大家好，我是鱼皮，最近为了帮助自己完成写超长 SQL 语句（几千行）的工作，我花几个小时开发了一个小工具 —— 结构化 SQL 生成器，可以使用扁平的 JSON 结构来轻松生成层层嵌套的、复杂的 SQL，从而大幅提高写 SQL 的效率！
随着车联网与 5G 技术的融合以及车辆智能化的发展，车联网的数据采集需求呈现爆发式增长。传统的车辆数据采集主要用于车辆的远程监测和故障诊断。随着车辆应用的丰富和智能化水平的提高，车辆数据采集逐渐应用到更多的场景，如研发用数据采集、数据统计和分析、规则引擎与报警系统、车辆实时控制等。
随着技术的不断的发展，在大数据领域出现了越来越多的技术框架。而为了降低大数据的学习成本和难度，越来越多的大数据技术和应用开始支持SQL进行数据查询。SQL作为一个学习成本很低的语言，支持SQL进行数据查询可以降低用户使用大数据的门槛，让更多的用户能够使用大数据。
在企业级应用中，数据的安全性和隐私保护是极其重要的。Spark 作为数栈底层计算引擎之一，必须确保数据只能被授权的人员访问，避免出现数据泄露和滥用的情况。为了实现Spark SQL 对数据的精细化管理及提高数据的安全性和可控性，数栈基于 Apache Ranger 实现了 Spark SQL 对数据处理的权限控制。
Mybatis-Plus本身并没有提供分表查询的功能，但可以通过增加插件、自定义SQL来实现分表查询。下面分别介绍几种实现分表查询的方法：
自2014年大数据首次写入政府工作报告，大数据已经发展7年。大数据的类型也从交易数据延伸到交互数据与传感数据。数据规模也到达了PB级别。
MySQL的分析器是查询执行过程中的一个关键组件，它的主要职责是解析和处理SQL语句，确保它们的语法正确，并将其转换为数据库能够理解和执行的格式。
• Apache Calcite 是一个动态数据的管理框架，可以用来构建数据库系统的语法解析模块
围绕于 ArchGuard，我们一直在探索适合于大多数企业的治理模式。通常来说，对于应用架构的治理来说，我们的预期目标是，对应的架构设计（广义上的）能被采纳和遵守。如果过程中出现有流程上的问题，导致了架构在实施过程中，架构会不断偏离预期的设计。那么，我们就会致力于匹配设计相应的规范、规则和函数，来确保后续在实施过程中是能正确的落地。 也因此，在架构治理上，我们可以用一些简单的元素来进行概括。 模式。寻找坏的味道，并使用好的设计来改进它。 规范。一个关于架构决策的文档化。 规则 。规范的工具化与形式化表示 于
对应reflection包，尽管Java 中的反射功能强大，但对大多数开发人员来说，写出高质量的反射代码还是 有一定难度的。MyBatis 中专门提供了反射模块，该模块对 Java 原生的反射进行了良好的封装，提了更加简洁易用的 API，方便上层使调用，并且对反射操作进行了一系列优化，例如缓存了类的元数据，提高了反射操作的性能。
数据库系统能够接受 SQL 语句，并返回数据查询的结果，或者对数据库中的数据进行修改，可以说几乎每个程序员都使用过它。
编写过程就是我们平常写sql语句的过程，也可以理解为编写顺序，以下就是我们编写顺序：
TiDB 的一大特性就是和 MySQL 高度兼容，目标是让用户能够无需修改代码即可从 MySQL 迁移至 TiDB。要达成这个目标，需要完成两个提升兼容性的任务，分别是「语法兼容」和「功能行为兼容」。
不管是做平台的，还是做应用的，都免不了跟 SQL 打交道。一句“SQL Boy”，虽然是大家的自嘲，但也能说明大数据工程师们跟 SQL 的关系之紧密。
近些年来，数据库产业发展迅猛，各种新兴数据库如雨后春笋般出现，各个公司的技术栈也不再局限于某一种数据库。对于SQL质量管理平台来说仅支持某一个类型的数据库（例如MySQL），那么是会有一定的局限性，SQLE在设计之初考虑支持多种数据库，因此产品设计时，将审核流程（业务）的代码和具体SQL审核上线的代码进行分离，SQL审核上线通过插件的形式实现。SQLE对外提供插件开发所需的接口和库，可以快速创建开启一个审核插件，无需升级软件，导入审核插件即可获对应数据库类型的审核上线能力，使用平台所有功能。
数据库的 SQL 引擎是数据库重要的子系统之一，它对上负责承接应用程序发送的 SQL 语句，对下负责指挥执行器运行执行计划。其中优化器作为 SQL 引擎中最重要、最复杂的模块，被称为数据库的“大脑”，优化器产生的执行计划的优劣直接决定数据库的性能。
数据库的SQL引擎是数据库重要的子系统之一，它对上负责承接应用程序发送的SQL语句，对下负责指挥执行器运行执行计划。其中优化器作为SQL引擎中最重要、最复杂的模块，被称为数据库的“大脑”，优化器产生的执行计划的优劣直接决定数据库的性能。
最近在了解国外Firebolt这家公司，对于Firebolt 最初的架构选型和思路是非常认可的。Firebolt 这篇 Paper 核心围绕着这样一个主题：在云数仓领域，对于一家初创公司，如何在人力和资源有限的情况下，怎么能够快速的切入这个这个市场？虽然 FireBolt 本身就有很多技术大牛（比如 Mosha Pasumansky），但是针对数据库所有组件（查询优化器、计算引擎、存储、事务管理器等等）完全从零做，对于初创公司而言，根本不现实。
为了实现动态数据源管理框架的目标，Calcite提供了丰富的可插拔能力和扩展性。用户可以根据使用场景进行自定义扩展。相关可插拔扩展的组件包括：
Bytebase 是一个数据库 CI/CD 解决方案，为开发人员和 DBA 提供统一的工具来管理不同数据库系统的开发生命周期。其主要功能包括标准化操作流程、SQL 代码审查、GitOps 集成以及数据访问控制等。关键特性和核心优势包括：
近期，博主公司应安全审计要求，需要对数据库中的用户关键信息做加密处理，这样，即使生产数据被脱裤，也不会泄露用户的敏感信息，在做了初步的需求归纳和功能分析后，我们制定了简单的开发方案，将需要加解密的字段的元数据信息通过配置或注解的方式标记出来，尝试使用hibernate的filter和Interceptor针对用户sql做拦截，做到透明化加解密。但是这个方案很快被否决了，查询结果集没法通过这种方式达到目的。然后将方向转向了代理JDBC驱动的方式。在摸索JDBC代理方案过程中发现，业界已经有了非常成熟的针对数据库字段透明化加解密的方案，而且和我们场景以及方案非常相符，整体方案如下：
从MySQL 5.7.6开始，MySQL Server支持查询重写插件，可以在服务器执行之前检查并可能修改服务器接收的语句。
其中，SQL Parser的功能是把SQL语句按照SQL语法规则进行解析，将文本转换成抽象语法树（AST），这部分功能需要些背景知识才能比较容易理解，我尝试做下相关知识的介绍，希望能对读懂这部分代码有点帮助。
一，概述 为了实现Spark SQL，基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。 首先，希望能够轻松地向Spark SQL添加新的优化技术和功能，特别是为了解决大数据（例如，半结构化数据和高级分析）所遇到的各种问题。第二，我们希望使外部开发人员能够扩展优化器 - 例如，通过添加可将过滤或聚合推送到外部存储系统的数据源特定规则，或支持新的数据类型。Catalyst支持基于规则(rule-based)和基于成本(cost-based)的优化
在遇到慢 SQL 情况时，不能简单的把原因归结为 SQL 编写问题(虽然这是最常见的因素)，实际上导致慢 SQL 有很多因素，甚至包括硬件和 mysql 本身的 bug。根据出现的概率从大到小，罗列如下：
原文链接：基于开源流批一体数据同步引擎 ChunJun 数据还原 —DDL 解析模块的实战分享
PingCAP 发布了 TiDB 的源码阅读系列文章，让我们可以比较系统的去学习了解TiDB的内部实现。最近的一篇《SQL 的一生》，从整体上讲解了一条 SQL 语句的处理流程，从网络上接收数据，MySQL 协议解析和转换，SQL 语法解析，查询计划的制定和优化，查询计划执行，到最后返回结果。
列名转换是ETL过程中常常遇到的场景。例如来源表user的主键id,要求写入目标表user的uid字段内,那么就需要列名转换.
如果这条sql是写操作(insert、update、delete)，那么大致的过程如下，其中引擎层是属于 InnoDB 存储引擎的，因为InnoDB 是默认的存储引擎，也是主流的，所以这里只说明 InnoDB 的引擎层过程。由于写操作较查询操作更为复杂，所以先看一下写操作的执行图。方便后面解析。
1.请解释一下Overloading与Override的区别？在OverLoading时能否改变返回值类型？
2019年7月30-31日，第五届互联网安全领袖峰会（CSS 2019）在北京开幕。作为前沿技术安全研究团队代表，Tencent Blade Team两位高级安全研究员受邀登台，探讨如何挖掘语法解析器规则漏洞。 许多基础软件中都包含有语法解析部分，一旦出现规则漏洞影响，范围极大，而这块领域的安全研究相对较为缺乏，此次Tencent Blade Team对如何挖掘语法解析器规则漏洞做了从理论到实战的详细分析，并提出了如何编写安全的规则建议。 Tencent Blade Team由腾讯安全平台部成立，专注
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安全控制一直是治理的重要环节，数据加密属于安全控制的范畴。无论对互联网公司还是传统行业来说，数据安全一直是极为重视和敏感的话题。数据加密是指对某些敏感信息通过加密规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息按照相关部门规定，都需要进行数据加密。
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【Flink】第四篇：【迷思】对update语义拆解D-、I+后造成update原子性丢失
连接管理：连接管理的职责是负责认证、管理连接、获取权限信息，创建TCP连接池，为了解决TCP，无限创建与TCP频繁创建销毁带来的资源耗尽、性能下降问题，服务器里有专门的TCP连接池限制接数，采用长连接模式复用TCP连接，来解决上述问题。 SQL接口：负责处理接收到的SQL语句，MySQL内部首先提供了一个组件，就是SQL接口（SQL Interface），他是一套执行SQL语句的接口，专门用于执行我们发送给MySQL的那些增删改查的SQL语句，因此MySQL的工作线程接收到SQL语句之后，就会转交给
如上图，最下面一层是 Process Function ，可以去做一些有状态的计算，注册 Timer 定时器，可以做更复杂的操作，灵活性更高，可以做非常复杂的定制开发；
在我们过往的测试及生产问题的分析中，常常可以发现应用执行数据库操作导致出现性能问题的情况。而这些情况中最常见的原因是SQL执行时，索引未能恰当的使用，例如未建索引、SQL条件没有利用索引、索引失效等。这些问题往往占据了性能问题的60%~80%原因。
前言：在当前的数据分析岗位中，多数人在做着SQL-Boy\SQL-Girl的工作，在数据分析面试中，SQL是必不可少的一环，对于SQL不仅有常见函数用法的考察，更多时候面试官喜欢出一些编程类题目，本文我们来了解一下那些典型的SQL面试题。(文中的问题均以MySQL为例)
优化器的作用是优化查询语句的执行效率，它通过评估不同的执行计划并选择最优的执行计划来实现这一目标。
本文介绍如何使用 Rafy 框架中的 Sql Tree 查询： 除了开发者常用的 Linq 查询，Rafy 框架还提供了 Sql 语法树的方式来进行查询。 这种查询方式下，开发者不需要直接编写真正的 Sql 语句，而是转而使用一套中间 Sql 语法树对象。这隔离了与具体数据库的耦合，使得开发者编写的查询可以跨越多种不同的数据库运行，甚至可以在非关系型数据库中运行。同时，框架还结合托管属性，提供了方便开发者使用的 API，并尽量保持与传统 Sql 相近的语法，使得开发者可以快速理解并编写。 本文包含以下章节：
开源web应用防火墙是网络安全的重要部分，Cloudflare认为：十年后数字经济的网络安全基础设施会像水过滤系统一样普及，而这个过滤系统的核心就是waf。对于服务器来说，部署WEB应用防火墙十分重要，笔者经过大量搜索，并结合市场热度，整理出2021年十大开源web应用防火墙。 1、OpenResty OpenResty 是由中国人章亦春发起，把nginx和各种三方模块的一个打包而成的软件平台，核心就是nginx+lua脚本语言。主要是因为nginx是C语言编写，修改很复杂，而lua语言则简单得多，国内很多大公司如360、京东、gitee等都在用来作为web应用防火墙。 项目地址：https://github.com/openresty/ 2、AIHTTPS aihttps是hihttps的升级版，也是由中国人编写。特点是兼容ModSecurity规则，并且已经向人工智能方向进化：使用机器学习自主生成对抗规则，来防御包括：漏洞扫描、CC 、DDOS、SQL注入、XSS等。其商业版也开源，是目前商业化开源程度最高的WAF。 项目地址：https://github.com/qq4108863/ 官网：http://www.hihttps.com
本次故障环境为4台服务器，每台服务器12块盘分为2组raid,共8组raid。经客户描述共4个节点，其中一个节点故障之后仍在继续使用，第二个节故障之后，进行过一系列的重新上线操作，导致管理存储软件无法使用。 为防止在数据恢复过程中由于部分操作对原始磁盘造成不可还原的修改,导致数据出现二次丢失，对原始磁盘进行镜像备份。北亚工程师进行详细分析，获取到5台节点服务器上的所有硬盘的底层镜像。经过分析，发现底层部分索引位图被破坏。对全部镜像文件进行分析，根据底层数据重组raid，并提取每组raid中的map，对数据map进行分析，根据位图手工索引数据，排除部分损坏位图。客户主要数据为SQL server数据库，经初步检测，索引位图有部分损坏，因此若提取数据卷后数据有损坏，可针对数据库进行修复。 【数据恢复过程】 1.重组RAID 工程师对RAID条带大小、盘序、校验方向的关键信息分析后，判断成员盘离线顺序。分别对十组RAID进行重组，并生成RAID镜像文件。
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ANTLR是一款功能强大的语法分析器生成器，可用来读取、处理、执行和转换结构化文本或二进制文件。它被广泛应用于学术界和工业界构建各种语言、工具和框架。Antlr在Hadoop整个生态系统应用较为广泛，如Hive 词法文件是Antlr3写的；Presto词法文件也Antlr4实现的；SparkSQL词法文件是用Presto的词法文件改写的；还有HBase的访问客户端Phoenix也用Antlr工具进行SQL解析的等等。
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