我们可能会出现这种情况，某个表原来设计不周全，导致表里面的数据数据重复，那么，如何对重复的数据进行删除呢？ 重复的数据可能有这样两种情况，第一种时表中只有某些字段一样，第二种是两行记录完全一样。 一、对于部分字段重复数据的删除 先来谈谈如何查询重复的数据吧。 下面语句可以查询出那些数据是重复的： select 字段1,字段2,count(*) from 表名 group by 字段1,字段2 having count(*) > 1 将上面的>号改为=号就可以查询出没有重复的数据了。 想要删除这些重复的数据，可以使用下面语句进行删除 delete from 表名 a where 字段1,字段2 in (select 字段1,字段2,count(*) from 表名 group by 字段1,字段2 having count(*) > 1) 上面的语句非常简单，就是将查询到的数据删除掉。不过这种删除执行的效率非常低，对于大数据量来说，可能会将数据库吊死。所以我建议先将查询到的重复的数据插入到一个临时表中，然后对进行删除，这样，执行删除的时候就不用再进行一次查询了。如下： CREATE TABLE 临时表 AS (select 字段1,字段2,count(*) from 表名 group by 字段1,字段2 having count(*) > 1) 上面这句话就是建立了临时表，并将查询到的数据插入其中。 下面就可以进行这样的删除操作了： delete from 表名 a where 字段1,字段2 in (select 字段1，字段2 from 临时表); 这种先建临时表再进行删除的操作要比直接用一条语句进行删除要高效得多。 这个时候，大家可能会跳出来说，什么？你叫我们执行这种语句，那不是把所有重复的全都删除吗？而我们想保留重复数据中最新的一条记录啊！大家不要急，下面我就讲一下如何进行这种操作。 在oracle中，有个隐藏了自动rowid，里面给每条记录一个唯一的rowid，我们如果想保留最新的一条记录， 我们就可以利用这个字段，保留重复数据中rowid最大的一条记录就可以了。 下面是查询重复数据的一个例子： select a.rowid,a.* from 表名 a where a.rowid != ( select max(b.rowid) from 表名 b where a.字段1 = b.字段1 and a.字段2 = b.字段2 ) 下面我就来讲解一下，上面括号中的语句是查询出重复数据中rowid最大的一条记录。 而外面就是查询出除了rowid最大之外的其他重复的数据了。 由此，我们要删除重复数据，只保留最新的一条数据，就可以这样写了： delete from 表名 a where a.rowid != ( select max(b.rowid) from 表名 b where a.字段1 = b.字段1 and a.字段2 = b.字段2 ) 随便说一下，上面语句的执行效率是很低的，可以考虑建立临时表，讲需要判断重复的字段、rowid插入临时表中，然后删除的时候在进行比较。 create table 临时表 as select a.字段1,a.字段2,MAX(a.ROWID) dataid from 正式表 a GROUP BY a.字段1,a.字段2; delete from 表名 a where a.rowid != ( select b.dataid from 临时表 b where a.字段1 = b.字段1 and a.字段2 = b.字段2 ); commit; 二、对于完全重复记录的删除 对于表中两行记录完全一样的情况，可以用下面语句获取到去掉重复数据后的记录： select distinct * from 表名 可以将查询的记录放到临时表中，然后再将原来的表记录删除，最后将临时表的数据导回原来的表中。如下： CREATE TABLE 临时表 AS (select distinct * from 表名); truncate table 正式表; --注：原先由于笔误写成了drop table 正式表;，现在已经改正过来 insert into 正式表 (select * from 临时表); drop table 临时表;
拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，顾名思义，所谓拉链，就是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。
Apache Hudi(简称：Hudi)允许您在现有的hadoop兼容存储之上存储大量数据，同时提供两种原语，使得除了经典的批处理之外，还可以在数据湖上进行流处理。
Apache Hudi依赖 HDFS 做底层的存储，所以可以支撑非常大规模的数据存储。同时基于下面两个原语，Hudi可以解决流批一体的存储问题。
假设一条记录包含以下信息：(id,username,score,version),score每次变更，version就加1，对于username相同的数据，只有version最大的那一条是有效的，也就是Mysql按字段分组取最大值记录问题，怎么做才能使查询效率高呢
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：
一篇由Apache Hudi PMC Bhavani Sudha Saktheeswaran和AWS Presto团队工程师Brandon Scheller分享Apache Hudi和Presto集成的一篇文章。
哈喽，我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了，薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司，应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题，我打算写一个专题分享出来，希望对你们有所帮助～
在MySQL数据库的数据探索旅程中，排序和分组是不可或缺的工具。然而，当你面对大量数据、重复值等情况时，常规的处理方法可能显得不够灵活。本文将为你揭示一个精妙的技巧：如何在MySQL中先排序，后分组，从而获取每个类型的最新数据，助你轻松驾驭复杂的数据处理任务。
在本节中，我们将讨论重要的概念和术语，这些概念和术语有助于理解并有效使用这些原语。
Flink 社区希望能够将 Flink 的 Streaming 实时计算能力和 Lakehouse 新架构优势进一步结合，推出新一代的 Streaming Lakehouse 技术，促进数据在数据湖上真正实时流动起来，并为用户提供实时离线一体化的开发体验。Flink 社区内部孵化了 Flink Table Store （简称 FTS ）子项目，一个真正面向 Streaming 以及 Realtime的数据湖存储项目。2023年3月12日，FTS进入 Apache 软件基金会 (ASF) 的孵化器，改名为 Apache Paimon (incubating)。
数据库的锁是为了解决事务的隔离性问题，为了让事务之间相互不影响，每个事务进行操作的时候都会对数据加上一把特有的锁，防止其他事务同时操作数据。如果你想一个人静一静，不被别人打扰，那么请在你的房门上加上一把锁。
在上一篇文章中，我们讨论了 Hudi 表中的数据布局，并介绍了 CoW 和 MoR 两种表类型，以及它们各自的权衡。在此基础上我们现在将探讨 Hudi 中的读取操作是如何工作的。
广告主和代理商通过广告投放平台来进行广告投放，由多个媒介进行广告展示 ，从而触达到潜在用户。整个过程中会产生各种各样的数据，比如展现数据、点击数据。其中非常重要的数据是计费数据，以计费日志为依据向上可统计如行业维度、客户维度的消耗数据，分析不同维度的计费数据有助于业务及时进行商业决策，但目前部门内消耗统计以离线为主，这种T+1延迟的结果已经无法满足商业分析同学的日常分析需求，所以我们的目标为：建设口径统一的实时消耗数据，结合BI工具的自动化配置和展现能力，满足业务实时多维消耗分析，提高数据运营的效率和数据准确性。
在企业数据库设计中，经常会遇到一个需求，就是希望把操作之前的数据保留下来，能够看到操作之前是什么数据，操作之后是什么数据。对于这种需求，我们可以使用保留历史数据或者使用版本来实现。
最近发现一本好书，读完感觉讲的非常好，首先安利给大家，国内第一本系统讲解数据血缘的书！点赞！
🧑个人简介：大家好，我是 shark-Gao，一个想要与大家共同进步的男人😉😉
很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录，但为了旧记录仍然可访问，所以就需要个分页的导航栏。然而，如何通过MySQL更好的实现分页，始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法，但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。
MVCC (Multiversion Concurrency Control)，多版本并发控制。顾名思义，MVCC是通过数据行的多个版本管理实现数据库的并发控制。这项技术使得在InnoDB的事务隔离级别下执行一致性读操作有了保证。换言之，就是为了查询一些正在被另一个事务更新的行，并且可以看到它们被更新之前的值，这样在做查询的时候就不用等待另一个事务释放锁。
MySQL是一个服务器／客户端架构的软件，对于同一个服务器来说，可以有若干个客户端与之连接，每个客户端与服务器连接上之后，就可以称之为一个会话（Session）。我们可以同时在不同的会话里输入各种语句，这些语句可以作为事务的一部分进行处理。不同的会话可以同时发送请求，也就是说服务器可能同时在处理多个事务，这样子就会导致不同的事务可能同时访问到相同的记录。我们前边说过事务有一个特性称之为隔离性，理论上在某个事务对某个数据进行访问时，其他事务应该进行排队，当该事务提交之后，其他事务才可以继续访问这个数据。但是这样子的话对性能影响太大，所以设计数据库的大叔提出了各种隔离级别，来最大限度的提升系统并发处理事务的能力，但是这也是以牺牲一定的隔离性来达到的。
很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录，但为了旧记录仍然可访问，所以就需要个分页的导航栏。然而，如何通过MySQL更好的实现分页，始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法，但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。 我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。
一道面试的问题，当MySQL表中有数据量很大的时候如何做分页。。。。当时只知道在数据量很大的时候可以分表，但不知道不分表时可以怎么做。。。。唉，谁让代理商就那么几条数据，一个简单的limit，offset就完全hold住了(捂脸)。。。 很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录，但为了旧记录仍然可访问，所以就需要个分页的导航栏。然而，如何通过MySQL更好的实现分页，始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法，但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。 我们先从一个常用但性能很差的查询来看一
ReplacingMergeTree和SummingMergeTree是ClickHouse中两种常用的MergeTree引擎。
Apache Paimon (incubating) 是一项流式数据湖存储技术，可以为用户提供高吞吐、低延迟的数据摄入、流式订阅以及实时查询能力。
Apache Hudi提供了不同的表类型供根据不同的需求进行选择，提供了两种类型的表
使用 READ UNCOMMITTED 隔离级别的事务，由于可以读到未提交事务修改过的记录，所以直接读取记录 的最新版本就好了。
这开头还是介绍一下群，如果感兴趣PolarDB ,MongoDB ,MySQL ,PostgreSQL ,Redis, Oceanbase, Sql Server等有问题，有需求都可以加群群内，可以解决你的问题。加群请微信联系 liuaustin3 ，（共2150人左右 1 + 2 + 3 + 4 +5）新入群的将默认分配达到5群）,另欢迎 OpenGauss 的技术人员加入。
为每一行数据添加锁，加锁慢，容易出现死锁竞争，因为锁的每一行数据，锁的力度小，所以并发高，Innodb支持行级锁，行级锁是支持事务的。
Hudi 提供不同的表管理服务来管理数据湖上表的数据，其中一项服务称为Cleaner（清理服务）。随着用户向表中写入更多数据，对于每次更新，Hudi会生成一个新版本的数据文件用于保存更新后的记录(COPY_ON_WRITE) 或将这些增量更新写入日志文件以避免重写更新版本的数据文件 (MERGE_ON_READ)。在这种情况下，根据更新频率，文件版本数可能会无限增长，但如果不需要保留无限的历史记录，则必须有一个流程（服务）来回收旧版本的数据，这就是 Hudi 的清理服务。
sql DISTINCT去掉重复的数据统计方法(2009-01-13 15:05:43)转载 标签：sqldistinct杂谈 分类：sql
问答录 Q：为什么不能假设最后一条记录就是最新的记录？ A：因为表中的记录排序方式没有一定的规则，而且我们很快又要调整查询结果的记录，所以实在无法保证表的最后一条记录是最后插入的记录。除非我们
到2017年初，我们的大数据平台被整个公司的工程和运营团队使用，使他们能够在同一个地方访问新数据和历史数据。用户可以通过同一个UI门户轻松访问不同大数据平台的数据。我们的计算集群中有超过100PB的数据和100000个vcores。每天支持100,000个Presto查询， 10,000个Spark作业，以及 20,000个Hive查询。我们的Hadoop分析架构遇到了可扩展性限制，许多服务受到高数据延迟的影响。
SQL注入，就是通过把SQL命令插入到Web表单提交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。具体来说，它是利用现有应用程序，将（恶意的）SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力，它可以通过在Web表单中输入（恶意）SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库，而不是按照设计者意图去执行SQL语句。 比如先前的很多影视网站泄露VIP会员密码大多就是通过WEB表单递交查询字符暴出的，这类表单特别容易受到SQL注入式攻击。
文章目录 遇到的问题 使用SQLServer Profiler监控数据库 SQL1：查找最新的30条告警事件 SQL2：获取当前的总报警记录数 有哪些SQL语句会导致CPU过高？ 查看SQL的查询计划
数据库中的数据表可以看做是现实世界中一类事物的抽象，而表中的每一行数据都可以看做是一个实例「即现实世界的实体」。在现实世界中每个事物/实体都不是单独不是单独存在的，都与其他事物或实体存在或多或少的关联，对应在数据库中，数据表之间也存在着不同的关联，我们将这种关联称之为关系。
朋友拉住我，劝到：哎哎，不是去骂她，是找她理论，叫她改成舔狗1号，是我先来的！
( 该查询方式利用了PHP的生成器特性，可以大幅减少大量数据查询的内存占用问题 )
Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接带到数据湖中。Hudi提供了表、事务、高效upserts/删除、高级索引、流式摄取服务、数据群集/压缩优化以及并发，同时保持数据以开源文件格式保留。
日常开发中,获取数据的总数是很常见的业务场景,但是我们发现随着数据的增长count(*)越来越慢，这个是为什么呢，
最近要在公司内做一次技术分享，思来想去不知道该分享些什么，最后在朋友的提示下，准备分享一下MySQL的InnoDB引擎下的事务幻读问题与解决方案--LBCC&MVCC。经过好几天的熬夜通宵，终于把这部分的内容捋清楚了。至于为什么说是InnoDB呢？因为MyISAM引擎是不支持事务的。
Hudi数据湖可以维护很多张表，与Hive类似，数据存储在HDFS不同的目录结构中。Hudi维护了表在不同时刻执行的所有操作的Timeline，这有助于提供表的瞬时视图。
Flink SQL 支持对动态表进行复杂灵活的连接操作。 有几种不同类型的连接来解决可能需要的各种语义查询。
在我们的用例中1-10% 是对历史记录的更新。当记录更新时，我们需要从之前的 updated_date 分区中删除之前的条目，并将条目添加到最新的分区中，在没有删除和更新功能的情况下，我们必须重新读取整个历史表分区 -> 去重数据 -> 用新的去重数据覆盖整个表分区
如何理解呢？不可变，意味着进到仓库的数据就类似归档了。原则上，不能对仓库里面的数据进行修改；如果随意的对仓库里面的数据进行修改，这个“仓库”就和交易系统没区别了，无法起到正确反映业务过程的作用。此外，适合于数据仓库的存储服务，如早年Oracle和DB2都有针对数据仓库的Data Warehouse产品，以及Hadoop体系的一系列组件，都是针对“批量插入，无更改或少量更改”而专门设计的，所以才能达到查询效率的最优化。也因此产生了OLTP系统和OLAP系统的两大模式。
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