（1）用户签到，插入一条记录，根据create_time查询昨日是否签到，有签到则max_time在原基础+1，否则，max_time=0
场景描述 不知道你有没有使用过知乎？用过的肯定知道它的用途，这里不过多的说了。 可以自己自行的去看看即可。 知乎，在古典中文中意为“你知道吗?”，它是中国的 Quora，一个问答网站，其中各种问题由用
可以看到，根据年、月、订单金额排序了，还多了一列order_rank，显示出了本条记录在本月的订单金额排名情况。
数据库范式是确保数据库结构合理，满足各种查询需要、避免数据库操作异常的数据库设计方式。满足范式要求的表，称为规范化表，范式产生于20世纪70年代初，一般表设计满足前三范式就可以，在这里简单介绍一下前三范式。
来源：itindex.net/ 我们的痛点 系统架构要求 勘探 MySQL Sharding 和 MHA 的缺点 什么是 TiDB? 我们如何使用 TiDB 我们架构中的 TiDB TiDB 的性能指
知乎，在古典中文中意为“你知道吗?”，它是中国的 Quora，一个问答网站，其中各种问题由用户社区创建，回答，编辑和组织。 图片来自 Pexels 作为中国最大的知识共享平台，我们目前拥有 2.2 亿
作为中国最大的知识共享平台，我们目前拥有 2.2 亿注册用户，3000 万个问题，网站答案超过 1.3 亿。
要按月统计每月的订单数量，您可以使用MySQL中的日期函数和聚合函数。假设您有一个名为"orders"的表，其中包含订单信息，并且有一个名为"order_date"的列，其中包含订单的日期。
TiDB 是一个开源的 MySQL 兼容的 NewSQL 混合事务/分析处理（ HTAP）数据库，本文深入探讨TiDB如何在大量的数据上保持毫秒级的查询响应时间，以及 如何为知乎提供支持获得对数据的实时洞察。
2. PostgreSQL(>=11) 3. SQL Server(>=2012) 4. Oracle(>=8i) 5. SQLite(>=3.28.0)
近年来随着我国计算机水平的发展，如今的天气网站信息多，想要获取有效的信息需要的时间太长。为了解决社会人员和专业气象人员获取符合自己的并符合自己意向的天气信息，利用Hive对这些天气信息进行收集和分析势在必行。所以需要一种能够具有分析天气系统，可供用户利用自身优势，分析天气信息，从而尽快找到心仪的天气。
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。在MySQL中，我们经常需要对表格进行行转列或列转行的操作，以满足不同的分析或报表需求。本文将详细介绍MySQL中的行转列和列转行操作，并提供相应的SQL语句进行操作。
一、基本概念 mysql5.1版本开始引进event概念。event既“时间触发器”，与triggers的事件触发不同，event类似与linux crontab计划任务，用于时间触发。通过单独或调用存储过程使用，在某一特定的时间点，触发相关的SQL语句或存储过程。 二、适用范围 对于每隔一段时间就有固定需求的操作，如创建表，删除数据等操作，可以使用event来处理。 例如：使用event在每月的1日凌晨1点自动创建下个月需要使用的三张表。 三、使用权限 单独使用event调用SQL语句时，查看和创建需要
前言： 接了一个小需求，获取用电统计的数据，要求获取最近月，周，天统计数据，MySQL 本来就包含处理这种需求的函数，这里记录下。 查询当天数据 SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( 表中时间字段 ) = TO_DAYS(NOW()); 查询本周数据 SELECT * FROM 表名 WHERE YEARWEEK(DATE_FORMAT( 表中时间字段，'%Y-%m-%d')) = YEARWEEK(NOW()); 查询当月数据 SELECT * FROM 表名 WHERE Y
转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6323477.html
窗口函数是 SQL2003 标准才开始有的一系列 SQL 函数，用于应付一些复杂运算是比较方便。但是普遍使用的 MySQL 数据库对窗口函数支持得却很不好，直到最近的版本才开始有部分支持，这当然就让 MySQL 程序员很郁闷了。
关系型数据库管理系统在数据库技术领域占据主导地位已经多年了。当SQL在1970年代首次出现时，关系型数据库管理系统的使用和受欢迎程度迅速提升。很快，MySQL成为了大多数公司和团队首选的数据库。
一直对SQL优化的技能心存无限的向往，之前面试的时候有很多面试官都会来一句，你会优化吗？我说我不太会，这时可能很多人就会有点儿说法了，比如会说不要使用通配符*去检索表、给常常使用的列建立索引、还有创建表的时候注意选择更优的数据类型去存储数据等等，我只能说那些都是常识，作为开发人员是必须要知道的。但真正的优化并不是使用那些简单的手法去完成实现的，要想知道一条SQL语句执行效率低的原因，我们可以借助MySQL的一大神器---"EXPLAIN命令"，EXPLAIN命令是查询性能优化不可缺少的一部分，本文在结合实
BugHerd 是一个基于 Web 的问题跟踪项目管理工具。这个工具能够捕捉问题的屏幕截图，其中包括正在注释的确切的 HTML 元素。它使你的团队和客户能够报告 bugs 和管理所有的沟通，以便直接在你的站点上解决这些问题。
快两年没写过业务代码了…… 今天帮一个研发团队优化了一下数据库表的查询性能。使用的是表分区。 简单记录了一下步骤，方便直接用：
下午，我正爽歪歪地喝着咖啡，看着Power BI每秒钟刷新一次，静静等待某个分公司完成本月绩效任务，自动调用Python在钉钉群中发送喜报：
若想更改，可将启动参数transaction-isolation的值set成READ-COMMITTED。
举例来说，在传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的较精确值。这在某些情况下，例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“较精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延 迟。他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度。 但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定： 每次更新前，我们会先查询记录。查询操作会将对象放入内存，于是更新则会尽可能的迅速。在主/从部署方案中，从节点可以使用“-pretouch”参数运行，这也可以得到相同的效果。
在如今的在线世界，几乎所有的公司都面临它们产品中的 bugs，并且考虑如何管理这些 bugs。应该使用哪个工具？如何搭建 bug 跟踪流程？在本文中，我们将详细探讨这些问题。
一个事务执行过程中看到的数据，和该事务在启动时看到的数据一致。 所以未提交的变更对其它事务是不可见的。
大部分开发和DBA同行都对分页查询非常非常了解，看帖子翻页需要分页查询，搜索商品也需要分页查询。那么问题来了,遇到上千万或者上亿的数据量怎么快速的拉取全量，比如大商家拉取每月千万级别的订单数量到自己独立的ISV做财务统计;或者拥有百万千万粉丝的公众大号,给全部粉丝推送消息的场景。本文讲讲个人的优化分页查询的经验，抛砖引玉。
无代码和低代码开发平台让全世界的人们在不写代码的情况下建立他们的业务和应用，为他们服务。根据 Forrester到2021年，无代码/低代码类别将增长到212亿美元。 在这些平台之前，为企业建立一个应用程序需要雇用有经验的软件开发人员。但现在情况并非如此。今天，许多无代码/低代码平台使独立创作者、艺术家和企业家都有可能自己建立应用程序。 尽管似乎有一个从写代码到使用可视化开发工具的范式转变，但拥有一个后端和前端的基本概念仍然是相同的。要为你的业务建立一个应用程序，你将需要一种方法来连接你的后端和前端。一个叫
CRUD:增查改删，即，create/read/update/delate 主要被用在描述软件系统中数据库或者持久层的基本操作功能
OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后，您可能会发现数据文件尺寸并没有减小。这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致。OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化。如果已经删除了表的一大部分数据，或者如果已经对含有可变长度行的表（含有 VARCHAR 、 BLOB 或 TEXT 列的表）进行了很多更改，就应该使用 OPTIMIZE TABLE 命令来进行表优化。这个命令可以将表中的空间碎片进行合并，并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费 。OPTIMIZE TABLE 命令只对 MyISAM 、 BDB 和 InnoDB 表起作用 。表优化的工作可以每周或者每月定期执行，对提高表的访问效率有一定的好处，但是需要注意的是，优化表期间会锁定表，所以一定要安排在空闲时段进行。
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[OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后，您可能会发现数据文件尺寸并没有减小。这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致。OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化。如果已经删除了表的一大部分数据，或者如果已经对含有可变长度行的表（含有 VARCHAR 、 BLOB 或 TEXT 列的表）进行了很多更改，就应该使用 [OPTIMIZE TABLE 命令来进行表优化。这个命令可以将表中的空间碎片进行合并，并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费] 。[OPTIMIZE TABLE 命令只对 MyISAM 、 BDB 和 InnoDB 表起作用]
作者 | 朱小厮的博客 来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/fpWjcDGatuqUUq36K8-3Jw 一、业务场景 知乎从问答起步，在过去的 8 年中逐步成长为一个大规模的综合性知识内容平台，目前，知乎上有多达 3000 万个问题，共收获了超过 1.3 亿个回答，同时知乎还沉淀了数量众多的文章、电子书以及其他付费内容，目前注册用户数是 2.2 亿，这几个数字还是蛮惊人的。我们有 1.3 亿个回答，还有更多的专栏文章，所以如何高效的把用户最感兴趣的优质内容分发他们，就是非常重
本次分享首先将从宏观的角度介绍知乎已读服务的业务场景中的挑战、架构设计思路，然后将从微观的角度介绍其中的关键组件的实现，最后分享在整个过程中 TiDB 帮助我们解决了什么样的问题，以及 TiDB 是如何帮助我们将庞大的系统全面云化，并推进到一个非常理想的状态的。
学习关系型数据库MySQL是很好的切入点，大部分人学习和工作中用惯了CRUD，对面试官刨根问底的灵魂拷问你还能对答如流吗？我们有必要了解一些更深层次的数据库基础原理。
第10章 多索引访问 练习 10.1 假设多索引访问一节中所描述的拥有位图索引的CIA表包含200000000行数据。请评估（a）位图索引和（b）半宽B树索引所需的磁盘空间。 假设一个字节占8位。请将磁盘空间的差异转化为每月需要支付的美元金额。 书中关于拥有位图索引的CIA表的描述如下： 位图索引的比较优势在于能够很容易地使用多个位图索引来满足单个查询。考虑一个有多个谓词条件的查询，每个谓词上都有一个索引。虽然有些系统可能尝试对多个索引的记录标识进行交集操作，但是传统的数据库可能会只使用其中一个索引。位图索引在此种情况下工作得更好，因为它们更紧凑，而且计算几个位图的交集比计算几个记录集合的交集更快。在最好的情况下，性能的提升与机器的字长成比例，因为同一时间两个位图能够进行一个字长的位的交集计算。最佳的使用场景是，每一个单独谓词的选择性不好，但是所有谓词一起进行索引与后的选择性很好。位图索引考虑如下查询，“找出有棕色头发，戴眼镜，年龄在30岁至40岁之间，蓝眼睛，从事计算机行业并居住在加利福利亚的人”。这意味着对棕色头发位图、佩戴眼镜的位图、年龄在30岁至40岁间的位图等进行交集计算。 在当前的磁盘条件下，只要查询中没有太多的范围谓词，使用一个半宽B树索引是性能最佳的方案，即便对于像CIA那样的应用来说也是如此。对于上文中的例子，一个用HAIRCOLOUR、 GLASSES、EYECOLOUR、INDUSTRY和STATE的任意排序序列作为开头，并以DATE OF BIRTH作为第6列的索引将提供非常出色的性能，因为这使得访问路径将会有6个匹配列：包含目标结果集的索引片将会非常窄。 分析： 位图索引的空间主要跟表的记录数和索引列的键值数有关，题目中只给了表的记录数，所以需要根据实际情况可以确定6个位图索引的键值数如下： 头发颜色 键值数为5 是否戴眼镜 键值数为2 年龄段 键值数为10 眼睛颜色 键值数为10 行业 键值数为100 州 键值数为50 （a）6个位图索引需要的磁盘空间为 (5+2+10+10+100+50) * 200000000 /8/1024/1024/1024 = 4.12G B树索引的空间跟索引字段的长度有关，假设半宽索引的6个字段的总长为50字节 （b）半宽B树索引所需的磁盘空间为 1.5 * 50 * 200000000 /1024/1024/1024 = 13.97G
知乎从问答起步，在过去的 8 年中逐步成长为一个大规模的综合性知识内容平台，目前，知乎上有多达 3000 万个问题，共收获了超过 1.3 亿个回答，同时知乎还沉淀了数量众多的文章、电子书以及其他付费内容，目前注册用户数是 2.2 亿，这几个数字还是蛮惊人的。我们有 1.3 亿个回答，还有更多的专栏文章，所以如何高效的把用户最感兴趣的优质内容分发他们，就是非常重要的问题。
本文介绍了如何基于Falcon的Process进行大数据量ETL处理，并利用Oozie进行调度。通过在Falcon的Advanced Options中配置自定义的Shell脚本，可以实现对大数据量的ETL处理。同时，通过在Oozie中定义Sqoop Action，可以实现将数据抽取到Hive表中。Oozie会基于Falcon的Process定义生成对应的Action，并将其添加到Oozie Workflow中。最后，通过在Oozie Workflow中调用Sqoop Action，实现大数据量的ETL处理。
为了更直观回答这个问题，我们用最新版本的 TiFlash 进行了一次全新的对比测试。测试选取了传统交易型数据库（及其列存扩展），分析型数据库和大数据计算引擎进行对比，分别是 Oracle、MySQL、MariaDB ColumnStore、Greenplum 和 Apache Spark。
八 年 前 ，我们构建了 TiDB，一个开源分布式关系型数据库。 我们的目标是重新定义开发者和企业处理数据的方式，满足不断增长的可扩展性、灵活性和性能需求。 从那时起，PingCAP 便致力于为开发者和企业提供快速、灵活和规模化的数据库服务，并提供最优秀的用户体验。
1. 优化SQL 1）通过show status了解各种sql的执行频率 show status like 'Com_%' 了解 Com_select,Com_insert 的执行次数 2) 通过Explain分析低效的sql语句 3) 建立合适的索引 4) 通过show status like 'Handler_%'查看索引的使用情况 handler_read_key：根据索引读取行的请求数。如果该值
本篇节选自书籍《对比Excel，轻松学习SQL数据分析》一书，主要讲解数据分析面试中常见的30道SQL面试题。 1 查询每个班学生数 现在有一张全校学生信息表stu_table，这张表存储了每位学生的id、name(姓名)、class(班级)、sex(性别)以及一些其他信息，现在我们想知道每个班有多少学生，该怎么实现呢？ stu_table表如下所示： id name class sex 4 张文华 二班 男 3 李思雨 一班 女 1 王小凤 一班 女 7 李智瑞 三班 男 6 徐文杰 二班 男 8 徐雨
NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件，支持netcore/net45/net40，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
这里用1，也是为了方便，当然如果数据量较大的话，也可以提高速度，因为写count(*)的话会所有列扫描，这里用1的话或者用字段名的话，只扫描你写的那个列其实1就代表你这个查询的表里的第一个字段
DATE_ADD(createTime,INTERVAL 1 DAY) 得到指定日期后一天的日期/把1改为任意数字就可以得到后N天的日期
最近遇到一个业务需求，要统计一张mysql大表每天/每周/每月的记录量（该表每天产生的记录量在好几百万）。当然有朋友会说，select count(1) from xxx 不就完事了吗？
作者：dcguo 使用 sql 做数仓开发有一段时间了，现做一下梳理复盘，主要内容包括 sql 语法、特性、函数、优化、特殊业务表实现等。 mysql 数据结构 常用 innodb 存储为 B+ 树 特点 多路平衡树，m 个子树中间节点就包含 m 个元素，一个中间节点是一个 page(磁盘页) 默认 16 kb； 子节点保存了全部得元素，父节点得元素是子节点的最大或者最小元素，而且依然是有序得； 节点元素有序，叶子节点双向有序，便于排序和范围查询。 优势 平衡查找树，logn 级别 crud； 单一节点比二
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