每个binlog文件都有编号,从最早的3位数(没错,很老的版本只有3位数~),到现在扩展到6位数,从000001开始计数。 但我打赌,你一定不知道这个序号最大可以跑到多少。
在我们知数堂的MySQL DBA课上讲到binlog序号是从000001开始,这时有细心的同学问到,是不是这个序号达到999999后,binlog就要重新开始了?
InnoDB 日志文件的作用 Innodb 数据表崩溃后,再次启动时,MySQL会扫描日志文件,看哪些记录不在表空间中,对其进行 redo 操作,从而完成数据恢复 Innodb 日志文件的大小可以通过参数 innodb_log_file_size 来设置 这个值如果太小,会增加checkpoint,导致刷新磁盘的次数增加,影响数据库性能 如果太大,会让数据恢复过程变慢,便增加了数据库不可用的时间 所以,设置一个合适的日志大小是比较重要的 如何计算出合适的日志大小 思路 设为多大是合适,没有明确的定义,但有一
前缀索引会使覆盖索引失效,额外增加回表的消耗,如果前缀索引的长度选择区分度不高,会额外导致扫描行数增加。
这里前缀 + 日期没有太大技术含量,主要是在尾部的序列号,这里要求3位序列号,我们从001开始。当等于10起,为010。当等于100起,为100。第二天重置从001起。这里我们可以使用MySQL数据库存储,这里我们需要记录日期和序号两个字段。MySQL 表如下:
MySQL 在 8.0 的版本推出了窗口函数,我们可以很方便地使用 row_number() 函数生成序号。
其中: (@i:=@i+1)代表定义一个变量,每次增加1,整体业务就是查询表数据同时根据sales_performance倒序后赋予排名。
LNMP一键安装包 V1.5 已经在Vultr、遨游主机、搬瓦工、LocVPS、Linode、vps2ez、DiaHosting、OneAsiaHost、DigitalOcean、KVMLA、景文互联、RamNode、BuyVM、快易互联、80VPS、阿里云等众多VPS的CentOS 6-7、RHEL 6-7、Fedora 21-28、Debian 7-9、Ubuntu 10.04-18.04的32位和64位系统上测试通过(CentOS 5,Debian 6及之前版本其官网已经结束支持无法使用,Debian9上Apache需选2.4.26版本以上。
如果不查询表中所有的列,尽量避免使用 SELECT *,因为它会进行全表扫描,不能有效利用索引,增大了数据库服务器的负担,以及它与应用程序客户端之间的网络 IO 开销。
set @a=0;select @a:=@a+1,user,host from mysql.user;
可以看到使用rank()函数的时候相同的点赞数会返回相同的排名,排名会产生跳跃,最终的排名不是连续的
在 2020 年 8 月 3 日 推出的《Java 开发手册嵩山版》后历经了 18 个月阿里又推出了《Java 开发手册黄山版》。想必每个 Java 程序员应该都会关注阿里推出的《Java 开发手册》,个人觉得这份开发手册短小精干,非常实用。在整个手册中可以逐步地学到知识(手册背不下来,只能逐步的吸收,并尽量付诸实践),也可以从知识的表面理解一些更深层的思想。其实之前我做 PHP 的时候,就对这份手册非常的喜欢。因此手册有更新,我把更新的规约摘录在这里,方便阅读,方便学习。
Redis 是一个key-value存储系统。Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。它通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。
前段时间接触到腾讯云的一个新数据库产品 CynosDB 是基于 Amazon Aurora 数据库的Paper实现的。我比较感兴趣就来看看它和之前看过的 Spanner 之类有什么不同,也许部分设计也能用在我们游戏业务的服务器中。它的主要的创新点在于重新设计了binlog和存储的部分,所以我也主要就看了两篇Paper: 《Amazon Aurora - Design Considerations for High Throughput Cloud-Native Relational Databases》 是一个整体性质的介绍和概述; 《Amazon Aurora: On Avoiding Distributed Consensus for I/Os,Commits, and Membership Changes》 是对其重点部分的存储服务的。
分布式架构下,唯一序列号生成是我们在设计一个系统,尤其是数据库使用分库分表的时候常常会遇见的问题。当分成若干个sharding表后,如何能够快速拿到一个唯一序列号,是经常遇到的问题。
1000万行数据,由10万个用户+每用户100条记录组成,同样使用书中所提及的构造序列的表值函数轻松构造完成。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 MySQL 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记,在快速视频学习一遍之后发现了许多需要补充的点,比如三次握手的连接和Mysql的内部交互流程等等,关于后续的章节也会整合多篇文章后续会陆续发布。
MySQL从5.7版本直接跳跃发布了8.0版本 ,可见这是一个令人兴奋的里程碑版本。MySQL 8 版本在功能上做了显著的改进与增强,开发者对 MySQL 的源代码进行了重构,最突出的一点是多 MySQL Optimizer 优化器进行了改进。不仅在速度上得到了改善,还为用户带来了更好的性能和更棒的体验。
数据库一般采用Master-Slave复制模式的MySQL架构,只能够对数据库的读进行扩展,而对数据库的写入操作还是集中在Master上,并且单个Master挂载的Slave也不可能无限制多,Slave的数量受到Master能力和负载的限制。
作者简介 丁宜人,10年java开发经验。携程技术中心基础业务研发部用户中心资深java工程师,负责携程账号的基础服务和相关框架组件研发。之前在惠普公司供职6年,负责消息中间件产品研发。 一、相关背景 分布式架构下,唯一序列号生成是我们在设计一个系统,尤其是数据库使用分库分表的时候常常会遇见的问题。当分成若干个sharding表后,如何能够快速拿到一个唯一序列号,是经常遇到的问题。 在携程账号数据库迁移MySql过程中,我们对用户ID的生成方案进行了新的设计,要求能够支撑携程现有的新用户注册体量。 本文通过
经常进行数据分析的小伙伴经常会需要生成序号或进行数据分组排序并生成序号。在MySQL8.0中可以使用窗口函数来实现,可以参考历史文章有了这些函数,统计分析事半功倍进行了解。而MySQL5.7中由于没有这类函数,该如何实现呢,下面对比MySQL8.0,列举两种情况的实现。
删库跑路也是个老梗了,可见在运维数据库的过程中误删除数据,或者开发的代码有bug,造成数据的误删除屡见不鲜。不过现在也有许多用于恢复或预防误删除的方案,例如SQL管理系统,将要执行的SQL先交由管理员审核,然后由管理员备份一个镜像数据库,在镜像上执行该SQL,并在执行后还原镜像。这样经过层层把关就可以大大减小出现误操作的几率。
MySQL8.0之前,做数据排名统计等相当痛苦,因为没有像Oracle、SQL SERVER 、PostgreSQL等其他数据库那样的窗口函数。但随着MySQL8.0中新增了窗口函数之后,针对这类统计就再也不是事了,本文就以常用的排序实例介绍MySQL的窗口函数并将常用的几个窗口函数进行小结。
这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数,以供参考,需要深入学习的可以参看对应类的源代码。
字符集 和 编码无疑是IT菜鸟甚至是各种大神的头痛问题。当遇到纷繁复杂的字符集,各种火星文和乱码时,问题的定位往往变得非常困难。本文将会从原理方面对字符集和编码做个简单的科普介绍,同时也会介绍一些通用的乱码故障定位方法以方便读者以后能够更从容的定位相关问题。
来源:https://blog.twitter.com/engineering/en_us/a/2010/announcing-snowflake[2]
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 「第一部分 GTID简介」 在MySQL5.6引入了GTID(Global Transaction Identifier)特性,它可以在集群中唯一标识一个事务,在MySQL主从复制时,从节点可以使用GTID来确定复制位点,用于取代使用binlog文件偏移量的传统方式,在发生主备切换时从节点可以自动在新主上找到正确的复制位置,大大简化了复杂复制拓扑下集群的维护,也减少了人为设置复制位点发生误操作的风险,另外,基于GTID的复制可以跳过已经执行过的事务,减少了数据发
ClickHouse 20.8.2.3 版本新增加了 MaterializeMySQL 的 database 引擎,该 database 能 映射到 MySQL 中的某个 database ,并自动在 ClickHouse 中创建对应的ReplacingMergeTree。ClickHouse 服务做为 MySQL 副本,读取 Binlog 并执行 DDL 和 DML 请求,实现了基于 MySQL Binlog 机制的业务数据库实时同步功能。
上节已经学会对MySQL进行简单的增删改查了,那么,我们如何实现用Java来对数据库操作增删改呢。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/xmt1139057136/article/details/88840293
visual studio code可以编辑markdown文本。可以在visual studio的设置里的extensions,安装 markdown 插件,如 markdownlint, markdown checkbox,Markdown All in One,Markdown Preview Enhance, Markdown TOC, markdown_index, fold, explicit folding。 Markdown Preview Enhanced 内部支持 mermaid, PlantUML, WaveDrom, GraphViz,Vega & Vega-lite,Ditaa 图像渲染。 安装Markdown Preview Enhance后,在右上角选择Markdown Preview Enhance:open preview,也就是三角形,B, I" 的左边的左边,可以看到流程图。右上角"三角形,B, I" 的左边是自带的preview,好像不支持流程图。 Markdown TOC有自动生成目录和标题序号的功能。
mysql查询优化的方法有很多种,explain是工作当中用的比较多的一种检查方式。explain翻译即解释,就是看mysql语句的查询解释计划,从解释计划我们能很清楚的看到解释的语句有没有合理用到索
前段时间因为线下分析库上的存储过程SP无规范的泛滥,导致ETL和BI报表经常出现各种死锁阻塞问题。遂决定动手整个简单的SP编码规范,其实主要目的就是记录SP的运行日志和状态。
本文作者王良辰,京东中台架构师,擅长分布式系统及高可用、高并发系统架构与设计。曾经为企业开发过多个通用脚手架,推崇以技术手段提升开发效率、约束开发行为。
那么,对于乱码这个看似不起眼,但并不是一两话能讲清楚的问题,是很有必要从根源了解字符集和编码原理,知其然知其所以然显然是一个优秀码农的基本素养,所以,便有了本文,希望能帮助到你。
phpStudy for Linux 支持Apache/Nginx/Tengine/Lighttpd, 支持php5.2/5.3/5.4/5.5切换 已经在centos-6.5,debian-7.4.,ubuntu-13.10测试成功 使用说明: 服务进程管理:phpstudy (start|stop|restart|uninstall) 站点主机管理:phpstudy (add|del|list) ftpd用户管理:phpstudy ftp (add|del|list) 项目地址:http://lamp.phpstudy.net/ 安装说明: wget -c http://lamp.phpstudy.net/phpstudy.bin chmod +x phpstudy.bin #权限设置 ./phpstudy.bin #运行安装
这家公司的真名就叫做“三藏”,和我的名字“悟空”很契合,唐三藏给悟空面试,合情合理,还带有一丝趣味,所以我就去面试了。三藏公司是一家小厂,技术负责人面的我,欲知面试结果,文末揭晓。
对于互联网公司来说,随着用户量和数据量的不断增加,慢查询是无法避免的问题。一般情况下如果出现慢查询,意味着接口响应慢、接口超时等问题。如果是高并发的场景,可能会出现数据库连接被占满的情况,直接导致服务不可用。
下午的时候我正无聊的刷着手机,就听叮咚一声,我就顺便看了一眼,好家伙是老师在发赚钱的单子,我再一看,这不是我刚刚学过去的知识吗,二话不说立马就开启了‘抢单’模式。
如果数据库是跨机房部署,分布式ID是必须的,不然后续做数据分析和统计、跨机房路由会踩大坑。
Apache Sqoop(TM)是一种旨在有效地在Apache Hadoop和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具。
这一节会先描述 MTS 的工作线程执行 Event 的大概流程。然后重点描述一下 MTS 中检查点的概念。在后面的第 25 节我们可以看到,MTS 的异常恢复很多情况下需要依赖这个检查点,从检查点位置开始扫描 relay log 做恢复操作,但是在 GTID AUTO_POSITION MODE 模式且设置了 recovery_relay_log=1 的情况下这种依赖将会弱化。
用理工科思维看待这个世界 系列爬虫专栏 崇尚的学习思维是:输入,输出平衡,且平衡点不断攀升。 曾经有大神告诫说:没事别瞎写文章;所以,很认真的写的是能力范围内的,看客要是看不懂,不是你的问题,问题在我,得持续输入,再输出。 今天的主题是:MySQLdb及其银行模拟转账 1:框架 序号 内容 说明 01 概念及其工具介绍 -- 02 SQL语句 -- 03 实例演示数据库操作 -- 04 银行转账操作演示 -- 05 参考及其说明 -- ---- 2:概念,工具介绍 MySQL
给大家一分钟,请思考:在你熟悉的数据库里使用 SQL 快速生成 001~999 的编号有哪些方法。
Sqoop 是一款开源的工具,主要用于在 Hadoop(Hive) 与传统的数据库 (mysql,postgresql,...) 间进行数据的高校传递,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL,Oracle,Postgres等)中的数据导入到 Hadoop 的 HDFS 中,也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。 Sqoop 项目开始于 2009 年,最早是作为 Hadoop 的一个第三方模块存在,后来为了让使用者能够快速部署,也为了让开发人员能够更快速的迭代开发,Sqoop 独立成为一个 Apache 顶级项目。 Sqoop2 的最新版本是 1.99.7。请注意,2 与 1 不兼容,且特征不完整,它并不打算用于生产部署。
在mysql中,索引就是帮助mysql快速找到某条数据的一种数据结构,它是排好序的,独立于mysql表数据之外的。
上篇《MySQL缓冲池(buffer pool),终于懂了》,介绍了InnoDB缓冲池的工作原理。 简单回顾一下: (1)MySQL数据存储包含内存与磁盘两个部分; (2)内存缓冲池(buffer pool)以页为单位,缓存最热的数据页(data page)与索引页(index page); (3)InnoDB以变种LRU算法管理缓冲池,并能够解决“预读失效”与“缓冲池污染”的问题; 画外音:细节详见《MySQL缓冲池(buffer pool),终于懂了》。 毫无疑问,对于读请求,缓冲池能够减少磁盘IO,
前面两篇文章,我们详细介绍了 Kubernetes 中 StatefulSet 的网络状态和存储状态:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云