有赞数据报表中心为商家提供了丰富的数据指标，包括30+页面，100+数据报表以及400+不同类型的数据指标，它们帮助商家更合理、科学地运营店铺，同时也直接提供分析决策方法供商家使用。并且，每天在跑的底层任务和涉及的数据表已经达到千级别。面对如此庞大的数据体系，作为测试如何制定质量保障策略呢？这篇文章将从：1.有赞数据链路 、2.数据层测试、 3.应用层测试、 4.后续规划这四个方面展开。
MySQL数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
MySQL数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在Internet中小型网站中的使用率尤其高。在使用 MySQL的过程中不规范的SQL编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
原文：https://mp.weixin.qq.com/s/SURmi4cGBjfEfn7JsrZZLA
mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的
mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
来源：www.cnblogs.com/cyfonly/p/5616536.html
本文介绍了 vivo 在大数据元数据服务横向扩展道路上的探索历程，由实际面临的问题出发，对当前主流的横向扩展方案进行了调研及对比测试，通过多方面对比数据择优选择 TiDB 方案。同时分享了整个扩展方案流程、实施遇到的问题及解决方案，对于在大数据元数据性能上面临同样困境的开发者本篇文章具有非常高的参考借鉴价值。
mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
工作之中，一些简单的数据处理工作都会选择用Excel完成，其实微软给我们开了个玩笑，它将一些好用的功能给隐藏起来了，比如“数据分析”，“规划求解”工具栏。我也是在使用mac之后才发现，原来微软是提供这两个工具栏的，想想以前，真是被骗了好久……
MySQL 数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。
我们知道 WordPress 使用的 MySQL 数据库默认是不支持中文分词，所以在中文情况下产生相关日志的最好方法就是通过 Tag，而 WordPress 2.3 版本开始 WordPress 内置了 Tag 的支持。
MySQL推出了新功能—— MySQL Autopilot。MySQL Autopilot 使用先进的机器学习技术来自动化 HeatWave，使其更易于使用并进一步提高性能和可扩展性。目前还没有其他云供应商提供如此先进的自动化功能。MySQL HeatWave 客户可以免费使用 Autopilot。关于HeatWave，请阅读MySQL Database Service with Analytics Engine。
1.在表格的右边插入列“总分”“平均分”“最高”“最低”，横向计算每个人的各项指标
在应用程序开发中，选择适合项目需求的数据库系统至关重要。MySQL、MongoDB和Redis是常见的数据库系统，本文将深入比较它们的优缺点，并为开发者提供在不同场景下的选择建议。
是不是经常要分析用户的行为？是不是经常遇到多台server上传的日志一起分析？是不是对数据统计的间隔时间要求非常短？还有木有由于日志文件过大，而须要分块处理？
Prometheus 中的一些关键设计，比如注重标准和生态、监控目标动态发现机制、PromQL等。
在正式开始之前，菜菜还是要强调一点，你的数据表是否应该分，需要综合考虑很多因素，比如业务的数据量是否到达了必须要切分的数量级，是否可以有其他方案来解决当前问题？我不止一次的见过，有的leader在不考虑综合情况下，盲目的进行表拆分业务，导致的情况就是大家不停的加班，连续几周996，难道leader你不掉头发吗？还有的架构师在一个小小业务初期就进行表拆分，大家为了配合你也是马不停蹄的加班赶进度，上线之后反而发现业务数据量很小，但是代码上却被分表策略牵制了太多。拆表引起的问题在特定的场景下，有时候代价真的很大。
前面我们的查询都是将所有数据都查询出来，但是有时候我们只想获取到满足条件的数据 语法格式：SELECT 字段名 FROM 表名 WHERE 条件;流程：取出表中的每条数据，满足条件的记录就返回，不满足条件的记录不返回
首先购买一台云服务器，并在上面安装 MySQL 数据库，然后部署一个 node.js 之类的 HTTP 服务器监听 80 和 443 端口，在 node.js 中连接数据库并实现业务逻辑。最后购买一个域名并配置 DNS 记录指向我们的服务器 IP 地址，这个网站就算搭建完成了。随着不断的努力，我们网站的访问量越来越多。某天早晨当你美滋滋打开网站想要看一眼最新评论时，却发现网站打不开了。。。
爱奇艺，中国高品质视频娱乐服务提供者，2010 年 4 月 22 日正式上线，推崇品质、青春、时尚的品牌内涵如今已深入人心，网罗了全球广大的年轻用户群体，积极推动产品、技术、内容、营销等全方位创新。企业愿景为做一家以科技创新为驱动的伟大娱乐公司。我们在前沿技术领域也保持一定的关注度。
本文主要受众为开发人员,所以不涉及到MySQL的服务部署等操作,且内容较多,大家准备好耐心和瓜子矿泉水.
墨墨导读：本文为开发人员提供了一些MySQL相关的知识点，包括索引、事务、优化等，下面以问答形式形式呈现出来。
本文主要受众为开发人员，所以不涉及到 MySQL 的服务部署等操作，且内容较多，大家准备好耐心和瓜子矿泉水。
关于MySQL的索引,曾经进行过一次总结,文章链接在这里 Mysql索引原理及其优化.
关于这个问题，群里展开了激烈的讨论，最终经过梳理总结出了以下两个解决方法。一种是当做透视时直接使用参数margins，另一种是当无透视时手动造出汇总行。
项目介绍 积木报表，一款免费的可视化Web报表工具，像搭建积木一样在线拖拽设计！功能涵盖，数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等！ 秉承“简单、易用、专业”的产品理念，极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题，完全免费的！ 当前版本：v1.4.0 | 2021-11-01 集成依赖 <dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>jimureport-spring-boot-
聚类 是将样本集合中相似的样本（实例）分配到相同的类，不相似的样本分配到不同的类。
首先我们知道，现在将高速缓存应用于业务当中已经十分常见了，甚至可能跟数据库的频率不相上下。你的用户量如果上去了，直接将一个裸的 MySQL 去扛住所有压力明显是不合理的。
作者 | Angel_Kitty ➤1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 Bloom Filter（BF）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断，但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合，那肯定不在。如果判断元素存在集合中， 有一定的概率判断错误。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场
【Bloom Filter】 Bloom Filter（BF）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断，但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合，那肯定不在。如果判断元素存在集合中，有一定的概率判断错误。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。
进程是我们开发同学非常熟悉的概念，我们可能也听说过进程上下文切换开销。那么今天让我们来思考一个问题，究竟一次进程上下文切换会吃掉多少CPU时间呢？线程据说比进程轻量，它的上下文切换会比进程切换节约很多CPU时间吗？带着这些疑问，让我们进入正题。
’mysql慢查询优化 第一步：开启mysql慢查询日志，通过慢查询日志定位到执行较慢的SQL语句。 第二步：利用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，来分析SQL查询语句。 第三步：通过查询的结果进行优化。
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。
之前的查询都是横向查询，它们都是根据条件一行一行的进行判断，而使用聚合函数查询是纵向查询，它是对一列的值进行计算，然后返回一个结果值。另外聚合函数会忽略空值NULL。
mysql-1 一.数据库 1. 数据库介绍 数据库就是存储数据的仓库，其本质是一个文件系统，数据按照特定的格式将数据存储起来，用户可以通过sql语句对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作 2. 关系型数据库 关系数据库(Relationship DataBase Management System 简写:RDBMS) ，描述是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。说白了就是描述实体与实体之间的关系的数据库.例如用户购物下订单,订单包含商品.他们之间的
当你听到三级缓存的时候，你在想什么？你了解过的有哪些三级缓存？CPU三级缓存？Spring三级缓存？应用架构（JVM、分布式缓存、db）三级缓存？今天爬完香山，趁自己还不困的时候，把三级缓存的一些重点絮叨絮叨。离 CPU 核心越近，缓存的读写速度就越快。但 CPU 的空间很狭小，离 CPU 越近缓存大小受到的限制也越大。所以，综合硬件布局、性能等因素，CPU 缓存通常分为大小不等的三级缓存。三级缓存要比一、二级缓存大许多倍，这是因为当下的 CPU 都是多核心的，每个核心都有自己的一、二级缓存，但三级缓存却是一颗 CPU 上所有核心共享的。
“你仍在使用SQL-92吗？”是我在“新SQL”演讲中的开篇问题。在我提出这个问题后，竟然有大部分观众坦承仍在使用25年前的技术。而如果我问谁还在使用Windows 3.1，这个版本也是在1992年发布的，则只有少数人举手......而且他们显然在开玩笑。
去年11月，Vitess成为第八个毕业的CNCF项目，加入了Kubernetes、Prometheus、Envoy、CoreDNS、containerd、Fluentd和Jaeger等一系列令人惊叹的项目。为了说明这个里程碑，我从Vitess的共同创造者Sugu Sougoumarane的大脑中选取了一些花絮，让他分享我们是如何走到今天，我们面临的障碍，我们前进的方向。
关于企业安全威胁数据收集分析是一个系统工程，每天在我们网络环境中，都会产生各种形式的威胁数据。为了网络安全防护，会收集各种流量日志、审计日志、报警日志、上网设备日志，安防设备日志等等。很多公司都有自己的数据处理流程，大数据管理工具。我们根据过去的实践经验，总结出了一个威胁数据处理模型，因为引用增长黑客的模型的命名方式，我们称这种模式为：沙漏式威胁信息处理模型。
对于经常去物美、麦德龙等大型连锁超市的人来说，扫码的嘀嘀声和随后的这句话应该是非常熟悉的。但作为专业的商超数字化系统供应商，多点所做的绝不只是收银这般简单。在全新业财一体战略的支撑下，多点的 Dmall OS 不仅是超市顾客每天都能用到的系统，也是 CFO 和 CEO 每天都会关注的系统。
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