在进行数据去重的时候，可能用一个域来保证数据的唯一性，这个时候可以考虑建立复合索引来实现。
海量数据时，需要注意日志的增长，索引碎片的增加和数据库的恢复模式，特别是利用大容量日志操作，来减少日志的增长和提高数据插入的速度。对于大数据去重，通过一些小小的改进，比如创建索引，设置忽略重复值选项等，能够提高去重的效率。
导读：工作中经常遇到大量的数据需要整合、去重、按照特定格式导出等情况。如果用 Excel 操作，不仅费时费力，还不准确，有么有更高效的解决方案呢？
应用场景：工作中经常遇到大量的数据需要整合、去重、按照特定格式导出等情况。如果用 Excel 操作，不仅费时费力，还不准确，有么有更高效的解决方案呢？
尝试使用联合注入失败，并且限制了select|update|delete|drop|insert|where|\./i
以上MergeTree不能对相同主键的数据进行去重，ClickHouse提供了ReplacingMergeTree引擎，可以针对同分区内相同主键的数据进行去重，它能够在合并分区时删除重复的数据。值得注意的是，ReplacingMergeTree只是在一定程度上解决了数据重复问题，由于自动分区合并机制在后台定时执行，所以并不能完全保障数据不重复。ReplacingMergeTree 适用于在后台清除重复的数据以节省空间。
ClickHouse 作为 OLAP 数据库，做了大量的插入、查询性能优化，比如 MergeTree 引擎基于 LSM 树结构，优化了查询性能（特别是范围查询）。
==============================数据查询-单表=================================
项目中使用的技术五花八门，接触了很多新技术，之前也没用过mongo，今天恶补一下基础的知识，开始吧。
前段时间用tableau做了可视化大屏，大家有的说说没学过tableau，有的说不会做，但就是觉得很炫。
在日常的业务开发中，偶尔会遇到需要将 List 集合中的重复数据去除掉的场景。这个时候可能有同学会问：为什么不直接使用 Set 或者 LinkedHashSet 呢？这样不就没有重复数据的问题了嘛？
最近某篇关于mysql 由于部分网络问题，造成的性能急速下降的文字（英文）挺火的，看了看实验并不是太难，这里就按照那篇文字来做一下，顺便验证一下此篇文字的真实性和普遍性。
主要用于数据初始化导入。Bulk Insert不会进行数据去重，需要用户在数据插入前进行数据去重
参考文章-https://www.cnblogs.com/melonjiang/p/6536876.html
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
但是需要根据某几个字段进行去重，如果这几个字段一样，那么就只是选择一个，在代码里面只是选择一个，然后进行插入的时候，如果这几个字段和数据库一样，那么就做更新操作
提到爬虫框架，这里不得不提 Scrapy，它是一款非常强大的分布式异步爬虫框架，更加适用于企业级的爬虫！
** 1.无ORDER BY排序的写法。(效率最高) (经过测试，此方法成本最低，只嵌套一层，速度最快！即使查询的数据量再大，也几乎不受影响，速度依然！) SELECT *
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
在数据处理和分析的过程中，数据去重是数据处理和分析的关键步骤之一。重复的数据会导致分析结果的偏差，影响决策的准确性。通过数据去重，我们可以确保分析所使用的数据集是干净、准确的，从而提高分析结果的可靠性，Python提供了多种方法和技巧来实现数据去重和数据处理，使得这些任务变得简单、高效。
随着大数据时代的到来，数据急速增长，导致关系型数据库（SQL）越来越不够用。高性能、可扩展的数据库变得越来越重要起来，在这样的场景下，非关系型数据库（NoSQL）应运而生，这里的“NoSQL”不是“NoSQL（不是SQL）”，而是“Not only SQL（不仅是SQL）”的简称。2009年，分布式文档型数据库MongoDB引发了一场去SQL的浪潮。
当然，是没有必要退出的，因为在其他数据库的时候，还是可以使用show databases;命令查看所有数据库，并使用use 数据库名;直接进入其他数据库
**抓取58job, 赶集job以及智联招聘，并使用数据分析生成echarts图**
在分析查询性能时，考虑EXPLAIN关键字同样很管用。EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面，用于描述MySQL如何执行查询操作、以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数。explain 可以帮助我们分析 select 语句,让我们知道查询效率低下的原因,从而改进我们查询,让查询优化器能够更好的工作，可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
Clickhouse 是一个高性能且开源的数据库管理系统，主要用于在线分析处理 (OLAP) 业务。它采用列式存储结构，可使用 SQL 语句实时生成数据分析报告，另外它还支持索引，分布式查询以及近似计算等特性，凭借其优异的表现，ClickHouse 在各大互联网公司均有广泛地应用。
🍒在我们服务器安装完 MySQL 服务之后，经常会看到两种概念，分别是 mysql 和 mysqld ，二者有什么区别呢？
MySQL最常见的集群架构，是一主多从，主从同步，读写分离的架构。通过这种方式，能够扩充数据库的读性能，保证读库的高可用，但此时写库仍然是单点。
在Python 2中，连接MySQL的库大多是使用MySQLdb，但是此库的官方并不支持Python 3，所以这里推荐使用的库是PyMySQL。 本节中，我们就来讲解使用PyMySQL操作MySQL数据库的方法。 1. 准备工作 在开始之前，请确保已经安装好了MySQL数据库并保证它能正常运行，而且需要安装好PyMySQL库。 2. 连接数据库 这里，首先尝试连接一下数据库。假设当前的MySQL运行在本地，用户名为root，密码为123456，运行端口为3306。这里利用PyMySQL先连接MySQL
一、双主保证高可用 MySQL数据库集群常使用一主多从，主从同步，读写分离的方式来扩充数据库的读性能，保证读库的高可用，但此时写库仍然是单点。 在一个MySQL数据库集群中可以设置两个主库，并设置双向
关系型数据库是基于关系模型的数据库，而关系模型是通过二维表来保存的，所以它的存储方式就是行列组成的表，每一列是一个字段，每一行是一条记录。表可以看作某个实体的集合，而实体之间存在联系，这就需要表与表之间的关联关系来体现，如主键外键的关联关系。多个表组成一个数据库，也就是关系型数据库。
今天我们一起来讨论一下关于C#数据去重的的5种方式，每种方法都有其特点和适用场景，我们根据具体需求选择最合适的方式。当然欢迎你在评论区留下你觉得更好的C#数据去重的方式。
Oracle下select语句每个结果集中都有一个伪字段（伪列）rownum存在。 rownum用来标识每条记录的行号，行号从1开始，每次递增1。 rownum是虚拟的顺序值，前提是先排序
1. 之前我们所学的都是DDL语句，接下来所学的才是真正的DML语句。 插入数据的sql语句就是insert into table_name (column1, column2, ……) values (data1, data2, ……)，values左边的括号不加时，默认代表对表的所有列进行插入，不忽略任何一列，加上括号时，可以自己指定某些列进行插入，但值得注意的是如果某些列没有default约束，你还将其忽略进行数据插入的话，则插入数据的操作一定会失败。values右边的括号个数表示向表中插入几行的数据，括号中用逗号分隔开来的数据分别一 一对应表中的列字段。
哈希表是一种基于数组的数据结构，它通过哈希函数将键值对映射到数组的某个位置。当发生哈希冲突（即不同的键映射到同一个位置）时，可以使用链地址法或开放地址法来解决。
前段时间我踩过一个坑：在mysql8的一张innodb引擎的表中，加了唯一索引，但最后发现数据竟然还是重复了。
在毕业设计中，用Java写下了第一个爬虫。2019年工作之后，从Python的requests原生爬虫库，学到分布式爬虫框架Scrapy，写了60个左右爬虫。然后写了十几篇有关于爬虫的文章。但大多都是围绕着程序设计、功能模块的角度写的，今天就从数据的角度出发，来看看爬虫程序是如何开发的。
幂等性就是同一个操作执行多次，产生的效果一样。如http的get请求，数据库的select请求就是幂等的
如下文档_id:1、_id:2、_id:3 是一模一样的数据；_id: 4 是独立数据。
mongodb操作 1 import pymongo 2 3 #连接数据库实例(连接数据库)---》获取相应数据库---》获取相应collection集合(表) 4 client = pymongo.MongoClient(host='localhost',port=27017) 5 6 db = client.test #也可用字典形式操作，如下 7 # db = client["test"] 8 9 collection = db.students #也可用字典
MySQL数据库是基于关系模型的数据库，而关系模型是通过二维表来保存的，所以它的储存方式就是行列组成的表，每一列是一个字段，每一行是一条记录。今天我们主要介绍Python3下使用PyMySQL操作MySQL数据库的方法。
基本上来说传统关系型数据库(以 MySQL 为例)的 SQL 语句，ClickHouse 基本都支持， 这里不会从头讲解 SQL 语法只介绍 ClickHouse 与标准 SQL(MySQL)不一致的地方。
项目场景是给做用户年报，项目属于活动类型，需要维持1个月左右，需要统计用户操作的一些数据，主要是统计方面的，当时注册用户大概280w左右，书单、评论、打赏还可以，之前的数据做过分表，只有阅读记录log大概将近1亿条，是个大难点。
ClickHouse 是一款 ROLAP 列式数据库，在海量数据分析场景中，能够帮助我们快速得到想要的"分析性"数据。本文主要从个人视角讲解 ClickHouse 一次数据查询的整体流程，更多的是自己的一些理解和思考，如有不对，欢迎指出和交流。
数据库常用语句 目录 1、下列语句中的各种括号说明 2、启动/关闭mysql服务器 3、登入/退出数据库 4、创建数据库 5、查看数据库 6、修改数据库 7、删除数据库 8、选择数据库 9、MySQL注释 10、MySQL系统帮助 11、字段约束 12、新建表 13、查看表 14、修改表 15、删除表 16、插入数据 17、mysql乱码解决 18、更新/修改数据 19、删除数据 20、查询数据 21、多表查询 1、下列语句中的各种括号说明 尖括号<>代表参数，不
查看mysql中的所有库：show databases； 创建库：create database 库名称；—-》create database if not exists 库名称；如果不存在该库，则创建 删除库：drop database 库名称； 选择使用数据库：use 库名称； 显示当前使用的数据库：select database（）；
hello,大家好，很抱歉昨天没有发推文，因为昨天在学习自媒体运营的知识，耽搁了，不过今天给大家补上了
AI 视觉产品在我们腾讯云-人工智能的产品目录下，包括人脸识别、人脸特效、人脸核身、图像识别、文字识别等。 流计算 Oceanus 在腾讯云-大数据的产品目录下，是基于 Apache Flink 构建的企业级实时大数据分析平台。 AI 视觉产品是按调用量计费，毕竟涉及到钱，用户对计量数据准确是非常敏感的； 另外调用量本身也比较大，如何保证数据的准确一致也是一个比较大的挑战。 数据不准： 主要包括数据丢失和数据重复（当然可能有其他问题比如上报的数据本身错误等，暂不属于本次讨论范围）。 数据丢失： 相当于调用量少算，会影响我们的收入。一方面我们通常重试、持久化等方式尽量减少数据的丢失，目标当然是完全不丢，但很难做到100%不丢。另一方面很少量的数据丢失对于实际收入影响很小，对用户基本没有影响。 数据重复： 相当于调用量多算就会多收用户钱，用户一旦发现肯定会投诉过来。所以是必须要去解决的，但是数据量很大，要做到精确去重比较难。
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