日常开发中，实现数据库的分库分表，在经常使用工具方面，常用的有像shardingsphere、TDDL、Mycat等，然后，根据主键key做数据分布，有两种常用的方案，Hash取模方案和Range范围两种方案，两种路由算法，通过指定的key值进行运算后进行数据路由。两种方案也各有各的优缺点，下面做个梳理。

问题：查询%\_1时会把包含12，\_12，6541\_的数据全查出来今天处理公司业务id时查询\_1结尾的数据like“%\_1”，把包含1的数据都查出来了。这是因为下划线也被当作特殊字符，做了任意匹配转换了，所以，要想匹配下划线，那么就需要“转义”一下。方案：使用转义字符1.使用使用Escape转义示例：SE

0.背景在近期的项目中，系统涉及到针对系统的业务操作日志统计功能，由于本系统位于业务链路的中心环节，负责接收上游系统的数据，并将基于用户操作产生的数据传递至下游系统，鉴于业务链路的复杂性和操作场景的多样性，我们计划通过对核心业务数据进行全生命周期的日志记录

一个企业面对大数据的时候，势必会遇到数仓开发，那么数仓开发完之后，如何判断一个数仓模型的好坏？根据自己经验，总结以下几点供参考，评判一个数仓模型的好处需要考虑以下几个方面：1：数据准确性：数仓模型的数据必须准确，能够真实反映业务的情况，否则整个数仓就失去了

一、传统监控系统的盲区，如何打造业务状态监控。在系统架构设计中非常重要的一环是要做数据监控和数据最终一致性，关于一致性的补偿，已经由算法部的大佬总结过就不在赘述。这里主要讲如何去补偿？补偿的方案哪些？这就引出来数据监控系统了。有小伙伴会问了，为什么业务状态

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