要查询特定标签的值，只需将其添加到查询条件中。例如：{app="nginx"}将返回所有标签app值为nginx的记录。
一个记录值是字段的有序序列。甲字段由一个的字段名，这是一个文本值唯一地标识记录内的字段，以及字段值。字段值可以是任何类型的值，包括记录。可以使用初始化语法构造记录，如下所示：
数据操纵语言DML（Data Manipulation Language），用户通过它可以实现对数据库的基本操作。就是我们最经常用到的UPDATE、INSERT、DELETE。 主要用来对数据库的数据进行一些操作。
最近在看一些关于消息队列和数据仓库的书，越来越发现，作为一个DBA，只涉猎某几个数据库是远远不够的，在云服务横行的年代，提升自己知识的精度和广度是必不可少的。
对于 SQL 语句的执行来说，定位 B-TREE 索引中的一条记录，是个举足轻重的能力。
1. 要找到的是一个元素之后下个较大值,这里的关键词是[下个较大值]是其后第一个大于当前元素的值.如例子中,第二个元素4(list[1])对应的下个较大值应为5,而不是8.
数据包络分析（Data Envelopment Analysis，也称DEA）是一种用于进行前沿分析的非参数方法。它使用线性规划来估计多个决策单元的效率，它广泛应用于生产、管理学和经济学。这项技术最初由Charnes，Cooper和Rhodes于1978年提出，自那之后它成为估算生产前沿的一个很有用的工具。
我的博客： https://www.luozhiyun.com/archives/273
这种说法愈演愈烈，甚至被很多同学奉为真理。咱啥话也不说，举个例子。假如我们有个表s1，结构如下：
每位站长在用dnspod进行域名解析的时候，有没有好奇过“记录类型”到底是干什么的？他究竟有什么用，那么多解析类型分别是干什么的？
今天单位值班，有一些时间可以继续完成这篇连载文章。首先祝所有朋友新年快乐！感谢你们在这一年当中对我文章的关注和指点，来年我们共同继续努力！
合并连接是一种匹配算法，其中外表的每个记录与内表的每个记录进行匹配，直到存在连接子句匹配的可能性为止。仅当两个表都已排序并且join子句的运算符是“=”时，才使用该算法。
需要注意的是，根据不同的主机服务商，可能会有特定的要求和介绍，可以在服务器管理平台查看更多信息。
记录锁也就是仅仅把一条记录锁上，官方的类型名称为： LOCK_REC_NOT_GAP 。比如我们把id值为8的 那条记录加一个记录锁的示意图如图所示。仅仅是锁住了id值为8的记录，对周围的数据没有影响。
当表达式包含多个运算符时，运算符的优先级控制计算各个运算符的顺序。例如，表达式x + y * z被评估为x + (y * z)因为*运算符的优先级高于二元+运算符。运算符的优先级由其相关文法产生式的定义确定。例如，加法表达式由一系列乘法表达式组成，由+or-运算符分隔，因此+and-运算符的优先级低于*and/运算符。
甲类型值是这样的值，分类的其它值。按类型分类的值被称为符合该类型。M型系统由以下几种类型组成：
Microsoft Power Query 提供了强大的“获取数据”体验，其中包含许多功能。Power Query 的一项核心功能是筛选和组合，即“混搭”来自一个或多个受支持数据源的丰富集合中的数据。任何此类数据混搭均使用 Power Query 公式语言（非正式称为“M”）表示。Power Query 将 M 文档嵌入 Excel 和 Power BI 工作簿中，以实现可重复的数据混搭。
最开始做性能测试的时候，会有些摸不着头脑，虽然之前一直做客户端开发，但对于性能测试这块的研究比较少，于是试着找了一些工具，看了看相关文档就开始动手了。有时候因为性能问题比较明显就直接发现了，再之后遇到类似的性能测试需求，就按照上次的经验去做，有时候可能发现问题，也可能发现不了，还有些时候甚至是在浪费时间。随着经验的逐渐增加，我慢慢意识到，以前的很多测试方法既盲目又不利于沉淀，对于较为成熟的软件，这样做的测试有效性往往比较低，运气好才会发现问题，如果是较深层次的问题，要么遇不到，要么遇到了也找不出原因。因此有必要总结出一套标准的测试流程和方法，来提高测试的有效性。
innodb数据逻辑存储形式为表空间,而每一个独立表空间都会有一个.ibd数据文件,ibd文件从大到小组成：
通常，我们都会在数据库表中设置一个自增字段作为主键，该字段的值会随着添加新记录而自增。 同时也必须注意，这个自增字段的值只会一直增加，即使把记录删除了，该自增字段的值也不会变小。 因此，就会产生一个现象：假如某些记录被物理删除了，那么表中记录的这个自增字段值就不是连续的。 即：通过某个自增值去查询的时候表里并不存在该记录。
上篇文章介绍了行溢出，表中最多创建65535个字节，而null值列表占用一个字节，变长字段长度列表占用两个字节，所以最长是65532个字节。而varchar(M)填写多少，要根据不同的字符集来规定，比如ascii一个字符是一个字节，gbk最大是2个字节，utf8最大是3个字节。数据也会溢出，数据溢出，则是会分成若干页存储，而compact行格式，真实数据列表会780左右字节，然后存页的地址值，方便查找剩余的真是数据。Mysql5.7后默认用dynamic行格式，而dynamic行格式在行溢出的情况下真实数据列表只存储页码地址值。Redundant则是会有压缩算法压缩页码分页，更节省空间。
另外，有时候我们PING某域名或IP的时候，会出现TTL= XXX 那么TTL到底是什么意思呢？
该字段存取表达用于选择从记录中的值或将投射一个记录或表一个具有更少的字段或列，分别。
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。
需要注意的是，插入的字段顺序可以跟表的字段顺序不一致，但是字段和值的顺序必须是要一一对应的。
PageHeader是数据页特有的,专门用来记录数据页的状态信息,共占用48字节:
例如： insert…select插⼊结果集 注意：字段列表1与字段列表2的字段个数必须相同，且对应字段的数据类型尽量保持⼀致。例如：
许多普通的互联网用户可能没有听说过域名解析和域名解析的功能，但是对于许多建设网站的用户来说，这个词肯定都不陌生。那么在建设网站的时候，有一个非常重要的操作，也就是域名解析记录值填什么，如果不进行这种操作的话，那么网站也就无法使用域名解析的功能，别人也就自然无法通过域名来访问该网站。
MySQL 临时表分为两种：外部临时表、内部临时表。用户通过 CREATE TEMPORARY TABLE 创建的是外部临时表。SQL 语句执行过程中 MySQL 自行创建的是内部临时表，explain 输出结果的 Extra 列出现了 Using temporary 就说明 SQL 语句执行时使用了内部临时表。
本文是 group by 实现过程分析的第 2 篇文章，第 1 篇是 MySQL 怎么用索引实现 group by？ <- 点击阅读
作为一名数据分析师，每天都在完成各种数据分析需求，其中数据清洗是必不可少的一个步骤。一般而言，当提及数据清洗时，其实是主要包括了缺失值处理、重复值处理和异常值处理三类操作，本文即围绕这这三个方面介绍一下个人的一些习惯操作。
数据质量（Data Quality）是数据分析结论有效性和准确性的基础也是最重要的前提和保障。数据质量保证（Data Quality Assurance）是数据仓库架构中的重要环节，也是ETL的重要组成部分。 我们通常通过数据清洗（Data cleansing）来过滤脏数据，保证底层数据的有效性和准确性，数据清洗一般是数据进入数据仓库的前置环节，一般来说数据一旦进入数据仓库，那么必须保证这些数据都是有效的，上层的统计聚合都会以这批数据作为基础数据集，上层不会再去做任何的校验和过滤，同时使用稳定的
本文是用来系统阐述在MySQL中，不同语句在各种条件下的加锁情况，并不是解释各种锁是什么（或者说加锁的本质是什么）
并对等值查询 是 3类索引 时，结合案例 说明了 都加了哪些锁 以及 为什么加这些锁的分析：
为了确保一致性构建，Go引入了go.mod文件来标记每个依赖包的版本，在构建过程中go命令会下载go.mod中的依赖包，下载的依赖包会缓存在本地，以便下次构建。
记录头信息里面有很多属性，最容易理解的就是next_record指针，单链表都会有next指针，这样才会找得到下一个结点，这对于页中的每条记录也是一样，上一条记录需要知道下一条记录在哪里。
hello，小伙伴们下午好。俗话说的好，一时拖更一时爽，一直拖更一直爽。但是今天决定更一下啦。高能预警，为了还债，特地写了篇长文。
其实啊，“XXX语句该加什么锁”本身就是个伪命题，一条语句需要加的锁受到很多条件制约，比方说：
InnoDB处理数据的过程是发生在内存中的，需要把磁盘中的数据加载到内存中，如果是处理写入或修改请求的话，还需要把内存中的内容刷新到磁盘上。
默认的，字段的标签(Lable，即用户可见字段名称)为对应字段名称开头字母改成大写后的值，可通过 string 字段属性改成修改字段Label
工作中我们基本上都是用MySQL的InnoDB存储引擎，但是大家有去了解过它的底层存储结构吗，想必绝大部分人不知道，或者说不知道怎么查相关知识，刚好来看这篇文章就对了！
Oracle数据库里的直方图使用了一种称为Bucket（桶）的方式来描述目标列的数据分布。Bucket（桶）是一个逻辑上的概念，相当于分组，每个Bucket就是一组，每个Bucket里会存储一个或多个目标列中的数据。Oracle会用两个维度来描述一个Bucket，这两个维度分别是ENDPOINT_NUMBER和ENDPOINT_VALUE，Oracle会将每个Bucket的这两个维度记录在数据字典基表SYS.HISTGRM$中。列的直方图的类型可以通过查询视图DBA_TAB_COL_STATISTICS的HISTOGRAM列来获取，一般情况下包含3类，NONE（没有直方图）、FREQUENCY（频率直方图，也叫等频直方图）、HEIGHT BALANCED（高度平衡直方图，也叫等高直方图）。在Oracle 12c中，又新增了两种类型的直方图，分别是顶级频率直方图（Top Frequency Histogram）和混合直方图（Hybrid Histogram），本书只讨论频率和高度平衡直方图。
作者：Rahul Saxena 译者：java达人 来源：http://dataaspirant.com/2017/01/30/how-decision-tree-algorithm-works/（点击文末阅读原文前往） 人工智能时代悄然而至，你可以继续安心地敲着代码，但必须对崭新的技术，陌生的算法保持高度的警惕和关注。 —— java达人 决策树算法属于监督学习算法系列。与其他监督学习算法不同，决策树算法也可用于求解关于回归和分类问题。 使用决策树的目的通常是创建一个训练模型，可以通过学习根据先验数
最近做了一些分布式事务的项目，对事务的隔离性有了更深的认识，后续写文章聊分布式事务。今天就复盘一下单机事务的隔离性是如何实现的？
由于name列是二级索引，它排在id列、trx_id列、roll_pointer列之后，所以pos=3；
编者按：本文译者李松峰，资深技术图书译者，翻译出版过40余部技术及交互设计专著，现任360奇舞团Web前端开发资深专家，360前端技术委员会委员、W3C AC代表。
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