原文出处：https://bohutang.me/2020/07/25/clickhouseandfriendsparser/现实生活中的物品一旦被标记为“纯手工打造”，给人的第一感觉就是“上乘之品”，一个字“贵”，比如北京老布鞋。但是在计算机世界里，如果有人告诉你ClickHouse的SQL解析器是纯手工打造的，是不是很惊讶！

以前从一个表中随机获取数据的时候,都是先把数据读取到来,然后再在程序中来随机抽取一部分数据,今天告诉大家一种使用SQL语句的方法来随机获取一部分数据SQLServer: 随机获取 10 条数据SELECT TOP 10  FROM 表名 ORDER BY NEWID()ORACLE: 随机获取 

!(https://ftp.bmp.ovh/imgs/2020/10/b7fb603e17fc6529.jpg)作者|Eaton导语|随着微服务与云的发展，分布式架构的需求变得越来越普遍，Web上的数据类型不再单一，数据量呈爆发式增长。传统的SQL结构化存储方案已经跟不上脚步，NoSQL便出现了。DCache作

DataGear(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.datagear.tech)看板的图表联动功能，使您可以轻松制作支持图表联动的全国地图、省级地图数据可视化看板。首先，新建两个数据集。第一个是各省指标数据集，将用于绘制全国指标图表，它的SQL语句如下

问题：开发组说MyBatis的日志信息只能通过顶级日志记录器在debug下打印SQL，所以测试时一大堆的信息，弄得个单元测试，启动要老半天。    为了解决这样的问题，我看了下开发组的日志信息配置，代码如下：log4j.logger.com.ibatisDEBUGlog4j.logger.com.ibatis.common.jdbc.Simp

本文转自BeetlSQL开发者GavinKing的博客(https://my.oschina.net/u/1590490/blog/1594385)在实际应用场景中大部分时候是在针对单表进行操作，单独的写一条单表操作的SQL较为繁琐，为了能进行高效、快捷、优雅的进行单表操作，Query查询器诞生了。Query使用方式和风格介绍

作者：毛康力在TiDB里面，SQL优化的过程可以分为逻辑优化和物理优化两个部分。逻辑优化主要是基于规则的优化，简称RBO（rulebasedoptimization）。物理优化会为逻辑查询计划中的算子选择某个具体的实现，需要用到一些统计信息，决定哪一种方式代价最低，所以是基于代价的优化CBO（costbasedoptimizatio

MySQL导出的SQL语句在导入时如果数据量较大时会非常非常慢，经历过导入仅3000万条，用了近30个小时。在导出时合理使用几个参数，可以大大加快导入的速度。\e使用多VALUES的INSERT语法; \max\_allowed\_packetXXX客户端/服务器之间通信的缓存区的最大大小; \net\_buffer\_len

复制线程　　复制线程主要包括三个线程：master转储线程：在master出现数据更新时，会生成一个转储线程将二进制日志中的语句发送到slaveslaveI/O线程：在master生成转储线程的同时，slave同时会生成一个I/O线程将从master读取的语句，写入中继日志。slave的SQL线程：sl

注册环境变量环境变量在数据权限内部进行逻辑判断和SQL的变量代入时使用。环境变量可分为全局环境变量和本地环境变量。全局环境变量注册后，可在整个应用内部使用。本地环境变量注册后，仅在对应的模块范围内使用，本地环境变量通常与Po来划分，即在