1、今天发生了一件有意思的事情，传输的数据大于标准定的字段长度了，我把字段长度调大了，把数据传输过来了。谁知道，人家的数据不符合标准，要删除了重新搞，那么你如何将超长的数据删除呢，或者将超长的数据查询出来。
如果mysql客户程序发送查询时断开与服务器的连接，它立即并自动尝试重新连接服务器并再次发送查询。然而，即使mysql重新连接成功，你的第1个连接也已经结束，并且以前的会话对象和设定值被丢失：包括临时表、自动提交模式，以及用户和会话变量。该行为很危险，如下面的例子所示，服务器将在你不知道的情况下关闭并重启：
随着互联网的高速发展，企业的数字化改革与精细化运营，均对数据库能力提出了越来越高的要求，数据分析能力、异构数据处理能力等愈发重要。公司各类报表整合，年终数据盘点，分析预测等越来越多的业务开始需要进行复杂查询。 并且，爆炸性的数据量增长也使得传统的数据库能力难以应对。企业的很多业务将对数据的实时性和效率性要求越来越高，想一想你的企业是否也是这样： 想！更早更快的在数据中识别和阻断漏洞，保证业务平稳运行； 想！更快更准的定位数据，提升服务效率； 想！更多更丰富的指标和计算口径，实现业务的快速增长； 但，多数的
之前一直使用mysql作为存储数据库，虽然中间偶尔使用sqlite作为本地数据库存储，hive作为简单查询工具，maxcompute作为大数据查询服务等等，但没有感觉多少差别。事实上，我们往往听说SQL-92标准之类的云云！
先考虑这样一种注入情况，很多网站都会把访问者的IP记录到数据库中，而且是从HTTP头的X-FORWARDED-FOR或CLIENT-IP等用户可控的字段获取，这样的话，如果没有对获取的IP进行合法性验证就插入数据库就会产生SQL注入。插入数据库的IP值一般用户不可见，一般也不会产生二次注入，所以我们只能在insert语句中构造时间盲注语句才能利用此漏洞。
达梦数据库和Oracle同样,对字段的长度有严格的规范,当然Mysql也是有的,但是默认是不启用的,哪怕超出了,也会自动扩容,但是Oracle和达梦是不会的;
很多公司在考虑去O的时候，经常面临这样的问题—"对自己的数据库不够了解"，也不免有这样一些疑惑：
关键是DSL语法的编写涉及查询与聚合可以通过kibana的visualize或者devtool先测试出正确语法，然后结合python对列表、字典、除法、字符串等操作即可。下面汇总下各个算法：
“去O”，是近些年来一直很火的一个话题，随之也产生了各种疑惑，包括现有数据库评估、技术选型等。去O是项系统工程，需要做好充分的评估。本文通过自研工具，生成数据库画像，为去O评估提供一手数据，希望给大家带来借鉴。
第七章 MySQL的高级特性 分区操作时，可以只针对某个区进行操作，而且在底层文件系统中的表现，分区是多个表文件，可以高效地利用多个硬件设备。 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有的主键和唯一索引列都必须包含进来。 当操作分区表的时候，优化器会判断能否过滤部分分区。 Mysql的分区支持范围，键值，哈希和列表分区。 当数据量超大的时候，B-Tree索引就无法起作用了，除非是索引覆盖查询，否则在回表查数据的时候，会产生大量的随机IO，导致超长的响应时间，而且维护索引的代价非常高。 分离热点能有效利用
1. 新建表SQL语句中主键id varchar(256)导致索引超长，出现4例这样的情况。受限于一些公司安全条例，主键id统一使用长度为32的varchar，将256改成32继续执行。
一个表，1.5w条数据，字段: id,name,content,last_update_time
select rowid,acct_id,state_date from acct;
学会自定义表中每一个字段（列）的数据类型，对学习SQL数据库以及性能调优有着很大的帮助！
接口响应时间超长，耗时几十秒才返回错误提示，后台日志中出现Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction的错误
1.1、关于版本选择 官方版本我们称为ORACLE MySQL，这个没什么好说的，相信绝大多数人会选择它。 Percona分支版本，它是一个相对比较成熟的、优秀的MySQL分支版本，在性能提升、可靠性、管理型方面做了不少改善。它和官方ORACLE MySQL版本基本完全兼容，并且性能大约有20%以上的提升，因此我优先推荐它，我自己也从2008年一直以它为主。 另一个重要的分支版本是MariaDB，说MariaDB是分支版本其实已经不太合适了，因为它的目标是取代ORACLE MySQL。它主要在原来的MySQ
主表中的外键是另一张表的主键。 候选键：除了主键以外的都是候选键。 要想能快速查找某一条你想要的数据，必须要要创建主键（一般在开始创建表的时候就会设置）。
在 MySQL 的实际使用中，常常会遇到一条 SQL 执行非常慢的情况，此前我们总结了一系列博客来排查相关的问题：
MYSQL优化是一个非常大的课题，这篇文章主要介绍了跟MYSQL相关的4个方面，如果想深入研究可以查下相关资料。 ---- 一、服务器级别优化 二、操作系统级别优化 三、MYSQL级别优化 四、SQL级别优化 ---- 一、服务器级别优化 1. 服务器选型 SUN小型机、DELL730xd、HPDL380、IBM3850、云服务等 2. CPU个数、内存大小 大内存，高IO，是现代基于web的数据库的必备 3. 磁盘：SAS、SSD、FIO卡 减小寻道时间、旋转时间、传输时间 4. RAID卡电池，RAID
在 MySQL 中，IGNORE 是一种在插入或更新数据时处理冲突的选项。具体来说，在 INSERT | UPDATE 语句中，IGNORE 的作用是在插入或更新数据时忽略特定的错误，而不导致整个操作失败。另外，IGNORE 选项还可以在非空约束、写入的字段内容超过字段长度时进行截断处理等，下面是几个具体的例子。
本文以MySQL InnoDB引擎为基础，讲解索引相关概念以及优化手段，很适合开发以及业务同学参考，避免工作中因为DB性能导致的一系列雪崩问题。
导语｜本文将重点介绍 AI 与数据分析结合的应用，通过实际案例与相关技巧，描述 ChatGPT 如何助力数据分析，帮助读者更好地理解并掌握这一领域的创新实践。
本期为大家介绍快手 - 社区科学线自研论文：TWIN: TWo-stage Interest Network for Lifelong User Behavior Modeling in CTR Prediction at Kuaishou 本文发表于 2023 年 KDD Applied Data Science Track（录取率 25.4%），旨在解决传统的超长行为建模中长久存在的「两阶段中相似度度量标准不一致」问题，从而提升超长行为建模的精准度。
1. 关于Firewall插件2. Firewall插件的工作方式3. Firewall插件测试4. 总结延伸阅读
数据库编码: 尽量采用utf8mb4而不使用utf8。MySQL 的“utf8”实际上不是真正的UTF-8，真正的UTF-8是每个字符最多四个字节，而MySQL的“utf8”只支持每个字符最多三个字节。
mysql在创建数据库的时候，字符集设置的不是utf8而是utf9mb4，在导入sql脚本的时候，发现提示如下错误：
基于哈希表实现，只有匹配所有列的查询才有效。对于每一行数据，存储引擎都会对所有索引列计算一个哈希码，哈希码是一个较小的值，不同键值的行计算出的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时保存指向每个数据行的指针。
说明：MySQL在Windows下不区分大小写，但在Linux下默认是区分大小写，为了避免出现不必要的麻烦，统一使用小写
前两天同事提了一个问题，MySQL 5.7中给某张表字段增加一个单键值索引，提示了如下错误，
大家好，随着AI不断升级发展，AI早已经不是只能娱乐的玩具，而是真正帮助我们解决实际问题的得力助手，不管是工作还是学习，学会使用AI，绝对可以让你的工作和学习效率提升N倍。
上篇文章说了，innoDB除了会记录真实数据外，会存储额外数据，额外数据就是描述真实数据的数据，额外数据分为超长字段长度列表，null列表，头部信息，null列表主要存储字段为null的数据，mysql规定是一个字节，8个字节为存储，当只有三个字段的时候，高位默认0填充。变长字段长度列表要看实际情况存储的字符集和定义的varchar最大长度。
大模型只能够记忆与理解有限的上下文已经成为大模型在真实应用中的能力瓶颈，例如对话式AI系统往往无法记忆你前一天对话的内容，利用大模型构建智能体会产生前后不一致的行为与记忆。
关于SQL优化相关的问题，相信很多同学在面试过程中都有被问到过，要么不知道，要么回答不清楚。见于此情况，勇哥今天有空，就和大家聊聊这个相关的话题。
随着电商平台数据的不断积累，每个用户都会积累大量的历史行为数据，形成一个超级长的行为序列。超长序列推荐的问题应运而生，其研究在用户行为序列非常长的情况下，如何利用这些历史数据来预测用户的兴趣并进行推荐。这种情况在许多领域中都很常见，比如基因组学、金融和自然语言处理。然而，传统的推荐系统往往难以处理这些超长序列。因此，研究人员们近年来一直在探索各种方法来解决这个问题。本文聚焦于方法层面，将相关工作分为两类进行介绍：基于记忆增强网络的方法和基于检索的方法。
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【强制】表达是与否概念的字段，必须使用is_xxx的方式命名，数据类型是unsigned tinyint （ 1表示是，0表示否）。 说明：任何字段如果为非负数，必须是unsigned。 正例：表达逻辑删除的字段名is_deleted，1 表示删除，0 表示未删除。
上篇文章是关于mysql优化的，那个内容是我大学的时候学习的笔记，最近学习发现一些比较好的内容，在这里分享给大家。 版权源于网上。 工作中使用最多的就是MySQL, 但是mysql的优化也就是通过建索
找工作的金九银十，很多人又双叒叕被笔试中用例设计大题难住了！本文章特意整理了最近学员反馈的 5 大用例设计大题，附超详细解答！
本文整理了一些MySQL的通用优化方法，做个简单的总结分享，旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作，至于具体的SQL优化，大部分通过加适当的索引即可达到效果，更复杂的就需要具体分析了。 1、硬件层相关优化 1.1、CPU相关 在服务器的BIOS设置中，可调整下面的几个配置，目的是发挥CPU最大性能，或者避免经典的NUMA问题： 1、选择Performance Per Watt Optimized(DAPC)模式，发挥CPU最大性能，跑DB这种通常需要高运算量的服务就不要考虑节电了；
Databus是一个低延迟、可靠的、支持事务的、保持一致性的数据变更抓取系统。由LinkedIn于2013年开源。Databus通过挖掘数据库日志的方式，将数据库变更实时、可靠的从数据库拉取出来，业务可以通过定制化client实时获取变更并进行其他业务逻辑。
今天快下班的时候，几位兄弟来聊一个问题，大致是昨天应用使用的数据库突然出现性能问题，DBA发现有一些delete语句执行时间骤长，消耗大量系统资源，导致应用响应时间变长积Q。目前掌握的信息如下： (1) 应用已经很久未做过更新上线了。 (2) 据开发人员反馈，从之前的应用日志看，未出现处理时间逐步变长的现象。 (3) 这是一套RAC+DG的环境，版本未知，猜测至少应该是11g的版本。 (4) 这次突然出现大量执行时间超长的SQL语句，是一系列delete语句，例如delete from table where key=:1or key=:2 … key=:13这种SQL，应用正常的处理逻辑中都会使用这条语句，因此并发较高，使用了绑定变量，key字段不是主键，但有索引。目前尚不知晓字段是否存在直方图。 (5) 表的数据量大约5000万，初步反馈得知key=0的记录大约1500万，执行时间超长的SQL语句都使用了key=0的条件，至于key=0的真实数据量，以及出现问题的SQL语句使用的绑定变量具体值，这些还需要开发再次确认。 (6) DBA反馈SQL语句执行计划发生了变化，从数据库层面做了一些操作后，问题解决，目前尚不知晓做了什么具体的操作。
InnoDB 索引页的大小默认为 16K，然而，varchar、text、blob 类型的单个字段内容长度就有可能超过 16K，这种情况下，整个索引页都存不下一个字段的内容了。
MySQL 5.0 以后针对超长时间数据库连接做了一个处理，即一个数据库连接在无任何操作情况下过了 8 个小时后(MySQL 服务器默认的超时时间是 8 小时)，MySQL 会自动把这个连接关闭。在数据库连接池中的 connections 如果空闲超过 8 小时，MySQL 将其断开，而数据库连接池并不知道该 connection 已经失效，这个时候你请求数据库链接，连接池会将失效的 connection 给你，so~，SpringBoot 温柔的告诉你 No operations allowed after connection closed。SpringBoot 2.0 以上版本，mysql-connector-java 默认使用的是 8.0 以上版本。
BloomFilter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合，BloomFilter有以下特点：
Doris 提供多种数据导入方案，可以针对不同的数据源进行选择不同的数据导入方式。Doris支持各种各样的数据导入方式：Insert Into、json格式数据导入、Binlog Load、Broker Load、Routine Load、Spark Load、Stream Load、S3 Load，后面文章分别进行介绍。
一个能读 200 万字的 AI 助手是什么概念？这意味着，它可以一口气读完整个《甄嬛传》剧本，然后和你讨论剧情。或者一口气读完一本厚厚的中医诊疗手册，给你提出诊疗建议。对于人类来说，成为某个领域的专家可能需要 10000 个小时的学习，但对于这个 AI 来说，只需要 10 分钟就够了。
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简化 SQL 语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果。但是临时表的好处远远不止这些，将临时结果暂存在临时表，后面的查询就在 tempdb 中了，这可以避免程序中多次扫描主表，也大大减少了程序执行中“共享锁”阻塞“更新锁”，减少了阻塞，提高了并发性能。
对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
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