Table:表。存储在同一表中的信息应该是一种类型或者一种清单，便于SQL化管理；
当 MySQL 单表记录数过大时，数据库的 CRUD 性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：
首先，我们可以这么理解，MyCat只应该做两件事：请求转发与结果合并。源代码篇讲过MyCat的分布式事务的弱XA原理（其实根本不算是分布式事务），这是不可靠的，我们要想稳定的高可信的利用MyCat，就要避免一切分布式事务。 从现在开始，MyCat的所有图例为了演示方便将采用以下规则：
在查询多个表时，我们经常会用“连接查询”。连接是关系数据库模型的主要特点，也是它区别于其它类型数据库管理系统的一个标志。
表（TABLE）是数据库中用来存储数据的对象，是有结构的数据的集合，是整个数据库系统的基础。SQL数据库中用于存储数据的工具。
plink是进行全基因组关联分析常用的软件之一，该软件需要两种基本格式的输入文件，ped和map。本篇重点介绍一下ped格式。
大家一定用过 LEFT JOIN、RIGHT JOIN 这样的操作符，这实际上就是连接，SQL 中的连接是多表操作的基础之一，对连接不了解很难去查询好多表。同时 SQL 有众多版本，每个版本对连接支持和使用会有不一致，常用的有：SQL92、SQL99等。
说明：从上面的执行计划来看，这种优化后的方式没有使用临时文件和文件排序的方式了，取而代之的是使用了索引。查询效率老高了。
2、外键foreign key用于约束破坏表格的连接动作，保证两个表格的数据完整性。
MySQL 数据库在 5.1 版本时添加了对分区（partitioning）的支持。分区的过程是将一个表或索引分解成多个更小、更可管理的部分。就访问数据库的应用而言，从逻辑上来讲，只有一个表或一个索引，但是在物理上这个表或索引可能由数十个物理分区组成。
大海：嗯。的确是，PowerQuery最大的优势就是只需要干一次，以后有新数据就刷新一下就搞定，尤其适合这些需要频繁重复操作的工作。
Sharding是增加，Sharding是必然的选择，它将数据分布到集群的不同节点，从而缓存单个数据库的压力。
关于数据库范式，时常有听说过，一直没有详细去了解。一般数据库书籍或数据库课程会介绍范式相关内容，范式也经常出现在数据库考试题目中。不清楚你是否对范式有比较清晰的了解呢？本篇文章我们一起来学习下数据库范式吧。
周末看了「凹凸玩数据」交流群内Huang Supreme的分享，有一篇写到了日常拆表操作挺有意思的。
在Excel里，表间数据对比的解法其实有很多，在Power Query里也是一样，在前面的文章《Excel频繁重复的表间数据对比，用Power Query一键刷新》给出了完全外部合并加公式的方法后，就有朋友给出了多个解法或思路：
在Excel里，表间数据对比的解法其实有很多，在Power Query里也是一样，除了前面文章《PQ-综合实战：频繁重复的表间数据对比工作，今后只需一键刷新》给出的完全外部合并加公式的方法外，还可以用追加合并加透视的方式，这种方法十分接近Excel里的数据透视解法，其实相对来说更加简单一点。
前些天，大神高飞对本人小黄书做了一次送书活动，得到大家的热烈支持，小黄书自上市以来，保持Excel Power系列新书榜第1，非常感谢大家的认可：
字符集指的是一种从二进制编码到某类字符符号的映射。校对规则则是指某种字符集下的排序个规则。
在一些业务场景中，会使用NOT EXISTS语句确保返回数据不存在于特定集合，部分同事会发现NOT EXISTS有些场景性能较差，甚至有些网上谣言说”NOT EXISTS不走索引”，哪对于NOT EXISTS语句，我们如何优化呢？
如果不提供列名，则必须给每个表列提供一个值。如果提供列名，则必须对每个列出的列给出一个值。
数据表是由表名、表中的字段和表的记录三个部分组成的。设计数据表结构就是定义数据表文件名，确定数据表包含哪些字段，各字段的字段名、字段类型、及宽度，并将这些数据输入到计算机当中。
答：这个要看实际情况，我一般建议优先考虑在PQ里添加列，因为PQ里添加的自定义列，在PP里能用，而在PP里添加的计算列，在PQ里不能用。
SQL RIGHT JOIN关键字返回右表（table2）中的所有记录以及左表（table1）中的匹配记录。如果没有匹配，则左侧的结果为0条记录。
1.脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据
上周我突然意识到，我在grafana上写的 sql 语句存在多处硬编码。这篇笔记将记录如何实现没有硬编码的sql语句，以及自学编程过程中如何应对自己的笨拙代码和难题不断的状况。
SQL最强大的功能之一就是能在数据检索查询的执行中连接(JOIN)表。连接是利用SQL的SELECT能执行的最重要的操作，很好地理解连接及其语法是学习SQL的一个极为重要的组成部分。
当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：
删除数据库快照的方法和删除数据库的方法完全相同，可以使用界面方式删除，也可以使用命令方式删除
聚集索引，在索引页里直接存放数据，而非聚集索引在索引页里存放的是索引，这些索引指向专门的数据页的数据。
USE 数据库名； 选择要操作的Mysql数据库，使用该命令后所有Mysql命令都只针对该数据库
如果您想知道如何在表中查找重复值，那么您可以在 SQL 中使用 GROUP BY 和 HAVING 子句。 使用 group by 您可以创建组，如果您的组有超过 1 个元素，则意味着它是重复的。 例如，您需要编写一个 SQL 查询来查找名为 Person 的表中的所有重复电子邮件。 这是一个流行的 SQL Query 面试问题以及 Leetcode 问题。 您可以看到电子邮件 a@b.com 是重复的电子邮件，因为它在表格中出现了两次。 您需要编写一个查询来查找所有重复值。
Apache HBase 是以 hdfs 为数据存储的，一种分布式、可扩展的 NoSQL 数据库。
1、将一张很长的表拆分成多张较小的表，使用表中某一个特定的数据字段来给这些拆分出来的表命名。
使表占用尽量少的磁盘空间。减少磁盘I/O次数及读取数据量是提升性能的基础原则。表越小，数据读写处理时则需要更少的内存，同时，小表的索引占用也相对小，索引处理也更加快速。
索引视图创建注意事项 对视图创建的第一个索引必须是唯一聚集索引。 创建唯一聚集索引后，可以创建更多非聚集索引。 为视图创建唯一聚集索引可以提高查询性能，因为视图在数据库中的存储方式与具有聚集索引的表的存储方式相同。 查询优化器可使用索引视图加快执行查询的速度。 要使优化器考虑将该视图作为替换，并不需要在查询中引用该视图。
SQL自连接和非自连接是在SQL查询中经常使用的两种方法，用于将同一表中的不同行进行比较或匹配。
pandas和python标准库提供了一整套高级、灵活的、高效的核心函数和算法将数据规整化为你想要的形式！
ALLSELECTED函数，被微软划分为“筛选”类函数，隶属于“表函数”。其用途，常常是用来计算或者显示明面上的筛选影响，而忽略其行上下文的影响。
其他面试题类型汇总： Java校招极大几率出的面试题（含答案）—-汇总 几率大的网络安全面试题（含答案） 几率大的多线程面试题（含答案） 几率大的源码底层原理，杂食面试题（含答案） 几率大的Redis面试题（含答案） 几率大的linux命令面试题（含答案） 几率大的杂乱+操作系统面试题（含答案） 几率大的SSM框架面试题（含答案） 几率大的数据库（MySQL）面试题（含答案） 几率大的JVM面试题（含答案） 几率大的现场手撕算法面试题（含答案） 临时抱佛脚必备系列（含答案） 注：知识还在积累中，不能保证每个回答都满足各种等级的高手们，若发现有问题的话，本人会尽快完善。 ｡◕‿◕｡
概念讲解 数据库 存储数据，用户可以对于数据文件进行增、删、改、查操作。以一定的方式存储并与应用程序彼此独立的数据集合。 数据模型 数据结构 存储在数据库中的对象类型的集合，作用是描述数据库组成对象以及对象之间的关系 数据操作 对数据对象进行的操作。 数据完整性约束条件 数据与数据模型遵守完整性规则，它能保证数据的正确性和一致性。 数据库存储结构 Head files Hash buckets B+ trees 关系 描述实体与实体之间的联系的单一的数据结构。关系可以看做是一个笛卡尔积的有限子集
在R基础——数据的导入与导出（下）中，介绍了使用RODBC包连接SQL server数据库，在这篇文章中，根据我工作内容，介绍该包的基本操作，同时，根据我使用该包时出现的问题，介绍解决问题的方法。 首先，连接数据库； #连接数据库conn 获取数据库表信息 场景：在数据库中有多个相同结构（列）的表，但是列名不同，获取其中一个表的列名，再统一其他表的列名。 #获取列名colname 对于批量处理，统一列名就可以使用同一列名操作了，而不用再重复写代码。当然，使用数值向量也是可以的，但是这样就降低了代码的可读
分析一下问题出现在哪儿呢？ 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。
•Region划分规则：范围划分，一张表可以在Rowkey行的方向上划分多个Region，每个Region构成一段连续的区间 •数据划分规则：根据Rowkey属于哪个Region的范围，就将这条数据写入哪个Region分区中
本篇是MySQL知识体系总结系列的第二篇，该篇的主要内容是通过explain逐步分析sql，并通过修改sql语句与建立索引的方式对sql语句进行调优，也可以通过查看日志的方式，了解sql的执行情况，还介绍了MySQL数据库的行锁和表锁。
在【rainbowzhou 面试4/101】技术提问--什么是ETL，ETL测试怎么做？中，我着重说明了ETL测试中常见的两种测试场景，以及相应的测试方法。那么面试官可能会继续追问你在实际项目过程中，你设计、执行的用例有哪些？本篇就带你了解ETL的测试用例有哪些，希望对大家有所帮助。
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