但是，MySQL作为一个存储数据的产品，怎么确保数据的持久性和不丢失才是最重要的，感兴趣的可以跟随本文一探究竟。...，这种类型的数据占用内存是不固定的，所以先删除再添加。...并且先以顺序IO的方式向「Doublewrite Buffer」写入数据页，再以随机IO异步刷新到表空间这种方式还可以提高写入性能。再看第二点，为什么以日志的形式先刷新到磁盘？...Redo Log 恢复数据首先，redo log会记录DML的操作类型、数据的表空间、数据页以及具体修改的内容，以 insert into t1(1,'hi')为例，对应的redo log内容大概这样的假如...总结InnoDB通过以上的操作可以尽可能的保证MySQL不丢失数据，最后再总结一下MySQL是如何保障数据不丢失的：为了避免频繁与磁盘交互，每次DML操作先在「Buffer Pool」中的缓存页中执行，
如何统计表的数据数量 1. count(*) 在统计一个表行数的时候，我们一般会使用 select count(*) from t。那么count(*) 是如何实现的呢？...count(主键id)，InnoDB会遍历整张表，把id取出来，返回给server层，server拿到id后，判断不为null的时候，就累加1 count(1),InnoDB会遍历整张表，不取值。...用缓存系统计数 对于更新频繁的数据库，可能会考虑使用缓存系统支持。但是缓存系统有可能丢失更新。另一种情况就是，缓存有可能在多个会话并发操作的时候，出现数据不一致的情况。 3....用数据库计数 将表数量的计数值存放在单独的表中。 3.1 解决了崩溃失效的问题 InnoDB支持崩溃恢复不丢失数据。 3.2 解决了数据不一致问题 ?...在T3时刻，会话A尚未提交，会话B查到的表C的计数器没有加1，而且与查询最近100条记录是对应的。
最近在项目里，有个临时的小需求，需要将一些行列交叉结构的表格进行汇总合并，转换成规范的一维表数据结构进行后续的分析使用。...从一开始想到的使用VBA拼接字符串方式，完成PowerQuery的M语言查询字符串，然后转换成使用插件方式来实现相同功能更顺手，最后发现，在当前工作薄里使用PowerQuery来获取当前工作薄的其他工作表内容...，也是可行的，并且不需要转换智能表就可以把数据抽取至PowerQuery内。...再最后，发现PowerQuery直接就支持了这种多工作表合并，只要自定义函数时，定义的参数合适，直接使用自定义函数返回一个表结果，就可以展开后得到多行记录的纵向合并（类似原生PowerQuery在处理同一文件夹的多个文件纵向合并的效果...整个实现的过程，也并非一步到位，借着在知识星球里发表，经过各星友一起讨论启发，逐渐完善起来最终的结果。探索是曲折的，但众人一起合力时，就会有出乎意料的精彩结果出来。
数据的一致性和完整性对于在线业务的重要性不言而喻，如何保证数据不丢呢？今天我们就探讨下关于数据的完整性和强一致性，MySQL做了哪些改进。 1....日志在写入redo log buffer后是如何持久化到磁盘的呢？...Row：基于行的变更情况记录，会记录行更改前后的内容，row模式也是数据库不丢数据的重要保证，推荐使用。 Mixed：混合前两个模式，不建议使用。...这样就可以解决上文提到的部分写失效的问题，因为在磁盘共享表空间中已有数据页副本拷贝，如果数据库在页写入数据文件的过程中宕机，在实例恢复时，可以从共享表空间中找到该页副本，将其拷贝覆盖原有的数据页，再应用重做日志即可...小结 今天我们聊了MySQL的二阶段提交和double write机制，分别解决了在MySQL宕机重启以及发生页的部分写的场景下，MySQL是如何做到不丢失数据。
上篇文章我们聊了单机模式下，MySQL是如何保证数据一致性的，但是在实际的生产环境中，很少采用单机模式。现在所有的集群架构都是从MySQL的主从复制演变过来的。...，相当于从库多出了数据，而主库已经回滚掉了，这时候就又造成了主从的数据”不一致”。...高一致性：基于原生复制及paxos协议的组复制技术，并以插件的方式提供，提供一致性数据安全保证。...4.小结 今天我们一起聊了MySQL在集群模式下的三种复制模式，从异步复制到半同步复制再到组复制，从易丢失数据到实现数据的强一致性，再到MGR的无损复制，也代表了MySQL的复制模式的进化史，代表了MySQL...在数据一致性道路上的探索和前进。
TTL 表定义 这两种 TTL 表的定义非常简单，只需参考下面的样例在建表时提供相应的过期时间设置并选择期望的数据过期颗粒度即可。...需要注意的是目前绝大多数 TiDB 表的存储布局都是非聚簇的（non-clustered），如果主键索引或其它的二级索引同主数据之间删除进度不一致，则会导致在主数据删除的情况下索引数据仍然可见导致的回表失败...通过将 TTL 表实现为一个用户不可感知的特殊分区表，利用通过滑动窗口切换分区的方式我们能够将数据以较粗的颗粒度按时间顺序放置在多个物理分区中。...应用场景 为了让大家更好的理解 TTL 表的适用范围，我们结合曾经遇到的一些实际问题对一些开源项目进行了改造让它们支持以 TiDB 作为存储介质，并利用 TTL 表作为存储让存储在这些系统中的数据在系统无感知的情况下自动维持数据的生命周期...在 TTL 表的帮助下业务无需对数据的生命周期进行任何管理，数据能够按照用户设置的 Retention 周期自动过期删除。
: 将 时间 划分为 若干 等长 的 时分复用帧 ( TDM 帧 ) ; ② TDM 帧 : 是在 物理层 传送的 比特流 所划分的帧 , 标志一个周期 ; ③ 固定时隙 : 每个 时分复用 用户 ,...2000 比特 / 秒 ; 六、 统计时分复用 STDM ---- 统计时分复用 STDM : ① 划分不等长帧 : 将 时间 划分为 若干 不等长 的 统计时分复用帧 ( STDM 帧 ) ; ②...m 位的 芯片序列 , 一般情况下 芯片序列的长度是 64 或 128 位 , 这里为了方便演示 , 设置芯片序列 长度为 8 位 ; 数据不冲突 前提 ( 芯片序列正交 ) : 多个站点...数据合并 : 将信道中的 芯片序列 按位 线性相加 , 合并后的芯片序列位数相同 ; 数据分离 : 合并的数据 和 源站芯片序列 规格化内积 ; 规格化内积计算 : 合并后的数据 与 源站芯片序列 ,...: 将 芯片数据 线性相加即可 ; A 主机发送 0 数据 , B 主机发送 1 数据 , 那么对应的合并的数据是 : A 主机 0 数据对应芯片序列 ( -1 , +1 , +
比如上例中，如果频繁用到的查询条件中不带cusno时，将会导致无法定位数据库，从而需要同时向4个库发起查询，再在内存中合并数据，取最小集返回给应用，分库反而成为拖累。 ? 二....这些数据通常很少会进行修改，所以也不担心一致性的问题。 2）字段冗余 一种典型的反范式设计，利用空间换时间，为了性能而避免join查询。...但是如果取得页数很大，情况则变得复杂很多，因为各分片节点中的数据可能是随机的，为了排序的准确性，需要将所有节点的前N页数据都排序好做合并，最后再进行整体的排序，这样的操作时很耗费CPU和内存资源的，所以页数越大...此外还需要根据当前的数据量和QPS，以及业务发展的速度，进行容量规划，推算出大概需要多少分片（一般建议单个分片上的单表数据量不超过1000W） 如果采用数值范围分片，只需要添加节点就可以进行扩容了，不需要对分片数据迁移...由于运营侧对可用性、一致性的要求不高，可以不访问实时库，而是通过binlog异步同步数据到运营库进行访问。在数据量很大的情况下，还可以使用ES搜索引擎或Hive来满足后台复杂的查询方式。 五.
1.先查询出库中的所有表，“db”是数据库名称 SELECT CONCAT('truncate table ',TABLE_NAME,';') AS a FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES...WHERE TABLE_SCHEMA = 'db' ; 2.得到所有表后，复制，粘贴，运行，见下图 ?
一般20~100ms 中等长度特征（mid-term features）和特别长的特征（long-term features) 中等长度的调用短时间的特征，并进行统计运算 1-10分钟左右长度 long-term...features，使用mtFeatureExtraction() 使用已经训练好的模型来进行分类 只要两个段相连并且都是同一个类别，就将两个段进行合并 将数据进行可视化 注意事项，一个.segment...的文件必须要有 plotSegmentationResults()用来画图可视化数据 隐马尔科夫模型分割算法（HMM-based segmentation） 用户需要提供已经标注过的数据，包括：段开始点...无监督的语音分割 静音检测 短时间特征提取 训练SVM，在高能帧和低能帧中，特别的，10%的高能帧和10%的低能帧用在训练SVM模型 将SVM分类器用在全部的语音中，得到一串概率值，对应此帧是个时间帧...在做python环境下的语音识别等相关任务时，一般都需要用到这个库。然而，对于第一次安装这个库的时候，发现都装不上，报的错就是： 找不到portaudio.h文件。
原数据格式 ? 转换后格式 ? 利用这些数据就可以在透视表中进行计算展示 ? (一) 原数据说明 ? 红框框选的都是合并单元格的格式，这种格式在Excel中非常常见。...(二) 导入数据 我们知道，如果我们直接导入的话会破坏原来的格式，因为在导入时会自动把原来的数据转换成超级表，就会产生这种结果，这样就破坏了我们原来的数据样式了。 ? 这里我们可以利用名称命名来导入。...年份的调整该如何操作呢？可以通过转置后向下填充。 ? 2. 合并列 把Column1和Column2列进行合并，以分隔符作为联结（分隔符可以任意），这里选择|来进行。 ? 3. 再转置回来 ? 4....拆分属性，并重新命名标题，最后改下数据类型即可。 ? (四) 最终利用透视表进行展示所需要的内容 ? (五) 技巧总结 1. 如果要横向填充，使用转置后再向下填充 2....多行数据变成单行，通过转置后合并列再还原 如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
如果我们有表A和表B, 我想把我的表A的Col1内的数据更新到表B的Col1里面，那么我们怎么做呢？...s, people p SET scores.name = people.name WHERE s.personId = p.id 高阶使用 当我们从一个上传的表...，与多个表合并查询后，再更新，就会花费很多时间。...那么，有没有办法一次性，将上传的表与需要的数据合并后再根据条件更新呢？
因为主从库都可以接收读请求，提高了系统的QPS。那么主从库之间如何进行数据同步呢？...因为从库在通过replicaof命令复制前，可能保存了其他的数据，为了避免之前数据的影响，需要先把从库清空 主库将生成rdb文件后接收到的写命令发送给从库 生成rdb文件后，主库仍能执行写命令，这些写命令会被放到...在Redis2.8之后，主从库会采用增量复制的方式进行同步。增量复制只会把主从库断连期间主库接收到的命令同步给从库 「增量同步时主从库如何保持一致呢？」...复制偏移量 主库和存库都会在内部维护一个复制偏移量 主库每次向从库发送n个字节的数据时，就把自己的复制偏移量加上n 从库每次收到主库传来的n个字节的数据时，就把自己的复制偏移量加上n ?...偏移量之后的数据（即偏移量offset+1开始的数据）仍然存在repl_backlog_buffer中，则把命令放到replication buffer，然后发送给从库 如果offset偏移量之后的数据不存在
如果数据多到一定程度，就需要分库分表来存储数据了，这个一定程度的判断也比较难，总体而言， 数据量上：MySQL数据库在500w-1000w的时候性能比较好，单张表达到2000W（如果服务器配置比较好的话...）sql经过优化，数据量大，当频繁插入或者联合查询时，速度变慢,就需要分表了。...磁盘：如果一个数据库存储的数据比较多，一台服务器的磁盘就会成为瓶颈，这个时候，就需要考虑分库了 数据库链接：如果一个数据库实例的链接过多，很容易就达到服务的上限，这个时候就有必要进行分库分表，当然，也可以通过引入...Redis 缓存的形式，在前面挡一下，可以降低服务器的链接 分库分表大体有两种思路： 1.修改代码，让代码去链接对应的数据库查询对应的表。...常见分表、分库常用策略 平均进行分配hash(object)%N(适用于简单架构)，这个方式可能会遇到如果某个用户的数据过多，就会造成数据倾斜的问题。
Echo 这个项目数据库设计并不复杂，需要我们手动设计的只有四张表： 帖子表：discuss_post 评论表：comment 用户表：user 私信表：message 用户表 ?...激活的逻辑也很简单，就是检查一下这个链接中的用户 id 和激活码是否和数据库中存储的一样。 帖子表 ?...可能会有同学会问啥不把点赞数量也缓存到帖子表中，因为点赞数量是存在 Redis 中的，获取点赞数量咱连数据库都不用进的，还费劲在这存一份干啥） score：热度 / 分数（用于按照热度排行帖子） ?...评论表 这个表应该是相对来说最复杂的一张了。因为不仅有评论（对帖子的评论），还有对评论的回复，都放在这一张表里面了。 ?...私信表 这张表不仅存储用户之间的私信，也存储系统通知，不同的是，系统通知的 from_id 特定为 1。用于发送系统通知的角色（用户） SYSTEM 已内置。 ? 下面来看私信表的结构： ?
1、以数据库text为例： USE text go SELECT A.NAME,MaxRows = MAX(B.rows) FROM sys.tables A INNER JOIN sys.partitions...B ON A.object_id = B.object_id GROUP BY A.name ORDER BY MAX(B.rows) DESC - -按数据行数的降序进行排序显示 2、显示所有空表...INNER JOIN sys.partitions B ON A.object_id = B.object_id GROUP BY A.name HAVING MAX(B.rows) = 0 3、显示所有非空表
小伙伴们有没有好奇 数据在计算机内存中 是如何存储的？ 计算机中物理内存的模型 是怎样的呢？...从物理内存分析，物理内存管理分为等长和不等长划分，等长划分一般通过位图来记录结构，不等长划分一般通过空闲区表来记录。...磁盘是硬件，所以要讨论它的结构，和如何存取数据，以及磁盘调度的一些算法，此外，虚拟内存还有重要的两个技术就是内存映射和写时复制。...空闲区链表只不过是通过链式结构将空闲区表中的数据组织起来。 内存分配算法 上面说了我们如何通过数据结构来组织未分配的内存，我们以空闲区链表结构为例，下面来说说物理内存的分配算法，有如下四种。...紧缩技术：我们一般采用紧缩技术来合并小的内存碎片，原理是将暂时不运行的进程安全的移动位置，独立出内存碎片，从而组装多个内存碎片合并成一个大的内存块。 注意的是有些进程并不能被移动，比如正在读写IO。
图片MergeTree表引擎的工作原理MergeTree表引擎是ClickHouse中一种用于存储和处理大规模数据的引擎，它支持合并和压缩数据以节省磁盘空间。...数据合并MergeTree表引擎的数据合并是基于时间有序的思想，它将数据按照时间排序，并进行分区存储。...具体的工作流程如下：数据写入：当新的数据写入MergeTree表中时，ClickHouse会将数据写入到一个待合并的磁盘文件中。...异步合并：合并操作是异步执行的，不会阻塞新的数据写入过程。这样可以保证数据写入的实时性。数据压缩MergeTree表引擎还支持对数据进行压缩，以减少磁盘空间的占用。...它具有以下特点和优势：高效的数据合并和查询：MergeTree表引擎通过时间有序的数据合并方式，可以提高查询性能。合并操作是异步执行的，不会阻塞新数据的写入，可以保证系统的实时性。
最新项目一直出现线上问题，定位原因看到是由于表数据过大导致的，现在有个登录表，登录游戏玩家每次登录的信息，久而久之，这几个表的数据量达到了两亿多条。每天都在上报，采集，由于没有定期删除，数据大量累积。...大概有一年左右的数据，一个表的数据已经达到亿级别的。这样算下来，一个表的数据至少是几十GB了。因此需要删除过期的数据，暂时保留近三个月的统计数据。...解决方案： 基本每个表都有个字段叫create_time或者collect_time的字段，只要删除这个字段三个月之前的数据就ok了 delete from table_name where create_time...因为需要删除的数据太大，mysql给的buffer好像只有8MB左右（网上搜到的） 后面找到DBA帮忙看，问这个表建了索引没有 show index from table_name 通过查看索引，我们在...和同事吃饭的时候，同事也提供了一个解决方案，每次删一秒的数据，这样一次次的删。看了一下数据，一秒的数据基本在几十万，左右，这样不太好控制数据量大小。
今天删除数据库中数据，提示因为设置了foreign key,无法修改删除 可以通过设置FOREIGN_KEY_CHECKS变量来避免这种情况。...SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0; 删除，更新数据， 恢复外键 SET FOREIGN_KEY_CHECKS=1; 另：查看当前 FOREIGN_KEY_CHECKS的值 SELECT
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