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在Spring Boot 2.0中推出了Relaxed Binding 2.0，对原有的属性绑定功能做了非常多的改进以帮助我们更容易的在Spring应用中加载和读取配置信息。下面本文就来说说Spring Boot 2.0中对配置的改进。 配置文件绑定 简单类型 在Spring Boot 2.0中对配置属性加载的时候会除了像1.x版本时候那样移除特殊字符外，还会将配置均以全小写的方式进行匹配和加载。所以，下面的4种配置方式都是等价的： properties格式： spring.jpa.databaseplat
MySQL从5.1版本开始支持分区的功能。分区是指根据一定的规则，数据库把一个表分解成多个更小的、更容易管理的部分。就访问数据库的应用而言，逻辑上只有一个表或一个索引，但是实际上这个表可能由数十个物理分区对象组成，每个分区都是一个独立的对象，可以独自处理，可以作为表的一部分进行处理。分区对应用来说是完全透明的，不影响应用的业务逻辑。 MySQL分区的优点主要包括以下4个方面： 和单个磁盘或者文件系统分区相比，可以存储更多数据。 优化查询：在Where子句中包含分区条件时，可以只扫描必要的一个或多个分区来
SpinalTap/spinaltap-mysql/src/main/java/com/airbnb/spinaltap/mysql/event/BinlogEvent.java
MySQL 数据库在 5.1 版本时添加了对分区（partitioning）的支持。分区的过程是将一个表或索引分解成多个更小、更可管理的部分。就访问数据库的应用而言，从逻辑上来讲，只有一个表或一个索引，但是在物理上这个表或索引可能由数十个物理分区组成。
数据库单表到达一定量后，性能会有衰减，像mysql\sql server等犹为明显，所以需要把这些数据进行分区处理。同时有时候可能出现数据剥离什么的，分区表就更有用处了！
《流畅的 Python》一书中提到，如果一门语言很少隐式转换类型，说明它是强类型语言，例如 Java、C++ 和 Python 就是强类型语言。
周六特刊的那期SQL SERVER 你不仁，别怪他不义那期本来并未期望有什么阅读量，但实际上大大的超乎想象。所以天天讲理论看的人是越来越少，讲实际遇到的问题，并解决看的人是越来越多，不管你是什么数据库。所以本期是关于MYSQL 的隐式转换，下周一是 POSTGRESQL 的隐式转换。
MySQL分区就是将一个表分解为多个更小的表。从逻辑上讲，只有一个表或一个索引，但在物理上这个表或者索引可能由多个物理分区组成。每个分区在物理上都是独立的。MySQL数据库分区类型：Range分区：行数据基于属于一个给定连续区间的列值放入分区。
前言：分区是指根据一定的规则，数据库把一个表分解成多个更小的，更容易管理的部分。分区对应用来说是完全透明的，不影响应用的业务逻辑。
分区是按照一定规则把一个表分解成多个更小的表，更容易管理的部分，当访问数据库应用而言，逻辑上是一个表或一个索引，实际上是可以有数个物理对象组成，每个分区都是一个独立的对象，可以独自处理作为表的一部分进行数据处理
WHILE循环：先判断后执行 REPEAT循环：先执行后判断 LOOP循环(死循环) LEAVE语句(离开) ITERATE语句：迭代，再次循环 RETURN语句：返回
本文介绍了MysqL必读MysqL 增加修改字段类型及删除字段类型，希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。
是一条或者多条的SQL语句的集合，存储过程就这些SQL封装成一个代码块，以便重复使用。
2.不允许同一个键出现两次。创建时如果同一个键被两次赋值，后一个值会被记住，前一个会被覆盖。
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件。
首先举个例子来说： 有个文章表里面有个type字段，它存储的是文章类型，有 1头条、2推荐、3热点、4图文等等 。 现在有篇文章他既是头条，又是热点，还是图文，type中以 1,3,4 的格式存储。那我们如何用sql查找所有type中有4的图文类型的文章呢？？ 这就要我们的 find_in_set 出马的时候到了。以下为引用的内容：
在上一章中我们学习了《MyBatis学习总结（一）——ORM概要与MyBatis快速起步》，这一章主要是介绍MyBatis核心配置文件、使用接口+XML实现完整数据访问、输入参数映射与输出结果映射等内容。
软件工程中，我们不仅要创建一致的定义良好的API，同时也要考虑可重用性， 组件不仅能够支持当前的数据类型，同时也能支持未来的数据类型，这在创建大型系统时为你提供了十分灵活的功能。
用执行计划分别测试一下union all、in和or，发现union all分两步执行，而in和or只用了一步，效率高一点。
任何数除以0结果都是无穷大，不同的数据库客户端库对这个结果无穷大的处理都不一样，有一些问题值得我们去注意。
1. 背景 在使用MySQL时，如果有大表的存储引擎是InnoDB，并且系统参数innodb_file_per_table设置为1，即每个文件对应一个独立的表空间，当对这些大表进行DROP TABLE时，有时会发现整个数据库系统的性能会有显著下降，包括一些只涉及几行数据的简单SELECT查询和DML语句，而且这些语句和正在删除的大表没有关系。造成这种现象的原因是什么呢？通过什么方式能缓解和避免这个问题呢？ 2. 已知的瓶颈 Percona曾经在MySQL官方5.5.23之前的版本中遇到过这个问题，并且提供
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 「第一部分 背景」 在之前的公众号文章《GTID实践和分析》中介绍了GTID的基本原理，MySQL主要通过Server引擎的binlog文件和Innodb的mysql.gtid_executed表来持久化GTID集合信息。在提交时会将分配给事务的GTID刷到binlog文件中，在事务成功提交后会将GTID加入内存的executed_gtids集合中，并周期性持久化到mysql.gtid_executed表中。在实例恢复时可以从mysql.gtid_execute
两个月没更新原创了，实在惭愧。没有借口，就是因为自己懒了。最近看了「刻意学习」，这本书谈的是学习与行动的关系，书中提到了「持续行动」 这个概念，意思就是：我们要去实实在在地去做一些事情，而且是每天都做，才能称之为「持续行动」。看完这本书以后，我意识到我必须要做些什么，那就是写作。
需要利用的技术点，有2个。一个是pymysql(连接mysql)，一个是xlwt(写入excel)
分区就是将表的数据按照特定规则存放在不同的区域，也就是将表的数据文件分割成多个小块，在查询数据的时候，只要知道数据数据存储在哪些区域，然后直接在对应的区域进行查询，不需要对表数据进行全部的查询，提高查询的性能。同时，如果表数据特别大，一个磁盘磁盘放不下时，我们也可以将数据分配到不同的磁盘去，解决存储瓶颈的问题，利用多个磁盘，也能够提高磁盘的IO效率，提高数据库的性能。常见的分区类型有：Range分区、List分区、Hash分区、Key分区：
但是，我们从来没见过，这个B+树到底在哪了？我执行了一条创建索引的语句，它到底创建在哪了？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 MySQL 可应用于多种语言，包括 PERL, C, C++, JAVA 和 PHP。 在这些语言中，MySQL 在 PHP 的 web 开发中是应用最广泛。
SQL注入的攻击方式根据应用程序处理数据库返回内容的不同，可以分为可显注入、报错注入和盲注。
2.你可能会报这个错——Caused by: java.sql.SQLException: Data truncated for column ‘Color’ at row 1 ；
简单来说，微服务架构就是把传统的一个单体应用以一套"小服务"的方式进行开发，这些"小服务"可以运行在不同机器上，它们在自己的进程中运行，"小服务"之间可以通过像是 HTTP API 这样的轻量级的机制进行通信,这些"小服务"紧紧围绕项目的业务需求开发，同时，它们是以业务边界进行划分成独立的微服务。这些微服务看似独立又像是一个整体，构成了一个业务集群。
数据库分区是一种物理数据库设计技术。虽然分区技术可以实现很多效果，但其主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减sql语句的响应时间，同时对于应用来说分区完全是透明的。
本文介绍了MySQL DROP TABLE操作可能存在的性能瓶颈，包括InnoDB引擎表、MyISAM引擎表、以及操作系统层面的限制。针对这些瓶颈，本文提出了相应的优化方案，包括增大InnoDB缓冲池、使用MyISAM存储引擎、以及调整操作系统相关参数。通过这些优化方案，可以有效地提升MySQL数据库的性能，减少DROP TABLE操作对数据库性能的影响。
redis有五种基本类型：字符串类型、散列类型、列表类型、集合类型、有序集合类型。
为什么你写的sql查询慢？为什么你建的索引常失效？通过本章内容，你将学会MySQL性能下降的原因，索引的简介，索引创建的原则，explain命令的使用，以及explain输出字段的意义。助你了解索引，分析索引，使用索引，从而写出更高性能的sql语句。还在等啥子？撸起袖子就是干！
MyBatis批量插入数据实现（MySQL）
MyBatis批量插入数据实现(MySQL)
在前面的文章《5.16.2-如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL，因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
每种不同的类型，Redis 客户端提供了很多不同的操作方法，下面将会演示最常用的一些基于 Python 的操作。
接上期，这边2个 1000万的表people people_1, 与一个range 的分区表people_range 1000万左右的数据表，分别进行JOIN 的运算
有时候，可能因为业务设计不合理，或者其他的一些原因，导致Redis某个key非常大。
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤。
application.properties配置文件中增加数据库参数，信息内容如下：
在前面的文章《6.3.0-如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL，因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
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