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

前言关系，指事物之间相互作用、相互影响的状态。数据之间的关系也是如此，数据之间关系的存储在RDS就已经开始。从数据库支持的外键，到手动建立的关系表，人们采取了许多方法，只为了解决查询复杂、缓慢等问题。在NoSQL兴起的今天，图数据库进入了我们的视野，关系模型静态、刚性、不灵活的本质在网络状的存储结构里已然不复存在。现在，让我们以初学者的身份

TiDB作为一款高效稳定的开源分布式数据库，在国内外的银行、证券、保险、在线支付和金融科技行业得到了普遍应用，并在约20多种不同的金融业务场景中支撑着用户的关键计算。本篇文章将为大家介绍分布式关系型数据库TiDB在金融行业关键应用领域的实践。金融关键业务场景银行的业务系统非常复杂，包括从核心上的账户、账务、结算等业务到外围

应用场景：前端页面点击刷新，调用服务器A上Java接口，然后A调用服务器B的后台Python接口实时刷新后台数据库。在这个场景中会涉及到两个问题：异步，Python服务器压力（一）解决Python服务器压力如果Python服务器接口不做任何措施，那么可能会有恶意的访问，从而导致该服务器一直刷新后台数据库。我的解决方式是：服务器B会提供一串字符

场景描述线上mysql数据库里面有张表保存有每天的统计结果，每天有1千多万条，这是我们意想不到的，统计结果咋有这么多。运维找过来，磁盘占了200G，最后问了运营，可以只保留最近3天的，前面的数据，只能删了。删，怎么删？因为这是线上数据库，里面存放有很多其它数据表，如果直接删除这张表的数据，肯定不行，可能会对其它表有影响。尝试每次只删除

PostgreSQL一直以为是一个和sqlite一个级别的数据库，但是在查询之后，自己的态度就完全变了，mysql被oricle公司收购以后，PG就成了比较流行的开源数据库的首选，而且heroku上面不支持mysql，但是却大力支持PG，所以说，不得不学学PG，并非迫不得已的样子，至少以后PG会比较流行，学学固然是好的，自己学习的一点感想，供新手快速入门。

Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的KV数据库，由C语言编写。官方提供的数据是可以达到100000的qps。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的KV数据库Memcached差。Redis快的主要原因是：1.完全基于内存2.数据结构简单，对数据操作也简单3.使用多路I/O复用模型第一、二点不细讲，主要

分库分表数据切分　　通过某种特定的条件，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面，以达到分散单台设备负载的效果。数据的切分同时还能够提高系统的总体可用性，由于单台设备Crash之后，仅仅有总体数据的某一部分不可用，而不是全部的数据。切分模式　　数据的切分（Sharding）依据其切分规则的类

本来想这个系列写点什么好呢，后来想想大家作为程序员，用的最多的莫过于数据库了，但是事实上很多像我这样工作在一线的码农，对sql都一知半解，别谈优化和对数据库底层的认识了，我也是这样。。。一：那些系统视图1\.系统视图是干什么呢？从名字上看就知道，系统视图嘛？猜的不错的话，就是存放一些sqlserver系统的一些信息，

本文假设读者有能力正常使用composer环境隔离dotenv真实世界的开发往往是这样,多个团队成员共同开发,线上线下的代码通过版本控制系统保持一致.但你无法保证也没理由要求所有机器上的应用配置一致.例如,要求所有成员使用相同的本地数据库用户名和密码是不合理的.线上线下使用相同的数据库配置更加不合理.我们有