---------------------MYSQL练习题：数据查询(02)-简易版---------------------- 提供了数据查询进阶版练习题的各种目录文件，便于对照自己思索练习；增强版：说明：存放有数据库表关系图、练习题以及结果可用于对照练习；最终版：说明：存放有创建数据库SQL语句、练习题答案以及知识点分析；【练习题-图片目录】【练习题-文本目录】01、查询课程"1"比课程"2"
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2024-01-05 18:54:24
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MySQL海量数据优化（理论+实战） 让面试官哑口无言前言一、准备表数据二、优化方式1.分页查询优化2.普通索引优化3.复合索引优化4.SQL查询优化5.事务优化6.数据库性能优化7.系统内核参数优化8.表字段优化9.分布式场景下常用优化手段总结作者寄语 提示：下方有源代码地址，请自行拿取前言朋友们，又见面了，上篇文章咱们讲到MySQL分库分表的方法，这篇文章咱们就针对上一篇文章模拟在MySQL
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2023-11-24 09:28:17
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在数据库程序的开发中，性能是最让人关心和担心的问题之一，而影响到其性能的一个关键因素就是查询效率，往往查询效率的瓶颈都集中在大量耗时的sql语句上。以下就将列举一些MySQL中行之有效的查询优化手法和准则：1.只要能满足你的需求，应尽可能使用更小的数据类型：例如使用MEDIUMINT代替INT。2.尽量把所有的列设置为NOT NULL，如果你要保存NULL，手动去设置它，而不是把它设为默认值。3.
前言数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.1、优化一览图2、优化笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.2.1 软优化2.1.1 查询语句优化1、首先我们可以用EXPLAIN或DESCRI
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2023-09-04 20:18:51
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接上篇文章，在经历很多尝试后，终于发现kt＋leveldb有下面无法避免的缺点：1. Leveldb原生只有压缩操作，数据的清理是依赖重复key的，但是kt封装后，会失去这一特性，导致内存无法释放，需要修改leveldb源代码解决。2. kt+leveldb 封装，由于其非原生，不能满足性能需求，KV平均负载在1k/s左右，虽然业务逻辑使他变复杂，但是1k的处理速度不能满足现在的需求。结合上面的考
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2023-10-20 13:25:32
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技术真的是日新月异，关系型数据库在数据库存储界称霸这么多年后，市面上各种数据库如雨后春笋蓬勃发展，似乎关系型数据库也地位不保，我前段时间和同事聊天，听到他们经常说的现在市面上的noSql数据库完全可以替代现有的关系型数据库，可是事实真的如此吗，我们一起就市面上现在比较流行的各类数据库，做一个对比： 真正业务开发中，绝对不是拍脑袋定下来使用那种数据库就使用那种数据库的，选择某种或者某几种数据库配合
如果仅仅是海量的结构性数据，那么解决的办法就比较的单一，用户通过购买更多的存储设备，提高存储设备的效率等解决此类问题。然而，当人们发现数据库中的数据可以分为三种类型：结构性数据、非结构性数据以及半结构性数据等复杂情况时，问题似乎就没有那么简单了。大数据汹涌来袭当类型复杂的数据汹涌袭来，那么对于用户IT系统的冲击又会是另外一种处理方式。很多业内专家和第三方调查机构通过一些市场调查数据发现，大数据时代
大概两年前，写过一篇<<大数据量，海量数据 处理方法总结>>,之后应该被转载甚多，估计很多人看到过。当时更多的解决的是面试场景的问题，介绍的都是些基础的数据结构。实际上与实际的海量数据处理还有些距离，可以用来准备下面试，但是真正的海量数据处理都是建立在很多系统之上的，当然它们底层也会用到各种数据结构。
进来比较流行的是云计算，No
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2024-01-20 22:08:37
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近年来,数字技术加速融入社会发展的各领域和全过程。数字经济的重要特征是生产力的全面数字化,产生的数据需要领先且强大的数字基础设施来管理,数据库软件在其中扮演了核心角色。用户在数据库的选型过程中,为保障核心业务运营的可扩展、安全性,需要选择能够成为主流、极具发展前景的技术路线和产品。目前,openGauss是面向未来的主流技术路线,已成为业界共识。作为openGauss生态贡献仅次于华为的第二大社区
MY sql 性能调优 现在做一个海量数据的报表查询 , 有两个报表查询时间太长 , 需要进行优化 . 首先做的工作就是增加索引 , 按照查询的条件的顺序 , 增加索引 create index I_SALE_DAY_TAC_MANU_TIME_PROV on RPT_SALE_DAY_TAC
(MERGE_MANU_ID,BIND_DAY,PR
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2023-10-28 18:00:05
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原创
2022-09-06 12:35:12
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7月14至15日，主题为“创未来享非凡”的openGauss Developer Day 2022在京举办。在7月15日上午主论坛环节，海量数据联席总裁王振伟受邀出席大会，并现场发布了基于openGauss 3.0的商业发行版——海量数据库Vastbase G100 v2.2.9。openGauss社区理事会理事长江大勇出席
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2023-10-26 20:53:10
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如何提高MYSQL数据库的查询统计速度
作者： 衢州电力局 刘利平 文章内容： 数据库系统是管理信息系统的核心，基于数据库的联机事务处理（OLTP）以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之 一。从大多数系统的应用实例来看，查询操作在各种数据库操作中所占据的比重最大，而查询操作所基于的SELECT
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2024-06-01 22:41:42
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文章目录Django数据库操纵查询F和Q对象:1.F对象:2.Q对象:2.聚合函数和排序函数1.聚合函数:2.排序函数:3.级联查询:1.关联查询关联过滤查询4.查询集**查询集:**两大特性惰性执行:缓存:限制查询集分页:分页: Django数据库操纵查询F和Q对象:1.F对象:一般用于属性与属性之间的比较被定义在django.db.models中举个例子:>>>from d
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2023-07-11 09:19:19
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HiStore是阿里中间件技术团队研发的数据库产品，是一款基于独特的知识网格技术的列式数据库，定位于海量数据高压缩比列式存储，是低存储成本，低维护成本，海量数据OLAP存储引擎；有效的解决了海量数据存储的成本问题，以及在百亿数据场景下支持实时高效的多维度自由组合的检索。
HiStore的优势• 存储数据量大：TB级数据大小，百亿条记录。数据量存储主要依赖自己提供的高速数据加载工具（
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2023-10-15 19:48:37
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作者: 西魏陶渊明博客: https://blog.springlearn.cn/ (opens
原创
2022-07-24 00:41:32
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# 海量数据与数据库架构
在当今的信息时代，数据的生成速度和规模正在呈现指数级的增长。面对海量数据，传统的数据库架构往往无法满足业务的需求。本文将深入探讨海量数据的特性，展示一种基于分布式架构的数据库解决方案，并提供相应的代码示例，以帮助大家更好地理解这一主题。
## 海量数据的特性
海量数据，通常指的是数据量大、种类多且处理速度快的数据。这类数据常常具有以下特性：
1. **体量庞大**
# MySQL数据库及其模拟数据的重要性
在现代数据驱动的世界中，数据库起着至关重要的作用，而MySQL作为一种流行的开源数据库管理系统，被广泛用于各种应用程序中。本文将介绍MySQL数据库的基本概念，并展示如何用它来生成模拟数据。
## 什么是MySQL数据库？
MySQL是一种关系型数据库管理系统，它使用结构化查询语言（SQL）来访问和管理数据。由于其高性能、可靠性和易用性，MySQL被
公司数据中心计划将海量数据做一次迁移，同时增加某时间字段（原来是datatime类型，现在增加一个date类型），单表数据量达到6亿多条记录，数据是基于时间（月）做的partition
由于比较忙，一直没有总结，所以很细节的地方都记不清楚了，此处只是简单总结下当时的情形，备忘
[b]乱打乱撞[/b]
最初接到任务，没有明确的入手点，直接就是se
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2024-06-22 05:17:22
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在现代数据驱动的业务场景中，如何应对海量数据的快速查询需求成为数据库技术的核心问题。数据量的持续增长给存储和计算带来巨大压力，查询性能瓶颈不仅影响用户体验，还制约业务决策的实时性。因此，挖掘数据库内核技术的潜力，通过系统性的优化手段，实现海量数据的高效访问，是提升整体系统竞争力的关键。
本文针对YashanDB数据库，通过深入分析其架构与核心技术，解析其如何支持海量数据场景下的高效查询，提供系统的
