F1 Query: Declarative Querying at Scale
距離 Google 的上一篇 F1 論文,也就是F1: A Distributed SQL Database That Scales已經 5 年過去了,Google 在今年的 VLDB 上終
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【編者的話】SQL稽核與執行,作為DBA日常工作中相當重要的一環,一直以來我們都是通過人工的方式來處理,效率低且質量沒辦法保證。為了規範操作,提高效率,我們決定引入目前市面上非常流行的SQL自動稽核工具Ince
背景描述 自引用型別的表結構處理起來比較麻煩,比如“分類”表,通常包括自己的ID和父分類ID,當我們要做 父分類路徑、子分類路徑 之類的查詢時很不方便,例如我們會使用巢狀查詢,或者新增冗餘欄位來記錄分類路
最近一段時間,生產系統持續碰到一些資料庫異常,導致 sql 執行失敗。 應用環境 Java 1.7 + Mysql 5.6 + spring + ibatis 問題排查 將各種失敗的異常記錄了一
大資料這個概念本身就太大而且太寬,如果一定要嚴格定義是非常困難的一件事,不過Hadoop生態圈或者由其延伸的泛生態系統,基本上都是為了處理大量資料誕生的——一般而言,這種資料依賴單機很難完成。 這個圈子裡的
Sequelize 是一個基於 Promise 的 Node.js ORM,目前支援 Postgres、MySQL、SQLite 和 Microsoft SQL Server。它具有強大的事務支援,關
排序演算法分為內部排序和外部排序,內部排序把資料記錄放在記憶體中進行排序,而外部排序因排序的資料量大,記憶體不能一次容納全部的排序記錄,所以在排序過程中需要訪問外存。 經常提及的八大排序
一、觀察 MySQL優化≠SQL語句優化,理解這一點非常重要,雖然大部分時候我們都在調優SQL語句。 然而,MySQL的優化卻是始於觀察,而且有時候觀察幾分鐘,幾小時就能得出結論的,可能要
很多人喜歡一上來就推薦好幾本書,但是這些書晦澀難懂,對於初學者入門非常不友好。入門只需要一本書就夠了,而不是多本。入門要讓初學者看懂才是最重要的,而不是整那些高大上的東西。 為了幫助剛
主要解決: 1、解決拼接語句,使用where以外方法時,缺少Where子句時的錯誤; 2、解決多條件拼接Where; 3、增加操作時,不再受限於例項必需有Id
輸入對映: 通過parameType指定輸入引數的型別,型別可以是簡單型別,hashmap,pojo等 傳遞pojo的包裝物件 需求: 即使一個綜合查詢,需要傳入多個查詢的條件 開始
作為一個程式員,一些基本的排序演算法是必須要掌握的。以前人們總覺得演算法是後端程式設計師去學的,前端只需要專注於網頁的美觀以及 JS 的基本邏輯互動就行,然而,近幾年隨著前端行業的發展,前端越來越注重邏輯互動
之前遇到過一個問題,就是同樣的sql insert語句,在我的環境就執行不成功,在別人環境可以執行成功,而且我們的表結構是一樣的!!! 這個問題一看上去很詭異,但是仔細地看報出的錯誤,原來是我的環境裡面某些
1.環境部署 XXamp是真的強,簡化了mysql後,繼承到這裡,雖然,往後發展局限性很強不過這完全無所謂, 本來就是主打的小中型專案。 所以如果說是環境部署,如果配置了PHP的基
早在2015年的時候,隨著阿里雲業務突飛猛進的發展,SQL Server業務也積累了大批忠實客戶,其中一些體量較大的客戶,在類似大促的業務高峰時,RDS的單機規格(規格是按照“記憶體*CPU*IOPS”一定比例