阿里妹导读：用户只需在前端简单配置下指标，系统即可自动生成大宽表，让用户查询到他所需要的实时数据，数据源支持跨库并支持多种目标介质。这样的数据全局实时可视化如何实现？本文从需求分析开始，分享自动生成SQL功能开发中运用到的设计模式和数据结构算法设计。
1. 概述 在比较大的范围内找出能够大幅提高性能的区域，并且专注于分析这个区域，这是最有效的优化SQL Server性能的方式。否则，大量的时间和精力可能被浪费在不能提高很大性能的区域。在这里并没有讨论关于多用户并发所带来的性能问题。 能获得最大性能提高的区域一般是：逻辑数据库设计，索引设计，查询设计。然而，最大的性能问题经常由于缺乏这些方面研究的原因造成。如果性能是被列为一个需要关注的问题，聪明的做法是首先专注于这些方面， 因为性能的大幅提高经常是用相对较小的时间精力完成。 下面开始进入正题。 2. 规范
Bucket Join 智能判断关联条件和数据分布关系，减少Shuffle数据量。
如今，超过 1,000 名客户使用 Apache Impala 来支持他们在本地和基于云的部署中的分析。分析师和开发人员组成的大型用户社区受益于 Impala 的快速查询执行，帮助他们更有效地完成工作。对于这些用户而言，性能和并发性始终是首要考虑因素。
一：概要模式 1：简介 概要设计模式更接近简单的MR应用，因为基于键将数据分组是MR范型的核心功能，所有的键将被分组汇入reducer中 本章涉及的概要模式有数值概要（numerical summarization），倒排索引（inverted index），计数器计数（counting with counter）2：概要设计模式包含 2.1：关于Combiner和paritioner combiner：reducer之前调用reducer函数，对数据进行聚合，极大的减少通过网络传输到reduce
2018 年 11 月 30 日，TiDB 发布 2.1 GA 版。相比 2.0 版本，该版本对系统稳定性、性能、兼容性、易用性做了大量改进。
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如果一个字符的大小是一个字节的，称为窄字节；如果一个字符的大小是两个字节的，成为宽字节
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
https://www.cnblogs.com/along21/p/8011596.html
关系模型自1970年由埃德加·科德提出来以后被广泛应用于数据库和数仓等数据处理系统的数据建模。关系模型以表作为基本的数据结构来定义数据模型，表为二维数据结构，本身缺乏关系的表达能力，关系的运算通过Join关联运算来处理。表模型简单且易于理解，在关系模型中被广泛使用。随着互联网信息技术的发展，处理的数据规模越来越大，大数据系统应运而生。表模型作为重要的数据模型依然被Spark/Hive/Flink等主流大数据引擎所采用，表模型之上的SQL查询语言也被广泛使用在大数据分析处理中。然而随着应用场景的丰富和处理数据规模的变大，表模型的问题也越来越多的暴露出来。
聚集索引 概述 关于索引和表体系结构的概念一直都是讨论比较多的话题，其中表的各种存储形式是讨论的重点，在各个网站上面也有很多关于这方面写的不错的文章，我写这篇文章的目的也是为了将所有的知识点尽可能的组织起来结合自己对这方面的了解些一篇关于的详细文章出来，同时也会列出一些我自己有疑惑的地方拿出来探讨，介于表达能力有限，有些地方可能无法表达的很明了，还望大家包涵；对于文章中有不对的地方也希望大家能提出，写文章的目的就是为了共享资源；对于这个系列会写5篇文章，在接下来的几天里逐一发布，分别是“聚集索引体系结构
mysql 索引我们在面试是必问的，刚好我在拉勾训练营学习了 mysql 索引的相关知识，这里整理下来，自己对MySQL 索引有了全面了理解，面试的时候再也不怕啦。
在评估数据库系统的价值的时候，一个重要的目标就是能将数据存储到已有的数据库，也能将从已存在的数据库中的数据取出来。这篇文章就是从SQL Server数据库中获取数据迁移到MongoDB中，反之亦然。
较之前一版本，SQL Server 2005可以说是作出了根本性的革新。对于一般的编程人员来说，最具吸引力的一大特性就是实现了对CLR的寄宿，使我们可以使用任意一种.NET Programming Language来编写Stored Procedure、Function、Trigger、User Defined Type等等。但是并不意味着我们使用多年的T-SQL即将被淘汰，而事实上T-SQL仍然是我们最为常见的基于Database的编程语言。为了使编程人员更容易地使用T-SQL来实现一些较为复杂的功能，S
在上篇文章 从 SQL Server 到 MySQL （一）：异构数据库迁移 中，我们给大家介绍了从 SQL Server 到 MySQL 异构数据库迁移的基本问题和全量解决方案。全量方案可以满足一部分场景的需求，但是这个方案仍然是有缺陷的：迁移过程中需要停机，停机的时长和数据量相关。对于核心业务来说，停机就意味着损失。比如用户中心的服务，以它的数据量来使用全量方案，会导致迁移过程中停机若干个小时。而一旦用户中心停止服务，几乎所有依赖于这个中央服务的系统都会停摆。
SQL注入漏洞为PHP研发人员所熟知，它是所有漏洞类型中危害最严重的漏洞之一。SQL注入漏洞，主要是通过伪造客户端请求，把SQL命令提交到服务端进行非法请求的操作，最终达到欺骗服务器从而执行恶意的SQL命令。
我们的项目中需要导出 Excel 的需求还是挺多的，找了一个处理导出 Excel 的库 ExcelJS ，npm包。
GUID（Global unique identifier）全局唯一标识符，它是由网卡上的标识数字(每个网卡都有唯一的标识号)以及 CPU 时钟的唯一数字生成的的一个 16 字节的二进制值。
描述:主要学习数据库的DDL数据库定义语言，比如CREATE , DROP, ALTER 等等:
mysql支持enum,和set类型，sql server不支持 mysql不支持nchar,nvarchar,ntext类型 mysql的递增语句是AUTO_INCREMENT，而sql server是identity(1,1) sql server默认到处表创建语句的默认值表示是((0)),而在mysql里面是不允许带两括号的 mysql需要为表指定存储类型 sql server识别符是[],[type]表示他区别于关键字，但是mysql却是 `，也就是按键1左边的那个符号 sql server支持getdate()方法获取当前时间日期，但是mysql里面可以分日期类型和时间类型，获取当前日期是cur_date()，当前完整时间是 now()函数 mysql支持insert into table1 set t1 = ‘’, t2 = ‘’ ,但是sql server不支持这样写 mysql支持insert into tabl1 values (1,1), (1,1), (1,1), (1,1), (1,1), (1,1), (1,1) sql server不支持limit语句，是非常遗憾的，只能用top 取代limt 0,N，row_number() over()函数取代limit N,M mysql在创建表时要为每个表指定一个存储引擎类型，而sql server只支持一种存储引擎 mysql不支持默认值为当前时间的datetime类型（mssql很容易做到），在mysql里面是用timestamp类型
A：1，rdkit+Knime；2，随便一个文本编辑器，打开，编辑就可以，用记事本打开 剪切出来-再粘贴到新文件就好了
在上一章节中，介绍了SQL注入的原理以及注入过程中的一些函数，但是具体的如何注入，常见的注入类型，没有进行介绍，这一章节我想对常见的注入类型进行一个了解，能够自己进行注入测试。
◆ ClickHouse概念 clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)，由俄罗斯最大的搜索公司Yandex开发，于2016年开源，采用c++开发。 ◆ OLAP 和 OLTP 这两个概念 OLAP（On-Line Analytical Processing）：联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing),仓库型数据库，主要是读取数据，做复杂数据分析（多维），侧重技术决策支持，提供直观简单的结果,开源OLAP引擎包含Hive、Sp
大家好，我是鱼皮，最近为了帮助自己完成写超长 SQL 语句（几千行）的工作，我花几个小时开发了一个小工具 —— 结构化 SQL 生成器，可以使用扁平的 JSON 结构来轻松生成层层嵌套的、复杂的 SQL，从而大幅提高写 SQL 的效率！
本文主要以 Mysql 数据库为基础，对常用 SQL 语句进行一次深度总结，由于篇幅较长，难免会有些遗漏的地方，欢迎网友留言指出！
做数据分析以及制作表格的时候，会遇到长宽格式数据之间相互转换的问题，之前介绍了如果在Hive是使用sql语句实现，现介绍一下如何在R语言中实现长宽格式数据相互转换。
最近有个需求要将数据存储从 SQL Server 数据库切换到 Azure Storage 中的 Table。然而不管是 SSMS 还是 Azure Portal 都没有提供直接的导入功能，是不是又想自己写程序去导数据了？其实不用！没有点过数据库天赋的我996了一个晚上，终于找到了点点鼠标就搞定的方法，今天分享给大家。
宽表在BI业务中比比皆是，每次建设BI系统时首先要做的就是准备宽表。有时系统中的宽表可能会有上千个字段，经常因为“过宽”超过了数据库表字段数量限制还要再拆分。
不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。
目前最流行的两种后台数据库即为Mysql 和 SQL Server。这两者最基本的相似之处在于数据存储和属于查询系统，你可以使用SQL来访问这两种数据库的数据，因为它们都支持ANSI-SQL(数据库管理标准)。还有，这两种数据库系统都支持二进制关键字和关键索引，这就大大地加快了查询速度。同时，二者也都提供支持XML的各种格式、也都能够在.NET或J2EE下运行正常，同样，都能够利用RAID（独立冗余磁盘阵列）
ClickHouse 是近年来分析型数据库的热点，一向以快著称，很多其它以性能为卖点的分析型数据库也常常会用它作为一个对比标杆。很多用户碰到数据库运算性能问题时，也会考虑转向求助于 ClickHouse 解决。
访问id=1'，页面的返回结果如图4-51所示，程序并没有报错，反而多了一个转义符（反斜杠）。
1.UI.Layout jQuery UI布局插件 官方网站：http://layout.jquery-dev.com/index.cfm 使用大小可折叠的嵌套面板和大量选项创建高级UI布局。布局
ClickHouse入门学习（一）：https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/119514836
当一个数据表的数据量达到千万级别以后，每次查询都需要消耗大量的时间，所以当表数据量达到一定量级后我们需要对数据表水平切割。水平分区分表就是把逻辑上的一个表，在物理上按照你指定的规则分放到不同的文件里，把一个大的数据文件拆分为多个小文件，还可以把这些小文件放在不同的磁盘下。这样把一个大的文件拆分成多个小文件，便于我们对数据的管理。
Geiling();--向上取整 Floor();--向下取整 Round(,)--四舍五入（数，小数点后位数） abs();--绝对值 sign();--测试正负与0，正返回1.0，负返回-1.0,0返回0 PI();--π：3.1415926······ Rand();--随机数 Lower();--全部转换成小写 Upper();--全部转换成大写 Str();--把数值类型转换为字符型 Ltrim();--把字符串头部的空格去掉 Rtrim();--把字符串尾部的空格去掉 left(,),right(,),substring(,);--返回字符串指定位置，指定位数的字符串 charindex(1,2);--返回1字符串在2字符串中第一次出现的位置 patindex('%1%',2);--返回1字符串在2字符串中第一次出现的位置 quotename();--返回被特定字符括起来的字符串 replicate(1,2);--返回一个重复1字符串2次的新字符串 replace(1,2,3);--返回1字符串中的2子字符串被3子字符串替代 getdate();--获取系统时间 convert(char(10),GETDATE(),20);--获取当前时间，显示年月日 select convert(char(8),GETDATE(),108);--获取当前时间，显示时分秒 执行顺序： from -> where -> group by -> having -> select -> order by
在mysql中，用于转义的函数有addslashes，mysql_real_escape_string，mysql_escape_string等，还有一种情况是magic_quote_gpc，不过高版本的PHP将去除这个特性。
基数是数据列所包含的不同值的数量，例如，某个数据列包含值 1、3、7、4、7、3，那么它的基数就是 4。
对于所有的开发人员来说，Exception Handling是我们每天都要面对的事情。对于基于Source Code的Exception Handling，我想大家已经司空见惯了，但是对于Database级别的Exception Handling，就没有那么常见了。在这篇文章中，我将会介绍我对于基于Database编程中Exception Handling的一些粗浅的认识：在编写Stored Procedure时，如何抛出一个可预知的Exception，ADO.NET如何处理从Database抛出的Exce
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。创建索引视图 视图也称为虚拟表，这是因为由视图返回的结果集其一般格式与由列和行组成的表相似，并且，在 SQL 语句中引用视图的方式也与引用表的方式相同。标准视图的结果集不是永久地存储在数据库中。查询每次引用视图时，Microsoft® SQL Server™ 2000 会动态地将生成视图结果集所需的逻辑合并到从基表数据生成完整查询结果集所需的逻辑中。生成视图结果的过程称为视图具体化。有关更多信息，请参见视图解析。 对于标准视图而言，为每个引用视图的查询动态生成结果集的开销很大，特别是对于那些涉及对大量行进行复杂处理（如聚合大量数据或联接许多行）的视图更为可观。若经常在查询中引用这类视图，可通过在视图上创建唯一聚集索引来提高性能。在视图上创建唯一聚集索引时将执行该视图，并且结果集在数据库中的存储方式与带聚集索引的表的存储方式相同。有关用于存储聚集索引的结构的更多信息，请参见聚集索引。 说明 只有安装了 Microsoft SQL Server 2000 企业版或 Microsoft SQL Server 2000 开发版，才可以创建索引视图。 在视图上创建索引的另一个好处是：查询优化器开始在查询中使用视图索引，而不是直接在 FROM 子句中命名视图。这样一来，可从索引视图检索数据而无需重新编码，由此带来的高效率也使现有查询获益。有关更多信息，请参见在视图上使用索引。 在视图上创建聚集索引可存储创建索引时存在的数据。索引视图还自动反映自创建索引后对基表数据所做的更改，这一点与在基表上创建的索引相同。当对基表中的数据进行更改时，索引视图中存储的数据也反映数据更改。视图的聚集索引必须唯一，从而提高了 SQL Server 在索引中查找受任何数据更改影响的行的效率。 与基表上的索引相比，对索引视图的维护可能更复杂。只有当视图的结果检索速度的效益超过了修改所需的开销时，才应在视图上创建索引。这样的视图通常包括映射到相对静态的数据上、处理多行以及由许多查询引用的视图。 视图的要求 在视图上创建聚集索引之前，该视图必须满足下列要求： 当执行 CREATE VIEW 语句时，ANSI_NULLS 和 QUOTED_IDENTIFIER 选项必须设置为 ON。OBJECTPROPERTY 函数通过 ExecIsAnsiNullsOn 或 ExecIsQuotedIdentOn 属性为视图报告此信息。 为执行所有 CREATE TABLE 语句以创建视图引用的表，ANSI_NULLS 选项必须设置为 ON。 视图不能引用任何其它视图，只能引用基表。 视图引用的所有基表必须与视图位于同一个数据库中，并且所有者也与视图相同。 必须使用 SCHEMABINDING 选项创建视图。SCHEMABINDING 将视图绑定到基础基表的架构。 必须已使用 SCHEMABINDING 选项创建了视图中引用的用户定义的函数。 表和用户定义的函数必须由 2 部分的名称引用。不允许使用 1 部分、3 部分和 4 部分的名称。 视图中的表达式所引用的所有函数必须是确定性的。OBJECTPROPERTY 函数的 IsDeterministic 属性报告用户定义的函数是否是确定性的。有关更多信息，请参见确定性函数和非确定性函数。 视图中的 SELECT 语句不能包含下列 Transact-SQL 语法元素： 选择列表不能使用 * 或 table_name.* 语法指定列。必须显式给出列名。 不能在多个视图列中指定用作简单表达式的表的列名。如果对列的所有（或只有一个例外）引用是复杂表达式的一部分或是函数的一个参数，则可多次引用该列。例如，下列选择列表是非法的： SELECT ColumnA, ColumnB, ColumnA 下列选择列表是合法的： SELECT ColumnA, AVG(ColumnA), ColumnA + Column B AS AddColAColB SELECT SUM(ColumnA), ColumnA % ColumnB AS ModuloColAColB 派生表。 行集函数。 UNION 运算符
本文主要总结了工作中一些常用的操作及不合理的操作，在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息，本文适合有MySQL基础的开发人员。
目录 CLR 用户定义函数 模式匹配 数据提取 模式存储 匹配 在匹配项中进行数据提取 总结 尽管 T-SQL 对多数数据处理而言极其强大，但它对文本分析或操作所提供的支持却很少。尝试使用内置的字符串函数执行任何复杂的文本分析会导致难于调试和维护的庞大的函数和存储过程。有更好的办法吗？ 实际上，正则表达式提供了更高效且更佳的解决方案。它在比较文本以便标识记录方面的益处显而易见，但是它的用途并不仅限于此。我们将介绍如何执行各种简单或令人惊异的任务，这些任务在 SQL Server™ 20
数据库设计(Database Design)是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求（信息要求和处理要求）。在数据库领域内，常常把使用数据库的各类系统统称为数据库应用系统。 数据库设计的设计内容包括：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库的实施和数据库的运行和维护。
Impala是Cloudera开发和开源的数仓查询引擎，以性能优秀著称。除了Apache Impala开源项目，业界知名的Apache Doris和StarRocks、SelectDB项目也跟Impala有千丝万缕的联系。笔者所在的网易数帆大数据团队，是最早一批将其作为分析型数仓查询引擎的团队，目前正基于Impala打造有数高性能数仓引擎。
2.在当前磁盘条件下，只有在更新频率多于10次/秒的情况下，不稳定列才可能成为问题
本文主要是总结了工作中一些常用的操作，以及不合理的操作，在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息，本文适合有mysql基础的开发人员
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