本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
最近做个发邮件的功能，需要将日志文件通过邮件发送回来用于分析，但是日志文件可能会超级大，测算下来一天可能会有800M的大小。所以压缩是不可避免了，delphi中的默认压缩算法整了半天不太好使，就看了看7z，在windows下有dll那么就用它吧。 下载7z.dll，还有一个delphi的开发sdk文件，sevenzip.pas。有这两个就可以了。 压缩 使用超级简单 procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject); var Arch: I7zOutArchi
Hydra是企业级数据仓库的开源替代品。速度快且功能丰富，开发人员可以更快的构建更好的分析。支持列存PG的更新和删除是#1客户功能请求，现在GA了。之前博文“如何为分析构建最快的PG数据库”中，回顾了Hydra团队如何将列存、向量化和查询并行化添加到PG中，以及使用ClickBench的基准测试结果。目前对WHERE进行了向量化。但未用SIMD，声称很快会提供。平均下来，查询性能比基本PG提高了23倍！这也太夸张了吧，可以弄下来测试下，文末有源码地址。
无条件跳转指令均使用PC相对寻址。无条件跳转主要包括两条指令：JAL 和 JALR。
当有多张表时，如何将一个excel表格的数据匹配到另一个表中？这时候就需要使用vlookup函数。它可以按条件查找出数据。
在大数据时代，任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下，数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的，并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
例如，SQL 数据库有预定义的 Schema，但这些 Schema 通常都不能修改，用户只有在创建时才能定义 Schema。Schema 的作用是告诉数据库使用者所希望的表结构，确保每行数据都符合该表的 Schema。NoSQL 数据库通常都支持动态 Schema 或可以不创建 Schema（即在创建数据库时无需为每个对象定义属性）。
下面的嵌入式SQL示例创建一个新表SQLUser.MyKids。下面的示例使用INSERT用数据填充此表。在插入示例之后，提供了一个删除SQLUser.MyKids的示例。
C:\Documents and Settings\noah>exp system/pd0000@orcl file=d:\data.dmp wner=dev log=d:\log.log
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
本文为 TiDB 源码阅读系列文章的第四篇。上一篇文章简单介绍了整体流程，无论什么语句，大体上是在这个框架下运行，DDL 语句也不例外。
在Excel中，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或快捷键插入列，对于Python来说，插入列也很容易。
使用SELECT * FROM table查询会返回表中的所有列，这在某些情况下可能会导致以下弊端：
sed 是一种 linux 命令行编辑器。 当处理文本时，sed 将当前处理的行存储在临时缓冲区中，称为“模式空间”，然后 sed 命令对缓冲区中的内容进行处理，完成后将缓冲区内容输出到标准输出，接着处理以下行，直到文件尾部。 sed 主要用来自动编辑一个或多个文件，简化文件的反复操作。
这是我的文本处理系列的第二部分。在这篇博客中，我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。
打开企业管理器开要导入数数据库，在表上按右键，所务–>导入数据，弹出DTS导入/导出向导，按 下一步 ， 2、选择数据源 Microsoft Excel 97-2000，文件名 选择要导入的xls文件，按 下一步 ， 3、选择目的 用于SQL Server 的Microsoft OLE DB提供程序，服务器选择本地(如果是本地数据库的话，如 VVV)，使用SQL Server身份验证，用户名sa，密码为空，数据库选择要导入数据的数据库(如 client)，按 下一步 ， 4、选择 用一条查询指定要传输的数据，按 下一步 ， 5、按 查询生成器，在源表列表中，有要导入的xls文件的列，将各列加入到右边的 选中的列 列表中，这一步一定要注意，加入列的顺序一定要与数据库中字段定义的顺序相同，否则将会出错，按 下一步 ， 6、选择要对数据进行排列的顺序，在这一步中选择的列就是在查询语
最近发现好多软件号写起了Excel文章，哈哈哈，这是咋啦？作为一个数据号，咱也分享一些Excel技巧吧。
每当我们执行某个 SQL 发现很慢时，都会下意识地反应是否加了索引，那么大家是否有想过加了索引为啥会使数据查找更快呢，索引的底层一般又是用什么结构存储的呢，相信大家看了标题已经有答案了，没错！B+树！那么它相对于一般的链表，哈希等有何不同，为何多数存储引擎都选择使用它呢，今天我就来揭开 B+ 树的面纱，相信看了此文，B+ 树不再神秘，对你理解以下高频面试题会大有帮助！
InnoDB 主要包括了内存池、后台线程以及存储文件。内存池又是由多个内存块组成的，主要包括缓存磁盘数据、redo log 缓冲等；后台线程则包括了 Master Thread、IO Thread以及 Purge Thread 等；由 InnoDB 存储引擎实现的表的存储结构文件一般包括表结构文件（.frm）、共享表空间文件（ibdata1）、独占表空间文件（ibd）以及日志文件（redo文件等）等。
在其核心，Hudi维护了在不同时刻对表执行的所有操作的时间轴，这有助于提供表的瞬时视图，与此同时也有效地支持按到达顺序的数据检索。Hudi的瞬时特性包括以下部分：
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
在MySQL中，大小写敏感性是一个重要的问题。MySQL默认情况下是不区分大小写的，这意味着在查询时，大小写不会对查询结果产生影响。但是，如果不小心在代码中使用了大小写不一致的变量名或关键字，可能会导致意想不到的错误。
除了最后一列默认是当前时间戳，每一列的结果都是一个select查询结果。如何将查询的结果合并成一条记录插入到上面的数据表中呢？网上也没有确切的答案，摸索了很久，最后，终于在百般尝试下使用join进行横向拼接完成了我想要的功能！参考sql语句如下：
安装SQL数据库时，需要添加，修改，删除和查询数据所需的所有命令。这个备忘单样式指南提供了一些最常用的SQL命令的快速参考。
Hive作为Hadoop家族的重要一员，具有学习成本低，开发者可通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用。在攒库中，Hive也不负众望，得到了非常高的票数。为此，CSDN知识库特邀社区专家蒋守壮（博客： http://blog.csdn.net/jiangshouzhuang ）绘制了Hive技术图谱，帮助广大开发者更加系统、全面的学习Hive技术。 Hive知识库发布，速来关注！ 我要成为Hive专家团一员，筛选优质内容>>猛戳这里： http://li
ClickHouse是一个用于高性能分布式数据库管理系统的开源软件。它专注于处理大规模数据集，具有出色的查询性能和可靠的数据存储。在本文中，我们将重点介绍ClickHouse中的数据插入、更新和删除操作的SQL语法和示例代码。
在MySQL中可以使用EXPLAIN查看SQL执行计划，用法：EXPLAIN SELECT * FROM tb_item
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
hi，大家好，我是老羊，今天给大家带来一篇关于 Flink SQL 流式计算的核心思想设计文章。
在上一小节中介绍了 MySQL 数据库的一些最最最基础的入门级也是必须要掌握的10条语句，本节将继续深入学习 MySQL 的增删改查语句。本节讲的增删改查是相对于表 而言的。
ber的Schemaless数据库是从2014年10月开始启用的，这是一个基于MySQL的数据库，本文就来探究一下它的架构。本文是系列文章的第二部分；第一部分是关于Schemaless的设计。 在《Mezzanine项目——Uber的超级大迁移》一文中，我们描述了如何将Uber的核心trip数据从一个单独的Postgres实例迁移到Schemaless这个可扩展与高可用的数据库中。然后对Schemaless进行了简单介绍，包括其发展决策过程、整体数据模型，并介绍了Schemaless的trigger与索引等
本文是《SQL必知必会》一书的精华总结，帮助读者快速入门SQL或者MySQL，主要内容包含：
本文介绍了NoSQL数据库的概念、应用场景、优缺点以及未来发展趋势。NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它克服了传统关系型数据库在数据扩展性、高并发访问和实时数据访问等方面的局限性。NoSQL数据库主要适用于高并发读写、海量数据存储和实时数据应用等场景。然而，NoSQL数据库也存在一些局限性，如数据一致性、完整性和安全性等问题。未来，数据库市场或将出现更多像NoSQL这样的数据库技术，以满足不断变化的业务需求。"，"author":"唐阳","source":"InfoQ","date":"2022-05-24
特别需要注意的是：代码块必须使用三个 '`' 符号包裹起来才能正确识别，语言标记可有可无，但是三个 '`' 必须单独成行。
第四部分将深入介绍列索引存储，这是PolarDB-IMCI处理分析查询的关键部分。PolarDB-IMCI支持高度调优的面向事务处理的云存储的基于行的存储引擎[14, 28]。然而，基于行的数据格式因其无法有效地访问分析查询而闻名。受领先的工业级数据库（例如Oracle [30]、SQL Server [32]）的启发，PolarDB-IMCI通过内存中的列索引实现了双重数据格式，以增强OLAP功能。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
是的。Apache Phoenix 用于 OLTP（在线事务处理）用例，而不是 OLAP（在线分析处理）用例。不过，您可以将 Phoenix 用于实时数据摄取作为主要用例。
数据查询语言DQL基本结构是由SELECT子句，FROM子句，WHERE子句组成的查询块。
多表查询分类 分类1：等值连接 vs 非等值连接 1. 等值连接 [在这里插入图片描述] SELECT employees.employee_id, employees.last_name, employees.department_id, departments.department_id, departments.location_id FROM employees, departments WHERE employees.department_id = depart
INSERT或UPDATE语句是INSERT语句的变体，它同时执行INSERT和UPDATE操作。首先，它尝试执行插入操作。如果INSERT请求由于唯一键冲突而失败(对于某个唯一键的字段，存在与为INSERT指定的行具有相同值的行)，则它会自动转换为该行的UPDATE请求，并且INSERT或UPDATE使用指定的字段值更新现有行。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。 MySQL的索引有很多种类型，可以为不同的场景提供更好的性能。而B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型，一般谈论MySQL索引时，如果没有特别说明，就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构，使用原则和特性。 为了节约你的时间，本文的主要内容如下：
相信大家在面试时候也会遇到如何进行查询优化的问题，其中索引相关的策略就是重点考察项，比如怎么设置索引列等。
近几年来，人工智能逐渐火热起来，特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。这些场景我们都需要处理海量的数据，处理完的数据一般都需要存储起来，这些数据的特点主要有如下几点：
列存储和行存储是两种常见的数据库存储方式，它们在数据存储和查询方面有着不同的特点和优势。
据库最主要的操作就是增(create)删(update)改(retrieve)查(delete)。（CURD） 注意：进行增删改查操作的时候，请务必选中数据库。
此小结与索引其实没有太多的关联，但是为了便于理解索引的内容，添加此小结作为铺垫知识。
结构化查询语言 (SQL) 是用于与关系数据库通信的标准编程语言。由于业务中的数据使用量以惊人的速度增长，因此对了解 SQL、关系数据库和数据管理的人员的需求也在上升。
数据分区（也称为分片）是一种将大型数据库（DB）分解为许多较小部分的技术。它是跨多台计算机拆分一个DB/表的过程，以提高应用程序的可管理性、性能、可用性和负载平衡。
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