2.解决方法二：备份表A（mysqldump、xtrabackup等）跟研发沟通，新建相同表结构B，将业务数据写入表B中，跑一段时间无问题。...【实际业务中，将此表按月分表】截断表A，释放硬盘空间（不会导致主从延迟）。定时任务：定期备份删除过期数据。涉及到的知识点：mysql备份（鄙视一下某云，某云备份居然还要收费）。...如您需要继续操作请调整实例管控模式为“稳定变更”、“安全协同”后再进行 域名是修改数据库配置，再用mysqldump 将表导出。...新上一张表实际在跟研发沟通，按月来做分表。...delete（删除） 一次删除一行数据，并且将每一行被删除的数据都作为一个事务记录日志；而truncate （截断）表则回收整个数据页，只记录很少的日志项。
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。...实际操作中，我们可以在 MySQL 里用 SQL 拼出窗口函数功能，但是需要使用用户变量以及多个 SELECT 表达式从左到右依次计算的隐含规则。...1、2016 年 1 月销售额排名 (1)A1 中语句用于初始化用户变量； (2)A2 中语句先对销售额排倒序，然后每一行销售额与上一行销售额比较，若相等则排名不变，否则排名等于行号； (3)A3 连接数据库...2、2016 年 1 月和 2 月销售额按月分组百分比排名 (1)A1 中语句用于初始化用户变量； (2)A2 中语句子查询 t11 求出上一行的月份和销售额，t1 再求出本月行号与排名，t2 算出每月的行数...、求平均、求最大、求最小及每组行数； (2)A4 按月份将 A2 中 yearmonth 字段值转换成 A3 中相同月份的记录 执行后 A5 的结果如下。
同时，Spark SQL还提供了一些高级功能，如窗口函数、聚合函数、UDF等，以满足更复杂的数据分析需求。...Spark SQL还支持将SQL查询结果写入到外部数据源，如Hive表、JSON文件、Parquet文件等。...此外，Spark SQL还提供了一些工具，如Spark SQL CLI、JDBC/ODBC驱动程序等，方便用户进行交互式查询和数据分析。...如果需要使用其他数据源，如MySQL、Hive等，则需要添加相应的依赖。...option("header", "true") .option("inferSchema", "true") .csv("employee.csv") //其中，header=true表示第一行是列名
面试题，面试宝典，随便一搜，根本看不完，也看不过来，那我写这个的意义又何在呢？...ID 是主键，引擎直接用树搜索找到这一行。如果 ID=2 这一行所在的数据页本来就在内存中，就直接返回给执行器；否则，需要先从磁盘读入内 存，然后再返回。...引擎将这行新数据更新到内存中，同时将这个更新操作记录到 redo log 里面，此时 redo log 处于 prepare 状态。...不，那样会慢死，InnoDB采取的方式是：将数据划分为若干个页，以页作为磁盘和内存之间交互的基本单位，InnoDB中页的大小一般为 16 KB。...说说InnoDB行格式是怎么样的 就是我们mysql里面一行的数据，再innodb里面分为了2个部分 一个是我们原始的数据，真实的数据，也就是列的值 还有一个额外的数据 一个是变长字段的列表，一个是NUll
引言 在复杂的数据分析场景中，达梦数据库的分析函数扮演着至关重要的角色。它们允许用户在单个查询中对数据进行分组、排序、排名及聚合计算，极大地提升了数据分析的灵活性和效率。...本篇将深入探讨达梦数据库中几种关键的分析函数，并通过具体案例SQL来解析其用法，帮助你更好地掌握这些强大的工具。...sale_amount DESC) AS dense_rank FROM sales_data; RANK()会为销售金额降序排列的每个员工分配一个唯一的排名，相同销售额的员工会有相同的排名，但会导致后续排名跳过（如两个第一...cumulative_sales, AVG(sale_amount) OVER (ORDER BY month) AS moving_average FROM sales_data; SUM() OVER ()按月份顺序计算累计销售额...LEAD()获取后一行（下个月）的销售额。 五、统计函数 5.
Mysql知识点 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。...串行化(S): 对于同一行记录, 读写都会加锁. 当出现读写锁冲突的时候, 后访问的事务必须等前一个事务执行完成才能继续执行 4. 唯一索引比普通索引快吗, 为什么？...普通索引将记录放到change buffer中语句就执行完毕了. 而对唯一索引而言, 它必须要校验唯一性, 因此, 必须将数据页读入内存确定没有冲突, 然后才能继续操作....由于历史订单使用率并不高, 高频的可能只是近期订单,** 因此, 将订单表按照时间进行拆分, 根据数据量的大小考虑按月分表或按年分表....1.Mapper接口方法名和mapper.xml中定义的每个sql的id相同。
1.分库分表的方式 垂直分表： 将一个表按照字段分成多表，每个表存储一部分字段，也即一表拆多表，按照特定字段。 垂直分库： 将原来关联紧密的数据库进行解耦，一库多表->多库多表，按照不同的表。...水平分表： 一库一表->一库多表 水平分库： 采用取模的方式将满足条件的方式存储到不同的库中，比如单双数据库将数据存储到不同库中，一库一表->多库一表 2.相关术语 逻辑表： 水平拆分的数据表的总称，如订单表...分片键： 用于分片的数据库字段，是将数据库(表)水平拆分的关键字段。如果sql中无分片键，则路由效果差，也即此时查询的语句是多种，此时查询效率不是很好。...返回执行结果 sql解析分为： SQL解析过程分为词法解析和语法解析。...：用于处理数据库中与其逻辑表相关的所有真实表的操作，主要包括：不带分片键的DQL、DML、DDL sql改写： 用于将逻辑sql改写为在真实数据库中可以正确执行的sql sql执行： sharding-jdbc
解决方案见下文 （2）读性能设计：如何扩展读性能 最常用的方法是，建立索引 建立非常多的索引，副作用是： a）降低了写性能 b）索引占内存多了，放在内存中的数据就少了，数据命中率就低了，IO次数就多了...中间件将key上的写路由到主，在一定时间范围内（主从同步完成的经验时间），该key上的读也路由到主 方案二：读写都到主 ?...最开始，分为2库，0库和1库，均采用“双主当主从用”的模式保证可用性 ?...原因：对数据库性能影响极大 拆库后，IN查询怎么玩[回复“同城”回看（上）篇] 拆库后，非Partition key的查询怎么玩[回复“同城”回看（上）篇] 拆库后，夸库分页怎么玩？...（由于时间问题，只在DTCC2015上分享了哟） 优化方案三：终极方案，业务无损，查询改写与两段查询 需求：ORDER BY x OFFSET 10000 LIMIT 4; 如何在分库下实现（假设分3
如将地域维表分解为国家，省份，城市等维表。较低，共享的维度表为多个事实表提供描述信息。由于维度表被多个事实表共享，相比于每个事实表各自拥有独立的维度表，数据冗余度较低。...它描述了如何在组织中进行工作，从开始到结束，涉及人员、系统、数据和其他资源的协调与合作。业务过程在数据仓库和维度建模中起着至关重要的作用，因为它们通常是数据仓库中的事实表的基础。...2.1.7指标指标分为原子指标和派生指标。...2.1.9统计周期统计的时间范围，例如最近一天，最近30天等（类似于SQL中where后的时间条件）。...按天记录：常见的时间粒度，适用于日常业务报表，如每日销售报告。按月记录：较粗的时间粒度，适用于长期趋势分析，如月度财务报告。
单库单表 拆分为 N个库N个表 分为垂直拆分，水平拆分 什么是垂直拆分 按结构(表头/约束)拆分 垂直拆库 把单库中的不同业务的表, 拆分到不同库中 比如 原本单库的 用户表, 订单表 将用户表相关的表放到同一个库中...A库 将订单相关的表放到同一个库中 B库 垂直拆表 把表中的多个字段, 拆出来部分字段放到另一个表中 比如 A库B表的一行, 有 1 2 3 4 5 列 把 1 2 3 4 列 拆出来放到 A库...C表中 B表剩下 1 5 C表 1 2 3 4, B表和C表以1这列为关联键 垂直拆分优点 业务系统解耦。...与微服务治理类似，便于集中管理，监控，扩展 高并发情况下提升IO，数据库连接数，单机硬件资源瓶颈 垂直拆分缺点 多表join 分布式事务处理复杂 单表数据总量无法解决（水平切分处理） 什么是水平拆分 按内容拆分 将1w...看代码实现的思路 数据倾斜问题 一致性hash算法 + 权重配置 看代码实现的思路 todo 读写分离特性问题探讨 查询优化 sharding-proxy代理分享 注意点 读写分离 没有事务时, 根据SQL
核心 数据存储分为行存储或者列存储，由于列存储的高压缩比，现在使用列存储的比较多一些。...优点 时间不变 时间有序 允许事件到来乱序 时间唯一 便于分区,比如按天,按月分区 可以按照时间自动删除过期数据 由于其场景比较简单，所以报表就能够做的比较直观，丰富。 3....，保存每个小时的数据，小时中每秒或者毫秒数据，都放在同一行。...支持类SQL语法 支持条件过滤以及正则表达式删除数据 可以设置在集群内的副本数 1.3....如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
答：update/delete操作，在数据库中，会被拆分为两步。第一步是当前读，读取满足条件的记录，并加锁；第二步真正的进行update/delete，根据读取到的记录，进行相应的更新或者是删除。...以上两条并发sql，会有多少种死锁可能性？...简单方法是对id列表先排序，后执行，这样就避免了交叉等待锁的情形 大事务拆小。大事务更倾向于死锁，如果业务允许，将大事务拆小。 在同一个事务中，尽可能做到一次锁定所需要的所有资源，减少死锁概率。...如果业务允许，将隔离级别调低也是较好的选择，比如将隔离级别从RR调整为RC，可以避免掉很多因为gap锁造成的死锁。 为表添加合理的索引。...可以看到如果不走索引将会为表的每一行记录添加上锁，死锁的概率大大增大。 关于INNODB LOCK前两篇文章有介绍 MySQL InnoDB Lock（一） MySQL InnoDB Lock（二）
2.2 SQL 语句优化 sql语句优化也是非常重要的，基础的sql 优化是语法层面的优化，不过更重要的是处理逻辑的优化，这也需要根据实际情况具体处理，而且要和索引缓存等配合食用。...2.4 分表 如果一张表中的数据可以分为几种固定不变的类型，而且如果同时对多种类型共同操作的情况不多，哪么都可以通过分表来处理。 分表方法分为两种，横切 和纵切。...横切： 假设数据库表中的数据有三个状态，处理、解决、关闭。由于数据量非常的大所以就可以将数据分别存在三个表中。...由于报表一般都是按月份、季度、半年、和年来做的，所以分区也按月份，每一个月做一个分区。...使用分布式数据库有很多的问题需要解决，如分布式事务处理、多表查询等。
都不是，而是特定分组下，将连续内容赋值相同的分组ID；再次强调，是在特定分组下，将连续的内容赋值相同的分组ID；解释：特定分组：指的是连续的主体，例如判断用户是否连续登录，则这个特定分组是每个用户；连续分组赋值相同的分组...二、解题思路我们以得到分组ID为界，将整个求解过程分为两部分，第一部分为判断连续条件，第二部分为连续之后的处理逻辑。基本上所有的题目都是在这两部分上增加逻辑来提升面试题目的复杂度。...巧妙的将连续记录标记为0，不连续的数据标记为1，从而得到连续分组赋值相同的分组ID的目的。...百度大数据面试SQL-合并用户浏览行为该题目先是对连续条件增加要求，要求与上一行数据时间差小于60S，得到连续分组ID 之后将数据进行合并处理。...百度大数据面试SQL-连续签到领金币该题目对连续条件判断上增加了难度，按月分组，在得到连续分组ID之后，计算出连续天数，还需要对天数进行重置，之后又对不同天数得到金币数量进行计算。
主要架构变迁（点击可查看大图） 在这7年架构演进路上，我们遇到的主要挑战如下： 如何拆？即如何正确理解业务，将单体结构拆分为服务化架构？ 拆完后业务变了增加了怎么办？...如何安全地持续地拆？即如何在不影响当下系统运行状态的前提下，持续安全地演进？ 如何保证拆对了？ 拆完了怎么保证不被破坏？ 问题1：如何将单体结构拆分为服务化架构？...识别了被拆对象的结构和边界，下一步需要决定拆分的策略和拆分的步骤。 2.拆分方法与策略 拆分方法需要根据遗留系统的状态，通常分为绞杀者与修缮者两种模式。...通过识别内部的被拆模块，对其增加接口层，将旧的引用改为新接口调用；随后将接口封装为API，并将对接口的引用改为本地API调用；最后将新服务部署为新进程，调用改为真正的服务API调用。...问题3：如何安全地持续地拆？ 就如前言中提到的，系统已经上线大量的用户正在使用，如何在不影响当下系统运行状态的前提下，持续安全地演进？
分析下上面的 SQL，select 后面的列分别位于两张表中（order_id,order_sn在orders01中，source在orders02中），上面的SQL可以查询重写为如下形式。 ?...如果业务表中有必须的 Text 类型来存储数据，这时可以利用垂直拆分来减少表大小，将 text 字段拆分到子表中。 ?...这样将 text 类型拆分放到子表中之后，原表的平均行长度就变小了，就可以存储更多的数据了。...按月分表 对于账务或者计费类系统，每天晚上都会做前一天的日结或日账任务，每月的1号都会做月结或月账任务，任务执行完之后相关表的数据都已静态化了（业务层不需要这些数据），根据业务的特性，可以按月创建表，比如对于账单表...MySQL XA事务 MySQL支持分布式事务（XA 事务或者 2PC 两阶段提交），分为两个阶段：Prepare 和 Commit，事务处理过程如下 ?
海量数据处理的常用技术可分为: 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。 ...分布式处理技术：MapReduce 技术思想是将数据交给不同的机器去处理，将数据切分，之后结果归约。...举例，统计出一批数据的TOP N 首先可以根据数据值或者数据HASH(MD5)后的值将数据按照范围划分，不同的服务器负责处理各种的数值范围，实际上就是map,得到结果后，各个服务器拿出各自的出现次数最多的前...比如针对按年份或按月份存取的数据，将数据分散开，减少磁盘I/0，减少系统负荷，也可将日志、索引存放于不同的分区下。 2、提高硬件条件、增加CPU，加大磁盘空间等。 3、加大虚拟内存。 4、分批处理。...如果大表处理不了，只能拆分为多个小表，不要一个sql语句全部完成，卡死你。 6、部分文件可以使用文件格式进行处理。
I/O线程最终的目的是将这些事件写入到中继日志中。 第三步：SQL Thread会读取中继日志，并顺序执行该日志中的SQL事件，从而与主数据库中的数据保持一致。...慢查询日志：设置一个阈值，将运行时间超过该值的所有SQL语句都记录到慢查询的日志文件中。 二进制日志：记录对数据库执行更改的所有操作。...Statement：每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中。 优点：不需要记录每一行的变化，减少了binlog日志量，节约了IO，提高性能。...优点： binlog中可以不记录执行的sql语句的上下文相关的信息，仅需要记录那一条记录被修改成什么了。所以rowlevel的日志内容会非常清楚的记录下 每一行数据修改的细节。...9、mysqldump中备份出来的sql，如果我想sql文件中，一行只有一个insert....value()的话，怎么办？如果备份需要带上master的复制点信息怎么办？
而中台，也并非以整体在运作，而是根据组件划分为商品、交易、营销等功能模块，各功能模块也有自己的需求优先级列表（中台没有整体的 backlog）。 1....如何在不同业务域下与各业务子域横向 PK 需求优先级，进而管理来自各业务域需求（即相当于：排出公司级的 one backlog），成为一大难题（见图1）。 图1. 业务和中台需求规划的示意图 2....优点：将业务目标具象为 backlog 中的需求条目，以此来牵引全公司的产能配置，各方观点快速对齐，减少协调和内耗，工作变得更聚焦。...优点：业务域在阶段性目标的制定之初，就能排除掉中台无法提供支持的需求，将风险前置，减少了目标层面的摩擦。...如果读者想知道我们在共建（v2）阶段具体做了哪些改进来提升中台效能的，那就烦请坐等下回分解吧。如读者有中台协同相关的话题，欢迎在底部留言，我们做进一步交流。
续上文：三篇文章了解 TiDB 技术内幕：说存储 关系模型到 Key-Value 模型的映射 在这我们将关系模型简单理解为 Table 和 SQL 语句，那么问题变为如何在 KV 结构上保存 Table...以及如何在 KV 结构上运行 SQL 语句。...查询的时候有两种模式，一种是点查，比如通过 Primary Key 或者 Unique Key 的等值条件进行查询，如 select name from user where id=1; ，这种需要通过索引快速定位到某一行数据...Index 还分为 Unique Index 和 非 Unique Index，这两种都需要支持。...Database/Table 都有元信息，也就是其定义以及各项属性，这些信息也需要持久化，我们也将这些信息存储在 TiKV 中。
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