我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。
最近随着Snowflake上市后市值的暴增（目前700亿美金左右），整个市场对原生云数仓都关注起来。近日，一家第三方叫GigaOM的公司对主流的几个云数仓进行了性能的对比，包括Actian Avalanche、Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse、Google BigQuery、Snowflake，基本涵盖了目前市场上主流的云数仓服务。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。
本文介绍了Solr的发展历程、功能特性、适用场景以及其在大数据分析领域的应用。Solr是一个高性能的搜索和大数据分析引擎，它具有高可用性、分面搜索、动态聚类、大数据实时分析等功能。在大数据领域，Solr已经成为了一个重要的工具，可以帮助企业处理海量数据，实现快速搜索、文档聚类和大数据实时分析等功能。
最近一直在做一款Android的新产品，所以更新的文章基本都是Android相关，主要是产品中的应用的东西及一些笔记，新产品中Android本地数据库要存放的东西还挺多的，所以这篇是专门针对Android本地数据库Room的版本迁移做的一个填坑记录。
SNP Glue是SNP的集成技术，适用于任何云平台。它最初是围绕SAP和Hadoop构建的，现在已经发展为一个集成平台，虽然它仍然非常专注SAP，但可以将几乎任何数据源与任何数据目标集成。
近些年，很多数据库公司上岸，MongoDB市值 216亿美金，Cloudera 市值 45亿美金。而其中最耀眼的，非 Snowflake莫属，849亿美金。
当我们在生成式 AI 的背景下讨论数据库时，总是首先想到的问题之一是：“我不能告诉数据库我需要什么，而不必制作一个复杂（通常是多页）的 SQL 查询吗？
H2是一个采用java语言编写的嵌入式数据库引擎，只是一个类库（即只有一个 jar 文件），可以直接嵌入到应用项目中，不受平台的限制
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
这本书的 SQL 部分的最后一个练习是一个很大的跳跃。你使用一个数据库知道了 SQL 语言的基础知识。你也应该精通 Python 的 OOP。现在是时候组合这两个，并创建一个对象关系管理器（ORM）。ORM 的工作是，使用简单的 Python 类，并将它们转换为数据库表中存储的行。如果你曾经使用过 Django，那么你已经使用他们的 ORM 来存储数据。在本练习中，你将尝试逆向分析如何实现它。
在本中，小编将讲解如何在Ubuntu操作系统上配置MySQL服务器?它描述了如何设置root密码、创建数据库以及为数据库添加用户。该文章更详细地检查了MySQL配置，因此我们可以调整其配置并做好准
一、配置管理器 1.管理服务 使用配置管理器可以启动、停止、重新启动、继续或暂停服务。 服务器和客户端网络协议 2.SQLSMS 简介：SQLSMS是一个集成环境，用于访问、配置、管理和开发SQL Server的所有组件。 注册服务器：为客户机确定一台SQL Server数据库所在的机器，及服务器。 4.Sqlcmd工具 sqlcmd通过OLE DB与服务器进行通信，使用sqlcmd工具可以在命令提示符窗口中输入T-SQL语句，调用系统过程和脚本文件。 T-SQL脚本文件是一个文本文
本文和封面来源：https://motherduck.com/，爱可生开源社区翻译。
BI工具是数据分析的得力武器，目前市场上有很多BI软件，众所周知的有Tableau、PowerBI、Qlikview、帆软等，其中大部分是收费软件或者部分功能收费。这些工具一通百通，用好一个就够了，重要的是分析思维。
1.标注为@MappedSuperclass的类将不是一个完整的实体类，他将不会映射到数据库表，但是他的属性都将映射到其子类的数据库字段中。
在Spring Boot应用的测试一文中，我们在StarterRunner类的run(...)方法中给数据库中添加一些初始数据。尽管通过编程方式添加初始数据比较快捷方便，但长期来看这并不是一个好办法——特别是当需要添加的数据量很大时。我们开发最好把数据库准备、数据库修改和数据库的配置与将要运行的程序代码分离，尽管这仅仅是为测试用例做准备。Spring Boot已经提供了相应的支持来完成这个任务。
在今年的Oracle Cloud World，Oracle宣布将发布一款数据库湖仓产品——MySQL HeatWave Lakehouse用以解决存储在数据库之外的文件数据等非结构化数据的查询和处理。
DB-Engines最近发布了2020年10月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名，实时统计了359种数据库的排名指数。前10名的排行情况详见下图：
其实很简单 Driver选择 Microsoft SQL Server(jTds) 即可。
上片文章讲解模板。你本文将讲解 “MTV” 中 M 层次，即模型层（数据存取层）。模型这内容比较多，我将其拆分为 3 个部分来讲解。同时，文章也配套了例子，你可以通过 阅读原文 来查看。
补充，varchar会动态的根据储存数据的大小分配空间，所以性能上char更好，varchar 会弱一点，但是对于不确定长度的字段，建议还是使用varchar,应该char 当超过长度会报错。
2021年有两条主线，一个是生态系统和商业模式的成熟，比如早在2020年就上市的云数据仓库公司 Snowflake 公司站稳了在资本市场的脚跟、Databricks、Dataiku、Datarobot 等公司估值更高了并且募集了大量的资金，甚至正在追求 IPO；另一方面则是新一代的数据和机器学习创业公司正在崛起，无论是几年前还是几个月前成立的公司都在过去一年左右经历了突飞猛进的增长。
#意外情况出现，以为电脑硬盘真的坏掉了。原来是忘记插电源 @。@ ～ 前些时间玩游戏，电脑无故突然断电关机，再开机一闪便又突然断电关机。最终找到原因，电脑过热，保护性关机。然后将光驱拆下，发现散热效果好了一些，最重要的原因还是好几天没玩游戏了...........闲话略多，转入正题
对象-关系映射(Object/Relation Mapping，简称 ORM)，是随着面向对象的软件开发方法发展而产生的。面向对象的开发方法是当今企业级应用开发环境中的主流开发方法，关系数据库是企业级应用环境中永久存放数据的主流数据存储系统。对象和关系数据是业务实体的两种表现形式，业务实体在内存中表现为对象，在数据库中表现为关系数据。内存中的对象之间存在关联和继承关系，而在数据库中，关系数据无法直接表达多对多关联和继承关系。因此，对象-关系映射(ORM)系统一般以中间件的形式存在，主要实现程序对象到关系数据库数据的映射。 Java 中 ORM 的原理： 先说 ORM 的实现原理，其实，要实现 JavaBean 的属性到数据库表的字段的映射，任何 ORM 框架不外乎是读某个配置文件把 JavaBean 的属 性和数据库表的字段自动关联起来，当从数据库 SELECT 时，自动把字段的值塞进 JavaBean 的对应属性里，当做 INSERT 或 UPDATE 时，自动把 JavaBean 的属性值绑定到 SQL 语句中。简单的说：ORM 就是建立实体类和数据库表之间的关系，从而达到操作实体类就相当于操作数据库表的目的。
当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
本文由 Cloudberry Database 社区编译自 MotherDuck 官网博文《PERF IS NOT ENOUGH》，原作者为 Jordan Tigani（ MontherDuck 联合创始人兼 CEO），译文较原文稍有调整。
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想必大家已经听说了，1 月 21 日，开源的可视化工具 Apache Superset 宣布毕业并成为 Apache 软件基金会（ASF）的顶级项目（Top-Level Project）。
这几年数据治理爆火，但迟迟没有一个优秀的开源数据治理平台的出现。很多公司选择元数据管理平台作为基础，再构建数据质量，数据血缘等工具。
Data Definition Language，数据定义语言，用来定义数据库对象(数据库，表，字段) 。
为什么要分表 当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。 mysql proxy：amoeba 做mysql集群,利用amoeba。 从上层的java程序来讲，不需要知道主服务器和从服务器的来源，即
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。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录。
SQL编程语言是对关系型数据库操作的一套统一标准的语言，全程：Structed Query Language,结构化查询语言
表结构和数据总是在程序执行的时候无端的修改，折腾了好长时间，查了很长时间hibernate的数据库映射文件和接口程序，始终没有发现有什么错误，到最后才发现了它！
日常生活中的大部分决策都以二进制形式存在，具体来说就是这类问题能够以是或者否来回答。而在商业活动中，能够以二进制方式回答的问题也有很多。举例来说：“这种情况是否属于交易欺诈？”，“这位客户是否会购买该产品？”或者“这位用户是否存在流失风险？”等等。在机器学习机制中，我们将此称为二进制分类问题。很多商业决策都能够通过准确预测二进制问题的答案来得到强化。Amazon Michine Learning（简称Amazon ML）就提供了一套简单而且成本低廉的选项，帮助大家以快速且规模化的方式找出此类问题的答案。 在
如果您需要一种简单但强大且安全的方式来创建、管理和监控计划作业，您可以使用 Apache Hive 计划查询。您可以使用计划查询替换操作系统级别的调度程序，例如 cron、Apache Oozie 或 Apache Airflow。
SQLite是一个进程内的库，实现了自给自足的、无服务器的、零配置的、事务性的 SQL 数据库引擎。
最近出去旅游了，嗨皮了嗨皮，明天上班，开始做作业，今日将1.8亿数据存储的方式进行总结，欢迎大家拍砖！
它仅基于 7 个基本命令： Migrate、 Clean、 Info、 Validate、 Undo、 Baseline和 Repair。
在 SQL Server Management Studio 中 , 修改数据库表报如下错误 :
Oracle于2022年3月29日，在Oracle的云上发布了MySQL HeatWave 机器学习（ML）。Oracle MySQL HeatWave除了用于事务处理和分析之外，现在还支持数据库内机器学习 (ML)。MySQL HeatWave ML对 ML 的生命周期完全自动化，并将所有经过训练的模型存储在 MySQL 数据库中，用户无需将数据或模型移动到机器学习工具或服务中。消除 ETL ，可降低应用程序复杂性、降低成本并提高数据和模型的安全性。
假如云计算提供商把精力集中在最底层，而其他（纯软件）提供商专注于上面的一层，又会如何呢？
经常思考一个问题，为什么我们需要分布式？很大程度或许是不得已而为之。如果摩尔定律不会失效，如果通过低成本的硬件就能解决互联网日益增长的计算存储需求，是不是我们也就不需要分布式了。
mysqldump是mysql用于转存储数据库的实用程序。它主要产生一个SQL脚本，其中包含从头重新创建数据库所必需的命令CREATE TABLE INSERT等。
创建数据库和表都需要用到数据库脚本语言：sql，全称是：Structured Query Language，结构化查询语言
随着云时代的到来，数据库也开始拥抱云数据库时代，各类数据库系统（OLTP、OLAP、NoSQL等）在各内外云平台（AWS、Azure、阿里云）百花齐放，有开源的MySQL、PostgreSQL、MongoDB，传统数据库厂商的SQLServer、Oracle，云厂商自研的Aurora、Redshift、PolarDB、AnalyticDB、AzureSQL等。有些数据库还处于Cloud Hosting阶段，仅仅是将原有架构迁移到云主机上，利用了云的资源。有些数据库则已经进入了Cloud Native阶段，基于云平台IAAS层的基础设施，构建弹性、serverless、数据共享等能力。
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