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;
另有一个二维索引数组 indices，indices[i] = [ri, ci] 指向矩阵中的某个位置，其中 ri 和 ci 分别表示指定的行和列（从 0 开始编号）。
MySQL不仅用于表数据操作，还可以用来执行数据库和表的所有操作，包括表本身的创建和处理。
在二维数组grid中，grid[i][j]代表位于某处的建筑物的高度。 我们被允许增加任何数量（不同建筑物的数量可能不同）的建筑物的高度。高度0也被认为是建筑物。 最后，从新数组的所有四个方向（即顶部，底部，左侧和右侧）观看的“天际线”必须与原始数组的天际线相同。 城市的天际线是从远处观看时，由所有建筑物形成的矩形的外部轮廓。 请看下面的例子。 建筑物高度可以增加的最大总和是多少？
本次新增了校验失败表，查看不一致功能，支持准确查看一个表内的源库和目标库到底哪些行不一致。迁移完成之后，如果你的表只有少量行不一致，就能很直接地帮你定位出来。
SqlServerReader插件实现了从SqlServer读取数据。在底层实现上，SqlServerReader通过JDBC连接远程SqlServer数据库，并执行相应的sql语句将数据从SqlServer库中SELECT出来。
要高效地使用数据，就必须要有组织，因此业界对数据的结构化组织有很多探索。 1）Cube技术概念 OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个概念。“维”（Dimension）是人们观察客观世界的角度，是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系，这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要属性定义为多个维，使用户能对不同维上的数据进行比较。因此，OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。OLAP的基本多维分析操作有钻取、切片和切块，以及旋转等。
本文转载：http://www.cnblogs.com/liuhh/archive/2011/05/14/2046544.html
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
在前面的源码分析中对 TiFlash 的计算层和存储层都进行了深入的分析，其中 TiFlash DeltaTree 存储引擎设计及实现分析 (Part 1) TiFlash DeltaTree 存储引擎设计及实现分析 (Part 2) 对 TiFlash 存储层的读写流程进行了完整的梳理，如果读者没有阅读过这两篇文章，建议阅读后再继续本文的阅读。
本文是在假定读者了解了直方图是什么，直方图如何进行添加维护的前提下，围绕直方图与索引的对比、何时应该添加直方图，及直方图如何帮助优化器选择更优的执行计划这几个方面来介绍直方图。 对直方图不太了解的小伙伴可参考GreatSQL社区的另一篇文章 4.直方图介绍和使用|MySQL索引学习
在Impala 4.0源码解析之BROADCAST/SHUFFLE代价计算这篇文章中我们提到，Impala在对BROADCAST/SHUFFLE进行代价计算的时候，需要用到表的统计信息。关于Impala的统计信息，网上也有一些资料介绍，但是大多不全。本文将结合官方文档，从内容、计算等各方面尽可能详细地介绍下Impala统计信息的相关知识。
ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse，简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。ClickHouse是一款开源的数据分析数据库，由战斗民族俄罗斯Yandex公司研发的，Yandex是做搜索引擎的，就类似与Google，百度等。
另有一个索引数组 indices，indices[i] = [ri, ci] 中的 ri 和 ci 分别表示指定的行和列（从 0 开始编号）。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
上述示例创建了一个名为users的表，包含id、name和email三个字段。id字段为自动增量主键，name和email字段都为非空。
本文主要介绍Apache Doris在京东广告报表查询场景下的应用。文章将从我们原有系统开始讲述，包括我们遇到的问题，面临的挑战，以及我们为何选择使用Apache Doris。最后将介绍Doris在我们在生产环境下的使用情况，包括Apache Doris在京东“618”，“双11”大促中的表现。希望通过我们的使用实践为大家提供一些经验参考，也欢迎大家对我们的不足之处提出建议。
工作需要研究了下阿里开源的MySQL Binlog增量订阅消费组件canal，其功能强大、运行稳定，但是有些方面不是太符合需求，主要有如下三点：
这个引擎是 ClickHouse 的重头戏，它支持一个日期和一组主键的两层式索引，还可以实时更新数据。同时，索引的粒度可以自定义，外加直接支持采样功能。
基于 Apache Doris 在读写流程、副本一致性机制、 存储机制、高可用机制等方面的常见疑问点进行梳理，并以问答形式进行解答。在开始之前，我们先对本文相关的名词进行解释：
SQL Server timestamp 数据类型与时间和日期无关。SQL Server timestamp 是二进制数字，它表明数据库中数据修改发生的相对顺序。实现 timestamp 数据类型最初是为了支持 SQL Server 恢复算法。每次修改页时，都会使用当前的 @@DBTS 值对其做一次标记，然后 @@DBTS 加1。这样做足以帮助恢复过程确定页修改的相对次序，但是 timestamp 值与时间没有任何关系。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 允许用户创建游标， 用于在一个大的查询里面检索少数几行数据。 变量是在批处理或过程的主体中用 DECLARE 语句声明的，并用 SET 或 SELECT 语句赋值。游标变量可使用此语句声明，并可用于其他与游标相关的语句。除非在声明中提供值，否则声明之后所有变量将初始化为 NULL。 Transact-SQL 语法约定 语法
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。
在尝试编写快速的查询之前,需要清楚一点,真正重要是响应时间。如果把查询看作是一个任务，那么他由一系列子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询，实际上要优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行的次数，要么让子任务运行得更快。
在ClickHouse中不支持对数据update和delete操作（不能使用标准的更新和删除语法操作CK），但在增量计算场景下，状态更新是一个常见的现象，此时update操作似乎更符合这种需求。
作者：dcguo 使用 sql 做数仓开发有一段时间了，现做一下梳理复盘，主要内容包括 sql 语法、特性、函数、优化、特殊业务表实现等。 mysql 数据结构 常用 innodb 存储为 B+ 树 特点 多路平衡树，m 个子树中间节点就包含 m 个元素，一个中间节点是一个 page(磁盘页) 默认 16 kb； 子节点保存了全部得元素，父节点得元素是子节点的最大或者最小元素，而且依然是有序得； 节点元素有序，叶子节点双向有序，便于排序和范围查询。 优势 平衡查找树，logn 级别 crud； 单一节点比二
导读：随着全球数据量的不断增长，越来越多的业务需要支撑高并发、高可用、可扩展、以及海量的数据存储，在这种情况下，适应各种场景的数据存储技术也不断的产生和发展。与此同时，各种数据库之间的同步与转化的需求也不断增多，数据集成成为大数据领域的热门方向，于是SeaTunnel应运而生。SeaTunnel是一个分布式、高性能、易扩展、易使用、用于海量数据（支持实时流式和离线批处理）同步和转化的数据集成平台，架构于Apache Spark和Apache Flink之上。本文主要介绍SeaTunnel 1.X在交管行业中的应用，以及其中如何实现从Oracle数据库把数据增量导入数仓这样一个具体的场景。
蔡岳毅，携程酒店大数据高级研发经理，负责酒店数据智能平台研发，大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
TiDB-DM（Data Migration）是用于将数据从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB 的工具。该工具既支持以全量备份文件的方式将 MySQL/MariaDB 的数据导入到 TiDB，也支持通过解析执行 MySQL/MariaDB binlog 的方式将数据增量同步到 TiDB。特别地，对于有多个 MySQL/MariaDB 实例的分库分表需要合并后同步到同一个 TiDB 集群的场景，DM 提供了良好的支持。如果你需要从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB，或者需要将 TiDB 作为 MySQL/MariaDB 的从库，DM 将是一个非常好的选择。
- 注意： 在online ddl前，inplace的方法主要在第三步大大缩短了时间，只重构了索引，没有重新copy所有数据
目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为：Delta、Iceberg 和 Hudi，但是 Iceberg是一个野心勃勃的项目，因为它具有高度抽象和非常优雅的设计，为成为一个通用的数据湖方案奠定了良好基础。目前 Flink+Iceberg 构建全场景实时数仓已经有了非常良好的实践，本文带大家简单了解下Iceberg。后面五分钟学大数据会有一期专门介绍基于Flink+Iceberg打造T+0实时数仓，本文算是这篇文章的前置铺垫。
在任何数据库中统计信息是帮助数据库查询中走更适合的查询路径的基础，MYSQL 8 中持久化的统计信息怎么做，怎么能持久化后提高执行计划的稳定性。
本文主要介绍数据交换过程中常用的数据交换方法和方式以及数据交换在新技术下所面对的“挑战”，方便大家深入理解数据交换过程。普元实施数据交换项目已有多年成功经验，本文也将分享大数据时代数据交换所遇到的问题和应对策略。
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
ClickHouseReader插件实现了从ClickHouse读取数据。在底层实现上，ClickHouseReader通过JDBC连接远程ClickHouse数据库，并执行相应的sql语句将数据从ClickHouse库中SELECT出来。
导读：数据总线DBus的总体架构中主要包括六大模块，分别是：日志抓取模块、增量转换模块、全量抽取程序、日志算子处理模块、心跳监控模块、Web管理模块。六大模块各自的功能相互连接，构成DBus的工作原理：通过读取RDBMS增量日志的方式来实时获取增量数据日志（支持全量拉取）；基于Logstash，flume，filebeat等抓取工具来实时获得数据，以可视化的方式对数据进行结构化输出。本文主要介绍的是DBus中基于可视化配置的日志结构化转换实现的部分。
数据插入 此前一直使用语句，但还有三个经常使用的SQL语句需要掌握（、和）。 插入的几种形式， 1. 插入完整行； 2. 插入行的部分数据； 3. 插入多行； 4.插入某些查询的结果； - 注意，由于
自我理解：搜索过程中优先探索各层第一个，之后逐层向下，直至到达底层，在返回上一层继续向下搜索，每搜索完则返回上一层。
这是我们小群的聊天记录，鸡蛋回家后就一直感冒没好，之前都是我和他还有歪歪密切接触，一起吃饭啥的，所以我们都很慌。
数据复制在企业信息化建设中是非常重要的一环，不管是建设数据仓库，还是搭建灾备系统，都需要确定数据复制策略。
里面讲到了 DataX 的概况、框架设计、核心架构、插件体系、核心优势，由阿里出品，并在阿里内部被广泛使用，其性能、稳定都是经过了严格考验的。得益于它的框架设计
在本博客中，我们将讨论在构建流数据平台时如何利用 Hudi 的两个最令人难以置信的能力。
最近阅读了大量关于hudi相关文章, 下面结合对Hudi的调研, 设计一套技术方案用于支持 MySQL数据CDC同步至数仓中，避免繁琐的ETL流程，借助Hudi的upsert, delete 能力，来缩短数据的交付时间.
导读：无锡拈花云科技服务有限公司（以下简称拈花云科）是由中国创意文旅集成商拈花湾文旅和北京滴普科技有限公司共同孵化组建的。拈花云科以数字化思维为导向，致力于成为文旅目的地数智化服务商。2022 年底，拈花云科 NearFar X Lab 团队在数据需求的驱动下，开始调研并引进 Apache Doris 作为新架构下的数据仓库选型方案。本文主要介绍了拈花云科数据中台架构从 1.0 到 2.0 的演变过程，以及 Apache Doris 在交付型项目和 SaaS 产品中的应用实践，希望本文分享的内容能对大家有所启发。
为了实现数据仓库中的更加高效的数据处理，今天和小黎子一起来探讨ETL系统中的增量抽取方式。增量抽取是数据仓库ETL(数据的抽取（extraction）、转换（transformation）和装载（loading）)实施过程中需要重点考虑的问题。ETL抽取数据的过程中，增量抽取的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一，做过数据建模的小伙伴都知道ETL中的增量更新机制比较复杂，采用何种机制往往取决于源数据系统的类型以及对增量更新性能的要求。今天我们只重点对各种方法进行对比分析，从而总结各种机制的使用条件和优劣性，为数据仓库项目的ETL工程的实施提供增量抽取技术方案参考。
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。
使用 DESC 关键字可以实现按照 column_to_sort 列的降序（从大到小）排序。
https://www.cnblogs.com/sessionbest/articles/8689071.html
普通视图仅包含其定义和被引用表的元数据，并不实际存储数据，查询数据时需要通过视图再去主表中获取数据。但是当需要查询的数据字段过多时，普通视图的效率会急剧下降。物化视图将经常使用的数据拷贝并存储下来，在查询时就可以直接返回数据。本质上是一个物理表，会占用磁盘空间。
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