NoSQL这个词语伴随着云计算和大数据的出现也有一些时日，对于NoSQL和SQL的区别到底是什么，NoSQL自己又是什么，往往很多人还有一些困惑。这篇文章主要阐述一下这些基本概念，做个简单的介绍。 SQL是国际标准化了的数据库的查询语言，由IBM发明，被Oracle抄袭，之后广泛被各大厂商支持。其最著名的SELECT FROM WHERE GROUP BY基本上就是路人皆知了。SQL有很多的标准，从当前环境来看，最重要的应该是SQL1998，基本上现在任何一个新的startup要想写个database，SQ
由于硬件等各种原因需要把大概170多万2t左右的微博图片数据存到Mysql中.之前存微博数据一直用的非关系型数据库mongodb，由于对Mysql的各种不熟悉，踩了无数坑，来来回回改了3天才完成。
8 月 7 日，StarRocks 3.1 重磅发布。新版本中，StarRocks 将影响性能表现的技术要素全部从存算一体架构引入到了存算分离架构，并针对云原生环境里的易用性、稳定性进行了一系列的优化。
中间表是数据库中专门存放中间计算结果的数据表，往往是为了前端查询统计更快或更方便而在数据库中建立的汇总表，由于是由原始数据加工而成的中间结果，因此被称为中间表。
这家公司的真名就叫做“三藏”，和我的名字“悟空”很契合，唐三藏给悟空面试，合情合理，还带有一丝趣味，所以我就去面试了。三藏公司是一家小厂，技术负责人面的我，欲知面试结果，文末揭晓。
group查询就是分组查询，为什么要分组查询？因为我们想按某个维度进行统计。下面来看个图：
开发在使用MySQL中,建立比较大的VARCHAR字段来存储SQL执行的语句或者利用MYSQL 来存储什么VARCHAR(1000) VARCHAR(2000) 之类的事情比比皆是，实际上存储超高的字符的字段在MYSQL中是不提倡的,本来可以是JSON格式的数据，非要变成普通字段存储到MYSQL中，或者使用各种怪异的如下图那样的数据存储方式,有必要这样一根筋的这样处理字符吗？实际上MYSQL8本身支持JSON类型的数据输入,并且很容易处理这些信息
举个例子： sku商品表 是不是得有id自增代表不用手动创建是吧 spu_id是不是的有。因为你这样商品是哪一个产品下的是吧。比如小米手机产品。商品是各种类型颜色。。。。的小米手机十八 商品标题是不是的有。因为介绍这个商品呀 images是不是应该一般的有。因为图片能勾起人人们的购买欲,. price是不是的有。不说比如要买这个手机多少钱的吗是吧 param是不是的有。各种颜色类型什么的呀 是否上架是否有效是不是也得有。 添加修改时间是不是也得有.
(这种针对参数的工具，不知道是不是扫描方式有问题，还是怎么着，怎么才能抓几个包，或者把常用点的包抓出来)
最近在公司做了几张报表，还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了（当时在广州休假了1个月多，在实习期间也没咋写过SQL），回到公司的第一个需求就是做报表。
最近在公司做了几张报表，还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了，回到公司的第一个需求就是做报表。
大家好，我是一名狂热的数据库程序员，趁着 3.15 的良辰吉日，鼓起勇气站上了数据库吐槽大会舞台，以下故事纯属虚构，如有雷同，请对号入座。
相信大家在跑爬虫的过程中，也会好奇自己养的爬虫一分钟可以爬多少页面，多大的数据量，当然查询的方式多种多样。今天我来讲一种可视化的方法。
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。
gorm虽然可以自动帮你维护 created_at、updated_at、deleted_at这些关键时间字段。但是其原理与弊端需要了解一下。
很多业务场景固定、不那么偏向"业务"的系统如果遇到靠谱的工程师最终会走向配置化。达到配置化的先决条件是 系统内部有个”引擎“模块，引擎读取配置信息把业务流程生成出执行计划，这个执行计划根据业务形态可以是 DAG、链表、树 或是其他。有了这套系统，日常开发就变成写配置+丰富系统能力了。
从一体机、超融合到云计算、HTAP，我们不断尝试将多种应用场景融合在一起并试图通过一种技术来解决一类问题，借以达到使用简单高效的目标。现在很热的湖仓一体（Lakehouse）也一样，如果能将数据湖和数据仓库融合在一起就可以同时发挥二者的价值。 数据湖和数据仓库一直以来都有十分密切的联系但同时存在显著的差异。数据湖更注重原始信息的保留，将原始数据“原汁原味”地保存下来是数据湖的首要目标。但原始数据中有很多垃圾数据，原样保留就意味着垃圾数据都要存进数据湖？没错，数据湖就是这样一个数据垃圾场，不管什么样的数据一股
本次使用的是go mod进行包依赖管理，还不会使用的向上爬梯子，找go mod用法。
text: 最多存储65535(2^16-1)字节的文本字段,存储时在内容前使用2字节表示内容的字节数.
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这几年的大数据热潮带动了一激活了一大批hadoop学习爱好者。有自学hadoop的，有报名培训班学习的。所有接触过hadoop的人都知道，单独搭建hadoop里每个组建都需要运行环境、修改配置文件测试等过程。对于我们这些入门级新手来说简直每个都是坑。国内的发行版hadoop那么多，似乎都没有来填这样的坑？不知道是没法解决，还是没有想到？
亲爱的社区小伙伴们，我们很高兴地向大家宣布，在 3 月 8 日我们引来了 Apache Doris 2.1.0 版本的正式发布，欢迎大家下载使用。
为了获得更好的数据库计算性能，经常会采用 MPP 数据库，如 Greenplum、Vertica、IQ、TD Aster Data 等。MPP 有较好的性能，但应用成本很高。MPP 的硬件资源消耗很大，需要较高的硬件成本，如果使用商用软件还需要支付昂贵的授权费用。MPP 的运维也很复杂，每个节点需要单独维护，分布式架构下数据均匀分布和一致性保证等都会增加运维的复杂度。总之一句话，就是沉重昂贵。
在sql语句中，除了select、from等关键字以外，其他大部分元素都可以理解为expression，比如：
上一篇说了实时数仓并写了一个简单的例子，这些主要来说离线数仓，数据到达kafka后，走了实时和离线两条路，离线条路线的主要流程是采集kafka的数据HDFS中，然后使用Hive进行数仓的建设，因为我们数据来源可能是第三方API，IOT还有其他一些渠道，还有直接从数据库同步过来，那么数据库的数据我们离线这边可能直接使用DataX这种工具同步到HDFS了，就不经过Kafka了，而其他的数据才经过kafka,然后再使用采集程序将数据采集到HDFS。
随着闲鱼业务的发展，用户规模达到数亿级，用户维度的数据指标，达到上百个之多。如何从亿级别的数据中，快速筛选出符合期望的用户人群，进行精细化人群运营，是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法，从亿级别数据中，任意组合查询条件，筛选需要的数据，做到毫秒级返回。
既然客户端都发出来了，总得开始测试一下了，虽然说在整集群，两手抓嘛。 测出来一些问题，还有不少问题潜在着。持续更新中
根据以往经验应该是字段长度不够，才会触发这样的报错，于是排查了数据库中表的字段长度
当我们决定将数据存储下来的时候，我们首先要回答的一个问题就是：“我打算存储什么样的数据？这些数据之间有什么关系？实体之间有什么关系？实体的属性之间有什么关系”。
开源地址：https://gitee.com/tianyalei/md_blockchain
LogiKM(改名KnowStreaming) 是滴滴开源的Kafka运维管控平台, 有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,当你导师带你参与开源！ 。
如果您现在苦于每天繁琐、重复的数据采集工作，可尝试套用该自动化方案，节省人力，降本增效！
我之前写过一篇使用的文章。CarbonData集群模式体验。到0.3.0版本，已经把kettle去掉了，并且我提交的PR已经能够让其在Spark Streaming中运行。之后将其集成到StreamingPro中，可以简单通过配置即可完成数据的流式写入和作为SQL服务被读取。
1.性能优越:快速！在适量级的内存的 MongoDB 的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快，
基于flask和bootstrap-table的通用数据查询，大体思路是构建两张字典表，一张表存表信息，一张表存字段信息，字段信息表包含了字段的字段名、字段类型、字段长度、是否主键、是否为空、显示顺序、查询标志等等。
本篇是咸鱼日常撸视频的时候记录的一些代码实例，可以直接运用到项目中但是有些代码的可用性没有那么好，旨在分享思路，不喜勿喷~
If you can change your mind, you can change your life.
由于在终端上，不需要执行复杂的sql查询，多表级联查询等。就是用来存储记录的，因此设计为存储到表里的都为二进制的字节流。
此时数据库时区、容器时区、springboot时区都是CST，输出的时间还是可能差8小时，这因为Date进行json的时候还存一个时区，而springboot默认json工具是jackson，采用的是UTC时区。需要一下配置。注意：如果项目WebMvcConfig采用的是继承WebMvcConfigurationSupport，而不是实现WebMvcConfigurer接口的话，下面的配置会不生效。
引言：在这个 AI 技术飞速发展的时代，我们有能力更深入地发掘数据潜在的价值，而数据处理不应当成为阻碍。云原生分布式 Data Warebase 将开启处理数据的新范式，它让数据的使用返璞归真，不论是存储还是查询，一个系统满足业务全方位数据需求。打破复杂数据架构的束缚，大大降低数据的使用门槛，释放数据潜能，让数据涌现智能。
3.文档(Document) Index 里面单条的记录称为 Document(文档)，是ElasticSearch中最小的存储单元。类似SQL中的一行记录。 许多条 Document 构成了一个 Index。Document 使用 JSON 格式表示。 4. 类型(Type) 索引可以定义一个或多个类型，文档必须属于一个类型。 类型可以理解为SQL中的表。 Document 可以分组，比如weather这个 Index 里面，可以按城市分组（北京和上海），也可以按气候分组（晴天和雨天）。这种分组就叫做 Type，它是虚拟的逻辑分组，用来过滤 Document。 不同的 Type 应该有相似的结构（schema），举例来说，id字段不能在这个组是字符串，在另一个组是数值。这是与关系型数据库的表的一个区别。性质完全不同的数据（比如products和logs）应该存成两个 Index，而不是一个 Index 里面的两个 Type（虽然可以做到）。 下面的命令可以列出每个 Index 所包含的 Type：
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