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随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天百万级甚至上亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。
能写出第一类 UPDATE/INSERT 算是基础过关。如果数据库访问量不大，自然没毛病。
中讲解了在Power BI中对两个表进行合并查询，数据集大小影响了效率。尤其是在进行合并查询之前删除了不需要的列，可以较大地提升合并查询的效率。但是我们不禁要问：
在Power Query及Power Pivot系列课程中，对大家日常学习和使用过程中的较多问题和可能遇到的坑有诸多讲解，比如，PQ系列课一开始就有新手经常遇到问题提示，让大家有一定的印象（也可能很多朋友直接跳过去了）：
SQL Server提供了链接服务器用于分布式查询异构数据库。通过链接服务器可以链接到Oracle、Sybase、DB2、SQL Server等大型关系数据库，也可以连接到Access、Excel等文件数据库，甚至可以连接到目录服务（AD）、索引服务等。要链接到一种数据库需要使用相应的接口。微软为很多数据库提供了驱动接口，所以可以直接使用，但是对于没有提供驱动的数据库比如Sybase，则需要在服务器上安装对应数据库厂商提供的驱动。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/138352.html原文链接：https://javaforall.cn
作者David Durant，2017/10/18（首次发布于：2014/11/26） 关于系列 本文属于进阶系列：Stairway to SQL Server Indexes 索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库关于设计者的意图。 不幸的是，当性能问题出现时，索引往往被添加为事后考虑。 这里最后是一个简单的系列文章，应该使他们快速地使任何数据库专业人员“快速” SQL Server索引阶段1中的级别1通常引入了SQL Server索引，特别引入了非聚簇索引。作为我们的第一个案例研究，我们演示了
对于传统的关系数据库如oracle，在大量数据导入方面的效率，我们一般有一个大概的认知，即1分钟以内可以导入千万条数据，而对于MySQL数据库，普遍观点以为性能相对较差，尤其时对于千万级别的数据量，几十分钟、几个小时，都是可能的。是否如此，本文会给出答案。
合并查询在Power Query中是很成熟的应用，相当于SQL中的各种JOIN（抽时间会写几篇SQL的join，算是SQL的小核心）。但同时，在Power Query中合并查询是一个常见的影响刷新效率的因素。在我的工作中，经常会遇到对一些非文件夹性质的数据源进行合并查询操作，所以我一直在想，有没有办法可以对其进行优化。最近我正好做了一些测试，希望这些结果能够帮助到大家。
检查延迟的方法：在从库上通过SHOW SLAVE STATUS检查Seconds_Behind_Master值即可获取主从复制延迟的秒数。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
一个好的web应用，最重要的一点是有着优秀的访问性能。数据库MySQL是web应用的组成部分，也是决定其性能的重要部分。所以提升MySQL的性能至关重要。
1）百亿数据：证明数据量非常大 2）存入HBase：证明是跟HBase的写入数据有关 3）保证数据的正确：要设计正确的数据结构保证正确性 4）在规定时间内完成：对存入速度是有要求的
此前Oracle 惨遭亚马逊、Salesforce 弃用，究其根本原因，不是因为亚马逊等企业为了省钱，而是因为 Oracle 数据库逐渐满足不了他们业务的发展需求。
大约10年前，我加入了Amazon Web Services，在那里我第一次看到了在分布式系统中进行权衡的重要性。在大学里，我已经了解了一致性和可用性之间的权衡（CAP定理），但实际上，频谱要比这深得多。任何设计决策都可能涉及延迟，并发性，可伸缩性，耐用性，可维护性，功能性，操作简便性以及系统其他方面之间的权衡，而这些权衡会对应用程序的功能和用户体验产生有意义的影响，并且即使是业务本身的有效性。
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。
评价：鸡肋的版本，有JDBC4.0更新、Complier API、WebSevice支持的加强等更新。
作者 | 闫园园 美东时间 2022 年 8 月 14 日下午，Linus Torvalds 发布了 Linux 6.0 的第一个候选版本。Linus Torvalds 表示，在接下来的两个月内，Linux 6.0 内核将逐步稳定，并且从各种系统上的早期测试来看，Linux 6.0 内核功能和性能均表现良好。 此前 Linux 之父 Linus 表示由于小版本数字过大，计划放弃 5.x 系列，改为 Linux 6.0 版本号。据 The Register 报道，本次 Linux 6.0 版本并未对内核进行
为谋求生存，Grab 将其应用软件“瘦身”四分之一；而为了提升研发效率，Shopify 一年删除了超 300 万行代码。
尝试新增一个联合索引后，执行效率确实有所提升。不过发现当WHERE条件值换成一个新的取值时，第一次执行总是比较慢。
在商业数据处理的早期阶段，写入数据库通常对应于商业的交易场景，如: 销售,订单等涉及金钱交易的场景，交易的英文为transaction，也就是事务一词的来源，在计算机领域代表一个逻辑单元的一组读写操作。
索引在数据库中非常重要，它可以加快查询速度并提高数据库性能。对于经常被用作查询条件的字段，添加索引可以显著改善查询效率。然而，索引的创建和维护需要考虑多个因素，包括数据量、查询频率、更新频率等。
ADO.NET 2.0 中的新增 DataSet 功能 发布日期： 1/13/2005 | 更新日期： 1/13/2005 Jackie Goldstein Renaissance Computer Systems 适用于： Microsoft ADO.NET 2.0 Visual Basic 编程语言 摘要：了解有关 .NET Framework DataSet 类以及与它密切相关的类中的新增 ADO.NET 2.0 功能的知识。这些更改包括对 DataSet、DataTable
选自Google Blog 作者：Julian Ibarz 机器之心编译 参与：李泽南、晏奇 谷歌地图的街景功能拥有 800 亿张高分辨率图片，而且这个数字还在以每天百万的速度不断增加。街景图片是获取准确地理信息的绝佳渠道，而利用深度学习从图片中获取信息，并实时更新地图地址内容正是谷歌研究团队努力的目标。 每一天，谷歌地图都会为数百万人指路，并提供相应的实时路况信息和商店推荐。为了向用户提供最好的体验，这些信息必须随着不断变化的世界实时更新。谷歌街景车每天都会收集数百万张图片，而人工分析这超过 800 亿张
在 HBase 中，row key 可以是任意字符串，最大长度 64KB，实际应用中一般为 10~100bytes，存为 byte[]字节数组，一般设计成定长的。
雷锋网授权转载 作者：思睿 网站: http://www.leiphone.com/ 微信: leiphone-sz 面对“Google 这家公司有多大？”这种问题，你可能会用收入、股票价格、客户数量或者是形而上学的影响力来回答这个问题。但是，这还不是全部。Google 作为全球最大的互联网公司，我们当然可以用“互联网思维”来思考这个问题，比如用代码数量来衡量它。 来自于 Google 的 Rachel Potvin，在周一举办的硅谷工程会议上给了我们一个可以参考的答案。她表示，运行所有 Google 互联
前些日子在分析SQL SERVER 死锁的过程中，检查有一些莫名其妙的死锁，两个根本不搭噶的事务，锁在了一起，WHY，其实SQL SERVER 在数据库界，算是一朵奇葩，独有的锁升级的技术，我想你应该不曾听到 MYSQL ,ORACLE , PG ，MONGODB 这些数据库提及到的锁升级的问题。
最近在 NC 呆了一段时间，公司的PG 使用量是蛮大的，库的使用量不小，单表的数据量在100多G的也比较多，数据库也都是上T 的规模。问题主要在数据量大，PG数据库使用的方式有一些问题，当然这个和业务逻辑因素以及数据库上下游的数据需求都有关。
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制甜甜圈图
hbase.regionserver.global.memstore.size： 默认;堆大小的40%
RadonDB在DTCC大会主会场宣布开源了， 一个期待已久的产品终于走进了开源社区。 感谢青云领导层的对技术贡献的情怀。
本文编译自IBM开发者社区，主要介绍了HDFS中小的ORC和Parquet文件的问题，以及这些小文件如何影响Big SQL的读取性能，并探索了为了提高读取性能，使用现有工具将小文件压缩为大文件的可能解决方案。
Excel2013下载网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1MdF2pTxlJqZMqILcW2PeBA 密码: rxuv 这个安装包中有破解软件KMSpico，当中有使用说明..txt，请阅读后安装软件，关键点是要用管理员权限操作。 破解的时候要关闭360等杀毒软件。
今天有个同事问了个不常见的问题，就是修改主键字段，给既定的主键添加一个字段应该用什么操作。说实话，这类操作，一般是不会发生在线上的，因为线上的表的主键，通常情况下，会建议业务用自增id值，因为自增id值既满足了主键的唯一性，又可以防止过多的数据页分裂操作，而且它的范围比较广，占用的字节数量也比较少，是一个比较合适的主键角色。
Django 迁移官方文档：https://docs.djangoproject.com/en/2.2/topics/migrations/。
2、主库会有binlog dump线程实时监测binlog的变更并将这些新的events事件推给从库（Master has sent all binlog to slave; waiting for more updates）
编者按：越来越多的中高级客户采用SAP作为ERP工具，也有越来越多的SAP客户采用Tableau作为上层的数据分析与洞察利器。借客户咨询之际，笔者总结近几年来SAP客户的相关经验，简要阐述Tableau与SAP的匹配方式。 ———————————— 在SAP峰会中，SAP 首席技术官 Vishal Sikka 演示了如何将 Tableau 连接至与 HANA 同时运行的 SAP BW，超过 2800 万行的数据，并实现了近乎瞬时的响应。这是来自SAP官方的认可。 Tableau已获得正式的SAP 认证 (H
1、 如何通过最简单的方式基于今天我们学习的轻量级文件系统改造成升级为一个分布式文件系统呢？
Node.js的stream模块是有名的应用困难，更别说理解了。那现在可以告诉你，这些都不是问题了。
理论上，对于N维，你最终会得到2 ^ N维组合。但是对于某些维度组，不需要创建这么多组合。例如，如果您有三个维度：洲，国家，城市（在层次结构中，“更大”维度首先出现）。在深入分析时，您只需要以下三种组合组合：
某网友在 Hacker News 上发起了一个 “你见过的最糟糕的代码是什么？ ” 的问题，引起了广泛关注和讨论，评论数已接近600条。
在认识binlog日志三种模式前，先了解一下解析binlog日志的命令工MySQLbinlog。mysqlbinlog工具的作用是解析mysql的二进制binlog日志内容，把二进制日志解析成可以在MySQL数据库里执行的SQL语句。binlog日志原始数据是以二进制形式存在的，需要使用mysqlbinlog工具转换成SQL语句形式。
有读者给大猫留言，说看你公众号文章中的界面截图，似乎和我用的R不一样？的确如此，大猫用的IDE（集成开发环境）既不是R自带的图形界面RGui，也不是常见的RStudio，而是微软家的Visual Studio，甚至大猫所用的R版本也不是普通的CRAN社区版，而是带有多线程运行库Microsoft R Open。这两者结合在一起可以让你完成以前难以想象的事：团队协同、矩阵运算效率提高300%、灵活地自定义用户界面，多种语言在同一框架内开发、Azure云以及SQL Server数据库无缝结合……是不是听着有点小激动？那就继续往下读吧！
近日，某网友在 Hacker News 上发起了一个 “你见过的最糟糕的代码是什么？” 的问题，引起了广泛关注和讨论，评论数已接近600条。其中，一位 ID 为“oraguy”的程序员对 Oracle 数据库代码的吐槽，更是引发热议。内容大意如下：
随着大数据的迅速发展，时下许多企业面临着最重要的现实问题是如何对大数据进行分析。只有通过大数据分析才能获取到更智能的，深入的，有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括其数量、速度、多样性等等，都呈现出大数据日益复杂的特点。因此，选择一款功能强大的大数据分析BI工具尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
Server version: 5.5.56-MariaDB MariaDB Server
使用过Excel Power Pivot、Power BI或者SQL Server Analysis Services的小伙伴，一定惊叹于它强大的数据存储和运算能力。 而在这些工具中，你都可以使用DAX对数百万、上千万行甚至更多的数据展开灵活的分析。 DAX，是一门跨Excel、商业智能和企业级工具的分析语言。 就像它的全称Data Analysis eXpression所描述的那样，DAX是一门用于数据分析的函数式语言。 是的，DAX和我们所熟悉的Excel公式都是基于函数的表达式，为了便于用户快速上手，
在状态 1 中，客户端的读写都直接访问节点 A，而节点 B 是 A 的备库，只是将 A 的更新都同步过来，到本地执行。这样可以保持节点 B 和 A 的数据是相同的
Google最近发表了一篇有关大数据系统的论文，讨论了一个名为Mesa的数据仓库系统，它能处理近实时数据，即使在整个数据中心断线后还能正常工作。 Mesa是一个高度可扩展的分析数据仓库系统，能存储与Google广告业务有关的关键测量数据。Mesa能满足复杂和具有挑战性的用户与系统需求，包括近实时数据提取和查询，同时在海量数据和查询量中保持高可用性、可靠性、容错率和扩展性。Mesa每秒能处理数百万行更新，每天进行数十亿查询抓取数万亿行数据。Mesa能进行跨数据中心复制，即使在整个数据中心故障时，也能以低延迟返
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