我们知道，执行计划是关系型数据库诊断SQL性能问题很重要的一种手段，Oracle中获取执行计划有很多种方式，不同方式有各自的优缺点，可以参考《查询执行计划的几种方法》。
Redis和MySQL都是非常流行的开源数据库，各自有其独特的用途和优点。Redis是一个基于内存的键值存储系统，适用于缓存和高速读取操作。而MySQL是一种关系型数据库管理系统，适用于数据存储和复杂查询操作。在某些情况下，将两个数据库集成在一起可以实现更强大的功能。
在现代的Web开发中，处理JSON数据已经变得无处不在，而在关系型数据库中高效地查询JSON结构变得愈发重要。MySQL 8.0结合MyBatis-Plus和Spring Boot，为管理和查询JSON数据提供了强大的工具。在本文中，我们将探讨两种使用MySQL 8.0和MyBatis-Plus在Spring Boot应用中查询JSON数据的方法。
上一篇文章已经编写了mysql查询以及生成请求api的body数据，那么本章节我们来继续编写解决body序列化json过程中的datetime转化问题。
主要是通过prompt优化，能够让LLMs大模型自动生成对应SQL查询语句，涉及到难点： 1、不同类型数据库，对应sql方言有些不同；
我们都知道，Apache Kylin的数据来源除了从Hive这些软件导入之外，还支持Rest API，JDBC、OJBC等数据来源，这篇文章我们讲讲这部分内容。
在这篇文章中，我将介绍如何识别导致性能出现问题的查询，如何找出它们的问题所在，以及快速修复这些问题和其他加快查询速度的方法。 你一定知道，一个快速访问的网站能让用户喜欢，可以帮助网站从Google
前言 你一定知道，一个快速访问的网站能让用户喜欢，可以帮助网站从Google 上提高排名，可以帮助网站增加转化率。如果你看过网站性能优化方面的文章，例如设置服务器的最佳实现、到干掉慢速代码以及 使用CDN 加载图片，就认为你的 WordPress 网站已经足够快了。但是事实果真如此吗？ 使用动态数据库驱动的网站，例如WordPress，你的网站可能依然有一个问题亟待解决：数据库查询拖慢了网站访问速度。 在这篇文章中主要介绍如何识别导致性能出现问题的查询，如何找出它们的问题所在，以及快速修复这些问题和其他加快
在Elasticsearch中，数据导入和导出是常见的操作，通常涉及到将数据从外部数据源导入到Elasticsearch索引中，或者从Elasticsearch索引导出数据到外部数据源。Elasticsearch提供了多种方法来进行数据导入和导出，包括使用官方提供的工具、API以及第三方工具。以下将详细描述这些方法和相关的代码片段或命令。
ES 官网：https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/
http://blog.csdn.net/qtyl1988/article/details/39519951
在MySQL与PostgreSQL的对比中，PG的JSON格式支持优势总是不断被拿来比较。其实早先MariaDB也有对非结构化的数据进行存 储的方案，称为dynamic column，但是方案是通过BLOB类型的方式来存储。这样导致的问题是查询性能不高，不能有效建立索引，与一些文档数据库对比，优势并不大，故在社区 的反应其实比较一般。当然，MariaDB的dynamic column功能还不仅限于非结构化数据的存储，但不在本文进行展开。 MySQL 5.7.7 labs版本开始InnoDB存储引擎已经原生
用如下简单的sql进行mysql查询时，发现了出现了out of memory结果。
英文：Delicious Brains，翻译：开源中国 www.oschina.net/translate/sql-query-optimization 你一定知道，一个快速访问的网站能让用户喜欢
Logstash是一款轻量级的日志搜集处理框架，可以方便的把分散的、多样化的日志搜集起来，并进行自定义的处理，然后传输到指定的位置，比如某个服务器或者文件。
ThinkORM是一个基于PHP和PDO的数据库中间层和ORM类库，以优异的功能和突出的性能著称，现已经支持独立使用，并作了升级改进，提供了更优秀的性能和开发体验，最新版本要求PHP8.0+。
Spark SQL中对Json支持的详细介绍 在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON数据变得非常地简单。随着WEB和手机应用的流行，JSON格式的数据已经是WEB Service API之间通信以及数据的长期保存的事实上的标准格式了。但是使用现有的工具，用户常常需要开发出复杂的程序来读写分析系统中的JSON数据集。而Spark SQL中对JSON数据的支持极大地简化了使用JSON数据的
MongoDB数据库默认的管理工具是（CLI）Shell命令行，对于专业的DBA来说比较容易上手，但是对于普通人员GUI可视化工具更方便使用。我们就来介绍13个好用的MongoDB可视化工具。MongoDB官方提供了社区版的Compass，可以独立安装使用，也提供了云服务器版本MongoDB Atlas。商业版本的MongoDB必须购买其订阅。MongoDB Atlas旨在在AWS，Azure和Google Cloud等云平台上运行。阿里云MongoDB数据库也提供了基于Web的管理工具。免费使用。MongoDB自带的Shell命令行工具，大家应该很熟悉了。
线程组-添加-配置元件-JDBC Connection Configuration
本系列文章基于 5.7.12 版本讲述MySQL的新特性。从安装，文件结构，SQL ,优化 ，运维层面 复制，GITD等几个方面展开介绍 5.7 的新特性和功能。同时也建议大家跟踪官方blog和官方文档，以尽快知悉其新的变化。本文将重点介绍新版本对JSON格式的支持。
Elasticsearch的查询语言(DSL)真是不好写，偏偏查询的功能千奇百怪，filter/query/match/agg/geo各种各样，不管你是通过封装JSON还是通过python/java的api进行封装，都非常不方便。
Elasticsearch SQL是一个X-Pack组件，它允许针对Elasticsearch实时执行类似SQL的查询。无论使用REST接口，命令行还是JDBC，任何客户端都可以使用SQL对Elasticsearch中的数据进行原生搜索和聚合数据。可以将Elasticsearch SQL看作是一种翻译器，它可以将SQL翻译成Query DSL。
随着GPT模型的快速发展和卓越表现，越来越多的应用开始集成GPT模型以提升其功能和性能。在本文章中，将总结构建SQL提示的方法，并探讨如何将一个开源SQL工程进行产品化。
是对系统或组件之间的接口进行测试，主要是校验数据是否正确、传递和控制管理过程，以及相互逻辑依赖关系
近期做接口的时候需要做到一个操作，将数据库查询结果输出为json格式方便程序调用。 于是在网上看到了两种解法，就此分享出来，供大家学习以及自己日后进行参考。 可将其封装成专门将数据转换成json格式的接口
查看MySQL的查询计划是分析查询的重要方法，可以通过使用EXPLAIN语句来确认优化器将采取哪种查询计划，是否与你的预期一致。
Elasticsearch的查询语言(DSL)真是不好写，偏偏查询的功能千奇百怪，filter/query/match/agg/geo各种各样，不管你是通过封装JSON还是通过python/java的api进行封装，都非常不方便。 最近发现了一个插件，Elasticsearch-SQL可以用sql查询Elasticsearch，感觉这个轮子造的真是好。 Elasticsearch-sql的项目地址：https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql 1、简介 Elas
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。
本文将以MySQL 5.7 X Plugin为例，对比分析流水线（pipelining）和并行查询技术。 另一篇博文《MySQL 5.7 X Plugin支持异步查询》（Asynchronous Query Execution with MySQL 5.7 X Plugin），介绍了运行MySQL 5.7 X Plugin的方法： Hash分区 开放MySQL的CPU内核数连接 由于5.7 X Plugin只支持流水线技术（缩短往返延时），且不支持MySQL连接复用（MySQL在执行单项
有时候大家在做电商商品推广的时候会涉及到一些json串的存储，同时在检索的时候会通过json中里面的段就进行相关检索，这样的话就可能会引入虚拟列这个概念。下面用一个简单的例子来介绍一下虚拟列的使用。
它包含了构成典型数据库管理系统的许多部分，但是省略了一些关键性的功能：数据存储、处理数据的算法和一个用于存储元数据的元数据库。
找到extension_dir, 去掉前面的;号, 后面的路径写ext文件夹的路径
从MySQL5.7.8开始，MySQL支持原生的JSON数据类型。MySQL 支持RFC 7159定义的全部json 数据类型，具体的包含四种基本类型（strings, numbers, booleans, null）和两种结构化类型（objects and arrays）。
该文介绍了MySQL 8.0的新特性，包括对Unicode更好的支持、对JSON格式和文档的处理，以及一直以来呼吁增加的象window函数的功能等。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
现在数据库里面已经存储了设备的数据了,获取某个设备某个时间段的历史数据格式规定如下:
Mysql5.7版本以后新增的功能，Mysql提供了一个原生的Json类型，Json值将不再以字符串的形式存储，而是采用一种允许快速读取文本元素（document elements）的内部二进制（internal binary）格式，并提供了不少内置函数,通过计算列，甚至还可以直接索引json中的数据。
如果你在学Python数据处理，一定对CSV文件不陌生。日常本地数据存储中，除了Excel文件外，大部分数据都是以CSV文件格式保存的。
通过在Tungsten Fabric外部虚拟IP地址的端口8082上访问的REST API，可以获得Tungsten Fabric群集的所有配置。 用户可以使用HTTP GET调用来检索资源列表或其属性的详细信息。 数据作为JSON对象返回。
我们来看下总体效果，数据库是这样的，第一次运行判断redis里面没有关键字作为key。将数据以关键字作为key入到redis里。
在实际项目开发中，我们经常将Mysql作为业务数据库，ES作为查询数据库，用来实现读写分离，缓解Mysql数据库的查询压力，应对海量数据的复杂查询。
全称 ：Json Object Relational Mapping ，它是通过JSON 对象 去实现数据库的一个关系映射 ，我理想中完整的JORM包含功能有
mysql 自5.7后引入了新的类型:json. 也就是我们平时见习惯了的key/val结构体, 非常方便的一种类型.
MySQL的企业版中提供了审计日志功能。通过审计日志可以记录用户的登录、连接、执行的查询等行为，输出XML格式或者JSON格式的日志文件。
第三章 数据存储 第一节 json文件处理： 什么是json： JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (w3c制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。更多解释请见：https://baike.baidu.com/item/JSON/246
MySQL是目前世界上最流行的、开源的、免费的关系型数据库，由甲骨文公司所有，值得一提的是该公司另一个商业化（也就是说要收钱，而且并不开源）的数据库Oracle目前虽占据了数据库市场的半壁江山，但是随着MySQL的健康发展以及其免费开源的特点，包括阿里巴巴在内的不少公司正在逐渐摆脱对Oracle的依赖，将其数据库迁移构建于MySQL之上。
Python从网站上抓取的数据为了可以重复利用，一般都会存储下来，存储方式最简单的会选择存储到文本文件，常见的有方式TXT、CSV、EXCEL等，还有一种方式是将数据存储到数据库，这样也方便管理，常见的关系型数据库有SQLite3、MySQL，非关系型数据库有Redis、MongoDB。那么，这里就简单说明怎么样将数据存储到SQLite3。
MySQL从5.7后引入了json数据类型以及json函数，可以有效的访问json格式的数据。json数据类型相对于字符串，具有以下优点：
文档存储一般用类似json的格式存储，存储的内容是文档型的。这样也就有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能。 MongoDB介于关系数据库和非关系数据库之间。每一条记录就是一个文档（对应关系数据库的row），一批文档组成文档组（即集合，对应table），可以对文档的某些字段建立索引。可以像关系数据库一样去支持丰富的查询语言。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
