日常工作中，我们经常会和主从复制架构打交道，现在一般的公司线上很少出现单点实例的裸奔情况，因为单点实例极易出现故障，而在实例运行的过程中，我们很难做到一直对实例进行备份。主从复制完美的解决了上面这个问题，而在主从复制的过程中，最常见的事情就是需要统计从库落后主库的时间，一般情况下，我们是需要主从的落后时间越小越好，因为小的数字意味着从库的数据和主库的数据基本保持一致。当然，在某些情况下，我们也会人为的设置这个延迟时间，举例子就是在一些高危操作之前，我们害怕出现一些误操作，这个时候我们往往设置主从的延迟时间，这样即使主库上进行了误操作，例如删除了表，由于主从库之间延迟时间的存在，我们的从库可以避免这个问题，从而保障数据的安全性。
在整个计算机运行系统里，Cpu，内存，和磁盘主要的性能瓶颈是卡在了读取数据中，Mysql索引的优化主要在减少磁盘I/O操作中，这篇博客中详细讲解了二叉树结构，以及BTree作为Mysql索引结构的根本原理，文章底部留下来几个常用的问题。
全表扫描成本作为参照物，用于和表的其它访问方式的成本做对比。任何一种访问方式，只要成本超过了全表扫描成本，就不会被使用。
腾讯云MySQL数据库架构分为双节点、三节点和单节点，顾名思义单节点就是只有一个节点，而双节点包含主节点和备节点，三节点包含主节点、备节点1和备节点2，单节点MySQL数据库性价比高，但是可靠性较低。腾讯云百科来详细说下腾讯云数据库MySQL架构区别及选择攻略：
作者：廖为基，腾讯互娱应用开发工程师 1 背景介绍 本人在工作中接触到一个业务，由于需要创建一个非常大的表，字段比较多——超过了500个字段，但是在创建表的时候报了很多错误，让我折腾了很久才解决，于是为了防止问题复现，我决定一探究竟。 注：mysql 版本为5.7.18。 CREATE TABLE `process_xxxx` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `instance_id` varchar(255) NOT NULL, ...
本文来自于公众号读者投稿。作者Suke，数据爱好者，主攻方向：数据分析，数据产品化。
JSON 字段类型在当前的版本中自身没有索引，那么在生产中是非常可怕的，JSON 字段的增、删、改、查效率可想而知，基本没法用，也许是基于此，MySQL5.7 中提供了 Generated 字段类型，网上有叫生成列或是计算列的。这里先来了解一下什么是 Generated Column。
我们在主从复制中最常遇到我的问题就是复制延迟的问题，那究竟复制延迟是怎么计算的呢？
本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛，该论坛由某培训机构主办，汇聚了众多技术学习者，每天都有人发帖、回帖，如图1所示。
BI全称商业智能（Business Intelligence），在传统企业中，它是一套完整的解决方案。将企业的数据有效整合，快速制作出报表以作出决策。涉及数据仓库，ETL，OLAP，权限控制等模块。
当今时代处在信息大爆发的时代，信息借助互联网的潮流在全球自由的流动，产生了各式各样的平台系统和软件系统，越来越多的业务也会导致系统的复杂性。
在现如今的软件开发中，关系型数据库是做数据存储最重要的工具。无论是Oracale还是Mysql，都是需要通过SQL语句来和数据库进行交互的，这种交互我们通常称之为CRUD。在CRUD操作中，最最常用的也就是Read操作了。而对于不同的表结构，采用不同的SQL语句，性能上可能千差万别。本文，就基于MySql数据库，来介绍一下如何定位SQL语句的性能问题。
机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS 这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。 机器学习概念 机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度
摘要： 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。1.机器学习 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本
摘要： 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。1.机器学习
机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。
确定了关键指标后，我们就需要根据关键指标的数据计算公式和指标自身的数据，来进行后台数据表格的字段的设计。我们把原始的数据表格分为后台数据表和前台数据表。
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第3天，前面我们介绍了Tableau是什么，今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会： 如何连接到数据源？ 如何从 Excel 获取数据？ 如何从数据库获取数据？ 如何编辑数据？ 如何添加更多数据源？ 如何行列转置？ 1.连接到数据源 下面的案例Excel表里记录了咖啡销售数据。表中含有的字段：订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。
laravel使用模型进行数据库操作时，并不是所有的字段或者关联关系 都能满足查询需求，有时候会有一些MySQL的函数计算等功能放在数据库 层面执行。
文 | 刘昭东, 软件工程师, IBM 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS 这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。 机器学习概念 机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论
项目中有一个数据交换的场景，由于使用了很多个 varchar(1000)、 varchar(2000)，导致在创建表的时候，MySQL 提示：
机器学习概念 机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。在算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的、行之有效的学习算法。很多相关问题的算法复杂度较高，而且很难找到固有
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人效的数据分析是基于历史的数据来进行数据的对标的预测，所以如果企业内部要进人效分析需要至少5年的人效指标的字段数据，这些历史数据包含公司历年的财务数据，还有公司的人员数据，人力成本数据等，在这些数据的基础上，我们才能进行人效的指标计算，然后用数据预测的工具方法，来进行下一年的人效，人力成本的数据预测。
在数据库管理系统中，查询优化器是一个至关重要的组件，它负责将用户提交的SQL查询转换为高效的执行计划。在MySQL中，查询优化器使用了一个称为“成本模型”的机制来评估不同执行计划的优劣，并选择其中成本最低的那个。本文将深入探讨MySQL的成本模型，以及如何利用这一知识来优化查询性能。
1.查版本号无论做什么都要确认版本号，不同的版本号下会有各种差异。>Select version(数据库
Power BI虽然源于Excel，但毕竟是不同的产品。我们要试图抛弃Excel中单元格思维的方式，在BI中的表是以列式存储，没有Excel中以A1单元格定位的形式，对于习惯于Excel的你可能要适应一段时间，不过这是件好事情，因为这样的方式使公式易于阅读理解。
文章背景：通过 Power BI 中表和矩阵的条件格式设置，你可以根据字段值指定自定义单元格的颜色，包括颜色渐变。还可以用数据栏、KPI 图标或 web 链接来表示单元格值。最近在使用条件格式中的图标功能时，发现存在一个百分比的名词。
前段时间和滴滴的一位同学聊到 insert ... on duplicate key update 插入一条记录成功后，影响行数为 2 意味着什么？
在早期的MySQL版本中，开发者通常需要为经常需要计算的字段创建额外的物理列，并在数据插入或更新时手动计算这些列的值。这种方法虽然可行，但它增加了数据冗余和应用程序的复杂性。
传统数据库是为了解决结构化存储而产生的，如关系型数据库、键值存储、操作磁盘文件的map-reduce（映射-规约）引擎，图引擎等。 传统型数据库的缺点：
背景 所有业务都会面对“为什么涨、为什么降、原因是什么？”这种简单粗暴又不易定位的业务问题。为了找出数据发生异动的原因，业务人员会通过使用多维查询、dashboard等数据产品锁定问题，再辅助人工分析
对于explain extended 查看执行计划里面的一些信息作为一个DBA还是必须掌握的。
程序员日常与DBA打交道应该会很多，因为他会时不时的给你抛个慢sql，让你去优化。
今天遇到一个问题，需要统计每个问题小区在当周的连续出现次数，连续次数大于等于4次，则定义为质差小区。 刚接手时感觉比较简单，实际做发现不是那么回事，统计出来的是每周出现的次数，而不是每周连续出现的次数。
IOPS：(Input/Output operations Per Second,既每秒处理I/O的请求次数)
MySQL事务特性之一就是要保证原子性，一组SQL要么全部成功、要么全部失败。当事务进行过程中，如果出现失败或者异常情况要进行回滚，回到之前最初的样子，要这样实现就要需要把之前的数据记录下来。
ICP全称 Index Condition Pushdown，也就是常说的索引条件下推，在之前的一篇文章中介绍过它：explain 执行计划详解2--Extra
现在，将计算 1984 年和 2014 年鄱阳湖的面积（以公顷为单位）。首先，将确定适当的公式。
UNDO LOG 的主要目的是完成事务回滚和MVCC 多版本控制中的读取过去事务的问题。
本文将介绍 Milvus 系统中数据写入、索引构建、数据查询的具体处理流程，同时，还会介绍 Milvus 支持的索引类型；另外，还将讲述如何定义字段和集合 Schema。
概述：在评测各个云厂商的云数据库的时候，我们经常被各种复杂的数据迷惑，不知道该怎么看数据库的性能，怎么评比价格，怎么选出性价比超高的产品，对于大部分没法试用（原因你知道的，费用太高）的产品，就只能听厂商宣传了，今天我们来一起探讨如何评选出一款性价比超高的云数据库。 PS: 目前主流的云数据库一般分两大类，一类是互联网公司常用的开源数据库MySQL,一类是Windows下标配的SQL Server，这两大类产品都拥有自己的客户群。本次评测也围绕这两类展开。 PPS: 本次参与评测的厂商有：AWS（国际），AW
将集群从CDH升级到CDP后，Hive1与Hive3在Decimal精度的处理上发生了变化，导致两个版本的Hive在进行Decimal类型的数据计算时存在差异，主要体现在计算结果精度缺失。本篇文章主要从Hive1和Hive3对Decimal类型的处理上进行分析，进而详细解释精度缺失的原因。
在工作中经常会遇到钢材重量的计算问题，今天就给大家献上各种各样钢材重量的计算方法，绝对实用。 ##钢材重量计算公式
今天给大家分享一个新的kaggle案例：基于随机森林模型（RandomForest）的心脏病人预测分类。本文涉及到的知识点主要包含：
select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎，SQL的查询速度决定了页面的加载速度，进一步决定了客户浏览体验。
规范化模型分层、数据流向和主题划分，从而降低研发成本，增强指标复用性，并提高业务的支撑能力。
如何在python中实现基尼系数计算的两种方法，可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同，可以结合去看。
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