主要参考了博文：宋沄剑 -理解SQL SERVER中的逻辑读，预读和物理读 和 宋沄剑 - T-SQL查询进阶--理解SQL Server中索引的概念，原理以及其他，以下内容为对其博文的读书笔记。 1. 数据库的数据存储形式 在谈到几种不同的读取方式之前，首先要理解SQL SERVER数据存储的方式.SQL SERVER存储的最小单位为页(Page).每一页大小为8k，SQL
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2023-10-31 20:08:56
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文章目录数据库概述什么是数据库Mysql概述Mysql数据库的安装 数据库概述SQL，一般发音为sequel，SQL的全称Structured Query Language)，SQL用来和数据库打交道，完成和数据库的通信，SQL是一套标准。但是每一个数据库都有自己的特性别的数据库没有,当使用这个数据库特性相关的功能,这时SQL语句可能就不是标准了.(90%以上的SQL都是通用的)什么是数据库数据
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2023-11-09 10:10:03
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自从我第一次接触这个单词（简写）我就一直纳闷怎么发音，因为旁边的人一直在念circle/'sɜːk(ə)l/，但是我百度了一下，倒是没看到统一的标准。这次找到讲SQL发音历史的一篇文章，我翻译过来看个乐呵SQL存在了几十年了，支撑数十亿美元的市场，但还是有许多人（比如我）纠结其发音，到底是Ess-cue-ell，还是sequel/'siːkw(ə)l/2（外国人根本没发过circle这个音…） ？
# Spark SQL 读 HBase 数据的科普文章
随着大数据技术的发展，越来越多的组织开始利用分布式计算框架进行大数据处理。其中，Apache Spark 是最受欢迎的开源数据处理引擎之一，而 HBase 则是一个高效的 NoSQL 数据库，适合海量数据的存储和检索。本文将介绍如何使用 Spark SQL 读取 HBase 数据，并提供相应的代码示例以帮助理解。
## 为什么结合 Spa
原创
2024-09-21 08:12:33
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# Flink SQL 读取 MySQL 数据
在数据处理领域，Flink 是一个强大的开源分布式计算框架，它能够处理大规模实时和批处理数据任务。Flink SQL 是 Flink 的一个重要组件，它允许用户使用 SQL 语言进行数据处理和分析。在本文中，我们将详细介绍如何使用 Flink SQL 读取 MySQL 数据。
## 准备工作
在开始之前，我们需要进行一些准备工作：
1. 安装
原创
2023-08-03 16:52:14
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在现代企业中，数据存储和管理的多样性将SQL Server与MySQL这两种常用数据库的结合使用变得非常普遍。然而，如何有效地使SQL Server读取MySQL数据是一个技术挑战。本篇文章将详细介绍这个问题的背景，错误现象，根因分析，解决方案，以及验证测试和预防优化的过程。
### 问题背景
在某家大型电商企业中，不同部门使用不同的数据库来管理数据。例如，订单管理系统使用SQL Server
脏读，不可重复读，幻读，丢失更新
数据库事务（简称：事务）是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单位，由一个有限的数据库操作序列构成。当多个用户并发操作数据库时，数据库为每一个用户开启不同的事务。这些事务如果不加以隔离，会产生一些问题。看下面的例子:脏读 事务A 事务B前提Amy账户余额是100 时间1： B事务开始 
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2023-09-26 16:06:02
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将数据读写到MongoDBMongoDB is a cross-platform document-oriented database program. Classified as a NoSQL database program, MongoDB uses JSON-like documents with optional schemas. MongoDB is developed by Mon
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2023-08-22 13:08:57
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SQL Server逻辑读-预读-物理读SQL Server 存储数据的方式 1.页是最小的操作单元，也就是说从磁盘读取数据库的时候最少读取一页，每一页的大小是8KB，SQL SERVER对于页的读取是原子性，要么读完一页，要么完全不读，不会有中间状态 2.区是8个连续的页组成的，区是最小的分配
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2023-10-08 19:19:20
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# SQL Server 数据脏读与幻读的科普
在数据库管理系统中，尤其是 SQL Server中，数据的并发访问可能导致一些问题，这些问题通常被称为“脏读”和“幻读”。本文将解释这两个概念，并使用实际的代码示例来演示其影响。
## 一、脏读（Dirty Read）
脏读是指一个事务读取了另一个事务未提交的更改。在某些情况下，如果未提交的事务被回滚，读取这些数据的事务可能会得到错误的信息。
数据库脏读、不可重复读、幻读1. 脏读 ：脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。2. 不可重复读 ：是指在一个事务内，多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另外一个事务也访问该同一数据。那么，在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改，那么第一个事务两次读到的的数据可能是不一样的。这
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2023-12-02 15:19:28
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结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL(发音：/ˈes kjuː ˈel/ "S-Q-L")，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名。语句结构 结构化查询语言包含6个部分：一：数据查询语言（DQL:Data Query Language）： 其语句，也称为
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2023-10-27 15:01:28
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【前言】 小编在做基础系统维护的时候，接触到了修改服务器上的sql server数据库里面的数据，之前的时候小编也学过sql的东西，不过现在全忘了（增删改查，这些基本的还是会的），在删除某一条数据的时候出现了这样一个问题，要删除这一条数据但是就是删除不了，而且在删除记录里面还有我之前操作过的删除记录，这就很奇怪了。于是乎，多方求助终于解决了，下面
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2024-08-21 22:07:09
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## 用Python读取串口数据
### 介绍
串口是计算机与外部设备之间进行通信的一种常见方式。Python是一种流行的编程语言，可以使用它读取和处理串口数据。本文将介绍如何使用Python读取串口数据，并提供详细的代码示例。
### 准备工作
在使用Python读取串口数据之前，需要安装pySerial库。可以通过以下命令使用pip安装pySerial：
```shell
pip ins
原创
2023-11-11 10:05:30
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# Python读取Mongo数据
MongoDB是一种非关系型数据库，被广泛应用于大数据和实时应用程序中。在Python中，我们可以使用pymongo库来连接和操作MongoDB数据库。本文将介绍如何使用Python读取MongoDB数据，并提供相应的代码示例。
## 安装pymongo库
在开始之前，我们需要先安装pymongo库。可以通过以下命令在命令行中安装：
```shell
p
原创
2023-10-19 15:47:50
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【start：20231104】 文章目录简介npy文件基础import librarymake and save npy fileload npy filenp.dtype问题参考资料涉及到np.dtype问题时，应该注意什么？float32和uint8数据类型互转npy文件用于处理image和maskexample dataset（PanNuke）image class type（一维数组：N
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2024-10-13 19:50:12
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# 使用Python读取MongoDB数据的流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[连接MongoDB数据库] --> B[选择要读取的集合]
B --> C[定义查询条件]
C --> D[执行查询操作]
D --> E[处理查询结果]
```
## 代码示例
### 连接MongoDB数据库
首先，我们需要使用Pytho
原创
2023-11-12 10:27:06
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使用 Python 读取 DTA 数据
在数据分析和统计计算的领域，DTA 格式的数据文件被广泛使用，尤其是在经济学和社会科学等领域。Python 提供了多种库可以方便地读取和操纵 DTA 文件。这篇博文将详细记录使用 Python 读取 DTA 数据的过程中涉及的步骤和注意事项。
### 协议背景
在数据处理领域，DTA 文件格式是用于存储数据的一种形式，常见于统计软件 Stata。DTA
# Python 读取 List 数据
在 Python 中，列表（List）是一种非常灵活的数据结构，允许存储一系列的数据元素。在许多情况下，我们需要从列表中读取数据，进行相应的处理或者操作。本文将介绍如何在 Python 中读取和操作列表数据，并附带一些代码示例。
## 什么是 List？
列表是 Python 中的基本数据类型之一，它可以包含任意数量的元素，包括数字、字符串、甚至其他列
在今天的博文中，我们将探讨如何使用 Python 读取和分析日志（log）数据的问题。这项技术在多种场景下都非常重要，比如故障排查、监控系统运行状态等，越来越多的开发者和运维人员需要掌握这项技能。
我们假设用户在使用某个系统时，需要对该系统生成的日志进行解析和分析，以洞察系统的运行状况。然而，在实际操作中，他们遇到了一些困难，例如如何高效提取特定信息，如何处理日志中的错误等。这就引出了我们今天要
