在数据库的世界里，数据的连接操作是至关重要的。但在处理关联表的字段的数据类型不同时，得到的结果经常会出乎预料。
来源：andyqian www.andyqian.com/2017/11/11/database/MySQLConvert/ 前言 今天我们继续回到MySQL系列文章中，谈一谈MySQL中隐式类型转换。(其实我最早知道是在慢SQL优化中知道隐式类型转换概念的)，在说隐式类型转换之前，首先我们通过一个实例来看看是怎么回事。 数据结构 本文中所有的操作，都是基于该数据结构(有兴趣的童鞋可以实验)： create table t_base_user( oid bigint(20)notnullprimary ke
索引是数据库性能优化的关键，但在某些情况下，当我们在MySQL中使用Where条件时，字段类型的不一致可能会导致索引失效，从而影响查询性能。本文将深入探讨这个问题，通过示例对比来演示字段类型一致性的重要性，并提供解决方案，以确保你的查询能够充分利用索引。在阅读本文后，您将更好地理解MySQL中索引的工作原理，能够更有效地优化数据库性能。
对索引字段进行函数操作、隐式类型转换或字符编码转换都可能导致MySQL优化器放弃使用索引，从而影响查询性能。定期使用EXPLAIN命令分析SQL语句的执行计划，是提升数据库性能的有效方法。
当索引字段 `phone` 为字符串类型时，字符串查询时候使用了索引`idx_phone`，而数值类型查询时候竟无法使用索引`idx_phone`。
在使用Java JDBC时，你是否有过这样的疑问：MySQL里的数据类型到底该选择哪种Java类型与之对应？本篇将为你揭开这个答案。
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台，目前支持Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、MariaDB、Aliyun MariaDB、Aliyun MongoDB、Aliyun RDS for SQLServer、Aliyun RDS for PG、Aliyun RDS for MySQL、TencentDB for MySQL、TencentDB for MariaDB、TencentDB for PG、TencentDB for SQLServer、TencentDB MongoDB 之间的数据同步，即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等，并对用户永久免费。
mysql和hive中的数据类型存在差异，在mysql集成数据到hive中这样的场景下，我们希望在hive中的数据是贴源的，所以在hive中希望创建和mysql结构一致的表。
MySQL中字段类型为 longtext 的字段值保存的是Blob (Binary large objects)，所以在导出sql或者将sql查询导出为其他格式的数据时，需要提前将字段类型转换一下，转换方式：
官方文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/replication-features-differing-tables.html
在MySQL中执行SQL查询时，如果SQL语句中字段的数据类型和表中对应字段的数据类型不一致时，MySQL查询优化器会将数据的类型进行隐式转换。
随着MySQL数据库的应用越来越广泛，DB2向MySQL数据库的迁移需求也越来越多。进行数据库之间迁移的时候，首先遇到的并且也是最基本最重要的就是两种数据库数据类型之间的转换。 下面结合中国证券等级结算深圳分公司开源数据库研究测试项目的DB2数据库向MySQL数据库迁移项目，说明两种数据库数据类型的差异以及迁移过程中的一些注意事项。 无论是DB2数据库，还是MySQL数据库，都要在创建数据库表时为其中的每一列定义一个数据类型，用于限定该列取值范围。DB2数据库支持内置的数据类型（built-in）和用户自定
背景 在一次进行SQl查询时，我试着对where条件中vachar类型的字段去掉单引号查询，这个时候发现这条本应该很快的语句竟然很慢。这个varchar字段有一个复合索引。其中的总条数有58989，甚
前言 目前数据中台支持了如下操作 数据抽取 数据转换 数据清理 数据转服务 数据抽取 数据抽取环节要注意 字段匹配 字段类型转换匹配 不同数据源数据类型的映射 添加常量 数据转换 字段匹配 字段类型转换匹配 常量 转换算法 数据清理 字段匹配 字段类型转换匹配 约束规则 处理方法 Hive中的所有字段都是小写，可以把配置中的字段都改为小写。 数据转服务 字段匹配 字段类型转换匹配 处理方法
现如今，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显，所以要重视数据库的性能优化。
在Go语言中，结构体是一种强大的数据类型，用于定义和组织不同类型的数据字段。当我们处理复杂的数据逻辑时，常常需要在不同的结构体之间进行转换和映射，以便实现数据的转移和处理。本文将深入探讨Go语言中结构体之间的转换和映射技巧，包括类型转换、自定义转换函数、标签的应用以及转换中的注意事项，以帮助您更好地理解和应用结构体之间的转换。🚀🚀🚀
首先，将数据库移至本地SQLServer，我试过直接在局域网上其他SQLServer服务器上想转到本地Mysql好像有问题，想将远程数据库备份恢复到本地。
MYSQL中索引是经常用来对数据库查询性能优化的方式，再MySQL中采用了B+树作为索引结构来减少磁盘IO次数去提高数据的检索性能。但是在某些场景下，由于查询语句设计不合理，或者对MySQL的理解不够深入。索引有可能会失效，变为全表扫描，这对于大数据量的查询是非常低效的。今天我们就来聊聊这些常见的失效场景。
当小杨迫不及待准备下班回家的时候，隔壁的王经理一把抓住了小杨，并用 EXPLAIN 命令教育了小杨，小杨流下了没有文化的泪水。
在异构数据库之间做迁移，类型转换是一大难题，也是导致迁移失败的重要原因，Tapdata Cloud 在1.0.6 版本上线类型映射功能，系统推演 + 人工调整，进一步保证迁移的成功率。
本来是一个平静而美好的下午，其他部门的同事要一份数据报表临时汇报使用，因为系统目前没有这个维度的功能，所以需要写个SQL马上出一下，一个同事接到这个任务，于是开始在测试环境拼装这条 SQL，刚过了几分钟，同事已经自信的写好了这条SQL，于是拿给DBA，到线上跑一下，用客户端工具导出Excel 就好了，毕竟是临时方案嘛。
客户有2个ES集群，索引mapping格式都一样，数据量不同。执行同样的API，一个集群可以基于时间字段排序并成功返回，一个集群却无法实现排序并成功返回。客户要执行的代码如下：
代码生成器一共有6个配置，每一个配置对象里面有很多的属性，现在开始解读每一个配置对象里面的具体属性代表什么意思
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。
出处：www.cnblogs.com/YangJiaXin/p/10933458.html
谁在消耗cpu? 用户+系统+IO等待+软硬中断+空闲 祸首是谁？ 用户 用户空间CPU消耗，各种逻辑运算 正在进行大量tps 函数/排序/类型转化/逻辑IO访问… IO等待 等待IO请求的完成 此
在OLTP系统中，要求对频繁执行的SQL使用绑定变量（唯一值少的字段，如type、status等，数据分布不均是常见情况，这种字段不建议使用绑定变量）。
MySQL之所以能够高效的检索数据，可以说全赖索引之功。在索引使用过程中，要注意一下几点。
在遇到慢 SQL 情况时，不能简单的把原因归结为 SQL 编写问题(虽然这是最常见的因素)，实际上导致慢 SQL 有很多因素，甚至包括硬件和 mysql 本身的 bug。根据出现的概率从大到小，罗列如下：
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要粗略的理解这一点很简单，知道覆盖索引即可（字面意思）。 要稍微全面点的了解的话，建议了解一下“回表查询”和“覆盖索引”，我一会儿去写一篇。
用户空间消耗大量cpu，产生的系统调用是什么？那些函数使用了cpu周期？ 参考 Linux 性能优化解析 MySQL 几种调式分析利器
MySQL 的数值数据类型可以大致划分为两个类别，一个是整数，另一个是浮点数或小数。 许多不同的子类型对这些类别中的每一个都是可用的，每个子类型支持不同大小的数据，并且 MySQL 允许我们指定数值字段中的值是否有正负之分(UNSIGNED)或者用零填补(ZEROFILL)。
今天出现了一个bug，在数据库中我们将订单表中的order_no从之前的bigint(20)改成varchar(20)后，原有的代码逻辑在进行时查询时，之前是以Long类型传参查询的。
现在有一组数据,其中 resultChar 是 keyword 类型,但其中有数字也有字符串,请问怎么能在大于小于查询的时候将其中的数字按照数字的类型进行大于小于的查询,结构如下:
如vmstat中的wa 很高。但IO等待增加，wa也不一定会上升（请求I/O后等待响应，但进程从核上移开了）
在使用 mybatis 进行 db 操作的时候，我们经常会干的一件事情就是将 db 中字段映射到 java bean，通常我们使用ResultMap来实现映射，通过这个标签可以指定两者的绑定关系，那么如果 java bean 中的字段类型与 db 中的不一样，应该怎么处理呢？
对于复合索引：Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index （a,b,c）。 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。
这次的组内分享，选择了在不同数据库中的隐式转换这个话题。隐式转换是个老生常谈的问题了，不同的数据库，隐式转换的影响因素有所不同，我们通过一些例子来看一下。但是问题来了，如何避免隐式转换带来的负面影响？一方面是编程习惯的问题，另一方面就需要一些人肉/自动化的手段主动发现问题，如果两者都没有，就只能被动等着出问题，再找解决方案了。
什么鬼，明明查的是204027026112927603，为什么204027026112927605也出来了
项目初期表结构设计是非常重要，在字段类型定义样也要格外小心，业务开展后，修改字段类型代价非常大。本文主要记录在 oracle 中 number 类型转换为 varchar2 数据类型方法以及案例演示。 number类型的数据直接存人 varchar2类型的字段中，会出现格式问题，如：.5, 5. 等
在压测完成后，拿到压测过程中系统的慢SQL，发现其中一条慢SQL如下：的执行计划如下：
在 MySQL 中，有很多看上去逻辑相同，但性能却差异巨大的 SQL 语句。对这些语句使用不当的话，就会不经意间导致整个数据库的压力变大。
hive修改字段类型语句：alter table 表名 change column 原字段名 新字段名 字段类型; alter table user_chain change column u_register u_registe date;（u_register原类型为string类型） 这样修改会报一个错误： FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. Unable to alter table. The following columns have types incompatible with the existing columns in their respective positions : u_registe 原因分析：hive内部的类型转换的限制。总结为： 1、我们能够修改整型字段为double类型字段，因为double类型能够承载整型数据， 但是我们修改double类型字段为整型字段会有问题，因为整型字段不能够满足double数据 2、任何类型基本都可以转为字符串，任何double、float、int类型的数据都可以作为字符串处理 3、数据类型的转换为转换后的数据不会截断原来的数据
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