Hibernate有如下主键： ---- Native： Native主键生成方式会根据不同的底层数据库自动选择Identity、Sequence、Hilo主键生成方式。特点是根据不同的底层数据库采用不同的主键生成方式。由于Hibernate会根据底层数据库采用不同的映射方式，因此，便于程序移植，项目中如果用到多个数据库时，可以使用这种方式。 ---- Assigned： Assigned方式由程序生成主键值，并且要在save()之前指定，否则会抛出异常。特点是主键的生成值完全由用户决定，与底层数据库无关。
Python提供了一个标准数据库API，称为DB-API，用于处理基于SQL的数据库。
Mysql 作为互联网中非常热门的数据库，其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要，尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计，决定了 Mysql 整体的数据检索性能。
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安全控制一直是治理的重要环节，数据加密属于安全控制的范畴。无论对互联网公司还是传统行业来说，数据安全一直是极为重视和敏感的话题。数据加密是指对某些敏感信息通过加密规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息按照相关部门规定，都需要进行数据加密。
视图是存放数据的一个接口，也可以说是虚拟的表。这些数据可以是从一个或几个基本表（或视图）的数据。也可以是用户自已定义的数据。其实视图里面不存放数据的，数据还是放在基本表里面，基本表里面的数据发生变动时，视图里面的数据随之变动。
strategy表示此注解使用的策略，可以使用GenerationType.IDENTITY、GenerationType.SEQUENCE、GenerationType.TABLE、GenerationType.AUTO。
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
近期，博主公司应安全审计要求，需要对数据库中的用户关键信息做加密处理，这样，即使生产数据被脱裤，也不会泄露用户的敏感信息，在做了初步的需求归纳和功能分析后，我们制定了简单的开发方案，将需要加解密的字段的元数据信息通过配置或注解的方式标记出来，尝试使用hibernate的filter和Interceptor针对用户sql做拦截，做到透明化加解密。但是这个方案很快被否决了，查询结果集没法通过这种方式达到目的。然后将方向转向了代理JDBC驱动的方式。在摸索JDBC代理方案过程中发现，业界已经有了非常成熟的针对数据库字段透明化加解密的方案，而且和我们场景以及方案非常相符，整体方案如下：
提到“索引”这个概念，读者大致都能说出“提升查询速度”，但若是更进一步的问“如何实现提升查询速度？底层原理是什么？”，读者也许就止步于此了。那么本篇文章就带领读者探寻一下索引是如何做到快速查询的。
存储过程是指在数据库系统中，一组为了完成特定功能的SQL语句集，存储在数据库中，经过第一次编译后以后再调用任意次都不需要重新编译了。说白了就是一堆SQL语句的合并，中间加了点逻辑控制，俗称为数据库中的函数。在一些金融等大型企业中，基本都是由内部人员编写好存储过程，然后由外部程序员调用存储过程，因为内部数据逻辑处理方式涉及商业机密等等。
写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一
作者：junshili 一步一步推导出 Mysql 索引的底层数据结构。 Mysql 作为互联网中非常热门的数据库，其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要，尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计，决定了 Mysql 整体的数据检索性能。 我们知道，索引的作用是做数据的快速检索，而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择，实现各种数据快速检索。在数据库中，高效的查找算法是非常重要的，因为数据库中存储了大量数据，一个高效的索引能节省巨大的时间。比如下面这个数据表，如果 Mys
Apache ShardingSphere 是一款分布式的数据库生态系统， 可以将任意数据库转换为分布式数据库，并通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对原有数据库进行增强。
6、为什么RocketMQ没有选择ZooKeeper，而是自己实现了一个NameServer集群？
针对数据库和NoSQL存储数据，一种理想的方式是使用统一的数据访问模型进行数据操作，通过对象关系映射模式，屏蔽底层数据存储层的差异和细节，提高开发人员的生产效率。Spring Data正是为这个目标而存在的。
前面两篇从前端入门的视角去学习认识了Nodejs，接下来将真正从实战角度来看看Nodejs能做什么，如何从零到一的去完成你的全栈项目。
JDBC全称为：Java DataBase Connectivity（java数据库连接）。
以阿里巴巴OneData建设为例：一般分为操作数据层（ODS：Operational Data Store）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）。其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）。
互联网已经高速发展了很多年，各大企业都根据自己的业务搭建了自己的门户网站，拥有自己的服务器，以及自己的用户。用户在对企业的服务进行交互访问时，用户给企业反馈的信息去哪里了？比如说我们最常见的注册信息，企业给到我们的资源从哪里来的？比如说最常见的商品列表。其实这些数据都存放在企业级的数据库当中，离开了数据库，在优秀的架构设计，在优秀的代码都是没有灵魂的。目前企业主流的数据一般分为关系型数据库和非关系型数据库，常见的关系型数据库：mysql,oracle,sqlserver等，常见的非关系型数据库：redis,hbase,mongodb等。数据库的存在，其主要作用是满足在用户和企业服务交互时，满足低时延的增删改查操作。
最近压测了POLARDB FOR MYSQL ，得到了一些压力测试的结果，POLARDB 作为目前云原生数据库的 NO.1 （国内），的确是值得学习，一些数据库的设计理念，以及设计的路径，同时针对应用程序如果使用POLARDB ，如何进行设计，规避POLARDB 在设计上的一些“软肋”。 根据公司的需要，写了一个PPT，这里做一个简单的展示，希望有同行者，或者对POLARDB 使用的，或敢兴趣的同学，一起学习和讨论POLARDB。
可以看到这是一颗二叉排序树，时间复杂度是和二分查找差不多的。每次都可以舍掉一半的数据。
4). 数仓架构分层：一般分为操作数据层（ODS）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）,其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）
券商是一个古老的行业，发展至今已经历了三个时代：第一代券商为传统券商，在线下交易大厅进行买卖；第二代券商开始了电子化进程，从线下到线上进行了浅层服务的转移，改善了用户体验，提高了金融服务的效率；第三代券商更多强调“科技赋能”，在功能业务上更创新、更多样，且存在完整的互联网基因，业务依靠线上平台，拥有底层自研能力，如交易、风控等系统。
不同的数据库你需要下载不同的DB API模块,例如你需要访问Oracle数据库和Mysql数据,你需要下载Oracle和MySQL数据库模块。
随着全球经济下行压力增大，中美贸易摩擦愈演愈烈，美国一系列的经济制裁和技术封锁使得我们有种被扼住咽喉的感觉，数据库作为基础软件中的重要一环有着很深的技术含量，在这样的大背景下国产数据库厂商开始发力，这其中分布式数据库如雨后春笋般出现，良性的竞争环境使它们都得到了长足的发展，其中不乏优秀的产品，本文主要挑选目前几个相对成熟数据库进行架构特点介绍。
比如在两个表中，A（原有400）给B（原有200）转200块钱，包含两个过程：A转出200，B转进200，只有当两个过程全部完成才算真正的执行了一个完整的事务过程。
搜狗商业平台Java技术实践 Java自1995年问世以来，已历经20多年岁月。20年来，IT技术风起云涌，Java始终以其可移植性、跨平台性、生态系统完备性等特点成为最主流的开发语言之一。事实上，Java无处不在，已经渗入到大家的日常生活中，从你的每一次购物到每一笔支付，都有Java技术的身影，国内外的主流网站大部分都是由Java技术支撑。 搜狗商业平台负责搜狗广告业务，涵盖搜索、网盟、无线、品牌等业务线，面向几十万广告主和广告代理商，提供十亿级以上在线广告管理及相关支持，提供近百亿的在线报告。其中，基于
云豆贴心提醒，本文阅读时间6分钟，文末有秘密！ ORM介绍 ORM(Object-Relational Mapping) 架构，采用元数据来描述对象-关系映射细节。业务实体在内存中表现为对象，在数据库中表现为关系数据。内存中的对象之间存在关联和继承关系。我们平常使用的数据库都为关系型。所以ORM系统一般是以中间层的方式存在，用来关联对象和数据库数据的映射。 由于现在流行的关系型数据库有很多，假设代码在部署的使用的底层数据库使用的MySQL，并已经正常稳定运行，但是现在需要将MySQL换成oracle，
在数据库圈子，大家都知道2016年 Uber 干出来一件大事件，把 PostgreSQL 切换到了 MySQL，当时社区里一阵喧哗。这里想带着大家思考一下选择的背后。
MySQL 是一个开放源代码的关系数据库管理系统。原开发者为瑞典的 MySQL AB 公司，最早是在 2001 年 MySQL3.23 进入到管理员的视野并在之后获得广泛的应用。 2008 年 MySQL 公司被 Sun 公司收购并发布了首个收购之后的版本 MySQL5.1 ，该版本引入分区、基于行复制以及plugin API 。移除了原有的 BerkeyDB 引擎，同时， Oracle 收购 InnoDB Oy 发布了 InnoDB plugin，这后来发展成为著名的 InnoDB 引擎。 2010 年 Oracle 收购 Sun 公司，这也使得 MySQL 归入 Oracle 门下，之后 Oracle 发布了收购以后的首个版本 5.5 ，该版本主要改善集中在性能、扩展性、复制、分区以及对 windows 的支持。目前版本已发展到 5.7。
ORM，全称Object Relational Mapping，中文叫做对象关系映射，通过ORM我们可以通过类的方式去操作数据库，而不用再写原生的SQL语句
本文将介绍在业务持续发展环境中，复杂系统的改造过程以及实施的一些经验，希望能给面对同样问题的同学提供一些借鉴思路。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
区块链是一种分布式账本，它的本质也是一种数据库，但为什么绝大部分的区块链核心代码都没有提供遍历和过滤的查询功能呢？这里面涉及到一种什么样的设计理念？
金融行业该如何在线替换金融核心场景数据库？在 TUG 陆金所企业行活动中，来自陆金所的数据架构 DBA 团队经理万霁春老师分享了陆金所的去 O 之路，以下内容整理自当天活动分享实录。
在 web 初现峥嵘的那段时间 ，大部分网站都是使用的单机 MySQL 来存储用户数据，由于网站的用户与访问量不会太大，甚至大部分都使用额静态网页，与后端没有过多的交互，所以单机 MySQL 足矣
我们在越来越多的会议、媒体、文章、报道上看到一种说法：“未来的数据库是云数据库的时代，云数据库厂商终将取代传统数据库厂商”。首先我并不否认这种说法，但是云数据库是否真的推进了数据库技术的进步有待商榷。本文我想谈谈自己的一点看法。
全称：( Java DataBase Connectivity ) Java 数据库连接
MySQL是当今最通用的数据库软件之一，也是大部分人接触最多，时间最长的数据库软件之一。深入了解MySQL的架构和设计对于DBA，研发和运维都非常重要，能够帮助我们在日常工作中更好地理解和运用MySQL。
近日，国际顶级专业分析机构 451 Research 发表了一篇关于 TiDB 的报告《PingCAP eyes US market with database targeting operational and analytical workloads》，其中就提到 TiDB 是一款同时面对在线处理业务和数据分析业务的混合数据库，也就是现在流行的新理念 HTAP。
SQL优化中，有一条放之四海而皆准的既定方针，那就是：永远以小数据驱动大数据。其本质其实就是以小的数据样本作为驱动查询能够优化查询效率，在SQL中，涉及到不同表数据的连接、转移、或者合并，这些操作必须得有个数据集作为“带头”大哥，即驱动数据，而这个驱动数据最好是数据量最小的那一个。
python3.x使用的是pymysql模块，所以需要在project/__init.py文件中添加如上代码
随着项目越来越大，采用写原生SQL的方式在代码中会出现大量的SQL语句，那么问题就出现了：
既然索引优点这么多，那给所有列加上索引不就完事了，no no no，加索引是有代价的。
作者简介 荣华，携程高级研发经理，专注于后端技术项目研发管理。 军威，携程软件技术专家，负责分布式缓存系统开发 & 存储架构迁移项目。 金永，携程资深软件工程师，专注于实时计算，数据分析工程。 俊强，携程高级后端开发工程师，拥有丰富SQLServer使用经验。 前言 携程酒店订单系统的存储设计从1999年收录第一单以来，已经完成了从单一SQLServer数据库到多IDC容灾、完成分库分表等多个阶段，在见证了大量业务奇迹的同时，也开始逐渐暴露出老骥伏枥的心有余而力不足之态。基于更高稳定性与高效成本控制而设计
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