ClickHouse是一个用于高性能分布式数据库管理系统的开源软件。它专注于处理大规模数据集，具有出色的查询性能和可靠的数据存储。在本文中，我们将重点介绍ClickHouse中的数据插入、更新和删除操作的SQL语法和示例代码。
合格的程序员都善于使用工具，正所谓君子性非异也，善假于物也。合理的利用 Linux 的命令行工具，可以提高我们的工作效率。
项目介绍 JeecgBoot是一款基于代码生成器的低代码平台！前后端分离架构 SpringBoot2.x，SpringCloud，Ant Design&Vue，Mybatis-plus，Shiro，JWT 支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成! JeecgBoot引领低代码开发模式(OnlineCoding-> 代码生成-> 手工MERGE)， 帮助解决Java项目70%的重复工作，让开发更多关注业务。既能快速提高效率，节省成本，同时又不失灵活性！ 当前版本：v2.4.6 | 2021-08-1
最近，在使用Pandas库进行数据处理时，我遇到了一个错误：KeyError: "Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no longer supported"。这是由于最新版本的Pandas库不再支持将缺少标签的列表传递给.loc或[]索引器。在本文中，我将分享如何解决这个错误并继续使用Pandas进行数据处理。
MySQL的基本操作可以包括两个方面：MySQL常用语句如高频率使用的增删改查（CRUD）语句和MySQL高级功能，如存储过程，触发器，事务处理等。而这两个方面又可以细分如下：
前段时间，有客户在网上看到了我们边缘计算模块产品，找到了我们，跟我们描述了他们目前遇到的问题：
通常情况下，分页接口一般会查询两次数据库，第一次是获取具体数据，第二次是获取总的记录行数，然后把结果整合之后，再返回。
关联规则挖掘可以让我们从数据集中发现项与项之间的关系，它在我们的生活中有很多应用场景，“购物篮分析”就是一个常见的场景，这个场景可以从消费者交易记录中发掘商品与商品之间的关联关系，进而通过商品捆绑销售或者相关推荐的方式带来更多的销售量。
在 iVX 快速教程中，我们使用一个公共表单项目作为 WebApp 应用的演示说明。公共表单项目可以用于企业内部或一个问卷公共平台做问卷调查，用户可以自由的设置表单元素以及样式，并且可以手动设置表单结束下载填写问卷后的调查数据。
之前我们讲过架构设计的一些原则，和架构设计的方法论，今天我们谈谈高性能数据库集群的设计与应用。
用%0a、%0b、%0c、%0d、%09、%a(均为url编码，%a0在特定字符集才能利用)和组合、括号等
在python的使用中，我们不可避免需要使用数据库来完成数据的存储操作。python基于庞大的库，能过轻松进行数据库的使用以及表的各类操作。
第一个是IT架构，其实就是计算，网络，存储。这是云架构师的基本功，也是最传统的云架构师应该首先掌握的部分，良好设计的IT架构，可以降低CAPEX和OPEX，减轻运维的负担。数据中心，虚拟化，云平台，容器平台都属于IT架构的范畴。
用%0a、%0b、%0c、%0d、%09、%a(均为url编码，%a0在特定字符集才能利用)和/**/组合、括号等
1）用户需要查询所有订单，订单数据中肯定包含不同的user_ID、order_time。
本篇文章是在我看完《从零开始学架构》之后，以架构演变为主线，梳理了一下演变过程中出现的问题以及解决方案，文章中引用了这本书的一些内容和图片
数据库中的现象 📷 Lost Updates现象:两个事务同时并发更新一个行数据，第一个事务更新完毕后，第二个事务没有考虑第一个事务的任何变更而进行数据变更的问题。比如A、B事都做转账10元给X账户操作，A事务在账户X(已有1元)完成转账这时候X账户有11元，而B事务这是开始转账读取X账户的11元，在转账1元，这时候X账户有12元，整个过程客户丢失了1元 Dirty Reads and Read Uncommitted现象:一个事务读取另外一个事务未提交的事务的数据这个就是脏读 Non-Repeatab
文章背景：最近在学习DAX权威指南的第16章，DAX中的高级计算。其中提到了一种相当常见的计算模式：对事件序列进行编号，以便查找第一个、最后一个和上一个事件。
在命令行中执行 services.msc，打开服务，在服务中找到 MySQL 服务，在左侧或者右击选项中对 MySQl服务进行操作
这几天对于数据标的操作表较多，自己从网上找资料和自己动手操作总结了一些数据表的增删改查操作，希望对一些初学者有所帮助，仅供参考。
● 1行注释 书写在“--”之后，只能写在同一行。 ● 多行注释 书写在“/*”和“*/”之间，可以跨多行。
在爬虫中我们会时常用到mongoDB数据库。mongoDB的优点在于易扩展，高性能，灵活的数据了类型。
作为一名数据分析师，平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。对于存储在数据库中的数据，自然用SQL提取会比较方便，但有时我们会处理一些文本数据(txt,csv)，这个时候就不太好用SQL了。Python也是分析师常用的工具之一，尤其pandas更是一个数据分析的利器。虽然二者的语法，原理可能有很大差别，但在实现的功能上，他们有很多相通的地方，这里特进行一个总结，方便大家对比学习~
说的通俗一点，数据库就像粮仓一样，粮仓的作用是用来管理和存储粮食，那么数据库就是用来存储和管理数据。
empno ename deptno 其中empno就能唯一标示一行数据了,是码(empno=1的只有一行数据)
上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。
MySQL索引对数据检索的性能至关重要，盲目的增加索引不仅不能带来性能的提升，反而会消耗更多的额外资源，本篇总结了一些MySQL索引实战经验。 索引是用于快速查找记录的一种数据结构。索引就像是数据库中数据的目录，数据库在查询时，首先在索引中找到匹配的值，然后根据这个匹配值找到对应的数据行。 概念解释 聚簇索引 聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序，索引中数据域存储的就是实际的数据，一个表最多只能有一个聚簇索引，适用于查询多行数据，不适用于频繁修改的列，一般在主键上创建。 非聚簇索引 索引顺序与数据物理排列顺
在关系型数据库中设计索引其实并不是复杂的事情，很多开发者都觉得设计索引能够提升数据库的性能，相关的知识一定非常复杂。 然而这种想法是不正确的，索引其实并不是一个多么高深莫测的东西，只要我们掌握一定的方
◆ 分表分库 上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。 这里先介绍一下真实的业务场景，而后依次介绍拆分存储时如何进行技术选型、分表分库的实现思路是什么，以及分表分库存在哪些不足。 接下来进入业务场景介绍。 ◆ 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写 这次项目的对象是电商系统。该系统中大数据量的实体有两个：用户和订单。每个实体涵盖的数据量见表3-1。 表3-1 数据量 某天，领导召集IT部门人员开会，说：“根据市场
数据库(DataBase)：数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。数据库管理系统（Database Management SystemDBMS）：是专门用于管理数据库的计算机系统软件。数据库管理系统能够为数据库提供数据的定义、建立、维护、查询和统计等操作功能，并完成对数据完整性、安全性进行控制的功能。
不管是为了满足业务发展的需要，还是为了提升自己的竞争力，关系数据库厂商（Oracle、DB2、MySQL 等）在优化和提升单个数据库服务器的性能方面也做了非常多的技术优化和改进。但业务发展速度和数据增长速度，远远超出数据库厂商的优化速度，尤其是互联网业务兴起之后，海量用户加上海量数据的特点，单个数据库服务器已经难以满足业务需要，必须考虑数据库集群的方式来提升性能。
架构 乐视 订单架构 分库分表 构建一个支撑每秒十万只读系统并不复杂，无非是通过一致性哈希扩展缓存节点，水平扩展web服务器等。每秒钟数十万数据更新操作，在任何数据库上都是不可能的任务，首先需要对订单表进行分库分表。 在进行数据库操作时，一般会用ID（UID）字段，所以选择以UID进行分库分表。 分库策略我们选择了“二叉树分库”，所谓“二叉树分库”指：在进行数据库扩容时，以2倍数进行扩容。比如：1台扩容2台，2台扩容4台，以此类推。最后把Order库分了8个库中，每个库10个表。 根据uid计算数据库编号：
我们上篇文章中介绍了，如何加载excel和csv数据，其实除了这两种数据外，还可以从网站或者数据库中读取数据，这部分我们放到后面再和大家介绍。
随着业务的发展，微服务架构逐渐成为当下业务中台的主流架构形式，它不但解决了各个应用之间的解耦问题，同时也解决了单体应用的性能问题实现可扩展可动态伸缩的能力。如下图所示，业务中台就是将平台的通用能力进行下沉，避免重复建设，形成底座平台能力，上层的各个应用服务都是基于中台能力进行快速构建。但是随着应用规模的扩大，原本在单体应用中不是问题的问题，在微服务架构中可能就是比较严重的问题，本文所要探讨的服务之间的数据一致性便是其中最具代表性的问题。本文将结合常见的电商下单场景来说明业务中台数据一致性方案。
◆ 冷热分离二期实现思路：冷数据存放到HBase ◆ 冷热分离一期解决方案的不足 不得不说，冷热分离一期的解决方案确实能解决写操作慢和热数据慢的问题，但仍然存在诸多不足。 1）用户查询冷数据的速度依旧很慢，虽然查询冷数据的用户比例很低。 2）冷数据库偶尔会告警。 这两点不足体现在用户侧是什么样呢？那就是一旦客服在工单查询表中勾选“查询归档”checkBox，页面就会一直转圈，而后台冷数据库的IO就会飙升。 如果客服发现页面没反应，可能会多点几次“查询”按钮，那么有可能把后台服务器的请求线程占满，导致整个系统
近几年数据库发挥了越来越重要的作用，这其中和大数据、数据科学的兴起有不可分割的联系。学习数据库，可以说是每个从事IT行业的必修课。你学或不学，它就在那里；你想或不想，你都得学。 大一的时候，我选了一门名为《Android应用程序开发》的选修课。那个时候啥都不懂，就感觉这个名字比较高端，然后就去了。学习一学期，也就是在电脑上装上了Android应用程序的开发环境。由于我的笔记本太撇，每次运行Android虚拟机就会卡的要死。好吧，我承认最后期末考试我挂了，很悲痛的经历，选修课竟然也会挂（其实主要是我太菜，
html 一.html介绍: 全称为HyperText Markup Language,译为超文本标记语言，它不是一种编程语言，是一种描述性的标记语言，用于描述超文本中内容的显示方式.比如字体什么颜色
随着企业的发展，各业务线、产品线、部门都会承建各种信息化系统方便开展自己的业务。随着信息化建设的不断深入，由于业务系统之间各自为政、相互独立造成的数据孤岛”现象尤为普遍，业务不集成、流程不互通、数据不共享。这给企业进行数据的分析利用、报表开发、分析挖掘等带来了巨大困难。
说起mysql的调优一般都会想到sql优化、索引、看执行计划，除了这些在创建表时也要下功夫，比如说字段的类型、数据的冗余度，以及sql运行过程中性能的监控都很重要。
随着公司业务快速发展,数据量的猛增,数据库就会变成系统的瓶颈.随之而来的就会有运维成本高,数据热点等诸多问题.
SELECT语句执行从IRIS数据库检索数据的查询。 在其最简单的形式中，它从单个表的一个或多个列(字段)中检索数据。 列由select-item列表指定，表由FROM table-ref子句指定，WHERE子句可选地提供一个或多个限制条件，选择哪些行返回它们的列值。
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数据持久化是指将应用程序中的数据保存在持久存储介质（如硬盘、数据库等）中的过程。在计算机科学领域，持久化数据是指数据在程序退出或系统关机后仍然存在的能力。这种持久性使得数据可以在不同的应用程序运行周期之间保持不变，以便稍后进行检索、处理和使用。
自从阿里提出了“大中台，小前台”概念之后，这几年数据中台这个概念火了起来，互联网巨头们纷纷搭建起了自家的数据中台，究竟数据中台有什么魅力，能让企业如此重视？
不管是工作中，还是面试中，基本上都需要搞定一些SQL优化技巧，比如说使用explain查看SQL的执行计划，然后，针对执行计划对SQL进行优化。
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