索引是跨多个数据存储区的常见概念。 尽管它们在数据存储中的实现可能会有所不同，但也可用于基于列（或一组列）更高效地进行查找。
BULK INSERT以用户指定的格式复制一个数据文件至数据库表或视图中。 语法：
摘自https://www.rathishkumar.in/2016/04/understanding-mysql-architecture.html
假设数据库中现在有2万条记录，现在要执行这样一个查询：SELECT * FROM table where num=10000。如果没有索引，必须遍历整个表，直到num等于10000的这一行被找到为止；如果在num列上创建索引，SQL Server不需要任何扫描，直接在索引里面找10000，就可以得知这一行的位置，所以索引的建立可以加快数据库的查询速度。
一个 数据库管理系统 （DBMS）是一个软件应用程序与用户，应用程序和数据库本身交互，以捕获和分析数据。
导语 iOS 程序能从网络获取数据。少量的 KV 类型数据可以直接写文件保存在 Disk 上，App 内部通过读写接口获取数据。稍微复杂一点的数据类型，也可以将数据格式化成 JSON 或 XML 方便保存，这些通用类型的增删查改方法也很容易获取和使用。这些解决方案在数据量在数百这一量级有着不错的表现，但对于大数据应用的支持则在稳定性、性能、可扩展性方面都有所欠缺。在更大一个量级上，移动客户端需要用到更专业的桌面数据库 SQLite。 这篇文章主要从 SQLite 数据库的使用入手，介绍如何合理、高效、便捷的
全文引擎使用全文索引中的信息来编译可快速搜索表中的特定词或词组的全文查询。全文索引将有关重要的词及其位置的信息存储在数据库表的一列或多列中。全文索引是一种特殊类型的基于标记的功能性索引，它是由 SQL Server 全文引擎生成和维护的。生成全文索引的过程不同于生成其他类型的索引。全文引擎并非基于特定行中存储的值来构造 B 树结构，而是基于要编制索引的文本中的各个标记来生成倒排、堆积且压缩的索引结构。在 SQL Server 2008 中，全文索引大小仅受运行 SQL Server 实例的计算机的可用内存资
关系型数据库（Relational Database）是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。它也由一组表格组成，每个表格包含了一系列行和列，这些行和列被称为表（Table），一组表组成了数据库。下面详细介绍关系型数据库的一些重要特性和组成部分：
概述 全文引擎使用全文索引中的信息来编译可快速搜索表中的特定词或词组的全文查询。全文索引将有关重要的词及其位置的信息存储在数据库表的一列或多列中。全文索引是一种特殊类型的基于标记的功能性索引，它是由 SQL Server 全文引擎生成和维护的。生成全文索引的过程不同于生成其他类型的索引。全文引擎并非基于特定行中存储的值来构造 B 树结构，而是基于要编制索引的文本中的各个标记来生成倒排、堆积且压缩的索引结构。在 SQL Server 2008 中，全文索引大小仅受运行 SQL Server 实例的计算机的可
上篇文章我们说了，myISAM表和innoDB表的不同，myISAM吧用户记录数据放在数据文件，会给每行数据一个行号，myISAM会给主键生成索引，吧索引页放在索引文件。B+树的叶子节点存储的是主键+行号，意味着第一次通过主键查询只能查到行号，之后回表，通过行号查询数据文件整行数据。而innoDB的聚簇索引不需要二次查询。
问题导读 1.Cloudera 提供了那些产品和工具？ 2.Cloudera Navigator的作用是什么？ Cloudera 提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便地管理您的企业中快速增长的多种多样的数据。业界领先的 Cloudera 产品和解决方案使您能够部署并管理 Apache Hadoop 和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。 Cloudera 提供下列产品和工具： CDH — Cloudera 分发的 Apache Hadoop 和其他相关开放源代码项目，包括 Imp
过去用SQL Server 2000分页的，大多都用到了临时表。SQL Server 2005 ROW_NUMBER 函数支持分页，性能据说也非常不错。 Paging Records Using SQL Server 2005 Database Paging in SQL Server 2005 Sql Server 2005自定义分页 最近MSDN Magazine上的一篇文章10 Tips for Writing High-Performance Web Applications提到了有效的数据分页技
本文我们主要介绍了SQL Server数据库用row_number() over() 来自动产生行号的一系列的操作，希望本次的介绍能够对您有所帮助。
概述 非聚集索引与聚集索引具有相同的 B 树结构，它们之间的显著差别在于以下两点： 基础表的数据行不按非聚集键的顺序排序和存储。 非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成。 既可以使用聚集索引来为表或视图定义非聚集索引，也可以根据堆来定义非聚集索引。非聚集索引中的每个索引行都包含非聚集键值和行定位符。此定位符指向聚集索引或堆中包含该键值的数据行。 非聚集索引行中的行定位器或是指向行的指针，或是行的聚集索引键，如下所述： 如果表是堆（意味着该表没有聚集索引），则行定位器是指向行的指针。该指针由文件标
信息检索是任何显示文本和矢量的应用程序的基础。 常见方案包括目录或文档搜索、数据浏览，以及越来越多的基于专有基础数据的聊天式搜索形式。 创建搜索服务时，将使用以下功能：
索引是数据库提供的利于快速查询的机制，索引类似于书籍目录，当查询条件那一列建立了索引之后，那么数据库会去硬盘索引文件中找到满足查询条件的（数据的）物理位置， 根据位置就可以定位并获取到数据。
Linus有一句名言广为人知：Read the fucking source code. 但其实，要深入理解某个软件、框架或者系统的工作原理，仅仅「看」代码是远远不够的。就拿Android Framework来说，整个代码量非常大不说，那些个动辄几万行的类如何去理解？所以我今天要说的就是：
本文介绍了SonarQube版本更新升级的方法。包括SonarQube升级指南和9.9版本更新说明。
4、SQL语句语法的优化。（可以用Sybase的SQL Expert，可惜我没找到unexpired的序列号）
索引通过维护常见请求数据的排序子集，提供了一种优化查询的机制。 确定哪些字段应该被索引需要一些思考:太少或错误的索引和关键查询将运行太慢; 太多的索引会降低插入和更新性能(因为必须设置或更新索引值)。
最近遇到一个专门进行SQL技术优化的项目，对很多既有的老存储过程进行调优（现在已经不再新增任何存储过程），因此系统的对SQL语句编写进行一次科学的学习变得很有必要。这儿将基于黄德承大神的Oracle
这篇文章比较简单，在这个专题的一开始，我们探究了对象和文档之间的关系，我们只是专注于构建模型，忽略了跳过我们如何在图表阶段之外处理关系。那么这一小篇文章我们就来简单的说一下这个问题。 我们需要考虑两个单独的操作。在查询和加载文档期间获取相关信息可以使用Include调用来完成，这时一个非常常用的功能，因为他可以减少请求服务端的次数。第二个操作是查询，也就是说当想根据相关文档的属性查询特定文档。例如前面文章所说的幼儿园的例子，查询母亲叫刘妈妈的孩子，由于子文档不再包含父级文档的名称，那么我们将如何搜索它呢？RavenDB 不允许我们使用多连接，但它允许在索引阶段为相关数据编制索引，然后对其进行查询。因此使用这个功能通过母亲的名字查询孩子非常容易。索引功能将在索引专题中进行进一步讲解。我在这里提到它，是因为知道它的存在会影响我们对数据建模的方式，在决定如何对相关数据进行建模时，它可以有很大的帮助。但是最终决策几乎总是归结为我们是想要数据的时间点视图还是当前值。对于第一个选项，我们通常会将值从源复制到其自己的文档中，对于第二个选项，我们可以在索引和查询以及从服务器获取数据时使用。
注： 日志启用时会非常占用硬盘的读写资源，使正常读写数据库的效率大大降低，因为日志文件很大，之前我们有个服务器一直起着日志，一个月就达到 500G 的大小了，平时的一个操作都几十兆的涨。 查看日志
正式讲 ICP 之前了，我们先将相关的概念捋一捋，知道的就当回顾，不知道的就当了解了，这有助于对 ICP 的理解
标志这个sql语句被分为几个(行数)独立的sql执行，执行顺序依照(1)从大到小(2)从上到下 依次排列执行
hudi等数据湖仓框架，常用的是前两种实现数据更新。而Doris则主要用后两种更新数据。
上篇文章我们说了，联合索引会用两个以上列来创建索引，b+树是一颗，先用c2列排序，若结果相同，则用c3排序。innoDB的b+树特点是根节点保持不变，新表是先默认有聚簇索引，先有一个没有数据的根目录节点，放用户记录数据放入根几点中，当数据慢了，页分裂，会有多的节点，此刻根节点进化成根目录记录节点，数据存入底层节点。二级索引的内节点保证一致性，存入列值的时候加个主键。
天天听人家说 ”查询优化“，以前用sqlite的时候总是不能理解，优化啥？不就那么些语句嘛。 入门MySQL之初，老师讲过一些，大致有点了解。入门（二）的时候写了索引，又了解了一点。 今天再来了解一下具体该如何个 ”查询优化“法。
近些年， 在复杂的分析需求之外，字节内部的业务对于实时数据的在线服务能力也提出了更高的要求。大部分业务不得不采用多套系统来应对不同的 Workload，虽然能满足需求，但也带来了不同系统数据一致性的问题，多个系统之间的 ETL 也浪费了大量的资源， 同时对于研发人员来讲，也不得不学习维护多套系统。为了解决这个问题，我们开启了 Krypton 项目，这是字节跳动基础架构计算-实时引擎、 创新应用中心、 存储-HDFS & NoSQL 团队共同合作研发的新一代面向复杂业务的实时服务分析系统（HSAP: Hybrid Serving and Analytical Processing），希望能在应对大数据复杂分析场景的同时，也能满足业务对于实时数据在线服务的需求。
PostgreSQL 12专注于性能和优化。此版本的发布并未考虑到全新的闪亮功能；相反，它是对现有PostgreSQL功能的微调和精心设计的实现。因为PostgreSQL每年都会发布新版本，所以并不是每一个新功能都完全具备。在发布了几个版本之后，当该功能有机会从其最初的实现中发展出来时，其性能将得到改善，边缘情况将得到支持，缺失的功能将得到实现。
由于云计算环境的规则与内部部署环境不同，因此在顺利进行迁移之前，应先对数据库进行适当的清理工作。
Presto是由 Facebook 推出的一个基于Java开发的开源分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。Presto本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询。
1.什么是数据库？ 数据库是组织形式的信息的集合，用于替换，更好地访问，存储和操纵。 也可以将其定义为表，架构，视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库？ 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合，转换，可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表？ 表是一种数据库对象，用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分？ 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录？ 记录（也称为数据行）是表中相关数据的有序集
随着闲鱼业务的发展，用户规模达到数亿级，用户维度的数据指标，达到上百个之多。如何从亿级别的数据中，快速筛选出符合期望的用户人群，进行精细化人群运营，是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法，从亿级别数据中，任意组合查询条件，筛选需要的数据，做到毫秒级返回。
ROW_NUMBER 是 SQL 2005 中新增的函数， 显示结果的行号， 多用于分页， 基本的语法为
SQL的一个基本原理（以及SQL所继承的关系原理）就是一列中的单个数据是原子性的。
与典型的SQL一样，InterSystems IRIS支持惟一键和主键的概念。 InterSystems IRIS还能够定义IdKey，它是类实例(表中的行)的唯一记录ID。 这些特性是通过Unique、PrimaryKey和IdKey关键字实现的:
上一篇我们说了关于自排如果主键是0的问题，在这里我搞清楚了原因，导致这种情况是因为在SQL中对自排设置了初始值： 从这里可以看到这两个变量一个是自增的初始值，一个是增量，这里都是1，所以在设置
StarRocks 是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP 架构、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。
Apache Druid是一个高性能的实时分析数据库。它是为快速查询和摄取的工作流而设计的。Druid的优势在于即时数据可见性，即时查询，运营分析和处理高并发方面。
MySQL作为互联网行业使用最多的关系型数据库之一，与其免费、开源的特性是密不可分的。然而，很多小伙伴工作了很多年，只知道使用MySQL进行CRUD操作，这也导致很多小伙伴工作多年后，想跳槽进入大厂，却在面试的时候屡屡碰壁。
SQL是Structured Query Language的缩写，它是一种用于访问和管理关系型数据库的语言。
数据库设计是程序开发的核心部分，标准的数据库设计原则和步骤能有效提高开发进度和效率。 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）。
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将数据看做一个二维表格，数据可以通过行号+列号唯一确定，其数据结构类似 Excel 表；
Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
导读：Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
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