Db层治理工作一直在路上，完成全面梳理改造只是迈出的第一步，一个好的规范如何进行推进下去，让大家保持统一的规范，随着时间的推移，这种规范能够继续保持不走样，是我们需要思考的问题。

本文介绍了美团基础研发平台抓包方案在数据库审计实践中遇到的性能问题以及优化实践。

介绍基于Antlr实现where条件的解析原理，并对比了直接解析与代码生成实现两种实现思路的性能，经实验基于代码生成的实现相比直接解析有3倍的性能提升。

提到分区表，一般按照范围（range）来对数据拆分居多，以哈希来对数据拆分的场景相来说有一定局限性，不具备标准化。接下来我用几个示例来讲讲 MySQL 哈希分区表的使用场景以及相关改造点。

字段血缘可以很好的帮助我们了解数据生成的处理过程，在探索中我们发现了可以通过Spark的扩展来优雅的实现这一功能。

本文梳理了Join的原理，以及Join算法在Presto中的实现思路。通过理论和实践的结合，可以在理解原理的基础上，更加深入理解Join 算法在OLAP场景下的工程落地技巧，比如火山模型，列式存储，批量处理等思想的应用。

慢 SQL 即执行时间超过 long_query_time 设定阈值的 SQL 语句，可通过 select @@long_query_time 查看数据库具体的慢查询阈值。另外慢 SQL 不仅仅包括 select 语句，也包括 delete,insert 等 DML 语句。

本文通过对一条慢SQL的真实改造，介绍解决复杂查询的一种思路，以及如何使得一条平均RT接近2s的SQL，最终耗时下降30倍。

本文是对慢sql治理过程中的一些实践分享。

Hudi、Iceberg等数据湖引擎目前使用的越来越广泛，很多B端客户在使用Spark SQL的时候也存在需要使用数据湖引擎的需求，因此字节EMR产品需要将数据湖引擎集成到Spark SQL中，在这个过程碰到非常多的问题。

随着公司业务快速发展，数据库中数据量猛增，访问性能变慢。关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈、单机存储容量、连接数、处理能力有限。所以要使用分库分表。

本文介绍了基于MySQL的SQL优化分析实战。

大数据任务领域里最困难的问题莫过于数据倾斜，除了一些常规的参数优化外，还有一些非常困难以致于必须通过SQL改写才能避免倾斜的情况。本文介绍了如何解决关联结果膨胀，如何巧妙的避免全局排序以及如何解决写倾斜等情形。

本文主要简述SQL注入漏洞原理、结合漏洞修复经验落地实践方式，最终描述整套的安全落地方案。通过本文可以了解常用测试SQL注入工具、不同修复方式的效果差异等。如对具体测试方法细节感兴趣，可查看注释或自行查询测试方法，受政策影响本文不再详细描述。安全是攻击与防御、矛与盾的结合体，只有彼此了解，才能“知己知彼，百战不殆”。

从MySQL binlog解析出你要的SQL。根据不同选项，你可以得到原始SQL、回滚SQL、去除主键的INSERT SQL等。DBA或开发人员，有时会误删或者误更新数据，如果是线上环境并且影响较大，就需要能快速回滚。传统恢复方法是利用备份重搭实例，再应用去除错误sql后的binlog来恢复数据。此法费时费力，甚至需要停机维护，并不适合快速回滚。也有团队利用LVM快照来缩短恢复时间，但快照的缺点是会影响mysql的性能。

作为大数据开发人员、数据资产管理人员，你是否曾经也碰到过以下的问题： 1、这个数据的上游、下游是哪个表？哪个字段？ 2、这个数据、指标改动后可能造成的的影响有哪些？ 今天给大家介绍下数芯的血缘分析功能，帮大家轻松解决以上问题。