传统关系型数据库在诞生之时并未考虑到如今如火如荼的移动、社交以及大数据负载类型，同时也并不适合处理极端规模处理任务。不过大家不必担心，十六家专业企业已经为我们带来他们各自的次世代NoSQL与NewSQL选项。
作为全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司，Gartner报告非常值得从业者研究学习。从中我们可以了解到更多行业、产品、技术发展趋势。近日，数据库领域的重磅报告《Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems》悄然出炉。作为数据库领域的重要组成部分，云数据库近些年来发展迅速。2020年，Gartner将魔力象限从Operational Database更名为Cloud Database。从2020年的数据来看，云数据库已占据整体数据库市场份额的40%，且贡献了增长市场的9成以上份额。据Gartner预测，到2022年云数据库营收数据将占据数据库整体市场的半数以上。可以说，云数据库代表着数据库行业的未来。本文将尝试从多角度加以分析，窥视云数据库2021发展变化。文中仅代表个人观点，如有偏颇，欢迎指正。
from->join->on->where->group by->avg\sum...->having->select->distinct->order by
问题:对于满足SQL92标准的SQL语句:select foo,count(foo)from pokes where foo>10group by foo having count (*)>5 ord
通常工业级的IPC一般支持onvif，GB28181以及各厂家私有协议。上篇文章我们讲解如何通过onvif协议对接IPC，本文接下来介绍如何接入通过国内最主流的GB28181协议对接IPC。对于GB28181协议内容细节不多介绍，他是国家公安部定义的安防设备互通的协议，细节详见《GBT28181-2016 公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求.pdf》。目前城市街道，公共场所，社区等各个安防设备基本都是通过GB28181在协议互通。如IPC，NVR，媒体网关等。本文以大华IPC为例子，直接上代码，演示如何通过GB28181协议将视频流拉下来。 一.配置IPC
Tableau是一款优秀的数据可视化分析软件，这几天安装之后，感觉它不仅可以实现对各种数据的可视化绘制操作，并支持多个视图按照故事进行组织，同时具有强大的数据连接操作。支持各种数据源。当然最强大的肯定还是它的server版，可以实现与desktop版的无缝对接。
我是 FactGem 的首席技术官 Clark Richey。FactGem 是一家小公司。 在这里我想说一说我们是怎么开始接触数据库技术的，然后我们做出了哪些改变，我们还需要做出哪些决定，哪些东西影响了我们的决策流程。我还会介绍我们调查研究过的各种数据库和技术，以及我们在使用 Neo4j 过程中发现的一些最佳做法和最差做法。 2014 年夏天之后，很多事情都发生了变化，我也会对我们在这段时期测试的各种数据库做出一个仔细的评估。 选择数据库 关系数据库 最初，我们的创始人准备把数千份不同的文件放在一起，用
与传统的表格（或SQL）数据库相比，NoSQL数据库为软件开发人员和其他用户提供了更高的运行速度和更高的灵活性。
近几年来，快递行业发展迅猛，其中的程序设计涉及到运送路径的最优选择问题，下面我们尝试模拟实现快递路径优化问题，假设为快递公司设计快递投递路线优化程序：
EXPLAIN 模拟优化器执行SQL语句，查看一个SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描。深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
原子性(Atomicity)：事务是一个不可分割的单位，事务中的sql语句，要么全都发生，要么都不发生。
有这样的一个问题mysql查询使用mysql中left(right)join筛选条件在on与where查询出的数据是否有差异。 可能只看着两个关键字看不出任何的问题。那我们使用实际的例子来说到底有没有差异。 例如存在两张表结构 表结构1 Sql代码 drop table if EXISTS A; CREATE TABLE A ( ID int(1) NOT NULL, PRIMARY KEY (ID) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=l
作者：薛菲 审稿：张远园 Aileen 写在前面 这篇是小白学数据系列的NoSQL数据库的第二篇：进阶篇。数据分析方向的从业人员可以从中获取数据仓库软件市场的现状和分析，以增加自己的知识储备，为可能的技术转型打基础。而工程师可以找到关于NoSQL主流产品的分析介绍以及选择数据库的一些准则。NoSQL不是万能药，采用技术最好不要跟风，选择适合自己数据和应用的才是最好的哟~没有看过NoSQL基础篇的读者可以在文末的历史文章回顾中找到。 小白问：上次问了NoSQL，SQL的区别，好像有点忘了，我们可以温故而知
最近由于公司的业务需求，需要用到聊天功能。而且有比较多的个性化需求需要定制。之前使用别人的聊天组件是基于微擎的。如果要移植到普通的H5在逻辑修改还有定制上存在比较多的困难。为此只能克服困难，自己搭建一个吧
欢迎熟悉外语（含各种“小语种”）的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，回复“翻译”和“志愿者”了解详情。 “金融与商业”专栏诚招：如果您是专业人士并愿意与大家分享，请后台留言，加入我们，一起把这个平台和专栏做得更好。 大数据文摘翻译作品 作者：Matthew Finnegan 翻译：卞峥 校对：吴涤 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 MarkLogic软件也将通过语义解析来识别市场操作 JP摩根通过将关系型数据库切换成NoSQL数据库系统，来降低其金融衍生品处理系统的
SQL语言一共分为4大类：数据定义语言DDL，数据操纵语言DML，数据查询语言DQL，数据控制语言DCL
情景：在写小的脚本时，我们如果不需要输出到文件，也许只是想在终端中显示信息，这时可以尝试改变输出文字的颜色和样式，突出显示或者只是想秀一下。
https://baike.baidu.com/item/%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%B3%BB%E7%BB%9F
SQL是结构化查询语言，SQL也是一个标准，每个数据库服务器都在标准的基础上进行了相应的调整和扩展，相应的，每个数据库对数据的各种操作语言的语法就会做出相应的调整
本文介绍了如何使用Pentaho Data Integration (Kettle) 和Pentaho Business Intelligence (Kibana)实现大数据的加载、转换、分析和可视化。首先介绍了如何使用Kettle从多个数据源加载数据，然后介绍了如何使用Kibana进行数据转换、分析和可视化。最后介绍了如何使用Kettle和Kibana进行大数据处理，包括数据转换、数据清洗、数据集成和数据可视化等。
近日，InfoWorld的一篇报道对于Garnter的数据库市场分析报告做了解读：数据库市场中甲骨文、微软和IBM依然位列市场份额的前三强，而众多NoSQL虽然在媒体和业内常常占据绝对版面，但似乎“叫好但不够太叫座”——MongoDB、Cassandra、Basho、Couchbase、MarkLogic等凑在一起仅占数据库市场整体的8%左右。 对于NoSQL能否击溃传统关系数据库，市场的评论似乎总是一边倒的乐观，如果非要给这个市场超越加上一个期限，各方主流评论似乎也在越缩越小。但现实是关系数据库和NoSQ
介绍 本文提供了一个易于理解和有用的一组有关当前可用NoSQL数据库的信息。 可扩展数据架构 可扩展数据架构已发展用于提高整体系统效率并降低运营成本。 具体的NoSQL数据库可能具有不同的拓扑要求，但
之前写了个C++的协程框架libcopp，底层使用的是boost.context实现，然后剥离了对boost的依赖。然而这样意味着我必须时常跟进boost.context的更新。
云计算现正是当今IT界的宠儿，但安全方面的担忧仍是企业迟迟未肯采纳的原因。这些顶级安全技巧可以帮助IT团队快速热身，熟悉这项科技。 没人否认云计算的这些优点，灵活性，可扩展性和按使用付费，但许多人仍为了它是否能给敏感数据提供足够安全的环境而争论不休。云数据安全在IT界是个炙手 可热的话题；有些人相信云比本地环境更安全，但却有另一方持完全相反的看法。有鉴于云的复杂性，这个安全性的辩论不是只有对或错那么简单。但有件事是肯定 的，无论是公有，私有或混合云，安全性是无法回避的问题。而企业们必须为了保护他们的环境出一
前言：因为最近在做一些 gc track 的事情，所以打算了解一下 V8 GC 的实现。介绍 V8 GC 的文章网上已经有很多，就不打算再重复介绍。本文主要介绍一下新生代 GC 的实现，代码参考 V8 10.2，因为 GC 的实现非常复杂，只能介绍一些大致的实现，读者需要对 V8 GC 有一定的了解，比如新生代是分为 from 和 to 两个 space，然后在 GC 时是如何处理的。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
1.面向操作的关系型数据库 典型性应用领域:ERP,CRM,信用卡交易,中小型电商 数据储存方法:表格 流行厂商:Oracle Database,Microsoft SQLServer,IBM DB2,EnterpriseDB(PostgreSQL),MySQL 优点：完善的生态环境保护，事务保证/数据一致性 缺点：严苛的数据模型界定，数据库拓展限制，和非结构型的结合应用较难。
本文为joshua317原创文章,转载请注明：转载自joshua317博客 https://www.joshua317.com/article/86
上回书说道，TaskGroup的run_main_task()有三大关键函数，剩余一个sched_to()没有展开详谈。那在今天的sched_to()源码探秘之旅开始之前呢，首先高能预警，本文会涉及到汇编语言，所以请大家坐稳扶好！
GaussDB(for MySQL)发布了计算下推框架。针对数据密集型查询，将提取列、条件过滤、聚合运算等操作向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点并行执行。通过计算下推，提升并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提升查询处理执行效率。
本文介绍了NoSQL数据库的概念、应用场景、优缺点以及未来发展趋势。NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它克服了传统关系型数据库在数据扩展性、高并发访问和实时数据访问等方面的局限性。NoSQL数据库主要适用于高并发读写、海量数据存储和实时数据应用等场景。然而，NoSQL数据库也存在一些局限性，如数据一致性、完整性和安全性等问题。未来，数据库市场或将出现更多像NoSQL这样的数据库技术，以满足不断变化的业务需求。"，"author":"唐阳","source":"InfoQ","date":"2022-05-24
HeapObject是Object的子类。是所有基于堆分配的对象的基类。 class HeapObject: public Object { public: // 每个堆对象都有一个map对象，记录对象的类型，大小等信息 inline Map* map(); inline void set_map(Map* value); // 对象的地址+对象标记 static inline HeapObject* FromAddress(Address address); // 对象的真正
丁俊，新炬网络首席性能优化专家，SQL审核产品经理。《剑破冰山-Oracle开发艺术》副主编，ITPUB开发版资深版主，十余年电信行业从业经验。
在前面的博客中已经介绍了如何连接SQLite数据库，并且简单的查询和遍历结果集。在前面用到了sqlite3_stmt *stmt，也就是预编译后的SQL语句。在本篇博客中会了解一下sqlite3_stmt，然后了解一下变量的绑定。变量绑定，简单的说就是往预编译后的SQL语句中传入相应的值。 一. sqlite3_stmt 的生命周期 这个对象的实例代表着一个被编译成二进制的SQL语句。每个SQL语句都必须经过预编译转换成sqlite3_stmt才能被执行。在iOS开发中，Application或
以上这篇关于Laravel-admin的基础用法总结和自定义model详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
前文回顾： 一个执行计划异常变更的案例（上） 上篇文章我们说了，绑定变量实际是一些占位符，可以让仅查询条件不同的SQL语句可以重用解析树和执行计划，避免硬解析。绑定变量窥探则是第一次执行SQL硬解析时，会窥探使用的绑定变量值，根据该值的分布特征，选择更合适的执行计划， 其缺点在于如果绑定变量列值分布不均匀，由于只有第一次硬解析才会窥探，所以可能接下来的SQL执行会选择错误的执行计划。 有时可能我们需要查看某条SQL使用了什么绑定变量值，导致执行计划未用我们认为最佳的一种。 方法一：10046 使用level
这篇外传之前有这么几篇文章： 《一个执行计划异常变更的案例 - 前传》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之绑定变量窥探》
使用Oracle数据库的应用系统，有时出现SQL性能突然变差，特别是对于OLTP类型系统执行频繁的核心SQL，如果出现性能问题，通常会影响整个数据库的性能，进而影响整个系统的正常运行。这是常常遇到的问题，也是一些DBA的挑战。 SQL性能变差原因分析 SQL的性能变差，通常是在SQL语句重新进行了解析，解析时使用了错误的执行计划出现的。 下列情况是SQL会重新解析的原因： SQL语句没有使用绑定变量，这样SQL每次执行都要解析。 SQL长时间没有执行，被刷出SHARED POOL，再次执行时需要重新解析。
关系型数据库指的是使用关系模型（二维表格模型）来组织数据的数据库，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
一 问题概要 对同一个 SQL 语句的 ExplainPlan 里显示的预估执行计划与通过 V$SQL_PLAN 视图获取的 Runtime Plan 真实执行计划，偶尔会发现两边有不一致的情况，为什么呢？为什么预估执行计划会不准确？怎样才能避免这种情况的发生？ 二 问题解答 这是执行计划相关中会被经常问道的问题，也是困扰自己很长时间的问题。希望通过下面的分析能解释一部分原因。 对同一个 SQL 语句的 ExplainPlan 里显示的预估执行计划与通过 V$SQL_PLAN 视图获取的真实执行计划不
作者简介： 刘晨，网名bisal，Oracle 10g/11g OCM，并国内首批Oracle YEP成员， 博客：blog.itpub.net/bisal 案例介绍 今天快下班的时候，几位兄弟来聊一
对同一个 SQL 语句的 ExplainPlan 里显示的预估执行计划与通过 V$SQL_PLAN 视图获取的 Runtime Plan 真实执行计划，偶尔会发现两边有不一致的情况，为什么呢？为什么预估执行计划会不准确？怎样才能避免这种情况的发生？
在PHP中，bind_param()函数是一种准备SQL语句并绑定参数的方法。它通常与预处理语句（prepared statements）一起使用，用于执行数据库操作。bind_param()函数可防止SQL注入攻击，并帮助提高代码的安全性。
baseline可以固定多个执行计划，如某sql有10个执行计划，可以使用baseline固定使用其中的2个，根据11g adaptive plan的特性，让优化器从这2个计划中自动选择，fixed属性为yes的执行计划优先被选择，可以设置多个计划的fixed=yes
从严格意义上来说，常规游标共享和自适应游标共享是各自独立的，两者之间没有必然的联系。
上一篇文章《一个执行计划异常变更的案例 - 前传》(http://blog.csdn.net/bisal/article/details/53750586)，介绍了一次执行计划异常变更的案例现象，这两天经过运行同事，以及罗大师的介绍，基本了解了其中的原因和处理方法，这个案例其实比较典型，涉及的知识点很多，有数据库新特性，有SQL相关的，还有应用数据质量问题，对于大师来说，是信手拈来的一次问题排查和处理，但至少对我这个仍旧艰难前行的初学者来说，值得回味的地方很丰富，所以有必要针对其中涉及的知识点做一下梳理，其中一些知识我之前了解的并不全面和深入，就自身来讲，整理学习一次，也是对自己的锻炼。
1、#{}和${}的区别是什么？ 在mybatis配置中，我们经常使用#{}和{}就是这种情况，这种可能会造成sql注入，#{}对应着就是预处理的"?"，所以两种都可以使用的时候推荐#{}。 2、My
目标SQL若不使用绑定变量，则当具体输入值一旦发生了变化，目标SQL的SQL文本就会随之发生变化，这样Oracle就能很容易地计算出对应Selectivity和Cardinality的值，进而据此来选择执行计划。但对于使用了绑定变量的目标SQL而言，情况就完全不一样了，因为现在无论对应绑定变量的具体输入值是什么，目标SQL的SQL文本都是一模一样的。对于使用了绑定变量的目标SQL而言，Oracle可以选择如下两种方法来决定其执行计划：
一、PDO诞生的意义 PHP对数据库支持的抽象度不够，接口不统一。每一种数据库环境都必须重新定义数据库的操作。在这种背景下，统一操作接口PDO诞生了。 在PHP中，有三种数据库连接方式： （1）mysql 最常用，过程式风格的一种应用 （2）mysqli，mysql函数的增强版，提供面向对象和过程两种风格的API，增加了预编译和参数绑定等新的特性 （3）PDO统一抽象接口，更类似于mysqli 二、PDO常用函数 PDO中包含三个预定义类：PDO、PDOStatement和PDOException (1)P
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
