???欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 博客目录一.说明二.实战1.建表2.获取前一行的数据3.获取后一行的数据 一.说明lag() over() 与 lead() over() 函数是跟偏移量相关的两个分析函数，通过这两个函数可以在一次查询中取出同一字段的前 N 行的数据(la
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2023-08-17 20:31:28
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使用MySQL中的函数，存储过程，游标，来实现，数据库里分词并且统计的功能。 先看功能效果: 有这么一个tempic表,其中有个字段 是keyword.这个字段的数据是用“,” 或者“，”隔开的. 现在我们实现的功能是将keyword
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2024-09-09 17:40:38
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相关敏感表信息已经脱敏处理1.待转换 sqlserver SQLselect
a.party_id,
a.publish_date,
a.rating_date,
replace(replace(replace(rating,'p',''),' ',''),'i','') rating2,
lead(replace(replace(replace(rating,'p',''),' ',''),'i
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2023-05-23 18:31:45
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什么是高可用性？很多公司的服务都是24小时*365天不间断的。比如Call Center。这就要求高可用性。再比如购物网站，必须随时都可以交易。那么当购物网的server挂了一个的时候，不能对业务产生任何影响。这就是高可用性。高可用性2个问题：如何共享数据或同步数据？如何处理failover？解释failover，意思就是当服务器down掉，或者出现错误的时候，可以自动的切换到其他待命的服务器，不
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2023-10-18 15:09:21
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## Hive中的LEAD函数
在Hive中，LEAD函数是一种窗口函数，用于获取某一行的后续行的值。LEAD函数可以用来计算与当前行相关的下一个行的值，或者是当前行与下一个行之间的差异，这对于数据分析和报告非常有用。
### 语法
LEAD函数的语法如下：
```sql
LEAD(column, offset [, default]) OVER (PARTITION BY partiti
原创
2023-11-25 10:41:17
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mysqlfailover 是mysql utilities工具包中包含的一个重要的高可用命令，用于对主从复制架构进行健康检测以及实现故障自动转移。它会定期按指定的时间间隔探测各节点的健康状态，一旦在捕获到主节点不可用时，将触发故障转移相关动作，自动执行故障切换到当前最佳的从服务器上。同时整个主从架构内的其他从节点将指向新的主节点，自动完成主从拓扑结构更新。相关知识点热身 基于mysqldump搭
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2023-06-09 22:58:40
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前言：个人认为命令没有必要记，学过的知识总结一下，用到了可以快速找到派上用场。用的多了，自然会记住，但是一定要理解每一个字符代表的是什么，多一个少一个会怎么样要点概述floor 和ceiling和round的使用总结left()和right()函数总结一、(一)round使用如上2图，可知，字符最后的1表示小数点后保留一位，并且是采用四舍五入的算法(二)floor和ceiling使用以上两图对比明
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2023-10-06 21:01:29
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原标题：Linux运维：高可用MySQL解决方案概述作为最基础的数据存储服务之一，在存储系统中有着非常重要的地位，因此要求其具备高可用性无可厚非。能实现不同SLA(服务水平协定)的解决方案有很多种，这些方案可以保证 数据库在硬件或软件出现故障时服务继续可用。高可用性需要解决的主要问题有两个，一个是如何实现数据共享或同步数据，另一个是如何处理failover。数据共享一般的解决方案是通过SAN(St
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2023-10-10 06:36:53
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一、相关函数说明over()：指定聚合函数工作的数据窗口的大小，这个数据窗口大小会随着行的变而变化。over跟在聚合函数后面，只对聚合函数生效。current row：当前行n preceding：往前n行数据n following：往后n行数据unbounded：起点：unbounded preceding 表示从前面的起点开始，unbounded following表示到后面的终点结束lag(
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2024-04-10 20:07:03
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# Hive Lead Over
## Introduction
In the big data era, data processing and analysis have become crucial for businesses and organizations. Hive, an open-source data warehousing and analytics tool buil
原创
2024-01-18 11:33:38
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一：前言Mysql-cluster本身实现了高可用，但是其sql节点并没有实现负载均衡。怎样让程序能均衡地访问sql节点呢，程序里写哪个数据库服务器IP呢？LVS是实现负载均衡作用的，即将客户端的需求采用特定的负载均衡算法分发到后端的Web应用服务器上。Keepalived是用来实现高可用的，提供健康检查，故障转移，即保证主LVS宕机后，从LVS可以在很短时间顶上，从而保证了系统或网站的稳定性。K
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2024-07-05 21:25:24
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一、窗口函数定义：窗口 + 函数，在执行函数时，定义一个窗口(函数执行的范围)over（）没有order by 和wind子句，默认上下无边界（有分区上下边界为分区大小）分区和分组的区别 group by会去重，开窗函数中partition by 不会去重over（）有order by 没有window子句默认窗口大小是上无边界到当前行 window子句里面的含义：排名函数 lead lag ov
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2024-03-04 21:49:39
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背景学习完Hadoop，有没有感到编写一个MapReduce程序非常复杂，想要进行一次分析和统计需要很大的开发成本。那么不如就来了解了解Hadoop生态圈的另一名成员——Hive。让我们一起来了解，如何使用类SQL语言进行快速查询和分析数据吧。Hive系列文章如下：大数据基础之Hive（一）—— Hive概述大数据基础之Hive（二）—— DDL语句和DML语句大数据基础之Hive（三）—— 分区
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2023-08-30 12:01:40
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ion如何使用 1）查询员工薪水并连续求和select d
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2023-07-03 21:13:08
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对这个函数使用比较少，今天具体来看下。定义：Lag和Lead分析函数可以在同一次查询中取出同一字段的前N行的数据(Lag)和后N行的数据(Lead)作为独立的列。嗯，反正每次看这些定义啥的都有点拗口，通俗点来说，就相当于表的自关联。假设你要看你自己每个月的账单情况，顺便和历史账单做个对比。取某一个月，Lag()呢就是跟这个月之前的月份去对比，Lead()就是跟这个月之后的月份去对比。 还可以结合s
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2023-11-19 17:30:01
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# MySQL版本介绍
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于Web应用程序的后端数据存储和管理。它是由瑞典MySQL AB公司开发的，现在由Oracle公司维护和支持。
## MySQL版本历史
MySQL的版本按照时间先后，可以分为以下几个主要的版本：
- MySQL 3.x：在1997年发布，这是MySQL的第一个主要版本。它引入了许多基本的功能，如存储过程、触发器和
原创
2023-09-28 16:38:38
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因思维新建站官网：jz.inspinovation.com文|李掌柜在Lamp架构中,Mysql性能 优化必不可少,本日主要说的是我对Mysql性能优化的一些看法.下面请听我道来：1、选择Percona或MariaDB版本的话,强烈建议启用thread pool特性,可使得在高并发的情况下,性能不会发生大幅下降.此外,还有extra_port功能,非常实用, 关键时刻能救命的.还有另外一个重要特色
【MySQL的binlog日志】
MySQL的binlog日志是记录MySQL数据库DML操作和DDL操作记录到Binary Log中，其中DDL(Data Definition Language)的语句有create alter table……；DML(Data manipulation Language)的主要语句有insert、delete和update，注意select操作不
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2024-02-19 11:00:39
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实现MySQL over的过程及代码示例
### 1. MySQL over的概述
MySQL over是一种在MySQL数据库上执行分析查询的功能。它使用窗口函数和分析函数，可以对查询结果进行排序、排名、分组和聚合等操作，以便更灵活地分析数据。
### 2. 实现MySQL over的步骤
下面是实现MySQL over的步骤示意图：
```mermaid
erDiagram
p
原创
2024-02-05 08:33:26
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业务场景：业务比较简单，就是sql查询数据后使用order by排序，然后根据排序的结果获取每个人的排名；本来是打算在java代码中根据取出来的顺序来获取排名的，后来得知了sql中有ROW_NUMBER() OVER()这个函数，而且MySQL和PostgreSQL都有，它的本质就是将查出来的每条结果赋一个不重复的值，完美解决了这个问题；函数格式：ROW_NUMBER() OVER(partiti
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2023-08-08 11:02:39
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