什么是语义搜索，借用万维网之父Tim Berners-Lee的解释 “语义搜索的本质是通过数学来拜托当今搜索中使用的猜测和近似，并为词语的含义以及它们如何关联到我们在搜索引擎输入框中所找的东西引进一种清晰的理解方式，
MyCat基础知识 一、什么是MYCAT? 1. 一个彻底开源的，面向企业应用开发的大数据库集群 2. 支持事务、ACID、可以替代MySQL的加强版数据库 3. 一个可以视为MyS
随着我们的系统用户不断增加，产出的内容和数据量将不断增长，单台数据库数据量因为过大，将会导致查询速率降低，严重影响用户体验。
在数据库开发的初期，或者在系统刚上线的初期，由于数据量比较少，一些查询 SQL 语句、视图、存储过程编写等体会不出 SQL 语句各种写法的性能优劣，但是随着数据库中数据的增加，像数据仓库这种 TB 级别的海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，因此写 sql 不能简单的能查出相应的数据即可，而是要写出高质量的 SQL 语句，提高 SQL 语句的执行速度。
1. 多维数据库简介 多维数据库（Multi Dimesional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。MDD的信息是以数组形式存放的，所以它可以在不影响索引的情况下更新数据。因此MDD非常适合于读写应用。 1.1. 关系数据库存在的问题 利用SQL进行关系数据库查询的局限性： 1) 查询因需要“join”多个表而变得比较烦琐 ，查询语句(SQL) 不好编程； 2) 数据处理的开销往往因关系型数据库要访问复杂数据而变得很大。 关系型数据库管理系统本身局限性： 1) 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型，不能有效地处理在大多数事务处理应用中，典型存在的多维数据。其不可避免的结果是，在复杂方式下，相互作用表的数量激增，而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。关系数据库由于其所用数据模型较多，还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费，并且会导致系统的响应性能不断下降。而且，在现实数据中，有许多类型是关系数据库不能较好地处理的 。 2) 性能上的限制 为静态应用例如报表生成，而设计的关系型数据库管理系统，并没有经过针对高效事务处理而进行的优化过程。其结果往往是某些关系型数据库产品，在对GUI和Web的事务处理过程中，没有达到预期的效果。除非增加更多的硬件投资，但这并不能从根本上解决问题。 用关系数据库的两维表数据模型，可以处理在大多数事务处理应用中的典型多维数据，但其结果往往是建立和使用大量的数据表格，仍很难建立起能模拟现实世界的数据模型。并且在数据需要作报表输出时，又要反过来将已分散设置的大量的两维数据表，再利用索引等技术进行表的连接后，才能找到全部所需的数据，而这又势必影响到应用系统的响应速度。 3) 扩展伸缩性上的限制 关系数据库技术在有效支持应用和数据复杂性上的能力是受限制的。关系数据库原先依据的规范化设计方法，对于复杂事务处理数据库系统的设计和性能优化来说，已经无能为力。此外，高昂的开发和维护费用也让企业难以承受。 4) 关系数据库的检索策略，如复合索引和并发锁定技术，在使用上会造成复杂性和局限性。 1.2. 多维数据库的相关定义 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）。 维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在细节程度不同的各个描述方面（时间维：日期、月份、季度、年）。 维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述。（“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。 度量（Measure）：多维数组的取值。（2000年1月，上海，笔记本电脑，0000）。 OLAP的基本多维分析操作有钻取（Drill-up和Drill-down）、切片（Slice）和切块（Dice）、以及旋转（Pivot）等。 钻取：是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取（Drill-down）和向上钻取（Drill-up）/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而Drill-down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 切片和切块：是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个或以上，则是切块。 旋转：是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 1.3. 多维数据库的特点 后关系型数据库的主要特征是将多维处理和面向对象技术结合到关系数据库上。这种数据库使用强大而灵活的对象技术，将经过处理的多维数据模型的速度和可调整性结合起来。由于它独有的可兼容性，对于开发高性能的交换处理应用程序来说，后关系型数据库非常理想.在后关系型数据库管理系统中，采用了更现代化的多维模型，作为数据库引擎。并且，这种以稀疏数组 为基础的独特的多维数据库架构，是从已成为国际标准的数据库语言基础上继承和发展的，是已积累了实践经验的先进而可靠的技术。 多维数据模型能使数据建模更加简单，因为开发人员能够方便地用它来描述出复杂的现实世界结构，而不必忽略现实世界的问题，或把问题强行表现成技术上能够处理的形态，而且多维数据模型使执行复杂处理的时间大大缩短。例如开发一个服装连锁店信息管理系统时，如果用关系数据库，就需要建立许多表，一张表用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸，另一张表用来建立服装和供应商之间的映射，并表示它是否已被卖出，此外还需要建一些表来表示价格变化、各店的库存等等。每成交一笔生意，所有这些表都需要修改，很快这些关系数据库就会变得笨重而
前些日子，我们做了DB2 VS MySQL的数据类型的对比，今天我们将体系架构的对比分享给大家，让大家对这两类数据库有更深刻的认识。 DB2体系结构 DB2 for LUW进程模型在DB2v9.5之前
因此，UNION可能会进行一次排序操作，以便删除重复项。当处理大结果集就需要考虑这个消耗。
select * from std_old order by age asc;#对表std_old进行age字段升序排列
身处数据驱动快速变革的时代，数据库系统的选型和架构设计对于整个IT基础架构，甚至企业的发展都起到至关重要的作用。那么今天，如果您的企业需要搭建一套新的应用系统，你会选择什么数据库类型？如果当前的系统不
工作内容：将原OA系统中合同支付流程所需要用到的合同基本信息和供应商基本信息改为从采购管理软件里读取
这篇文章是对又拍网公布的数据库案例的分析总结 又拍网是一个大型照片分享社区，数据库架构也是从简单到复杂发展起来的 数据库进化过程 （1）一主一从 最初是由一台主库和一台从库组成，当时从库只用作备份和容灾，当主库出现故障时，从库就手动变成主库 随着压力的增加，加上了memcached （2）一主多从 通过添加多个从库来分流查询压力 （3）数据库拆分 随着数据量的增加，读写压力都迅速增加，决定进行数据库拆分，将数据存放到不同的数据库服务器中 数据库拆分 一般可以按两个纬度来拆分数据:
今天给大家介绍BMC Bioinformatics期刊的一篇文章，”DPDDI: a deep predictor for drug-drug interactions”。作者开发了DPDDI模型，在不考虑药物化学和生物特性的情况下，仅使用药物-药物（DDI）网络作为输入，便可预测潜在的DDI，还可用于检测药物副作用、指导联合用药等。
前面一篇文章图解分布式系统架构（看推荐阅读）大概讲了一下分库分表，以及读写分离出现的场景，分库分表为了解决高并发和海量数据的问题。
代晓磊，知乎数据库负责人，同时也是 TiDB 社区北京地区组织者，一位有着 13 年数据库从业经验的数据库老兵，对数据库运维及 TiDB 有着丰富的实践经验。在“2024 新年围炉茶会”中，他分享了《TiDB 在知乎实践的那些事》话题，回顾了最近两年知乎 TiDB 实践的最新进展 ，以及对数据库未来发 展方向的个人观点，本文根据代晓磊老师的演讲实录进行整理。
ClickHouse中完整select的查询语法如下（除了SELECT关键字和expr_list以外，蓝色的字句都是可选的）：
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）。
在开窗函数出现之前存在着非常多用 SQL 语句非常难解决的问题，非常多都要通过复杂的相关子查询或者存储过程来完毕。为了解决这些问题，在2003年ISO SQL标准添�了开窗函数，开窗函数的使用使得这些经典的难题能够被轻松的解决。眼下在 MSSQLServer、Oracle、DB2 等主流数据库中都提供了对开窗函数的支持，只是非常遗憾的是 MYSQL 临时还未对开窗函数给予支持。
🏆本文收录于 《Spring Boot从入门到精通》 ,专门攻坚指数提升，**2023 年国内最系统+最强
随着MySQL数据库的应用越来越广泛，DB2向MySQL数据库的迁移需求也越来越多。进行数据库之间迁移的时候，首先遇到的并且也是最基本最重要的就是两种数据库数据类型之间的转换。 下面结合中国证券等级结算深圳分公司开源数据库研究测试项目的DB2数据库向MySQL数据库迁移项目，说明两种数据库数据类型的差异以及迁移过程中的一些注意事项。 无论是DB2数据库，还是MySQL数据库，都要在创建数据库表时为其中的每一列定义一个数据类型，用于限定该列取值范围。DB2数据库支持内置的数据类型（built-in）和用户自定
系统开发中，数据库是非常重要的一个点。除了程序的本身的优化，如：SQL语句优化、代码优化，数据库的处理本身优化也是非常重要的。主从、热备、分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题。Mycat是一个广受好评的数据库中间件，已经在很多产品上进行使用了。下面就针对Mycat的基础知识和应用做一总结性梳理，这些内容有的是从网上收集的，有的是自己做的测试验证信息，如有错误，烦请谅解和指出！
现在有一个需求，目前在开发的同学需要做一些查询，但是涉及的两个表在两个不同的数据库里面。就是下面的形式。从他们的反馈来看还需要做表关联，是统计业务相关，对于数据的实时性要求不是很高。 所以这个需求
在笔者的《在CentOS上使用Nginx和Tomcat搭建高可用高并发网站》这篇文章中，笔者介绍了如何在CentOS上搭建一个可支持高可用高并发的Java web后端服务器。善于思考的读者可能会想到，在上一篇文章中，我们只是实现Java web服务器的分布式来应对高并发，但是高并发对数据库的的负担也是很重的。在上一篇文章中，我们只是使用到一个MySQL服务器，但是但数据量非常大的时候，比如有一千万的用户，如果只有单个数据库存储，那一张用户表就有一千万条数据。庞大的数据量使得我们对数据进行查询的时候非常慢，但出现高并发的时候，大量的查询请求发送到数据库服务器，而数据库来不及响应，随时可能出现数据库崩溃的情况。
如果你想查看一下数据库的时间该怎么办呢？你需要执行一个 SQL 语句，但是 SQL 语句语法规定需要指定一个表，为此 Oracle 设计了一个只有一行一列的表 DUAL，我们可以使用这个表来执行一些不需要表的 SQL 语句。
之前在win7中运行c／c++下个vc就可以编译运行了，现在换了Mac，上网一看需要下个xcode，哎哟，好大啊，当时又没网，捉急，咦，mac的终端可以编译cpp文件，天哪，棒呆了。 当然，使用mac的大佬们肯定知道，我这种小白还是记下来给小白一起看吧。
上一篇文章阿粉已经实现了数据库进行分表的操作，而且也成功了，如果有想看的，可以看一下上一天的文章，使用SpringBoot整合 Sharding-JDBC 实现了单数据库分表保存数据和查询不同表中的数据。今天我们就来实现一下分库，并且分表，然后同样的执行保存数据和查询数据的操作。
本文讨论了某数据集市项目的数据集成方法与过程。该系统在2008年12月启动，在2009年5月正式上线使用。该系统是以oracle系统为主要的数据库，同时集成DB2系统中的数据。每天的话费清单系在DB2数据库中存储，通过E71调度程IWEDB2中的数据进行汇总并把结果写入到ORACLE数据仓库中。本文首先讨论了建立数据集市项目异构数据库的两个数据库系统的背景以及用户対该项目的需求。接着讨论了使用Perl技术来集成两个数据库中的业务逻辑的过程，并说明了该技术在集成过程中出现的问题，如：数据分层，E71调度程序改造，以及参数化SQL处理等问题。最后讨论了该集成方法的优点和缺点，并対改进该项目提出了优化Perl技术的设想。在本次的项目开发过程中，我主要担任了系统分析与设计的工作。
本文主要介绍什么是 DB2 数据库分区，为什么采用数据库分区，并以 Balanced Warehouse E7100 为例介绍数据库分区管理的基本方法及应用实践。
事务A读取到t_bs_user表中的id为1的数据zt为0，此时事务B修改了id为1的数据，将zt置为1，但是没有提交，事务A再次读取t_bs_user表的数据，发现zt为1，如果事务B做了回滚操作，那么事务A读取的将是脏数据。脏读可以通过增加事务隔离级别来避免。
正则表达式实在太强大了，理论上它可以将任何字符串变成你想要的结果，使用方法可参考上一篇文章学会正则表达式，玩弄文本于股掌之中。
db2命令介绍： 相比图像界面而言，使用命令行的命令能节省非常多内存资源。不过写的时候语法需要熟悉。 db2start：启动当前的DB2数据库管理实例。 db2stop：停止当前的数据库管理实例。 注：启动和关闭的是数据库管理实例，而不是单个的数据库，而restart database：并不是重新启动数据库，是平衡非正常结束而不一致状态的数据库，结束后，连接仍然存在。 db2look： 能为表，索引，视图和诸如此类需要产生统计信
儿子有点不服气，温柔地说道：你管爷爷叫爸爸，你管姥爷还叫爸爸，这不就是两个爸爸吗
锁，其实很好理解，每个人都在自己的房屋上安装有锁，你拥有了锁，房屋只有你能独占，别人不能访问。数据库中的锁也一样，只不过更加细分。
在 DB2 数据库中索引采用的是 B+ 树的结构，索引的叶子节点上包含索引键的值和一个指向数据地址的指针。DB2 先查询索引，然后通过索引里记录的指针，直接访问表的数据页。
MyCat就是一个数据库中间件，数据库的代理，它屏蔽了物理数据库，应用连接MyCat，然后MyCat再连接物理数据库。 Mycat的原理中最重要的一个动词是“拦截”，它拦截了用户发送过来的SQL语句，首先对SQL语句做了一些特定的分析：如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等，然后将此SQL发往后端的真实数据库，并将返回的结果做适当的处理，最终再返回给用户。
在MySQL 5.7.7版本中，才将xa的bug修复，符合Open Group 的<<Distributed Transaction Processing:The XA Specification>> 标准。Mysql中存在两种XA事务，一种是内部XA事务主要用来协调存储引擎和二进制日志，一种是外部事务可以参与到外部分布式事务中（比如多个数据库实现的分布式事务）。xa的语法如下：
一、实践中如何优化mysql 1) SQL语句及索引的优化 2) 数据库表结构的优化 3) 系统配置的优化 4) 硬件优化 二、索引的底层实现原理和优化 2.1 底层实现 在DB2数据库中索引采用的是B+树的结构，索引的叶子节点上包含索引键的值和一个指向数据地址的指针。DB2先查询索引，然后通过索引里记录的指针，直接访问表的数据页。 B+树是应数据库所需而出现的一种B树的变形树。 B+树的特点： （1）所有叶节点包含全部关键字及指向相应记录的指针，而且叶节点中将关键字按大小顺序排列
S7-1500 可以使用IEC定时器和SIMATIC定时器，IEC定时器仅占用CPU的工作存储器资源，可使用的数量与工作存储器大小有关；而SIMATIC定时器是CPU特定的资源，数量固定。例如CPU1515-2PN的SIMATIC定时器个数是2048个(CPU技术数据叫S7定时器）。两种定时器相比较，IEC定时器可设定的时间要远远大于SIMATIC定时器，时间精度也高。
Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。其中，Spoon是Kettle中的一个组件，其他组件有PAN，CHEF，Encr和KITCHEN等。
MySQL 5.7.11引入了InnoDB表空间加密，该加密启用了对每表文件表空间的支持，此博客中将讨论此功能。
在现在这个数据量与日俱增的时代，传统的单表，单库已经无法满足我们的需求，可能早期数据量不是很大，CRUD都集中在一个库中，但是当数据量 到达一定的规模的时候，使用单库可能就无法满足需求了，在实际场景中，读的频率是远远大于写的，所以我们一般会做读写分离，主库一般用于写，而从库 用于读，而主从分离有好几种模式。
关系数据库系统和混合/云数据管理解决方案的用户都可以使用SQL灵活地访问业务数据，并以创新的方式进行转换或显示。
墨墨导读：众所周知，数据库升级、转换、迁移是数据库运维必备的日常技能，本文详细介绍一则将DB2数据库转换成Oracle数据库的案例，希望对大家有帮助。
作为一个程序员，数据库是我们必须掌握的知识，经常操作数据库不可避免，but，在写 SQL 语句的时候，难免遇到各种问题。例如，当我们看着数据库报出的一大堆错误时，是否有种两眼发蒙的感觉呢？咳咳，莫要否认，你有、我有，全都有啊！不过，值得庆幸的是，已经有人帮咱们整理出一份关于 DB2 的错误代码大全啦，以后再遇到数据库报错，直接拎出看看，岂不爽哉？当然，在此对原作者送上万分的感谢。
Zabbix支持多种数据库引擎，你可以在MySQL，MySQL的分支，MariaDB，Oracle，PostgreSQL ，IBM DB2之中选择。以上是五大核心数据库引擎。但是此外，你也可以在历史数据存储方面利用Elasticsearch的功能。还有一个新的Timescale数据库，也是PostgreSQL类型，内置有分区的功能。
作为一个程序员，数据库是我们必须掌握的知识，经常操作数据库不可避免，but，在写 SQL 语句的时候，难免遇到各种问题。例如，当我们看着数据库报出的一大堆错误时，是否有种两眼发蒙的感觉呢？值得庆幸的是，已经有人帮我们整理出一份关于 DB2 的错误代码大全啦，以后再遇到数据库报错，直接拎出看看，岂不爽哉？当然，在此对原作者送上万分的感谢。
从数据库架构设计的角度，主要有三种，Shared Everything、Shared Disk以及Shared Nothing。
2008年北京大学硕士研究生毕业，并于同年加入IBM中国开发中心事务处理中间件组任职软件工程师。
之前有介绍过，我主要是做数据仓库运维的，业余也会动手写 python 程序，django 应用，vue 的 app，有兴趣可以加我好友一起学习。最近比较让我头疼的是数据仓库的 datastage 作业经常报 911 错误，最终问题得到了解决，在此总结一下，希望能帮到要解决 911 错误的朋友们。
以下内容采集自 2019年9月19日 San Francisco Oracle open 大会内容。主题 What’s New in MySQL Optimizer and Executor?
对开发人员来说，Django的ORM 确实非常实用，但是将数据库的访问抽象出来本身是有成本的，那些愿意在数据库中探索的开发人员，经常会发现修改 ORM 的默认行为可以带来性能的提升。在本文中，我将分享在 Django 中使用数据库的 9 个技巧。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
