在评估和选型数据库的时候，人们往往将重点放在数据建模的灵活性，一致性保证，线性可伸缩性，容错性，低延迟，高吞吐量和易于管理等方面。但怎么才能评判出这些指标呢？很多人往往会网上一通搜索和看官方文档，再加上自己的“经验”来得出这些指标。
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
SQL是用于管理和操作关系型数据库的语言。它遵循结构化模式，将数据组织成具有预定义关系的表格形式。以下是SQL的一些关键特点：
最近与同行科技交流，经常被问到分库分表与分布式数据库如何选择，网上也有很多关于中间件+传统关系数据库（分库分表）与NewSQL分布式数据库的文章，但有些观点与判断是我觉得是偏激的，脱离环境去评价方案好坏其实有失公允。
在前面基础功能实现的过程中，我们后台管理系统及移动端的用户，在进行数据访问时，都是直接操作数据库MySQL的。结构如下图：
在大数据和AI时代，数据库成为各类应用不可或缺的重要组成部分。而数据库中的数据依赖存储引擎进行管理，包括数据的存储、查询、更新和删除等。因此，在设计系统时，选择正确的数据库存储引擎方案变得尤为重要。这篇文章将以关系型、NoSQL和NewSQL数据库，以及OLTP、OLAP和HTAP处理方式为切入点，深入探讨不同类型的数据库背后的存储引擎方案选型取舍。
1、我们在监控图表中关注的性能指标大概有这么几个：CPU、内存、连接数、io读写时间、io操作时间、慢查询、系统平均负载以及memoryOver
数据模型驱动不仅可以建立有效的应用程序，也可以有效地修改以合并新的特性。他们是“real-world”问题的解决和软件世界模仿现实世界的行为之间的桥梁。（是的，软件可以创造奇迹，但如果不是追求更简单生活没有人需要这些软件！）本文论述了NoSQL数据库在现代的应用软件发挥作用。 驱动力 在过去的几年中，有一个巨大的转变则是在应用程序开发平台栈的选择上。传统的WAMP和LAMP被逐步淘汰，而MEAN、CEAN等逐渐发挥出优势。这种转变是有很多原因的。最根本的原因是对现代Web的期望。最近的预期是Web应用程序已
最近在看TiDB的系统管理课程，对TiDB周边的配套工具做了一下了解，今天总结下。
MySQL 是一个开源关系数据库管理系统，广泛用于存储、管理和组织数据。使用 MySQL 表时，通常需要将多个列值组合成一个字符串以进行报告和分析。Python是一种高级编程语言，提供了多个库，可以连接到MySQL数据库和执行SQL查询。
想学习大数据技术，是不是首先要知道大数据技术有哪些呢？这样也好知道自己未来应该往哪个方向发展，应该重点学习哪些知识？
phpwind在后台的备份功能上，存在SQL注入漏洞。可对数据库进行任何的操作。由于需要拿到后台，所以影响范围相对来说还是比较小的。
日常的应用开发中可能需要优化SQL，提高数据访问和应用响应的效率，不同的SQL，优化的具体方案可能会有所不同，但是路径上，还是存在一些共性的。碰巧看到杨老师的这篇文章《第45期：一条 SQL 语句优化的基本思路》，为我们优化一些MySQL数据库的SQL语句提供了可借鉴的路径，值得参考和应用。
在如今数据库管理中，应对MySQL中的热点数据更新一直是业内的一大挑战，尤其在秒杀等高并发场景中显得尤为重要。如果处理不当，可能会造成数据库系统崩溃。
客户在使用数据湖时通常会问一个问题：当源记录被更新时，如何更新数据湖？这是一个很难解决的问题，因为一旦你写了CSV或Parquet文件，唯一的选择就是重写它们，没有一种简单的机制可以打开这些文件，找到一条记录并用源代码中的最新值更新该记录，当数据湖中有多层数据集时，问题变得更加严重，数据集的输出将作为下次数据集计算的输入。
在发现部分数据库中的生日数据与导入表实际上是不一致的错误，通过怎么样的方式来实现查询并修正呢？ 因为我们部分数据日与月相反，我们想要通过导入前的那张招生表来查出差别。 实际操作中，Excel无法完美识别出日期，导致无法对比。
在上篇文章中我介绍了MySQL在C语言中的基本 api，虽然只是基本的接口，但是我们依旧可以发现有这许多问题，比如，创建对象后必须手动释放，查询结果后必须手动释放否则就会有大量的内存泄漏问题出现，当然在C语言中对于MySQL多线程的把握，需要大量的锁去实现，这不仅提高代码的复杂程度，更是进一步的把后续的维护成本大大提升。
如果你在学Python数据处理，一定对CSV文件不陌生。日常本地数据存储中，除了Excel文件外，大部分数据都是以CSV文件格式保存的。
目前，对于互联网海量数据的存储以及处理，按使用场景，分为OLTP（联机事务处理，比如即时交易，强调快速响应与处理）与OLAP（联机分析处理，比如BI，强调多维数据分析）。对于这些数据的存储，主要有两种解决方案，即基于SQL的关系型数据库，和NoSQL的非关系型数据库。 非关系型数据库在某些特定场景下有奇效，比如键值存储（redis,ROMA,Memcached）数据库应用在排行更新，会话保存，面向文档的数据库（mongoDB、couchDB）应用在日志记录，面向列的数据库（Cassandra、HBase）在博客中的应用。关系型数据库最大的问题在于速度与可扩展性上，而这些NoSQL数据库一般部署简单，支持扩展，而且速度极高。 但是，NoSQL目前还是只能做为关系型数据库在某些特定应用场景的补充，不能完全替代严谨规范的关系型数据库。
普通索引: 即针对数据库表创建索引； 唯一索引: 与普通索引类似，不同的就是：MySQL数据库索引列的值必须唯一，但允许有空值； 主键索引: 它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引； 组合索引: 为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。即将数据库表中的多个字段联合起来作为一个组合索引。
本次分享的案例是关于存储的数据恢复，存储上RAID崩溃导致存储无法启动。存储内部共有6台以上虚拟机，其中LINUX虚拟机3台为客户重要数据。 工程师初步分析得出存储结构为所有物理磁盘均在一个存储池内，再由存储池分出几个LUN，LUN1是vmfs卷，三台LINUX虚拟机也是在这个里面。 1、重组RAID 重组过程中发现本RAID5缺失2块盘（第一掉线盘掉线后热备盘顶替，之后又掉线一块盘使得RAID5处于降级状态。最后在掉线第三块盘时盘片划伤RAID崩溃），无法通过校验直接获取丢失盘的数据，所以只能使用磁盘同等大小的全0镜像进行重组（此方法只可用于紧急情况，因为依赖空镜像组成的RAID文件系统结构会被严重破坏，相当于每个条带都会缺失两个块的数据）。 2、提取LUN 分析存储结构，获取存储划分的MAP块。在找到MAP块之后解析得到各个LUN的数据块指针，编写数据提取程序提取LUN碎片。提取完成后进行碎片拼接，组成完整LUN。导出LUN内所有虚拟机，尝试启动。导出虚拟机后尝试启动，同预想相同，操作系统被破坏虚拟机无法启动。 3、提取虚拟机内文件 在虚拟机无法启动的情况下只能退而求其次，提取虚拟机内文件。在取出文件后进行测试，发现大多数文件都被破坏，只有少部分小文件可以打开。在与客户沟通后得知虚拟机内有MYSQL数据库，因为数据库底层存储的特殊性，可以通过扫描数据页进行数据提取。在找到此虚拟机后发现虚拟机启用快照，父盘和快照文件都被损坏的情况下常规合并操作无法完成，使用北亚自主研发VMFS快照合并程序进行快照合并。 4、获取MYSQL数据页并分析 根据MYSQL数据页特征进行数据页扫描并导出（innodb引擎可以使用此方案，myisam因为没有“数据页”概念所以不可用），分析系统表获取各用户表信息，根据各个表的ID进行数据页分割。 5、提取表结构 因为数据库使用时间已久，表结构也曾多次变更，加上系统表在存储损坏后也有部分数据丢失，记录提取过程遇到很大阻力。首先获取最初版本数据库各个表的表结构：合并快照前的父盘因为写入较早，使用第一块掉线盘进行校验获取到这个文件的完整数据，然后提取出其中数据库各个表的表结构，之后客户方提供了最新版的数据库建表脚本。提取记录：分别使用两组不同表结构对数据记录进行提取并导入恢复环境中的MYSQL数据库内，然后剔除各个表中因为表结构变更造成的乱码数据，最后将两组数据分别导出为.sql文件。 6、数据恢复结果 因为两个版本的数据库表结构不同，所以联系了客户方的应用工程师进行调试。调试完成后导入平台，经验证，数据可用本次数据恢复成功。
目录[-] Python是开发社区中用于许多不同类型应用的强大编程语言。很多人都知道它是可以处理几乎任何任务的灵活语言。因此，在Python应用中需要一个什么样的与语言本身一样灵活的数据库呢？那就是NoSQL，比如MongoDB。 英文原文:https://realpython.com/blog/python/introduction-to-mongodb-and-python 1、SQL vs NoSQL 如果你不是很熟悉NoSQL这个概念，MongoDB就是一个NoSQL数据库。近几年来它越
RAID5磁盘阵列，由于未知的原因导致存储忽然崩溃无法启动，RAID5阵列中的虚拟机全部丢失，其中3台虚拟机为重要数据，需要主要针对该3台虚拟机进行数据恢复。
但之后仍有问题待解决： 比如朋友圈关系的数据量达到千亿，即使分成1024个库表，单表数据量也达到亿级，且关系数据量还在极速增加，即使你分成再多库表，数据量也会很快到达瓶颈。 传统DB难以彻底解决该问题，因为扩展性很弱。这时，就可以利用NoSQL，天生分布式，能提供优秀的读写性能，补充了传统关系型数据库短板。那么它是如何做到的呢？ NoSQL，不同于传统关系型数据库的其他数据库系统的统称，不使用SQL作为查询语言，提供优秀的横向扩展能力和读写性能，非常契合互联网项目高并发大数据的特点。 Redis、LevelDB这样的KV存储，相比于传统DB，有极高读写性能，对性能有比较高的要求的场景都会使用。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 MySQL 可应用于多种语言，包括 PERL, C, C++, JAVA 和 PHP。 在这些语言中，MySQL 在 PHP 的 web 开发中是应用最广泛。
OceanBase是阿里集团研发的可扩展性关系型数据库，实现了数千亿条记录、数百TB数据上的跨行跨表事务。
关系型数据库管理系统在数据库技术领域占据主导地位已经多年了。当SQL在1970年代首次出现时，关系型数据库管理系统的使用和受欢迎程度迅速提升。很快，MySQL成为了大多数公司和团队首选的数据库。
某公司使用的存储，采用RAID5磁盘阵列，由于未知的原因导致存储忽然崩溃无法启动，RAID5阵列中的虚拟机全部丢失，其中3台虚拟机为重要数据，需要主要针对该3台虚拟机进行数据恢复。
本文中的问题精选自上期【你问我答】——数据库专题中读者的提问。【你问我答】是由美团点评技术团队推出的线上问答服务，你在工作学习中遇到的各种技术问题，都可以通过我们微信公众号发问，我们5000+工程师会义务为你解答，欢迎大家踊跃提问。高质量、定义清晰的问题会优先获得解答。 Q1：能不能推荐几本关于SQL的书籍。谢谢！谢谢！ A：推荐图灵出的《SQL必知必会（第4版）》，这也是Amazon上最畅销的SQL图书的中文版，写得很明快，概念非常清楚。这本书用来学习关系型数据库也很不错，至少基本概念比大部头的教材说得
通过前面几天的学习，我们在面对高并发流量时，为了应对大量读写请求，特此将我们的普通存储系统开发成了一套分布式存储系统。主要基于读写分离主从复制以及数据分库分表实现的。不清楚的可以再回去看看啊数据库读写分离方案，实现高性能数据库集群，数据库分库分表后，我们生产环境怎么实现不停机数据迁移
保护 MySQL 数据库的完整性和可恢复性对于降低与数据丢失和损坏相关的风险至关重要。Python是一种多功能编程语言，提供了无数的库和技术，用于与MySQL数据库的无缝交互并完成高效的备份过程。本文深入探讨了使用 Python 创建 MySQL 数据库备份的三种不同方法，包括子进程模块的使用、mysqldump 命令与 pymysql 库的集成，以及利用 MySQL 连接器/Python 库的强大功能。通过实际示例，我们将深入研究这些技术的复杂性。
最近看一本书，铃木敏文的《零售的哲学》，里面提到一个很有意思的观点，711核心使命是提供便利，围绕便利场景，提供一系列食品、ATM服务等，而不是和超市去PK货物品种。 联想到常见的NOSQL数据库和传统关系型数据的区别也有点类似；传统关系型数据库发展了几十年，就像超市一样，功能非常多，非常完善，也是进入到各个行业中去。NOSQL从一出生就是带着解决关系数据中的某些场景的不突出/不擅长的使命。 另外一些新数据库又思考着突破NoSQL的场景的限制，想着同时解决OTLP/OLAP，也有诞生了NewSQL或者HTA
##分析 可以看出，在第二段代码中，使用了批量插入，此时的效率比第一段提高了84%。原因如下：
按照指定字符进行合并或拆分是经常碰到的场景，MySQL在合并的写法上比较简单，但是按指定字符拆分相对比较麻烦一点（也就是要多写一些字符）。本文将举例演示如何进行按照指定字符合并及拆分。
Python数据分析——数据加载与整理 总第47篇 ▼ （本文框架） 数据加载 导入文本数据 1、导入文本格式数据（CSV）的方法： 方法一：使用pd.read_csv()，默认打开csv文件。 9、
尽管层次数据库如今在大型机上依然被广泛使用，但关系数据库（RDBMS）（SQL）已经占领了数据库市场，并且表现的相当优异。我们存的钱不会跑到别人的账户，我们预定机票可以确保我们在飞机上有一个专属的座位，而且我们也不会因为没有做过的事而受到责备等等。关系数据库的数据完整性是因为它遵循了ACID（原子性，一致性，独立性以及持久性）原则。关系数据库技术可追溯到上世纪70年代。 那么，现在有什么变化呢？Web技术开启了这次变革。如今，许多人在亚马逊上买东西。但关系数据库并不是设计用来处理亚马逊上每秒大规模的交易
MongoDB和CouchDB都是基于文档的NoSQL数据库类型。文档数据库又称mdocument store，通常用于存储半结构化数据的文档格式及其详细描述。它允许创建和更新程序，而不需要引用主模式。移动应用程序中的内容管理和数据处理是可以应用文档存储的两个字段。
打包，并自动安装SQL数据库 应一位网友的需求，并修正了MVP李洪根".NET平台下WEB应用程序的部署(安装数据库和自动配置)"中的osql用法错误，已测试通过。 一).创建部署项目 1. 在“文件”菜单上指向“添加项目”，然后选择“新建项目”。 2. 在“添加新项目”对话框中，选择“项目类型”窗格中的“安装和部署项目”，然后选择“模板”窗格中的“安装项目”。在“名称”框中键入 setup1。 3. 单击“确定”关闭对话框。 4. 项目被添加到解决方案资源管理器中，并且文件系统编辑器打开。
多数情况下，可以认为如果一个资源被锁定，它总会在以后某个时间被释放。而死锁发生在当多个进程访问同一数据库时，其中每个进程拥有的锁都是其他进程所需的，由此造成每个进程都无法继续下去。简单的说，进程A等待进程B释放他的资源，B又等待A释放他的资源，这样就互相等待就形成死锁。
对于一些数据量较大的系统，数据库面临的问题除了查询效率低下，还有就是数据入库时间长。特别像报表系统，每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久。因此，优化数据库插入性能是很有意义的。
所以说，当公司业务有跨库分析时（一般情况是，业务数据库分布在各个部门），一些数据需要配合其他部门的数据进行关联查询，这个时候可以考虑Presto。但是目前，对于MySQL统计查询在性能上有瓶颈。可考虑将数据按时间段归档到HDFS中，以提高统计效率。
很多的时候，在Presto上对数据库跨库查询，例如Mysql数据库。这个时候Presto的做法是从MySQL数据库端拉取最基本的数据，然后再去做进一步的处理，例如统计等聚合操作。
其实我很早就想写写分布式数据库相关的文章，既是我现在正在学习的，也是我很感兴趣的内容。但是谈到分布式数据库，会涉及很多相关的技术细节，等把相关的一些细节写明白的时候，已经十几篇文章过去了XD。所以如果想要了解B/B+树、LSMT、CAP等技术细节的，可以翻翻之前的文章。今天我们来聊聊NoSQL这个概念。
1.MySQL数据库区别于其他数据库的最重要的一个特点就是其插件式的表存储引擎。MySQL插件式的存储引擎架构提供了一系列标准的管理和服务支持，这些标准与存储引擎本身无关，可能是每个数据库系统本身都必需的，如SQL分析器和优化器等，而存储引擎是底层物理结构的实现，每个存储引擎开发者可以按照自己的意愿来进行开发。
你答：有这样一个故事，讲的是一个小男孩和一个小女孩，这个小男孩呢，用很多好玩石头，而这个小女孩呢，有好多好吃的糖果，有一天，他们相互约定：小男孩用所有的石头交互小女孩所有的糖果。到了交换的那一天，小女孩带上了所有的糖果，而小男孩自己偷偷留下了一些石头，就这样他们交换了。这天晚上啊，小女孩睡的特别踏实，而小男孩呢，总是睡不着，他总在想，小女孩是不是也留下了一些糖果呢？
分布式数据库已经流行好多年，产品非常众多，其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计，以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同，细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析，在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上，它都比同行产品有优势。
root为mysql数据库用户名，mypassword为密码，wp为数据库名，wpbak.sql为备份成的文件。
2、语法：select distinct from 表名; 去掉重复项，对应的字段前加符号表达：
数据是数据科学所有子领域的支柱。无论你正在构建的建筑物的大小或应用如何，你都需要获取和分析数据。大多数情况下，你需要的这些数据都存储在DBMS（数据库管理系统）中。
存储过程是指在数据库系统中，一组为了完成特定功能的SQL语句集，存储在数据库中，经过第一次编译后以后再调用任意次都不需要重新编译了。说白了就是一堆SQL语句的合并，中间加了点逻辑控制，俗称为数据库中的函数。在一些金融等大型企业中，基本都是由内部人员编写好存储过程，然后由外部程序员调用存储过程，因为内部数据逻辑处理方式涉及商业机密等等。
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