上篇说到ELK日志整合系统的搭建:如何使用ELK Stack分析Oracle DB日志,这篇接着说说分析系统的设计和开发,还是举个例子吧。
MySQL Shell 是官方提供的 MySQL 周边适配组件,是新一代的高级客户端,在 MySQL 8.0 及其以后的版本得以慢慢推广应用。之前笔者因为 MySQL 8.0 用得比较少,一直没有详细使用过这个工具,近期在捣鼓 MySQL 8.0,趁此机会,一起来学习下吧。
MySQL5.7的发行声明中,官方称之为里程碑式的版本,除了运行速度大幅度提升之外,还添加了之前版本没有的功能,如本文所述的原生JSON数据类型功能。 在此版本之前,MySQL所有的JSON数据类型,全部是使用text等文本类型来实现的,数据的处理只能在应用代码级来实现,十分不方便。
目前主要是reader插件,主要有rdbmsReader(sqlServer、mysql、postgresql、oracle等)、hbase20xsqlreader、DrdsReader和KingbaseesReader。
项目中有一个数据交换的场景,由于使用了很多个 varchar(1000)、 varchar(2000),导致在创建表的时候,MySQL 提示:
单表的数据量如果太大,会影响到读写性能。我们可以使用分库分表来解决单表的性能问题。Oracle的分区表是将一张大表在物理上分成几张较小的表,从逻辑上来看仍然是一张完整的表。这样每次DML操作可以只考虑其中一张分区表。oracle建议单表大小超过2GB时就使用分区表。
近期在做一些国产数据库的 POC 工作,在数据迁移导出时用到了数据导出工具 sqluldr2,它是一款十分不错的 oracle 数据导出工具,还支持导出时同时生成 sqlldr 的控制文件,它可以将数据以 TXT/CSV 等格式导出,能导出亿级数据为 excel 文件,包含32、64 位程序,不仅在大数据量导出方面速度超快,导入速度也是非常快速。
在数据生产应用部门,取数分析是一个很常见的需求,实际上业务人员需求时刻变化,最高效的方式是让业务部门自己来取,减少不必要的重复劳动,一般情况下,业务部门数据库表结构一般是固定的,根据实际业务将取数需求做成sql脚本,快速完成数据获取---授人以渔的方式,提供平台或工具。
在数据生产应用部门,取数分析是一个很常见的需求,实际上业务人员需求时刻变化,最高效的方式是让业务部门自己来取,减少不必要的重复劳动,一般情况下,业务部门数据库表结构一般是固定的,根据实际业务将取数需求做成sql 脚本,快速完成数据获取---授人以渔的方式,提供平台或工具
MongoDB 是由 C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。
点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 fastmybatis 是一个 mybatis 开发框架,其宗旨为:简单、快速、有效。零配置快速上手,无需编写 xml 文件即可完成 CRUD 操作。同时支持 mysql、sqlserver、oracle、postgresql、sqlite。 支持自定义 SQL,对于基本的增删改查不需要写 SQL,对于其它特殊 SQL(如统计 SQL )可写在 xml 中,支持与 Spring-Boot 集成,依赖 starter 即可,支持插件编写,支
fastmybatis 是一个 mybatis 开发框架,其宗旨为:简单、快速、有效。零配置快速上手,无需编写 xml 文件即可完成 CRUD 操作。同时支持 mysql、sqlserver、oracle、postgresql、sqlite。 支持自定义 SQL,对于基本的增删改查不需要写 SQL,对于其它特殊 SQL(如统计 SQL )可写在 xml 中,支持与 Spring-Boot 集成,依赖 starter 即可,支持插件编写,支持 ActiveRecord 模式,提供通用 Service,轻量级,
DataGrip 是由JetBrains公司推出的数据库管理软件,DataGrip支持几乎所有主流的关系数据库产品,如DB2、Derby、H2、MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server、Sqllite及Sybase等,并且提供了简单易用的界面,开发者上手几乎不会遇到任何困难。
DataGrip 是一款数据库管理客户端工具,方便的连接到数据库服务器,执行sql语句、创建表、创建索引以及导出数据等。
默认情况下,PLSQL Developer登录后,Brower里会选择All objects,如果你登录的用户是dba,要展开tables目录,正常情况都需要Wait几秒钟,而选择My Objects后响应速率则是以毫秒计算的。 Tools菜单 –> Object Brower Filters,会打开Brower Folders的定单窗口,把“My Objects”设为默认即可。 Tools菜单–> Object Brower Folders,中把你经常点的几个目录(比如:Tables Views Seq Functions Procedures)移得靠上一点,并加上颜色区分,这样你的平均寻表时间会大大缩短,试试看。 /*设置方法:Tools菜单--Brower Folders,会打开Brower Folders的定单窗口,把“My Objects”移到最顶端即可。 同理,可以把你经常点的几个目录(比如:tables Views Seq Functions Procedures)移得靠上一点,并加上颜色区分,这样你的平均寻表时间会大大缩短,试试看。*/
Oracle数据库中优化器(Optimizer)是SQL分析和执行的优化工具,是Oracle数据库中内置的一个核心模块。优化器的目的就是为了得到目标SQL的执行计划。Oracle数据库里的优化器又分为RBO(rule-Based Optimizer,基于规则的优化器)和CBO(Cost-Based Optimizer,基于成本的优化器)这两种类型。从Oracle 10g开始,Oracle数据库默认都是基于CBO的优化方式。
fastmybatis 是一个 mybatis 开发框架,其宗旨为:简单、快速、有效。零配置快速上手,无需编写 xml 文件即可完成 CRUD 操作。同时支持 mysql、sqlserver、oracle、postgresql、sqlite。 支持自定义 SQL,对于基本的增删改查不需要写 SQL,对于其它特殊 SQL(如统计 SQL )可写在 xml 中,支持与 S pring-Boot 集成,依赖 starter 即可,支持插件编写,支持 ActiveRecord 模式,提供通用 Service,轻量级
Themis是宜信公司DBA团队开发的一款数据库审核产品,可帮助DBA、开发人员快速发现数据库质量问题,提升工作效率。其名称源自希腊神话中的正义与法律女神。项目取此名称,寓意此平台对数据库质量公平判断,明察秋毫。
MySQL 要不要学的这个问题,回答是一定要学,继续学,哪怕不用。实际上最近有人已经问了这个问题了,还有人问ORACLE 要不要学的问题,我觉得这个些提问题的人,很奇怪,如果有觉得你有更值得要学的数据库,马上要用的数据库可以去学,没有必要问,ORACLE,MYSQL要不要学,你问我就会告诉你,学一定要学。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
前几天,有位童鞋咨询我一个问题,如果表新增一个not null字段、不指定default,那么这个操作能成功吗?当时我不假思索地回答会直接报错,结果当然就是被啪啪打脸。后续回顾这个问题,做出此错误回答的原因有那么几个:一是not null和不指定default两者本身是冲突的;二是Oracle相关经验告诉我会报错;三是MySQL开发规范一般要求指定default;接下来我们详细记录一下这个案例。
优化SQL,是DBA常见的工作之一。如何高效、快速地优化一条语句,是每个DBA经常要面对的一个问题。在日常的优化工作中,我发现有很多操作是在优化过程中必不可少的步骤。然而这些步骤重复性的执行,又会耗费DBA很多精力。于是萌发了自己编写小工具,提高优化效率的想法。
13.4 mysql用户管理 mysql用户管理目录概要 grant all on . to 'user1' identified by 'passwd'; grant SELECT,UPDATE,INSERT on db1.* to 'user2'@'192.168.133.1' identified by 'passwd'; grant all on db1.* to 'user3'@'%' identified by 'passwd'; show grants; show grants for use
1. 11g的库,话说有一个应用程序新上线,应用中使用了绑定变量的方式执行一条简单的SQL,例如select a from b where c = :x,c列是该表复合主键的前导列,表定义是varchar2类型,从spotlight监控看这条SQL的执行计划是全表扫描,一次执行要1个小时,这张表是运行很久的引用分区表,数据量是亿级,测试的时候正常,但很显然测试的数据量可能和生产非常不一致,导致没察觉。
Atzuge|https://www.cnblogs.com/zuge/p/7397255.html
orm这个概念相信同学们都非常熟悉,尤其是写过rails的同学,对active_record的强大肯定深有体会(得益于的method_missing和define_method方法,少写了海量代码),所以对orm我就不过多介绍了。本文要实现的orm只提供基本的CRUD(增删改查)和transaction(事务)功能,核心代码控制在300行左右。 如果想手把手照着写,需要先做一些准备工作。
本文讲述Oracle Database 19c 中的 JSON_OBJECT 函数的增强功能。
一、 数据库的出现 1. 数据库是什么: 数据库简单来说,就是存储数据的地方(废话),对于用户认证这个过程来说,当用户登录服务器时, 系统需要把用户的输入的用户认证信息和存储的用户认证信息进行比对,这一过程就需要事先把所有用户的信息存储在一个数据库中,然后逐条进行比对。早起最传统的数据库当然就是文本文档了,每个用户认证时,需要把整个文本文档凑头到尾比对一边,效率极其低下。随着数据爆炸式的增长,以及用户并发访问量的增加,这样的文本数据库逐渐不能满足互联网时代的需要。于是产生了各种各样的其他专门的数据库程序
偶然在PostgreSQL官方文档上看到这句话:an IS NULL or IS NOT NULL condition on an index column can be used with a B-Tree index。
推荐理由:打开SQL技能树的新思路。原文地址:https://medium.com/towards-data-science/how-to-use-openai-chatgpt-api-in-sql-9b60d2526a9e
大家好 泥腿子安尼特又和大家见面了。不知道大家昨晚过的如何,容我再孤寡孤寡孤寡几声
关于SQL,我们总是会有无穷无尽相关的话题,有时候碰到了一些觉得不错的SQL功能会标记下来,好记性不烂烂笔头,回头来看,自己也收集了不少的点子,但是从整体来看,可能仅仅是一瓢水而已。大家有好的想法也欢
传多个参数:result = Test.objects.filter(id=1, name=’test’)
ES的搜索请求执行流程如图1所示。图中索引包含两个分片,每个分片有一个副本分片。在给文档定位和评分后,缺省只会获取排名前10的文档。REST API搜索请求被发送到所连接的节点,该节点根据要查询的索引,将这个请求依次发送到所有的相关分片(主分片或者副本分片)。从所有分片收集到足够的排序和排名信息后,只有包含所需文档的分片被要求返回相关内容。这种搜索路由的行为是可配置的,图1展示的默认行为,称为查询后获取(query_then_fetch)。
objects.values() 返回的并不是简单类型的数据,而是 QuerySet。一般直接用来做 Response 没有问题,但是要知道 QuerySet 是不能被 pickle 的,如果使用到 Django Cache 之类功能,直接用 values() 当作返回会死得很惨。
何国亮 云和恩墨交付部技术顾问,获得 Oracle 11g OCM 认证。有超过 6 年超大型数据库专业服务经验,曾为通信运营商、银行、保险、政府、制造业等行业客户的业务关键型系统提供了运维、升级、性能优化、项目实施与管理、容灾建设等咨询与技术实施服务。在超大规模数据库(VLDB)、业务连续性与高可用、升级迁移、性能优化与管理等方面有丰富的实战经验。
大家好,我是Edison。首先说声抱歉,这个ES学习系列很久没更新了,现在继续吧。
PutDatabaseRecord处理器使用指定的RecordReader从传入的流文件中读取(可能是多个,说数组也成)记录。这些记录将转换为SQL语句,并作为一个批次执行。如果发生任何错误,则将流文件路由到failure或retry,如果执行成功,则将传入的流文件路由到success。处理器执行的SQL语句类型通过Statement Type属性指定,该属性接受一些硬编码的值,例如INSERT,UPDATE和DELETE,使用“Use statement.type Attribute”可以使处理器获取流文件属性中的语句类型。
模型的数据字段和对应的数据表字段是对应的,默认会自动获取(以及类型),自动获取的过程会加一次查询操作(浪费资源),thinkphp支持自定义字段信息。
MySQL支持由 RFC 7159 定义的原生JSON 数据类型,该数据类型可以有效访问 JSON(JavaScript Object Notation)中的元素数据。与将JSON 格式的字符串存储为单个字符串类型相比,JSON 数据类型具有以下优势:
由于es官网叫停river类的导入插件,因此原始的elasticsearch-jdbc-river变更为elasticsearch-jdbc,成为一个独立的导入工具。官方提到的同类型工具还有logstash,个人觉得logstash在做数据库同步的时候并不是很好用,有太多坑要填。
关于流量录制回放目前是一个比较火的方向,也看过一些测试开发团队在关于流量录制回放的一些文章介绍以及案例,多数还是在现有开源工具的基础上做的一些贴合各自团队业务方向的二次开发,如:go replay、jvm sandbox repeater....
//创建处理器函数 func handler(w http.ResponseWriter,r*http.Request) { //这里面的参数是不能变的
这几年一直是MONGODB使用者,从3.2 到4.0 ,在使用中也一直充分的感受到MONGODB 这几年的飞速的发展以及功能的扩展,偶然在极客时间里面看到有MONGODB 的 终极玩家 唐建法 老师的关于MONGODB的课,其中有一段内容以前是不大敢想的, 就是ORACLE TO MONGODB。
Oozie在执行sqoop的时候报错,同样的SQL在sqoop中可用,在oozie中不可用: Caused by: java.sql.SQLSyntaxErrorException: ORA-00918: 未明确定义列 at oracle.jdbc.driver.T4CTTIoer.processError(T4CTTIoer.java:450) at oracle.jdbc.driver.T4CTTIoer.processError(T4CTTIoer.java:399) at
从本节课开始,我们正式进入从零开始学数据分析第二个系列的内容,也就是零基础小白的SQL教程。那么到底什么是SQL,它用来干嘛的?
在评估数据库系统的价值的时候,一个重要的目标就是能将数据存储到已有的数据库,也能将从已存在的数据库中的数据取出来。这篇文章就是从SQL Server数据库中获取数据迁移到MongoDB中,反之亦然。
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1、建立逻辑数据模型为第一阶段,包括对应用程序需要处理和存储的信息进行建模,并确保所有必要的数据都能够正确、完整且无歧义地表示。在关系数据库的实现中,这通常是指构造一个标准化的实体-关系(E-R)模型。
数据在磁盘上是以块的形式存储的。为确保对磁盘操作的原子性,访问数据的时候会一并访问所有数据块。磁盘上的这些数据块与链表类似,即它们都包含一个数据段和一个指针,指针指向下一个节点(数据块)的内存地址,而且它们都不需要连续存储(即逻辑上相邻的数据块在物理上可以相隔很远)。
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