SQL 服务器性能调优是一组过程，用于优化关系数据库中的查询以尽可能高效地运行，这可确保应用程序发出的 SQL 语句在尽可能快的时间内运行。目标是减少最终用户的响应时间或减少用于处理相同工作的资源，通常，数据库管理员处理这些任务。
在SQL（Structured Query Language）中，LIKE是一种用于模糊匹配的操作符。通过使用LIKE，我们可以根据模式匹配的方式进行数据检索，而不仅仅局限于完全匹配。本文将详细介绍SQL中LIKE操作符的语法、用法以及一些示例，帮助您掌握模糊匹配的技巧。
众所周知，邮件、图片、音频、视频等非结构化数据已占据了我们日常生活数据总量的80%以上。如果想要使用计算机来处理这些数据，需要使用embedding技术将它们转化为向量。Milvus作为一款开源的向量数据库，可存储这些向量，并提供基于向量的索引及检索服务。Milvus提供了一套类SQL的数据检索API，方便使用者通过这些API检索数据。由于它与SQL语法间仍有差别，且必须通过编程的方式才能获取数据，使用起来仍不够方便。
针对如下这条SQL，使用了row_number()函数，但外层使用了rownum，
分页查询是在数据库中检索数据的一种常见需求。它允许我们从大型数据集中获取有限数量的数据，以便于显示在应用程序的用户界面上。在本文中，我们将详细介绍SQL中的分页查询，包括基本语法、常见应用场景以及如何在不同数据库管理系统中执行分页查询。
执行成功之后我们并没有提交事务，这个时候这一条记录已经是加了锁的，所以我们在另外一个客户端更新同样的行记录。
Apache CarbonData 是一种索引列式数据格式，专为快速分析和实时洞察至关重要的大数据场景而开发。这个强大的数据存储解决方案是 Apache 软件基金会内的顶级项目，提供了一种更结构化、更高效、更快速的方法来处理和分析大型数据集
通过灵活组合以上元素，SELECT语句实现了对数据库中数据的灵活、高效的检索和处理，是SQL中最基础、重要的命令之一。理解和熟练掌握SELECT语句的使用对数据库查询操作至关重要。
许多组织依赖第三方软件存储重要数据。例如，Salesforce用于客户数据，Zendesk用于支持数据，Confluence用于内部流程数据，Google Drive用于业务文档。这些提供商通常提供REST API，使外部系统能够搜索和检索信息。
本文旨在涵盖两种数据类型的相似性和差异。两者几乎相同，但在某些方面，两略有不同。 介绍 CHAR和VARCHAR几乎相同，但在存储和从数据库中检索数据的阶段，两者都不同。 对于这两种数据类型，我们必须传递length说明符，它表示字段可以保存多少数据。例如char（30）和varchar（30），这意味着这些数据类型的字段最多可以容纳30个字符。 对于CHAR，此长度可以是从0到255之间的任何值，对于VARCHAR可以是从0到65,535。但对于VARCHAR，此最大限制取决于您使用的最大行大小和字符集。
在数据库设计和查询优化中，联合索引是一个强大的工具，它可以显著提高数据检索的速度。然而，要充分利用联合索引的优势，我们需要理解它们是如何影响查询效率的。本文将探讨联合索引的工作原理以及如何使用它们来优化查询。
主键索引：每个表只有⼀个主键索引，b+树结构，叶⼦节点同时保存了主键的值也数据记录，其他节点只存储主键的值。
在Oracle 23c中提供了一个非常有价值增强功能。在没有 FROM 子句的情况下运行 SELECT 表达式查询可以帮助开发人员执行计算、检索系统函数或生成临时结果，而无需引用任何特定的表。
在当今的数字时代，数据是组织的命脉，可以推动创新、推动洞察力并增强决策制定能力。随着企业努力有效地管理和利用其数据，选择合适的数据库变得至关重要。数据库领域向我们展示了两个突出的范例：SQL 和 NoSQL。这些不同的方法提供了不同的优势和功能，提供了丰富的数据存储和管理选项。
今天在部署虚拟桌面时，采用了微软最新的SQL 2012，感觉性能应该要好一些，比较2012采用了最新的列的查找模式，相对于老版本的SQL，数据检索性能要高很多。
同事问了个问题，我需要知道SQL Server中的某个库都有哪些表被访问过，这个怎么实现？
表锁是锁定了整个表，在加锁期间，无论读写，这个表的数据都是锁定的，相反行锁只是锁定了这个表中的一条数据，其他数据仍然可以操作，这就可很好的提高了数据库的并发性能。
SQLite是一种轻量级的嵌入式数据库系统，被广泛应用于各种移动设备和桌面应用程序中。下面学习SQLite数据库的存储机制，并介绍其相对于其他数据库系统的优势。通过深入了解SQLite的存储机制，我们可以更好地理解它在实际应用中的表现和优势。
在当今数据驱动的环境中，有效地从数据库中提取和操作信息的能力至关重要。结构化查询语言 (SQL) 仍然是数据检索的基石，使我们能够与数据库中存储的大量数据进行交互。本文深入研究了一个有趣的教程，并解释了我们如何高效地从数据库中检索数据而无需费力。
1）应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
Lucene不是一个完整的全文检索应用，而是一个java语言写的全文检索引擎工具包，他可以很方便的嵌入到各种应用系统中实现信息的全文检索功能。
2. MySQL数据库中 表级锁定主要是 MyISAM、Memory、CSV 等一些非事务性存储引擎，使用行级锁定主要是 InnoDB 存储引擎和 NDB Cluster 存储引擎，页级锁定主要是BerkeleyDB存储引擎
1. MySQL 锁定机制简介 各存储引擎使用三种类型锁定机制 行级锁定（row-level） 表级锁定（table-level） 页级锁定（page-leve） ： 页级锁定介于行级锁定与表级锁定之间。 2. MySQL数据库中 表级锁定主要是 MyISAM、Memory、CSV 等一些非事务性存储引擎，使用行级锁定主要是 InnoDB 存储引擎和 NDB Cluster 存储引擎，页级锁定主要是BerkeleyDB存储引擎 3. MyISAM 表级锁定主要分为两种类型 读锁定，一个新客户端在申
这篇文章主要讨论一下ElasticSearch数据检索内部流程，方便大家对数据检索的理解。如果对ElasticSearch的文档写入不了解的同学可以先看一下上一篇文章【从0到1了解ElasticSearch文档写入】。
此篇文章已经是本系列的第四篇文章，意味着我们已经进入了Prompt工程的深水区，掌握的知识和技术都在不断提高，对于Prompt的技巧策略也不能只局限于局部运用而要适应LLM大模型的整体框架去进行改进休整。较为主流的LLM模型框架设计可以基于链式思考（CoT）、思维树 (ToT)和检索增强生成 (RAG)。其中RAG框架可以算得上是AI平台研发的老生常谈之一了，因为无论是个人还是企业，都想要培养出一个属于自己领域专业的AI。但伴随而来的问题，不限于产生幻觉、缺乏对生成文本的可解释性、专业领域知识理解差，以及对最新知识的了解有限。
网名 bisal ，具有十年以上的应用运维工作经验，目前主要从事数据库应用研发能力提升和技术管理相关的工作，Oracle ACE ，腾讯云TVP，拥有 Oracle OCM & OCP 、EXIN DevOps Master 、SCJP 等国际认证，国内首批 Oracle YEP 成员，OCMU 成员，《DevOps 最佳实践》中文译者之一，CSDN & ITPub 专家博主，公众号"bisal的个人杂货铺"，长期坚持分享技术文章，多次在线上和线下分享技术主题。
同事提了一个 MySQL 数据库中 SQL 统计数据的问题，我用测试数据模拟一下，如下所示，表 tt 有三个字段，code 是标识名称，cdate 是对应的日期，ctotal是个统计值
今天的企业正在竞相将关系到用户体验的数据置于更接近终端用户的位置，同时各类区域性数据隐私法规也纷纷出台；在这样的背景下，我们有必要审视数据中心的“同步数据检索”“后续数据检索”和“预取数据检索”等企业数据模式。我们还应了解如何在将数据移植到边缘的同时避免像数据中心那样复杂地克隆整个架构，且能有效掌控控制平面、避免边缘盲点。
Mysql 作为互联网中非常热门的数据库，其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要，尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计，决定了 Mysql 整体的数据检索性能。
SQL（Structured Query Language）是一种用于访问和操作关系型数据库的标准语言。它是一个功能强大的语言，用于执行各种数据库操作，包括检索数据、插入新记录、更新记录、删除记录、创建数据库、创建新表、设置权限以及执行存储过程和视图等。以下是 SQL 的一些重要方面：
上篇了解 hive 的一种查询优化方案,可以通过分区表尽量避免查询扫描全表,提高查询时效。这篇我们讨论使用另外一种优化手段 -把查询检索交给专业的组件去执行。
运算符说明示例等于 (=)用于检索列中与指定值相等的行。示例：SELECT * FROM employees WHERE department_id = 1;不等于 (<>, !=)用于检索列中与指定值不相等的行。示例：SELECT * FROM products WHERE category <> 'Electronics';大于 (>)用于检索列中大于指定值的行。示例：SELECT * FROM orders WHERE total_amount > 1000;小于 (<)用于检索列中小于指定值的行。示例：SELECT * FROM students WHERE age < 18;大于等于 (>=)用于检索列中大于或等于指定值的行。示例：SELECT * FROM employees WHERE salary >= 50000;小于等于 (<=)用于检索列中小于或等于指定值的行。示例：SELECT * FROM products WHERE price <= 50;这些比较运算符可以在WHERE子句中灵活使用，帮助过滤出满足特定条件的数据。在实际应用中，可以根据需要组合多个条件来实现更复杂的数据过滤。
其语句，也称为“数据检索语句”，用以从表中获得数据，确定数据怎样在应用程序给出。保留字SELECT是DQL（也是所有SQL）用得最多的动词，其他DQL常用的保留字有WHERE，ORDER BY，GROUP BY和HAVING。这些DQL保留字常与其他类型的SQL语句一起使用。
跳表是一种用于数据查找的数据结构，它虽然不是常见的数据结构，但是在Redis、Hbase等中间件中却被广泛使用，是一款性能比较优秀的底层数据结构，可以支持高速的数据查找、删除以及插入。这种数据结构是由William Pugh发明的，最早出现于他在1990年发表的论文《Skip Lists: A Probabilistic Alternative to Balanced Trees》，以下是论文中关于跳表的描述。
在前面Fayson介绍了《Cloudera Navigator介绍与安装》，本篇文章主要介绍Navigator的四大核心功能，元数据搜索、数据溯源、审计以及数据生命周期管理功能。当然Navigator还一个重要的功能就是进行数据加密，因为涉及内容较多，也稍微复杂一些，所以本文这里先不介绍，Fayson会在后面的文章单独进行说明。
技术群里一个小伙伴提了一个问题，说为什么mybatis中不建议mapper文件中不建议用where 1=1，看到这个问题，想到之前我在多条件查询拼接时用到了where 1=1 ，没有出现任何问题，而且where 1=1 仅仅只是为了防止多条件查询时sql错误，一般用也没啥问题，但还是带着这个问题去mybatis官网去翻阅了一遍，发现官网中并没有说明不建议使用。但是其实也是有说明的：以下是原文：
三分钟了解Mysql的表级锁 一分钟深入Mysql的意向锁 mysql锁相关讲解及其应用——《深究mysql锁》
1、SELECT语句是SQL的查询。我之前的随笔中所用的SELECT语句都是简单的查询,即从单个数据库表中检索数据的单条SELECT语句。 查询:任何SQL语句都是查询,但此术语一般指SELECT语句。 2、SQL不仅允许简单的SELECT查询,还允许创建子查询,即嵌套在其他查询中的查询。 下面通过实例来了解子查询在实际项目中的应用: create database Study go use Study go create table Customers( Id int identity(1,1), Nam
仅仅要运行“SELECT * FROM 名”就可以。SELECT * FROM T_Employee 。
我们经常从GEO数据库中做miRNA数据挖掘的时候，会遇到一个很头疼的问题。就是miRNA芯片数据比较老，当时的对miRNA注释可能还没有分-3p和-5p。对这个概念还不太熟悉的小伙伴可以先去下面的视频。
主键索引：每个表只有一个主键索引，b+树结构，叶子节点同时保存了主键的值也数据记录，其他节点只存储主键的值。
这篇文章在爱可生开源社区首发《技术分享 | MySQL中一个聚类增量统计 SQL 的需求》。
Sql语言至今已经有6个版本。SQL查询语言包括了所有对数据的操作命令，这些操作可分为四类：数据定义语言（DDL）、数据操纵语言（DML）、数据控制语言（DCL）和嵌入式SQL语言。 数据定义语言（Data Defination Language）用于定义数据库对象。基本的DDL命令包括：Create、alter、drop。 数据操纵语言（Data Manipulation Language）用于数据的检索和数据的更新，数据更新包括：Insert、Delete、Update。数据检索由Select完成。 数
在信息爆炸的时代，有效地检索和处理数据变得至关重要。Langchain 和 Elasticsearch 的结合，为我们提供了一个强大的工具，以更智能的方式进行数据检索和分析。
数据库技术涵盖了一系列用于组织、存储、检索和管理数据的技术。以下是数据库技术的一些关键方面：
通过使用 MyScale 和 LangChain 创建 AI 助手来克服 RAG 的限制，以提高数据检索过程的准确性和效率。
Mysql系列的目标是：通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能。
结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。
子查询是指在一个查询语句内部嵌套另一个查询语句的过程。子查询可以嵌套在 SELECT、FROM、WHERE 或 HAVING 子句中，用于从数据库中检索数据或执行其他操作。子查询通常返回一个结果集，该结果集可以被包含它的主查询使用。 以下是子查询的一般概述：
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