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Apache Flink是一个高效、分布式、基于Java和Scala(主要是由Java实现)实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。　　从Flink官方文档可以知道，目前Flink支持三大部署模式：Loca

无论在OLAP还是OLTP领域，Join都是业务常会涉及到且优化规则比较复杂的SQL语句。对于离线计算而言，经过数据库领域多年的积累，Join语义以及实现已经十分成熟，然而对于近年来刚兴起的StreamingSQL来说Join却处于刚起步的状态。其中最为关键的问题在于Join的实现依赖于缓存整个数据集，而Strea

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缺少hashjoin和parallel这种工具，MYSQL注定不是个合适的数据仓库工具。无论是是myisam还是innodb，在处理一个复杂的SQL查询的时候，并不能发挥多核CPU的性能。只会有一个CPU正在满负荷地运转。所以对于一个分析性数据库而言，MYSQL多核实际上是极大的浪费。MYSQL做查询优化的时候，一个是注意在g

一SQL语句　　1.数据库级别（\）显示全部数据库：showdatabases;创建数据库：createdatabase'数据库名字’;使用数据库：use'数据库名字';删除数据库：dropdatabase's数据库名字‘;导出数据库：mysqldumpurootp

作者：京东零售宋维飞一、前言本文记录了在大促前针对SpringBoot应用启动速度过慢而采取的优化方案，主要介绍了如何定位启动速度慢的阻塞点，以及如何解决这些问题。希望可以帮助大家了解如何定位该类问题以及提供一些解决此类问题的思路。下文介绍的JSF为京东内

作者：京东零售宋维飞一、前言本文记录了在大促前针对SpringBoot应用启动速度过慢而采取的优化方案，主要介绍了如何定位启动速度慢的阻塞点，以及如何解决这些问题。希望可以帮助大家了解如何定位该类问题以及提供一些解决此类问题的思路。（本文使用的Spring