本文介绍了如何使用 Excel 分析 CloudStack 的使用记录,通过使用 CloudStack Usage Server 收集虚拟机和数据卷的使用情况,然后使用 MySQL 和 Excel 进行数据分析。文章还介绍了如何将查询结果导入到 Excel 中,并使用数据透视表进行数据分析。
SQL NOT NULL 约束用于强制确保列不接受 NULL 值。这意味着该字段始终包含一个值,而不允许插入新记录或更新记录时不提供此字段的值。
新版本的SQL Server Management Studio(v17.5)增加了一项新功能:SQL数据发现和分类。你可能还记得,在SSMS 17.4中,添加了漏洞评估功能。所以,这是前两个版本中的两个新功能。这是从SQL Server安装介质中解耦SSMS的美妙之处。我们获得更多功能,速度更快。但谈论这些就有些离题了。
在数据库水平拆分、服务垂直拆分之后,一个业务操作通常要跨多个数据库、服务才能完成。例如电商行业中比较常见的下单付款案例,包括下面几个行为:
编写一条SQL,查询每种 报告理由(report reason)在昨天的报告数量。假设今天是 2019-07-05。
方法一: 全局变量设置,将 slow_query_log 全局变量设置为“ON”状态 mysql> set global slow_query_log='ON'; 设置慢查询日志存放的位置 mysql> set global slow_query_log_file='/usr/local/mysql/data/slow.log'; 查询超过1秒就记录 mysql> set global long_query_time=1;
在之前的文章中已经介绍过Seata的总体介绍,如何使用以及Seata-Server的原理分析,有兴趣的可以阅读下面的文章:
在上一篇 《配置详解 | performance_schema全方位介绍》 中,我们详细介绍了performance_schema的配置表,坚持读完的是真爱,也恭喜大家翻过了一座火焰山。相信有不少人读完之后,已经迫不及待的想要跃跃欲试了,今天将带领大家一起踏上系列第三篇的征程(全系共7个篇章),在这一期里,我们将为大家全面讲解performance_schema中事件原始记录表。下面,请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧。
1.什么是数据库? 数据库是组织形式的信息的集合,用于替换,更好地访问,存储和操纵。 也可以将其定义为表,架构,视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库? 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合,转换,可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表? 表是一种数据库对象,用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分? 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录? 记录(也称为数据行)是表中相关数据的有序集
好久没上OSC,上面安排测下Mycat,于是申请服务器,花了两个周做出这个东西,供以借鉴。
在上一篇《用于查看配置的存储过程 | 全方位认识 sys 系统库》中,我们介绍了sys 系统库中用于查看performance_schema配置信息的快捷存储过程,本期给大家介绍sys 系统库中不太好归类的一些存储过程,这也是本系列最后一个篇幅介绍存储过程。
本文转载:http://blog.csdn.net/smallfools/article/details/4930810
“编写一个SQL查询来报告包中每个人的信息,如果id不在表中,则报告显示为空,返回结果表。”
原文:https://blog.csdn.net/mzl87/article/details/104342558
关于 SQL 中的 HAVING,相信大家都不陌生,它往往与 GROUP BY 配合使用,为聚合操作指定条件
同事问了个 MySQL 的问题,现象上确实诡异。大致意思是 SELECT 表的数据,WHERE 条件是 "a=0",其中 a 字段是 VARCHAR 类型,该字段存在 NULL 以及包含字符的记录,但是并无 "0" 的记录,然后执行 SQL 返回的记录恰恰就是所有包含字符的记录。
sync_binlog, binlog的刷新写入方式,这个参数不仅影响到binlog对MySQL所带来的性能损耗,而且还影响到MySQL中数据的完整性。参数设置说明如下:
在上一篇《Server层统计信息字典表 | 全方位认识 information_schema》中,我们详细介绍了information_schema系统库的列、约束等统计信息字典表,本期我们将为大家带来系列第三篇《Server层表级别对象字典表 | 全方位认识information_schema》。
一天,楼主和隔壁小男孩一起坐电梯,中途进来一位高挑的美女,她牵着一条雪白的贵宾犬
Java程序员编程时需要混合面向对象思维和一般命令式编程的方法,能否完美的将两者结合起来完全得依靠编程人员的水准:
Seata 是一款开源的分布式事务解决方案,致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式,为用户打造一站式的分布式解决方案。
如果你的数据库中某一个表中的数据满足以下几个条件,那么你就要考虑创建分区表了。
此约束指定字段f1和f2的值组合必须始终是唯一的,即使这两个字段本身的值可能不是唯一的。可以为此约束指定一个、两个或多个字段。
SQL FOREIGN KEY 约束用于防止破坏表之间关系的操作。FOREIGN KEY 是一张表中的字段(或字段集合),它引用另一张表中的主键。具有外键的表称为子表,具有主键的表称为被引用表或父表。
这里只列出部分结果,其它的详细内容可以参考:https://share.weiyun.com/5lb2U2M
经过上一篇 where field in (...) 的开场准备,本文正式开启子查询系列,这个系列会介绍子查询的各种执行策略,计划包括以下主题:
首先将DB_TiDB_HC_lhr_v7.0.0.sql和pt-summary这2个脚本拷贝到有mysql客户端的Linux环境中,然后执行如下命令:
上一篇文章介绍了分布式事务理论和相关解决方案的具体思路,我们下面快速复习一下相关知识点:
今天遇见了一个线上的MySQL问题,问题的内容是某个阿里云ECS频繁报警,报警的内容是:CPU使用率超过阈值。下面是具体的Grafana报警中负载、CPU和磁盘使用率的图像:
一个学生管理系统,数据库是sql server,有一个Web API用于创建student。student对象的表结构如下:
convert(data_type,source_data,style) CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 1) 05/09/22 type指定日期显示样式,为数字类型,详细样式码可参考此博客
在状态 1 中,客户端的读写都直接访问节点 A,而节点 B 是 A 的备库,只是将 A 的更新都同步过来,到本地执行。这样可以保持节点 B 和 A 的数据是相同的
本文并不准备说明如何开启记录慢查询,只是将一些重要的部分进行解析。如何记录慢查询可以自行参考官方文档:
背景: 图数据库对于表现和遍历复杂的实体之间关系是很有效果的。而这些在传统的关系型数据库中尤其是对于报表而言很难实现。如果把传统关系型数据库比做火车的话,那么到现在大数据时代,图数据库可比做高铁。它已成为NoSQL中关注度最高,发展趋势最明显的数据库。伴随SQL Server 2017的出现,在SQL Server上面有了专门的图数据库,那么以往需要其他数据库或者效率低下地处理这些工作,现在是否可以让我们容易的实现了那? 接下来我会用三个篇幅介绍SQLServer 图数据库以及它的优缺点。 介绍:
本文的内容最初由David Nailey在Build a Cloud博客上撰写。
原文:https://blog.csdn.net/mzl87/article/details/104264781
在SQL Server 2008版本之前,对表数据库的变更监控,我们通常使用DML触发器进行监控,把DML操作中的INSERT/UPDATE/DELETE数据记录下来,但是触发器的维护比较困难;
在性能分析之SQL性能分析(mysql)文中,全面介绍了 MySQL 常见的性能分析工具。本文将以一个案例详细展开介绍如何针对单条SQL进行性能分析。
在当今这个多种不同数据库混用,各种不同语言不同框架融合的年代(一切为了降低成本并高效的提供服务),知识点多如牛毛。虽然大部分SQL脚本可以使用标准SQL来写,但在实际中,效率就是一切,因而每种不同厂商的SQL新特性有时还是会用到,这部分内容更是让人抓瞎,常常会由于一些很简单的问题花很久来搜索准确答案。赶脚俺弱小的智力已经完全无法记清楚常见的命令了,即使是用的最熟悉的T-SQL(SQL Server)。因此将最常见的T-SQL操作做个简单的总结,包括一些容易忽视的知识点和常见的开发样例。实话实说,现在开发中较
表是SQL Server中最基本的数据库对象,用于存储数据的一种逻辑结构,由行和列组成, 它又称为二维表。 例如,在学生成绩管理系统中,表1–是一个学生表(student)。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。创建索引视图 视图也称为虚拟表,这是因为由视图返回的结果集其一般格式与由列和行组成的表相似,并且,在 SQL 语句中引用视图的方式也与引用表的方式相同。标准视图的结果集不是永久地存储在数据库中。查询每次引用视图时,Microsoft® SQL Server™ 2000 会动态地将生成视图结果集所需的逻辑合并到从基表数据生成完整查询结果集所需的逻辑中。生成视图结果的过程称为视图具体化。有关更多信息,请参见视图解析。 对于标准视图而言,为每个引用视图的查询动态生成结果集的开销很大,特别是对于那些涉及对大量行进行复杂处理(如聚合大量数据或联接许多行)的视图更为可观。若经常在查询中引用这类视图,可通过在视图上创建唯一聚集索引来提高性能。在视图上创建唯一聚集索引时将执行该视图,并且结果集在数据库中的存储方式与带聚集索引的表的存储方式相同。有关用于存储聚集索引的结构的更多信息,请参见聚集索引。 说明 只有安装了 Microsoft SQL Server 2000 企业版或 Microsoft SQL Server 2000 开发版,才可以创建索引视图。 在视图上创建索引的另一个好处是:查询优化器开始在查询中使用视图索引,而不是直接在 FROM 子句中命名视图。这样一来,可从索引视图检索数据而无需重新编码,由此带来的高效率也使现有查询获益。有关更多信息,请参见在视图上使用索引。 在视图上创建聚集索引可存储创建索引时存在的数据。索引视图还自动反映自创建索引后对基表数据所做的更改,这一点与在基表上创建的索引相同。当对基表中的数据进行更改时,索引视图中存储的数据也反映数据更改。视图的聚集索引必须唯一,从而提高了 SQL Server 在索引中查找受任何数据更改影响的行的效率。 与基表上的索引相比,对索引视图的维护可能更复杂。只有当视图的结果检索速度的效益超过了修改所需的开销时,才应在视图上创建索引。这样的视图通常包括映射到相对静态的数据上、处理多行以及由许多查询引用的视图。 视图的要求 在视图上创建聚集索引之前,该视图必须满足下列要求: 当执行 CREATE VIEW 语句时,ANSI_NULLS 和 QUOTED_IDENTIFIER 选项必须设置为 ON。OBJECTPROPERTY 函数通过 ExecIsAnsiNullsOn 或 ExecIsQuotedIdentOn 属性为视图报告此信息。 为执行所有 CREATE TABLE 语句以创建视图引用的表,ANSI_NULLS 选项必须设置为 ON。 视图不能引用任何其它视图,只能引用基表。 视图引用的所有基表必须与视图位于同一个数据库中,并且所有者也与视图相同。 必须使用 SCHEMABINDING 选项创建视图。SCHEMABINDING 将视图绑定到基础基表的架构。 必须已使用 SCHEMABINDING 选项创建了视图中引用的用户定义的函数。 表和用户定义的函数必须由 2 部分的名称引用。不允许使用 1 部分、3 部分和 4 部分的名称。 视图中的表达式所引用的所有函数必须是确定性的。OBJECTPROPERTY 函数的 IsDeterministic 属性报告用户定义的函数是否是确定性的。有关更多信息,请参见确定性函数和非确定性函数。 视图中的 SELECT 语句不能包含下列 Transact-SQL 语法元素: 选择列表不能使用 * 或 table_name.* 语法指定列。必须显式给出列名。 不能在多个视图列中指定用作简单表达式的表的列名。如果对列的所有(或只有一个例外)引用是复杂表达式的一部分或是函数的一个参数,则可多次引用该列。例如,下列选择列表是非法的: SELECT ColumnA, ColumnB, ColumnA 下列选择列表是合法的: SELECT ColumnA, AVG(ColumnA), ColumnA + Column B AS AddColAColB SELECT SUM(ColumnA), ColumnA % ColumnB AS ModuloColAColB 派生表。 行集函数。 UNION 运算符
所谓透视(Pivoting)就是把数据从行的状态旋转为列的状态的处理。其处理步骤为:
触发器(trigger)是SQL server 提供给程序员和数据分析员来保证数据完整性的一种方法,它是与表 事件相关的特殊的存储过程,它的执行不是由程序调用,也不是手工启动,而是由事件来触发,当对一个表 进行操作( insert,delete, update)时就会激活它执行。触发器经常用于加强数据的完整性约束和业务 规则等。 触发器可以从 DBA_TRIGGERS ,USER_TRIGGERS 数据字典中查到。 【触发器和存储过程的区别】 触发器与存储过程的区别是运行方式的不同,触发器不能执行EXECUTE语句调用,而是在用户执行 Transact-SQL语句时自动触发执行而存储过程需要用户,应用程序或者触发器来显示地调用并执行。
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 4 篇,第 1 ~ 3 篇请看这里: MySQL 简单查询语句执行过程分析(一)词法分析 & 语法分析 MySQL 简单查询语句执行过程分析(二)查询准备阶段 MySQL 简单查询语句执行过程分析(三)从 InnoDB 读数据
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