以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
该处理器用于生成在表中执行分页查询的SQL 查询语句，分区(属性partition)大小以及表的行数决定页面的大小和数量以及生成的流文件。此外，可以通过设置最大值列来实现增量抓取数据，处理器会跟踪列的最大值，从而只抓取列值超过已记录到的最大值的行，该处理器只在主节点上运行，可以接受传入的连接;
今天MySQL存储节点突然收到cpu持续100%的报警，持续时间长达数个小时。在控制台中通过show processlist查看当前进程，发现很多一模一样的SQL一直在运行，执行时间都超过数个小时。
查询表 ==> 分组前条件过滤 ==> 分组 ==> 分组后条件过滤 ==> 获取哪些字段 ==> 按照字段排序 ==> 分页显示
在MySQL中，我们经常需要操作数据库中的数据。有时我们需要获取表中的倒数第二个记录。这个需求看似简单，但是如果不知道正确的SQL查询语句，可能会浪费很多时间。
据身边不少朋友反映，SQL长时间不用的话难免会生疏！本文的几个查询示例可以让你5分钟内快速回忆起MySQL中常用的基础查询语法！
在Python中，可以使用MySQL官方提供的Python库mysql-connector-python来连接和操作MySQL数据库。连接MySQL数据库后，我们可以使用SQL语句执行查询并获取查询结果。在本文中，我们将详细介绍如何处理MySQL查询结果。
而我们的连接器就是处理这个过程的，连接器的主要功能是负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接，连接器在使用的过程中如果该用户的权限改变，是不会马上生效的，因为用户权限是在连接的时候读取的，只能重新连接才可以更新权限
简单的说，数据库就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据。更简单的形象理解，数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样，区别只是存放的东西不同。
1.选取最适用的字段属性，可以的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL 2.使用连接（JOIN）来代替子查询 3.使用联合来代替手动创建的临时表 4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作 5.锁定表（代替事务的另一种方法） 6.使用外键（锁定表的方法可以维护数据的完整性，但它不能保证数据的关联性，应该使用外键） 7.可以优化SQL查询算法，提高查询速度 8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引，提升查询速度
在今年上半年的数据库使用状况调查中，笔者收集了众多国内外知名互联网公司的数据库使用情况，其中，国外GitHub、Airbnb、Yelp、Coursera均在使用MySQL数据库，国内阿里巴巴、去哪儿网、腾讯、魅族、京东的部分关键业务同样使用了MySQL数据库。同时，MySQL也是众多数据库排行榜单的第一名，这个开发者和一线互联网企业都在用的开源数据库，你了解多少？这份MySQL自测卷，你会多少呢？
在这个快速发展的时代，时间变得 越来越重要，也流逝得非常得快，有些人长大了，有些人却变老了。稍不留神，2019已经过完了三分之一。回首这四个月收获什么，懂得了什么？欢迎留言分享给我哟。
提到mysql查询优化，很多人脑海里可能会想到NOT NULL、合理索引、不使用select *、合适的数据类型等等，可是这些优化技巧是怎么来的？
索引在我们使用MySQL数据库时可以极大的提高查询效率，然而，有时候因为使用上的一些瑕疵就会导致索引的失效，无法达到我们使用索引的预期效果，今天介绍几种MySQL中几种常见的索引失效的原因，可以在以后的工作中尽可能避免因索引失效带来的坑。
一、MySQL查询 1. 聚合函数 ① 统计 * 语法 count(需要统计的字段) * 注意 所有聚合函数都会自动跳过 null，解决方案 count(ifnull(字段，0));或count(*) * 示例 select count(*) from student; ② 最大值 * 语法 max(字段) * 示例 select max(math) from student; ③ 最小
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
55道互联网大公司的经典面试题，全部答对月薪5W+没问题。 1、一张表里面有ID自增主键，当insert了17条记录之后，删除了第15,16,17条记录，再把mysql重启，再insert一条记录，这条记录的ID是18还是15 ？ 2、mysql的技术特点是什么？ 3、Heap表是什么？ 4、mysql服务器默认端口是什么？ 5、与Oracle相比，mysql有什么优势？ 6、如何区分FLOAT和DOUBLE？ 7、区分CHAR_LENGTH和LENGTH？ 8、请简洁描述mysql中InnoDB支持的
MySQL执行SQL会经过SQL解析和查询优化的过程，解析器将SQL分解成数据结构并传递到后续步骤，查询优化器发现执行SQL查询的最佳方案、生成执行计划。查询优化器决定SQL如何执行，依赖于数据库的统计信息，下面我们介绍MySQL 5.7中innodb统计信息的相关内容。
左连接：只要左边表中有记录，数据就能检索出来，而右边有的记录必要在左边表中有的记录才能被检索出来。
select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎，SQL的查询速度决定了页面的加载速度，进一步决定了客户浏览体验。
数据库部分 数据表连接问题，左外连接、右外连接、内连接等 一、交叉连接（CROSS JOIN） 交叉连接（CROSS JOIN）：有两种，显式的和隐式的，不带ON子句，返回的是两表的乘积，也叫笛卡尔积。 例如：下面的语句1和语句2的结果是相同的。 语句1：隐式的交叉连接，没有CROSS JOIN。 SELECT O.ID, O.ORDER_NUMBER, C.ID, C.NAME FROM ORDERS O , CUSTOMERS C WHERE O.ID=1; 语句2：显式的交叉连接，使用CROSS
查询当前服务器执行超过60s的SQL，可以通过脚本周期性的来执行这条SQL，就能查出有问题的SQL。
这些天，一半的时间都花在练车了，导致毕设进度就慢下来了。而且最近完美主义越来越严重，就加了个调优的小版本。本来今天应该进入第二个阶段了（主redis），结果现在还在对第一个版本进行调优。所以目前还是主mysql。
晚上，我被叫进宽大的办公室，总监正在煮茶。高压锅煮着长嘴茶壶，水蒸气缭绕。领导举手之间，淡黄茶水奔涌而出，倒立而下浇上茶叶，漏出两杯茶水。
近年来，不少程序员在吹捧MariaDB，抛弃MySQL。本文总结了一些 MariaDB强过MySQL的地方，分享给大家！
MySQL的历史可以追溯到1979年，它的创始人叫作Michael Widenius，他在开发一个报表工具的时候，设计了一套API，后来他的客户要求他的API支持sql语句，他直接借助于mSQL（当时比较牛）的代码，将它集成到自己的存储引擎中。但是他总是感觉不满意，萌生了要自己做一套数据库的想法。一到1996年，MySQL 1.0发布，仅仅过了几个月的时间，1996年10月MySQL 3.11.1当时发布了Solaris的版本，一个月后，linux的版本诞生，从那时候开始，MySQL慢慢的被人所接受。1999年，Michael Widenius成立了MySQL AB公司，MySQL由个人开发转变为团队开发，2000年使用GPL协议开源。2001年，MySQL生命中的大事发生了，那就是存储引擎InnoDB的诞生！直到现在，MySQL可以选择的存储引擎，InnoDB依然是No.1。2008年1月，MySQL AB公司被Sun公司以10亿美金收购，MySQL数据库进入Sun时代。Sun为MySQL的发展提供了绝佳的环境，2008年11月，MySQL 5.1发布，MySQL成为了最受欢迎的小型数据库。在此之前，Oracle在2005年就收购了InnoDB，因此，InnoDB一直以来都只能作为第三方插件供用户选择。2009年4月，Oracle公司以74亿美元收购Sun公司，MySQL也随之进入Oracle时代。2010年12月，MySQL 5.5发布，Oracle终于把InnoDB做成了MySQL默认的存储引擎，MySQL从此进入了辉煌时代。然而，从那之后，Oracle对MySQL的态度渐渐发生了变化，Oracle虽然宣称MySQL依然尊少GPL协议，但却暗地里把开发人员全部换成了Oracle自己人，开源社区再也影响不了MySQL发展的脚步，真正有心做贡献的人也被拒之门外，MySQL随时都有闭源的可能……
JDBC（Java Database Connectivity）是一种用于执行SQL语句的Java API。通过这个API，可以直接连接并执行SQL脚本，与数据库进行交互。
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
这是黄文辉同学处女作，大家支持！ 其他相关文章：元数据概念 Sqoop主要用来在Hadoop(HDFS)和关系数据库中传递数据,使用Sqoop,我们可以方便地将数据从关系型数据库导入HDFS,或者将数据从关系型数据库导入HDFS,或者将从HDFS导出到关系型数据库. 从数据库导入数据 import命令参数说明 参数说明--append将数据追加到HDFS上一个已存在的数据集上--as-avrodatafile将数据导入到Avro数据文件--as-sequencefile将数据导入到SequenceFile
在业务离线数据分析场景下，往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中，如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多，但每种方式都会遇到一些问题（包括阿里开源的DataX）。本文就介绍下这个功能的优化之路，并最终给出一个笔者实现的终极方案。
当遇到常见的统计总数、计算平局值等操作，可以使⽤聚合函数来实现，常见的聚合函数有：
Mysql数据库软件是一个客户端或服务器系统，其中包括：支持各种客户端程序和库的多线程SQL服务器、不同的后端、广泛的应用程序编程接口和管理工具。
1、重新定义表的关联顺序（多张表关联查询时，并不一定按照SQL中指定的顺序进行，但有一些技巧可以指定关联顺序）
在公司实习的时候，导师分配了SQL慢查询优化的任务，任务是这样的：每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法，或者新增索引。
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库软件，可以将结构化数据文件映射为一张数据库表，并提供了类SQL查询接口，使得用户可以使用SQL类语言来查询数据。Hive可以处理包括文本、CSV、JSON、ORC和Parquet等格式的数据文件，支持数据的导入、导出、转换等操作。Hive可以在Hadoop集群上运行，利用Hadoop的分布式计算能力，可以处理大规模的数据集。
在现代的Web开发中，处理JSON数据已经变得无处不在，而在关系型数据库中高效地查询JSON结构变得愈发重要。MySQL 8.0结合MyBatis-Plus和Spring Boot，为管理和查询JSON数据提供了强大的工具。在本文中，我们将探讨两种使用MySQL 8.0和MyBatis-Plus在Spring Boot应用中查询JSON数据的方法。
TDSQL-C MySQL 版（TDSQL-C for MySQL）是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，为用户提供具备高弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。TDSQL-C MySQL 版100%兼容 MySQL 5.7、8.0。实现超百万级 QPS 的高吞吐，最高 PB 级智能存储，保障数据安全可靠。TDSQL-C MySQL 版采用存储和计算分离的架构，所有计算节点共享一份数据，提供秒级的配置升降级、秒级的故障恢复，单节点可支持百万级 QPS，自动维护数据和备份，最高以GB/秒的速度并行回档。TDSQL-C MySQL 版既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征，又具有开源云数据库简单开放、高效迭代的优势。TDSQL-C MySQL 版引擎完全兼容原生 MySQL，您可以在不修改应用程序任何代码和配置的情况下，将 MySQL 数据库迁移至 TDSQL-C MySQL 版引擎。
之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章，自以为就了解了其原理，最近面试时和大牛交流中，发现遗漏了些东西，这里自己整理一下这方面的内容。
我们知道数据库通常包含大量数据，要从海量的数据中找到我们需要的某条记录无异于大海捞针，不过通过SQL语言我们可以找到很多方法从数据库中提取我们要查找的特定数据，就是通过这些方法我们才能找到“列举出七八两个月中购买了西伯利亚羊毛的所有顾客的姓名”这类问题的答案。
使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的，分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
在面试中，SQL调优是一个常见的问题，通过这个问题可以考察应聘者对于提升SQL性能的理解和掌握程度。通常来说，SQL调优需要按照以下步骤展开。
完整的SQL查询指令： select select选项 字段列表 from 数据源 where条件 group by 分组 having 条件 order by 排序 limit 限制
mysql查询优化的方法有很多种，explain是工作当中用的比较多的一种检查方式。explain翻译即解释，就是看mysql语句的查询解释计划，从解释计划我们能很清楚的看到解释的语句有没有合理用到索
SQL注入是指Web应用程序对用户输入数据的合法性没有判断，前端传入后端的参数是攻击者可控的，并且参数被带入数据库查询，攻击者可以通过构造不同的SQL语句来实现对数据库的任意操作。
在Hive中，有时我们需要对表中某个字段的长度进行判断，以便进行数据清洗、筛选或其他操作。本文将介绍如何在Hive中判断某个字段的长度，并给出示例代码。
最近在学习scrapy redis，在复习redis的同时打算把mysql和mongodb也复习一下，本篇为mysql篇，实例比较简单，学习sql还是要动手实操记的比较牢。
非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树，右指针指向大于其关键字的子树（简单说， 左边比自己小，右边比自己大）
TcaplusDB表由主键字段和非主键字段两部分组成，主键字段最多可以指定8个，普通字段（非普通字段）最多可以指定256个。
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