分析如下：1查詢計劃：由以上看出，本查詢為簡單的SQL查詢，且類型為Ref，其次查詢路徑中已經覆蓋到了索引。Ref為const。所以單從語句上看沒有什么問題。2查詢日志關鍵字Query_time:1.351047查詢所用時間為1.351047秒。Lock_time:0.000070鎖定時間為0.000070。Rows_sent:1422返回記錄行數為1422.Rows_examined:1422查詢的記錄行數為1422。Tmp_tables:0臨時表，沒有。分析，從鎖定時間可以基本看到，查詢不應太過于頻繁，否則會影響整個MySQL的吞吐量。

OracleSQL第一章SELECT查詢本章目標寫一條SELECT查詢語句在查詢中使用表達式、運算符對空值的處理對查詢字段起別名查詢字段的連接SELECT查詢基本語法SELECT<列名>FROM<表名>SQL>SELECT*FROMs_emp請查詢出s_emp表中所有的員工信息:查詢指定列SQL>SELECTdept_id,salaryFROMs_emp請查詢出s_emp表中所有的員工的部門ID

根據安裝機器軟硬件的要求，選擇一個合適的版本，以下以開發版為例2．?將SQLServer2008DVD插入DVD驅動器。如果DVD驅動器的自動運行功能無法啟動安裝程序，請導航到DVD的根目錄然后啟動splash.hta。3．?在自動運行的對話框中，單擊“運行SQLServer安裝向導”。4．?在“最終用戶許可協議”頁上，閱讀許可協議，再選中相應的復選框以接受許可條款和條件。接受許可協議后即可激活“下一步”按鈕。若要繼續，請單擊“下一步”若要結束安裝程序，請單擊“取消”。

何為OpenStack What為何學習OpenStack開發如何做OpenStack開發企業中常見的二次開發融入OpenStack開源社區WhyHowUsageAchievement01何為OpenStack一個云操作系統管理大量計算、存儲、網絡資源,一堆項目的結合通過Dashboard管理資源！=虛擬化（OpenStack虛擬化需要借助Hypervisor）OpenStack開發現狀為何學習OpenStack開發02為何學習OpenStack開發快速定位和修復公司生產環境中的bugs，對應社區的bugfix。增加公司產品新功能，新模塊，對應社區的newproject、blueprint。簡化開源版本的OpenStack，化繁為簡。快速定位和修復生產環境Bug增加新功能、新模塊優化OpenStack01020304跟進社區進度跟進社區進度，及時取patch為公司產品所用。

介紹Ceph在佳緣的部署和應用場景介紹使用過程中遇到的坑和解決方案介紹Openstack和Ceph的結合實戰介紹calamari監控Ceph集群What？What？Ceph?支持對象存儲、塊存儲、文件存儲的分布式存儲系統特點：免費，現被紅帽收購易管理，部署簡單高可用，cephmonitor（paxos算法）易擴展，osd進程支持多副本，保證數據安全，osdpooldefaultsize自定義故障隔離域，crushmap支持海量數據

目錄大唐電信云產品大唐電信云應用實踐02.03.04.什么是云01.大唐電信云網絡架構05.誰在做云01.什么是云云計算SaaS（Softwareasa Service），軟件即服務PaaS（Platformasa Service），平臺即服務IaaS（Infrastructureasa Service），基礎設施即服務提供處理器CPU、內存、存儲、網絡等基礎服務資源。IAAS云的優勢對于中小型創業客戶，選擇傳統IDC服務器托管完成這項創業至少需要一次性投入20萬的設備及托管費。如果選擇云平臺，充值幾千元的費用，購買3–5臺云主機，就能完成互聯網+創業項目。對于一個新的創業項目，從機器購買、開通機房、服務器上架、部署系統完成這些至少半個月。使用云平臺只需幾分鐘的注冊、充值、開通云主機，便能獲得一個虛擬數據中心。現在移動互聯網業務發展迅速，無縫快速擴容成為傳統IDC托管遇到的最大的問題。

飛信核心平臺任職7年，帶領飛信服務器側核?開發團隊?撐飛信產品迭代同時,保障億級?用戶、數百萬在線系統的平穩運行，全程參與飛信架構設計與核心代碼編寫，對承載億級用戶的高可用應用云平臺架構有深刻理解。組建、帶領開發團隊打造中東陌生人交友App，從開始寫第一行代碼到產品商用，全程主導產品的開發，包括通信協議設計、各平臺協議棧實現、數據庫設計、服務器高可用架構等。深度理解互聯網應用開發技術，包括高效的二級制協議棧，服務器端高可用框架設計，面向海量數據的JAVA應用開發，WEB前端開發，JAVA性能調優等。

目錄Redis概述 ；Redis應用注意事項 ；Redis運維踩過的坑 ；Redis cluster介紹Redis概述高性能的KEY-VALUE內存存儲支持主從同步豐富的APIRedis概述數據模型字符串(String)字符串列表(List)無序不重復的字符串集合(SET)有序不重復的字符串集合(ZSET)鍵、值的字符串的哈希表(HASH)Redis概述數據存儲內存ADBAOF Redis應用注意事項Redislist的使用PUSH、POP操作保證在同一個節點上隊列長度添加監控隊列與別的Redis業務分開使用Redis應用注意事項過期KEY的使用對于包含過期時間的KEY操作，保持在同一個節點上對于過期KEY的redis，可以設置最大內存限制配置LRU策略Redis應用注意事項HASH的使用避免使用HGETALL、HKEYS、HVALSRedis應用注意事項SERVER端操作注意事項禁用KEYS*、SAVE、….默認使用數據庫0、不要使用SELECT選擇多個數據庫Redis運維踩過的坑一主多從(級聯情況)Redis運維踩過的坑一主多從(級聯情況)。

MySQL+Hibernate下連接空閑8小時自動斷開問題解決方案　　前段時間剛完成一個家教網項目，數據庫為MySQL5.0，持久層使用Hibernate3.1，沒有使用額外的連接池，那么Hibernate會默認使用它自帶的一個默認連接池，也就是DriverManagerConnectionProvider。 先在本機上調試都毫無問題，于是部署到服務器上，也都沒什么問題。由于這是新網站，根本還沒正式對外發布和宣傳，所以頭兩天根本沒人訪問。

提綱規范基礎規范命名規范庫表規范字段規范索引規范開發環境優化規范基礎規范全部使用InnoDB引擎，MyISAM適用場景非常少字符集：latin1=>utf8=>gbk用數據庫來持久化存儲以及保證事務一致性，不是運算器讀寫分離，主庫只寫和少量實時讀取請求采用隊列方式合并多次寫請求，持續寫入，避免瞬間壓力超長text/blob進行垂直拆分，并先行壓縮冷熱數據進行水平拆分，LRU原則快速更新大數據表禁止直接運行count(*)統計規范基礎規范單表行記錄數控制在1000萬以內，行平均長度控制在16KB以內，單表20GB以內單實例下數據表數量不超過2000個，單庫下數據表數量不超過500個禁止開發環境直連線上生產環境最少授權

Hello everybody and welcome! Thank you for taking the time to attend this session. I feel very humble and honored to be here today to talk about Microservices Architecture. The more I dive into microservices, the more it reminds me of the joke: That any software program can be reduced to one line of code ... that has a bug.

一、SQL速成??結構查詢語言(SQL)是用于查詢關系數據庫的標準語言，它包括若干關鍵字和一致的語法，便于數據庫元件(如表、索引、字段等)的建立和操縱。??以下是一些重要的SQL快速參考，有關SQL的語法和在標準SQL上增加的特性，請查詢MySQL手冊。?

mysql數據庫學習目錄(1):認識數據庫和mysqlmysql連接入門語句詳解列類型增刪改查查的5種子語句詳解mysql數據庫學習目錄(2):連接查詢子查詢表引擎與字符集索引與索引優化觸發器事務備份與恢復1:認識數據庫&mysql(1)1:數據庫服務器為我們提供數據存儲服務2:常用的數據庫服務器:商業:oracle,SQLserver,DB2開源:MySQL,postgreSQL,SQLite1:認識數據庫&mysql(2)MySQL是一個小型關系型數據庫管理系統，開發者為瑞典MySQLAB公司。在2008年1月16號被Sun公司收購。而2009年,SUN又被Oracle收購.對于Mysql的前途,沒有任何人抱樂觀的態度.目前MySQL被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。

第七章：分類和預測7.1什么是分類？什么是預測7.2關于分類和預測的一些問題7.3使用決策樹進行分類7.4貝葉斯分類7.5（向后傳播分類）帶回饋的分類7.6基于關聯規則的分類7.7其他分類方法7.8預測7.9分類法的準確性7.10總結DataMining:ConceptsandTechniques分類和預測分類：預測種類字段基于訓練集形成一個模型，訓練集中的類標簽是已知的。使用該模型對新的數據進行分類預測:對連續性字段進行建模和預測。

第七章：分類和預測什么是分類？什么是預測關于分類和預測的一些問題使用決策樹進行分類貝葉斯分類帶回饋的分類基于關聯規則的分類其他分類方法預測分類的準確率總結

基于約束的挖掘使用約束的必要性在數據挖掘中常使用的幾種約束：知識類型約束：指定要挖掘的知識類型如關聯規則數據約束：指定與任務相關的數據集

第6章：挖掘大型數據庫中的關聯規則6.1關聯規則挖掘6.2由事務數據庫挖掘單維布爾關聯規則6.3由事務數據庫挖掘多層關聯規則6.4由關系數據庫和數據倉庫挖掘多維關聯規則6.5由關聯挖掘到相關性分析6.6基于約束的關聯挖掘6.7小結數據挖掘：概念和技術什么是關聯挖掘?關聯規則挖掘：在交易數據、關系數據或其他信息載體中，查找存在于項目集合或對象集合之間的頻繁模式、關聯、相關性、或因果結構。應用：購物籃分析、交叉銷售、產品目錄設計、loss-leaderanalysis、聚集、分類等。

概念描述特征化和比較什么是概念描述?數據概化和基于匯總的特征化解析特征化:分析屬性之間的關聯性挖掘類比較:獲取不同類之間的不同處在大型數據庫中挖掘描述統計度量討論總結什么是概念描述?描述性vs.預測性數據挖掘描述性數據挖掘:預測性數據挖掘:概念描述:特征化:對所選擇的數據集給出一個簡單明了的描述，匯總比較:提供對于兩個或多個數據集進行比較的描述概念描述和OLAP區別概念描述:能夠處理復雜的數據類型和各種匯總方法更加自動化OLAP:只能限制于少量的維度和數據類型用戶控制的流程特征化和比較什么是概念描述?數據概化和基于匯總的特征化分析特征化:分析屬性之間的關聯性挖掘類比較

第3章數據倉庫和數據挖掘的OLAP技術本章要點數據倉庫的基本概念多維數據模型數據倉庫的系統結構數據倉庫實現數據立方體技術的近一步發展從數據倉庫到數據挖掘數據倉庫的發展自從NCR公司為WalMart建立了第一個數據倉庫。1996年，加拿大的IDC公司調查了62家實現了數據倉庫的歐美企業，結果表明：數據倉庫為企業提供了巨大的收益。早期的數據倉庫大都采用當時流行的客戶/服務器結構。近年來分布式對象技術飛速發展，整個數據倉庫體系結構從功能上劃分為若干個分布式對象，這些分布式對象不僅可以直接用于建立數據倉庫，還可以在應用程序中向用戶提供調用的接口。

*2008年3月數據挖掘概念與技術*第1章引言本章要點數據倉庫的發展數據挖掘數據挖掘的類型數據挖掘常用技術數據挖掘解決的典型商業問題*數據倉庫的發展自從NCR公司為WalMart建立了第一個數據倉庫。1996年，加拿大的IDC公司調查了62家實現了數據倉庫的歐美企業，結果表明：數據倉庫為企業提供了巨大的收益。早期的數據倉庫：大都客戶/服務器結構。近年來：數據倉庫體系結構從功能上劃分為若干個分布式對象，可以直接用于建立數據倉庫，還可以在應用程序中向用戶提供調用的接口。