小 tom的博客

文章摘要：本文详细介绍了MySQL中慢查询监控的实现方法。首先讲解了如何开启慢查询日志功能，设置查询执行时间阈值（如0.01秒），以及配置日志输出方式（文件或表）。重点提供了8个实用SQL查询模板，用于分析慢查询日志表，包括查找最慢TOP查询、统计慢查询概况、按数据库/用户/时间段分组分析、识别相似SQL模式、查找全表扫描查询等。这些分析工具能帮助DBA快速定位性能瓶颈，通过索引优化、查询重写等方式提升数据库性能。文章还建议将慢查询监控纳入日常维护，配合专业监控工具实现持续优化。

MySQL 数据质量检测 SQL 集合 本文提供了一系列用于 MySQL 数据库质量检测的 SQL 查询语句，主要包括： 数据字典生成 - 全面展示数据库表结构信息，包括表基本信息、字段属性、索引、外键等，并统计每张表的字段数量 综合质量报告 - 统计表备注缺失、字段备注缺失以及备注完整表的情况 表备注检查 - 专门查找缺少表备注的表，并显示相关表信息 字段备注统计 - 分析每张表中缺少字段备注的情况，计算缺失比例 这些 SQL 语句可以帮助 DBA 和开发人员快速评估数据库元数据质量，特别适用于需要进行数

StarRocks Connect 2025技术峰会将于9月13日在上海举办，聚焦AI时代数据分析技术实践。活动邀请Shopee、携程、Cisco等企业专家分享电商、旅游、通信等领域的Lakehouse架构落地案例，并设置圆桌讨论探讨AI原生时代数据基础设施演进。峰会提供线下深度交流与线上直播两种参与方式，包含技术分享、户外集市和社交活动。StarRocks作为开源Lakehouse引擎，已服务全球500多家知名企业，本次活动将展示其最新技术进展与行业应用实践。

本文介绍了在Linux系统（以CentOS 7为例）上快速安装MySQL 8.0的三步简易方法：1）下载官方MySQL源安装包；2）安装MySQL源；3）通过yum一键安装MySQL服务器。文章还提供了可选配置步骤，包括服务启动、密码修改和防火墙设置等注意事项，并附有官方文档参考链接。整个过程简洁高效，适合开发者快速搭建MySQL数据库环境。

综合来看，第三种写法（窗口函数 ROW_NUMBER()） 是性能最优且可扩展的方式，尤其适用于大数据量的查询。而第一种写法（FOR 循环）则是最不推荐的方式，因为它违背了 SQL 批量处理的理念，效率较低。由于这种方法是基于数据库外部的循环实现，它违背了 SQL 的批量处理思想，不仅可读性差，而且效率较低。ROW_NUMBER() 窗口函数通过一次扫描来计算所有部门的薪资，并为每个部门分配一个序号，然后只选择排名第一的部门。此外，它的性能不如窗口函数，尤其是在数据量较大的时候。总结：哪种方式最优化？

描述 你正在搭建一个用户活跃度的画像，其中一个与活跃度相关的特征是“最长连续登录天数”， 请用SQL实现“2023年1月1日-2023年1月31日用户最长的连续登录天数

在数据仓库中，Chasm 陷阱（Chasm Trap）是指一种设计问题，通常出现在数据仓库建模的过程中，尤其是在使用星型模式（Star Schema）或者雪花型模式（Snowflake Schema）时。这个问题通常发生在多个事实表与维度表之间的关系存在不一致或难以解决的情况，导致数据查询和分析时产生不正确的结果。

官方社区支持StarRocks 拥有一个活跃的开发者和用户社区，用户可以在其中提出问题、分享经验和最佳实践。以下是 StarRocks 的官方社区渠道：中文社区讨论平台：https://forum.mirrorship.cn/GitHub 社区中文 帮助文档 https://docs.starrocks.io/zh/docs/quick_start/Gitter 实时聊天：https://gitter.im/StarRocks-Community/community。

通过以上步骤，你可以轻松地使用 Docker 安装并运行 ClickHouse。根据自己的需求，进一步配置数据存储路径、端口映射和其他设置。

这段 SQL 查询基于线性回归模型，利用 Oracle 的内置回归函数（如 REGR_SLOPE 和 REGR_INTERCEPT），实现了员工薪资的趋势分析和预测功能。通过扩展，可以进一步应用于分组分析、未来薪资预测和异常值检测等场景，为企业的薪资管理和决策提供数据支持。

回归分析的定义回归分析是一种统计方法，用于分析两个或多个变量之间的关系。在回归分析中：自变量（独立变量 X）：用于预测的变量。因变量（依赖变量 Y）：被预测或解释的变量。回归分析的目的是通过数学模型表示变量之间的关系，常用于预测和因果分析。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考Oracle 的回归分析函数提供了一种快速、高效的方法来分析变量之间的线性关系。通过这些函数，用户可以直接在 SQL 中完成线性回归建模、相关性分析和预测任务，特别适合简单的单变量线性回归场景。

数据仓库的指标体系（或指标体系设计）通常属于 数据建模阶段 的一部分。具体来说，它属于数据仓库构建的以下步骤：需求分析阶段–>指标体系设计–>数据建模阶段–>数据加载与计算–>数据展示与分析一、模型使用场景模型名称主要使用场景1. 指标分层模型适用于多层次管理场景，如公司战略目标、部门目标、运营目标逐级分解的场景。2. 维度模型数据仓库或 BI 分析中，用于从多维角度（如时间、部门、员工）分析数据。3. 指标树模型指标的层级分解与依赖分析，如总收入拆解为部门收入和区域收入。

单峰分布（Unimodal Distribution）是指数据的概率密度在某一个特定点（通常称为“峰值”）达到最大值，并且从该点开始，两侧的概率密度逐渐下降。换句话说，单峰分布只有一个主要的峰（或最高点），并且在这个峰的两侧，数据的分布逐渐变得稀疏。单峰分布描述了数据在一个峰值附近的集中趋势，适用于许多自然现象和社会现象。如果数据分布有多个峰（例如，两个明显的高点），则称为多峰分布。偏度检验（D’Agostino Skewness Test）：数据对称，没有显著的偏斜。

数据分布类型分析指数分布（Exponential Distribution）：如果经过分组统计后，组的计数逐渐减少，尤其在初始的几个组中频率较高，然后逐步下降，则这可能符合指数分布的特点。指数分布通常用于描述事件之间的时间间隔，如付款时间的间隔。它具有无记忆性，且通常是右偏的，这意味着较小的间隔频率较高，间隔时间越长的频次越低。

数据分布可以直观地表示数据的形状、集中趋势、散布范围、对称性等特征。理解数据的分布类型对于选择适当的统计检验方法、机器学习模型和分析手段至关重要。通过理解和使用数据分布，数据分析人员可以更好地进行数据建模、预测和决策支持。那我们在做一个实验在MySQL中，我们首先需要计算付款金额的最小值、最大值，并根据这些值计算出适合的区间宽度，以便将数据分为20个区间。SELECTSELECT根据本次数据，可以知道 更符合长尾分布的特点中心部分的数据量较大，尤其是在index。

连接到 Oracle 数据库： 使用 sqlplus 工具或者其他 SQL 客户端工具（如 SQL Developer）以管理员身份（如 sysdba）连接到数据库。这里将密码设置为 tiger，您可以将其更改为任何您想要的密码。授予权限（可选）： 如果 scott 用户没有足够的权限，您可以授予它一些权限。连接到 scott 用户： 完成以上步骤后，您可以使用 scott 用户名和密码（例如 tiger）连接到数据库。sqlplus scott / tiger@数据库服务名。

下载 Docker desktopDocker Desktop 是 Docker 公司为桌面操作系统（如 macOS 和 Windows）提供的一种应用程序。它允许开发人员在其本地计算机上运行 Docker 容器，从而提供了一个方便的开发和测试环境。Docker Desktop 提供了一种简单的方式来安装和管理 Docker 引擎、Docker CLI（命令行界面）以及其他与 Docker 相关的工具。

根据 DB-Engines 网站的数据库流行度排名（2024年），以下数据库通常位居前列：MySQL排名第二2.MySQL5.MongoDBOracle、MySQL 和 Microsoft SQL Server 在全球范围内的使用最为广泛，尤其是在企业应用中。MongoDB 和 PostgreSQL 则越来越受欢迎，特别是在开发者和大数据相关的应用中。

Oracle 19C 的离线帮助提供了在没有互联网连接的情况下查询和使用 Oracle 数据库文档的能力。通过 Oracle 19C 离线帮助，你可以方便地查阅数据库安装、配置、管理以及使用相关的文档内容。以下是关于 Oracle 19C 离线帮助的使用和基本介绍：离线帮助的使用步骤内容：介绍 Oracle 数据库的安装步骤、系统要求、安装注意事项以及如何将旧版本升级到 Oracle 19C。这部分内容涵盖了从安装环境准备到成功安装的全过程，以及应对常见安装问题的解决方案。

如果你主要需要进行 PL/SQL 的开发和调试，可以选择，它专注于 PL/SQL 编程，提供了一些特定于 PL/SQL 的优化和功能。如果你需要一个全面的 Oracle 数据库开发和管理工具，并且希望使用官方推荐的工具，那么是一个很好的选择，它提供了更多的功能和扩展性。更适合专注于 PL/SQL 开发的用户，提供强大的 PL/SQL 编辑和调试功能。是一个功能更全面的工具，适合需要进行 SQL 开发、数据库管理和数据建模的用户。选择哪个工具取决于你的具体需求和偏好。

由于之前供应商开发数据仓库，目前已经是屎山代码了，没有文档。需要整理表是从那个存储过程来的，就很麻烦。我的方法最后就是搞了excel 写文档，然后重建数仓。这个是痛苦的过程。用存储过程的技术+sql job 做数仓已经是很老的技术，个人不建议使用。后面我们用Kettle。

很久没有用Oracle 我记得用的时候还是 2021年 ，那个时候用的 Oralce 11g。今天本人实测安装。今天的学习目标就是教大家怎么安装。直接上图下载后解压缩：点击 setup.exe我在我的电脑D盘上建了一个文件夹。

通过使用日期维度表，数据仓库中的事实表可以使用日期维度表的主键（日期键 date_key）进行关联，从而减少在查询中对时间的复杂计算。日期维度表为每个日期提供了标准化的、多种格式的日期表示，如短日期、中日期、长日期、完整日期等。一年中的第几天（day_in_year）、一月中的第几天（day_in_month）、周的第一天或最后一天等字段，支持更细致的时间计算和汇总分析。日期维度表通常作为其他维度表的基础，比如根据日期维度表中的季度信息生成季度维度表，根据月份生成月份维度表等。

作为维度表，dim_times 主要提供与时间相关的详细信息，帮助用户按照时间维度对事实数据进行查询、分析和聚合。dim_time 表是数据仓库中的一个重要维度表，用来存储一天中每秒的时间信息，并提供标准化的时间表示。该表通过 time_key 唯一标识每一秒，并为其提供多层级的时间信息，如 24 小时制、12 小时制、分钟、秒和 AM/PM 标识等。简化时间查询：提供与时间相关的字段，支持复杂的时间计算，如按 AM/PM、工作日、周末、节假日等分类进行分析。

上面就是比较常用的 8中 mysql 建表语句归纳如果要找到数据库是否支持表引擎 可以使用 下面的语句可以看到其实还有几种表引擎没有说，如 Federated，ndbinfo，ndbcluster 等具体可以去mysql 官网查看一、InnoDB 引擎事务处理：适用于需要支持事务的应用，确保数据的一致性和完整性。例如银行交易系统、电商订单处理等，在这些场景中，多个操作需要作为一个原子单元执行，要么全部成功，要么全部失败。高并发读写：具有良好的并发控制机制，能处理大量的并发读写操作。

information_schema用于存储数据库元数据，本文sql 主要是 MySQL系统库之information_schema的实现，查询数据库结构：information_schema 可用于查询数据库、表、列、索引、外键、触发器等对象的结构信息。权限管理：可以使用 information_schema 查询用户和权限信息，以确保正确的访问控制和权限设置。性能优化：information_schema 提供有关索引、表大小、表引擎等性能相关信息，这对于性能优化很有帮助。

下载目前已经出到了， Version 3.46.0SQLite，是一款轻型的数据库，是遵守ACID的关系型数据库管理系统，它包含在一个相对小的C库中。它是D.RichardHipp建立的公有领域项目。它的设计目标是嵌入式的，而且已经在很多嵌入式产品中使用了它，它占用资源非常的低，在嵌入式设备中，可能只需要几百K的内存就够了。

SQL必知语法包括SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY等关键字，用于查询和操作数据库中的数据。掌握了SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY等关键字和语法规则，能够更加灵活地编写SQL查询语句，实现对数据库中数据的精确提取和操作。比较运算符:=、、!– where满足的操作符 =!

开窗函数（Window Function）是一种在关系型数据库中执行计算的功能，它能够在查询结果集的子集（窗口）上执行聚合、排序和分析操作，而不会改变原始查询结果的行数。开窗函数通常与聚合函数（如SUM、AVG、COUNT等）结合使用，以便在给定的窗口中对数据进行分析。开窗函数在SQL标准中得到广泛支持，并且在许多主流的关系型数据库管理系统（如PostgreSQL、MySQL、Oracle、SQL Server等）中都有实现。

—（Not Only SQL）不仅仅是 SQL。是一种广义的数据库管理系统范畴，与传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）相对。NoSQL数据库的设计目标是解决关系型数据库在大规模数据集和高并发环境下的一些限制和挑战。 NoSQL数据库主要指文档、列、图和键值。没有表。ESB代表企业服务总线（Enterprise Service Bus）。ESB是一种集成软件架构，旨在简化企业内部系统和应用程序之间的通信和数据交换。它作为一种中间件，有助于解决不同应用程序和服务之间的互操作性问题，使它们能够更加轻松地集

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