当数据库中数据量特别大的时候，查询的速度就比较慢，这时候需要添加索引，来提高查询速度。索引的优点1通过创建唯一索引，可以保证数据库表中每行数据的唯一性。2加快数据查询速度3在使用分组和排序进行数据查询时，可以显著的减少查询中分组和排序的时间索引的缺点1维护索引需要消耗数据库资源2索引需要占用磁盘空间，索引文件可能会比数据

介绍：　　mysql是目前世界上最流行的关系型数据库，在国内大的互联网公司都在使用mysql数据库，mysql经常被我们这样概述，“mysql是轻量级关系型数据库”，其实轻量级并不是说mysql是中小型数据库，在项目开发中，存储数据的量往往是一个架构问题，如果配合架构，mysql也是可以存储海量数据的。并且海量数据并没有一个明确的标准。说mysq

作者：小小明简介：Pandas数据处理专家，10余年编码经验，至今已帮助过百名以上数据从业人员解决工作实际遇到的问题，其中数据处理和办公自动化问题涉及的行业包括会计、审计、HR、气象工作人员、教师、律师、运营，以及各行业的数据分析师和专做数据分析案例的公众号号主。若你在数据处理的问题上遇到什么困难，欢迎与我交流。目录准备数据

数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接，它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接，而不是再重新建立一个；释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏。通过数据库连接池能明显提高对数据库操作的性能。在Java应用程序开发中，常用的连接池有DBCP、C3P0、Proxool等。SpringBoot默认提供

MongoDB复制是将数据同步在多个服务器的过程。复制提供了数据的冗余备份，并在多个服务器上存储数据副本，提高了数据的可用性，并可以保证数据的安全性;复制还允许您从硬件故障和服务中断中恢复数据。MongoDB复制原理mongodb的复制至少需要两个节点。其中一个是主节点，负责处理客户端请求，其余的都是从节点，负责复制主节点上的数据。mon

随着大数据和AI业务的不断融合，大数据分析和处理过程中，通过深度学习技术对非结构化数据（如图片、音频、文本）进行大数据处理的业务场景越来越多。本文会介绍Spark如何与深度学习框架进行协同工作，在大数据的处理过程利用深度学习框架对非结构化数据进行处理。Spark介绍Spark是大规模数据处理的事实标准，包括机器学习的操

MySQL数据库自身提供的主从复制功能可以方便的实现数据的多处自动备份，实现数据库的拓展。多个数据备份不仅可以加强数据的安全性，通过实现读写分离还能进一步提升数据库的负载性能。下图就描述了一个多个数据库间主从复制与读写分离的模型(来源网络)：!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/8d7b6b91b0f761204

当前，华为云提供的数据库服务主要包括三大类：关系型数据库服务，非关系型数据库服务以及数据库工具服务。如下图所示：!(https://pic1.zhimg.com/80/v2d75be0bd71ca51f396e85a79e9f40e4d_720w.jpg)关系型数据库和非关系型数据库均可分为开源和自研两大类。其中，自研数据库统一为GaussDB

前言日志先行的技术广泛应用于现代数据库中，其保证了数据库在数据不丢的情况下，进一步提高了数据库的性能。本文主要分析了WAL模块在MySQL各个版本中的演进以及在阿里云新一代数据库POLARDB中的改进。基础知识用户如果对数据库中的数据就行了修改，必须保证日志先于数据落盘。当日志落盘后，就可以给用户返回操作成功，并不需要保证当时对数

数据库与数据库实例数据库：是二进制文件；数据库实例：用来操作数据库文件；mysql一个数据库对应一个实例；一个实例对应一个数据库；单进程多线程；每张表都有一个存储引擎!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/9d3433c66c0c8e3991d66f80c7c5c22a943.pn