本文翻译自CodeProject上的一篇博文：Connect C# to MySQL，作者是： Etienne Rached。 由于文章是2009 年 11 月 18 日写的，到现在已经将近15年了，所以有些地方需要基于最新的.Net和C#版本进行修改，尤其是在MySql.Data库和.Net版本的使用和匹配上。
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执行的过程中，出现了很多次的jar冲突，我这边和Hadoop-common 以及 hadoop-dfs有依赖冲突，具体的根据自己实际情况去除
left join在我们使用mysql查询的过程中可谓非常常见，比如博客里一篇文章有多少条评论、商城里一个货物有多少评论、一条评论有多少个赞等等。但是由于对join、on、where等关键字的不熟悉，有时候会导致查询结果与预期不符，所以今天我就来总结一下，一起避坑。
'root:x:0:0:root:/root:/bin/bash\nbin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologin\ndaemon:x:2:2:daemon:/sbin:/sbin/nologin\nadm:x:3:4:adm:/var/adm:/sbin/nologin\nlp:x:4:7:lp:/var/spool/lpd:/sbin/nologin\nsync:x:5:0:sync:/sbin:/bin/sync\nmysql:x:27:27:MySQL Server:/var/lib/mysql:/bin/bash\n'
介绍 sqoop是一款用于hadoop和关系型数据库之间数据导入导出的工具。你可以通过sqoop把数据从数据库（比如mysql,oracle）导入到hdfs中；也可以把数据从hdfs中导出到关系型数据
“SELECT COUNT( * ) FROM TABLE” 是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中，我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎，在此前提下，COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N)，其中 N 为表的行数。
SELECT COUNT( * ) FROM TABLE 是个再常见不过的 SQL 需求了。
它融合了传统数据库、云计算和新硬件技术的优势,100%兼容 MySQL,为用户提供具有极致弹性、高性能、高可用性、高可靠性和安全性的数据库服务。
#!/bin/bash HOST='127.0.0.1' PORT=3306 USERNAME='test' PASSWORD='test' DB='test' #读取字段总数 FIELDNUM=5 select_sql='select * from test' list=(`/opt/mysql/bin/mysql -h ${HOSTNAME} -u ${USERNAME} -P ${PORT} -p${PASSWORD} -e "use ${DB};${select_sql}" -N -s`) #总数
抱着学Flink的心，没想到先试水最基本的mapreduce了。由于项目不便于公开，所以这里故事描述会进行一些演义，尽量不影响看官们理解。
最近在尝试 Python Web方面的开发尝试，框架使用的是Django，但是在读取数据库并页面展示的时候，出现了中文编码的问题。
经过了用户画像，标签系统的介绍，又经过了业务数据调研与ETL处理之后，本篇博客，我们终于可以迎来【企业级用户画像】之标签开发。
用执行计划分别测试一下union all、in和or，发现union all分两步执行，而in和or只用了一步，效率高一点。
SELECT COUNT( * ) FROM t是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中，我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎，在此前提下，COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N)，其中 N 为表的行数。
数据千千万，存储在MySQL中还是比较常见的~尝试一下Python+MySQL的组合，体验还是非常好的~【虽然和Excel还是差了很多，万物不如Excel】
Spark可以从外部存储系统读取数据，比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据，这也是企业中常常使用，如：
1 SELECT 句法 2 3 SELECT [STRAIGHT_JOIN] 4 [SQL_SMALL_RESULT] [SQL_BIG_RESULT] [SQL_BUFFER_RESULT] 5 [SQL_CACHE | SQL_NO_CACHE] [SQL_CALC_FOUND_ROWS] [HIGH_PRIORITY] 6 [DISTINCT | DISTINCTROW | ALL] 7 select_expression
之前的工作中，一直是使用json格式的数据进行数据传输。很少会接触到xml格式的数据。不过因为工作需求，在对接其他产品的接口时，偶尔会遇到需要使用xml格式数据的情况，所以，也得学学如何解析xml。不过个人感觉，还是Json比较容易些啊，第一次解析xml时，我是一脸懵逼的，不过难者不会，会者不难，知道其中的原理和使用方法，其实发现xml也是很简单而且很强大的。
1） datasource->logstash->elasticsearch->kibana
/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf
在Redis6之前的版本中，因安全认证的主要方式是使用Redis实例的密码进行基础控制，而无法按照不同的应用来源配置不同账号以及更细粒度的操作权限控制来管理。本文先从client list中的信息入手，逐步了解Redis的客户端名设置、用户设置及权限控制管理。
在当今科技快速发展的时代，数据处理和应用已经成为各行各业不可或缺的一部分。而在许多工作场景中，我们经常需要将Excel表格中的数据导入数据库，并以某种方式进行进一步处理和呈现。而随着云计算的普及，TDSQL Serveless作为一种新兴的数据库服务形式，为我们提供了更加灵活、高效的数据管理解决方案。本文将重点探讨如何利用TDSQL Serveless进行数据库表格的批量导入与读取，并结合具体实例，展示如何快速生成名片卡。名片卡作为一种常见的商务工具，承载了信息交流和社交背景的重要功能。通过将Excel中的个人信息与数据库相结合，我们可以在不费力的情况下生成个性化的名片卡，从而提高工作效率和用户体验。
yum list installed | grep php –查看已安装的PHP版本
现有如下图1所示的data.csv文件数据，请使用python读取该csv文件数据，并添加一条记录后输出如图2所示的output.csv文件（10分）
之前刚学Spark时分享过一篇磨炼基础的练习题，➤Ta来了，Ta来了，Spark基础能力测试题Ta来了!，收到的反馈还是不错的。于是，在正式结课Spark之后，博主又为大家倾情奉献一道关于Spark的综合练习题，希望大家能有所收获✍
1、执行sql_table.sql脚本，创建数据库表； 2、执行sql_data.sql初始化测试数据。
TDSQL-C MySQL 版（TDSQL-C for MySQL）是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，为用户提供具备高弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。TDSQL-C MySQL 版100%兼容 MySQL 5.7、8.0。实现超百万级 QPS 的高吞吐，最高 PB 级智能存储，保障数据安全可靠。TDSQL-C MySQL 版采用存储和计算分离的架构，所有计算节点共享一份数据，提供秒级的配置升降级、秒级的故障恢复，单节点可支持百万级 QPS，自动维护数据和备份，最高以GB/秒的速度并行回档。TDSQL-C MySQL 版既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征，又具有开源云数据库简单开放、高效迭代的优势。TDSQL-C MySQL 版引擎完全兼容原生 MySQL，您可以在不修改应用程序任何代码和配置的情况下，将 MySQL 数据库迁移至 TDSQL-C MySQL 版引擎。
一、需求分析 需要统计出当前数据库的所有数据库名，以及每个用户的授权信息。 获取所有数据库 在mysql里面，使用命令： show databases 就可以获取所有数据库了 获取所有用户 执行命令： select User from mysql.user 注意：需要排除到默认的用户，比如： "root", "mysql.sys", "mysql.session" 获取用户权限 语法： show grants for 用户名; 比如： show grants for test; 执行输出： GRANT US
让我们来谈谈什么是TDSQL-C Serverless。这是一个基于云的关系型数据库，它“Serverless”为特点，意味着我无需担心硬件资源的配置和管理。它可以根据实际需求自动调整容量，并根据数据库的负载情况按需分配资源。对于我们来说，现在可以专注于开发应用，而不用担心数据库的管理。
刷面试题的时候，不知道你们有没有见过MySQL这两个命令：explain和profile(反正我就见过了)..
mysql> select * from test1 t1,test2 t2 where t1.a = t2.b;
本系列教程为量化开发者，提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。我们以恒有数(UDATA)金融数据社区为数据源，将金融基础数据落到本地数据库。教程提供全套源代码，包括历史数据下载与增量数据更新，数据更新任务部署与日常监控等操作。
Redis 的缓存淘汰算法则是通过实现 LFU 算法来避免「缓存污染」而导致缓存命中率下降的问题（Redis 没有预读机制）。
不知道大家过年都是怎么过的，反正栏主是在家睡了一天，醒来的时候登QQ发现有人找我要一份贴吧爬虫的源代码，想起之前练手的时候写过一个抓取百度贴吧发帖记录中的邮箱与手机号的爬虫，于是开源分享给大家学习与参考。
为什么你写的sql查询慢？为什么你建的索引常失效？通过本章内容，你将学会MySQL性能下降的原因，索引的简介，索引创建的原则，explain命令的使用，以及explain输出字段的意义。助你了解索引，分析索引，使用索引，从而写出更高性能的sql语句。还在等啥子？撸起袖子就是干！
为什么你写的sql查询慢？为什么你建的索引常失效？通过本章内容，你将学会MySQL性能下降的原因，索引的简介，索引创建的原则，explain命令的使用，以及explain输出字段的意义。助你了解索引，分析索引，使用索引，从而写出更高性能的sql语句。还在等啥子？卷起袖子就是干！
为什么你写的sql查询慢？为什么你建的索引常失效？通过本章内容，你将学会MySQL性能下降的原因，索引的简介，索引创建的原则，explain命令的使用，以及explain输出字段的意义。助你了解索引，分析索引，使用索引，从而写出更高性能的sql语句。还在等啥子？卷起袖子就是干！ 案例分析 我们先简单了解一下非关系型数据库和关系型数据库的区别。 MongoDB是NoSQL中的一种。NoSQL的全称是Not only SQL，非关系型数据库。它的特点是性能高，扩张性强，模式灵活，在高并发场景表现得尤为突出。但目
从1叠加到100{ echo $[$(echo +{1..100})] echo $[(100+1)*(100/2)] seq -s '+' 100 |
Elasticsearch（以下简称ES）是我想写想了很久的一个系列，因为他是我在老东家离职前刚接触的最后一个新技术，当时就是对某子业务的商品搜索做改造，从MySQL迁移商品数据到ES中。
MyBatis 是一款优秀的持久层框架，它支持自定义 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 免除了几乎所有的 JDBC 代码以及设置参数和获取结果集的工作。MyBatis 可以通过简单的 XML 或注解来配置和映射原始类型、接口和 Java POJO（Plain Old Java Objects，普通老式 Java 对象）为数据库中的记录。
在开始这部分内容之前，我们需要理清buffer和cache的差别，因为在数据库层面会有大量的buffer和cache的术语，我们在学习的时候非常容易混淆。
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