Apache Kafka是一款流行的分布式数据流平台，它已经广泛地被诸如New Relic（数据智能平台）、Uber、Square（移动支付公司）等大型公司用来构建可扩展的、高吞吐量的、高可靠的实时数据流系统。

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一、需求

一个朋友接到一个需求，从大数据平台收到一个数据写入在20亿+，需要快速地加载到MySQL中，供第二天业务展示使用。 二、实现再分析 对于单表20亿， 在MySQL运维，说真的这块目前涉及得比较少，也基本没什么经验，但对于InnoDB单表Insert 如果内存大于数据情况下，可以维持在10万-15万行写入。

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一、需求 一个朋友接到一个需求，从大数据平台收到一个数据写入在20亿+，需要快速地加载到MySQL中，供第二天业务展示使用。 二、实现再分析 对于单表20亿， 在MySQL运维，说真的这块目前涉及得比较少，也基本没什么经验，但对于InnoDB单表Insert 如果内存大于数据情况下，可以维持在10万-15万行写入。

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1、触发器的作用？ 触发器是一中特殊的存储过程，主要是通过事件来触发而被执行的。它可以强化约束，来维护数据的完整性和一致性，可以跟踪数据库内的操作从而不允许未经许可的更新和变化。可以联级运算。如，某表上的触发器上包含对另一个表的数据操作，而该操作又会导致该表触发器被触发。

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一、什么是数据库？ 一般一个数据库系统（Database System）可分为两个部分： 数据库（Database） 数据管理系统（Database Management System，DBMS） A Database is an organized collection of data. —— Wikipedia数据库 就是 有组织的数据集合 ，存储在一个或多个磁盘文件中，俗称「数据的仓库」。

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一、Data Lake Analytics介绍 数据湖（Data Lake）是时下大数据行业热门的概念：https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake。基于数据湖做分析，可以不用做任何ETL、数据搬迁等前置过程，实现跨各种异构数据源进行大数据关联分析，从而极大的节省成本和提升用户体验。

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今天就给大家列举 MySQL 数据库中，最经典的十大错误案例，并附有处理问题的解决思路和方法，希望能给刚入行，或数据库爱好者一些帮助。 今后再遇到任何报错，我们都可以很淡定地去处理。学习任何一门技术的同时，其实就是自我修炼的过程。

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背景介绍 今年双十一又有新纪录刷新，21秒成交额超10亿，数据瞬间膨胀到PB级，包裹数亿级，严苛的指标对数据库产品提出了更严格的需求。HybridDB作为阿里云自研的HTAP数据库经受住了流量洪峰的考研，顺利的完成了2019年双十一的保障工作。

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计算规格是HybridDB for MySQL最新推出的OLAP增强版本，通过自研的列式存储引擎CStore全面加速分析场景。 主打毫秒级实时数据更新+百亿大表任意维度毫秒级分析，在完备的SQL能力上，同时支持在SQL中的多值子列查询、全文检索、空间检索等功能特性。

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0. Data Lake Analytics（简称DLA）介绍 数据湖（Data Lake）是时下大数据行业热门的概念：https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake。

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