大数据数据中台数据库

腾讯一面：那些数据库的高频问题

几个月前，有位朋友去腾讯面试，他说被问到了一系列关于数据库的问题，比如三大范式是什么，它们在数据库设计中的作用是什么？在数据库中，常见的并发问题有哪些？如何通过事务管理避免这些问题？
·2025-01-16 19:25

MySQL数据库表的设计

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>表的约束主键约束createtablestudent(idintprimarykey,namevarchar(40));createtablestudent(idintprimarykeyauto_increment,namevarchar(20));唯一约束createtablestudent(idintprimarykeyauto_incr
weixin_34289744·2025-01-16 18:20

深入理解第一范式（1NF）：数据库设计中的基础与实践

title:深入理解第一范式（1NF）：数据库设计中的基础与实践date:2025/1/15updated:2025/1/15author:cmdragonexcerpt:在关系型数据库设计中，规范化是确保数据一致性和减少冗余的重要步骤
·2025-01-16 18:21

YashanDB完成中国信通院关系型数据库安全能力专项测试

崖山数据库YashanDB产品简介崖山数据库系统是深圳计算科学研究院(简称“深算院”)和深圳崖山科技有限公司(简称“崖山科技”)自主研发设计的新型数据库管理系统，提供包括单机主备、共享集群、空间数据库、
·2025-01-16 18:20

【MySQL】入门篇—MySQL简介：MySQL的历史与发展

关系数据库管理系统（RDBMS）是最常用的数据库类型之一，其中MySQL是最流行的开源关系数据库之一。
AI人H哥会Java·2025-01-16 18:18

卓越效能，极简运维，体验云上的Serverless架构，领取转轮日历！

本方案采用云上的Serverless架构，整合了专有网络VPC、应用型负载均衡ALB、Serverless应用引擎以及PolarDBMySQL版Serverless数据库服务
·2025-01-16 18:43

大数据学习记录，Java基础（3）

面向对象面向对象的特征：封装随着系统越来越复杂，类会越来越多，那么类之间的访问边界必须把握好，面向对象的开发原则要遵循“高内聚、低耦合”，而“高内聚，低耦合”的体现之一：高内聚：类的内部数据操作细节自己完成，不允许外部干涉；低耦合：仅暴露少量的方法给外部使用，尽量方便外部调用封装可以认为是一个保护屏障，防止该类的代码和数据被其他类随意访问，加强了代码的安全性。隐藏对象内部的复杂性，只对外公开简单和
灵敏的迅捷蟹·2025-01-16 18:46

MYSQL数据库表的设计

一、https://blog.csdn.net/jasonhui512/article/details/53134054页面原型需求分析表结构的设计数据库设计案例elasticSearchpostgresqlmongodbRedisneo4jfastDFSmemcachemavengitsvnluencemybatismybatisplusspringspringMVCspringbootspri
qq_45849275·2025-01-16 18:16

什么是IDE,新手如何选择IDE?

IDE集成了文本编辑器、编译器/解释器、调试器、版本控制系统以及可能还包括图形用户界面设计工具、数据库访问客户端等多种工具。对于新手来说，选择一个友好易用且功能强大的IDE很重要，
dami_king·2025-01-16 18:46

深入探讨聚合函数（COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN）：分析和总结数据的新视野

深入探讨聚合函数（COUNT,SUM,AVG,MAX,MIN）：分析和总结数据的新视野date:2025/1/13updated:2025/1/13author:cmdragonexcerpt:在数据分析和数据库管理领域
·2025-01-16 18:38

如何解决缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩？

下面是它们的定义以及如何解决这些问题：1.缓存击穿(CacheBreakdown)定义：缓存击穿是指缓存中某个热点数据失效，并且该数据在短时间内频繁被访问，导致大量请求直接访问数据库，造成数据库压力剧增
·2025-01-16 18:04

深入探讨外联接（OUTER JOIN）：丰富数据查询的利器

title:深入探讨外联接（OUTERJOIN）：丰富数据查询的利器date:2025/1/10updated:2025/1/10author:cmdragonexcerpt:外联接（OUTERJOIN）是数据库查询中极为重要的一种操作
·2025-01-16 17:59

雷池WAF的磁盘空间释放方法

1.清理数据库中的统计信息和检测日志dockerexecsafeline-mgtcleanlogs2.删除旧版本未使用的镜像dockerimageprune--filter="label=maintainer
·2025-01-16 17:58

Debug智能体对比传统Debug的优势在哪？

结合百度积累多年的编程现场大数据、外部优秀开源数据，可为开发者生成更符合实际研发场景的优秀代码，提升编码效率，释放“十倍”软件生产力。
·2025-01-16 17:54

大数据学习笔记——zookeeper在hadoop集群中的作用

zookeeper主要是用来搭建高可用的Hadoop集群，即HighAvailability，简称(HA)测试中集群是可以不需要高可用的，即使用一个namenode即可。但是在生产环境中为了提高集群的可靠性，需要增加一个namenode备用，当active的namenode挂了之后，系统会启动standby的namenode。这就需要zookeeper监控namenode的状态。
鹅鹅鹅呢·2025-01-16 17:08

在阿里云里面服务器怎么样可以更好的链接数据库

环境：阿里云ubuntu服务器阿里云RDS数据库问题：如何在阿里云服务器的终端使用shell命令连接RDS云数据库解决方法：1.阿里云服务器安装MySQLsudoapt-getinstallmysql-server
小宋来编程·2025-01-16 17:07

从品牌到适配：销售易、用友、白码CRM系统企业应用指南

销售易CRM融合了移动、社交、AI、大数据、物联网等新型互联网技术，支持
·2025-01-16 17:48

OP-TEE环境飞腾密码引擎编程指南

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-16 17:45

应急救援路径规划中的蚁群算法与路径评价研究【附代码】

数据科学与大数据专业|数据分析与模型构建|数据驱动决策✨专业领域：数据挖掘与清洗大数据处理与存储技术机器学习与深度学习模型数据可视化与报告生成分布式计算与云计算数据安全与隐私保护擅长工具：Python/
拉勾科研工作室·2025-01-16 17:36

2024年大数据最全【ES专题】ElasticSearch集群架构剖析_es集群

IngestNode：数据前置处理转换节点，支持pipeline管道设置，可以使用ingest对数据进行过滤、转换等操作MachineLearningNode：负责跑机器学习的Job，用来做异常检测TribeNode：TribeNode连接到不同的Elasticsearch集群，并且支持将这些集群当成一个单独的集群处理以下是一个多集群业务架构图：1.2.1.1MasterNode主节点的功能Mas
kenzsoft·2025-01-16 17:04

【原创】大数据治理入门（6）《数据标准与元数据管理：构建大数据治理的基石》入门必看 高赞实用

数据标准与元数据管理引言：数据标准的重要性在大数据治理中，数据标准的制定和元数据管理是确保数据质量、一致性和可追溯性的关键环节。
精通代码大仙·2025-01-16 17:34

云原生之使用Docker部署Mysql数据库

云原生之使用Docker部署Mysql数据库一、检查本地系统环境1.检查系统版本2.检查docker版本3.检查docker状态二、使用Docker部署mysql1.下载mysql镜像2.创建数据目录3
江湖有缘·2025-01-16 17:04

MySQL之show profile相关总结

MySQL中的SHOWPROFILE性能分析详解在数据库优化过程中，SHOWPROFILE是MySQL提供的一个强大工具，用于分析查询的执行性能。
·2025-01-16 16:35

BAT大牛的大数据学习之路！

让我惊叹的是在这个大数据时代底下，比起我们自己，大数据似乎更懂得我们。如果科技更进一步，就像《奇葩说》中一集辩题里所说的，它有可能可以帮我们匹配到那个灵魂相契的人。
数据工程师金牛·2025-01-16 16:32

数据库：mysqldump用法详解

mysqldump用法详解：MySQL数据库备份工具mysqldump是MySQL提供的一款用于备份和恢复数据库的命令行工具，能够将数据库的数据和结构导出为SQL文件，便于后续的数据迁移、恢复或灾难恢复等操作
·2025-01-16 16:04

解决MySQL与Redis缓存一致性的问题

解决MySQL与Redis缓存一致性问题的策略在分布式系统中，MySQL数据库与Redis缓存的配合是常见的设计模式，尤其在高并发场景下，通过缓存来减轻数据库压力。
·2025-01-16 16:03

PolarDB分布式版V2.0：安全可靠的集中分布式一体化数据库管理软件

阿里云PolarDB数据库管理软件（分布式版）V2.0（简称PolarDB分布式版V2.0）采用Shared-nothing架构，兼容MySQL开源生态构建产品竞争力，支持集中式和分布式一体化形态，具备金融级数据高可用
·2025-01-16 16:32

Java 大视界 -- Java 大数据平台迁移与升级策略：平滑过渡的方法（十四）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 16:31

Java 大视界 -- Java 大数据测试框架与实践：确保数据处理质量（十二）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 16:30

Java 大视界 -- Java 分布式协调服务：Zookeeper 在大数据中的应用（十一）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 16:00

Java 大视界 -- Java 与大数据存储优化：HBase 与 Cassandra 应用（十）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 16:59

大数据新视界 -- Hive 数据生命周期自动化管理（2 - 16 - 12）

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青云交·2025-01-16 16:59

大数据新视界 -- Hive 数据倾斜问题剖析与解决方案（2 - 16 - 5）

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青云交·2025-01-16 16:29

大数据新视界 -- Hive 数据抽样实战与结果评估（2 - 16 - 2）

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青云交·2025-01-16 16:29

大数据新视界 -- Hive 数据抽样：高效数据探索的方法（2 - 16 - 1）

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青云交·2025-01-16 16:28

大数据新视界 -- Hive 数据湖集成与数据治理（下）（26 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:58

大数据新视界 -- Hive 与其他大数据工具的集成：协同作战的优势（下）（14/ 30）

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青云交·2025-01-16 16:57

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 函数库：丰富函数助力数据处理（上）（11/ 30）

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青云交·2025-01-16 16:27

大数据新视界 -- Hive 函数应用：复杂数据转换的实战案例（下）（12/ 30）

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青云交·2025-01-16 16:27

大数据新视界 -- 大数据大厂之 数据导入：优化数据摄取的高级技巧（下）（4/ 30）

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青云交·2025-01-16 16:57

大数据新视界 -- Impala 性能优化：量子计算启发下的数据加密与性能平衡（下）（30 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:26

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：跨数据中心环境下的挑战与对策（上）（27 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:56

大数据新视界 -- Impala 性能优化：分布式环境中的优化新视野（下）（28 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:56

大数据新视界 -- Impala 性能突破：复杂数据类型处理的优化路径（上）（25 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:56

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：资源分配与负载均衡的协同（下）（24 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:55

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：分区修剪优化的应用案例（下）（22 / 30）

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大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：动态分区调整的策略与方法（上）（21 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:54

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能提升：解析执行计划优化的神秘面纱（上）（17/30）

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青云交·2025-01-16 16:54

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：数据加载策略如何决定分析速度（上）（15/30）

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青云交·2025-01-16 16:24

大数据新视界 -- 大数据大厂之提升 Impala 查询效率：索引优化的秘籍大揭秘（上）（3/30）

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青云交·2025-01-16 16:24
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