在 RDB 上跑 SQL------SPL 轻量级多源混算实践 1
SPL 支持通过 JDBC 连接 RDB，可动态生成 SQL 并传参，适用于 Java 与 SQL 结合的各类场景。本文以 MySQL 为例，演示如何配置数据库连接、编写 SPL 脚本查询 2024 年订单数据，并支持参数过滤和 SQL 混合计算。脚本可在 IDE 直接执行或集成至 Java 应用调用。
1-MongoDB相关概念
传统关系型数据库（如MySQL）难以应对高并发读写、海量数据存储及高扩展性需求。MongoDB适用于社交、游戏、物流等场景，支持大数据量、高频读写及低事务要求的数据存储与高效访问。
MySQL 核心知识与索引优化全解析
本文系统梳理了 MySQL 的核心知识与索引优化策略。在基础概念部分，阐述了 char 与 varchar 在存储方式和性能上的差异，以及事务的 ACID 特性、并发事务问题及对应的隔离级别（MySQL 默认 REPEATABLE READ）。
索引基础部分，详解了 InnoDB 默认的 B+tree 索引结构（多路平衡树、叶子节点存数据、双向链表支持区间查询），区分了聚簇索引（数据与索引共存，唯一）和二级索引（数据与索引分离，多个），解释了回表查询的概念及优化方法，并分析了 B+tree 作为索引结构的优势（树高低、效率稳、支持区间查询）。
索引优化部分，列出了索引创建的六大原则
2025年5大国产ETL工具横向评测
在企业数据管理中，ETL工具成为整合分散数据的关键。本文介绍了五款主流国产ETL工具：FineDataLink（低代码、功能全面）、Kettle（开源易用）、DataX（高速同步）、Canal（MySQL实时增量处理）和StreamSets（可视化强），帮助用户根据需求选择最合适的工具，提升数据效率与业务价值。
3-MySQL篇
本文介绍了MySQL数据库的关键知识点，包括查询语句的书写与执行顺序、多表查询方式、内连接与外连接的区别、CHAR与VARCHAR的差异、索引的类型与底层结构、存储引擎的区别、聚簇与非聚簇索引、回表查询与覆盖索引、左前缀原则、索引失效场景、索引优化建议、性能优化策略、超大分页处理、慢查询定位方法、SQL执行分析以及锁和分库分表等内容。这些内容系统地涵盖了MySQL开发与优化中的常见问题与解决方案，适合用于面试复习或技术提升。
7-事务控制篇
数据库是存储和管理数据的核心工具，分为关系型和非关系型两种类型。关系型数据库基于表格结构，支持SQL查询、事务处理，适合需要强一致性和复杂查询的场景，如Oracle、MySQL等；而非关系型数据库（NoSQL）采用键值对、文档或列存储等模型，具备灵活的数据格式与高扩展性，适用于大数据和高并发读写场景，如Redis、MongoDB等。两者各有优劣，选择时需根据业务需求权衡性能、灵活性与一致性。
MySQL 核心知识与性能优化全解析
我整理的这份内容涵盖了 MySQL 诸多核心知识。包括查询语句的书写与执行顺序，多表查询的连接方式及内、外连接的区别。还讲了 CHAR 和 VARCHAR 的差异，索引的类型、底层结构、聚簇与非聚簇之分，以及回表查询、覆盖索引、左前缀原则和索引失效情形，还有建索引的取舍。对比了 MyISAM 和 InnoDB 存储引擎的不同，提及性能优化的多方面方法，以及超大分页处理、慢查询定位与分析等，最后提到了锁和分库分表可参考相关资料。