现在，社交媒体、电商网站以及短视频应用源源不断地产生大量多模态数据。这些数据包含了自然语言、视觉信号、声音信号等多种类型。由于单一模式的数据分析已经不能满足日益复杂的查询需求，如何高效利用这些多模态数据变得至关重要。
1.SQL语言中数据定义语言DDL中包括哪个语句（A） A、DROP B、DELETE C、select D、grant
索引为什么能提高数据访问性能很多人只知道索引能够提高数据库的性能，但并不是特别了解其原理，其实我们可以用一个生活中的示例来理解。 我们让一位不太懂计算机的朋友去图书馆确认一本叫做《MySQL性能调优与架构设计》的书是否在藏，这样对他说：“请帮我借一本计算机类的数据库书籍，是属于 MySQL 数据库范畴的，叫做《MySQL性能调优与架构设计》”。朋友会根据所属类别，前往存放“计算机”书籍区域的书架，然后再寻找“数据库”类存放位置，再找到一堆讲述“MySQL”的书籍，最后可能发现目标在藏(也可能已经借出
所以说，如果我们写select * from user where username = 'Java3y'这样没有进行任何优化的sql语句，默认会这样做：
【数据库】MySQL进阶三、游标简易教程 mysql游标简易教程 从mysql V5.5开始，进行了一次大的改变，就是将InnoDB作为默认的存储引擎。InnoDB支持事务，而且拥有相关的RDBMS特性：ACID事务支持，数据完整性（支持外键），灾难恢复能力等等。 现在简单总结一下游标的知识。 （一）认识游标(cursor) 游标简单来说就是查询出来的数据索引，通过对游标的操作（第一个位置、最后一个位置、上一个位置、下一个位置）可以遍历出数据。 使用游标(cursor)的一个主要的原因就是把
所有java面经系列已同步到我的github，欢迎访问https://github.com/tzfun/Java-Interview-experience，记得给颗星星支持一下哦~~
select * from user order by classid,age DESC
背景 我们开发一般的企业级Web应用，其实从本质上来说，都是对数据的增删查改进行各个维度的包装。所以说，不管你的程序如何开发，基本上，都离不开数据本身。那么，在开发企业级应用的过程中，很多同学一定遇到过这样的困惑，当完成了应用程序的基本增删查改功能之后，用户会经常吐槽当下的查询功能并不能满足自己的查询需求。这是因为，通常情况下，我们基于传统的数据库进行开发，都是需要预先去进行各种方面的考虑，然后再开发相应的查询语句。与其说是查询语句，不如说是数据过滤语句。这种时候，一个全能的搜索引擎就非常有必要了，通常我们
模糊查询即模糊检索，是指搜索系统自动按照用户输入关键词的同义词进行模糊检索，从而得出较多的检索结果。与之相反的是“精准搜索”。模糊检索也可以说是同义词检索，这里的同义词是用户通过“检索管理”中的“同义词典”来配置的。
所以说，如果我们写 select*fromuserwhereusername='Java3y'这样没有进行任何优化的sql语句，默认会这样做：
在数据库中存储公司信息，一般用两个表列分别表示公司名和公司地址。 如果想要在一个字段中既显示公司名，又要显示公司地址，那么就需要对已有字段进行处理了，这个处理过程在检索时进行。在已有表列基础上通过一些处理得到的字段称为计算字段，计算字段是在 SELECT 语句内创建的。
第一章 了解SQL第二章 MySQL 介绍第三章 使用 MySQL第四章 检索数据第五章 排序检索数据第六章 过滤数据第七章 数据过滤第八章 通配符过滤第九章 正则搜索第十章 创建计算字段第十一章 数据处理函数第十二章 汇总数据第十三章 数据分组第十四章 使用子查询第十五章 联结表第十六章 高级联结第十七章 组合查询第十八章 全文本搜索第十九章 插入数据第二十章 更新和删除数据第二十一章 表的增删改第二十二章 视图第二十三章 存储过程第二十四章 游标第二十五章 使用触发器第二十六章 事务处理第二十七章 全球化和本地化第二十八章 安全管理第二十九 数据库维护第三十章 改善性能
有朋友聊到他们的系统中要接入全文检索，这让我想起了很久以前为一个很古老的项目添加搜索功能的事儿。
这篇文章在爱可生开源社区首发《技术分享 | MySQL中一个聚类增量统计 SQL 的需求》。
select prod_price,prod_name from products where prod_price = 2.50;
索引在数据库中可以说是相当重要的一块知识点了，也是面试经常被问的，这篇文章就总结一下索引相关的知识点，包括索引的底层实现原理，索引的分类，最左匹配原则等。
摘要 本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎 对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索 引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。 数据结构及算法基础 索引的本质 MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到
数据库技术爱好者，爱可生 DBA 团队成员，负责 MySQL 日常问题处理以及数据库运维平台的问题排查，擅长 MySQL 主从复制及优化，喜欢钻研技术问题，还有不得不提的 warship。
行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大。有可能会出现死锁的情况。 行级锁按照使用方式分为共享锁和排他锁。
数据库（database） 数据库软件称为数据库管理系统（DBMS），数据库是通过 DBMS 创建和操纵的容器。
在MySQL 5.6之前，当查询使用到复合索引时，MySQL会先根据索引的最左前缀原则，在索引上查找到满足条件的记录的主键或行指针，然后再根据这些主键或行指针到数据表中查询完整的行记录。之后，MySQL再根据WHERE子句中的其他条件对这些行进行过滤。这种方式可能导致大量的数据行被检索出来，但实际上只有很少的行满足WHERE子句中的所有条件。
上述例子中，存储在表中的数据都不是应用程序所需要的。我们需要直接从数据库中检索出转换、计算或格式化过的数据，而不是检索出数据，然后再在客户端应用程序中重新格式化。
经常需要按不止一个列进行数据排序。例如，如果要显示雇员清单，可能希望按姓和名排序（首先按姓排序，然后在每个姓中再按名排序）。如果多个雇员具有相同的姓，这样做很有用。
MySQL：关系型数据库，主要面向OLTP，支持事务，支持二级索引，支持sql，支持主从、Group Replication架构模型（本文全部以Innodb为例，不涉及别的存储引擎）。
网名 bisal ，具有十年以上的应用运维工作经验，目前主要从事数据库应用研发能力提升和技术管理相关的工作，Oracle ACE ，腾讯云TVP，拥有 Oracle OCM & OCP 、EXIN DevOps Master 、SCJP 等国际认证，国内首批 Oracle YEP 成员，OCMU 成员，《DevOps 最佳实践》中文译者之一，CSDN & ITPub 专家博主，公众号"bisal的个人杂货铺"，长期坚持分享技术文章，多次在线上和线下分享技术主题。
同事提了一个 MySQL 数据库中 SQL 统计数据的问题，我用测试数据模拟一下，如下所示，表 tt 有三个字段，code 是标识名称，cdate 是对应的日期，ctotal是个统计值
数据库表中的每一行叫做一个“记录”，每一个记录包含这行中的所有信息，但记录在数据库中并没有专门的记录名，常常用它所在的行数表示这是第几个记录。
最近在看数据库相关知识，感觉唯一约束和唯一索引好像有点类似，于是研究了一番，于是就有了这篇文章。
数据插入 此前一直使用语句，但还有三个经常使用的SQL语句需要掌握（、和）。 插入的几种形式， 1. 插入完整行； 2. 插入行的部分数据； 3. 插入多行； 4.插入某些查询的结果； - 注意，由于
索引的本质其实就是一种数据结构。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找，这种复杂度为 O(n) 的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如二分查找、二叉树查找等。如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织），所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。
用户可以用SQL语句逐一从游标中获取记录，并赋给主变量，交由python进一步处理，一组主变量一次只能存放一条记录
MySQL 中使用 REGEXP 或 NOT REGEXP 运算符 (或 RLIKE 和 NOT RLIKE) 来操作正则表达式。
在我们项目开发中，数据库及表的设计可以说是非常重要，我遇到过很多库表设计比较杂乱的项目，像表名、字段名命名混乱、字段类型设计混乱等等，此类数据库后续极难维护与拓展。我一直相信只有优秀的库表设计才能发挥出MySQL最大的性能，前面有篇文章也分享了数据库的使用规范，本篇文章主要讲几个库表设计的小技巧，希望对大家有所启发。
不少人在开发的时候，应该很少会注意到这些锁的问题，也很少会给程序加锁(除了库存这些对数量准确性要求极高的情况下)
如：当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题：
索引的本质：通过不断地缩⼩想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是⽤同⼀种查找⽅式来锁定数据。磁盘中数据的存取
01 索引 以MySQL中的索引为例子总结。 数据库查询是数据库的最主要功能之一，实现高效的查询速度一定是MySQL非常关心的事情。 索引（Index）正是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构，因此先看下这两种树的基本概念，至于B-Tree/B+Tree涉及的主要操作比如，裂变等，大家可以进一步参阅其他书籍或博客学习。 02 B-树 m阶B-树也称作（ceil(m), m）树，如(2,3)树，称为3阶B树，(2,4)树称
聚集函数（aggregate function） 运行在行组上，计算和返回单个值的函数
想必在数据量情况少的情况下我们首先想到的时擅长于存储的常见数据库如MySQL或者oracle,甚至我们可以将企业的web Server,db Server都装载到一个服务中，但是随着时间或者公司的成长数据库会越来越满。
一、计算字段 1、存储在数据库表中的数据一般不是应用程序所需要的格式。大多数情况下,数据表中的数据都需要进行二次处理。下面举几个例子。 (1)、我们需要一个字段同时显示公司名和公司地址，但这两个信息存储在不同表的列中。 (2)、省份、城市、邮政编码存储在不同的列中(大多数情况下是这样)，但邮件标签打印程序需要把它们作为一个有恰当顺序、格式的字段打印出来。 (3)、列数据是大小写混合的，但报表程序需要把所有的程序按大写表示出来。 (4)、物品订单表存储物品的价格和数量，不存储每个物品的总价格，但是打印发票需要
不少人在开发的时候，应该很少会注意到这些锁的问题，也很少会给程序加锁(除了库存这些对数量准确性要求极高的情况下)，即使我们不会这些锁知识，我们的程序在一
订单存储在两个表中。对于包含订单号、客户ID、订单日期的每个订单，orders表存储一行。
引擎 简介 Innodb引擎 Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持，并且实现了SQL标准的四种隔离级别。该引擎还提供了行级锁和外键约束，它的设计目标是处理大容量数据库系统，它本身其实就是基于MySQL后台的完整数据库系统，MySQL运行时Innodb会在内存中建立缓冲池，用于缓冲数据和索引。但是该引擎不支持FULLTEXT类型的索引，而且它没有保存表的行数，当SELECT COUNT(*) FROM TABLE时需要扫描全表。当需要使用数据库事务时，该引擎当然是首选。由于锁的粒度更小，写操作不会
数据库引擎是用于存储、处理和保护数据的核心服务。利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务，从而满足企业内大多数需要处理大量数据的应用程序的要求。 使用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库。这包括创建用于存储数据的表和用于查看、管理和保护数据安全的数据库对象（如索引、视图和存储过程）。
以数据为中心的架构风格是指系统的设计和运作主要围绕数据进行。这种风格下，数据的存储、管理和访问成为系统的核心。这里我们来深入浅出地解释三种主要的以数据为中心的架构风格：数据库系统、黑板系统和超文本系统。
MySQL 视图（View）是一种虚拟存在的表，同真实表一样，视图也由列和行构成，但视图并不实际存在于数据库中。行和列的数据来自于定义视图的查询中所使用的表，并且还是在使用视图时动态生成的。
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