在发布的Apache Hudi 0.10.0版本中共解决了388个issue，包括众多重磅特性支持以及Bug修复。
本博客的重点展示如何利用增量数据处理和执行字段级更新来构建一个开放式 Lakehouse。我们很高兴地宣布，用户现在可以使用 Apache Hudi + dbt 来构建开放Lakehouse。
尘锋信息 (www.dustess.com) 是基于企业微信生态的一站式私域运营管理解决方案供应商，致力于成为全行业首席私域运营与管理专家，帮助企业构建数字时代私域运营管理新模式，助力企业实现高质量发展。
如果你装好某款数据库产品，比如：分布式图数据库 NebulaGrpah，跃跃欲试的第一步是不是就让它干活搞数据呢？好的，现在问题来了，如何把相对原始的数据处理、建模并导入 NebulaGraph 呢？本文是一个端到端的示例演示，从多数据源聚合数据，清理、利用 dbt 转换成 NebulaGraph 建模的属性图点边记录，最后导入成图谱的全流程。
搭建一套数据治理体系耗时耗力，但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。
引言 国内较多的互联网公司都是采用MySQL作为数据库系统，随着业务的发展，难免会碰到需要新建索引来优化某些SQL执行性能的情况。在MySQL实现online create index之前，新建索引意味着业务要停止写入，这是非常影响用户使用体验的，为此，MySQL引入了online create index，极大地减少了业务停写的时间，使得新建索引期间业务能够持续正常的工作。本文主要是对其实现原理的总结以及关键步骤的解释说明。
3.全量导入(将数据从mysql导入到hive,hive表不存在,导入时自动创建hive表)
我在7月份到了家新公司，要维护一个在原来.net1.1上的系统。我进去一看代码就傻了眼了，满屏的SQL语句，看得脑袋嗡嗡的.但是苦于.net1.1,又不敢大动直接上其他的orm..顺便 Castle Activerecord 的.net1.1版还真用不来，于是一怒之下，决定自己动手，自己搞一个，遂自己瞎糊弄了一个，在项目中用了，感觉良好，嘿嘿，先不多说，把代码统统拷上来: //wxy create at 2008-8-31 //自己实现了一个简易的ORM工具，方便数据库操作 //关键是我实在不想写那些 //
要想实现增量导入，完全可以不使用Sqoop的原生增量特性，仅使用shell脚本生成一个以当前时间为基准的固定时间范围，然后拼接Sqoop命令语句即可。
dbt （data build tool）是一款流行的开源数据转换工具，能够通过 SQL 实现数据转化，将命令转化为表或者视图，提升数据分析师的工作效率。TiDB 社区在近日推出了 dbt-tidb 插件，实现了 TiDB 和 dbt 的兼容适配。本文将通过一个简单的案例介绍如何通过 dbt 实现 TiDB 中数据的简单分析。
这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数，以供参考，需要深入学习的可以参看对应类的源代码。
ColumnMeta.py：Oracle列的信息对象：用于将列的名称、类型、注释进行封装
MySQL 中使用 REGEXP 或 NOT REGEXP 运算符 (或 RLIKE 和 NOT RLIKE) 来操作正则表达式。
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。
摘要：本文总结了 Dinky 社区在 Doris Summit 2022 上分享的《Dinky 在Doris实时整库同步和模式演变的探索实践》，其分享主要分为四个章节，内容包括：
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。
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。
长期以来，我的博客数据库中连续文章的主键编号一直都不是连续的，让我这个强迫症晚期患看着很不舒服。在忍受了这么长时间以后，趁着给博客换域名的时机，我把所有的文章编号全部改成了连续的，可算是舒服多了。
一、Oracle事务 ·事务的含义：事务是业务上的一个逻辑单元，为了保证数据的所有操作要么全部完成，要么全部失败。 1、事务的开始是从一条SQL语句开始，结束于下面的几种情况： 1）显示提交：输入commit指令，事务完成提交 2）显示回滚：输入rollback指令，未提交的事务丢掉，回滚到事务开始时的状态。 3）DDL语句：即create、drop等语句，这些语句会使事务自动隐式提交 4）结束程序：输入exit退出数据库，则自动提交事务；或者意外终止、出现程序崩溃，则事务自动回滚。 2、事务的特点-ACID特性 1）原则性：要么同时成功，要么同时失败的原则 2）一致性：如，a转账给b，最总结果a+b的金钱总数是不变的 3）隔离性：当出现多个事务出现，它们之间是互相隔离、互不影响的 4）持久性：事务一旦提交，则数据永久修改。 3、关于事务的三个命令 commit ：立即提交事务 rollback ：回滚事务 set autocommit on/off ：设置/关闭自动提交 二、索引 ·索引是Oracle的一个对象，是与表关联的可选结构，用于加快查询速度，提高检索性能。 1、特点 1）适当使用索引可以提高查询速度、建立索引的数量无限制 2）可以对表的一列或者多列建立索引 3）索引是需要磁盘空间，可以指定表空间存储索引。 4）是否使用索引有Oracle决定 2、索引的分类 B树索引：从顶部为根，逐渐向下一级展开 唯一索引：定义索引的列没有任何重复 非唯一索引：与唯一索引相反 反向键索引：对与数字列作用较大，会将1234生成4321进行查询的索引 位图索引：应用于数据仓库和决策支持系统中。优点是相对于b树索引，可以减少响应时间；相对于其他索引，其空间占用少。 函数索引：使用函数涉及正在创建索引的列的索引 3、创建索引 操作时我们可以使用Oracle的scott用户进行测试，首先解锁，在改一个密码，登陆进去就可以操作了
Apache Sqoop(TM)是一种旨在有效地在Apache Hadoop和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具。
Sqoop 是一款开源的工具，主要用于在 Hadoop(Hive) 与传统的数据库 (mysql,postgresql,...) 间进行数据的高校传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL,Oracle,Postgres等）中的数据导入到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。 Sqoop 项目开始于 2009 年，最早是作为 Hadoop 的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop 独立成为一个 Apache 顶级项目。 Sqoop2 的最新版本是 1.99.7。请注意，2 与 1 不兼容，且特征不完整，它并不打算用于生产部署。
在逝去的2016后半年，由于项目需要支持数据的快速更新和多用户的高并发，我试水SQL Server 2016的In-Memory OLTP，创建内存数据库实现项目的需求，现在项目接近尾声，系统运行稳定，写一篇博客，记录一下使用内存数据库的经验。
在ClickHouse基础课程中我们知道可以使用两种方式通过ClickHouse可以操作MySQL数据库，分别使用使用 MySQL数据库引擎和MySQL表引擎。
原文链接 http://www.oracle.com/technetwork/database/bi-datawarehousing/twp-bp-for-stats-gather-12c-1967354.pdf 译者 杨禹航 何时收集统计信息 为了选择最佳执行计划，优化器必须可以获得有代表性的统计信息。有代表性的统计数据不必是最新的，而是一组能够帮助优化器确定执行计划中每个操作所能返回的行数。 自动统计信息收集任务 Oracle会在预定义维护窗口期间 (工作日10pm 到2am 和周末6am 到2am
物理备份是指直接复制包含数据的文件夹和文件。这种类型的备份适用于大数据量且非常重要，遇到问题需要快速回复的数据库。
Hive官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-CreateTable
https://www.cnblogs.com/xiaoliu66007/p/9633505.html
InterSystems IRIS提供了两种方法来唯一标识表中的行：RowID和主键。
上架与下架的管控，在我负责的项目（单据系统）中实现；销售的控制则是在另外一个项目（POS系统）中实现
五、核心概念 5.1.表引擎（Engine） 表引擎决定了数据在文件系统中的存储方式，常用的也是官方推荐的存储引擎是MergeTree系列，如果需要数据副本的话可以使用ReplicatedMergeTree系列，相当于MergeTree的副本版本。读取集群数据需要使用分布式表引擎Distribute。 5.2.表分区（Partition） 表中的数据可以按照指定的字段分区存储，每个分区在文件系统中都是都以目录的形式存在。常用时间字段作为分区字段，数据量大的表可以按照小时分区，数据量小的表可以在按照天分区或者月分区，查询时，使用分区字段作为Where条件，可以有效的过滤掉大量非结果集数据。 5.3.分片（Shard） 一个分片本身就是ClickHouse一个实例节点，分片的本质就是为了提高查询效率，将一份全量的数据分成多份（片），从而降低单节点的数据扫描数量，提高查询性能。 5.4. 复制集（Replication） 简单理解就是相同的数据备份，在CK中通过复制集，我们实现保障了数据可靠性外，也通过多副本的方式，增加了CK查询的并发能力。这里一般有2种方式：（1）基于ZooKeeper的表复制方式；（2）基于Cluster的复制方式。由于我们推荐的数据写入方式本地表写入，禁止分布式表写入，所以我们的复制表只考虑ZooKeeper的表复制方案。 5.5.集群（Cluster） 可以使用多个ClickHouse实例组成一个集群，并统一对外提供服务。 六、主要表引擎深入解析 6.1.TinyLog 最简单的表引擎，用于将数据存储在磁盘上，每列都存储在单独的压缩文件中，写入时，数据附加到文件末尾. 缺点：（1）没有并发控制（没有做优化，同时写会数据会损坏，报错） （2）不支持索引 （3）数据存储在磁盘上 优点：（1）小表节省空间 （2）数据写入，只查询，不做增删改操作创建表： create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog 6.2. Memory 内存引擎，数据以未压缩的原始形式直接保存在内存中，服务器重启，数据会消失，读写操作不会相互阻塞，不支持索引。建议上限1亿行的场景。优点：简单查询下有非常高的性能表现（超过10G/s） 创建表: create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=Merge(db_name, 'regex_tablename') 6.3.Merge 本身不存储数据，但可用于同时从任意多个其他的表中读取数据，读是自动并行的，不支持写入，读取时，那些真正被读取到数据的表的索引（如果有的话）会被占用,默认是本地表，不能跨机器。参数：一个数据库名和一个用于匹配表名的正则表达式 创建表： create table t1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t2(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t3(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t (id UInt16, name String)ENGINE=Merge(currentDatabase(), ‘^t’) 6.4.MergeTree ck中最强大的表引擎MergeTree(合并树)和该系列（*MergeTree）中的其他引擎。使用场景：有巨量数据要插入到表中，高效一批批写入数据片段，并希望这些数据片段在后台按照一定规则合并。相比在插入时不断修改（重写）数据进行存储，会高效很多。优点：（1）数据按主键排序 （2）可以使用分区（如果指定了主键）（3）支持数据副本 （4）支持数据采样 创建表： ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity=8192
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：
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恢复时间点之前首先将全量备份恢复之后，在此基础上回放增加的binlog直至指定的时间点
import工具从RDBMS向HDFS导入单独的表。表格中的每一行都表示为HDFS中的单独记录。记录可以存储为文本文件（每行一个记录），或以Avro或SequenceFiles的二进制表示形式存储。
ER图：https://jingyan.baidu.com/article/d5a880eba77c3513f147ccdf.html
您可以创建ACID（原子性，一致性，隔离性和持久性）表用于不受限制的事务或仅插入的事务。这些表是Hive托管表。数据与Schema一起位于Hive metastore中。或者，您可以创建一个外部表用于非事务性使用。数据位于Hive Metastore外部。模式元数据位于Hive Metastore内部。因为外部表受Hive的控制很弱，所以该表不符合ACID。
Clickhouse 中最强大的表引擎当属 MergeTree引擎及*MergeTree中的其他分支引擎。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
所有这些信息都可以传递给mysql命令行实用程序，或输入到MySQL Administrator和MySQL Query Browser的服务器连接屏幕。
通用唯一识别码 组成部分：当前日期和时间+时钟序列+全局唯一网卡mac地址获取 执行任务数：10000 所有线程共耗时：91.292 s 并发执行完耗时：1.221 s 单任务平均耗时：9.1292 ms 单线程最小耗时：0.0 ms 单线程最大耗时：470.0 ms 优点： 代码实现简单、不占用宽带、数据迁移不影响。 缺点： 无序、无法保证趋势递增、字符存储、传输、查询慢。
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法。传统数据库软件开发中，主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持，比如MySQL的自增键，Oracle的自增序列等。数据分片后，不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手的问题。同一个逻辑表内的不同实际表之间的自增键由于无法互相感知而产生重复主键。虽然可通过约束自增主键初始值和步长的方式避免碰撞，但需引入额外的运维规则，使解决方案缺乏完整性和可扩展性。io.shardingsphere.core.keygen.DefaultKeyGenerator
CDC(Change Data Capture)从广义上讲所有能够捕获变更数据的技术都可以称为CDC，但本篇文章中对CDC的定义限定为以非侵入的方式实时捕获数据库的变更数据。例如：通过解析MySQL数据库的Binlog日志捕获变更数据，而不是通过SQL Query源表捕获变更数据。Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一, 用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。其核心的能力包括对象存储上数据行级别的快速更新和删除，增量查询(Incremental queries,Time Travel)，小文件管理和查询优化(Clustering,Compactions,Built-in metadata)，ACID和并发写支持。Hudi不是一个Server，它本身不存储数据，也不是计算引擎，不提供计算能力。其数据存储在S3(也支持其它对象存储和HDFS)，Hudi来决定数据以什么格式存储在S3(Parquet,Avro,…), 什么方式组织数据能让实时摄入的同时支持更新，删除，ACID等特性。Hudi通过Spark，Flink计算引擎提供数据写入, 计算能力，同时也提供与OLAP引擎集成的能力，使OLAP引擎能够查询Hudi表。从使用上看Hudi就是一个JAR包，启动Spark, Flink作业的时候带上这个JAR包即可。Amazon EMR 上的Spark，Flink，Presto ，Trino原生集成Hudi, 且EMR的Runtime在Spark，Presto引擎上相比开源有2倍以上的性能提升。在多库多表的场景下(比如：百级别库表)，当我们需要将数据库(mysql,postgres,sqlserver,oracle,mongodb等)中的数据通过CDC的方式以分钟级别(1minute+)延迟写入Hudi，并以增量查询的方式构建数仓层次，对数据进行实时高效的查询分析时。我们要解决三个问题，第一，如何使用统一的代码完成百级别库表CDC数据并行写入Hudi，降低开发维护成本。第二，源端Schema变更如何同步到Hudi表。第三，使用Hudi增量查询构建数仓层次比如ODS->DWD->DWS(各层均是Hudi表)，DWS层的增量聚合如何实现。本篇文章推荐的方案是: 使用Flink CDC DataStream API(非SQL)先将CDC数据写入Kafka，而不是直接通过Flink SQL写入到Hudi表，主要原因如下，第一，在多库表且Schema不同的场景下，使用SQL的方式会在源端建立多个CDC同步线程，对源端造成压力，影响同步性能。第二，没有MSK做CDC数据上下游的解耦和数据缓冲层，下游的多端消费和数据回溯比较困难。CDC数据写入到MSK后，推荐使用Spark Structured Streaming DataFrame API或者Flink StatementSet 封装多库表的写入逻辑，但如果需要源端Schema变更自动同步到Hudi表，使用Spark Structured Streaming DataFrame API实现更为简单，使用Flink则需要基于HoodieFlinkStreamer做额外的开发。Hudi增量ETL在DWS层需要数据聚合的场景的下，可以通过Flink Streaming Read将Hudi作为一个无界流，通过Flink计算引擎完成数据实时聚合计算写入到Hudi表。
一、数据库完整性概述 1.数据库的完整性： ①数据库的完整性是指数据的正确性和相容性 ②数据库完整性是防止不合语义或不正确的数据进入数据库 ③完整性体现了是否真实地反映现实世界 例: 学生的年龄必须是整数，取值范围为14-29； 学生的性别只能是男或女； 学生的学号一定是唯一的； 学生所在的系必须是学校开设的系； 2.DBMS维护数据库完整性的机制： ①提供定义完整性约束条件的机制 DBMS应提供定义数据库完整性约束条件，并把它们存入数据库中。 ②提供完整性检查的方法 检查数据是否满足完整性约
今天主要介绍一下MySQL 8.0.19 instant add column的新特性，基于亿级数据秒速增加字段，下面一起来看看吧~
上一篇详细讲解了如何用Canal和Kafka，将MySQL数据实时全量同步到Greenplum。对照本专题第一篇中图1-1的数据仓库架构，我们已经实现了ETL的实时抽取过程，将数据同步到RDS中。本篇继续介绍如何实现后面的数据装载过程。实现实时数据装载的总体步骤可归纳为：
备份的主要目的是灾难恢复，备份还可以测试应用、回滚数据修改、查询历史数据、审计等。
上一篇介绍了什么是 modern data stack,这一篇继续来梳理下，在modern data stack 下面常见的产品都有哪些。
关键字最好大写，这样便于阅读。可以用windows的cmd运行工具对数据库操作，前提是mysql的安装目录的子目录bin的路径添加导论系统变量PATH中，mysql -v可以查看数据库版本。登录：mysql -u用户名 -p密码，例如 mysql -uroot -p123456 。
查询优化不仅关系到数据库系统的性能和效率，还直接影响到整个应用系统的稳定性、可维护性和用户满意度。在大规模、高并发的数据库应用中，查询优化更是不可忽视的重要环节。
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