上表中的 exp 不是一个运算符，而是一个综合表达式以支持更复杂的条件设置。exp 的操作条件不会被当成字符串，可以使用任何 SQL 支持的语法，包括使用函数和字段名称。
•超高的QPS（每秒钟处理的查询量）和TPS导致SQL处理效率下降。•大量的并发导致的数据库连接数被占满和超高的CPU占用率导致资源耗尽服务器宕机。•磁盘IO性能瓶颈导致数据传输效率下降，计划任务导致磁盘IO下降。•网卡IO性能瓶颈，要减少从服务器数量，缓存要分级，避免使用 select * 这样的查询。
本文为大家分享了Android Studio下载和配置教程，供大家参考，具体内容如下
第一次使用 VuePress 去部署 Github page，折腾的时间比较长，总结一下坑点。
正常返回: Slave_IO_Running: Yes Slave_SQL_Running: Yes
通常说的网络，都是在TCP/IP协议族的基础上运作的，HTTP协议，只是这个协议族中的一个。
在开始文章之前，我先把我今天一天做的工作大概罗列一下，看看这一天的时间都怎么被这些任务瓜分了:
Db::name(‘user’)->when(score) , function (query) {
相比机械磁盘固态磁盘有更好的随机读写性能，相比机械磁盘固态磁盘有更好的并发支持，相比机械磁盘固态磁盘更容易损坏
数据库大小写问题可以说让很多用数据库的人感受是：建表时，哇建出来了；使用时，我去，怎么找不到表，怎么找不到字段。没事，这是小场面。
自定义键盘的封装网上的例子比比皆是，有的封装的非常完美，直接pod 集成到项目中便可以简单的使用，可是为什么我还要自定义一个呢？ 一不是不是为了显摆，二不是网上的功能不满足需求，也不是不够便利 最主要的原因是不够安全！！！
具体见：Unexpected behaviour for date comparison with constant strings
最近涉及数据库相关操作较多，公司现有规范也不是太全面，就根据网上各路大神的相关规范，整理了一些自用的规范用法，万望指正。
最近在造轮子，从 0 到 1 的那种，就差前台的界面了，大家可以耐心耐心耐心期待一下。其中需要设计一些数据库表，可以通过 Navicat 这种图形化管理工具直接开搞，也可以通过一些数据库设计工具来搞，比如说 PowerDesigner，更专业一点。
本文学习是MySQL中识别符大小写敏感性学习，在MySQL中，数据库对应数据目录中的目录。数据库中的每个表至少对应数据库目录中的一个文件(也可能是多个，取决于存储引擎)。因此，所使用操作系统的大小写敏感性决定了数据库名和表名的大小写敏感性。这说明在大多数Unix中数据库名和表名对大小写敏感，而在Windows中对大小写不敏感。一个显著的例外情况是Mac OS X，它基于Unix但使用默认文件系统类型(HFS+)，对大小写不敏感。然而，Mac OS X也支持UFS卷，该卷对大小写敏感，就像Unix一样。
今天同事问了一个问题，是关于MySQL大小写敏感的。 如果根据关键字case来搜索，会发现有两个参数。 mysql> show variables like '%case%'; +------------------------+-------+ | Variable_name | Value | +------------------------+-------+ | lower_case_file_system | OFF | | lower_case_table_names |
数据库环境 dev：开发环境，开发可读写，可修改表结构。开发人员可以修改表结构，可以随意修改其中的数据但是需要保证不影响其他开发同事。 qa：测试环境，开发可读写，开发人员可以通过工具修改表结构。 sim：模拟环境，开发可读写，发起上线请求时，会先在这个环境上进行预执行，这个环境也可供部署上线演练或压力测试使用。 real：生产数据库从库（准实时同步），只读环境，不允许修改数据，不允许修改表结构，供线上问题查找，数据查询等使用。 online：线上环境，开发人员不允许直接在线上环境进行数据库操作，如果需要操
时间测量 在mx51平台的uboot里，使用get_timer可以获得比较精确的计时，get_timer的使用贯穿了uboot性能调整的整个过程。 性能优化方法 减小uboot镜像的大小，去掉不需要的驱动，不需要的命令，减少uboot的大小可以从两个方面获得好处，首先会节省驱动初始化时间，其次会使uboot镜像变小，从磁盘读取uboot镜像所需的时间也变小了。 优化generic 的memcpy memset函数，通用的C实现 代码简单，但是性能较差，对于大块内存的操作，比如镜像的memcpy和memmo
之前两篇文章带你了解了 MySQL 的基础语法和 MySQL 的进阶内容，相关链接如下
MySQL 的Performance Schema由来已久，但由于内存消耗，性能影响等原因，导致其始终无法进入主流的MySQL默认配置，对MySQL的问题诊断以及处理造成很多不利的影响。 一般而言，Performance Schema会对性能造成影响，比如row mutex的位置。实际上，MySQL经常出现问题的地方，很多时候是在Server层，在这一层，很多Performance Schema的设置并不会导致性能的下降（或者明显下降）。 下文为总结出来的，推荐开启的Performance Schema选
模糊匹配 jg%，结果以JG开头的字符串也出现在结果集中，大家很自然的认为是大小写敏感的问题。那么mysql中大小写敏感是如何控制的；数据库名，表名，字段名这些字典对象以及字段值的大小敏感是如何控制的；以及校验规则与索引的关系，这是本文要讨论的内容。
亲爱的读者朋友们，欢迎来到MysSQL的世界，我们将一同深入探讨MySQL中的字符集与排序规则，揭示它们的差异与影响。字符集和排序规则在数据库中的选择不仅关系到数据的存储和检索，还直接影响到数据的正确性和查询的效率。通过本文，你将更加深刻地理解MySQL字符集与排序规则之间的关系，并掌握如何正确应用它们。
mysql> source crt_xxx_trigger.sql ERROR 1360 (HY000): Trigger does not exist ERROR 1359 (HY000): Trigger already exists
如果大表原本跟业务无关，此时没有太多的关系，但如果一旦大表加入了业务，就会对业务产生严重的性能影响。
《Oracle中大小写敏感的问题》这篇文章介绍了Oracle数据库中对大小写的敏感问题。不同的数据库有不同的设计思路，有的可能偏灵活，有的可能偏严谨，这就需要使用者，能够了解她们的联系和区别，才可以准确运用数据库提供给我们的特性和功能。
客户需要做一套库的迁移，因为库的数据量不大，40G左右，并且需要到远程机器上去做全量恢复。所以第一时间想到的自然是 mysqldump 工具来做。但是没想到会发生这种“惨案”。
最近做了一期关于MYSQL collation 的文字，所以基于比较的因素，PostgreSQL 的字符集，collation 等到底是怎么回事，有什么有趣的地方，我们也来一探究竟。在说起这个问题前，我们看下图，图中有三个部分
大家好！我是黄啊码，久等了，时间荏苒，转眼停更三个月了，这段时间搬砖去了，惭愧惭愧，先上课吧，嘘寒问暖的话有空再说。上一回留下了课题：如果where后边有and和or，哪个先执行？
Collation 主要的作用是什么，排序。 数据库中的字符众多，而在这里很多的查询中都对这些符号进行一些比对的工作，如 A = a , B > BA , c < v 等等在查询中进行的条件输入的工作，而字符和字符之间如何进行比对，这个就全部依靠我们的collation 了，如我们规定了 A = 0 B = 1 则， B > A 是成立的，所有collation是一套字符的编码集合，collation会影响到order by的语句顺序，会影响到where 条件比对后的结果，同时也会影响distinct, group by , having 等语句查询的结果，不光如此，还会影响字符型的字段建立索引后的顺序等。
1、输入指令后，首先在当前目录下查找，如果当前目录下找不到，就到环境变量的Path中查找
JDK 1.7 后，标准类库添加了 ForkJoinPool，作为对 Fork/Join 型线程池的实现。
当我们输入不管大小写都能查询到数据，例如：输入 lingyejun 或者Lingyejun ,LingYeJun都能查询同样的结果，说明查询条件对大小写不敏感。 CREATE TABLE NAME(name VARCHAR(10));
众所周知，程序员的使命，就是不停的编程，调试，测试，直到上线为止。但其中相当一部分时间都花费到调试上，因为我们总会在开发过程中因为不同的环境，编码语言规则，导致我们遇到各种各样的奇葩问题，当别人发现这些问题时，我们很惊讶的告诉别人，这不可能！或者说要不然你重启下，或者你电脑抽风了吧，实际上，有些问题，是因为我们的个人习惯导致的bug，百分之九十的情况下通过重启根本解决不了任何问题，所以我们在编程过程中一定要养成谨慎，认真的习惯。从而节省我们更多的时间去做更有意义的事情。
1.5 query_cache_size （1）简介： 查询缓存简称QC，使用查询缓冲，mysql将查询结果存放在缓冲区中，今后对于同样的select语句（区分大小写）,将直接从缓冲区中读取结果。 一个sql查询如果以select开头，那么mysql服务器将尝试对其使用查询缓存。 注：两个sql语句，只要想差哪怕是一个字符（列如大小写不一样；多一个空格等）,那么这两个sql将使用不同的一个cache。 （2）判断依据 mysql> show status like "%Qcache%"; +-------------------------+---------+ | Variable_name | Value | +-------------------------+---------+ | Qcache_free_blocks | 1 | | Qcache_free_memory | 1031360 | | Qcache_hits | 0 | | Qcache_inserts | 0 | | Qcache_lowmem_prunes | 0 | | Qcache_not_cached | 2002 | | Qcache_queries_in_cache | 0 | | Qcache_total_blocks | 1 | +-------------------------+---------+ 8 rows in set (0.00 sec)
其实上面这些问题，我最早想法是，每个问题都可以啰嗦出一篇文章。后来由于良心发现，烟哥就决定用一篇文章将这些问题都讲明白。 当然，我给的回答可能并非标准答案，毕竟是自己的一些工作总结。各位读者有更好的回答，也欢迎交流！
最近一直在着手优化公司某些业务的大数据的查询。 数据量级大约在每天110亿个doc左右，并且通常要对最近两天的数据做一定的处理，query的响应时间比较长，因此需要优化query api响应时间。
在日常处理客户的问题中，会遇到非常多的客户反馈字符乱码的问题，遇到这类型的问题，我们要怎么去处理呢？又该怎么去引导用户去解决呢？
MySQL 的数值数据类型可以大致划分为两个类别，一个是整数，另一个是浮点数或小数。许多不同的子类型对这些类别中的每一个都是可用的，每个子类型支持不同大小的数据，并且 MySQL 允许我们指定数值字段中的值是否有正负之分或者用零填补。
1974 年，IBM 研究员发布了一篇揭开数据库技术的论文《SEQUEL：一门结构化的英语查询语言》，直到今天这门结构化的查询语言并没有太大的变化。
MySQL 的数值数据类型可以大致划分为两个类别，一个是整数，另一个是浮点数或小数。
MySQL 的数值数据类型可以大致划分为两个类别，一个是整数，另一个是浮点数或小数。 许多不同的子类型对这些类别中的每一个都是可用的，每个子类型支持不同大小的数据，并且 MySQL 允许我们指定数值字段中的值是否有正负之分(UNSIGNED)或者用零填补(ZEROFILL)。
由于测试环境的 sqlite 没有问题， 所以怀疑在 mysql 的配置上面。 原来是字符集校对规则的问题， utf8_general_ci 不区分大小写, 可以改成utf8_bin(将字符串中的每一个字符用二进制数据存储，区分大小写。) 或者 utf8_general_cs(cs为case sensitive的缩写，即大小写敏感).
查找是数据库操作中一个非常重要的技术。查询一般就是使用filter、exclude以及get三个方法来实现。我们可以在调用这些方法的时候传递不同的参数来实现查询需求。在ORM层面，这些查询条件都是使用field+__+condition的方式来使用的。以下将那些常用的查询条件来一一解释。
我们大家可能都碰到过这种情况：在Linux下，MySQL的表名区分大小写，而在Windows下是不区分，从Windows下导出的数据脚本中使用的是小写，而Hibernate生成的SQL中表名是大写的，所以查不出数据。如下，我的一个Windows下的项目移植到Linux环境中就因为MySQL严格区分大小写问题报错：
对于数据库这一块询问比较多的就是在 MySQL 中怎么去选择一种何时当前业务需求的存储引擎，而 MySQL 中支持的存储引擎又有很多种，那么 MySQL 中分别又有那些，怎么优雅的使用呢？
我们经常会听到甚至需要自己动手去做GC调优。那么GC调优的目的到底是什么呢？让程序跑得更快？让GC消耗更少的资源？还是让程序更加稳定？
一.数值类型 Mysql支持所有标准SQL中的数值类型，其中包括严格数据类型(INTEGER,SMALLINT,DECIMAL,NUMBERIC)，以及近似数值数据类型(FLOAT,REAL,DOUBLE PRESISION),并在此基础上进行扩展。 扩展后增加了TINYINT,MEDIUMINT,BIGINT这3种长度不同的整形，并增加了BIT类型，用来存放位数据。 整数类型 字节 范围（有符号） 范围（无符号） 用途 TINYINT
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