内部表&外部表未被external修饰的是内部表（managedtable），被external修饰的为外部表（externaltable）；区别：内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理；内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir（默认：/user/hive/warehouse）

我们都有到图书馆借书的经历，偌大的图书馆，为什么能在短的时间内找到想要找的书？如果这些书是杂乱无章的堆放，或者没有任何标识的放在书架，那么还能这么快的找到吗？这个场景就很接近我们软件开发中使用数据库的场景，图书馆的书就类似我们数据表中的数据，楼层索引牌、书架分类标识、索书号就类似我们查找数据的索引。那我们常用的数据库的索引底层的一个数据结构是什么样的呢？要了

算法描述：有数组array，其长度为len。第一轮工作从末尾开始往前比较工作。如果末尾数据比他前一位数据大，则交换他们的位置，否则则不交换。无论本次比较的结果是交还是不交换，这两个数据都遵循了前一个数据比后一个数据大的结果。接下里向前移动一个工作位置，重复以上的操作。这样一轮比较结束。大的数据不断往前移动。如果他是最大的，就会一直往前移动。如果不是则说明数组

(一)缓存和数据库间数据一致性问题分布式环境下（单机就不用说了）非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题，针对这一点的话，只能说，如果你的项目对缓存的要求是强一致性的，那么请不要使用缓存。我们只能采取合适的策略来降低缓存和数据库间数据不一致的概率，而无法保证两者间的强一致性。合适的策略包括合适的缓存更新策略，更新数

基础操作创建数据库CREATEDATABASEdb_name;切换数据库USEdb_name;创建表CRETAETABLEtable_name(columntype,...);查看表结构DESCta

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数据库的发展始终与用户需求变迁紧密相关。近年来，数据上云的趋势愈演愈烈，越来越多的企业选择把数据库迁移上云，这对云上数据库的产品性能，尤其在可靠性和安全性方面，提出了更高的要求。而现实情况是，企业在云上使用自建数据库的过程中，由于原生开源MySQL的事务能力并不完善，事务可能面临丢失的风险，难以保证事务执行前后数据的可靠性和一致性。事务丢失给企业造成的损失，

本文主要介绍了数据脱敏的相关内容，首先介绍了数据脱敏的概念，在此基础上介绍了常用的数据脱敏规则；随后介绍了本文的重点Hutool工具及其使用方法，在此基础上进行了实操，分别演示了使用DesensitizedUtil工具类、配合Jackson通过注解的方式完成数据脱敏；最后，介绍了一些常见的数据脱敏方法，并附上了对应的教程链接供大家参考，本文内容如有不当之处，还请大家批评指正。

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