Tapdata Cloud 是国内首家异构数据实时同步云平台，目前支持 Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、MariaDB、Aliyun MariaDB、Aliyun MongoDB、Aliyun RDS for SQLServer、Aliyun RDS for PG、Aliyun RDS for MySQL、TencentDB for MySQL、TencentDB for MariaDB、TencentDB for PG、TencentDB for SQLServer、TencentDB MongoDB、Vika、Apache Doris、PolarDB MySQL、轻流、PolarDB PostgreSQL、Amazon RDS for MySQL 之间的数据同步，并对用户永久免费。
ORM会将我们模型类文件中的指令翻译成SQL语句,去操作数据库,而且我们不需要关心数据库是哪一种数据库.
今天在说Mysql查询优化之前，我先说一个常见的面试题，并带着问题深入探讨研究。这样会让大家有更深入的理解。
我们在业务开发的时候，经常会遇到table列表的需求，这也是最基本的需求之一。大多数都是根据输入条件查询对应数据，然后对数据进行分页显示。数据量小的时候基本没啥问题，但是如果数据量在千万级别以上，这个时候limit就非常慢了。
MySQL不仅是一个强大的关系数据库管理系统，而且提供了一系列工具和接口，使开发人员能够轻松地在各种应用程序中使用MySQL。
一、日志采集系统 记录用户行为（搜索、悬停、点击事件、按钮、输入，请求异常采集等） PC端、App端（Ios，安卓），前端收集埋点数据
或许你还能想到 Redis、Zookeeper，甚至是 Elasticsearch ……
接触过很多使用MySQL的人，当询问他们使用哪种图形化工具对MySQL数据库执行操作管理时，得到的答案五花八门，却很少有人使用MySQL官方的图形化工具MySQL Workbench。在这篇文章里，将为大家介绍一下这款官方的图形化工具的功能和特点，希望能够让更多的人了解它，使用它。
1. 问题 ---- 红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它可以在O(logn)时间内执行查找、插入和删除。在c++ STL，linux内核中都有使用。 红黑树本身是有序的，现在问题是对于指定的元素，如何能快速查到它在整个元素集的排名，或者根据排名快速查询对应的元素？ 2. 思路 ---- 排名分顺序和逆序，这里只讨论顺序的情况。顺序的话排名就是求比当前元素小的元素的个数，根据红黑树的性质，左子树的节点都比根节点小，右子树的节点都比根节点大，求排名就等价于求节点左子树元素的个数。 根据树的递归性质，我们只需要在
对索引字段进行函数操作、隐式类型转换或字符编码转换都可能导致MySQL优化器放弃使用索引，从而影响查询性能。定期使用EXPLAIN命令分析SQL语句的执行计划，是提升数据库性能的有效方法。
根据企业的需求，业务数据存储在 MySQL 中，选择 Sqoop 作为 ETL 工具，HDFS 临时保存 Sqoop 抽取的数据。数据仓库部分选择主流的 Hive，并使用 Tez 进行优化；其中 ADS 层的数据会导出到 MySQL 中，便于前端业务进行快速调用。使用 Presto 作为快速查询的工具，Azkaban 作为调度工具。
提升SELECT 的最好方式是使用索引。索引条目作为表数据行的指针，使得查询能够很快的定位到所要查找的数据。所有的MySQL数据类型都可以创建索引。
索引是表的目录，在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置，以此快速定位查询数据。对于索引，会保存在额外的文件中。
我随手在网上搜了下， 基本全部都是这个结论，似乎这个结论大家都耳濡目染了，应该大多数人都觉得这个结论是正确的吧。
ES是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮我们从海量的数据中快速找到我们需要的内容。
有赞使用storm已经有将近3年时间，稳定支撑着实时统计、数据同步、对账、监控、风控等业务。订单实时统计是其中一个典型的业务，对数据准确性、性能等方面都有较高要求，也是上线时间最久的一个实时计算应用。通过订单实时统计，描述使用storm时，遇到的准确性、性能、可靠性等方面的问题。 订单实时统计的演进 第一版：流程走通 在使用storm之前，显示实时统计数据一般有两种方案： 在数据库里执行count、sum等聚合查询，是简单快速的实现方案，但容易出现慢查询。 在业务代码里对统计指标做累加，可以满足指标的快速查
疫情的控制在于及时发现感染者及与感染者有接触潜伏者。同时病毒的潜伏期在14天。因此，当发现确诊感染者后能否快速精准发现与其有接触的人群是控制疫情发展的有效手段之一。
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。
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。
爱奇艺目前使用到的大数据相关技术有Druid、Impala、Kudu、Kylin、Presto、ElasticSearch等，并且随着各技术框架的版本升级而升级。比如：
今天推荐三份知识点的速查表，分别是机器学习、深度学习和 Python 三方面的知识点速查表。其中前两份都是来自斯坦福大学的课程，分别是 CS229 机器学习 和 CS230 深度学习课程。
上一篇文章《一条SQL语句在MySQL中是如何执行的》我们聊到了sql语句内部的执行，包括InnoDB引擎是如何支持事务的，如何做到可以备份恢复的，那么今天我们来聊一聊MySql索引的那些事，在这篇文章中，我会主要聊聊InnoDB下索引的数据结构，索引如何起作用的，如何更好的利用索引提高效率。
事实上远不止这么简单，比如嵌套文档的情况等。相信你看了我这篇文章之后你会感叹原来统计文档有这么多讲究啊。
用「腾讯体育+」，你能第一时间获取体育赛事的直播时间，以及赛前、赛中和赛后新闻资讯。
为了快速查询数据，MySql 在查询算法上进行了许多优化。但是就如二叉树查找算法只能应用于二叉树数据结构一样，需要有满足这种查找算法的数据结构，而数据本身的结构可能并不能满足查找算法所需要的数据结构，所以 MySql 在数据之外维护了一个能应用于高效的查找算法的数据结构，这种数据结构，就是索引。 接下来将介绍使用最多的索引类型 ——B-Tree 索引
今天我们来聊一聊MySql索引的那些事，在这篇文章中，我会主要聊聊InnoDB下索引的数据结构，索引如何起作用的，如何更好的利用索引提高效率。
但在Hive中使用全局排序时，需要注意，Hive会将所有数据交给一个Reduce任务计算，实现查询结果的全局排序。所以如果数据量很大，只有一个Reduce会耗费大量时间。
前面几章说了 腾讯云大数据技术介绍，分别介绍了：大数据的存储，大数据的使用，和 实时并发数据处理。这是一套完整的体系，需要综合的来运用才能体现出商业化的最大价值。
最近一直在做项目，感觉没什么分享的所以一直没写。 今天不上班，就把最近做的一个demo做个简单的总结。
前面我们说了innoDB有很多页类型，主要介绍了index索引页，包含七个主要部分。File header里有效验和和file_page_prev和file_page_next吧所有的页联系起来，组成双向链表。Page header里有当前页的槽点和记录数，还有next record来吧每个数据连接起来，组成单链表。查询的时候有page directory。File trailer里的效验和能检验数据是否完成。如果上面说的这些你都不明白，建议吧前面的文章再看一看，接下来的知识不适合你。什么？前面内容太多，太生涩看不懂？好的，等我！
万能单据查询就是这样一个工具，它提供按商品、往来单位、仓库经手人、部门、账户、单据编号、单据类型、摘要、附加说明、备注、优惠情况、商品单价、商品折扣等的多种条件查询方式。
日志服务最近在原有 30+ 种数据采集渠道 基础上，新增 MySQL Binlog、MySQL select 等数据库方案，仍然主打快捷、实时、稳定、所见即所得的特点。
Grafana是一个开源的数据可视化平台，支持接入很多主流的数据库 如Mysql、Redis、ElasticSearch、Oracle等。可以快速查询和可视化相关数据库的信息！也可以告警相关服务！
玩过魔兽世界，暗黑破坏神，Dota，炉石传说，Dota自走棋的朋友，对这个词一定不陌生。
change和modify都可以修改表的定义，但是change后面需要写两次列名，但是change的优点在于修改列名称，modify则不能。
我们发现没有展示任何的数据。但我们之前已经把数据导入到Elasticsearch中了。
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
事务，是指一个操作序列，这些操作要么都执行，或者都不执行，而且这一序列是无法分隔的独立操作单位。也就是符合原子性（Atomicity）、 一致性（Consistency）、 隔离性（Isolation）和持久性（Durability）的一组操作。
我们可以遍历每个数 ，假设它是某个连续序列的开头，那么首先要满足 不在数组中，然后从 开始逐渐增大，看最大多少还在数组里。
在0和1的计算机世界里，开发者和程序员们为了提升系统运行速度、最大化释放服务器性能，也要面对各种各样的挑战，不断提出方案，展开实践，以突破瓶颈、解决难题。
作者 | Claudio Masolo 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 Uber Freight 是 Uber 的一个平台，致力于为托运人和承运人提供连接服务。为托运人提供可靠的服务对 Uber Freight 来说至关重要，这也就是为什么他们要开发承运人记分卡（Carrier Scorecard），其中包含了准时取货 / 送货、跟踪自动化和晚点取消等指标。关键在于他们要在 Carrier App 上近乎实时地显示这些信息，而且提供这种服务的架构必须足够快，快到可以满足这些指标需求。 这个架构
Elasticsearch通过使用JSON来作为沟通的数据格式，这对于开发者来说很友好，因为很多程序都支持JSON格式。比如js就不说了，Java也有fastjson，ruby什么的都自带json。 Elasticsearch中信息很多，如果单凭肉眼来寻找复杂数据之间的关系，是很困难的。因此cat命令应运而生，它帮助开发者快速查询Elasticsearch的相关信息。 _cat命令 通过使用_cat可以查看支持的命令： $ curl localhost:9200/_cat =^.^= /_cat/al
快速查询IP信息，支持国内和国外IP信息查询，支持查询经纬度，地理位置最高支持到城市。
任何企业在经营和发展的过程中，都会出现或多或少的各种困扰与发展难题。如物资库存管理，销售管理等，认真分析产生的困扰，积极需求解决困扰的方案，才是企业发展壮大的最大保障。 一般中小型企业来说，虽说“家家都有本难念的经”，但就常见的企业困扰来说，还是具有不少的共性。 从一定程度上理解，困扰的根源围绕的都是信息问题，如信息缺少、信息混乱、信息管理困难、信息缺乏统计分析等。 在仓管云为客户服务的过程中，我们发现以下几点普遍存在的因素： 库存流水账明细不清 出库、入库、剩余库存等库存进出流水帐，是管理仓库的必
由于我们在开发的过程中难免会遇到数据库选型的问题，那么数据库的选型那我们必须通过结合我们的业务场景还有他们的设计初衷，及各自在各个方面的优势。现在我们就在业务开发中遇到了选择 mongoDB还时MYsql。之前没有怎么了解过mongoDB，那今天就开始我的mongoDB第一步。
包含 100 多种实用的工具，包含：程序在线运行、在线制作思维导图、在线网络爬虫、语音合成、PDF/PPT/Excel 文档转换加密工具、MarkDown 格式转换等
随着互联网的发展，数据的量级也是呈指数式的增长，从GB到TB到PB。传统的关系型数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。那么如何使用关系型数据库解决海量存储的问题呢？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
