前言我知道在接口api项目中，频繁的调用接口获取数据，查询数据库是非常耗费资源的，于是就有了缓存技术，可以把一些不常更新，或者经常使用的数据，缓存起来，然后下次再请求时候，就直接从缓存中获取，不需要再去查询数据，这样可以提供程序性能，增加用户体验，也节省服务资源浪费开销，在springboot帮你我们做好了整合，有对应的场景启动器start，我们之间引入使用

最近，AWS在由光环新网经营的AWS我国（北京市）地区和由西云数据经营的AWS我国（甘肃）地区发布了服务项目（下称DMS），它能够协助我们在许多情景进行数据库迁移：•能够将数据信息入迁或迁移AmazonEC2上创建的数据库查询或AmazonRDS；•适用同构或对映异构数据库查询的转移；•适用724钟头online的数据库迁移；•能够开展跨region、跨账

在MySQL数据库怎么加快查询速度，优化查询效率，主要原则就是应尽量避免全表扫描，应该考虑在where及orderby涉及的列上建立索引。　　建立索引不是建的越多越好，原则是：　　第一：一个表的索引不是越多越好，也没有一个具体的数字，根据以往的经验，一个表的索引最多不能超过6个，因为索引越多，对update和insert操作也会有性能的影响，涉及

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据的ETL，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能。HiveSQL是一种类SQL语言，与关系型数据库所支持的SQL语法存在微小的差异。本文对比MySQL和Hive所支持的SQL语法，发现相同的SQL语句在

!(http://pic.wblog.cn/F21D67BC6A7C498FACFF9F0E28C60A8A.png)常常在业务开发中会遇到大列表的查询需求或者按照各项条件搜索内容，一般的做法往往都是数据库直接搞定，但是到了一定的程度只有这类需求会带来巨大的开销，一个表格中涉及到了5张表的数据，搜索要求从其中3张表的不同字段做到模糊查询，

一、概念把大量的数据，根据某个条件分开来存储；举例：1000W条用户数据，根据用户名，ah开头的用户放入节点1，is的放入2，tz的放入3；分片需要：需要1n个节点，需要一个路由进程，需要一个配置库（配置节点）；当客户端发送查询请求后，通过路由进程，去配置库查询用户所需的数据在哪个节点中；然由路由进程去节点取数据，返回结果到客

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由北京海创研发的金融业数据智能分析平台，通过嵌入SpreadJS，实现了基于Web的数据采集、自助式报表设计与浏览、灵活查询、自主分析和数据预测等功能，简洁、易用，有效解决了用户数据填报、查询和分析需求，支持云部署及企业现场部署等多种方式。下面，让我们一起来看看北京海创是如何在“金融业数据智能分析平台”中应用表格技术，实现“数据填报(https:/

一. 视图　　视图是一个虚拟表（非真实存在），是跑到内存中的表，真实表是硬盘上的表，怎么就得到了虚拟表，就是你查询的结果，只不过之前我们查询出来的虚拟表，从内存中取出来显示在屏幕上，内存中就没有了这些表的数据，但是下次我要是想用这个虚拟表呢，没办法，只能重新查一次，每次都要重新查。其本质是【根据SQL语句获取动态的数据集，并为其命名】

VM集群由以下子模块组成vmstorage：存储原始数据，并根据指定时间范围和标签过滤条件等返回查询数据集vminsert：接收数据写入，并根据指标名和标签按一致性hash分发至集群中vmstorage节点vmselect：执行查询请求，从数据所在的vmstorage节点获取数据每个模块可以独立扩缩容。其中vmstorage各节点之间不互相通信，属于sharenothing架构。如此可以增加集群可用性，也简化了集群维护、扩容。