MySQL5.7.8中引入了json字段，这种类型的字段使用的频率比较低，但是在实际操作中，有些业务仍然在用，我们以此为例，介绍下json字段的操作方法：
在nestjs中使用TypeORM，需要配置数据库连接（以MySQL为例）。需要特别注意的是配置参数里面的entities字段：
由于换工作，找房子这一系列事情都推在了一起，所以最近停更了一个多月。现在所有的事情都已尘埃落定，我也可以安安静静的码字啦。
mysql索引真的是一个让人不得不说的话题，这个东西你在面试中会用到，在实际的工作中也会用到，这更是一个专业的DBA所必须掌握的内容，它的重要性体你在大厂的面试题汇总也可以看到，属于必问的一个内容。
当我们在工作中，一款产品从开发设计到上线运行，其中需要开发人员和运维工程师，开发人员负责代码编写，开发产品，运维工程师需要测试环境，产品部署。这之间就会有分歧。
Docker 是一个开源的应用容器引擎，基于 Go 语言 并遵从 Apache2.0 协议开源。Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）,更重要的是容器性能开销极低。什么是沙箱：Sandboxie(又叫沙箱、沙盘)即是一个虚拟系统程序，允许你在沙盘环境中运行浏览器或其他程序，因此运行所产生的变化可以随后删除。它创造了一个类似沙盒的独立作业环境，在其内部运行的程序并不能对硬盘产生永久性的影响。 在网络安全中，沙箱指在隔离环境中，用以测试不受信任的文件或应用程序等行为的工具。
文章目录 1. 题目 2. 解题 1. 题目 表 my_numbers 的 num 字段包含很多数字，其中包括很多重复的数字。 你能写一个 SQL 查询语句，找到只出现过一次的数字中，最大的一个数字吗？ +---+ |num| +---+ | 8 | | 8 | | 3 | | 3 | | 1 | | 4 | | 5 | | 6 | 对于上面给出的样例数据，你的查询语句应该返回如下结果： +---+ |num| +---+ | 6 | 注意： 如果没有只出现一次的数字，输出 null 。 来源：力
0x1.传统应用运维的弊端 * 部署非常慢成本非常高资源浪费 * 难于迁移和扩展可 * 能会被限定硬件厂商
启动 msfconsole 启动PostgreSQL systemctl start postgresql 设置PostgreSQL开机自启动 systemctl enable postgresql
关于项目中是否需要 Repository 层？这个问题，好像没有肯定的答案，下面是我的思考分享给大家，不喜勿喷。
使用docker可以轻松构建一个项目并运行，然而在真实的使用场景中，我们的项目并非是单一的，而是多个项目相互依赖组成一个web应用。
在数据库中，索引可以理解为是一种单独的，物理的对数据库表中的一列或者多列的值进行排序的一种存储结构。它的作用是能让我们快速检索到想要的数据，好比字典的目录，通过目录的页码能快速找到我们想查找的内容。
dockerfile用于构建docker镜像的，部署一个用于运行你所需的容器环境。相当一个脚本，通过dockerfile自己的指令，来构建软件依赖、文件依赖、存储、
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 4 篇，第 1 ~ 3 篇请看这里： MySQL 简单查询语句执行过程分析（一）词法分析 & 语法分析 MySQL 简单查询语句执行过程分析（二）查询准备阶段 MySQL 简单查询语句执行过程分析（三）从 InnoDB 读数据
1.mysql安装包（linux）下载 链接：https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 根据自己需要选择版本
要说到在数据库相关的知识中，最吸引人的是什么，估计 80% 以上的人都会脱口而出 索引 这个词。我们都知道，这玩意真的好用，非常方便，而且往往优化 MySQL 的第一步就是去建立索引。那么今天，我们就开始学习了解索引这一块的内容，首先当然还是与索引相关的概念。
👉 腾小云导读 为了降低系统组件之间的耦合、提升系统的可维护性，一个好的代码框架显得尤为重要。本文将为大家介绍众所周知的三种代码框架，并从三种框架引申出COLA 架构以及作者基于 COLA 架构设计的 Go 语言项目脚手架实践方案。希望能给广大开发爱好者带来帮助和启发！ ---- 👉 看目录，点收藏 1.为什么要有代码架构 2.好的代码架构是如何构建的 2.1 整洁架构 2.2 洋葱架构 2.3 六边形架构 2.4 COLA架构 3.推荐一种 Go 代码架构实践 4.
查询缓存: 执行查询语句的时候，会先查询缓存（MySQL 8.0 版本后移除，因为这个功能不太实用）。
Dockerfile 就是用来构建 docker 镜像的构建文件，关于 Dockerfile 详细的我们在后面一期说到，此处先用用
Docker映像由一系列层组成。 每层代表图像的Dockerfile中的一条指令。 除最后一层外的每一层都是只读的。 如以下Dockerfile：
第2层sql处理层（SQL Layer）：主要有SQL Interface、Parser、Optimizer、Cache和Buffer
Docker容器运行时产生的数据，如果不通过docker commit生成新的镜像，使得数据做为镜像的一部分保存下来， 那么当容器删除后，数据自然也就没有了。例如：容器中部署了MYSQL数据库，如果有一天将部署MySQL数据库的容器删除了，存放的数据也就丢失。为了能保存数据在Docker中我们使用卷来实现容器内数据与我们指定的目录文件同步，当某一方数据发生修改时，另一方也随之改变。
Docker 是一个能让程序跑在一个它无法感知的、用于隔绝外界环境里的容器的工具。
作者：donghli，腾讯 PCG 后台开发工程师 了解过 Hex 六边形架构、Onion 洋葱架构、Clean 整洁架构的同学可以将本篇文章介绍的实践方法与自身项目代码架构对比并互通有无，共同改进。没了解过上述架构的同学可以学习一种新的架构方法，并尝试将其应用到业务项目中，降低项目维护成本，提高效率。 本文提及的架构主要指项目组织的“代码架构”，注意与微服务架构等名词中的服务架构进行区分。 1.为什么要有代码架构 历史悠久的项目大都会有很多开发人员参与“贡献”，在没有好的指导规则约束的情况下，大抵会变成一
上面提到了可拔插式，意思就是，你要给手机充电，你可以放在无线充上，也可以用充电头充，也可以用充电宝充。实现相同的功能，你可以选择不同的实现方式，并且这些实现方式之间互不关联互不影响。
MyBatis 插入空值时，需要指定JdbcType ，如mybatis insert空值报空值异常，但是在pl/sql不会提示错误，主要原因是mybatis无法进行转换。
定义一个类继承Thread类，并重写该类的run⽅法，该run方法的方法体里面就表示了线程要完成的任务。我们把run()方法称为执行体；
在之前3月17号和4月9号的文章中，我们讲过innodb的数据页结构，如果对下面的内容有什么不理解的话，还请在文章分类中翻看之前的文章，防止大家忘记，这里我把图再贴过来：
当我们还是小白，我们在写代码的时候，总会为了省事，就什么代码都写在一个文件里，如果一个文件不够，分两个，没有一个很好的规范性，最终的结果可能是这样的
Hive可以管理HDFS中的数据，可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能，因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的，只是进行了包装，对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录，正真的数据存在在MySql中，MYSQL中保存了Hive的表定义，用户不必关系MySQL中的定义，该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录，表在HDFS中亦对应一层目录，如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据，即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述，Hive实现了对HDFS的管理，通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表，内部表，分区表 Hive安装 1. MySql的安装（密码修改，远程用户登陆权限修改） 2. Hive安装获取，修改配置文件(HADOOP_HOME的修改，MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce)，启动Hive Hive基本语法： 1. 创建库：create database dbname 2. 创建表：create table tbname Hive操作： 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务，客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐，容易出错，不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件，如etl.sql ，然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入： 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型： 1. 内部表: create table 表数据在表目录下，对表的删除会导致表目录下的数据丢失，需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据，表数据存储在其他HDFS目录上，需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表：与创建内部表相同，需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段，然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表，同样也是按照目录来管理，每个分区都是单独目录，目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作：array，contain等 2. 聚合操作：(max,count,sum)等 3. 内连接，外连接（左外，右外，全外） 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询，条件查询，关联查询 6. 子查询： 当前数据源来源于 另个数据执行的结果，即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换：字符与整形，字符与时间， 字符串：切割，合并， 函数：contain，max/min，sum， 8. 复合类型 map（key，value）指定字符分隔符与KV分隔符 array（value）指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
直接遍历这一行行数据，性能就是O(n)，比较慢。为了加速查询，使用了B+树来做索引，将查询性能优化到了O(lg(n))。
1.MySQL整体逻辑架构 我们先下图看看MySQL整体逻辑架构(MySQL’s Logical Architecture) 图1 第一层，即最上一层
这两天在B站上看到一个黑马的Vue实战项目：电商管理系统（Element-UI），包括前后端源代码，前端采用Vue、Vue-router、Element-UI、Axios、Echarts技术栈，后端采用Node.js、Express、Jwt、Mysql、Sequelize技术栈。其B站视频地址是： https://www.bilibili.com/video/av74592164，具体的前后端源代码可以参考我的Github仓库vue_shop
PS：一般来说，应该会将 Dockerfile 置于一个空目录下，或者项目根目录下。如果该目录下没有所需文件，那么应该把所需文件复制一份过来。如果目录下有些东西确实不希望构建时传给 Docker 引擎，那么可以用 .gitignore 一样的语法写一个.dockerignore，该文件是用于剔除不需要作为上下文传递给 Docker 引擎的。基本思路：1.编写.dockerignore文件 2.容器只运行单个应用 3.将多个RUN指令合并为一个 4.基础镜像的标签不要用latest 5.每个RUN指令后删除多余文件 6.选择合适的基础镜像(alpine版本最好)
看完了上面B树和B+树，也可以总结出他们的区别。B+树也就是B树的升级版，对原本的B树做出的一些升级。
更新：随手写的一篇博客能收获这么多赞真是挺开心的，不过现在博主很忙，博主本人主要也是从事Java方向对docker暂时没有更深的理解了，写这个目的也是为了自己复习，恕不能对出现问题的同学进行答疑了，当然如果哪里写的有问题还是可以提一下。
都说00后躺平了，但是有一说一，该卷的还是卷。这不，前段时间我们公司来了个00后，工作都没两年，跳槽到我们公司起薪18K，都快接近我了。后来才知道人家是个卷王，从早干到晚就差搬张床到工位睡觉了。
前面两篇分别探究了 docker 的底层架构和 docker 的容器隔离机制，那么本篇就来一探 docker 是如何实现多文件联合系统的！！！
存储引擎架构分为三层，自上而下，分为第一层：连接层；第二层：服务层；第三层：引擎层。
使用 mysql 很多年了，但也没怎么深入研究过，准备最近了解下 mysql 的相关知识点。看看这款程序界里的神器是怎么运转的。
如果功能模块之间要通过 localhost 这种屏蔽具体 IP 的设置来通信的话，最好使用 --network=host 来让多个容器都共用一个NetworkSpace ，可以通过localhost互通
MySQL是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
MVC的关键是给我们提出了一个原则：怎么对项目进行合理的关注点分离。Model负责业务领域，controller负责对model进行工作安排，而view则负责门面，怎么让外面的人看的满意。
1.构建测试镜像v1.0：docker build -t image_test:1.0 .
思维导图： http://naotu.baidu.com/file/85634842b0e8e8630651d0fc5bf5b9a4
索引，可能让好很多人望而生畏，毕竟每次面试时候 MySQL 的索引一定是必问内容，哪怕先撇开面试，就在平常的开发中，对于 SQL 的优化也而是重中之重。
在正常的开发中，大部分都会使用MVC为主要的系统架构模式。而Model一般包含了复杂的业务逻辑以及数据逻辑，因为Model中逻辑的复杂度，所以我们有必要降低系统的耦合度。通常情况下，我们如果直接使用JDBC操作数据库，业务逻辑和数据存取逻辑是混在一起的。我们一般一个功能的逻辑可能如下所示：
索引是数据库提供的利于快速查询的机制，索引类似于书籍目录，当查询条件那一列建立了索引之后，那么数据库会去硬盘索引文件中找到满足查询条件的（数据的）物理位置， 根据位置就可以定位并获取到数据。
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