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Airbnb是Hadoop在国内的一个公开资源数据开发和SQL查询工具。它的出现，能给Facebook Presto云技术的发展注入一剂强心剂吗？ 7个你不知道的关于Linux的事实 数据驱动型旅游公司Airbnb于周四对外宣布，将把其内部开发的工具Airpal作为公开资源，这一举措将给Facebook开发的Presto在Hadoop SQL查询功能锦上添花。 Presto是Facebook于2013年末作为公开资源赠给Apache的一项内存Hadoop SQL查询技术。Airpal则是基于这项技术的数据
◆ 冷热分离 本文讲的第一个场景是冷热分离。简单来说，就是将常用的“热”数据和不常使用的“冷”数据分开存储。 本章要考虑的重点是锁的机制、批量处理以及失败重试的数据一致性问题。这部分内容在实际开发中的“陷阱”还是不少的。 首先介绍一下业务场景。 ◆ 1.1 业务场景：几千万数据量的工单表如何快速优化 这次项目优化的是一个邮件客服系统。它是一个SaaS（通过网络提供软件服务）系统，但是大客户只有两三家，最主要的客户是一家大型媒体集团。 这个系统的主要功能是这样的：它会对接客户的邮件服务器，自动收取发到几个
生产环境遇到几个YearningSQL平台触发的慢查询（该sql产生的笛卡尔积太大，出不来结果，研发在前端界面再次触发查询），最终把数据库的CPU拖高的情况。
1、使用java的Calendar工具类获取到本月的第一天起始时间和最后一天结束时间。
其中current_date获取今天的日期，convert_tz函数对某个时间进行时区转换，比如我们直接current_date获得的是北京时间，如果我们需要转换为UTC的时间，也就是从 ** "+08:00" -> "+00:00" **
Started： 俗话说一年之计在于春，一天之计在于晨，当我起床的时候，看见表正指向九点钟，十一点下班，十点上班，这是我现在的工作节奏。来北京马上就一个月了，近二十多天里，每天的天气都非常的妩媚，但是工作原因，只能困在办公室里，真是太遗憾了。 看到MSDN的这篇文章【http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/dd764564.aspx#Y300】好像是今年2月份，快过年的样子。记得HM还特蛋疼的研究了一下lamada的汇编实现。当时看到Visual S
该文介绍了Java 8中新的日期时间类，包括LocalDate、LocalTime、LocalDateTime、ZonedDateTime和Instant，以及它们之间的区别和用法。此外还介绍了如何从数据库中查询日期和时间。
继大改版之后，经过一个月的努力，Squids DBMotion再添一项利器——增加了对MySQL to ClickHouse的支持。除此之外，还新增了一些特性以及其它功能的变更。
一个月前，我作为数据科学家在Airbnb开始了我的新工作。能够进入Airbnb，我感到很幸运。我曾向Airbnb申请了四次，最后一次才收到了招聘人员的回复。
许多数据科学家、分析师和一般的商业智能用户都依赖于交互式SQL查询来探索数据。SparkSQL是一个用于结构化数据处理的Spark模块。它提供了一种称为DataFrames的编程抽象，还可以充当分布式SQL查询引擎。它使未修改的Hadoop Hive查询在现有部署和数据上的运行速度提高了100倍。它还提供了与Spark生态系统其他部分的强大集成(例如，将SQL查询处理与机器学习集成)。
xx 最近项目涉及需求，前端有个 最新 的按钮 就是查询数据库 最近一个月的数据 这里是使用SQLAlchemy使用的 当然我们可能经常涉及一些数据库查询最近30天，一个月，一周，12小时或者半小
一、什么是执行计划？ 1）执行计划 执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案，这个方案是由查询优化器自动分析产生的，比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录，那查询优化器会选择“索引查找”方式，如果该表进行了归档，当前只剩下5000条记录了，那查询优化器就会改变方案，采用 “全表扫描”方式。 可见，执行计划并不是固定的，它是“个性化的”。产生一个正确的“执行计划”有两点很重要： a、SQL语句是否清晰地告诉查询优化器它想干什么？ b、查询优化器得
alter table gametop800 add primary key(id);
知乎上总看到有人提这个问题， 我想转行，我要学多久才能学会，分享下我到经历，以便你评估一下自身来不来得及，别人是没办法帮你评估的。
特斯拉发言人证实，机器学习专家Stuart Bowers已加入特斯拉，担任负责Autopilot的工程副总裁。
开启线程执行导出的时候使用的是Task.Run(() =>{});若将框架版本改为4.0则需要将此处修改为new Thread(() =>{}).Start();
来源:https://blog.csdn.net/zwgdft/article/details/106291463
假设有三个索引，my-index-001, my-index-002, my-index-003, 全部绑定到别名 my-alias, 并且 my-index-003 设置了 "is_write_index": true。这意味着对 my-alias 查询可以查询到以上所有三个索引的数据，而对 my-alias 写入数据只会写入到 my-index-003。
🪁🍁 希望本文能够给您带来一定的帮助🌸文章粗浅，敬请批评指正！🐅🐾🍁🐥
想象一下如果你必须在几个星期内迁移数以亿计的数据和100多个服务项目，同时还要保持UBER被几百万的乘客正常使用，这是多么艰巨的任务啊！而以下这个故事就是关于数十名工程师是如何帮助UBER在2014年迁移到Mezzanine的故事。 在2014年年初，我们面临了一个严峻的现实问题，关于我们的路径的增长（一个月约增长了20％），所以在年底之前用于存储路径的存储容量将会不够用。我们因此推出Mezzanine项目这一盛举来解决这个特别的问题。数据大迁移的日期定为万圣节（10月31日），而这恰是交通量会非常高的一天
这三个点虽然平时用得少，但在面试中却常被问到。值得一提的是，很多面试官对问题竟然也是一知半解。。
35个月前写过一篇《Typecho使用AJAX实时获取评论头像》文章，当时只是获取ajax处理了邮箱，然后将gravatar头像地址给到头像。
近年来，不少程序员在吹捧MariaDB，抛弃MySQL。本文总结了一些 MariaDB强过MySQL的地方，分享给大家！
MySQL的历史可以追溯到1979年，它的创始人叫作Michael Widenius，他在开发一个报表工具的时候，设计了一套API，后来他的客户要求他的API支持sql语句，他直接借助于mSQL（当时比较牛）的代码，将它集成到自己的存储引擎中。但是他总是感觉不满意，萌生了要自己做一套数据库的想法。一到1996年，MySQL 1.0发布，仅仅过了几个月的时间，1996年10月MySQL 3.11.1当时发布了Solaris的版本，一个月后，linux的版本诞生，从那时候开始，MySQL慢慢的被人所接受。1999年，Michael Widenius成立了MySQL AB公司，MySQL由个人开发转变为团队开发，2000年使用GPL协议开源。2001年，MySQL生命中的大事发生了，那就是存储引擎InnoDB的诞生！直到现在，MySQL可以选择的存储引擎，InnoDB依然是No.1。2008年1月，MySQL AB公司被Sun公司以10亿美金收购，MySQL数据库进入Sun时代。Sun为MySQL的发展提供了绝佳的环境，2008年11月，MySQL 5.1发布，MySQL成为了最受欢迎的小型数据库。在此之前，Oracle在2005年就收购了InnoDB，因此，InnoDB一直以来都只能作为第三方插件供用户选择。2009年4月，Oracle公司以74亿美元收购Sun公司，MySQL也随之进入Oracle时代。2010年12月，MySQL 5.5发布，Oracle终于把InnoDB做成了MySQL默认的存储引擎，MySQL从此进入了辉煌时代。然而，从那之后，Oracle对MySQL的态度渐渐发生了变化，Oracle虽然宣称MySQL依然尊少GPL协议，但却暗地里把开发人员全部换成了Oracle自己人，开源社区再也影响不了MySQL发展的脚步，真正有心做贡献的人也被拒之门外，MySQL随时都有闭源的可能……
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：
当然，绝大多数学科都不是纯粹的文科和理科，而是两者均有涉及。其中有些学科更偏重文科，但也具有少量理科成分，例如地理学。
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED VARCHA
所谓的因子也就是某个衡量标准，选择不同的因子作为选股的参考，往往会得到不同的结果，本文简单介绍了一些因子以及它所表示的意义。
最近的工作中，每天都在频繁地操作服务器。一个月前，还不是很熟悉Linux命令，只是知道常用的一些查询和操作，但是被工作硬逼着去处理事情，慢慢地，熟悉了很多，但还是远远达不到合格的要求。有天晚上躺在床上的时候，突然就想到，如果有机会重新学习计算机，那我会怎么做呢？
开始之前，先说说写这篇博文的背景，本来是想写MongoDB的内容，但是MongoDB又是非关系型数据库中最火的一个。我还是本着自己一直习惯的学习步骤，先有全局观，再着眼于微观，所以有必要先了解一下非关系数据库的发展历史，再开始学习MongoDB。否则，我们学习再多的MongoDB也只能是手中的一把沙，抓的越紧，剩下的越少。
一个月前买了这个域名，一时疏忽没有查域名健康情况，买完之后才发现被微信QQ拦截了。
时间函数是PHP里面的日常函数，时间的默认时期，今天、昨天、明天 、上一周、下一周，本周开始时间和结束时间；本月开始时间结束时间；上月开始时间结束时间，指定日期的周一和周日等等方法。
本文介绍了谷歌相册的人脸识别功能，可自动识别和分类宠物照片。通过使用 TensorFlow 技术，Google Photos 可以自动识别和分类宠物照片，从而方便用户更快捷地管理相册。Google Photos 还提供了智能搜索功能，可以基于时间、地点、场景等关键词进行搜索。
$sql="SELECT video_id,count(id)as n FROM rec_down WHERE UNIX_TIMESTAMP(NOW())-UNIX_TIMESTAMP(add_time)<=86400 group by video_id
蔡岳毅，携程旅行网酒店研发中心高级研发经理，资深架构师，负责酒店大住宿数据智能平台，商户端数据中心以及大数据的创新工作。
Linus Torvalds，这位软件工程师和直言不讳的Linux内核创建者，目前已经回归监督开源项目了。
我们很高兴向大家宣布，TiDB 6.1 于 6 月 xx 日发布了，这是 TiDB 6 系版本的第一个长期支持版（Long Term Support）。
事情是这样的，我负责我司的报表系统，小胖是我小弟。某天他手贱误删了一条生产的数据。被用户在群里疯狂投诉质问，火急火燎的跑来问我怎么办。我特么冷汗都出来了，训斥了他一顿：蠢，蠢得都可以进博物馆了，生产的数据能随便动？
如果业务量剧增，数据库可能会出现性能瓶颈，这时候我们就需要考虑拆分数据库。从这几方面来看：
“增删改查”都是查找问题，因为你都得先找到数据才能对数据做操作。那存储系统性能问题，其实就是查找快慢问题。
今天和大家分享的是前不久老肥我参加的银联商务和华东理工商学院一起举办的智慧支付挑战赛，本次比赛我也是单人参加，最终很高兴收获了一等奖的好成绩。
如果您想要查询子查询，那就是CTEs施展身手的时候 - CTEs基本上创建了一个临时表。
作者：teachzhang 腾讯PCG工程师 |导语 大数据多维分析是业务中非常常见的分析场景，目前也有许多落地方案，但是在遇到上百亿数据、维度个数不限、秒级返回结果这样的场景时，实现的时候还是遇到了一些挑战。本文介绍了一种参考kylin的预聚合模式实现的存储方案，支持对上百亿数据以及数百个维度的多维分析，并且能在秒级返回查询结果。该方案可以运用于多维指标拆解分析，异动归因分析业务场景。希望给其他有类似分析场景的同学提供一种参考方案，对本内容感兴趣的同学，欢迎一起交流学习。 1. 背景 周报场景：微视
NoSQL是指非关系型的数据库，NoSQL（Not Only SQL），意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS（Social Networking Services，即社会性网络服务）类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。
分库分表是非常常见针对单个数据表数据量过大的优化方式，它的核心思想是把一个大的数据表拆分成多个小的数据表，这个过程也叫（数据分片），它的本质其实有点类似于传统数据库中的分区表，比如mysql和oracle都支持分区表机制。
随着数据量持续增长，对合格数据专业人员的需求也会增长。具体而言，对SQL流利的专业人士的需求日益增长，而不仅仅是在初级层面。
随着数据量持续增长，对合格数据专业人员的需求也会增长。具体而言，对SQL流利的专业人士的需求日益增长，而不仅仅是在初级层面。 因此，Stratascratch的创始人Nathan Rosidi以及我觉得我认为10个最重要和相关的中级到高级SQL概念。 1.常见表表达式（CTEs） 如果您想要查询子查询，那就是CTEs施展身手的时候 - CTEs基本上创建了一个临时表。 使用常用表表达式（CTEs）是模块化和分解代码的好方法，与您将文章分解为几个段落的方式相同。 请在Where子句中使用子查询进行以下查询。
在上一篇文章中我们学会了如何使用变量，像这样存储一个整数 int age=10;，可以在开发工具中编写一行这样的代码 int age=10.5; 就会发现开发工具报错了，是因为变量中的数据类型也是不能随便用的。
因此，Stratascratch的创始人Nathan Rosidi以及我觉得我认为10个最重要和相关的中级到高级SQL概念。
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