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Demo:基于 Flink SQL 构建流式应用

本文所有的实战演练都将在 Flink SQL CLI 上执行,全程只涉及 SQL 纯文本,无需一行 Java/Scala 代码,无需安装 IDE。

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一次SQL查询优化原理分析(900W+数据,从17s到300ms)

有一张财务流水表,未分库分表,目前的数据量为9555695,分页查询使用到了limit,优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms),按照下文的方式调整SQL后,耗时347 ms

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内核调优 | 如何提升Elasticsearch master调度性能40倍

自建集群从Elasticsearch 6.3.2 版本升至 7.4.0 版本,如何解决Master卡顿、创建/删除索引耗时过多的问题?本文给你答案。

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阿里云PostgreSQL精选案例 - 实时精准营销、人群圈选

标签 PostgreSQL , 阿里云 , 实时精准营销 , 人群圈选 , 广告 背景 行业: 几乎所有行业, 如互联网、新零售、教育、游戏等. 应用场景: 根据目标群体的特征, 快速提取目标群体.

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干货:30种SQL语句优化!

在sql查询中为了提高查询效率,我们常常会采取一些措施对查询语句进行sql优化,下面总结一些方法,供大家参考。

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MySQL实战——基础架构

MySQL架构 MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分。不同的存储引擎共用一个Server层。 Server层 概述 Server层包括 连接器 查询缓存 分析器 优化器 执行器 ... Server层功能 MySQL大多数核心服务功能 所有的内置函数,如日期、时间、数学和加密函数等 跨存储引擎的功能,如存储过程、触发器、视图等 连接器 连接器做什么? 连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。

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低成本历史库最佳实践

阿里巴巴集团内为淘宝、支付宝、菜鸟提供订单、账单、物流单的历史库最佳实践方案,帮助您解决历史库的成本和扩展性问题,提供可视化的历史库链路搭建,支持水平扩展,极低的存储成本和丰富的在线查询能力。

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从原理到优化,深入浅出数据库索引

数据库查询是数据库的最主要功能之一,我们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化,这篇文章对索引做一个系统的梳理,希望对大家有帮助。

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【产品解读】阿里云 Elasticsearch 在日志场景中实现“低成本高性能”

“日志数据”正逐步成为互联网公司的重要资产,基于对“日志数据”的挖掘与分析,已成为优化企业对业务的变现能力与技术迭代效率的利器。但面临如此海量的数据,你真的准备好了吗?

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MySQL千万级大表优化,看这一篇就忘不掉了!

从一开始脑海里火光四现,到不断的自我批评,后来也参考了一些团队的经验,我整理了下面的大纲内容。

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记一次神奇的SQL查询经历,group by慢查询优化

我在测试环境构造了500万条数据,模拟了这个慢查询。

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InnoDB 事务加锁分析

以Mysql Innodb为例,介绍了事务的4种隔离级别以及不同的隔离级别是如何实现

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一道快速考察 Python 基础的面试题

一道快速考察 Python 基础的面试题这是前一阵子群友发在群里的一道面试题,利用 Python 字典的特性,可以巧妙地使用精简代码达成完美解。 题目将 data 转换成 new_data 这种形式,写出转换过程。

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