实际上，我们很多实际的业务发生是跨月、甚至是跨年的，这种情况下，可能要对这些业务按月进行拆分，比如2023年10月25日 至2024年2月24日，需要拆分出来以下4个月份阶段：
最近已经不止一次被人问到:怎么将一个工作表拆分为多个工作表?一般这样的需求,是因为将1-12月的数据写在了一个工作表上,而现在又想将它拆分为12个单独的工作表,每个工作表单独一个月份.总结了一下,文艺
窗口函数是 SQL2003 标准才开始有的一系列 SQL 函数，用于应付一些复杂运算是比较方便。但是普遍使用的 MySQL 数据库对窗口函数支持得却很不好，直到最近的版本才开始有部分支持，这当然就让 MySQL 程序员很郁闷了。
对于分库分表来说，具体有两种方式：垂直拆分和水平拆分。 垂直拆分主要是业务的细化和独立，和业务联系比较密切。所以本文只讨论更通用的水平拆分。
网上分库分表的资料很多，这里主要是重新整理和梳理一下。如有和其他文章类似片段或解决方案，纯属前人总结或者业内标准。
通过下面的图片可以看出，MySQL基础语法分为四部分：连接数据库，对数据库的操作，对表中的数据操作，对表操作等等。
背景 互联网进入“下半场”后，美团点评作为全球最大的生活服务平台，拥有海量的活跃用户，这对技术来说，是一个巨大的宝藏。此时，我们需要一个利器，来最大程度发挥这份流量巨矿的价值，为酒旅的业务增长提供源源不断的动力。这个利器，我们叫它“流量罗盘”。 我们首先要思考几个问题： 流量都来自哪些入口； 本地场景、异地场景的流量差异如何运用好； 如何挖掘出适合不同品类的流量场景； 是否能让不同群体的用户得到合理的引导。 所以，我们先要给流量罗盘做一个能够快速对比和衡量流量价值的来源分析功能，来覆盖流量的灵活细分及组合方
Hive UDTF只有一种实现方式，需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF类，并重写initialize, process, close三个方法。
我司在某云的MySQL数据库占硬盘空间大于90%，RDS空间总空间为 700G，表A分析之后。某渠道统计的表有5亿，单表空间超过350G。
面试指南系列，很多情况下不会去深挖细节，是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式，所以我默认大部分的东西，作为面试官的你，肯定是懂的。
在使用 pandas 进行数据分析的过程中，我们常常会遇到将一行数据展开成多行的需求，多么希望能有一个类似于 hive sql 中的 explode 函数。
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
外排序：因为海量数据无法全部装入内存，所以数据的大部分存入磁盘中，小部分在排序需要时存入内存。
今天，遇到了一个很有意思的问题，一名群友问我，仅仅使用 CSS，能否实现这样一种响应式的布局效果：
总结：最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化，之后就是再调整下Mysql的配置参数，想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定，后续变更的成本太高。
我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。
1、转换是转换里面的第四个分类。转换属于ETL的T，T就是Transform清洗、转换。ETL三个部分中，T花费时间最长,是一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。
Mysql中事务的隔离级别分为四大等级：读未提交（READ UNCOMMITTED）、读提交 （READ COMMITTED）、可重复读 （REPEATABLE READ）、串行化 （SERIALIZABLE）。
2016年第一次接触分布式微服务项目后，我在简历上写了我使用了微服务、分库分表技术，那么问题来了，面试官说接下来我们就聊聊分库分表，我信心满满，垂直切分，水平切分，事务问题，都准备好了。
Hive的TRANSFORM关键字提供了在SQL中调用自写脚本的功能。在不想写Hive UDF的情况下，可以通过使用Python脚本来实现UDF功能。
连续问题考察范围可能涉及到：开窗函数，lag函数，row_number()，sum()over(order by) 等各种函数，以及相关数据处理技巧等，无论选取那种方法，连续问题都是相对较为复杂，考察综合能力的一类问题。
上篇文章，我们基于『数据库』做了一个宏观上的介绍，你应当了解到数据库是在何种背景下，为了解决什么样的问题而诞生的，以及在具体实现下又可以划分哪些中类型。
myisam引擎是5.1版本之前的默认引擎，支持全文检索、压缩、空间函数等，但是不支持事务和行级锁，所以一般用于有大量查询少量插入的场景来使用，而且myisam不支持外键，并且索引和数据是分开存储的。
今天python-office发布了一个新功能: “1行代码，拆分你指定的1个Excel文件为多个Excel文件，以sheet命名。 本文给大家详细介绍一下~ 1、需求说明 上文给大家讲了excel的合并，是把多个excel合并为一个excel。详情见👉上文回顾 今天这个是反向操作：把1个文件里的多个sheet，拆分为不同的excel文件。如下图所示。👇 📷 举例：有一位老师，现在有全校1年级12个班级所有同学都在一起的一个成绩单Excel文件，现在老师想把它们拆分为12个文件，每个文件用sheet的名字命
随着近些年信息化大跃进，各行各业无纸化办公产生了大量的数据，而越来越多的数据存入了数据库中。当使用MySQL数据库的时候，单表超出了2000万数据量就会出现性能上的分水岭。并且物理服务器的CPU、内存、存储、连接数等资源有限，某个时段大量连接同时执行操作，会导致数据库在处理上遇到性能瓶颈。为了解决这个问题，行业先驱门充分发扬了分而治之的思想，对大表进行分割，然后实施更好的控制和管理，同时使用多台机器的CPU、内存、存储，提供更好的性能。而分而治之则有两种方式：垂直拆分和水平拆分。
题目1 题目链接 题目大意： 有n个球，序号分别是1、2、3、、、、n，每个球上面有一个数字a[1]、a[2]、a[3]、、、a[n]，这组数字是不递减的，即是 a[i]≤a[i+1]， 1≤i<𝑛； 现在需要给n个球染色，需要满足： 1、每个球只有一个颜色； 2、将某个颜色的球挑选出来，按照序号从小到大放好，上面的数字是严格递增； 问，最少需要几个颜色。 输入： 第一行是𝑡，表示样例数 (1≤𝑡≤100) 每个样例两行，第一行是整数𝑛 (1≤𝑛≤100) 第二行是n个整数 𝑎1,𝑎2,…
为了创建高效的数据流处理流程,需要了解可用的处理器（Processors ）类型，NiFi提供了大约近300个现成的处理器。这些处理器提供了可从不同系统中提取数据,路由,转换,处理,拆分和聚合数据以及将数据分发到多个系统的功能。如果还不能满足需求，还可以自定义处理器。
上一篇文章 《MySQL索引原理机器优化》讲了索引的一些原理以及优化方案,这一次学习对查询的优化,毕竟快速的查找到数据才是我们的最终目的.
作者介绍 杨江， 6年Oracle工作经验，4年Oracle数据库专业服务经验，擅长性能优化、性能问题诊断、故障排查、GOLDENGATE。 影响数据库性能的因素有很多，从大的方面可以分为硬件和软件。硬件包括CPU、内存、存储、网络设备等，软件方面包括操作系统版本、操作系统参数、数据库版本、数据库参数、数据库架构、运行的SQL代码等。 以上因素中，运行的SQL代码可单独归为一类，这部分内容多变，可控性较低，与业务强关联，动态影响，难以准确捕获，问题此消彼长难以根除。通过我们处理的故障类型统计，80%的性能问
实践中，MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面，如下图所示：
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/53906996
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Select 查询语句语法：
题目介绍：loan 表存储着贷款信息，包括贷款 ID，贷款总额、按月分期数、年利率。数据如下：
适用分区或者说分表最多的场景依然是针对时间字段做拆分， 这节我们详细讲讲如何更好的基于时间字段来拆分。分别按照年、月、日几个维度的实现方法以及一些细节注意事项。
认识基本的数据类型有助于后期在数据预处理过程中如merge、append、duplicates drop等命令的正常运行
Oracle 数据库查询专题 (select * from emmmm 80 T)
Python 中的数据操作几乎与 NumPy 数组操作同义：即使是像 Pandas 这样的新工具也是围绕 NumPy 数组构建的。本节将介绍几个示例，使用 NumPy 数组操作来访问数据和子数组，以及拆分，重塑和连接数组。
爱奇艺目前使用到的大数据相关技术有Druid、Impala、Kudu、Kylin、Presto、ElasticSearch等，并且随着各技术框架的版本升级而升级。比如：
数据库配置 配置文件 /etc/postgresql/9.5/main/postgresql.conf 数据目录 /var/lib/postgresql/9.5/main 进入数据库 切换到postgres用户 sudo su postgres 连接数据库 psql 退出psql \q 数据库状态 查看数据库状态 sudo service postgresql status 启动数据库状态 sudo service postgresql start 查看数据库状态 sudo service postgres
参考链接： Python | 使用openpyxl模块在Excel工作表中绘制图表 1
在互联网行业，大部分研发团队都会通过建设中台（有些公司叫平台），来提高系统的可复用性，降低重复功能的研发成本。随着有赞业务的快速发展，我们也逐渐走向了大中台道路，充分享受着中台所带来的红利，但与此同时，我们也陆陆续续遇到了不少问题，笔者希望借助本文，从效能改进的视角进行剖析，期待引发读者对「如何从组织层面协同中台」的思考和共鸣。
在深入研究Over字句之前，一定要注意：在SQL处理中，窗口函数都是最后一步执行，而且仅位于Order by子句之前 可以想象成sql的输出结果，就是窗口函数输入的结果。
MySQL日志主要包括查询日志、慢查询日志、事务日志、错误日志、二进制日志等。其中比较重要的是 bin log（二进制日志）和 redo log（重做日志）和 undo log（回滚日志）。
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：
在将产品设计为自助式开发人员工具时，通常会存在限制 - 但最常见的限制之一可能是规模。确保我们的产品 Jit（一个安全即代码 SaaS 平台）是为扩展而构建的，这不是我们可以事后才想到的，它需要从第一行代码开始设计和处理。
1.库名、表名、字段名必须使用小写字母，并采用下划线分割。 a)MySQL有配置参数lower_case_table_names，不可动态更改，Linux系统默认为 0，即库表名以实际情况存储，大小写敏感。如果是1，以小写存储，大小写不敏感。如果是2，以实际情况存储，但以小写比较。 b)如果大小写混合使用，可能存在abc，Abc，ABC等多个表共存，容易导致混乱。 c)字段名显示区分大小写，但实际使⽤用不区分，即不可以建立两个名字一样但大小写不一样的字段。 d)为了统一规范， 库名、表名、字段名使用小写字母。
视频地址: https://www.bilibili.com/video/BV1zy4y1m7ZS/
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
