在《Linux中的文件查找技巧》一文中，我们已经知道了文件查找的基本方法，今天我们介绍find命令的一些高级使用技巧。它能满足我们一些更加复杂的需求。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《MyBatis初级实战》系列的第六篇，继续实践从多表获取数据； 回顾上一篇，咱们实战了多表关联的一对一关系，如下图所示，查找日志记录时，把对应的用户信息查出： 📷 本篇要实践的是一对多关系：查询用户记录时，把该用户的所有日志记录都查出来，逻辑关系如下图： 📷 在具体编码实现一对多查询时，分别使用联表和嵌套两种方式实现，每
题目介绍： 找到连续区间的开始和结束数字 find-the-start-and-end-number-of-continuous-ranges
后来一些 ID 从 Logs 表中删除。 编写一个 SQL 查询得到 Logs 表中的连续区间的开始数字和结束数字。
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所谓一对一，就是一个对象关联了另一个对象，例如一条log记录中，带有对应的user信息；
本文作者：杨槐（花名：渡劫）袋鼠云大数据开发工程师，负责FLinkx的开发与维护。
可以发现 Inner Interval Join 和其他三种 Outer Interval Join 的区别在于，Outer 在随着时间推移的过程中，如果有数据过期了之后，会根据是否是 Outer 将没有 Join 到的数据也给输出。
我们在设计一个系统的时候，有时候通常为了基础业务，写出的查询sql语句并不高效，从而影响到用户使用系统的整体体验感不是很好，我们通常在系统的测试阶段会开启MySQL中的慢日志查询的功能，可以在MySQL的系统配置文件中开启这个慢日志的功能，并且也可以设置SQL执行超过多少时间来记录到一个日志文件中，只要SQL执行的时间超过了我们设置的时间就会记录到日志文件中，我们就可以在日志文件找到执行比较慢的SQL了，从而就可以对这些语句进行调优优化，使用 Explain来分析 SQL 语句的性能。
后来一些 ID 从 Logs 表中删除。编写一个 SQL 查询得到 Logs 表中的连续区间的开始数字和结束数字。
天天和数据库打交道，一天能写上几十条 SQL 语句，但你知道我们的系统是如何和数据库交互的吗？MySQL 如何帮我们存储数据、又是如何帮我们管理事务？....是不是感觉真的除了写几个 「select * from dual」外基本脑子一片空白？这篇文章就将带你走进 MySQL 的世界，让你彻底了解系统到底是如何和 MySQL 交互的，MySQL 在接受到我们发送的 SQL 语句时又分别做了哪些事情。
朋友拉住我，劝到：哎哎，不是去骂她，是找她理论，叫她改成舔狗1号，是我先来的！
墨墨导读：本文记录SYS.SCHEDULER$_INSTANCE_PK冲突异常分析及处理过程，希望对大家有帮助。
天天和数据库打交道，一天能写上几十条 SQL 语句，但你知道我们的系统是如何和数据库交互的吗？MySQL 如何帮我们存储数据、又是如何帮我们管理事务？....是不是感觉真的除了写几个 「select * from dual」外基本脑子一片空白？金三银四读者福利：整理好的MySQL实战笔记，金三银四面试资料集锦。
测试人员最常见和繁琐的任务之一就是清理环境，比如防止磁盘空间出现不足。下面是我收集的一些常用的 Linux 文件系统相关命令。
1. 博主会阐明博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助，让小伙伴萌能直观明白博主的心思
废话不多说，咱们先直接上本文的目录和结论，小伙伴可以先看结论快速了解博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助：
SQL 语句执行慢的原因是面试中经常会被问到的，对于服务端开发来说也是必须要关注的问题。
我们的系统在和 MySQL 数据库进行通信前，需要先和数据库建立连接，而这个功能就是由MySQL驱动底层帮我们完成的，建立完连接之后，我们只需要发送 SQL 语句就可以执行 CRUD 了。如下图所示：
日志是开发者用来分析程序和排查问题的重要工具。随着系统架构从早期的单体应用，演变到如今的微服务架构，日志的重要性也逐步提升。除了用日志辅助问题排查，还可以通过日志对微服务请求的全链路进行性能分析，甚至可以它用来解决分布式系统中的一致性问题。与此同时，系统产生的日志量和日志管理难度也显著增加。于是，日志管理工具随之诞生并迭代升级。从最开始登录到跳板机上查看日志，到自建分布式日志中心来统一管理日志流，到云平台厂商提供专门的日志管理服务。开发者只需要在应用中接入SDK将日志回流到日志平台，就可以使用日志平台提供智能检索、数据分析以及链路分析等能力，平台中易用的图形化界面和成熟的数据管理能力极大的提升了开发效率。
作为后端开发，日常操作数据库最常用的是写操作和读操作。读操作我们下边会讲，这个分类里我们主要来看看写操作时为什么会导致 SQL 变慢。
查找错误日志文件路径show variables like ‘log_error’;
binlog,即二进制日志,它记录了数据库上的所有改变，并以二进制的形式保存在磁盘中；
show variables like ‘%slow_query_log%’; #如果结果中包含slow_query_log | OFF ，则说明慢日志已经关闭 #开启慢查询日志的方式：set global slow_query_log=1;
通过PatternLayout实现类ConversionPattern属性可以设置具体自定义布局。布局格式采用类似 C
今天这篇文章，就是挖出一些被忽视的参数进行了针对性的使用。咳咳，用起来还真不错，请看文章吧：
在工作中，我们误删数据或者数据库，我们一定需要跑路吗？我看未必，程序员一定要学会自救，神不知鬼不觉的将数据找回。
用户 = 客服 （先把信息入库，然后通过ob+长连接不断从数据库查询数据发送给客服）
flink sql 知其所以然（十四）：维表 join 的性能优化之路（上）附源码
general log即General Query Log，记录了mysql服务器的操作。当客户端连接、断开连接、接收到客户端的SQL语句时，会向general log中写入日志。开启general_log会损失一定的性能，但是在开发、测试环境下开启日志，可以帮忙我们加快排查出现的问题。
OceanBase 运行时会产生很多各种级别的日志，如果出现了错误，想要从数量繁多的错误日志中定位到错误原因，是件不太容易的事。
在MySQL数据库中，实例与数据库的关系通常是一一对应的，即一个实例对应一个数据库，一个数据库对应一个实例。但是，在集群情况下可能存在一个数据库被多个数据实例使用的情况。
慢日志在日常数据库运维中经常会用到，我们可以通过查看慢日志来获得效率较差的 SQL ，然后可以进行 SQL 优化。本篇文章我们一起来学习下慢日志相关知识。
业务系统通过一个数据库连接发给MySQL，经过SQL接口、解析器、优化器、执行器，解析SQL语句，生成执行计划，接着由执行器负责执行该计划，调用InnoDB的接口去实际执行。
此选项可以在Mysql客户端执行SQL语句，而不用连接到MySQL数据库再执行，对于一些批处理脚本，这种方式尤其方便。
与任何IT系统一样，为了保证HAWQ集群的高可用和高性能，需要进行一系列监控与维护活动。本篇讨论HAWQ推荐的运维与监控活动。 一、推荐的监控与维护任务 表1至表5是H
binlog可以说是MySQL中比较重要的日志了，在日常开发及运维过程中，经常会遇到。
日志文件中记录的到底是什么呢？mysql支持了两种日志格式，这两种日志格式也体现了各自的复制方式
1 事件回放 2 DB Trace 线索整理 3 Log 线索整理 4 当时的数据库配置说明 5 原因分析 6 解决方案
最近几次上架新主题的时候都被驳回了，原因是zblog博客已经全面禁止利有“rand()”函数进行提取，不让使用“rand()”原因就是：“rand()”不支持mysql以外的数据库，在数据库数据比较多的情况下速度会变得很慢。
1、复制概述 1.1、复制解决的问题 数据复制技术有以下一些特点： (1) 数据分布 (2) 负载平衡(load balancing) (3) 备份 (4) 高可用性(high availability)和容错 1.2、复制如何工作 从高层来看，复制分成三步： (1) master将改变记录到二进制日志(binary log)中（这些记录叫做二进制日志事件，binary log events）； (2) slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)； (3) slave重做中继日志中的事件，将改变反映它自己的数据。
转载自：http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/12/19/1627525.html，版权归原作者所有，侵删！
Spring有一个基于AOP之上的事务管理模块，这个模块能够帮助我们在逻辑层中很方便的控制数据库的事务。在此之前我们介绍了Spring对JDBC的模板支持 以及 面向切面的Spring，而且也用Spring的AOP编写了一个简单的切面类用于控制事务，在此对其中一些相同的东西就不再赘述了。所以本文是硬文，就让我们单刀直入地学习如何使用Spring的事务管理模块为我们管理事务吧。
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