Easy Sql让ETL开发变轻松
原创公众号文章《Easy Sql让ETL开发变轻松》- 作者：阳沁珂
ETL任务的搭建是数据型项目的必要，但是在搭建ETL任务时，你是否有过这样的烦恼？
多种数据库平台连接，使得连接的管理变得混乱，更改数据库连接方式的时候需要改大量散步各处的代码。
SQL的代码整洁度不够，在不同的SQL文件中存在大量的重复语句。
SQL能做的处理有限，大部分时候对于数据还需要衔接额外的处理，使得整个ETL流
数据结构与算法
UE 5 初学11【小技巧】-- 写一个简单的蓝图小程序
本节可以了解到：
1）蓝图的建立；这里忽略，先命名使用BP_打头，然后选择一个父类（Actor），然后就进入到蓝图的编辑器。
2）简单的一个蓝图运行机制：启动--delay(2)--显示（Hello word)--delay(2)--退出游戏；
3）将节点合并起来，增加标识；
把自己设
Mysql数据库查询好慢，除了索引，还能因为什么？
我熟练应用ctrl c和ctrl v 开发curd代码好多年了。
mysql查询为什么会慢，关于这个问题，在实际开发经常会遇到，而面试中，也是个高频题。
遇到这种问题，我们一般也会想到是因为索引。
那除开索引之外，还有哪些因素会导致数据库查询变慢呢？
有哪些操作，可以提升mysql的查询能力呢？
今天这篇文章，我们就来聊聊会导致数据库查询变慢的场景有哪些，并给出原因和解决方案。
数据库查询流程
我
MySql高可用集群测试操作
一、停止主数据库服务器host66
主数据库服务器host66 添加客户端连接使用的用户 2台从服务器会自动同步用户
create database db1;
create table db1.a(id int);
grant select ,insert on db1.* to yaya@"%" identified by "123qqq...A";
客户端连接VIP地址访问数据库服务
SQLBolt，一个练习SQL的宝藏网站
知乎上有人问学SQL有什么好的网站，这可太多了。
我之前学习SQL买了本SQL学习指南，把语法从头到尾看了个遍，但仅仅是心里有数的程度，后来进公司大量的写代码跑数，才算真真摸透了SQL，知道怎么调优才能最大化效率。
现在网上SQL教程多如牛毛，对初学者来说既是好事也是坏事，有了更多选择但不知道如何选择。
有的甚至用Chatgpt来学习SQL，让它出教程、写代码，也是很好的学习方法。
flutter的异步操作 future、async、await
Future对象表示异步操作的结果，我们通常通过then（）来处理返回的结果
async用于标明函数是一个异步函数，其返回值类型是Future类型
await用来等待耗时操作的返回结果，这个操作会阻塞到后面的代码
isolate异步并行多个任务，Future是异步串行多个任务
1、 future作为函数的返回对象
在普通函数中，return返回的为T，那么在async函数中返回的是Future&l
snpEff构建物种数据库及完成vcf变异文件注释
1. 如果在没有jdk12的conda下安装snpeff，会报错
Error: A JNI error has occurred, please check your installation and try again
Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedClassVersionError: org/snpeff/SnpEff has
Jenkins之声明式流水线语法
1 流水线
1.1 简介
jenkins 有 2 种流水线分为声明式流水线与脚本化流水线，脚本化流水线是 jenkins旧版本使用的流水线脚本，新版本 Jenkins(2.5之后引入) 推荐使用声明式流水线。
jenkins流水线语法和gradle语法很类似，都是基于了groovy的闭包语法
1.2 声明式流水线简介
在声明式流水线语法中，流水线过程定义在Pipeline{}中，Pipeline块
R语言-data.table包用来加速大型数据集的加载和运算
R语言具有较强的数据分析能力，但是对于数据处理，尤其是面对较大数据量时，就有很多的不足之处，为了解决处理较大数据集的问题，R中涌现了一系列数据处理的包，data.table包就是其中之一。
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点是快。它内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，还有很多C编写的函数，大大加快数据
MySQL 分区表 - 简单入门
1. 分区表的概念
2. 分区规则
RANGE 分区
指定某一连续区间，把对应的行数据分配给分区。
例子：
CREATE TABLE t22 (uid INT NOT NULL,login_name VARCHAR(45) NOT NULL,age VARCHAR(45) NULL, PRIMARY KEY (uid))
PARTITION BY RANGE ( uid )
