上节课给大家介绍了数据库的基本概念以及如何创建数据库，具体可回顾MySQL创建数据库（一）。从本节课开始，我们将对MySQL中的基本知识点进行分别介绍。本节课先向大家介绍MySQL数据插入insert into与where条件查询的基本用法。
上一篇文章阿粉已经实现了数据库进行分表的操作，而且也成功了，如果有想看的，可以看一下上一天的文章，使用SpringBoot整合 Sharding-JDBC 实现了单数据库分表保存数据和查询不同表中的数据。今天我们就来实现一下分库，并且分表，然后同样的执行保存数据和查询数据的操作。
employee_id 是这个表的主键。 此表的每一行给出了雇员id ，名字和薪水。
讨论：MySQL本身没有提供中位数函数。网上有许多写法，基本是笛卡尔积与窗口函数两类，但都不是很理想。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
结合实例分析了自增值保存在哪里，自增值的修改策略，以及自增值不连续的四个场景，希望对各位小伙伴们有所帮助~
字节跳动面试题 历经4面，“跳进”字节跳动 字节跳动一面： 自我介绍 tcp和udp区别，应用场景 tcp三次握手，为什么有第三次？ 讲一下get和post区别，其他命令 讲一下进程和线程区别，什么时候用多线程？怎么保证线程安全？ synchronized的使用，是对什么加锁？ 栈和队列，怎么用栈实现队列？ 垃圾回收算法，复制算法中存活对象太多怎么办？ 可达性分析，GC Root可以是哪些对象？ hashmap底层实现，put get过程，扩容，为什么容量为2的倍数？ java基本类型，基本类型间的转换(s
视频地址: https://www.bilibili.com/video/BV1zy4y1m7ZS/
计算中位数可能是小学的内容，然而在数据库查询中实现却并不是一件容易的事。我们今天就来看看都有哪些方法可以实现。
先来说说sed命令的原理和一些概念，sed之所以能以行为单位的编辑或修改文本，其原因在于它使用了两个空间：一个是活动的“模式空间（pattern space）”，另一个是起辅助作用的“暂存缓冲区（holdingspace）这2个空间的使用。
存储过程是数据库存储的一个重要的功能，MySQL在5.0以前的版本不支持存储过程，存储过程可以在大大提高数据库处理速度的同时提高数据库编程的灵活性。 1、什么是存储过程？ 存储过程是一组为了完成特定功能的SQL语句集合。使用存储过程的目的是将常用或复杂的工作预先用SQL语句写好并用一个指定名称存储起来，这个过程经编译和优化后存储在数据库服务器中，因此成为存储过程。当以后需要数据库提供与定义好的存储过程的功能相同的服务时，只需要调用“CALL 存储过程名字”即可自动完成。
学校每次考试完，都会有一个成绩表。例如，表中第1行表示编号为1的用户选择了C++岗位，该科目考了11001分。
SQL 通常在不同的表或者视图间进行连接运算，包括 INNER JOIN、 LEFT JOIN、 RIGHT JOIN 或 CROSS JOIN，但是，有一种特殊情况，需要将一个表连接到它自己，这就是所谓的自连接。
懂行的老哥一看这个小标题，就知道我要以排行榜作为切入点，去讲 Redis 的 zset 了。
The world is moving so fast that the person who says it can't be done is generally interrupted by someone doing it.
存储过程（Stored Procedure）是在大型数据库系统中，一组为了完成特定功能的SQL 语句集，它存储在数据库中，一次编译后永久有效，用户通过指定存储过程的名字并给出参数（如果该存储过程带有参数）来执行它。存储过程是数据库中的一个重要对象。在数据量特别庞大的情况下利用存储过程能达到倍速的效率提升
如上图所示，这四位雇员的名字首字母分别为G，B，K，A。升序排列后为A，B，G，K，因此奇数行1，3行对应的雇员为名字首字母是A和G开头的。
https://shardingsphere.apache.org/document/5.1.1/cn/features/sharding/concept/inline-expression/
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。
垂直分表: 将一张宽表(字段很多的表), 按照字段的访问频次进行拆分,就是按照表单结构进行 拆。
上节课我们给大家介绍了数据库的基本概念，具体请回顾 打开数据库的大门——SQL。本节课我们以关系型数据库MySQL为例，跟大家介绍关系型数据库的基本用法。
在MySQL中，ROUND函数用于对查询结果进行四舍五入，不过最近使用ROUND函数四舍五入时意外发现并没有预期的那样，本文将这一问题记录下来，以免大家跟我一样犯同样的错误。
上一篇文章，阿粉讲了关于分库分表是怎么进行切分的，都有什么切分方式，垂直切分和水平切分，还有就是使用什么工具进行分库分表，Sharding和Mycat我们回顾一下：
考虑到在座的各位...都是泥腿子，唯一会做的就是用PHP CRUD，而且即便是只会搞CRUD，也还是离不开MySQL。
Express方法源于 HTTP 方法之一，附加到 express 类的实例。它可请求的方法包括：
It's not who you think you are that holds you back; it's who you think you're not.
好了，目前我们已经大概理解了什么是 用户变量，然后我们就可以开始学习使用 用户变量 来进行 参数传递 的使用了。
当下，海量数据结合前沿技术架构正在为保险业带来根本性的变革。本文以某知名保险机构为例，结合偶数行业实践经验，介绍保险企业如何利用湖仓一体技术推动数据战略转型升级。背景介绍在对该客户需求进行深度挖掘并横向比较行业现状后，我们发现：(1) 包括该客户在内的多数保险企业的数据分析场景较为单一，直接产生业务价值的数据挖掘不够丰富；(2) 该客户现有数据分析场景的效率、性能、用户体验都亟待提升。下文我们详细展开分析。业务场景分析客户现有的数据分析应用集中在经营分析、监管报送和风险管控等几个传统场景，其实不止该客户，目前大多数保险企业的大数据业务应用价值挖掘都还不够丰富。1.风险管控仅以目前多数保险企业都非常关注的风控环节为例，该客户仍以风险部门固定报表分析为主，而通过风险数据建模，应用在投保前风险排查、承保中风险管控及理赔时风险识别和反欺诈等全业务链条还非常有限。在投保环节，可以利用数据搭建风险评估模型，筛查高风险客户，对大概率产生负价值的客户采用拒保或者提高保费的方式以减少损失。以互联网场景下的意外险和健康险为例，由于投保手续较为简单，很多产品免体检，只需要填写投保人基本信息即可，这些业务中，很容易出现投保人隐瞒病情、造假家庭收入的情况，逆向选择甚至欺诈的可能性非常大。因此在投保场景下可以利用数据进行多维分析，及时发现高风险投保客户，避免欺诈行为的发生。在承保运营环节，相比较传统风控，大数据风控让保险机构对保险用户的动态跟踪反馈，定期对承保中用户信息进行维护，更新用户风险指数。此外，在加强用户信息安全管理和隐私方面，保险公司借助大数据和人工智能（如设备指纹、IP 画像、机器行为识别等工具）加以防范，在回访环节，根据用户情况及其手机在网状态选择拨打方式及话术，更有利于提高回访效率，提升客户体验。在理赔环节，大数据风控先通过构建模型的方式筛查出疑似欺诈的高风险案件，然后再人工重点审核和调查，减少现场查勘误差，提高查勘效率。除了风险管控，通过数据赋能业务还可以落地在其他几个重点保险场景中，包括产品创新、风险定价、精准获客。接下来我们展开说明下数据赋能这些场景的形式和实现逻辑。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
文章目录 一、MySQL存储过程和函数 1.存储过程和函数的概念 2.存储过程和函数的好处 3.存储过程和函数的区别 4.创建存储过程 5.调用存储过程 6.查看存储过程 7.删除存储过程 8.存储过程语法 8.1存储过程语法介绍 8.2变量的使用 8.3if语句的使用 8.4参数的传递 8.5case语句的使用 8.6while循环 8.7repeat循环 8.8loop循环 8.9游标 9.存储过程的总结 10.存储函数 一、MySQL存储过程和函数 1.存储过程和函数的概念 存储过程和函数是 事先经过
近期MongoDB在Hack News上是频繁中枪。许多人更是声称恨上了MongoDB，David mytton就在他的博客中揭露了MongoDB许多现存问题。然而恨的人有之偏爱的也同样很多，作为回击：Russell Smith带来了多年工作经验的总结。Russell Smith曾担任Ops和大型网站缩放顾问并且帮助过Guardian、Experian等多家公司，MongoDB London User Group的联合创始人。作为MongoDB Master（MongoDB官方认可的MongoDB核心贡献者
因为使用我们使用Sharding-JDBC Spring Boot Starter，所以还是只需要在properties配置文件配置主从库的数据源即可
大家好，我是程序员田螺。最近有位读者去面试了oppo，给大家整理了面试真题的答案。希望对大家有帮助哈，一起学习，一起进步。
大家好，我是程序员小灰。小灰的公众号里有一位读者朋友鹤涵，是一个8年Java经验的资深程序员，并且当过多年面试官，面试过的人数超过百人。
在上一个内容中,我们讨论了关于MYSQL INSTANCE 针对大量数据的对策，以及基本的策略，
1. 索引是什么 2. 索引的类型 3. BTree索引 概念 举例：以5阶数为列 4. B+Tree索引 概念 5阶B+Tree插入举例 B+树的优点 可以使用B+树索引的查询类型 B+Tree索引的限制
字符组有时也被称为方括号表达式（bracketed expression）。字符组有助于匹配特定字符或者特定的字符序列。它们可以像字符简写式那样代表一大批字符，比如 \d 匹配的字符与 [0-9] 所匹配的字符一样。但字符组更有针对性，因此用途比简写式更广。下面是一些字符组简单例子。
你有一个 n 列，无穷行的表格，每个格子上都有一个正整数，第 i 行第 j 列的数为 a_{i,j}。我们通过如下方法来构造这个表格：
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
mongoDB简介 1、NoSQL数据库 数据库：进行高效的、有规则的进行数据持久化存储的软件 NoSQL数据库：Not only sql，指代非关系型数据库 优点：高可扩展性、分布式计算、低成本、灵活架构、半结构化数据、简化关联关系 缺点：没有标准化、有限查询、不直观 常见NoSQL（http://www.runoob.com/mongodb/nosql.html）数据库 列存储：Hbase、Cassandra、Hypertable 文档存储：MongoDB、CouchDB k-v存储：TokyoC
说起来开始进行面试是年前倒数第二周，上午9点，我还在去公司的公交上，突然收到蚂蚁的面试电话，其实算不上真正的面试。面试官只是和我聊了下他们在做的事情（主要是做双十一这里大促的稳定性保障，偏中间件吧），说的很详细，然后和我沟通了下是否有兴趣，我表示有兴趣，后面就收到正式面试的通知，最后没选择去蚂蚁表示抱歉。
用处：将两个或更多查询的结果集组合为单个结果集，该结果集包含联合查询中的所有查询的全部行。
ShardingSphere-Jdbc 定位为轻量级Java框架，在Java的Jdbc层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，可理解为增强版的Jdbc驱动，完全兼容Jdbc和各种ORM框架
ShardingSphere-Jdbc定位为轻量级Java框架，在Java的Jdbc层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，可理解为增强版的Jdbc驱动，完全兼容Jdbc和各种ORM框架
ShardingSphere-Jdbc定位为轻量级Java框架，在Java的Jdbc层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，可理解为增强版的Jdbc驱动，完全兼容Jdbc和各种ORM框架。
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