虽然操作数据库的任何操作都可以最终转换为写特定的SQL语句去操作，但不代表用SQL语句去操作是最佳的选择，就算专业的数据库开发维护人员，对一大坨的SQL代码也没几个能表示写得快而准无差错。
基于CBO优化器的环境中，SQL执行计划的生成依赖于统计信息的真实与完整。如列的离散度，列上的直方图，索引的可用性，索引上的聚簇因子。当这些信息是真实完整的情况下，CBO优化器通常都可以制定最优的执行计划。也正因此CBO优化器也灵活，难以控制，任一信息的不真实或缺失都可能导致执行计划发生变化而产生多个版本。经常碰到的情形是之前的某个SQL语句前阵子还不是TOP SQL，而最近变成了TOP SQL。或者说之前尽管是TOP SQL但，但最近尽然成了TOP 1。对于此情形，我们可以比对SQL语句的历史执行计划进行分析是何种原因导致SQL变慢或执行计划发生变化。下面通过例子来模拟SQL执行计划变异的情形。 1、创建演示环境
在Oracle中，SPM（SQL Plan Management，SQL计划管理）是什么？
SQL 是 Structured Query Language 的缩写，中文翻译为“结构化查询语言”。它是关系型数据库的标准语言，所有的关系型数据库管理系统（RDBMS），比如 MySQL、Oracle、SQL Server、Postgres 等，都将 SQL 作为其标准处理语言。
本章介绍如何在InterSystems IRIS®数据平台管理门户上执行SQL操作。 管理门户界面使用动态SQL，这意味着在运行时准备和执行查询。 Management Portal界面旨在帮助针对小型数据集开发和测试SQL代码。 它不打算用作在生产环境中执行SQL的接口。
服务上线后，开始陆续出现了一些更新系统交互日志方面的报警，这属于系统的辅助流程，报警如下代码所示。我们发现都是跟 MyBatis相关的报警，说明在进行类型转换 [ibatis.type.TypeException]的时候，系统产生了强转错误。
除了使用命令行来操作MySQL 数据库之外，还可以使用图形化管理工具来管理数据。SQLyog 是一款简洁高效，功能强大的MySQL 数据库管理工具。使用SQLyog 可以快速直观地让用户完成对数据库的操作。该工具可从SQLyog官网（http：//www.webyog.com/cn/）下载。SQLyog安装过程比较容易，这里不多说。
本文从一次MyBatis版本升级引发的线上告警开始讲起，然后针对告警定位过程、源码原理进行了深入的分析，并加入了不同版本的类比分析，最后结合实际工作做了一些经验总结，希望能对大家的工程实践有一定的帮助。
这个SQL语句列表为每个表提供了SQL查询和其他操作的记录，包括插入、更新和删除。 这些SQL语句链接到一个查询计划，该链接提供冻结该查询计划的选项。
在学习SpringCloud的同时,也在深入学习MySq中,听着,看着<高性能MySQL本系列文章是本人学习过程的总结,水平有限,仅供参考,若有不对之处或有啥建议都可与我联系,感谢!
文章翻译自ORACLE WHITE PAPER SQL Plan Management with Oracle Database 12c Release 2 概 述 任何数据库应用程序的性能严重依赖于一致性查询语句的执行。而oracle优化器非常适合在没有用户干扰的情况下产生最佳执行计划。但SQL语句的执行计划会有不可预测的变化，原因包括重新收集优化器统计信息，更改优化器参数或对象元数据定义。由于缺少一个执行计划的改变总是好的保证，一些客户会选择固定他们的SQL执行计划（stored outlines）或
导语 SuperSQL是腾讯天穹自研的下一代大数据自适应计算平台。通过开放融合的架构，实现一套代码高效解决公有云、私有云、内网的任何大数据计算场景问题。我们通过将异构计算引擎/异构存储服务、计算引擎的智能化/自动化、SQL的流批一体、算力感知的智能化调度纳入内部系统闭环，给用户提供极简统一的大数据计算体验。用户能够从繁杂的底层技术细节中解脱出来，专注于业务逻辑的实现，像使用“数据库”一样使用“大数据”，实现业务逻辑与底层大数据技术的解耦。 背景 在大数据生态里，不同计算引擎适合不同的计算场景，Spark适合
当我们提交Hive SQL语句到YARN后，有时如果我们想监控某个SQL的执行情况，需要查看具体SQL语句，如果这个SQL语句比较长，无论是通过YARN的8088界面还是YARN的命令都无法看全这个SQL语句。
文中部分代码会有“代码补完”字样的注释，是留给读者自己补完并在线评测的，相当于小作业，这里就请大家自行脑补吧。（编者注：每个需要补充的部分都给出了提示信息） 01. elo值 elo值就像现在竞技网游里的天梯系统，队伍在每场比赛后会根据表现有所调整，胜增败减，小胜小增，大胜大增。elo值反映了一支队伍在常规赛中的胜场期望，1800的对应期望是获胜67场以上，就是王朝级强队了。具体的天梯分段分布如下： ELO值 匹配战绩 对应队伍描述 1800 67-15 史诗级别 1700 60-22 总冠军争夺者 1
SQL注入是一种常见的攻击手法，主要实现方式是通过提供精心构造的数据使得在服务端拼接成具有恶意的SQL语句，可以实现万能登录、暴漏数据库和数据表结构、执行存储过程甚至获取超级管理员权限等，具有非常大的威胁，曾经是黑客非常常用的技术，常见于WEB网站的攻击，桌面程序也存在类似的攻击面。
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我们前几篇文章介绍了什么是索引，索引分析explain语法的用法，以及索引如何优化等文章，如果大家对这些知识点不熟悉，可以在历史文章里找一下。
DB信息：就是手动记录历史DB用的按钮，开始是想打开一个新的数据库就自动记录，后来发现更多的都是临时操作一下，不值得记录，所以干脆做成一个按钮来记录。
朋友前两天问到ORA-00060错误的解决，首先，这种错误都是因为应用设计导致的，当不同的会话处理同一张表的不同行，或者不同表，或者不同事务的时候(这是比较复杂的)，如果出现处理次序的交叉，Oracle就会检测到，进而对其中一个会话抛出ORA-00060，强制回滚，释放锁资源，并将相关信息，写入跟踪文件，Oracle的这种设计，既进行了自恢复，而且记录了相关的信息，便于问题跟踪，值得我们借鉴。
在确定调优会话的目标后，例如，将用户响应时间从三分钟缩短到不到一秒，问题就变成了如何实现此目标。
此篇博文博主为大家讲解的是Hive中常用的交互命令及其他的一些命令。 一. Hive常用交互命令 可先通过命令行查看帮助 [bigdata@hadoop001 hive]$ bin/hive
在前边的触发器章节中介绍了如何利用系统触发器监控用户的登陆登出问题，并且可以记录所有的数据库DDL语句，这对数据库的安全审计是非常有帮助的。利用触发器还可以限制用户在某一段固定时间才能登陆数据库。接下来介绍一下如何利用SQL的实时监控特性来监控数据库中的非常耗费性能SQL语句。
上一篇《【坑】如何心平气和地填坑之拿RSViewSE的报表说事》中，我们在RSViewSE软件的画面内嵌入了一个Spreadsheet控件表格，通过VBA脚本对它进行一系列控制实现了将PLC内直接读回来标签数显示在表格内，定时存储到指定的位置，从而达到每天或每小时或每分钟记录一次报表数据的目的。
这是一个初步的概览面板，能够通过这个面板实现大部分的慢日志提取需求，目的是能够通过可视化的方式更全面的展示慢日志的信息，如下：
以上问题先放着，抽空再逐个分析，如果上述包括了您急需解决的问题，请@我我会尽快回复我的解决办法，或许对您会有帮助。
需要将数据提供方（对方）的数据同步到本地（我方） 目的是在本地维护一个与数据提供方一致的本地数据库（ORACLE） 数据提供方提出的方案就是我方开发一个Web接口供其调用 数据方给出其发送数据的格式等信息，即给出了接口规范
在生产环境中，如果系统已经稳定，调优的空间就会越来越小，但是不代表没有调优的余地，可能工作的重心就会更加求稳，sql调优就是一项不间断的工作，很多工作还是需要前瞻的，如果等到问题严重的时候再紧急处理，提前的分析这些潜在问题就会让你不会总是心跳加快，两手冒汗。 dba_hist_sqlstat是一个宝库，很多的sql执行统计信息都会在其中，可以基于这个数据字典分析很多的特性，比如查看某条sql语句的性能历史，分析执行计划是否稳定等等，这些功能在分析sql语句的时候是相当实用的，毕竟一个awr报告中的sql问题
数据库的SQL引擎是数据库重要的子系统之一，它对上负责承接应用程序发送的SQL语句，对下负责指挥执行器运行执行计划。其中优化器作为SQL引擎中最重要、最复杂的模块，被称为数据库的“大脑”，优化器产生的执行计划的优劣直接决定数据库的性能。
本文主要介绍两种方式来获取Hive正在执行或者已结束的的MapReduce作业的SQL语句，一种是通过MapReduce API获取执行作业的xml配置文件，另一种是通过Cloudera Manager界面直接查看。
ASH（Active Session History，活动会话历史信息）、AWR（Automatic Workload Repository，自动负载信息库）、ADDM（Automatic Database Diagnostic Monitor，数据库自动诊断监视工具）是Oracle性能调整的三把利剑，需要深入地了解，但是面试一般都问得比较简单，主要问到的是AWR。
今天给大家分享目前最popular的MySQL SQL审计平台Yearning，这个平台可以帮助开发者快速的完成SQL语句的语法的审核、检测、执行和回滚等操作。在早期，我们是先整理出来一套SQL使用规范，然后通过部门会议审核规范的内容，最后要求按照内容应用在实际的工作中，但是这样不免有些开发者依旧记不住或者不上心，不按套路出牌，造成数据库使用不统一。
玩过比特币的朋友都知道，比特币是可以通过api（listtransactions）查询指定地址的历史交易的。但在eth中没有提供类似的查询api。今天这篇博客就简单介绍一下如果解决这个问题。
MyBatis Dynamic SQL的发展紧密依托于MyBatis框架的演进。最初，MyBatis（原名iBATIS）提供了基于XML的映射文件来定义SQL语句。然而，随着业务逻辑的复杂化，静态的SQL映射逐渐难以满足灵活多变的需求。开发者开始寻求一种能够在运行时动态生成SQL的解决方案。
# 背景 今天同事分享的主题就是mysql-proxy，于是下来自己了解下，不求精通，只求知道这个玩意 # 简介 mysql-proxy是mysql官方提供的mysql中间件服务，上游可接入若干个my
本节主要介绍人群创建所依赖的画像宽表的生成方式。为什么要创建画像宽表？基于原始的标签数据表进行人群圈选有什么问题？如何生成画像宽表？针对这些问题本节会给出详细解答。
搭建一个网站时，后台的应用程序会连接mysql，连接mysql就需要一个用户密码，但是不能让它使用root用户，root用户的权限太高不安全，所以需要创建一个用户，并授予这个用户一些权限，你可以具体的授予这些用户的某些权限，让它能操作什么不能操作什么。
一、什么是执行计划？ 1）执行计划 执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案，这个方案是由查询优化器自动分析产生的，比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录，那查询优化器会选择“索引查找”方式，如果该表进行了归档，当前只剩下5000条记录了，那查询优化器就会改变方案，采用 “全表扫描”方式。 可见，执行计划并不是固定的，它是“个性化的”。产生一个正确的“执行计划”有两点很重要： a、SQL语句是否清晰地告诉查询优化器它想干什么？ b、查询优化器得
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据的ETL，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能。Hive SQL是一种类SQL语言，与关系型数据库所支持的SQL语法存在微小的差异。本文对比MySQL和Hive所支持的SQL语法，发现相同的SQL语句在Hive和MySQL中输出结果的会有所不同。
究竟哪些东西可以影响到我们服务器的性能呢？ 无非就是：CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据 TPS: 服务器每秒处理的事务数。TPS包括一条消息入和一条消息出，加上一次用户数据库访问。（业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS） 并发量: 同一时间处理请求的数量，注意不要和同时连接数搞混,连接数要比并发量多的多的多 如果存
Hue是一个大数据交互式分析平台，目前在大数据领域中应用还是比较广泛的。它是Cloudera贡献出来的，已经发展得比较成熟了，支持绝大多数常用的大数据组件。虽然Zeppelin发展迅速，对Spark的支持更好，还支持FlinkSQL，并且在CDH7.1.1之后，Zeppelin也被集成到了Cloudera Runtime中。但是短时间内，zepeelin还是无法取代Hue。
有朋友问了基于Mybatis写法的问题。于是，就有了这篇文章。本篇文章会将Mybatis中where标签的基本使用形式、小技巧以及容易踩到的坑进行总结梳理，方便大家更好地实践运用d
在上篇文章，我们系统地学习了where 1=1 相关的知识点，大家可以回看《不要再用where 1=1了！有更好的写法！》这篇文章。文章中涉及到了Mybatis的替代方案，有好学的朋友在评论区有朋友问了基于Mybatis写法的问题。
在HDFS上有许多Hive Staging目录，占用了大量的空间，有些目录占用的空间甚至比原始表还大，如下截图显示：
数据类型： 1 字符数据：CHAR VARCHAR NCHAR NVARCHAR2 LONG CLOB NCLOB 2 数字数据类型：NUMBER 唯一用来存储数字型的类型 3 日期数据类型： 4 raw解释型 串联： || NUM1 || NUM2 = "12"(num1 =1 num2 = 2) NULL： NULL=NULL也为假。NULL不等于任何值，包括自己 表：行的集合 视图：通过SQL语句来定义的 索引：如果建立索引的列包含的值为NULL，那么索引不会包含这行数据 B*树的深度取决于
本文主要讲述了在DataGrip中管理MySQL和MongoDB的常用操作及使用技巧，用过Jetbrains公司其他产品的朋友应该很容易就可以上手了！
今天给大家再次分享一篇硬核内容，那就是黑客常用的SQL注入绕过技术，还是那句话：我们学渗透技术不是为了攻击别人的系统，而是了解黑客常用的渗透技能，以此来修复我们自己系统中的漏洞，使我们的系统更加健壮，更加安全。
数据库，顾名思义，就是存放数据的仓库，它是按照一定的数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，是一个长期存储在计算机硬盘中、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
unpooled 普通连接，每次获取时都会重新建立一个新的连接.属性下如下： • driver :数据库驱动类 • url: URL地址 • username:用户名。 • password :登录数据库的密码。 pooled: 连接池模式，所有连接从连接池当中获取，由连接池来来进行连接的建立与回收关于等操作，除支持unpooled属性外还支持属性如下: • poolMaximumActiveConnections ： 最大活跃数，默认值：10 • poolMaximumIdleConnections ：最大空闲连接数 • poolMaximumCheckoutTime :获取连接超时等待最大（checked out）时间，默认值：20000 毫秒 • poolTimeToWait ： 单次获取连接 最大等待时间 默认：20000 毫秒（即 20 秒）。 • poolMaximumLocalBadConnectionTolerance 获取连接重试次数 默认：3 • poolPingQuery 用于检测连接是否断开的测试 语句 • poolPingEnabled 是否通过执行poolPingQuery 语句做检测，默认值：false。 • poolPingConnectionsNotUsedFor 连接检测间隔时间 ，默认60000。
虽然现在不会直接使用 原生NodeJS 的方式开发后台，但了解一下 SQL注入 还是很有必要的。
无论是开发、测试，还是DBA，都难免会涉及到数据库的操作，比如：创建某张表，添加某个字段、添加数据、更新数据、删除数据、查询数据等等。
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