之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章,自以为就了解了其原理,最近面试时和大牛交流中,发现遗漏了些东西,这里自己整理一下这方面的内容。
使用python获取mysql相关信息,使用python执行mysql相关语句 test1
在项目初期时, 为解决Mysql和Redis的数据同步问题, 选择了阿里开源的Canal方案, 然后压力测试时, 解决了Redis并发写入的问题后, 随之而来的瓶颈出现在了Canal client消费速度, 本机测试大约1.3w/s, 不光如此, 使用阿里的Canal还存在一些弊端:
JPA(Java Persistence API)是Java的持久化API,用于对象的持久化。它是一个非常强大的ORM持久化的解决方案,免去了使用JDBCTemplate 开发的编写脚本工作。JPA通过简单约定好接口方法的规则自动生成相应的 JPQL 语句,然后映射成 POJO 对象。
本文仅记录本人在php中文网学习tp6的经历与学习笔记 个人觉得php中文网的tp6课程非常好,推荐欧阳克主讲师
查询 Python查询Mysql使用 fetchone() 方法获取单条数据, 使用fetchall() 方法获取多条数据。
mysql中可以使用explain这个关键字来获取(查询)sql语句的查询执行计划的。使用explain关键字,可以模拟mysql优化器执行的sql语句,从而知道mysql是如何处理sql语句的。通过explain可以分析查询语句或表结构的性能瓶颈。
作为一个曾经的DBA,也刚好对这部分内容感兴趣,所以就深入的研究了一下这部分的代码,现在将学习的笔记整理在此。
最近刷短视频经常看到python广告,有句广告词是:你要悄悄学Python,然后惊艳所有人。这几年确实Python大火,它在数据分析、人工智能、自动化运维、网络爬虫等领域都得到了大量的应用。今天我们一起来看看pymysql是怎么操作数据库的,后续也有利于我们开发一些自动化运维的工具和脚本,减轻DBA的工作。
上篇文章回忆了innodDB的独立表空间和系统表空间的结构,因为需要梳理的知识点太多,所以额外用一篇。
https://github.com/go-mysql-org/go-mysql是一个实现了mysql协议和binlog协议的工具库,可以用来实现主从复制(Replication),增量同步(Incremental dumping),客户端(Client),虚拟服务端(Fake server),高可用(Failover),mysql的驱动(database/sql like driver),前面介绍的golang源码分析:mysql同步工具gravity(2)就是基于这个库实现的。下面我们开始体验下如何使用这个库。
之前我们都是通过MySQL自带的命令行客户端工具mysql来操作数据库,那如何在python程序中操作数据库呢?这就用到了pymysql模块,该模块本质就是一个套接字客户端软件,使用前需要事先安装
近年来,不少程序员在吹捧MariaDB,抛弃MySQL。本文总结了一些 MariaDB强过MySQL的地方,分享给大家!
MySQL的历史可以追溯到1979年,它的创始人叫作Michael Widenius,他在开发一个报表工具的时候,设计了一套API,后来他的客户要求他的API支持sql语句,他直接借助于mSQL(当时比较牛)的代码,将它集成到自己的存储引擎中。但是他总是感觉不满意,萌生了要自己做一套数据库的想法。一到1996年,MySQL 1.0发布,仅仅过了几个月的时间,1996年10月MySQL 3.11.1当时发布了Solaris的版本,一个月后,linux的版本诞生,从那时候开始,MySQL慢慢的被人所接受。1999年,Michael Widenius成立了MySQL AB公司,MySQL由个人开发转变为团队开发,2000年使用GPL协议开源。2001年,MySQL生命中的大事发生了,那就是存储引擎InnoDB的诞生!直到现在,MySQL可以选择的存储引擎,InnoDB依然是No.1。2008年1月,MySQL AB公司被Sun公司以10亿美金收购,MySQL数据库进入Sun时代。Sun为MySQL的发展提供了绝佳的环境,2008年11月,MySQL 5.1发布,MySQL成为了最受欢迎的小型数据库。在此之前,Oracle在2005年就收购了InnoDB,因此,InnoDB一直以来都只能作为第三方插件供用户选择。2009年4月,Oracle公司以74亿美元收购Sun公司,MySQL也随之进入Oracle时代。2010年12月,MySQL 5.5发布,Oracle终于把InnoDB做成了MySQL默认的存储引擎,MySQL从此进入了辉煌时代。然而,从那之后,Oracle对MySQL的态度渐渐发生了变化,Oracle虽然宣称MySQL依然尊少GPL协议,但却暗地里把开发人员全部换成了Oracle自己人,开源社区再也影响不了MySQL发展的脚步,真正有心做贡献的人也被拒之门外,MySQL随时都有闭源的可能……
在需要输出网站用户注册数或者插入数据之前判断是否有重复记录时,就需要获取满足条件的MySQL查询的记录数目,接下来介绍两种查询统计方法,感兴趣的朋友可以了解下啊,或许对你有所帮助
oracle作为最强大的数据库,Python也提供了足够的支持。不过与其他数据库略有不同,oracle的数据库的概念和mysql等完全不一样,所以在使用oracle上的操作也有很大差异。
Relay log 类似 binary log,是指一组包含数据库变更事件的文件,加上相关的 index 和 mata 文件,具体细节参考 官方文档 。在 DM 中针对某个上游开启 relay log 后,相比不开启,有如下优势:
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录,查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询使用(该查询可以利用的索引,如果没有任何索引显示 null)
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
开始之前,先说说写这篇博文的背景,本来是想写MongoDB的内容,但是MongoDB又是非关系型数据库中最火的一个。我还是本着自己一直习惯的学习步骤,先有全局观,再着眼于微观,所以有必要先了解一下非关系数据库的发展历史,再开始学习MongoDB。否则,我们学习再多的MongoDB也只能是手中的一把沙,抓的越紧,剩下的越少。
“编写SQL查询,获取并返回Employee表中第n高的薪水,查询应该返回null。”
来源:https://www.jianshu.com/p/7c569ca6852e
问题27:简述MySQL分表操作和分区操作的工作原理,分别说说分区和分表的使用场景和各自优缺点。
随着大数据时代的到来,数据库管理系统需要处理越来越多的数据。MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统,被广泛应用于各类业务场景。然而,当数据量达到上亿级别时,查询性能可能会显著下降,严重影响应用的响应速度和用户体验。本文将详细介绍MySQL在处理上亿数据时的查询优化技巧,并通过实践案例展示如何有效提升查询性能。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效? 通过本篇内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。
SQL审核工具 SQLE 1.2205.0 于今天发布。以下对新版本的 Release Notes 进行详细解读。
import pymysql db = pymysql.connect("localhost","root","","hank") #打开数据库 (如果连接失败会报错) cursor = db.cursor() #获取游标对象 sql_select = "select version()" #执行sql查询操作 cursor.execute(sql_select) 1 data = cursor.fetchone() #使用fetchone()获取单条数据 print("DB version is : %s
社区收藏业务是一个典型的读多写少的场景,社区各种核心Feeds流都需要依赖用户是否收藏的数据判断,早期缓存设计时由于流量不是很大,未体现出明显的问题,近期通过监控平台等相关手段发现了相关的一些问题,因此我们针对这些问题对缓存做了重构设计,以保障收藏业务的性能和稳定性。
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上一篇中,提到了使用pt-fingerprint来做sql指纹采集,实际发布到生产环境后,发现有些问题。
前面几篇分别介绍了安装,可视化软件,数据库简介以及字段类型和约束,本篇文章开始正式开始查询语句的讲解。
在MySQL中,我们经常需要操作数据库中的数据。有时我们需要获取表中的倒数第二个记录。这个需求看似简单,但是如果不知道正确的SQL查询语句,可能会浪费很多时间。
回顾以前写的项目,发现在规范的时候,还是可以做点骚操作的。 假使以后还有新的项目用到了MySQL,那么肯定是要实践一番的。 为了准备,创建测试数据表(建表语句中默认使用utf8mb4以及utf8mb4_unicode_ci,感兴趣的读者可以自行搜索这两个配置):
InnoDb索引文件和数据文件是在一起的,只要查找索引文件后就可以连接到数据文件,查一次即可,效率高。现在主流使用InnoDb引擎
ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse,简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流,面向数据仓库进行OLAP分析。ClickHouse是一款开源的数据分析数据库,由战斗民族俄罗斯Yandex公司研发的,Yandex是做搜索引擎的,就类似于Google,百度等。我们都知道搜索引擎的营收主要来源于流量和广告业务,所以搜索引擎公司会着重分析用户网路流量,像Google有Anlytics,百度有百度统计,那么Yandex就对应于Yandex.Metrica。ClickHouse就是在Yandex.Metrica下产生的技术。
数据库SQL概述SQL语句分类数据定义语言:简称DDL(Data Definition Language),用来定义数据库对象:数据库,表,列等。关键字:create,alter,drop等 数据操作语言:简称DML(Data Manipulation Language),用来对数据库中表的记录进行更新。关键字:insert,delete,update等数据控制语言:简称DCL(Data Control Language),用来定义数据库的访问权限和安全级别,及创建用户。数据查询语言:简称DQL(Data
我们的表经常使用的MyISAM、InnoDB存储引擎都是将数据和索引都存储到磁盘上的,当查询表中的记录时,需要先把数据或者索引加载到内存中,然后再进行操作。这个从磁盘到内存的加载过程损耗的时间称为I/O成本。
在系统设计和架构中,数据库是必不可少的一环。而优化数据库查询效率也是非常重要的一环。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统。本文将介绍MySQL中的执行计划,以及如何使用执行计划来优化查询效率。
一个好的web应用,最重要的一点是有着优秀的访问性能。数据库MySQL是web应用的组成部分,也是决定其性能的重要部分。所以提升MySQL的性能至关重要。
每个女孩都是天使,每个女孩都美丽芬芳。在这个特别的日子里,温馨的女人节骄傲的向我们走来,祝女神节日快乐!
今天给大家分享mysql常用的服务器状态命令 ,希望对大家日常运维mysql数据库或者调优提供一些帮助!
在工单详情可快速提交相同SQL内容到其他实例,可适用于test>beta>ga等多套环境维护的需求
上一篇写了从全局的角度说数据库优化这件事情,我们面试经常会被问到数据库优化这块,我们很多时候能回答一些大而化之的策略,例如主从分离,分表分库之类,添加合理的索引,那继续追问,用的什么中间件主从分离,用的什么策略进行分表分库,什么是合理的索引,加了索引表扫描少了多少行,什么情况下索引会失效,好吧,笑容逐凝固,不知如何作答了,本篇就优先围绕sql查询优化本身来聊这个事情;
答:大部分程序主要的功能都是对数据的处理,写入、查询、转化、输出。最形象的比喻就是树和内容和目录的关系,目录就是索引,我们根据目录能快速拿到想要内容的页码。
Solr发展飞快,现在最新的版本已经6.1.0了,下面来回顾下Solr6.x之后的一些新的特点: (1)并行SQL特性支持,编译成Streaming 表达式,可以在solrcloud集群中,并行执行 (2)SolrCloud的Collection被抽象成关系型数据库表,现在不仅仅可以支持强大的全文检索,还通过SQL支持像数据库一样的BI分析 (3)在SQL的where语句中,全面支持强大的Lucene/Solr语法 (4)一些聚合操作例如Group会自动优化成并行操作,通过使用St
在实际应用中,我们经常需要把 MySQL 的数据同步至其它数据源,也就是在对 MySQL 的数据进行了新增、修改、删除等操作后,把该数据相关的业务逻辑变更也应用到其它数据源,例如:
1、重新定义表的关联顺序(多张表关联查询时,并不一定按照SQL中指定的顺序进行,但有一些技巧可以指定关联顺序)
Hello我又来了,快年底了,作为一个有抱负的码农,我想给自己攒一个年终总结。自上上篇写了手动搭建Redis集群和MySQL主从同步(非Docker)和上篇写了动手实现MySQL读写分离and故障转移之后,索性这次把数据库中最核心的也是最难搞懂的内容,也就是索引,分享给大家。
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