第4章 Schema与数据类型优化 数据类型的设定原则应该遵循更小的往往更好，越简单越好（如能用data就用data而不用字符串），尽量避免NULL。 如果数据允许NULL，对MySQL来说更难优化，因为可为NULL的列使得索引，索引统计，和值比较都比较复杂。 TINYINT，SMALLINT，MEDIUMINT，INT，BIGINT，8,16,24,32,64位整数，还有可选的UNSIGNED属性，只保存无属性的值。 MySQL可以为整数类型指定宽度，但是对大多数应用这是没有意义的，他不会限制值的合法范围
测试环境中，有一个表执行 SHOW TABLE STATUS 时看到的 rows 结果总是和真实数量相差了将近40%：
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当数据库有并发事务的时候，可能会产生数据的不一致，这时候需要一些机制来保证访问的次序，锁机制就是这样的一个机制。
在上文我们曾小小的提到过，在索引失效的情况下，MySQL会把所有聚集索引记录和间隙都锁上，我们称之为锁表，或叫行锁升表锁.
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 一、对MySQL的锁的了解 当数据库有并发事务的时候，可能会产生数据的不一致，这时候需要一些机制来保证访问的次序，锁机制就是这样的一个机制。 就像酒店的房间，如果大家随意进出，就会出现多人抢夺同一个房间的情况，而在房间上装上锁，申请到钥匙的人才可以入住并且将房间锁起来，其他人只有等他使用完毕才可以再次使用。 二、隔离级别与锁的关系 在Read Uncommitted级别下，读取数据不需要加共享锁，这样就不会跟被修改的数据上
这是力扣的 2352 题，难度为中等，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的一种。
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析、性能优化，个人博客：https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8，欢迎讨论。
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
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
今天要跟大家分享的是一个强大的查询与引用函数——offset函数！ OFFSET函数的语法参数相对比较多，但是因为参数位置和函数都比较固定，所以只要能够理解各自含义，应用起来就会很方便。 offset
文章背景： 透视列（Pivot）和逆透视列（Unpivot）是在Excel当中经常使用的一对数据聚合和拆分方法，在Power BI中也提供了同样的功能。
插入缓冲（insert buffer),二次写(double write),自适应哈希索引(ahi),预读(read ahead)
select 配合 from使用 相当于linux的cat查询一个表的数据不加别的条件
1、MySQL的复制原理以及流程 基本原理流程，3个线程以及之间的关联； 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； 从：io线程——在使用start slave 之后，负责从master上拉取 binlog 内容，放进 自己的relay log中； 从：sql执行线程——执行relay log中的语句； 2、MySQL中myisam与innodb的区别，至少5点 (1)、问5点不同； 1>.InnoDB支持事物，而MyISAM不支持事物 2>.InnoD
引言：设计数据存储方案时，Feed流、IM消息、订单等一些典型业务场景的，都有比较多的技术文章和教学课程；在线Excel场景下的文章却很匮乏，所以把自己近期对在线Excel存储选型的一些思考写下来，和大家一起交流。
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。
评论中又有一位【笑东风】兄给出改善建议，在此先感谢他。原理是借助行数较多的一个系统视图sys.all_columns与自身做cross join，以得到大量现成行数，详情请见回复。在我的原文中我也提到考虑过这种借助现有系统对象得到行的方法，但我想当然认为这样会导致访问基础表，性能不会好，所以试都没试就pass了，但事实证明我错了，他的法子经测性能比倍增法好太多，再次自我教训，实践才是硬道理！！！再次感谢【笑东风】兄。最终实现如下：
DF的pivot本质上就是set_index先创建层次化索引，再利用unstack进行重塑。
1、假如只需要存0~255之间的数，无负数，应使用tinyint unsigned(保证最小数据类型) 2、如果长度不可定，如varchar，应该选择一个你认为不会超过范围的最小类型 比如: varchar(20)，可以存20个中文、英文、符号，不要无脑使用varchar(150) 3、整形比字符操作代价更低。比如应该使用MySQL内建的类型(date/time/datetime)而不是字符串来存储日期和时间 4、应该使用整形存储IP地址，而不是字符串 5、尽量避免使用NULL，通常情况下最好指定列为NOT NULL，除非真的要存储NULL值 6、DATETIME和TIMESTAMP列都可以存储相同类型的数据：时间和日期，且精确到秒。然而TIMESTAMP只使用DATETIME一半的内存空间，并且会根据时区变化，具有特殊的自动更新能力。另一方面，TIMESTAMP允许的时间范围要小得多，有时候它的特殊能力会变成障碍
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。
事务是一个不可分割的数据库操作序列，也是数据库并发控制的基本单位，其执行的结果必须使数据库从一种一致性状态变到另一种一致性状态。事务是逻辑上的一组操作，要么都执行，要么都不执行。
然后加入定时任务中执行即可 */3 * * * * /bin/bash /server/scripts/t3.sh
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；
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；
>- ENUM和CHAR(VARCHAR)类型关联查询，会慢一些，因此，假如预先知道某列需要与CHAR类型关联，那么就不应该将该列设置为ENUM类型 >- ENUM类型的列可有效缩小表所占的空间，书中写可缩小1/3
一、前言 对，没错，我又水了好一阵子，深刻反思寄几。前段时间，工作项目上出于对excel等批量操作可能出现误操作的问题，要求提供一个能够根据操作批次进行数据回滚的能力。在开发的过程中接触到了MySQL的Binary Log，感觉有些收获，记录一下。 二、Binary Log的概念 首先我们要了解一下什么是Binary Log（详情点进去看）： Binary Log（二进制文件），包含了描述数据库更改的“事件”，例如创建表的操作或者改变表的数据。如果采用基于行的日志，它还能包含已经发生更改的语句事件（
一、前言 对，没错，我又水了好一阵子，深刻反思寄几。前段时间，工作项目上出于对excel等批量操作可能出现误操作的问题，要求提供一个能够根据操作批次进行数据回滚的能力。在开发的过程中接触到了MySQL的Binary Log，感觉有些收获，记录一下。 二、Binary Log的概念 首先我们要了解一下什么是Binary Log（详情点进去看）： Binary Log（二进制文件），包含了描述数据库更改的“事件”，例如创建表的操作或者改变表的数据。如果采用基于行的日志，它还能包含已经发生更改的语句事件（比如，
常见参数：-A ## 打印所有内容，包括特殊字符，如制表符； -n ##答应所有出行号，-b 参数 仅打印出非空白行行号
1）超键(super key) ：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键
MySQL支持的数据类型非常多，选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要。不管 存储哪种类型的数据，下面几个简单的原则都有助于做出更好的选择。
UNPIVOT 操作符说明 简而言之，UNPIVOT操作符就是取得一个行的数据集合，然后把每一行都转换成多个行数据。为了更好地理解，请看下图： 图1 从上图中，你能发现UNPOVOT操作符，取得了两行
如果不带WHERE条件子句，它将会返回被连接的两个表的笛卡尔积，返回结果的行数等于两个表行数的乘积；
开发人员必备的9大MySQL索引和查询优化一般来说，程序员的面试内容分为两部分，一部分与编程相关，另一部分则与数据库相关。而作为数据库中的主流，MySQL更是涉及面试中的诸多高频考点。对于后端人员来说，不需要像专业的DBA那样精通MySQL，但也需要掌握相关的基本内容。小编在此总结了MySQL面试中常见7大领域的50道经典面试题，以期帮助大家顺利通过面试。
数据我就按比较常见的列表嵌套字典来演示了，这种数据结构也是在各个场景下经常用到的数据结构[{},{},{}…]
开始和数据库玩耍以后，我们将一直与SQL和数据打交道。在日常的操作中，我们只需要对指定的数据库进行操作，执行增删改查，权限管理等。但有些时候由于项目的升级，或者服务器的更换，我们要将数据从一个地方转移到另一个地方，准确的说是从一个数据库服务转移到另一个数据库服务中，因为我们还要继续使用这些数据。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，元素是实数的矩阵称为实矩阵，元素是复数的矩阵称为复矩阵。而行数与列数都等于n的矩阵称为n阶矩阵或n阶方阵。
摘要：杨辉三角是一个由数字构成的三角形，其特点是每一行的每个数字都是上一行相邻两个数字之和。本文将介绍杨辉三角的原理，以及如何在C语言中实现杨辉三角的生成。 一、杨辉三角的原理 杨辉三角，又称为帕斯卡三角，是一个在数学史上具有重要意义的三角形。它的每一行都是由上一行的相邻两个数字之和构成的。从第一行开始，每一行的第一列和最后一列都是1。接下来，每一行的数字都是通过上一行的相邻两个数字之和得到的。例如，第二行的数字为1，1，第三行的数字为1，2，1（1+1=2），第四行的数字为1，3，3，1（1+2=3，2+1=3）。 二、杨辉三角的C语言代码实现 下面给出一个简单的C语言代码，用于生成行数为十的杨辉三角：
本文摘录总结自《高性能MySQL》(第三版)，将以每章一篇文章的方式带大家读这本数据库经典之作。总结精华，帮大家快速抓住重点信息，节省宝贵时间。
QGridLayout（网格布局）是将窗口分割成行和列的网格来进行排列，通常可以使用函数addWidget（）将被管理的控件（Widget）添加到窗口中，或者使用addLayout（）函数将布局（layout）添加到窗口中，也可以通过addWIdget（）函数对所添加的控件设置行数与列数的跨越，最后实现网格占据多个窗格
在Pandas中，append()方法用于将一个或多个DataFrame或Series添加到DataFrame中。append()方法也可以用于合并操作，本文介绍append()方法的用法。
鱼皮最新原创项目教程，欢迎学习 大家好，我是鱼皮。 金三银四很快就要来啦，准备了数据库锁的12连问，相信大家看完肯定会有帮助的。 1. 为什么需要加锁 在日常生活中，如果你心情不好想静静，不想被比别人打扰，你就可以把自己关进房间里，并且反锁。这就是生活中的加锁。 同理，对于 MySQL 数据库来说的话，一般的对象都是一个事务一个事务来说的。所以，如果一个事务内，一个 SQL 正在更新某条记录，我们肯定不想它被别的事务影响到嘛？因此，数据库设计大叔，给该行数据加上锁(行锁)。 专业一点的说法: 如果有多个并
重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。
之前简单介绍了一下列式存储： 和谐号为啥快？因为铁轨是列式存储！ 今天介绍一种大数据时代有名的列式存储文件格式：Parquet，被广泛用于 Spark、Hadoop 数据存储。Parquet 的中文是镶木地板，意思是结构紧凑，空间占用率高。注意，Parquet 是一种文件格式！
这里是为后续的mysql调优做准备，要像做到mysql调优，索引很关键，理解索引结构，页结构，对于调优来说是很重要的基础。
本文中介绍的SQL中行列转换和嵌套式侧栏的生成，将SQL语句查询的结果转换成我们想要的结果。
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