通过这个简单的语句，你可以成功地创建一个名为 "testDB" 的数据库。记得在实际应用中，你可能需要添加其他选项，比如指定字符集、校对规则等，以满足具体需求。
使系统快速运行的最重要因素是其基本设计。您还必须知道系统正在执行哪种处理以及其瓶颈是什么。在大多数情况下，系统瓶颈来自以下来源：
当查询优化器生成查询计划时，它将分析什么是用于特定筛选条件的最佳索引。 如果不存在最佳索引，查询优化器仍会使用成本最低的可用访问方法生成查询计划，但也会存储有关这些索引的信息。 使用缺失索引功能，你可以访问有关最佳索引的信息以决定是否实现它们。
一个 数据库管理系统 （DBMS）是一个软件应用程序与用户，应用程序和数据库本身交互，以捕获和分析数据。
数据类弄是数据的一种属性，表示数据所表示信息的类型。任何一种计算机语言都定义了自己的数据类型。当然，不同的程序语言都具有不同的特点，所定义的数据类型的各类和名称都或多或少有些不同。SQLServer 提供了 25 种数据类型： ·Binary [(n)] ·Varbinary [(n)] ·Char [(n)] ·Varchar[(n)] ·Nchar[(n)] ·Nvarchar[(n)] ·Datetime ·Smalldatetime ·Decimal[(p[,s])] ·Numeric[(p[,s])] ·Float[(n)] ·Real ·Int ·Smallint ·Tinyint ·Money ·Smallmoney ·Bit ·Cursor ·Sysname ·Timestamp ·Uniqueidentifier ·Text ·Image ·Ntext
ALTER TABLE语句修改表定义；它可以添加元素、删除元素或修改现有元素。在每个ALTER TABLE语句中只能执行一种类型的操作。
CHAR 和 VARCHAR 类型相似，但在存储的检索时有区别，同时在最大长度定义与尾部空格上是否保留也有区别。
Iceberg支持分区来加快数据查询。在Iceberg中设置分区后，可以在写入数据时将相似的行分组，在查询时加快查询速度。Iceberg中可以按照年、月、日和小时粒度划分时间戳组织分区。
Transact-SQL（又称 T-SQL），是在 Microsoft SQL Server 和 Sybase SQL Server 上的 ANSI SQL 实现，与 Oracle 的 PL/SQL 性质相近（不只是实现 ANSI SQL，也为自身数据库系统的特性提供实现支持），在 Microsoft SQL Server 和 Sybase Adaptive Server 中仍然被使用为核心的查询语言。
精确数值型包括decimal 和 numeric两类，这两种数据类 型在SQL Server中，在功能上是完全等价的。 精确数值型数据由整数部分和小数部分构成，可存储从 -1038 +1 到 1038–1 的固定精度和小数位的数字数据，它存储长度最少为5字节，最多为17字节。 精确数值型数据的格式是：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。创建索引视图 视图也称为虚拟表，这是因为由视图返回的结果集其一般格式与由列和行组成的表相似，并且，在 SQL 语句中引用视图的方式也与引用表的方式相同。标准视图的结果集不是永久地存储在数据库中。查询每次引用视图时，Microsoft® SQL Server™ 2000 会动态地将生成视图结果集所需的逻辑合并到从基表数据生成完整查询结果集所需的逻辑中。生成视图结果的过程称为视图具体化。有关更多信息，请参见视图解析。 对于标准视图而言，为每个引用视图的查询动态生成结果集的开销很大，特别是对于那些涉及对大量行进行复杂处理（如聚合大量数据或联接许多行）的视图更为可观。若经常在查询中引用这类视图，可通过在视图上创建唯一聚集索引来提高性能。在视图上创建唯一聚集索引时将执行该视图，并且结果集在数据库中的存储方式与带聚集索引的表的存储方式相同。有关用于存储聚集索引的结构的更多信息，请参见聚集索引。 说明 只有安装了 Microsoft SQL Server 2000 企业版或 Microsoft SQL Server 2000 开发版，才可以创建索引视图。 在视图上创建索引的另一个好处是：查询优化器开始在查询中使用视图索引，而不是直接在 FROM 子句中命名视图。这样一来，可从索引视图检索数据而无需重新编码，由此带来的高效率也使现有查询获益。有关更多信息，请参见在视图上使用索引。 在视图上创建聚集索引可存储创建索引时存在的数据。索引视图还自动反映自创建索引后对基表数据所做的更改，这一点与在基表上创建的索引相同。当对基表中的数据进行更改时，索引视图中存储的数据也反映数据更改。视图的聚集索引必须唯一，从而提高了 SQL Server 在索引中查找受任何数据更改影响的行的效率。 与基表上的索引相比，对索引视图的维护可能更复杂。只有当视图的结果检索速度的效益超过了修改所需的开销时，才应在视图上创建索引。这样的视图通常包括映射到相对静态的数据上、处理多行以及由许多查询引用的视图。 视图的要求 在视图上创建聚集索引之前，该视图必须满足下列要求： 当执行 CREATE VIEW 语句时，ANSI_NULLS 和 QUOTED_IDENTIFIER 选项必须设置为 ON。OBJECTPROPERTY 函数通过 ExecIsAnsiNullsOn 或 ExecIsQuotedIdentOn 属性为视图报告此信息。 为执行所有 CREATE TABLE 语句以创建视图引用的表，ANSI_NULLS 选项必须设置为 ON。 视图不能引用任何其它视图，只能引用基表。 视图引用的所有基表必须与视图位于同一个数据库中，并且所有者也与视图相同。 必须使用 SCHEMABINDING 选项创建视图。SCHEMABINDING 将视图绑定到基础基表的架构。 必须已使用 SCHEMABINDING 选项创建了视图中引用的用户定义的函数。 表和用户定义的函数必须由 2 部分的名称引用。不允许使用 1 部分、3 部分和 4 部分的名称。 视图中的表达式所引用的所有函数必须是确定性的。OBJECTPROPERTY 函数的 IsDeterministic 属性报告用户定义的函数是否是确定性的。有关更多信息，请参见确定性函数和非确定性函数。 视图中的 SELECT 语句不能包含下列 Transact-SQL 语法元素： 选择列表不能使用 * 或 table_name.* 语法指定列。必须显式给出列名。 不能在多个视图列中指定用作简单表达式的表的列名。如果对列的所有（或只有一个例外）引用是复杂表达式的一部分或是函数的一个参数，则可多次引用该列。例如，下列选择列表是非法的： SELECT ColumnA, ColumnB, ColumnA 下列选择列表是合法的： SELECT ColumnA, AVG(ColumnA), ColumnA + Column B AS AddColAColB SELECT SUM(ColumnA), ColumnA % ColumnB AS ModuloColAColB 派生表。 行集函数。 UNION 运算符
ALTER TABLE用来添加，删除或修改现有表中的列，也可以用来添加和删除现有表上的各种制约因素。语法如下：
一般大公司的机器学习团队，才会尝试构建大规模机器学习模型，如果去看百度、头条、阿里等分享，都有提到过这类模型。当然，大家现在都在说深度学习，但在推荐、搜索的场景，据我所知，ROI并没有很高，大家还是参考wide&deep的套路做，其中的deep并不是很deep。而大规模模型，是非常通用的一套框架，这套模型的优点是一种非常容易加特征，所以本质是拼特征的质和量，比如百度、头条号称特征到千亿规模。可能有些朋友不太了解大规模特征是怎么来的，举个简单的例子，假设你有百万的商品，然后你有几百个用户侧的profile，二者做个交叉特征，很容易规模就过10亿。特征规模大了之后，需要PS才能训练，这块非常感谢腾讯开源了Angel，拯救了我们这种没有足够资源的小公司，我们的实践效果非常好。
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Innodb早期支持通过copy table跟inplace的方式来执行DDL语句，其原理如下：
ORACLE的数据类型 常用的数据库字段类型如下： 字段类型 中文说明 限制条件 其它说明 CHAR 固定长度字符串 最大长度2000 bytes ` VARCHAR2 可变长度的字符串 最大长度4000 bytes 可做索引的最大长度749 NCHAR 根据字符集而定的固定长度字符串 最大长度2000 bytes NVARCHAR2 根据字符集而定的可变长度字符串 最大长度4000 bytes DATE 日期（日-月-年） DD-MM-YY（HH-MI-SS） 经过严格测试，无千虫问题 LONG 超长字符串 最大长度2G（231-1） 足够存储大部头著作 RAW 固定长度的二进制数据 最大长度2000 bytes 可存放多媒体图象声音等 LONG RAW 可变长度的二进制数据 最大长度2G 同上 BLOB 二进制数据 最大长度4G CLOB 字符数据 最大长度4G NCLOB 根据字符集而定的字符数据 最大长度4G BFILE 存放在数据库外的二进制数据 最大长度4G ROWID 数据表中记录的唯一行号 10 bytes **.*.*格式，*为0或1 NROWID 二进制数据表中记录的唯一行号 最大长度4000 bytes NUMBER(P,S) 数字类型 P为整数位，S为小数位 DECIMAL(P,S) 数字类型 P为整数位，S为小数位 INTEGER 整数类型 小的整数 FLOAT 浮点数类型 NUMBER(38)，双精度 REAL 实数类型
在SQL Server 2008中，新的FILESTREAM（文件流）特性和varbinary列配合，你可以在服务器的文件系统上存储真实的数据，但可以在数据库上下文内管理和访问，这个特性让SQL Server不仅可以维护好数据库内记录的完整性，也能够维护好数据库记录和外部文件之间的完整性。因为这个特性是在现有的varbinary(max)数据类型之上实现的，开发人员可以轻易地用上这个特性，不用对应用程序的架构进行改动。 FILESTREAM使SQL Server数据库引擎和NTFS文件系统成为了一个整体。T
1.什么是数据库？ 数据库是组织形式的信息的集合，用于替换，更好地访问，存储和操纵。 也可以将其定义为表，架构，视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库？ 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合，转换，可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表？ 表是一种数据库对象，用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分？ 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录？ 记录（也称为数据行）是表中相关数据的有序集
sys.objects、sys.columns、sys.indexes这三个都是系统视图，主要映射了表、列、索引等信息。 与MySQL数据库的information_schema库类似。
Apache Hudi 0.13.0引入了一系列新特性，包括Metaserver, Change Data Capture, new Record Merge API, new sources for Deltastreamer等。虽然此版本不需要表版本升级，但希望用户在使用 0.13.0 版本之前按照下面的迁移指南采取相关重大更改和行为更改的操作。
指定GLOBAL TEMPORARY关键字将表定义为全局临时表。表定义是全局的(对所有进程都可用)；表数据是临时的(在进程期间持续存在)。相应的类定义包含一个附加的类参数SQLTABLETYPE=“GLOBAL TEMPORARY”。与标准的 IRIS表一样，ClassType=Persistent，并且类包含Final关键字，表示它不能有子类。
TabletServer 在开始拒绝所有传入的写入之前可以消耗的最大内存量：memory_limit_h
故事的开头我们先来看一个常见的sql报错信息， 相信对于这类报错大家一定遇到过很多次了...
保证主服务器（Master）和从服务器（Slave）的数据是一致性的，向Master插入数据后，Slave会自动从Master把修改的数据同步过来（有一定的延迟），通过这种方式来保证数据的一致性，就是Mysql复制
十年来腾讯游戏致力于带给玩家最好的快乐体验，腾讯游戏的后台数据库一直守护着亿万玩家的数据，提供稳定透明的服务。 腾讯后台数据库大部分使用的是MySQL数据库，现已大部分被替换为互娱DBA团队自己定制的TMySQL。IO问题是传统关系型数据库中最热门话题，互娱DBA团队在业务运营过程中同样遇到类似问题。 案例一：IO问题。某游戏的一个大区DB由于数据量过大，内存缓冲池不能完全cache数据，IO瓶颈制约DB整体性能，导致该大区不能提供稳定服务。 案例二：存储空间不足。某游戏的DB在合服过程中，由于数据量过大，
2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成
sqlserver从2016开始，具备了动态数据屏蔽（也可以叫动态数据掩码DDM全称dynamic data masking）的功能。
关键字 INT 是 INTEGER 的别名，关键字 DEC 和 FIXED 是 DECIMAL的别名。 在 MyISAM/MEMORY/InnoDB和NDB表中支持BIT 数据类型，BIT 数据类型用于存储 bit 值。
FILESTREAM是SQL Server 2008中的一个新特性，允许以独立文件的形式存放大对象数据，而不是以往一样将所有数据都保存到数据文件中。以往在对业务系统的文件进行管理时有两种方法，一种是将文件保存到服务器文件系统中，数据库中只保存了该文件的路径，在使用该文件时应用程序连接到服务器读取文件；另一种是将文件以varbinary(max)或image数据类型保存到SQL Server中。而SQL Server 2008提供了FILESTREAM，结合这两种方式的优点。
【迪B课堂】为腾讯云数据库高级产品经理迪B哥开设的面向数据库开发者、数据库运维人员、云端运维人员的系列培训课程，旨在帮助大家从入门到精通学习和使用数据库。 本期为迪B课堂特刊【MySQL经典案例解析系列】第二期。搜索关注“腾讯云数据库”官方微信，回复“迪B课堂”，即可查看历史十期迪B课堂教程~ 一、从常见的报错说起 故事的开头我们先来看一个常见的sql报错信息： 相信对于这类报错大家一定遇到过很多次，“数据大”也是生产过程中绕不开的一个话题。这里的数据“大”，远不止存储空间占用多，其中也包括了单个（表
简单的方法是两者都做，例如以柱状和行状两种格式存储数据。通过这种方式，用户可以访问其中之一，或者其他更有意义的。当然，这个选择是有代价的。在这种情况下，数据需要存储两次——将优点和缺点结合起来。
系统自动维护已准备好的SQL语句(“查询”)的缓存。这允许重新执行SQL查询，而无需重复优化查询和开发查询计划的开销。缓存查询是在准备某些SQL语句时创建的。准备查询发生在运行时，而不是在编译包含SQL查询代码的例程时。通常，PREPARE紧跟在SQL语句的第一次执行之后，但在动态SQL中，可以准备查询而不执行它。后续执行会忽略PREPARE语句，转而访问缓存的查询。要强制对现有查询进行新的准备，必须清除缓存的查询。
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区，可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。
你的 MySQL 服务器的性能只能和它最弱的环节一样好，而运行 MySQL 的操作系统和硬件通常是限制因素。磁盘大小、可用内存和 CPU 资源、网络以及连接它们的所有组件都限制了系统的最终容量。因此，你需要仔细选择硬件，并适当配置硬件和操作系统。例如，如果你的工作负载受到 I/O 限制，一种方法是设计你的应用程序以最小化 MySQL 的 I/O 工作负载。然而，升级 I/O 子系统、安装更多内存或重新配置现有磁盘通常更明智。如果你在云托管环境中运行，本章的信息仍然非常有用，特别是为了了解文件系统限制和 Linux I/O 调度程序。
描述:主要学习数据库的DDL数据库定义语言，比如CREATE , DROP, ALTER 等等:
近日，来自谷歌的研究人员发布了多模态扩散模型VLOGGER，让我们朝着虚拟数字人又迈进了一步。
从管理门户运行Tune Table工具时，ExtentSize是表中当前行的实际计数。默认情况下，GatherTableStats()方法还将实际行数用作ExtentSize。当表包含大量行时，最好对较少的行执行分析。可以使用SQL tune table命令并指定%SAMPLE_PERCENT来仅对总行的一定百分比执行分析。在针对包含大量行的表运行时，可以使用此选项来提高性能。此%SAMPLE_PERCENT值应该足够大，以便对代表性数据进行采样。如果ExtentSize<1000，则无论%SAMPLE_PERCENT值如何，TUNE TABLE都会分析所有行。
数据类型是数据的一种属性，表示数据信息的类型，任何一种计算机语言都定义了自己的数据类型。当然，不同的程序语言都具有不同的特点，所定义的数据类型的各类和名称都或多或少有些不同。SQLServer 提供了 25 种数据类型： ·Binary [(n)] ·Varbinary [(n)] ·Char [(n)] ·Varchar[(n)] ·Nchar[(n)] ·Nvarchar[(n)] ·Datetime ·Smalldatetime ·Decimal[(p[,s])] ·Numeric[(p[,s])] ·Float[(n)] ·Real ·Int ·Smallint ·Tinyint ·Money ·Smallmoney ·Bit ·Cursor ·Sysname ·Timestamp ·Uniqueidentifier ·Text ·Image ·Ntext
在SQL Server 2008版本之前，对表数据库的变更监控，我们通常使用DML触发器进行监控，把DML操作中的INSERT/UPDATE/DELETE数据记录下来，但是触发器的维护比较困难；
本文是个人在各种地方收集过来，包括自己总结的问题，都参杂在内，适合中级或者中上级开发面试的难度。
一个6亿的表a，一个3亿的表b，通过外间tid关联，你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录。
简介 SQL Server每个表中各列的数据类型的有各种形式，产生的效果也各有不同，我们主要根据效率兼顾性能的情况下讨论下如何规定类型。 在SQL Server中，数据的存储以页为单位。八个页为一个区。一页为8K，一个区为64K,这个意味着1M的空间可以容纳16个区。 SQL Server中的分配单元分为三种，分别为存储行内数据的In_Row_Data，存储Lob对象的LOB_Data,存储溢出数据的Row_Overflow_data。下面我们通过一个更具体的例子来理解这三种分配
对于一般的 X 插件监控，请使用其公开的状态变量。参见第 22.5.6.3 节，“X 插件状态变量”。有关专门监视消息压缩效果的信息，请参见 X 插件的连接压缩监控。
In this article, I will first give an overview of SSIS data types and data types conversion methods and then I will illustrate the difference between changing the columns data types from the Source Advanced editor and using Data Conversion Transformation.
对于一些数据量较大的系统，数据库面临的问题除了查询效率低下，还有就是数据入库时间长。特别像报表系统，每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久。因此，优化数据库插入性能是很有意义的。
为了满足数据迁移和数据抽取的业务需要，使得有机会在数据库层面上直接实现增量抽取功能，ORACLE综合性能和场景需要，在数据库引擎层面直接集成了CDC功能，由于提供了类似API的功能接口，变更数据捕获和更改跟踪均不要求在源中进行任何架构更改或使用触发器，所以比第三方工具具有一定的优势。利用CDC捕获变更有以下特点：
ClickHouse不仅查询速度快（相较于hive等类似的分析型DBMS）,而且硬件使用效率、容错性、可靠性、易用性、线性扩展性等高。
1. 主：binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句，放进master上的binlog中；
大多数SQL语句都有一个关联的查询计划。查询计划是在准备SQL语句时创建的。默认情况下，添加索引和重新编译类等操作会清除此查询计划。下次调用查询时，将重新准备查询并创建新的查询计划。冻结计划使可以跨编译保留(冻结)现有查询计划。查询执行使用冻结的计划，而不是执行新的优化并生成新的查询计划。
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