CRUD:增查改删，即，create/read/update/delate 主要被用在描述软件系统中数据库或者持久层的基本操作功能
ClickHouse是一个开源的，面向列的MPP架构数据分析数据库（大规模并行处理），由俄罗斯Yandex为OLAP和大数据用例创建。
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。
clickhouse准备 本地表 create table student on cluster luopc_mpp_cluster ( id UInt8, name String, age UInt8, create_time Datetime ) engine =ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/student','{replica}') primary key (id) order by (id,a
全球地表水覆盖（Global Surface Water）是利用1984至2019年获取的landsat5、landsat7和landsat8的卫星影像，生成分辨率为30米的一套全球地表水覆盖的地图集。用户可以在全球尺度上按地区回溯某个时间上地表水分的变化情况。该数据集包含
MySQL OCP 认证，PostgresSQL PGCA 认证，擅长 MySQL、PostgreSQL、dble 等开源数据库相关产品的备份恢复、读写分离、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于月亮小屋(中国)有限公司。
This dataset contains maps of the location and temporal distribution of surface water from 1984 to 2020 and provides statistics on the extent and change of those water surfaces. For more information see the associated journal article: High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes (Nature, 2016) and the online Data Users Guide.
Flink和ClickHouse分别是实时计算和（近实时）OLAP领域的翘楚，也是近些年非常火爆的开源框架，很多大厂都在将两者结合使用来构建各种用途的实时平台，效果很好。关于两者的优点就不再赘述，本文来简单介绍笔者团队在点击流实时数仓方面的一点实践经验。
中国长序列地表冻融数据集——双指标算法(1978-2015)采用SMMR（1978-1987）、SSM/I（1987-2009）和SSMIS（2009-2015）逐日亮温数据，由双指标（TB,37v，SG）冻融判别算法生成。前言 – 人工智能教程 分类结果包含冻结地表、融化地表、沙漠及水体四种类型。数据覆盖范围为中国大陆主体部分，空间分辨率为25.067525 km，EASE-Grid投影方式，以ASCIIGRID格式存储。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
本文介绍基于无人机影像建模完成后的结果，利用ArcMap软件进行空间选址分析，从而实现空间三维模型应用的方法。
更新：基于GEE的Landsat地表温度反演可以看这篇博客[1]，自动批量操作，处理更快。
卫星遥感在测绘地表水的位置和范围方面发挥着重要作用。绘制地表水地图有多种方法，但深度学习方法并不常见，因为它们 "数据饥渴"，需要大量计算资源。不过，随着各种卫星传感器的出现和云计算的快速发展，遥感科学界正在采用现代深度学习方法。基于云计算的谷歌人工智能平台和谷歌地球引擎的新整合使用户能够大规模部署计算。在本文中，我们研究了两种自动数据标注方法：1. 联合研究中心（JRC）地表水地图；2. Edge-Otsu 动态阈值方法。我们部署了一个 U-Net 卷积神经网络来绘制哨兵-1 合成孔径雷达 (SAR) 数据中的地表水图，并使用不同的超参数调整组合测试了模型性能，以确定最佳学习率和损失函数。然后使用独立的验证数据集对性能进行评估。我们共测试了 12 个模型，发现使用 JRC 数据标签的模型性能更好，训练测试和验证工作的 F1 分数从 0.972 到 0.986 不等。此外，我们还使用了一个独立采样的高分辨率数据集来进一步评估模型性能。通过这一独立验证工作，我们发现利用 JRC 数据标签的模型产生了 0.9130.922 的 F1 分数。通过不同的输入数据、学习率和损失函数成分对模型进行配对比较，发现 JRC 调整二元交叉熵骰模型与其他 66 个模型组合在统计上有所不同，并显示出最高的相对评估指标，包括准确率、精确度得分、科恩卡帕系数和 F1 分数。这些结果与许多传统方法处于同一范围。我们注意到，谷歌人工智能平台与谷歌地球引擎的集成可以成为大规模部署深度学习算法的有力工具，自动数据标注可以成为开发深度学习模型的有效策略，但是独立数据验证仍然是模型评估的重要步骤。
Flink 和 ClickHouse 分别是实时计算和 OLAP 领域的翘楚，也是近些年非常火爆的开源框架，很多大厂都在将两者结合使用来构建各种用途的实时平台，效果很好。关于两者的优点就不再赘述，本文来简单介绍笔者团队在点击流实时数仓方面的一点实践经验。
在海量数据的场景下，单节点的 CH 可能不能满足我们的需求了，因此可以考虑使用 CH 集群，从而解决单节点存储和查询的瓶颈。
MySQL单条SQL是单线程的，只能跑满一个core，ClickHouse相反，有多少CPU，吃多少资源，所以飞快； ClickHouse不支持事务，不存在隔离级别。这里要额外说一下，有人觉得，你一个数据库都不支持事务，不支持ACID还玩个毛。ClickHouse的定位是分析性数据库，而不是严格的关系型数据库。又有人要问了，数据都不一致，统计个毛。举个例子，汽车的油表是100%准确么？为了获得一个100%准确的值，难道每次测量你都要停车检查么？统计数据的意义在于用大量的数据看规律，看趋势，而不是100%准确。 IO方面，MySQL是行存储，ClickHouse是列存储，后者在count()这类操作天然有优势，同时，在IO方面，MySQL需要大量随机IO，ClickHouse基本是顺序IO。 有人可能觉得上面的数据导入的时候，数据肯定缓存在内存里了，这个的确，但是ClickHouse基本上是顺序IO，用过就知道了，对IO基本没有太高要求，当然，磁盘越快，上层处理越快，但是99%的情况是，CPU先跑满了（数据库里太少见了，大多数都是IO不够用）。 二、创建库
在2022年，互联网行业对Java工程师的需求依然旺盛。为了帮助准备面试的Java工程师们更好地应对挑战，本文整理了一些最新的互联网Java工程师面试题目，结合详细的解析和应对技巧，为您的面试准备提供有力支持。
decimal 类型可以精确地表示非常大或非常精确的小数。大至 1028（正或负）以及有效位数多达 28 位的数字可以作为 decimal类型存储而不失其精确性。该类型对于必须避免舍入错误的应用程序（如记账）很有用。
车窗外，路两旁，整整齐齐的是身姿各异的树；会议室，小黑板，不经意间出现树状的结构图；揉了揉眼睛，终于看完一篇和树相关的算法，突然涌现起当年上数据结构课时相同的瞌睡感。迷迷糊糊间，一颗颗树出现在眼前，脑海中回响着一个问题：为什么到处都是树啊？
Emoji 在我们生活中真的是越来越常见了，几乎每次发消息的时候不带个 Emoji，总觉得少了点什么，似乎干巴巴的文字已经无法承载我们丰富的感情了。对于我们开发者来说，如何将 Emoji 存入 MySql 数据库或者取出来，就变成了一种必须掌握的技能了。
Flink 和 ClickHouse 分别是实时计算和（近实时）OLAP 领域的翘楚，也是近些年非常火爆的开源框架，很多大厂都在将两者结合使用来构建各种用途的实时平台、实时数仓，效果很好。关于两者的优点就不再赘述，本文来简单介绍笔者团队在点击流实时数仓方面的一点实践经验。
我国众多矿山已开采完毕，形成了巨大的采空区，尤其是井工矿的开采，尽管进行了回填，但是采空区地面在长时间的雨水和重力的作用下容易造成地面沉降，一旦沉降位移过大，就会给地上造成巨大的损失。河北稳控科技充分利用在自动化监测方面的技术积累，建立了一套科学完善的采空区监测预警平台，实现了采空区防治管理的科学化、信息化、标准化和可视化。为国家各级安全监督管理部门提供了一套可靠，实用、专业的采空区监测与预警系统解决方案。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。ClickHouse最初是一款名为Yandex.Metrica的产品，主要用于WEB流量分析。ClickHouse的全称是Click Stream,Data WareHouse，简称ClickHouse。
官网版本： https://dev.mysql.com/downloads/mysql/5.6.html#downloads
一张表，一旦分组 完成后，查询后只能得到组相关的信息。 组相关的信息：（统计信息） count,sum,max,min,avg 分组的标准) 在SQLServer中分组时：不能以text,ntext,image类型的字段作为分组依据 在selecte统计函数中的字段，不能和普通的字段放在一起；
赛题以计算机视觉为背景，要求选手使用给定的航拍图像训练模型并完成地表建筑物识别任务。为更好的引导大家入门，我们为本赛题定制了学习方案和学习任务，具体包括语义分割的模型和具体的应用案例。在具体任务中我们将讲解具体工具和使用和完成任务的过程。
简单地说，选择操作可在多个可选模式中匹配一个。例如想找出 the 出现过多少次，包括THE、The 和 the 等形式。为此就可以使用选择操作 (the|The|THE) ：
地表温度作为地球环境分析的重要指标，而遥感技术作为现代重要的观测手段，使得基于遥感图像的地表温度反演的研究越来越多。主要的地表温度反演方法有：大气校正法，单窗算法，单通道法等等。本文以2013年花溪区的遥感影像为基础，介绍用辐射传输方程法对地表温度进行反演。
AiCEF上一款功能强大的网络安全演习协同框架，该工具旨在利用在线资源中的情报，以及威胁团体的活动、武器库（如MITRE），创建相关和具备及时性的网络安全演习内容。
在学习SpringCloud的同时,也在深入学习MySq中,听着,看着<高性能MySQL本系列文章是本人学习过程的总结,水平有限,仅供参考,若有不对之处或有啥建议都可与我联系,感谢!
上述讲到，成功将一个文件里的内容使用SQL进行了一解析（快速入门Flink SQL —— 介绍及入门）本篇文章主要会跟大家分享如何连接kafka，MySQL，作为输入流和数出的操作,以及Table与DataStream进行互转。
导读：大家好，我是来自唯品会实时平台 OLAP 团队的王玉，主要负责唯品会这边 Presto、Kylin、ClickHouse、Kudu，这些在 OLAP 比较常用组件的开源修改、组件优化还有维护的工作，并且我们还负责一些为业务指导、设计 OLAP 方案支持的工作。
1、为什么要分表？ 数据库数据越来越大，随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢，而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响，出现了数据库性能瓶颈。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时，我们可以考虑分表或分区。
数据库数据越来越大，随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢，而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响，出现了数据库性能瓶颈。
分布式跨库查询时，可以尝试使用federated引擎，来创建远程表的映射，方便查询。 1.开启引擎 查询数据库是否支持 SHOW ENGINES; 有，说明支持，但是没有开启，开启一下： 配置文件添加
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
使用索引时，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by ，group by 涉及的列上建立索引。
这本书图文并茂，条理清晰，读起来会非常有意思，阅读体验非常舒畅，适合初学者。好好多看几遍，会有不一样的收获。Head First系列的书籍都很不错。
如果您使用 SELECT…WHERE x NOT IN（SELECT y FROM…）等“ NOT IN”编写SQL查询，必须了解当“ x”或“ y”为NULL时会发生什么？如果不是您想要的结果，我将在这里告诉您如何解决。
岩土工程安全监测是保障建筑物、地下工程和地质环境安全稳定运行的重要手段。传统上，监测手段主要依靠人工巡视以及基础设施安装的传感器，但是这些方法都存在着缺陷。人工巡视存在的问题是数据采集精度低、数据量小、数据更新周期长，而传感器安装需要费时费力且维护成本高昂。因此，近年来，振弦采集仪成为岩土工程安全监测的利器。
基于Vue+SpringBoot+MySQL的厦门旅游电子商务预订系统包含景点类型模块、景点档案模块、景点评分模块、景点收藏模块、酒店模块、美食模块，拥有用户网页端和管理后台端，包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，厦门旅游电子商务预订系统基于角色的访问控制，给景点管理员、游客使用，可将权限精确到按钮级别，您可以自定义角色并分配权限，系统适合设计精确的权限约束需求，项目编号S030。
爆炸图，其实是一个外来词汇，英文的名称是Exploded Views。在日常生活中，购买的各种各样的日常生活用品的使用说明书上都有装配示意图，它是图解说明各构件的。可以说这个具有立体感的分解说明图就是个最简单的爆炸图。具体点说是轴测装配示意图。同时国家标准也作了相应规定，要求工业产品的使用说明书中的产品结构优先采用立体图示。可以说爆炸图就是立体装配图。
位图和矢量图是两种不同的图像类型，它们在存储和处理图像时使用不同的方法。以下是它们之间的详细区别：
◆ 服务调用链技术 服务调用链技术是微服务架构中对服务进行监控的重要环节，它可以帮助我们清晰地了解当前系统的运行情况，同时帮助我们定位问题，解决分布式网络下服务交互追踪的问题。 ◆ APM与调用链技术 在单体应用架构拆分为微服务架构后，一个用户请求会跨网络依次调用不同的服务节点进行分布式交互处理，最后将结果汇总处理，再将结果返回给用户。那么在整个处理的链条中，如果有任何一个节点出现了延迟或者超时等问题，都有可能导致最终结果出现异常。在很多场景下，一个功能可能需要多个技术团队、多种技术栈、多个跨地域网络
在程序开发中，有时会被字符乱码的问题所困扰。对此，必须理解 MySQL 的字符集编码设置的原理：在MySQL中，默认使用的是lartin1，也就是ISO8859-1字符集编码。这是一种8位的编码，适用于所有西欧字符。而对于汉字等是不合适的。最好、最通用的编码格式是utf-8，UTF-8（8 位元 Universal Character Set／Unicode Transformation Format）是一种针对Unicode 的可变长度字节编码的Unicode字符集。它对英文使用8位（即一个字节），中文使用24位（三个字节）来编码。所以对于8位的西欧字符集来说，更能比较节省空间，而又能够有效地表示汉字等字符。MySQL服务器对字符集和校对规则有4个级别的默认设置：服务器级、数据库级、表级和连接级。
月球上水资源分布非常广泛。 最近，科学家发现月球上存在大量水，它们隐藏在月球地表下面。之后，位于美国科罗拉多州博尔德的空间科学研究所研究人员已经找到证据表明，月球上水资源的分布非常广泛，而且无论昼夜都会出现。 但是，他们也指出，月球上的水资源似乎主要是以羟基而非H2O形式存在的，可能不太容易获取。这一研究成果发表在《自然地球科学》杂志上。 这些发现使研究人员能更好地了解月球水资源的来源以及广泛分布的原因。这一信息可能成为未来发射月球卫星太空任务的重要资产。 另外，越来越多的机构和公司在探索重返月球和建立月球
在当今数字化时代，伴随着朴朴业务的快速增长，朴朴全面拥抱微服务、云原生和容器技术，同时，在云原生可观测性方面，朴朴几乎所有的微服务都接入了朴朴 APM 来帮助开发者快速定位、分析和诊断问题。然而随着业务复杂度和服务数量的不断增加，上报给 APM 的数据量也急剧增加。
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