时下流行的词汇是大数据和Hadoop。了解大数据的知道Hadoop有三个组件，即HDFS、MapReduce和Yarn。 HDFS代表Hadoop分布式文件系统。 Hadoop分布式文件系统用于整个集群中以块的形式在计算机之间存储数据。 MapReduce是一种编程模型，可以用来编写我们的业务逻辑并获取所需的数据。 而Yarn是HDFS和Spark、Hbase等其他应用程序之间的接口。我们不知道的是，Hadoop使用了很多其他应用程序有助于其最佳性能和利用率。 1、Hbase HBase是一个基于HDFS的
关于In与Exists的比较，先说结论，归纳出IN 和Exists的适用场景： 1）IN查询在内部表和外部表上都可以使用到索引。 2）Exists查询仅在内部表上可以使用到索引。 3）当子查询结果集很大，而外部表较小的时候，Exists的Block Nested Loop(Block 嵌套循环)的作用开始显现，并弥补外部表无法用到索引的缺陷，查询效率会优于IN。 4）当子查询结果集较小，而外部表很大的时候，Exists的Block嵌套循环优化效果不明显，IN 的外表索引优势占主要作用，此时IN的查询
Text-to-SQL（或者Text2SQL），顾名思义就是把文本转化为SQL语言，更学术一点的定义是：把数据库领域下的自然语言（Natural Language，NL）问题，转化为在关系型数据库中可以执行的结构化询语言（Structured Query Language，SQL），因此Text-to-SQL也可以被简写为NL2SQL。
需要注意的是，查询的执行顺序可能会因查询的复杂性、索引的存在与否、表的大小以及其他因素而有所不同。MySQL的查询优化器会尽力选择最佳的执行计划，以提高查询性能。同时，可以使用EXPLAIN语句来查看MySQL执行查询时选择的执行计划，以帮助调优查询性能。
在MySQL中，执行计划是优化器根据查询语句生成的一种重要的数据结构，它描述了如何通过组合底层操作实现查询的逻辑。当我们编写一条SQL语句时，MySQL会自动对其进行优化，并生成最优的执行计划以实现更快的查询速度。
来源：arXiv 作者：Xiaojin Xu*、Chang Liu、Dawn Song 编辑：智察（ID：Infi-inspection） 文章字数：9238 预计阅读用时：12分钟 📷 摘要 从自然语言中合成SQL查询语句问题是一个长期的开放性问题，并已经引起人们极大的兴趣。为了解决这个问题，实际方法是使用序列到序列风格的模型，而这种方法必然要求SQL查询序列化。因为相同的SQL查询可能具有多个等效序列化，而训练序列到序列风格的模型对从其中选择一个是敏感的，这种现象被记录为“顺序影响”问题。而现
官方的定义是，MySQL must do an extra pass to find out how to retrieve the rows in sorted order. The sort is done by going through all rows according to the join type and storing the sort key and pointer to the row for all rows that match the WHERE clause . The keys then are sorted and the rows are retrieved in sorted order。
概述 在我们学习ETL测试之前，先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI？ BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据（原始数据或商业数据或业务数据等）进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 原始数据记录了企业日常事务，例如与客户交互的信息、财务信息，员工相关记录等等。 这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库
概述 在我们学习ETL测试之前，先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI？ BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据（原始数据或商业数据或业务数据等）进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 原始数据记录了企业日常事务，例如与客户交互的信息、财务信息，员工相关记录等等。 这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库 数
Flink提供三层API。 每个API在简洁性和表达性之间提供不同的权衡，并针对不同的用例。
在MySQL 8之前的版本中，元数据分散地存储在多个地方，包括元数据文件、非事务性表和特定于存储引擎的数据字典中。这种分散的存储方式不仅增加了管理的复杂性，还可能导致数据的不一致性。为了解决这些问题，MySQL 8引入了事务数据字典，将元数据集中存储在具有事务功能的InnoDB表中，从而提供了一致性和可靠性的保证。
索引合并是MySQL查询优化器在处理复杂查询条件时使用的一种技术。简单来说，当WHERE子句中有多个条件，并且每个条件都可以利用不同的索引时，优化器会考虑将这些索引的扫描结果合并，从而得到最终的结果集。
近两年，自然语言中的预训练模型如ELMo、GPT和BERT给自然语言处理带来了巨大的进步，成为研究热点中的热点。这些模型首先需要在大量未标注的文本上训练一个从左到右（left-to-right language model）或从右到左（right-to-left language model）或完形填空式（masked language model）的语言模型。以上过程称为预训练（pre-training）。预训练完的模型便具有了表示一个句子或一个词序列的能力，再针对不同的下游任务进行微调（finetuning），然后可以在下游任务上取得不错的效果。
全文搜索（FTS）是搜索引擎用于在数据库中查找结果的技术。您可以使用它来为商店、搜索引擎、报纸等网站上的搜索结果提供支持。
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
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制甜甜圈图
最近在工作中，我们遇到了一个需求，甲方要求直接从数据库导出一个业务模块中所有使用中的工单信息。为了实现这一目标，我编写了一条SQL查询语句，并请求DBA协助导出数据。尽管工单数量并不多，只有3000多条，但每个工单都包含了大量的信息。DBA进行了多次导出操作，不幸的是，每次尝试导出都导致了操作平台的卡顿和无响应。
点赞之后，上一篇传送门： https://blog.csdn.net/weixin_39032019/article/details/89340739
执行： select sleep(5); 查看日志： tail -100f lixj-server-01-slow.log
一个 数据库管理系统 （DBMS）是一个软件应用程序与用户，应用程序和数据库本身交互，以捕获和分析数据。
使系统快速运行的最重要因素是其基本设计。您还必须知道系统正在执行哪种处理以及其瓶颈是什么。在大多数情况下，系统瓶颈来自以下来源：
网络上有不少Kettle的文章，但实际上都大同小异，都是些非常基础的文章，实际上在使用过程中还有遇到不少的坑，这部分在网上资料比较少，这里主要讲一下我们在使用过程中遇到的各种问题，属于难得的实践经验。
在以MySQL为主要存储组件的业务系统中，MySQL的性能直接影响到应用的响应速度、用户体验和系统的可扩展性。因此，优化数据库的性能，特别是SQL查询的执行效率，成为了提升整个应用性能的关键环节。
论文：https://arxiv.org/abs/2107.07653 代码：https://github.com/microsoft/Table-Pretraining
今天的数据驱动型企业不仅需要针对实时数据作出快速响应要，而且还必须执行复杂的查询以解决复杂的业务问题。 例如，客户个性化系统需要将历史数据集与实时数据流结合起来，以便立即向客户提供最相关的产品建议。提供关键任务的实时业务观察能力的运营分析系统也必须如此，例如，在线支付供应商需要监测其全球范围内的交易，以发现可能预示金融欺诈的异常情况。 或者想象一个网上学习平台需要为学区客户和内部客户团队提供关于学生和教师使用情况的最新洞察力。或者是一个市场新闻供应商，需要监测并确保其金融客户在狭窄的窗口内获得准确的、相关的
Airbnb是Hadoop在国内的一个公开资源数据开发和SQL查询工具。它的出现，能给Facebook Presto云技术的发展注入一剂强心剂吗？ 7个你不知道的关于Linux的事实 数据驱动型旅游公司Airbnb于周四对外宣布，将把其内部开发的工具Airpal作为公开资源，这一举措将给Facebook开发的Presto在Hadoop SQL查询功能锦上添花。 Presto是Facebook于2013年末作为公开资源赠给Apache的一项内存Hadoop SQL查询技术。Airpal则是基于这项技术的数据
MySQL 的 SELECT 语句用于从数据库表中检索数据。功能强大，语句结构复杂多样。不过基本的语句格式像下面这个样子。
结构化查询语言（SQL）是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能，总的来说，学习这个技能是比较容易的。对于SQL来说，编写查询语句只是第一步，确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作，才是最重要的。这个教程将会提供给你一些步骤，来评估你的查询语句。 首先，应该了解学习SQL对于数据挖掘分析这个工作的重要性; 接下来，应该先学习SQL查询语句的处理和执行过程，以便可以更好的了解到，编写高质量的查询有多重要。具体说来就是，应该了解查询是如何被解析、重写、优化和最终评估的; 掌握了上面一点之后，你不仅需要重温初学
OLAP是英文Online Analytical Processing的缩写，中文称为联机分析处理。它是一种基于多维数据模型的分析处理技术，用于从不同的角度进行数据挖掘和分析，以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。
使用简单的纯文本文件可实现的功能有限。诚然，使用它们可做很多事情，但有时可能还需要额外的功能。你可能希望能够自动完成序列化，此时可求助于shelve和pickle（类似于shelve）。不过你可能需要比这更强大的功能。例如，你可能想自动支持数据的并发访问，及允许多位用户读写磁盘数据，而不会导致文件受损之类的问题。还有可能希望同时根据多个数据字段或属性进行复杂的搜索，而不是采用shelve提供的简单的单键查找。尽管可供选择的解决方案有很多，但如果要处理大量的数据，并希望解决方案易于其他程序员理解，选择较标准的数据库可能是个不错的主意。
刚入职的时候，同事就提醒过我，涉及三四张表的时候，数据量大，尽量不用连表查询，用单表。我最近还真的是遇到了。因为联表查询导致引发的慢sql。
NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（Spider vs BIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]
通常大家都会根据查询的WHERE条件来创建合适的索引，不过这只是索引优化的一个方面。设计优秀的索引应该考虑到整个查询，而不单单是WHERE条件部分。索引确实是一种查找数据的高效方式，但是MySQL也可以使用索引来直接获取列的数据，这样就不再需要读取数据行。如果索引的叶子节点中已经包含要查询的数据，那么还有什么必要再回到表中查询呢？如果一个索引覆盖所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”。
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
前提：所有实验操作是基于mysql5.6，其他版本可能有差异，届时以具体的情况为准。
在模型查询API不够用的情况下，你可以使用原始的sql语句。django提供两种方法使用原始sql进行查询：一种是使用Manager.raw()方法，进行原始查询并返回模型实例；另一种是完全避开模型层，直接执行自定义的sql语句。
在面对不够优化、或者性能极差的SQL语句时，我们通常的想法是将重构这个SQL语句，让其查询的结果集和原来保持一样，并且希望SQL性能得以提升。而在重构SQL时，一般都有一定方法技巧可供参考，本文将介绍如何通过这些技巧方法来重构SQL。
-coordination and management（协调与管理） -query（查询） -data piping（数据管道） -core hadoop（核心hadoop） -machine learning（机器学习） -nosql database（nosql数据库）
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
当我们遇到一个慢查询语句时，首先要做的是检查所编写的 SQL 语句是否合理，优化 SQL 语句从而提升查询效率。所以对 SQL 有一个整体的认识是有必要的。
在数据库查询中，多表查询是一项非常常见且重要的任务。它允许我们从多个相关联的表中检索和组合数据，以满足各种复杂的查询需求。在多表查询中，子查询是一种强大的工具，用于在查询中嵌套另一个查询。本文将深入探讨MySQL中的子查询，包括什么是子查询、如何编写子查询以及使用子查询解决的常见查询问题。
impala是 cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询sql工具。
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假设你在阅读一本包含数万页的巨幅小说，这就像数据库中的大型结果集。显然，你不可能立刻记住这本书的所有内容。这就像你的程序不可能一次性把大型结果集加载到内存中。那么，你怎么做呢？你可能会使用一个书签（游标）来追踪你当前阅读到了哪一页。
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