开发在使用MySQL中,建立比较大的VARCHAR字段来存储SQL执行的语句或者利用MYSQL 来存储什么VARCHAR(1000) VARCHAR(2000) 之类的事情比比皆是,实际上存储超高的字符的字段在MYSQL中是不提倡的,本来可以是JSON格式的数据,非要变成普通字段存储到MYSQL中,或者使用各种怪异的如下图那样的数据存储方式,有必要这样一根筋的这样处理字符吗?实际上MYSQL8本身支持JSON类型的数据输入,并且很容易处理这些信息
由于硬件等各种原因需要把大概170多万2t左右的微博图片数据存到Mysql中.之前存微博数据一直用的非关系型数据库mongodb,由于对Mysql的各种不熟悉,踩了无数坑,来来回回改了3天才完成。
这家公司的真名就叫做“三藏”,和我的名字“悟空”很契合,唐三藏给悟空面试,合情合理,还带有一丝趣味,所以我就去面试了。三藏公司是一家小厂,技术负责人面的我,欲知面试结果,文末揭晓。
我用的数据库版本太低,不能直接存入json,遂将原来json格式的文件转换成字符串 ¥=并用python自带的方法--eval()恢复成原样 例如:将列表里套着的字典类型的做处理 mes = [{'alert_settings': {'sms': '1', 'email': '1'}, 'user_id': '1680700'}, {'alert_settings': {'sms': '1', 'email': '1'}, 'user_id': '2857376'}, {'alert_settings'
Mysql5.7版本以后新增的功能,Mysql提供了一个原生的Json类型,Json值将不再以字符串的形式存储,而是采用一种允许快速读取文本元素(document elements)的内部二进制(internal binary)格式,并提供了不少内置函数,通过计算列,甚至还可以直接索引json中的数据。
1:取值范围如果加了unsigned,则最大值翻倍,如tinyint unsigned的取值范围为(0~255)。
好,经过前面文章的一个介绍就了解了一下微信小程序的一个原生开发,那么了解完了微信小程序的一个原生开发之后,从这篇开始再来了解一下微信小程序的一个 云开发。
文档存储一般用类似json的格式存储,存储的内容是文档型的。这样也就有机会对某些字段建立索引,实现关系数据库的某些功能。 MongoDB介于关系数据库和非关系数据库之间。每一条记录就是一个文档(对应关系数据库的row),一批文档组成文档组(即集合,对应table),可以对文档的某些字段建立索引。可以像关系数据库一样去支持丰富的查询语言。
在MySQL与PostgreSQL的对比中,PG的JSON格式支持优势总是不断被拿来比较。其实早先MariaDB也有对非结构化的数据进行存 储的方案,称为dynamic column,但是方案是通过BLOB类型的方式来存储。这样导致的问题是查询性能不高,不能有效建立索引,与一些文档数据库对比,优势并不大,故在社区 的反应其实比较一般。当然,MariaDB的dynamic column功能还不仅限于非结构化数据的存储,但不在本文进行展开。 MySQL 5.7.7 labs版本开始InnoDB存储引擎已经原生
NoSQL这个词语伴随着云计算和大数据的出现也有一些时日,对于NoSQL和SQL的区别到底是什么,NoSQL自己又是什么,往往很多人还有一些困惑。这篇文章主要阐述一下这些基本概念,做个简单的介绍。 SQL是国际标准化了的数据库的查询语言,由IBM发明,被Oracle抄袭,之后广泛被各大厂商支持。其最著名的SELECT FROM WHERE GROUP BY基本上就是路人皆知了。SQL有很多的标准,从当前环境来看,最重要的应该是SQL1998,基本上现在任何一个新的startup要想写个database,SQ
举个例子: sku商品表 是不是得有id自增代表不用手动创建是吧 spu_id是不是的有。因为你这样商品是哪一个产品下的是吧。比如小米手机产品。商品是各种类型颜色。。。。的小米手机十八 商品标题是不是的有。因为介绍这个商品呀 images是不是应该一般的有。因为图片能勾起人人们的购买欲,. price是不是的有。不说比如要买这个手机多少钱的吗是吧 param是不是的有。各种颜色类型什么的呀 是否上架是否有效是不是也得有。 添加修改时间是不是也得有.
导读 mysql在5.7版本之后出了一个json类型字段,方便存储不规则字段,常用为表单的业务字段,原先mysql加个业务字段需要修改表结构。通过json字段则不需要。 例子 没有json类型 字段 解释 id 主键 name 姓名 age 年龄 address 地址 phone 电话 isDel 是否删除 运用json类型 字段 解释 id 主键 user_json 用户json {“name”:“翟”,“age”:“26”…} isDel 是否删除 如果用户增加删除一个字段,json更加灵活,不需要
大家好,我是一名狂热的数据库程序员,趁着 3.15 的良辰吉日,鼓起勇气站上了数据库吐槽大会舞台,以下故事纯属虚构,如有雷同,请对号入座。
如果是GBK编码,则一个中文汉字占2个字节,英文占1个字节 如果是UTF8编码,则一个中文汉字占3个字节,而英文字母占1字节。 比如定义某个字段数据类型为:varchar(32),表示这个可以存储 32 个字符,此时表示的是字符,所以跟中英文无关,也就是该字段可以存储 32 个中文,或者是 32 个英文,或者是 32 个中文和英文的混搭都行。但如果字符数超过 32 个的话就会报错。
本文是MySQL创始人Monty在5月30日"腾讯云CDB/CynosDB技术揭秘"系列直播中的分享实录。 ---- 大家好,我是MariaDB的 Michael Widenius,我们今天来简单的聊下MariaDB10.5新特性和即将要做的事情。10.5已经是RC了,应该是下周四GA,所以非常近了。 Monty全程分享视频 从我个人加到MariaDB的特性开始,这也是我现在依然写代码的地方,差不多我花了我至少一半的时间在做这里。实际上在COVID-19期间,我花了90%的时间在做这里,这还是很好的。
本次使用的是go mod进行包依赖管理,还不会使用的向上爬梯子,找go mod用法。
半结构化数据是一种灵活多变的数据形式,不受固定结构限制,无需事先定义固定的表结构,为数据存储和分析提供了强大的灵活性及便捷性。常见的半结构化数据包括 XML、JSON、日志文件等。半结构化数据被广泛应用于以下场景:
在我们日常开发过程中,有时候因为对索引列进行函数调用,导致索引失效。举个例子,比如我们要按月查询记录,而当我们 表中只存时间,如果我们使用如下语句,其中create_time为索引列
如果您现在苦于每天繁琐、重复的数据采集工作,可尝试套用该自动化方案,节省人力,降本增效!
LLM大语言模型火的一塌糊涂,很多人已经开始频繁的使用GPT等产品来为自己的工作和生活提效。但这一切还都是通用场景,你如何让LLM去服务你自己所在公司的业务领域呢?比如可不可以借助GPT来提高自己公司产品的推荐效率呢?可不可以借助GPT来更好地服务员工日常的问题咨询呢?可不可以借助GPT来搭建公司自己的知识库呢?可不可以借助GPT来改善公司的客户服务体验呢?答案是一切兼有可能。
这个问题我们可以从两个角度去解答。一个是100G的数据量用MySQL和MongoDB在存读取上有什么区别,另一个是数据本身的结构和你要进行的应用来考虑使用哪种数据库比较方便。
group查询就是分组查询,为什么要分组查询?因为我们想按某个维度进行统计。下面来看个图:
随着闲鱼业务的发展,用户规模达到数亿级,用户维度的数据指标,达到上百个之多。如何从亿级别的数据中,快速筛选出符合期望的用户人群,进行精细化人群运营,是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法,从亿级别数据中,任意组合查询条件,筛选需要的数据,做到毫秒级返回。
商品页面展示的数据很多,主要是商品的基本信息,比如名称颜色,商品介绍页,还有图片和视频展示,最要命的是不同类的商品的参数不同,比如电脑有内存,显卡,CPU等参数,衣服有尺码,男女等参数,口红有色号等参数
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最近在公司做了几张报表,还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了(当时在广州休假了1个月多,在实习期间也没咋写过SQL),回到公司的第一个需求就是做报表。
引言:设计数据存储方案时,Feed流、IM消息、订单等一些典型业务场景的,都有比较多的技术文章和教学课程;在线Excel场景下的文章却很匮乏,所以把自己近期对在线Excel存储选型的一些思考写下来,和大家一起交流。
很多业务场景固定、不那么偏向"业务"的系统如果遇到靠谱的工程师最终会走向配置化。达到配置化的先决条件是 系统内部有个”引擎“模块,引擎读取配置信息把业务流程生成出执行计划,这个执行计划根据业务形态可以是 DAG、链表、树 或是其他。有了这套系统,日常开发就变成写配置+丰富系统能力了。
最近在公司做了几张报表,还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了,回到公司的第一个需求就是做报表。
MySQL5.7的发行声明中,官方称之为里程碑式的版本,除了运行速度大幅度提升之外,还添加了之前版本没有的功能,如本文所述的原生JSON数据类型功能。 在此版本之前,MySQL所有的JSON数据类型,全部是使用text等文本类型来实现的,数据的处理只能在应用代码级来实现,十分不方便。
此时数据库时区、容器时区、springboot时区都是CST,输出的时间还是可能差8小时,这因为Date进行json的时候还存一个时区,而springboot默认json工具是jackson,采用的是UTC时区。需要一下配置。注意:如果项目WebMvcConfig采用的是继承WebMvcConfigurationSupport,而不是实现WebMvcConfigurer接口的话,下面的配置会不生效。
If you can change your mind, you can change your life.
知识库服务依赖该数据库,Embedding 形式个性化训练 ChatGPT,必不可少的就是向量数据库 因为 qdrant 向量数据库只支持 Docker 部署,所以需要先安装好 Docker 服务。
上一篇说了实时数仓并写了一个简单的例子,这些主要来说离线数仓,数据到达kafka后,走了实时和离线两条路,离线条路线的主要流程是采集kafka的数据HDFS中,然后使用Hive进行数仓的建设,因为我们数据来源可能是第三方API,IOT还有其他一些渠道,还有直接从数据库同步过来,那么数据库的数据我们离线这边可能直接使用DataX这种工具同步到HDFS了,就不经过Kafka了,而其他的数据才经过kafka,然后再使用采集程序将数据采集到HDFS。
「 第一部分 概述 」 数据库中存在两种典型的业务访问场景,一种以在线事务处理为主,称为OLTP(On-Line Transaction Processing);另一种以在线分析处理为主,称为OLAP(On-Line Analytical Processing)。下面具体介绍他们的区别。 1.1 OLTP OLTP业务的主要特点是有较多的增删改查操作,并且在大部分业务中,写相对于读的比例还很高。并发的事务数较多,而且事务的响应时间要求比较高。此外,每个增删改语句通常只操作少数几行数据;每个查询语句通常也只
在开发IM时有些有用的头像用了emoji表情或者聊天的时候用了emoji表情,然而mysql数据库用的编码是utf8_general_ci,就是utf-8编码,结果也就报错误了。emoji表情存不了在数据库。
Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
1.性能优越:快速!在适量级的内存的 MongoDB 的性能是非常迅速的,它将热数据存储在物理内存中,使得热数据的读写变得十分快,
根据以往经验应该是字段长度不够,才会触发这样的报错,于是排查了数据库中表的字段长度
意义:浏览器运行lua文件,实现多级缓存 多级缓存:Nginx-Redis-Mysql
因为原来的golang的notes只有三行。 为了文章质量添加一些项目经历~过两天更新到km上 CSP并发模型 channel是第一类对象 goroutine是并发执行的实体 golang可能是世界上最好的语言? 学习成本较低,较C++编译快,较python、java执行效率快 golang-C编程加速,类似于Cython 我在picu项目实现中重写了奎爷临时存储,全异步实现,横向扩容爽 坑: 用的人不够多,SDK少,go-opencv库鸡肋 框架选择 golang 不建议使用框架,
Redis是一个key-value的Nosql数据库,先存到内存中,会根据一定的策略持久化到磁盘,即使断电也不会丢失数据,支持的数据类型比较多。主要用来做缓存数据库的数据和web集群时当做中央缓存存放seesion。
排序规则(Collation)是比较和排序字符串的一种规则,每个字符集都会有默认的排序规则,可以使用命令 SHOW CHARSET 来查看:
在MYSQL 5.6及以下没有 JSON 这个字段类型的时候,我们还只能用字符串存储数组,对象,这些结构数据;甚至有直接将序列化的对象存库的,都是无奈之举。
整数类型一共有 5 种,包括 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT(INTEGER)和 BIGINT。 主要存贮的是数字类型数据,常用 INT 类型存储 它们的区别如下表所示:
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