InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序数据库，专注于海量时序数据的高性能读、写、高效存储与实时分析等，在DB-Engines Ranking时序型数据库排行榜上常年排名第一。...在Fusion中，有一个名为parser.rs的解析器他的主要工作就是将纯SQL解析为一个程序基本可以理解的结构。主要过程有： 定义所有的关键词，能够识别出来在sql语句中的含义。...比如 SELECT、INSERT 等等 遍历sql语句每个空格或者遇到表达式切分一次，然后在定义的关键词里查找是否为关键字 使用一个名叫TOKEN的枚举来表示每个节点不同的含义，比如EQ，NEQ，COMMA...pub(crate) struct IOxReadFilterNode { table_name: Arc, schema...我理解为批处理、分区合并、并行度优化。主要是为了在实际实行的过程中，减少因为通讯、调用、单机等造成的响应缓慢。
第一个点属于series其measurement为cpu_load_short，tag是host=server02， timestamp是server本地的时间戳；第二个点同样是measurement为...timestamp是一样的，但是series不一样，其measurement为cpu_load_short， tag为direction=in,host=server01,region=us-west。...db=mydb' --data-binary @cpu_data.txt 如果你的数据文件的数据点大于5000时，你必须把他们拆分到多个文件再写入InfluxDB。...查询数据 使用HTTP接口查询数据 过发送一个GET请求到/query路径，并设置URL的db参数为目标数据库，设置URL参数q为查询语句。...返回结果可以按10000数据点被分块，为了改变这个返回最大的分块的大小，可以在查询的时候加上chunk_size参数，例如返回数据点是每20000为一个批次。
这里做了几个简单压测实验 机器：8核CPU，8G内存 表结构(尽量模拟业务)：12个字段(1个bigint(20)为自增primary key，5个int(11)，5个varchar(512)，1个timestamp...，r为按返回记录数等) -t：去Top多少条，-t 5表示取前5条 执行完分析结果如下： Count: 1076100 Time=0.09s (99065s) Lock=0.00s (76s) Rows...(update_time) as updatetime from t_kick_log where unix_timestamp(update_time) > N 以第1条为例，表示这类SQL(....000001 > binlog.data.sql 最后把要恢复的binlog导入db MySQL -uxxxx -p xxxx data.sql 7.该选择MySQL哪种存储引擎，...为查询语句选择合适的执行路径 Cache和Buffer：查询缓存。缓存查询的结果，有命中即可直接返回 Engine：存储引擎。MySQL数据最后组织并存储成具体文件
= ctx.data_unchecked::().db_budshome.clone(); users::services::all_users(db).await...= ctx.data_unchecked::().db_budshome.clone(); users::services::get_user_by_email...(db, &email).await } } 变更服务总线 gql/mutations.rs use async_graphql::Context; use crate::dbs::mongo...= ctx.data_unchecked::().db_budshome.clone(); users::services::new_user(db, new_user...@budshome.com", username: "我是谁" } 第一次插入，然会正确的插入结果： { "data": { "newUser": {
# operand comparison_operator ALL (subquery) # ALL必须接在一个比较操作符的后面，对于子查询返回的所有值，如果比较结果为真...在SQL中 , where 关键字无法与某些函数一起使用， 因此用 HAVING语句对函数结果进行判断 select Customer,SUM(OrderPrice) from...将结果输出到文件中 $ mysql -u root -p xxx -N -e "select name from db.table"; # -e 或 --execute...select NULLNULL; 结果为1 # 不等于...select '0.01''.01'; 结果为1 | & > -，+ &，/,DIV,%,MOD ^ -,~ ！
DataSource { client: client, db_budshome: db_budshome } } } 在 mod.rs 中，编写如下代码： pub mod mongo...在 GraphQL 总线中调用 service 迭代 gql/queries.rs 文件，最终为： use async_graphql::Context; use crate::dbs::mongo:...= ctx.data_unchecked::().db_budshome.clone(); users::services::all_users(db).await...代码是没有问题的，我们只是缺少几个使用到的 crate。...，如我的查询结果为： { "data": { "allUsers": [
这与普通的C语言字符串不同，后者表示为一个字符串数据的缓冲区，以NUL（0）字节结束。...你不应该使用这个crate。这个crate不应该存在。它创建了不健全的抽象，允许不安全的代码伪装成安全代码。...这个 crate 没有任何有用的功能，不应该被使用。...use prost_types::Timestamp; use std::time::SystemTime; SystemTime::from(Timestamp { seconds: i64...修复代码：https://github.com/hyperium/hyper/commit/06335158ca48724db9bf074398067d2db08613e7 需要判断 content-lenght
tar -xvzf sakila-db.tar.gz sakila-db/ sakila-db/sakila-data.sql sakila-db/sakila-schema.sql sakila-db.../sakila.mwb [root@artisan ~]# cd sakila-db [root@artisan sakila-db]# ls sakila-data.sql sakila.mwb...@artisan sakila-db]# mysql -uroot -p data.sql Enter password: [root@artisan sakila-db]# ?...------------> 如下 select .... from t_order where out_date data_add(current_date , interval 30 day)...不重复的索引为 2 ，总记录数为4 ， 索引选择性 0.5 ---- 如果设置为 3 ，则 ? 不重复的索引为 4 ，总记录数为4 ， 索引选择性1 . 此时，性能最高，因为不用过滤数据啊。
> load data infile '/tmp/big' into table db1.t1; Query OK, 10000000 rows affected (21.73 sec) Records...=1582031734; load data infile '/tmp/big' into table db1.t1; # Time: 2020-02-18T13:16:03.022224Z # User...:use %{DATA:database};\s*)?SET timestamp=%{NUMBER:timestamp};\s*(?(?...:use %{DATA:database};\s*)?SET timestamp=%{NUMBER:timestamp};\s*(?(?...:use %{DATA:database};\s*)?SET timestamp=%{NUMBER:timestamp};\s*(?(?
=SqliteDatabase('gis.db') class BaseModel(Model): class Meta: database=db class Station(BaseModel...='data') value=DoubleField(null=True) timestamp=DateTimeField(null=True) class WaterSupplyPipe...Monitor.select(Station.name.alias('stationName'),Station.x.alias('stationX'), Station.y.alias('stationY'),fn.MAX(Data.timestamp...(Meter).where(Meter.name=='Pressure') .switch(Monitor).join(Species).where(Species.name=='flowStations...),Meter.name.alias('meterName'),Station.x.alias('stationX'), Station.y.alias('stationY'),fn.MAX(Data.timestamp
; SET timestamp=1475058968; select count(*) from redeem_item_consume where id<=526083; 5.7版本慢查询日志 # Time...=1474135203; SELECT table_schema as 'DB',table_name as 'TABLE',CONCAT(ROUND(( data_length + index_length...，和以SQL语句结尾的行合并为一条完整的慢日志语句 确定SQL对应的DB：use db这一行不是所有慢日志SQL都存在的，所以不能通过这个来确定SQL对应的DB，慢日志中也没有字段记录DB，所以这里建议为...DB创建账号时添加db name标识，例如我们的账号命名方式为：projectName_dbName，这样看到账号名就知道是哪个DB了 确定SQL对应的主机：我想通过日志知道这条SQL对应的是哪台数据库服务器怎么办...，从现在开始收集，之前已存在的不管 name：设置filebeat的名字，如果为空则为服务器的主机名，这里我们定义为服务器IP output.kafka：配置要接收日志的kafka集群地址可topic名称
【root用户为/root下】中，编辑一个.hiverc文件，将参数写入其中： vi .hiverc set hive.cli.print.header=true; set hive.cli.print.current.db...//hdp-02:9000/user/hive/warehouse/db_order.db 7.2 建表 7.2.1 基本建表语句 use db_order; create table t_order.../t_order 只是，这样建表的话，hive会认为表数据文件中的字段分隔符为^A (对应键盘control V + control A) 正确的建表语句为： create table t_order...因为，where是用于在真正执行查询逻辑之前过滤数据用的 having是对group by分组聚合之后的结果进行再过滤； 语句的执行逻辑： 1、where过滤不满足条件的数据 2、用聚合函数和group...local inpath '/root/hivetest/t_rn.data' into table t_rn; 需要查询出每种性别中年龄最大的2条数据 思考：使用分组聚合函数group by只能产生一个结果
从binlog日志的解析结果来看，是这样的语句： #190709 17:18:04 server id 182 end_log_pos 398120311 CRC32 0x89d5a523 Update_rows...: table id 5252840 flags: STMT_END_F ### UPDATE `tbo_db`....`tda_data_20190709` ### WHERE ### @1=749375136 /* LONGINT meta=0 nullable=0 is_null=0 */ ### @2=7202...Could not execute Update_rows event on table tbo_db.tda_data_20190709; Can't find record in 'tda_data...>>update test set id=1 where id=1 and name='aaa'; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) 这种情况下的变更结果显示为
().Where(w => w.ProductId == 1).Frist(); obj.Custom1 = "测试版本控制修改"; //参数为...var data = db.Query().First(); 列表查询 var data = db.Query().ToList(); 返回单个字典...= db.Query().Where(w => w.ProductId == 1).ToList; Like 查询 var data = db.Query<...("全模糊")).ToList(); Not Like查询 var data = db.Query().Where(w => !...var data2 = db.Query().Where(w => SqlFunc.In(w.ProductCode, new List() { "123", "456
1.背景概述 目前需要搭建一个从库，由于单表数据量较大，时间比较有限，考虑到导入导出的时间，并且GreatSQL支持并行load data的功能，能够加速数据的导入，因此决定使用 select into...outfile 和 load data 的方式进行数据的迁移； 在数据导入完成后进行数据同步，从库发生报错 1032 找不到记录，但是登录从库中可以查询到此条记录，这里就很奇怪； 最后通过解析relaylog...school='null'; Empty set (0.00 sec) 在主库查询的结果与从库相反 可以得出结论，由于从库导入的数据将NULL值列的数据导入成了字符串 NULL，因此导致主从数据出现了不一致...可以看到主从状态已经恢复正常 3.总结 1.如果FIELDS ESCAPED BY字符为空字符，则没有字符被转义，并且NULL被作为NULL输出，而不是\N；这也是导致此次主从报错的原因。...2.如果这张表使用的是主键而不是唯一索引，即使某些列被导入为字符串NULL，也不会报错。 3.如果这张表没有索引或有普通索引，则会报错。 Enjoy GreatSQL :)
1.背景概述 目前需要搭建一个从库，由于单表数据量较大，时间比较有限，考虑到导入导出的时间，并且GreatSQL支持并行load data的功能，能够加速数据的导入，因此决定使用 select into...outfile 和 load data 的方式进行数据的迁移； 在数据导入完成后进行数据同步，从库发生报错 1032 找不到记录，但是登录从库中可以查询到此条记录，这里就很奇怪； 最后通过解析relaylog...，根据relaylog中的update记录，以每个字段为查询条件进行查询，发现是由于NULL值列导致的，主库这列的值是 NULL，从库在导入后导成了字符串"NULL"，因此导致回放update操作时匹配不到数据而报错...school='null'; Empty set (0.00 sec) 在主库查询的结果与从库相反 可以得出结论，由于从库导入的数据将NULL值列的数据导入成了字符串 NULL，因此导致主从数据出现了不一致...2.如果这张表使用的是主键而不是唯一索引，即使某些列被导入为字符串NULL，也不会报错。 3.如果这张表没有索引或有普通索引，则会报错。
如果可靠消息服务收到“确认”消息则更新数据库里的消息记录的状态为“待发送”，如果收到的消息为“取消”则更新消息状态为“已取消” 如果上一步更新的数据库为“待发送”，那么会开始往MQ投递消息，并且更改数据库里的消息记录的状态为...目前框架使用的可靠消息服务为 rabbitmq 。...运行服务端 在服务新建一个数据库并且新建一张表 // crate event_message table on mysql create table if not exists event_message...:provider=mysql - db:conn= Database=agile_dt;Data Source=192.168.0.115;User Id=root;Password=mdsd...mq:port=5672 安装客户端 在主动方跟被动方都需要安装AgileDT的客户端库 Install-Package AgileDT.Client 主动方使用方法 在业务数据库添加事务消息表 // crate
如果可靠消息服务收到“确认”消息则更新数据库里的消息记录的状态为“待发送”，如果收到的消息为“取消”则更新消息状态为“已取消” 如果上一步更新的数据库为“待发送”，那么会开始往MQ投递消息，并且更改数据库里的消息记录的状态为...目前框架使用的可靠消息服务为 rabbitmq 。...运行服务端 在服务新建一个数据库并且新建一张表 // crate event_message table on mysql create table if not exists event_message...:provider=mysql - db:conn= Database=agile_dt;Data Source=192.168.0.115;User Id=root;Password=mdsd...port=5672 安装客户端 在主动方跟被动方都需要安装AgileDT的客户端库 Install-Package AgileDT.Client 主动方使用方法 在业务数据库添加事务消息表 // crate
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
