候只看开出的月薪或者年包，没怎么关注过五险一金之类的内容，今天【FPGA探索者】给大家分享一下五险一金、缴纳比例等相关内容。
随着互联网的迅猛发展，数据库作为存储、检索和管理数据的关键组件，在Web应用中扮演着举足轻重的角色。MySQL，作为一种流行的开源关系型数据库管理系统，因其高效、稳定和易用性而广受开发者青睐。而PHP，作为一种广泛应用于Web开发的服务器端脚本语言，与MySQL的结合使用，可以轻松实现动态网站的数据交互功能。本文将从基础到进阶，详细讲解如何使用PHP连接MySQL，并通过案例说明，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
作者：teachzhang 腾讯PCG工程师 |导语 大数据多维分析是业务中非常常见的分析场景，目前也有许多落地方案，但是在遇到上百亿数据、维度个数不限、秒级返回结果这样的场景时，实现的时候还是遇到了一些挑战。本文介绍了一种参考kylin的预聚合模式实现的存储方案，支持对上百亿数据以及数百个维度的多维分析，并且能在秒级返回查询结果。该方案可以运用于多维指标拆解分析，异动归因分析业务场景。希望给其他有类似分析场景的同学提供一种参考方案，对本内容感兴趣的同学，欢迎一起交流学习。 1. 背景 周报场景：微视
今天在微信群里大家在讨论一个数据处理的解决方案，各路高手齐上阵，大家从不同的角度都提了一些建议和解决方案，这种讨论蛮有意思。
在MySQL中，执行计划是优化器根据查询语句生成的一种重要的数据结构，它描述了如何通过组合底层操作实现查询的逻辑。当我们编写一条SQL语句时，MySQL会自动对其进行优化，并生成最优的执行计划以实现更快的查询速度。
Oracle 数据库提供了丰富的内置函数，涵盖数值处理、字符串操作、日期和时间处理、逻辑判断、集合处理、数据分析、数据类型转换等多个方面。下面就随着我一起来学习下这个内置函数吧，有解释不到之处，还望批评指正。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
Python是一种非常流行的编程语言，因为它易于学习、使用，并且具有广泛的应用领域。在数据库编程方面，Python可以很容易地与各种数据库进行交互，其中包括MySQL数据库。
EDATE与EOMONTH这两个函数，属于“值函数”，一般情况下，这两个函数的使用频率不是特别高。但是，白茶想说的是，微软不会无缘无故的研究一个没有价值的函数。这两个函数最重要的用途，白茶个人觉得是算周期。比如说，我有一个货物，生鲜类，它的保质期是三个月，2019年5月1日入库的，那么我需要知道大概多久之后这个东西就需要处理了，这种情况下这两个函数就非常的有用。
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* 如果表没有主键，则会默认第一个NOT NULL，且唯一（UNIQUE）的列作为聚簇索引
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