SQL Server Performance Dashboard Reports是一组Reporting Services的报表，和SQL Server Management Studio中所介绍的报表一起使用。这些报表允许数据库管理员快速地确定他们的系统中是否存在瓶颈，瓶颈是否正在发生，捕获这些附加的诊断数据可能会对解决问题更有帮助。例如，系统正在等待disk IO，这是Dashboard就允许用户可以快速地查看哪一个session，session中的哪一个查询计划，查询计划中哪一条语句最消耗IO。 Pe
传统意义上，当人们想到流处理时，诸如”实时”，”24*7”或者”always on”之类的词语就会浮现在脑海中。生产中可能会遇到这种情况，数据仅仅会在固定间隔到达，比如每小时，或者每天。对于这些情况，对这些数据进行增量处理仍然是有益的。但是在集群中运行一个24*7的Streaming job就显得有些浪费了，这时候仅仅需要每天进行少量的处理即可受益。 幸运的是，在spark 2.2版本中通过使用 Structured Streaming的Run Once trigger特性，可获得Catalyst Opti
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
近期的主要工作是在为公司的 APP 增加搜索功能。因为也遇到了需要把关系型数据库中的数据同步 ElasticSearch 中的问题，故抽了点时间翻译了这篇官方的博文。最近，在数据同步方面也有些思考。
本博客的重点展示如何利用增量数据处理和执行字段级更新来构建一个开放式 Lakehouse。我们很高兴地宣布，用户现在可以使用 Apache Hudi + dbt 来构建开放Lakehouse。
众所周知，从内存中读取要比从硬盘上速度要快好几百倍。故而，现在绝大部分应用系统都会最大程度的使用缓存（内存中的一个存储区域），来提高系统的运行效率。
前一篇讲完了一对多的关系，通过与JDBC对比应该能发现，是不是比JDBC简单了很多？ 我们只需要把对象只间的包含或对应关系理清楚，完全不用我们自己来写SQL语句。所以使用hibernate框架后，我们的关注重点是业务逻辑，所有的SQL语句都不用再操心了。 上次忘记说明，如果使用增、删、改的操作，我们还需要再引入一个Transaction对象。代码如下所示： public static void main(String[] args) { Session session = Hiber
如果在使用IBM WebSphere MQ的InterSystems IRIS接口时遇到问题，应该首先确定客户端是否安装正确并且可以与服务器通信。要执行这样的测试，可以使用IBM WebSphere MQ提供的示例程序。可执行文件位于IBM WebSphere MQ客户端的bin目录中。
“SQL语句详细信息”提供冻结或解冻查询计划的按钮。 它还提供了一个Clear SQL Statistics按钮来清除性能统计，一个Export按钮来将一个或多个SQL语句导出到一个文件，以及一个Refresh和Close页面按钮。
在生产业务常有将 MySQL 数据同步到 ES 的需求，如果需要很高的定制化，往往需要开发同步程序用于处理数据。但没有特殊业务需求，官方提供的Logstash 就很有优势了。 在使用 Logstash 我们应先了解其特性，再决定是否使用：
比如tup_returned值明显大于tup_fetched，历史SQL语句很多是全表扫描，存在没有使用索引的SQL，可结合pg_stat_statments查找慢SQL，也可结合pg_stat_user_table找全表扫描次数和行数最多的表；
N年前 Laravel 刚面世时，的确让很多人眼前一亮，众人惊呼原来 PHP 代码还可以写得这么简洁优雅。
集中, 转换和存储数据, logstach是免费且开放的服务器端数据处理管道, 能够从多个来源采集数据,转换数据,然后将数据发送到您最喜欢的"存储库"中
Logstash与Elasticsearch的安装就不多说了，我之前有两篇文章写的比较详细了ElasticSearch + Logstash + Kibana 搭建笔记 和 Filebeat+Logstash+ElasticSearch+Kibana搭建Apache访问日志解析平台。
在分布式系统中，如何在各个不同的服务器上产生数据主键ID值? 比如，有一个订单系统被部署在了AB两个节点上(即两台服务器上)，那么如何在这两个节点上各自生成订单ID，并且保证ID值不会冲突? 通常有以
该处理器用于生成在表中执行分页查询的SQL 查询语句，分区(属性partition)大小以及表的行数决定页面的大小和数量以及生成的流文件。此外，可以通过设置最大值列来实现增量抓取数据，处理器会跟踪列的最大值，从而只抓取列值超过已记录到的最大值的行，该处理器只在主节点上运行，可以接受传入的连接;
Author：Gorit Date：2021/4/7 Refer：各种同类文章参考融合 + 自己的思考总结 2021年发表博文： 16/50
TUNE TABLE命令根据表中当前的数据对现有表进行调优。 该数据应该代表表完全填充时所期望的数据。
1)使用psycopg2-2.4.2.win-amd64-py2.7-pg9.0.4-release.exe安装，下载地址:http://vdisk.weibo.com/s/Cd8pPaw56Ozys
1. 添加了获取数据库链接信息的测试，可用于后期mybatis逆向工程,sql文件在classpath:sql/java_tools.sql
Elasticsearch 6.3 发布SQL模块作为C-Pack的一部分使用 kabana官方工具查询 Dev Tools - console 查看 POST /_xpack/sql?form
当前源码是以串口2和WIFI模块通信,串口1作为日志打印!(在制作电路板的时候需要注意!)
在上次发布的文章《在项目里怎么给 GORM 做单元测试》中对 ORM 的 Update 操作的测试中，因为 ORM 库每次做更新操作时，都会针对updated_at字段进行自动更新，导致我们在写Mock的时候没办法精致匹配这个字段的值，这个问题也就作为一个未解决的问题在文章中发布了出去。
好久没更新了，最近实在是太忙了，基本上天天和sql打交道。恰巧今天遇到了一个问题，在这里和大家分享一下，就是使用sql计算增长率的问题。
资料：目前假如一个查询SQL跨越30个分片，每个分片上有1000万数据，则总数据规模为3亿，Select × from A orderby field1,field2 Limit 100000,100 即取出排序结果集中从100000到100000+100的这100个记录，所可能采用的一些算法优化策略如下：
微软专门给出SQL Server设计思路及实现路线，从7大体系结构阐述是如何实现，通过了解这些，我们就可以总结出数据库设计原则、编程中sql写法及注意事项，从而优化我们的系统性能，本系列着重讨论SQL Server索引体系。
实时同步是 ChunJun 的⼀个重要特性，指在数据同步过程中，数据源与⽬标系统之间的数据传输和更新⼏乎在同⼀时间进⾏。
本章介绍如何在Intersystems SQL中定义触发器。触发器是响应某些SQL事件执行的代码行。本章包括以下主题：
查询速度慢的原因很多，常见如下几种： 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量） 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。 9、返回了不必要的行
多数情况下，可以认为如果一个资源被锁定，它总会在以后某个时间被释放。而死锁发生在当多个进程访问同一数据库时，其中每个进程拥有的锁都是其他进程所需的，由此造成每个进程都无法继续下去。简单的说，进程A等待进程B释放他的资源，B又等待A释放他的资源，这样就互相等待就形成死锁。
算下来，已有半月之久没写文章，都是在吃老本，再不写估计就要废了，下班回来告诉自己就算通宵也要把这篇写完。
在上一篇《Server层统计信息字典表 | 全方位认识 information_schema》中，我们详细介绍了information_schema系统库的列、约束等统计信息字典表，本期我们将为大家带来系列第三篇《Server层表级别对象字典表 | 全方位认识information_schema》。
我们日常做分页需求时，一般会用limit实现，但是当偏移量特别大的时候，查询效率就变得低下。本文将分4个方案，讨论如何优化MySQL百万数据的深分页问题，并附上最近优化生产慢SQL的实战案例。
上次在论坛提问已经得到qiukong大神的方法，完美解决问题，这里给大家分享一下：
作者：weberhuangxingbo11 原文：https://blog.csdn.net/weberhuangxingbo/article/details/80694045
我们日常做分页需求时，一般会用limit实现，但是当偏移量特别大的时候，查询效率就变得低下。本文将分四个方案，讨论如何优化MySQL百万数据的深分页问题，并附上最近优化生产慢SQL的实战案例。
Tech 导读 分页查询在数据库中是一种很常见的应用场景，一般都可以使用limit语句快速实现。但是随着表数据的增长，limit查询性能也会越来越慢。
趁着这几天过节，复盘了一下去年的一些历史遗留问题，其中有这样一个关于数据库的小问题让我忍不住翻出来又回味了一下，下面就让我们一起品味品味。
“计算机科学领域的任何问题都可以通过增加一个间接的中间层来解决”，这是计算机领域一句名言。任何问题都可以通过增加一个中间层来解决。互联网业务系统在应对大并发时候通常会选择引入缓存，当然可以Scale UP，但是响应成本上升，引入缓存是一种比较经济有效方法。在面对各种缓存更新与访问策略时候我们可能会眼花缭乱，不合适的缓存更新策略可能达不到预期效果。
正常情况下没有问题，但是当数据量非常大的时候，首先 count(*) 会非常慢这是肯定的，其次分页越多，limit 的效率就会越低。
原文: https://dev.mysql.com/doc/relnotes/mysql/5.7/en/news-5-7-41.html
当项目在运行时，我们如果需要修改log4j 1.X或者log4j2的配置文件，一般来说我们是不能直接将项目停止运行再来修改文件重新部署的。于是就有这样一个问题：如何在不停止当前项目的运行的情况下，让系统能够自动地监控配置文件的修改状况，从而实现动态加载配置文件的功能？而log4j 1.X和log4j2的差别略大，各自应该怎么实现这个功能？
场景描述：Flink是标准的实时处理引擎，而且Spark的两个模块Spark Streaming和Structured Streaming都是基于微批处理的，不过现在Spark Streaming已经非常稳定基本都没有更新了，然后重点移到spark sql和structured Streaming了。
这里涉及到 HikariCP 的一个设计点，HikariCP的连接不是实时从连接池里剔除的，只是给连接上打个标记而已，都是在获取连接的时候检查是否可用，如果不可用的时候才直接从连接池里删除。如果在 HikariCP的任何地方都可能剔除连接，那么剔除连接的地方会比较多，会很乱，也容易引发 bug。反之，把剔除链接的操作收缩到某几个固定的逻辑中，就比较好管理。
这个等待事件发生在会话在等待从远程数据库获取信息，该信息是通过dblink进行传输的，oracle把该等待事件归类于network类
MySQL主从复制是一种常用的数据库高可用性解决方案，可以提高数据库的可用性和性能。本教程将介绍如何搭建MySQL主从复制。
如果你的机器上没有安装Git，可以查看这篇文章 How to Install Git on Mac and Generate SSH Keys.
PS：整个项目结构在源码中都是有的，2个项目，下次说下这2个项目的项目结构。顺便一步一步的让项目跑起来。
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