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故障分析 | 数据库表空间被 rm 后，怎么处理

---- 背景介绍 客户生产环境由于运维人员误操作，将 MySQL 数据库中，某个业务表 ibd 文件给 rm 掉了。由于历史原因该环境没有可用从库。针对这种情况，我们怎么处理呢？...情景复现 在单实例中，将表 sbtest1 的数据文件 rm 删掉后，观测数据库的运行状态【文件恢复前不要重启 mysql 】。...前提条件 准备数据库与测试表数据 创建一个 MySQL-5.7.28 的单实例数据库，并用 sysbench 准备1张100w的测试表。...可以看到当 sbtest1.ibd 文件被 rm 掉后，针对该表的增删改查操作还是能够正常进行，且 mysql-error.log 中没有任何报错。...在进行cp之前，要确保该表数据变更已经落盘，且没有新的操作。

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    MySQL-在线处理大表数据 & 在线修改大表的表结构

    这里我们列举几个例子，来看下如何具体的优化SQL ---- 示例 大表数据的分批处理 分批处理大表的数据，特别是主从复制的MySQL集群， 每处理一批最好留一点时间，给主从同步复制留一点时间。...举个例子 有个大表 1千万数据，我们要修改其中的100万， 那么最好分多个批次来更新，每次5000或者1万，根据自己服务器的性能合理的调整。 存过如下， 根据自己的业务调整。...当一个表中的数据量很大的时候，我们对表中的列的字段类型进行修改，比如改变字段的宽度时会锁表，从而影响业务。...其二 无法解决主从数据库延迟的问题 方案一 : 从表修改，主从切换 现在从服务器上修改，然后主从切换。 切换完以后在此修改新的从服务器。...需要主从切换 ---- 方案二： pt-online-schema-change 主服务器上 Step1 : 建立一个新表，将大表的数据同步过去 Step2: 老表上建立触发器，同步到新表 Step3

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    pandas读取表格后的常用数据处理操作

    大家好，我是Sp4rkW 今天给大家讲讲pandas读取表格后的一些常用数据处理操作。...这篇文章其实来源于自己的数据挖掘课程作业，通过完成老师布置的作业，感觉对于使用python中的pandas模块读取表格数据进行操作有了更深层的认识，这里做一个整理总结。...本文总结了一些通过pandas读取表格并进行常用数据处理的操作，更详细的参数应该关注官方参数文档 1、读取10行数据 相关参数简介： header：指定作为列名的行，默认0，即取第一行的值为列名，数据为列名行以下的数据...更加详细的使用说明可以参考昨日「凹凸数据」的另一条推文，《 ix | pandas读取表格后的行列取值改值操作》。.../A','#N/A', 'N/A', 'NA', '#NA', 'NULL', 'NaN', '-NaN', 'nan', '-nan', '', 转换为NaN，且na_values参数还支持定义另外的应处理为缺失值的值

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    高效处理MySQL表中重复数据的方法

    在MySQL数据库中，当我们面对一个拥有大量数据的表，并且需要删除重复数据时，我们需要采用高效的方法来处理。...可读性好：临时表的使用可以使查询语句更易读，特别是对于复杂的逻辑操作。 可以灵活处理：临时表可以在多个查询之间使用，可以执行额外的操作，例如插入、更新或查询临时表的数据。...创建临时表的缺点： 需要额外的存储空间：创建临时表需要占用额外的存储空间，特别是在处理大量数据时可能会对磁盘空间造成一定的压力。...然后，它使用左连接将原始表与这些最大id进行比较。如果连接失败（即max_id为NULL），则表示该行不是具有最大id的行，因此将被删除。...LEFT JOIN的缺点： 性能可能受限：当处理大量数据时，LEFT JOIN 可能会导致较慢的查询速度，尤其是在连接字段没有索引或使用了复杂的连接条件时。

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    【大数据】SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)

    ，而是根据连接查询类型的不同有不同的处理，所以这并非一个单表的过滤过程或者两个表的的“联合过滤”过程；而where后的"RT.id>2"这部分被称为"join后条件"，这里虽然成为"join后条件"，但是并非一定要在...那么谓词下推第二层含义，即何时完成数据过滤则一般是在指连接查询中，是先对单表数据进行过滤再和其他表连接还是在先把多表进行连接再对连接后的临时表进行过滤，则是本系列文章要分析和讨论的重点。...来看看先进行谓词下推的情况。先对两表进行过滤，过滤的结果分别如下： ? 然后再对这两个过滤后的表进行内连接处理，结果如下： ? 可见，这和先进行join再过滤得到的结果一致。...如果我们先使用where条件后每个表各自的过滤条件进行过滤，那么两表的过滤结果如下： ? 然后对这两个临时表进行内连接处理，结果如下： ? 表格有问题吧，只有字段名，没有字段值，怎么回事？...同时两表查询条件依然使用OR进行连接。试想，如果不能提前对两表进行过滤，那么会有非常巨量的数据要首先进行连接处理，这个代价是非常大的。

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    【大数据】SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)

    ，而是根据连接查询类型的不同有不同的处理，所以这并非一个单表的过滤过程或者两个表的的“联合过滤”过程；而where后的"RT.id>2"这部分被称为"join后条件"，这里虽然成为"join后条件"，但是并非一定要在...这个查询是一个内连接查询，join后条件是用and连接的两个表的过滤条件，假设我们不下推，而是先做内连接判断，这时是可以得到正确结果的，步骤如下： 1) 左表id为1的行在右表中可以找到，即这两行数据可以...来看看先进行谓词 下推的情况。先对两表进行 过滤，过滤的结果分别如下： ? 然后再对这两个过滤后的表进行内连接处理，结果如下： ? 可见，这和先进行 join 再过滤得到的结果一致。...如果我们先使用where条件后每个表各自的过滤条件进行过滤，那么两表的过滤结果如下： ? 然后对这两个临时表进行内连接处理，结果如下： ? 表格有问题吧，只有字段名，没有字段值，怎么回事？...同时两表查询条件依然使用OR进行连接。试想，如果不能提前对两表 进行过滤，那么会有非常巨量的数据要首先进 行连 接处理，这个代价是非 常大的。

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    【大数据】SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)

    ，而是根据连接查询类型的不同有不同的处理，所以这并非一个单表的过滤过程或者两个表的的“联合过滤”过程；而where后的"RT.id>2"这部分被称为"join后条件"，这里虽然成为"join后条件"，但是并非一定要在...那么谓词下推第二层含义，即何时完成数据过滤则一般是在指连接查询中，是先对单表数据进行过滤再和其他表连接还是在先把多表进行连接再对连接后的临时表进行过滤，则是本系列文章要分析和讨论的重点。...来看看先进行谓词下推的情况。先对两表进行过滤，过滤的结果分别如下： ? 然后再对这两个过滤后的表进行内连接处理，结果如下： ? 可见，这和先进行join再过滤得到的结果一致。...如果我们先使用where条件后每个表各自的过滤条件进行过滤，那么两表的过滤结果如下： ? 然后对这两个临时表进行内连接处理，结果如下： ? 表格有问题吧，只有字段名，没有字段值，怎么回事？...同时两表查询条件依然使用OR进行连接。试想，如果不能提前对两表进行过滤，那么会有非常巨量的数据要首先进行连接处理，这个代价是非常大的。

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    大数据 | SparkSQL连接查询中的谓词下推处理(二)

    在《SparkSql连接查询中的谓词下推处理（一）》中，我们介绍了一些基本的概念，并对内连接查询时的一些基本下推规则进行了分析。...来分析一下LT.id>1下推到左表进行数据过滤的结果,经过LT.id>1过滤后，左表变为： ? 此时再和右表进行左连接，左表id为2的行，在右表中能找到id为2的行，则连接结果如下： ?...可见，两种处理方法结果一致。条件下推过滤了左表整整50%的数据（相当牛，虽然只过滤了一条）。究其原因，是因为在SparkSQL中，把以上的查询解析成了如下的子查询： ?...可见，右表join中条件下推不下推，结果一样，所以，干吗不下推？可以过滤掉一半的数据呢。SparkSQL中的等价处理语句是： ? 可以看出，也是解析成了一个非相关子查询来处理的。...首先来看，join后条件不下推的情况，流程如下： 第一步：左表id为1的行在右表中可以找到，但是此时仅仅满足join条件，在使用where条件判断这条连接后数据时，发现右表的id不满足RT.id>1的条件

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    大数据 | SparkSQL连接查询中的谓词下推处理(二)

    在《SparkSql连接查询中的谓词下推处理（一）》中，我们介绍了一些基本的概念，并对内连接查询时的一些基本下推规则进行了分析。...来分析一下LT.id>1下推到左表进行数据过滤的结果,经过LT.id>1过滤后，左表变为： ? 此时再和右表进行左连接，左表id为2的行，在右表中能找到id为2的行，则连接结果如下： ?...可见，两种处理方法结果一致。条件下推过滤了左表整整50%的数据（相当牛，虽然只过滤了一条）。究其原因，是因为在SparkSQL中，把以上的查询解析成了如下的子查询： ?...可见，右表join中条件下推不下推，结果一样，所以，干吗不下推？可以过滤掉一半的数据呢。SparkSQL中的等价处理语句是： ? 可以看出，也是解析成了一个非相关子查询来处理的。...首先来看，join后条件不下推的情况，流程如下： 第一步：左表id为1的行在右表中可以找到，但是此时仅仅满足join条件，在使用where条件判断这条连接后数据时，发现右表的id不满足RT.id>1的条件

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    MySQL处理数据库和表的常用命令

    我是新手 学习如何管理和导航MySQL数据库和表是要掌握的首要任务之一，下面的内容将主要对MySQL的数据库和表的一些常用命令进行总结，一些我们不得不掌握的命令，一些信手拈来的命令。...处理数据库 查看数据库 获取服务器上的数据库列表通常很有用。执行show databases;命令就可以搞定。...可以在mysql客户端中使用drop命令删除数据库，如下： mysql> drop database db_test; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) 处理表...另外，创建表之后总是可以再回过头来修改表的结构。无论当前是否在使用目标数据库，都可以创建表，只要在表名前面加上目标数据库即可。...临时表将在你连接MySQL期间存在，当你断开时，MySQL将自动删除表并释放所有的内存空间；当然了，你也可以手动的使用drop table命令删除临时表。

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    数据库连接字符串的处理方法！加密解密连接字符串。

    数据库连接字符串的处理应该是一个项目里最基础的东东了。（除非你的项目不涉及到数据库。） 千万不要小看他，处理不好也时会给你带来不少的麻烦的。...连接字符串的内容在这里就不讨论了，这里主要说一下他的存放位置和读取方法。 我们要达到的目的：无论连接字符串如何变化，都不需要修改项目！ 1.把连接字符串写在程序里面。...;initial catalog=数据库名称") 这么写当然是没有错误，但是当你写了n个页面后，有一半的页面有这样的代码，这时候如果需要改变连接字符串（比如换用户名和密码）的话，那可就有得你改的了。...要想看到注册表里的信息不是很容易的事情吧。 缺点：读取注册表需要一定的权限，但是一般的空间是不会开放这个权限的，因为开放了就意味着可以操作注册表，这对服务器就太不安全了。...如果是直接读取web.config，那么如果web.config里面放的是加密的连接字符串，那怎么处理？是不是要修改项目，或者是数据层。不要认为修改数据层就不是修改项目了。

    4.1K80

    MySQL的分区表：大规模数据处理的最佳方案

    MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，分区表是一种在MySQL数据库中处理大规模数据的最佳方案之一。...分区表技术可以将一个大型的表按照某种规则进行拆分成多个小型表，每个小型表称为一个分区，从而提高系统性能、快速处理海量数据和节省存储空间。...（2）快速处理海量数据 分区表技术可以将大表数据拆分成多个小表，每个小表可以单独进行操作，从而快速处理海量数据，提高系统性能。...）避免全表扫描，尽可能使用WHERE条件限制记录范围 （3）尽量避免使用临时表和文件排序等操作 （4）定期清理历史数据 分区表技术是MySQL中处理大规模数据的最佳方案之一，它可以将一个大型的表拆分成多个小型表...，从而提高系统性能、快速处理海量数据和节省存储空间。

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    从爬取到分析：Faraday爬取Amazon音频后的数据处理

    编写爬虫逻辑：编写代码以遍历Amazon的音频产品页面，提取音频的相关信息，如标题、价格、评论等。处理分页和循环：Amazon的音频数据可能分布在多个页面上，需要编写逻辑来处理分页和循环爬取。...https_proxy'] = proxy_urlif __name__ == "__main__": scraper = AmazonAudioScraper() scraper.run()数据处理与分析数据清洗爬取到的数据往往是杂乱无章的...数据清洗包括：去除重复数据：确保每条数据都是唯一的。格式统一：将数据转换为统一的格式，便于后续处理和分析。错误修正：修正数据中的错误或不完整的信息。...，并进行了初步的数据处理和分析。...这不仅展示了Faraday在数据爬取方面的强大能力，也体现了数据分析在商业决策中的重要性。随着技术的不断发展，数据驱动的决策将变得越来越普遍。

    10110

    从爬取到分析：Faraday爬取Amazon音频后的数据处理

    编写爬虫逻辑：编写代码以遍历Amazon的音频产品页面，提取音频的相关信息，如标题、价格、评论等。 处理分页和循环：Amazon的音频数据可能分布在多个页面上，需要编写逻辑来处理分页和循环爬取。...field-keywords=audio&index=electronics' audio_data = scrape_audio_data(category_url) # 打印结果 puts audio_data 数据处理与分析...数据清洗 爬取到的数据往往是杂乱无章的，需要进行清洗以提高数据质量。...数据清洗包括： 去除重复数据：确保每条数据都是唯一的。 格式统一：将数据转换为统一的格式，便于后续处理和分析。 错误修正：修正数据中的错误或不完整的信息。...，并进行了初步的数据处理和分析。

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    每日一题：数据丢包后，tcp是如何处理的

    问题： 某客户通过一个 TCP 连接向服务器发送数据的部分过程如题 38 图所示。...客户在 t0 时 刻第一次收到确认序列号 ack_seq = 100 的段，并发送序列号 seq = 100 的段，但发生丢失。...分析： TCP采用的是累计确认机制，即当接收端收到比期望序号大的报文段时，便会重复发送最近一次确认的报文段的确认信号，我们称之为冗余ACK（duplicate ACK ? ? ? 推荐阅读： ?...对上次问题的补充： 类成员函数指针与普通函数指针不是一码事 普通函数指针实际上保存的是函数体的开始地址，因此也称"代码指针"，以区别于 C/C++ 最常用的数据指针。...而类成员函数指针就不仅仅是类成员函数的内存起始地址， 还需要能解决因为 C++ 的多重继承、虚继承而带来的类实例地址的调整问题，所以类成员函数指针在调用的时候一定要传入类实例对象。

    2.2K10

    线上问题处理案例——出乎意料的数据库连接池

    Tech 导读 本文是线上问题处理案例分析，旨在通过真实案例向读者介绍发现问题、定位问题、解决问题的方法。...，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目标页面展示到屏幕。...图3 堆内存对象分析 4、 数据库连接正常应该不会频繁创建和断开，进入老年代后，正常不应该被回收，通过堆dump内容OQL分析每个数据库连接数量，发现很多库连接数都大于“maxActive”数量，可以肯定有很多失效连接...进一步阅读代码，发现执行“validation Query”后，连接空闲时间并不会重新计算，导致连接在业务低谷时很容易被淘汰，而数据库连接会关联大量对象，创建、回收成本昂贵，并且影响GC。...，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目标页面展示到屏幕。

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    python处理完的df数据怎么快速写入mysql数据库表中？

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个python处理完的df数据怎么快速写入mysql数据库表中问题。...问题如下： 大佬们 python处理完的df数据怎么快速写入mysql数据库表中？ 这个有没有什么可以参考的？...二、实现过程 这里【隔壁山楂】指出：你的pandas版本多少，不会是pandas已经不让pymysql直连的问题，我怎么看这个报错提示的是Sqlite的，你的mysql连接方式改成sqlalchemy的试试类似于...【哎呦喂 是豆子～】：之前都是用 pymysql链接数据库取数出来处理的 sqlalchemy倒没怎么用过 我试试。...这篇文章主要盘点了一个python处理完的df数据怎么快速写入mysql数据库表中的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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    解锁数据存储利器！Python算法解析：掌握哈希表的娴熟应用，高效数据处理！

    解锁数据存储利器！Python算法解析：掌握哈希表的娴熟应用，高效数据处理！ 哈希表 哈希表是一种常用的数据结构，它通过哈希函数将键映射到存储位置，从而实现高效的数据访问和插入操作。...每个桶可以存储一个键值对或者多个键值对（通过链表或其他数据结构实现）。 基本操作： 插入（Insert）：根据哈希函数计算键的索引，并将键值对存储在对应的桶中。...示例 下面是用Python实现哈希表数据结构的示例： class HashTable: def __init__(self): self.size = 10 # 哈希表的大小...哈希表使用列表作为哈希桶，并使用哈希函数将键映射到索引。 可视化 现在让我们展示哈希表的内部结构和操作过程，以加深对哈希表的理解。...：None 通过这个示意图，你可以看到哈希表内部的桶和键值对的存储情况，并理解插入、查找和删除操作对哈希表的影响。

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