（实际系统跟这个图是有出入的，不过总体意思是这样。图是使用Excalidraw画的）
学之思在线考试系统是一款 java + vue 的前后端分离的考试系统。主要优点是开发、部署简单快捷、界面设计友好、代码结构清晰。目前支持web端和微信小程序，能覆盖到pc机和手机等设备。
在互联网时代，随着业务数量的暴增和应用规模的不断扩大，无论是oracle还是mysql这样子的关系型数据库，都会面临服务器CPU、磁盘IO和内存的各种瓶颈问题。基于此情况，各个业务团队迫切需要一种数据分片的方案将业务数据量存储成本分摊到成本可控的各个普通数据库服务器上，数据库切分的方案便应运而生。
今天推荐一款非常不错的在线答题考试项目，使用 SpringBoot+Vue 前后端分离开发，功能完善，界面简洁，主要优点是开发、部署简单快捷、界面设计友好、代码结构清晰。目前支持PC端和微信小程序，能覆盖到pc机和手机等设备。
“增删改查”都是查找问题，因为你都得先找到数据才能对数据做操作。那存储系统性能问题，其实就是查找快慢问题。
相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库，处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库，大家对它们很熟悉，用起来得心应手。
窗口函数是 SQL2003 标准才开始有的一系列 SQL 函数，用于应付一些复杂运算是比较方便。但是普遍使用的 MySQL 数据库对窗口函数支持得却很不好，直到最近的版本才开始有部分支持，这当然就让 MySQL 程序员很郁闷了。
自己做过MySQL按天，按周，按月，按时间段统计，但是不怎么满意，后来找到这位大神的博客，转载一下，谢谢这位博主的分享
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件，支持nfx/netcore，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
网上分库分表的资料很多，这里主要是重新整理和梳理一下。如有和其他文章类似片段或解决方案，纯属前人总结或者业内标准。
我司在某云的MySQL数据库占硬盘空间大于90%，RDS空间总空间为 700G，表A分析之后。某渠道统计的表有5亿，单表空间超过350G。
分表 - 从表面意思上看呢，就是把一张表分成N多个小表，每一个小表都是完正的一张表。分表后数据都是存放在分表里，总表只是一个外壳，存取数据发生在一个一个的分表里面。分表后单表的并发能力提高了，磁盘I/O性能也提高了。并发能力为什么提高了呢，因为查寻一次所花的时间变短了，如果出现高并发的话，总表可以根据不同 的查询，将并发压力分到不同的小表里面。
composite聚合类似于mysql的多字段group by，比如要按月以及所属门店两个维护来统计每个月的收益，如果用mysql来实现的话类似
要按月统计每月的订单数量，您可以使用MySQL中的日期函数和聚合函数。假设您有一个名为"orders"的表，其中包含订单信息，并且有一个名为"order_date"的列，其中包含订单的日期。
如:要实现获取下图曲线图数据(ps:当然也可能是柱状图等,数据都是一样的),默认获取七天内的数据,点击今天,7天,15天,30天可任意切换,其中今天是按小时统计.
对于分库分表来说，具体有两种方式：垂直拆分和水平拆分。 垂直拆分主要是业务的细化和独立，和业务联系比较密切。所以本文只讨论更通用的水平拆分。
适用分区或者说分表最多的场景依然是针对时间字段做拆分， 这节我们详细讲讲如何更好的基于时间字段来拆分。分别按照年、月、日几个维度的实现方法以及一些细节注意事项。
技术学习是一个总结、纠错、触类旁通的过程，而不是单纯重复练习的过程，如果你问一个做过5年以上Java的老码农，他们很多人都会有很强的“搬砖感”，这种“搬砖感”其实就是对Java项目的触类旁通、看出套路来了，比如：
想象一下，导入Elastic日报能在Kibana做哪些分析呢？ 1）title 词频统计 2）编辑发布文章统计 3）2017，2018，2019日报量统计 4）日报按月统计 5）编辑发日报时间按区间统计 6）关键词检索，如：性能、设计、优化、实战等 7）....
以天为统计周期，是常见需求。周报、月报更是常见需求。长周期项目，甚至有年报需求。我已经掌握了mysql中按天统计，如何实现按年、按月、按周统计呢？
LCS 是一个基于 Python Django 框架的项目，业务核心是物流订单的履约过程，包括连接上游和第三方物流服务的创建订单、轨迹与运费更新。在部署上，LCS 依据业务所在的市场不同，应用层分市场部署，并使用各自市场对应的数据库。在项目起步初期，这些不同市场的数据库共用同一套物理集群，共享内存和磁盘空间，在资源上看，是足以应付初期流量的。
其中，spark-sql_2.12是Spark SQL的核心依赖，spark-core_2.12是Spark的核心依赖。注意，版本号可以根据实际情况进行调整。
包括部门、岗位、工资、员工、请假、审批管理。普通员工可请假查看工资等，管理员可审批、管理员工工资等。
使用 MySQL Scheduler 和 Event 周期性创建数据表，下面提供的是按月建表计划任务及事件通过 ON SCHEDULE EVERY 1 MINUTE 语句完成。
随着 DT 时代的来临，数据对于企业经营决策的价值日益凸显，而企业在进行互联网+转型的过程中，如何让数据架构平滑迁移到大数据平台，对于传统业务的转型升级至关重要。企业 IT 部门该如何进行 PB 级别大数据平台的迁移规划呢，请看云智慧运维总监张克琛带来的经验分享。 提到 PB 级别的大数据解决方案市面上有很多，比较火的有 Hadoop、Spark、Kafka 等等，如果是一个新上线的系统，相信大家都能找到适合自己的方案。但“大数据”在 09 年才逐渐成为互联网信息技术的流行词汇，一个较老的系统如何平滑迁移到
2016年第一次接触分布式微服务项目后，我在简历上写了我使用了微服务、分库分表技术，那么问题来了，面试官说接下来我们就聊聊分库分表，我信心满满，垂直切分，水平切分，事务问题，都准备好了。
1.利用现成网站[https://zh-cn.wordpress.com/]，直接注册用户后即可在线搭建博客
使用Elasticsearch的过程中，除了全文检索，或多或少会做统计操作，而做统计操作势必会使用Elasticsearch聚合操作。
先向大家介绍MySQL运行状态分析诊断工具这个新玩意，其思路很简单，就是遍历 SHOW GLOBAL STATUS 和 SHOW PROCESSLIST 的结果，对可能预示着有性能瓶颈的地方做出预警。主要关注几个方面：
在上一节简单介绍了拉链表，本节主要讲解如何通过binlog采集MySQL的数据并且按月分区的方式实现拉链表。
数据库表： • 表输出 • 更新，删除，插入/更新 • 批量加载（mysql，oracle） • 数据同步 文件： • SQL 文件输出 • 文本文件输出 • XML 输出 • Excel Output/Excel Writer 其他（报表、应用）
点击上方蓝字关注我们吧 作者简介：董泽锋，腾讯云数据库研发工程师，主要负责腾讯云TDSQL研发工作。 ---- 【导语】随着业务的增长，mysql中保存的数据会越来越多。此时，数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈，单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限，当单表的数据量达到1000W或100G以后，库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。分库分表是一种解决办法。 分库分表实际上就是对数据进行切分。我们一般可以将数据切分分为两种方式：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分。 垂直切分 垂直切分常见有垂直分
结合滴滴内部对ES的使用经验，总结了一些最佳实践，主要分为：索引生成、mapping设置、查询优化、写入优化、集群运维。
我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。
引用维基百科，窗口函数能够使用一行或多行的值来返回每一行的值。使用窗口功能，不再需要自连接（self-join）来同时显示原始值和聚合值。
为每一条记录添加create_time和update_time是非常明智的选择，分别表示当前记录第一次添加和最后一次更改的时间戳。
具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。
来源：oschina www.oschina.net/news/92308/postgresql-is-the-dbms-of-the-year-2017 DB-Engines 网站宣布 PostgreSQL 为 2017 年度数据库管理系统。 DB-Engines 表示，PostgreSQL 在 2017 年的数据库排名中，比其他监测到的 341 个数据库管理系统都更受欢迎。因此，决定宣布 PostgreSQL 为 2017 年的年度 DBMS。 计算结果基于当前（2018 年 1 月）分数和 2017
mysql -h主机 -P端口 -u用户 -p密码 -A 数据库 -e "select email,domain,time from ent_login_01_000" > ent_login_01_000.txt
随着数据量的增大，咱们入集市的方式渐渐的从“同步数据”变成“增量导入数据”，“增量导入数据”的优点大致有两点：
Java基于ssm开发的服装商城，用户可以浏览商品和特价商品，加入购物车，直接下单支付，在我的个人中心里可以管理自己的订单，收货地址，编辑资料等。管理员可以发布商品，上下架商品，处理订单，查看销售统计，还可以管理商品的库存，出库入库，导出销售记录excel。
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Ssm服装经销系统，主要分为6个角色：管理员、资料员、采购员、仓库员、售卖员、财务。采购员进行采购入库；仓库员进行采购入库、退货入库、提货出库、折损出库等库存管理；售卖员进行填单的创建，然后去仓库那里提货，或者客户退货入库等操作；资料员管理客户信息、供应商信息、产品的录入等，财务进行月统计；管理员管理用户
在elasticsearch里面给index起一个aliases（别名）能非常优雅的解决两个索引无缝切换的问题，这个功能在某些场景下非常使用。 比如电商的核心商品索引库，除了实时增量数据外，每天都要重建一遍索引，避免index里面的数据和db里面的数据不一致，因为index分shard了，所以要一个一个的shard做全量替换，直到所有的shard替换完毕，才能宣布重建成功。整个过程其实还是风险挺大的，虽然每次只替换一个shard把风险量降到最低，但如果第3个或第4个shard重建有问题，有可能要回滚整个索引
前言：工作中有一张表一年会增长100多万的数据，量虽然不大，可是表字段多，所以一年下来也会达到 1G，而且只增不改，故考虑使用分区表来提高查询性能，提高维护性。
Tableau 让人们看到数据的美，以及无限探索数据真相的可能。简便、快速地创建可视化分析视图，并通过仪表板和数据进行交互，是 Tableau 的拿手好戏。
更高一级的工程师，需要克服的困难，读的书，读的 paper，会逐级加深，比如你还在读数据库实现的时候，人家已经在研究分布式存储的原理与实现了。
在上篇Vertica 分区表设计中，已经提过了Vertica的分区表创建和分区删除，但举例上并不系统， 本篇文章将系统的对分区表设计及后续的删除分区进行讲解。
JAVA 1.8 + MYSQL 8 +VUE 本项目基于前后端分离架构： 服务端：springboot 前端：vue
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