此篇文章主要分析Golang数据库连接池的原理与使用Golang版本: 1.16.7sql连接池源码: ht

一条SQL语句的执行究竟经历了哪些过程？作者作为一个刚入职的大数据研发新人对SQL任务执行整个流程进行了整理，本文就作者学习内容和体会供大家参考。

Pinterest开发了名为Text-to-SQL的功能，使用大型语言模型（LLM）将问题转化为SQL代码，帮助数据用户。该功能包括表格摘要生成和查询摘要生成。未来的发展方向包括进一步改进NLP表格搜索，增加元数据等。此外，还有一些潜在的改进点，如定期更新向量索引、优化相似性搜索和评分策略、实施查询验证和收集用户反馈。此外，应该创建更真实的基准测试，包括大量非规范化表格和表格搜索。

In this article, we are going to see what the SQL Seek Method or Keyset Pagination is and why you should consider it when navigating over large results sets.

The goal of pagination is to avoid fetching large volumes of data since the UI has a limited viewport that could be used to display data.

本文重点尝试从ODPS SQL的逻辑执行计划和Logview中的执行计划出发，分析日常数据研发过程中各种优化方法背后的原理，覆盖了部分调优方法的分析，从知道怎么优化，到为什么这样优化，以及还能怎样优化。

本文主要分享了作者在蚂蚁集团高管数据链路改造升级过程中，针对去重Cube的优化实践。

MyBatis Plus是一个功能强大的代码生成框架，提供了常用的CRUD方法的定义。通过继承BaseMapper类，可以轻松使用这些方法。此外，MyBatis Plus还支持扩展常用的CRUD方法，并添加了新的SQL查询方法。特别是在分表操作方面，通过继承GyhBaseMapper类，使用updateById方法时会自动进行分库分表的判断，提高了查询效率。GyhSqlInjector类和UpdateByIdWithSharding对象的注入也为项目提供了更多的灵活性和扩展性。

本文采用一张简单的架构图说明了MySQL查询中使用的组件和组件间关系。

解析了一条sql语句从客户端请求mysql服务器到返回给客户端的整个生命周期流程。

列举了单表sql、关联表sql 两种不同SQL在整个生命周期中的执行顺序以及内部组件逻辑关系。

通过如上案例的解析可以让开发者们掌握到单表sql、关联表sql的底层sql知识，为理解慢sql的产生和优化鉴定基础。

Data powers much of what we do at Netflix. On the Data Platform team, we build the infrastructure used across the company to process data at scale.

In our last blog post, we introduced “Data Mesh” — A Data Movement and Processing Platform. When a user wants to leverage Data Mesh to move and transform data, they start by creating a new Data Mesh pipeline. The pipeline is composed of individual “Processors” that are connected by Kafka topics. The Processors themselves are implemented as Flink jobs that use the DataStream API.

Since then, we have seen many use cases (including Netflix Graph Search) adopt Data Mesh for stream processing. We were able to onboard many of these use cases by offering some commonly used Processors out of the box, such as Projection, Filtering, Unioning, and Field Renaming.

‍‍‍‍​如何充分发挥 SQL 能力，是本篇文章的主题。本文尝试独辟蹊径，强调通过灵活的、发散性的数据处理思维，就可以用最基础的语法，解决复杂的数据场景。

在本文中，对 Antlr4 不再做详细介绍，仅借助 Spark Sql 做示例，通过 Antlr4 解析 SQL 解决项目中遇到的一些问题。

大促备战，最大的隐患项之一就是慢SQL，对于服务平稳运行带来的破坏性最大，也是日常工作中经常带来整个应用抖动的最大隐患，在日常开发中如何避免出现慢SQL，出现了慢SQL应该按照什么思路去解决是我们必须要知道的。本文主要介绍对于慢SQL的排查、解决思路，通过一个个实际的例子深入分析总结，以便更快更准确的定位并解决问题。

本文是一些经验分享，我们通过持续的慢SQL推动治理，有效降低了DB相关的线上问题，极大提高了系统稳定性。

如何在千万级数据表中进行深分页查询，并不断探索优化查询性能，本文将详细分解。

当数据库遭遇慢SQL和AHI频繁维护双重袭击，该怎么办？

针对大促、日常系统稳定性隐患-慢sql的预防和排查，Mybatis-SQL分析组件从一个新的角度发现慢sql，让慢sql止步于发生之前，区别于主流的基于慢sql日志分析和预警，实时根据Explain分析结果进行分析和预警。