StarRocks的表和关系型数据库类似, 由行和列构成. 每行数据对应用户一条记录, 每列数据有相同数据类型. 所有数据行的列数相同, 可以动态增删列到多维指标的映射.
原创
2024-01-15 12:11:27
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目录一、window平台安装MongoDB1、MongoDB下载2、安装3、安装成功二、Linux平台安装MongoDB三、启动MongoDB服务1、创建数据库目录2、启动数据库3、将MongoDB服务器作为Windows服务运行4、MongoDB常用启动参数四、MongoDB连接1、连接实例2、参数选项说明一、window平台安装MongoDB1、MongoDB下载一般我们用64位的，下载地址：
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2024-09-14 22:04:27
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# 如何在MySQL中为大数据表实现索引
在处理大数据表时，索引是不可或缺的工具。索引能够显著提高数据库查询的性能，但合理的索引设计是实现性能优化的关键。本文将指导你如何在MySQL中为大数据表创建索引。我们将通过简单的步骤、代码示例和可视化图表一起进行讲解，以帮助你彻底理解索引的使用。
## 流程概览
以下是创建索引的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-16 03:32:51
60阅读
什么是大数据？一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。 大数据的特点： 1. 多样（Variety） 2. 大量（Volume） 3. 高速（Velocity） 4. 低价值密度（Value） 5. 真实性（Veracity） 大数据处理的框架、架构、系统有： Hadoop生态、clickhouse、kafka、flink等等一.clickhouse
我之前用过各种分表分区的方式去处理大数据的问题，但始终会存在一些问题，例如不能解决外键的关联问题。这里我给出我研究后采用结合的视图的方式实现了主从表的关系。首先创建两张user表：CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user1` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(50) DEFAULT NUL
```mermaid
journey
title mysql 大数据表备份流程
section 开发者教学
开发者->小白: 教学mysql大数据表备份
小白->开发者: 学习备份流程
```
```mermaid
erDiagram
title mysql 大数据表备份关系图
Customer ||--o{ Order : has
原创
2024-07-03 04:38:23
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# MySQL 大数据表转移指南
在开发过程中，转移大数据表是一个常见且重要的任务。无论是为了优化数据库性能、实现分布式存储，还是为了进行数据库迁移，了解如何有效完成这一过程是非常必要的。本文将为刚入行的小白开发者提供一份详细的操作指南，包括流程、每一步的具体代码及其注释。
## 整体流程
以下是数据表转移的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
原创
2024-09-11 04:22:57
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目录前言概念出发：什么是ECharts？视觉体验：ECharts是什么样子的？上手操作：ECharts三部曲完美实现！第一步：找到就是赚到 第二步：结构搭建 第三步：我最擅长的复制粘贴JavaScript代码总结前言 为什么这样说：ECharts是大数据时代的前端“必需品”？  
前言数据库表的设计规范是很重要的，因为如果后期改表的话，会牵涉一大推代码的变动，重构起来十分麻烦，良好的设计习惯，可以使工作事半功倍，且避免很多的坑。 1. 表名称不应该取得太长（一般不超过三个英文单词，不推荐使用中文拼音，总的长度不要超过30个字符）。2. 不使用tab或tb作为表前缀（本来就是一个表，为什么还要说明）。3. 一些作为多对多连接的表，可以使用两个表的前缀作为表
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2024-08-15 16:28:10
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测试目标： 客户需求，一套11.2.0.4环境下，4G大表，添加一个字段。 本次测试从，时间消耗，锁申请级别，以及字段是否添加默认值，数据真实存储进行测试； 测试流程： 一.创建测试表SQL> drop table a purge;
Table dropped.
SQL> create table a as se
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2024-03-21 22:16:04
77阅读
表的Join是数据分析处理过程中必不可少的操作，Hive同样支持Join的语法，Hive Join的底层还是通过MapReduce来实现的，Hive实现Join时，为了提高MapReduce的性能，提供了多种Join方案来实现，例如适合小表Join大表的Map Join，大表Join大表的Reduce Join，以及大表Join的优化方案Bucket Join等。1 Map Join应用场景适合于
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2023-07-12 19:56:47
722阅读
大字段类型，会短时间内造成数据量快速增长，数据库进行数据库读取时，通常会进行大量的随机IO操作，文件很大时，IO操
2.1 解锁物联网平台，与OceanConnect相识随着更多“物”的接入物联网产业正在蓬勃发展面临的挑战新业务上线周期长：IOT终端厂家只能接入自己的平台，应用碎片化严重，产品开发周期长，产品上市慢标准不统一、集成困难：终端传感器厂家多，通讯协议众多，标准不统一，集成困难网络连接复杂：物联网环境复杂，网络类型多，厂家开发终端需要适配很多协议，厂家进入物联网领域门槛高解决方案打破瓶颈降低成本降低终
涉及到财物的字段，一律使用decimaleg. decimal(20,2) 总长度20位，小数部分2位float、double表示浮点数有误差，decimal是定点型，可以准确表示浮点数。 可枚举的字段，定义为tinyinteg. tinyint(1) ，tinyint(2)性别、用户角色、权限、支付方式、商品类别等字段都是可枚举的，存储为tinyint可以节约数据库空间 分类表eg. 商品类别、菜单项、用户角色、用户权限只有一级类目时可
原创
2021-09-07 15:53:23
312阅读
数据表设计原则[code]1)不应该针对整个系统进行数据库设计，而应该根据系统架构中的组
原创
2023-04-26 13:13:57
370阅读
用户信息表（t_user_info）字段名称字节数类型描述User_id4uint32用户编号（主键）User_name20Char[20]名称Msg_count4uint32发布消息数量,可以作为t_msg_info水平切分新表的auto_incrementFans_count4uint32粉丝数量Follow_count4Uint32关注对象数量备注：以User_id取模分表 用户之
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2024-08-09 19:13:17
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数据的导出和导入都是针对大数据平台（HDFS,Hive,HBase）来定义的 数据从MySQL到大数据平台----------数据导入 数据从大数据平台到MySQL-----------数据导出一、数据导出（大数据平台---->Mysql）1.导出 HDFS数据到MySQLsqoop export \
--connect jdbc:mysql://qyl01:3306/sqoopdb \
-
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2023-09-04 12:50:18
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开发一款支持标准数据库 SQL 的大数据仓库引擎，希望让那些在 Oracle 上运行良好的 SQL 可以直接运行在Hadoop 上，而不需要重写成 Hive QL。Hive 的主要处理过程，大体上分成三步：1. 将输入的 Hive QL 经过语法解析器转换成 Hive 抽象语法树（Hive AST）。2. 将 Hive AST 经过语义分析器转换成 MapReduce 执行计划。3. 将生成的 M
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2023-06-20 13:56:02
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文章目录概念法则语法对表进行修改SELECT基础聚合查询普通聚合分组查询ORDER BYINSERT INTODELETEUPDATE事务视图子查询标量子查询关联子查询函数算数函数字符串函数日期函数谓词CASE集合运算表的加减法联结内联结窗口函数RANK/DENSE_RANK/ROW_NUMBER使用聚合函数作为窗口函数grouping运算符ROLLUPCUBEGROUPING SETS 概念1
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2023-12-19 22:25:44
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场景：当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题数据的插入,查询时长较长后续业务需求的扩展 在表中新增字段 影响较大表中的数据并不是所有的都为有效数据 需求只查询时间区间内的评估表数据体量我们可以从表容量/磁盘空间/实例容量三方面评估数据体量，接下来让我们分别展开来看看表容量：表容量主要从表的记录数、平均长度、增长量、读写量、总大小量进行评估。一
原创
2023-02-03 09:13:46
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