真实面试题分享！本文基于餐饮业数据，使用SQL分析挖掘客户的就餐模式、点餐花费和菜品喜好等，以提升餐厅的业务经营水平。 💡 作者：韩信子@ShowMeAI 📘 数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40 📘 AI 面试题库系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/48 📘 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/318 📢 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 📢 收…
数据库如何在 Kubernetes 上运行？如果可以，哪些类型的数据库和数据最适合使用 K8s？让我们一起来看看。 Kubernetes 是用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的一个开源的容器编排解决方案。尽管 Kubernetes 最初是为无状态应用程序设计的，但随着有状态工作负载的日益流行，Kubernetes 也可以于管理有状态应用程序。 通常情况下，容器是无状态的，如果容器崩溃或需要重启，容器中的数据肯定会丢失。作为一个容器编排器，Kubernetes 会保持定期重启并在节点间移动容器。无论 Kubern…
1 背景 京东SRC(Security Response Center)收录大量外部白帽子提交的sql注入漏洞，漏洞发生的原因多为sql语句拼接和Mybatis使用不当导致。 2 手工检测 2.1 前置知识 mysql5.0以上版本中存在一个重要的系统数据库information_schema，通过此数据库可访问mysql中存在的数据库名、表名、字段名等元数据。information_schema中有三个表成为了sql注入构造的关键。 1）infromation_schema.columns: table_sche…
GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。 GreatSQL是MySQL的国产分支版本，使用上与MySQL一致。 cgroups 是Linux内核提供的可以限制进程所使用资源的机制，可以对 cpu，内存等资源实现精细化的控制. 什么是cgroups 控制族群(cgroup) - 关联一组task和一组subsystem的配置参数。一个task对应一个进程, cgroup是资源分片的最小单位。 子系统(subsystem) - 资源管理器，一个subsystem对应一项资源的管理，如…
本文介绍 Kubernetes 支持数据库等有状态应用的常见解决方案：StatefulSet。 在构建机器学习向量管理层时，我们面临的一个重要问题：如何持久化数据以避免数据丢失？ 在阅读了许多数据库企业发布的博客后，我们认为 StatefulSet[1] 是实现这个目标的可行方法。 我们研究了不同的数据库，包括 Cockroach、MySQL、MongoDB、Cassandra、PostgreSQL、Dgraph 和 Redis。我们还研究了 Kafka 和 Zookeeper，因为它们都需要持久化状态。我们选择这…
使用数据处理函数 函数 与其他大多数计算机语言一样，SQL支持利用函数来处理数据。函数一般是在数据上执行的，它给数据的转换和处理提供了方便。 注意： 函数没有SQL的可移植性强：能运行在多个系统上的代码称为可移植的（portable）。函数的可移植性却不强。几乎每种主要的DBMS的实现都支持其他实现不支持的函数，而且有时差异还很大。 使用函数 大多数SQL实现支持以下类型的函数： 用于处理文本串（如删除或填充值，转换值为大写或小写）的文本函数。 用于在数值数据上进行算术操作（如返回绝对值，进行代数运算）的数值函数。…
案例1：MySQL8.0实现数据库冷备份和还原 10.0.0.10 -- MySQL8.0 #停止数据库 [root@CentOS8 my.cnf.d]# systemctl stop mysqld.service #备份数据 [root@CentOS8 ~]# scp -pr /var/lib/mysql 10.0.0.13:/mysql-bak #备份配置文件 [root@CentOS8 ~]# scp -rp /etc/my.cnf /etc/my.cnf.d/ 10.0.0.13 -- MySQL8.0 #…
摘要：GaussDB(for Redis)的双活解决方案，支持同域主备、同域双主、异地主备、异地双主四大应用场景，提供了安全可靠的容灾能力。 一场火灾引发的思考 2021年3月10日，欧洲某云服务提供商的数据中心发生火灾，当地消防部门出动上百名消防员才将大火扑灭，受影响的服务器共托管了约360万个网站，火灾过后，这些受影响的网站大多处于关闭状态。 机房火灾、网络异常、电力故障、自然灾害等极端场景，对互联网业务的连续运行有着巨大的威胁。 在安全组、反亲和、多可用区部署等能力加持下，如今的云服务已能够给客户业务带来比“…
回顾数据仓库的发展历程，大致可以将其分为几个阶段：萌芽探索到全企业集成时代、企业数据集成时代、混乱时代--"数据仓库之父"间的论战、理论模型确认时代以及数据仓库产品百家争鸣时代。 数据仓库理论发展历程 上世纪70年代，IBM的E.F.Codd等人提出关系型数据库后，MIT的研究员提出单独构建分析系统的基础理论，新的理论试图将业务处理系统和分析系统分开，即将业务处理和分析处理分为不同层次，针对各自的特点采取不同的架构设计原则。他们认为这两种信息处理的方式具有较大差别，应使用不同的架构和设计。但受限…