群里一网友这两天刚入职新公司,遇到一个重启 MySQL 服务后,自动增长值丢失问题,差点背锅走人。下面我们一起来回顾一下这个问题。
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2020-12-29:mysql中,innodb表里,某一条数据删除了之后,这条数据会被真实的擦掉吗,还是删除了关系?
每次插入一条数据,其 ID 都是比上一条插入的数据的 ID 大,就算上一条数据被删除。
创建数据库和表都需要用到数据库脚本语言:sql,全称是:Structured Query Language,结构化查询语言
1、为什么要分表? 数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时,我们可以考虑分表或分区。
数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。
推荐阅读 微服务:springboot系列教程学习 源码:Javaweb练手项目源码下载 调优:十五篇好文回顾 面试笔试:面试笔试整理系列 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下: 1、接收到sql; 2、把sql放到排队队列中 ; 3、执行sql; 4、返回执行结果。 在这个执行过程中最花时间在什么地方呢?第一,是排
看到标题,有的童鞋心中暗想“数据删除有什么可提的呢?不就是执行个delete语句吗?有什么难的呀?”其实呢数据删除没有你想的这么简单,一般情况下公司会明确的要求数据只能逻辑删除,不能物理删除。那什么优势逻辑删除,什么又是物理删除呢?
MySQL 分表3种方法 摘要: 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会卡在那儿了,那么分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下: 1、接收到sql; 2、把sql放到排队队列中 ; 3、执行sql; 4、返回执行结果。
日活百万,注册用户千万,而且若还未分库分表,则该DB里的用户表可能就一张,单表就上千万的用户数据。对该运营系统筛选用户的SQL:
使用MYSQL有一段时间了,由于公司使用SQLSERVER和MYSQL,而且服务器数量和数据库数量都比较多
1.客户端向服务器端发送SQL命令 2.服务器端连接模块连接并验证 3.缓存模块解析SQL为Hash并与缓存中Hash表对应。如果有结果直接返回结果,如果没有对应继续向下执行 4.解析器解析SQL为解析树,如果出现错误,报SQL解析错误。如果正确,向下传递 解析时主要检查SQL中关键字,检查关键字是否正确、SQL中关键字顺序是否正确、引号是否对应是否正确等。
一个后台如果没有数据库可以说废了一半。日常开发中大多数时候都在与数据库打交道。Django 为我们提供了一种更简单的操作数据库的方式。
分库分区分表概念 分区 就是把一张表的数据分成N个区块,在逻辑上看最终只是一张表,但底层是由N个物理区块组成的 。 分表 就是把一张数据量很大的表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表。系统读写时需要根据定义好的规则得到对应的字表明,然后操作它。表名可以按照某种业务hash进行映射。 分库 一旦分表,一个库中的表会越来越多。 下面来具体看看 分区 mysql数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的,默认放在/mysql/data下面(可以通过my.cnf中的datadir来查看),一张表主要对应着三
说明:-p表示需要输入用户密码。-u用来指定用户名。用户名和密码需要管理员提前设置。
假如我们将《0基础学习PyFlink——使用PyFlink的Sink将结果输出到外部系统》中的模式从批处理(batch)改成流处理(stream),则其在print连接器上产生的输出是不一样。
在学习常用函数之前,先来学习一些数据库的基本操作,因为在自己试下面这些函数时,按照图片中的代码敲不一定对。有kali的同学可以在docker里做,而大部分同学是用ubuntu的,这个时候搭建的mysql里可能没有库没有表,那么就需要自己来建库建表来实践。不然没有建的话根本没东西,按下面的代码敲,就会报错。
当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
添加数据后如果需要返回新增数据的自增主键,可以使用insertGetId方法新增数据并返回主键值:
第一章:数据类型和操作数据表 MySQL语句的规范 (1):关键字与函数名称全部大写 (2):数据库名称,表名称,字段名称全部小写 (3):SQL语句必须以分号结尾 1:命令行模式启动mysql服务
理解这里的意思. 第二步: 写自己的域名. 比如http://www.demonstration.com.(本地地址的哈)。 在nginx里面新建一个文件demonstration.php(直接复制粘贴)
在 InnoDB 中,你的 delete 操作,并不会真的把数据删除,mysql 实际上只是给删除的数据打了个标记,标记为删除,因此你使用 delete 删除表中的数据,表文件在磁盘上所占空间不会变小,我们这里暂且称之为假删除。
网上查了很多资源,说要进行磁盘碎片化整理。原因是datafree占据的空间太多啦。具体可以通过这个sql查看。
上一篇说了实时数仓并写了一个简单的例子,这些主要来说离线数仓,数据到达kafka后,走了实时和离线两条路,离线条路线的主要流程是采集kafka的数据HDFS中,然后使用Hive进行数仓的建设,因为我们数据来源可能是第三方API,IOT还有其他一些渠道,还有直接从数据库同步过来,那么数据库的数据我们离线这边可能直接使用DataX这种工具同步到HDFS了,就不经过Kafka了,而其他的数据才经过kafka,然后再使用采集程序将数据采集到HDFS。
通常,我们都会在数据库表中设置一个自增字段作为主键,该字段的值会随着添加新记录而自增。 同时也必须注意,这个自增字段的值只会一直增加,即使把记录删除了,该自增字段的值也不会变小。 因此,就会产生一个现象:假如某些记录被物理删除了,那么表中记录的这个自增字段值就不是连续的。 即:通过某个自增值去查询的时候表里并不存在该记录。
InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时最常用的两个表类型,这两个表类型各有优劣, 视具体应用而定。基本的差别为:MyISAM类型不支持事务处理等高级处理,而InnoDB类型支持。MyISAM类型的表强调的是性能,其执行数度比 InnoDB类型更快,但是不提供事务支持,而InnoDB提供事务支持已经外部键等高级数据库功能
今天在线上发现一个问题,挺有意思的,这里简单记录下。 问题的背景是查看一个Grafana监控的时候,发现监控没有数据了:
存储数据是处理数据的第一步 。只有正确地把数据存储起来,我们才能进行有效的处理和分析。否则,只能是一团乱麻,无从下手。那么,怎样才能把用户各种经营相关的、纷繁复杂的数据,有序、高效地存储起来呢? 在 MySQL 中,一个完整的数据存储过程总共有 4 步,分别是创建数据库、确认字段、创建数据表、插入数据。
主要是解决读数据从Redis缓存,一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题。
Mysql隔离级别默认是repeatable read,他是不可以解决不可重复读,不可重复读是用mysql里面的mvcc解决,mvcc全称是mulit-version Concurrent Controller多版本并发控制,里面有个版本链readView。
通常情况下,当访问某张表的时候,读取者首先必须获取该表的锁,如果有写入操作到达,那么写入者一直等待读取者完成操作(查询开始之后就不能中断,因此允许读取者完成操作)。当读取者完成对表的操作的时候,锁就会被解除。如果写入者正在等待的时候,另一个读取操作到达了,该读取操作也会被阻塞(block),因为默认的调度策略是写入者优先于读取者。当第一个读取者完成操作并解放锁后,写入者开始操作,并且直到该写入者完成操作,第二个读取者才开始操作。因此:要提高MySQL的更新/插入效率,应首先考虑降低锁的竞争,减少写操作的等待时间。 (本专题在后面会讨论表设计的优化)本篇,要讲的优化是增删改。
本文主要讲解在 Node.js 里如何连接 MySQL ,并分别操作一下 增删改查 。
这个问题是一个粉丝给我提的,我觉得挺有意(KENG)思(B)! 于是,今天我们就来谈一谈,这个自增主键用完了该怎么办!
一个类里面只要实现了__enter__和__exit__方法,这个类所创建出来的对象就是个上下文管理器对象了。
上一篇文章[服务端篇]提到本项目的数据库采用了关系型的 MySQL,那么,本文将基于 MySQL 聊聊本项目的数据库设计。
使用Merge存储引擎实现MySQL分表 一、使用场景 Merge表有点类似于视图。使用Merge存储引擎实现MySQL分表,这种方法比较适合那些没有事先考虑分表,随着数据的增多,已经出现了数据查询慢的情况。
系统只要能从数据库连接池获取到一个数据库连接,就能执行CRUD。可通过数据库连接将待执行SQL发给MySQL。
分页 1. 背景: 背景1:查询返回的记录太多了,查看起来很不方便,怎么样能够实现分页查询呢? 背景2:表里有 4 条数据,如果只想要显示第 2、3 条数据怎么办呢? 2. 实现规则 分页原理 所谓分页显示,就是将数据库中的结果集,一段一段显示出来需要的条件。 MySQL中使用 LIMIT 实现分页 格式: LIMIT 位置偏移量, 行数 第一个“位置偏移量”参数指示MySQL从哪一行开始显示,是一个可选参数,如果不指定“位置偏移量”,将会从表中的第一条记录开始(第一条记录的位置偏移量是0,第二条记
本文中说到的“建”,并非单纯的建一个库,或是建一张表,而是你建好的库和表在项目的运营中,是否能应付各种事件,下面我说说几个我在项目中遇到的问题以及处理的方法,算是一个小小的心得,给大家分享下。
165. 一张自增表里面总共有 7 条数据,删除了最后 2 条数据,重启 mysql 数据库,又插入了一条数据,此时 id 是几?
今天上班的时候接收到了一个业务方的反馈,说是一个数据库在删除表的时候报错了,我让他截给我日志看看,日志中的内容如下:
面试官反问的大概意思是,MySQL 记录锁+间隙锁可以防止删除操作而导致的幻读吗?
mysql实现mvcc机制的时候,是基于undo log多版本链条+ReadView机制来做的,默认的RR隔离级别,就是基于这套机制来实现的,依托这套机制实现了RR级别,除了避免脏写、脏读、不可重复读,还能避免幻读问题;
很多新入职的小朋友可能和现在的我一样,对数据库的了解仅仅停留在建库建表增删改查这些操作,日常工作也都是用封装好的代码,别说底层原理了,数据库和系统之间是如何工作都不是很懂。
当我们想从 Redis 的列表里面持续弹出数据的时候,我们一般使用lpop或者rpop:
要想使python可以操作mysql 就需要MySQL-python驱动,它是python 操作mysql必不可少的模块。下载地址:https://pypi.python.org/pypi/MySQL-python/,可以根据不同的平台下载不同的版本。这里以Windows平台为例,资源地址是:https://pypi.python.org/packages/27/06/596ae3afeefc0cda5840036c42920222cb8136c101ec0f453f2e36df12a0/MySQL-python-1.2.5.win32-py2.7.exe#md5=6f43f42516ea26e79cfb100af69a925e;Linux平台需下载源码zip包,下载MySQL-python-1.2.5.zip 文件之后直接解压。进入MySQL-python-1.2.5目录:
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