最近在阅读《认知觉醒》这本书，里面有句话非常打动我：通过自己的语言，用最简单的话把一件事情讲清楚，最好让外行人也能听懂。希望借助今天这篇文章，能用大白话说清楚这个相对比较底层和复杂的MVCC机制
作者：京东零售 李泽阳最近在阅读《认知觉醒》这本书，里面有句话非常打动我：通过自己的语言，用最简单的话把一件事情讲清楚，最好让外行人也能听懂。
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2024-06-18 21:03:59
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Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一种类似于SQL的语言来查询和分析大规模的结构化数据。在Hive中，RECURSIVE关键字用于执行递归查询，即可以在查询结果中引用自身，从而实现对树状结构数据的处理。不同版本的Hive对RECURSIVE的支持程度有所不同，接下来我将为你介绍如何实现RECURSIVE查询，并告诉你每一步需要做什么。
整个实现过程可以分为以下几个步骤：
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原创
2024-02-11 07:16:23
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# 如何查询Hive版本以支持WITH RECURSIVE
对于刚入行的小白来说，了解Hive中的`WITH RECURSIVE`功能并判断其支持的Hive版本是一个重要的步骤。本篇文章将带您一步步了解这一过程。
## 流程概述
以下是查询Hive版本及其支持 `WITH RECURSIVE` 特性的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 确认Hive
# MySQL递归查询实现指南
在数据库中，递归查询通常用于处理层级结构的数据。例如，当我们需要处理组织结构、分类等树形数据时，递归查询就显得非常重要。本文将教你如何在MySQL中实现递归查询，并针对MySQL 8.0及以上版本介绍使用公共表表达式（CTE）。
## 流程概述
我们将通过以下步骤逐步实现递归查询：
| 步骤 | 描述 |
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hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来
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2023-10-25 17:07:19
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replace objectsearchreplace replace into 1. replace (object,search,replace) 把object中出现search的全部替换为replaceselect replace('www.163.com','w','n') from ... ---> nnn.163.com例：把表table中的name字段中的deta
# 如何实现“哪个版本hive支持的RECURSIVE的用法”
## 概述
在Hive中，RECURSIVE关键字可以用来实现递归查询，但需要注意的是，只有在Hive 2.1.0及以上版本才支持RECURSIVE的用法。如果你需要在Hive中实现递归查询，可以按照以下步骤进行操作。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(创建表)
原创
2024-03-30 04:42:33
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# 理解并实现 Hive 中的 WITH RECURSIVE
在大数据领域，递归查询是一种重要的功能，Hive 中对递归查询的支持还不够直接。最近，Hive 引入了 `WITH RECURSIVE` 子句，允许用户更便捷地实现递归查询。本文将指导新手如何使用 Hive 的这一特性，以获取所需的数据。
## 实现流程概述
我们可以将实现 Hive 中的递归查询的过程划分为以下几个步骤：
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# 实现mysql版本低执行with recursive报错
## 简介
在MySQL数据库中，使用`WITH RECURSIVE`关键字可以实现递归查询，但是在早期的MySQL版本中，这个功能可能不支持或者存在一些限制。本文将教会你如何处理在低版本MySQL中执行`WITH RECURSIVE`语句报错的问题。
## 解决流程
```mermaid
journey
title 实现
原创
2024-02-03 09:11:33
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1、InnoDB 存储引擎 支持事务,其设计目标主要面向联机事务处理(OLTP)的应用。其特点是行锁设计、支持外键,并支持类似 Oracle 的非锁定读,即默认读取操作不会产生锁。 从 MySQL 5.5.8 版本开始是默认的存储引擎。InnoDB 存储引擎是 MySQL 数据库最为常用的一种引擎具备高可用性、高性能以及高可扩展性 InnoDB 存储引擎将数据放在一个逻辑的表空间中,这个表空间
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2023-12-12 14:50:17
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在 MySQL 的不同版本中，操作 Recursive 查询的方式可能会有所不同。尤其是在低版本的 MySQL 中，缺乏直接支持 `WITH RECURSIVE` 的能力，导致开发者需要采用其他方法实现相同的功能。这篇文章将介绍在 MySQL 低版本中如何使用替代方法进行递归查询，同时提供代码示例和相关图表，帮助大家更加清晰地理解这一过程。
### 1. 什么是 Recursive 查询？
R
原创
2024-10-23 03:11:57
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WITH RECURSIVE and MySQL If you have been using certain DBMSs, or reading recent versions of the SQL standard, you are probably aware of the so-called
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2016-06-30 07:39:00
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## 使用WITH RECURSIVE进行MySQL递归查询
在关系型数据库中，有时候我们需要进行递归查询，即查询结果中包含自身的数据。MySQL提供了一种方便的方式来处理这种需求，即使用WITH RECURSIVE语句。
### 什么是WITH RECURSIVE？
WITH RECURSIVE是MySQL中的一种递归查询方式。通过使用WITH关键字，我们可以在查询中定义一个临时表，并在这
原创
2024-04-15 05:47:38
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MySQL数据库性能优化是本文的主要核心，将从数据库的优化设计，到具体的操作。好的优化能使服务器性能提升较大的空间，希望本文对大家有所帮助。1. MySQL性能优化简介在Web应用程序体系架构中，数据持久层(通常是一个关系数据库)是关键的核心部分，它对系统的性能有非常重要的影响。MySQL是目前使用最多的开源数据库，但是MySQL数据库的默认设置性能非常的差，仅仅是一个玩具数据库。因此在产品中使用
# MySQL递归查询（RECURSIVE）详解
在MySQL中，递归查询（RECURSIVE）是一种强大的功能，它允许我们在数据库中进行递归操作，实现一些复杂的查询或者数据处理。递归查询通常用于处理层次结构的数据，比如组织结构、分类体系等。
## 什么是递归查询
递归查询是一种在数据库中执行自引用查询的方法。它允许我们在查询中引用相同的表，并递归地查找与之相关联的数据。这种查询方法可以在表
原创
2024-06-21 04:59:02
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hive-site.xml 配置1 <configuration>
2 <property>
3 <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
4 <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=tr
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2023-08-23 21:18:35
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版本链 对于使用innoDB才存储引擎的表来说，它的聚簇索引记录中都包含两个必要的隐藏列（row_id 并不是必要的，我们创建的表中有主键或者非NULL唯一键时都不会包含row_id列）：trx_id: 每次对某条聚簇索引记录改动时，都会把对应的事务id赋值给trx_id 隐藏列roll_pointer:每次对某条记录进行改动时，都会把【就得版本写入到undo.log中，然后这个隐藏列就相当于一个
# 深入了解MySQL的WITH RECURSIVE
在关系型数据库中，经常需要处理具有层次结构的数据，例如组织架构、文件目录等。MySQL中提供了`WITH RECURSIVE`语句来处理这种类型的数据，让我们可以轻松地查询和操作层次结构数据。在本文中，将详细介绍`WITH RECURSIVE`语句的用法，并通过代码示例来帮助读者更好地理解。
## 什么是`WITH RECURSIVE`？
原创
2024-03-04 03:21:51
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1.recv_sys_t结构innodb在MySQL启动的时候，会对重做日志文件进行日志重做，重做日志是通过一个recv_sys_t的结构来进行数据恢 复和控制的。它的结构如下：在这个结构中，比较复杂的是addr_hash这个哈希表，这个哈希表是用sapce_id和page_no作为hash key,里面存储有恢复时对应的记录内容。恢复日志在从日志文件中读出后，进行解析成若干个recv_t并存储在
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2024-08-13 09:55:04
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# MySQL中的递归查询与深度
## 引言
在现代数据库管理系统中，MySQL以其高效性和灵活性受到广泛欢迎。尤其是在处理复杂的数据关系时，递归查询的能力非常重要。本文将介绍MySQL中的递归查询，通过示例深入探讨其应用。同时，我们将通过旅行图和饼状图展示一些使用场景。
## 理解递归查询
递归查询是一种可以自我引用的查询方式，允许在SQL查询中调用自身。在MySQL中，使用`WITH
原创
2024-10-17 10:37:04
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