在上一章节，我们使用PreparedStatement实现CRUD操作，那么在CRUD的操作中，对于一些特别的数据库字段操作，会有一些特别的处理。例如：BLOB类型的字段，常用来存储图片的二进制数据。
转眼换工作已有5个月之久。从到新公司后就开始从事建设Flink实时数仓相关的设计和开发工作。排坑无数，收货满满。从这篇开始会写一些和Flink实时数仓相关的文章。
相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库，处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库，大家对它们很熟悉，用起来得心应手。
2021-01-19：mysql中，一张表里有3亿数据，未分表，其中一个字段是企业类型，企业类型是一般企业和个体户，个体户的数据量差不多占50%，根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作？
MySQL中，BLOB是一个二进制大型对象，是一个可以存储大量数据的容器，它能容纳不同大小的数据。
1 MySQL BLOB类型 MySQL中，BLOB是一个二进制大型对象，是一个可以存储大量数据的容器，它能容纳不同大小的数据。 插入BLOB类型的数据必须使用PreparedStatement，因为BLOB类型的数据无法使用字符串拼接写的。 MySQL的四种BLOB类型(除了在存储的最大信息量上不同外，他们是等同的) 📷 实际使用中根据需要存入的数据大小定义不同的BLOB类型。 需要注意的是：如果存储的文件过大，数据库的性能会下降。 如果在指定了相关的Blob类型以后，还报错：xxx too large，
关系型数据库（RDBMS）是建立在关系模型基础上的数据库系统。关系模型是一种数据模型，它表示数据之间的联系，包括一对一、一对多和多对多的关系。在关系型数据库中，数据以表格的形式存储，每个表格称为一个“关系”，每个关系由行（记录或元组）和列（字段或属性）组成。
大数据平台的采集功能是从外部数据源采集数据存储到hive，采集方式分为全量采集、增量采集，增量采集适用于数据规模较大情况，有很多使用场景，但是在增量采集时，平台只能感知数据新增、更新，无法感知到数据删除，为了解决这个问题，本文选用了常用的外部数据源mysql为例进行binlog采集方案介绍。
前言：MySQL的优化指南针对的是数据量大的情况下，数据量不够大的话没必要纠结优化的问题。但是当数据量变大之后，很多地方都是需要优化的，不然就会出现很多问题，最显著的现象是查询和修改变慢，即响应时间变长，所以本文的优化默认是数据量较大的情况。
📋导读📋 💝博客主页：红目香薰_CSDN博客-大数据,MySQL,Java领域博主💝 ✍本文由在下【红目香薰】原创，首发于CSDN✍ 🤗2022年最大愿望：【服务百万技术人】🤗 📋前言📋 本文属于系列文章，分别为： MySQL复习资料(一)——MySQL环境安装 MySQL复习资料(二)——MySQL-DDL语句 MySQL复习资料(三)——MySQL-DML语句 MySQL复习资料(四)——MySQL-聚合函数 MySQL复习资料(五)——MySQL-索引 MySQL复习资料(六)——
Python作为一门多用途的编程语言，拥有强大的数据库编程功能，适用于各种应用场景，从Web开发到数据分析。本文将深入介绍如何使用Python进行数据库编程，包括连接到数据库、执行查询、操作数据，以及高级技巧和性能优化。
数据分析离不开数据库，如何使用python连接MySQL数据库，并进行增删改查操作呢？
1，大数据平台——是指服务于大数据计算或存储的平台，包括大数据的计算集群(hive、spark、flink、storm等等)和存储集群(如hadoop、hbase等等)。 2，大数据平台涉及的元数据——由大数据作业的业务逻辑直接读写处理的业务数据，都不是元数据，除此之外的数据都是元数据。例如数据表的schema信息、任务之间的血缘关系、任务的权限映射关系、数据的业务属性、数据占用的磁盘空间等等。
摘要：实际问题 我们知道在流计算场景中，数据是源源不断的流入的，数据流永远不会结束，那么计算就永远不会结束，如果计算永远不会结束的话，那么计算结果何时输出呢？本篇将介绍Apache Flink利用持续查询来对流计算结果进行持续输出的实现原理。
正文之前 以后是要做大数据的人，如果连结构化的数据库都不会的话，那岂不是笑死人？所以果断靠着当年兴趣盎然的时候学的那点基础来复习一下，发现果然学过一遍再来复习那基本就是高中学一段内容看书与翻书的区别，
链接 | cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html
最近很多朋友来交流关于数据分析中的SQL技能需求，昨天看了这篇文章，写的很好，给大家推荐一下，其中关于数据表设计、SQL优化部分需要重点阅读，第一部分「MySQL性能」了解即可，全文共5758字，阅读大概需要20分钟，建议收藏，以下是作者自诉。
博主负责的项目主要采用阿里云数据库MySQL，最近频繁出现慢SQL告警，执行时间最长的竟然高达5分钟。导出日志后分析，主要原因竟然是没有命中索引和没有分页处理。其实这是非常低级的错误，我不禁后背一凉，团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中，总结了一些经验分享给大家，如果有错误欢迎批评指正。
开头还是介绍一下群，如果感兴趣polardb ,mongodb ,mysql ,postgresql ,redis 等有问题，有需求都可以加群群内有各大数据库行业大咖，CTO，可以解决你的问题。加群请联系 liuaustin3 ，在新加的朋友会分到2群。
2、RDBMS 术语 1. 数据库: 数据库是一些关联表的集合。 2. 数据表: 表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格 3. 列: 一列(数据元素) 包含了相同的数据, 例如邮政编码的数据。 4. 行： 一行（=元组，或记录）是一组相关的数据，例如一条用户订阅的数据。
博主负责的项目主要采用阿里云数据库MySQL，最近频繁出现慢SQL告警，执行时间最长的竟然高达5分钟。
在做数据导出之前，我们看一下已经完成的操作：数据分析阶段将指标统计完成，也将统计完成的指标放到Hive数据表中，并且指标数据存储到HDFS分布式文件存储系统。
本文导读：在使用mysql数据库时，经常需要对mysql进行维护，查询每个库、每个表的具体使用情况，Mysql数据库可以通过执行SHOW TABLE STATUS命令来获取每个数据表的信息。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 作者 | 编码砖家 来源 | cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html MySQL性能 最大数据量 最大并发数 查询耗时0.5秒 实施原则 数据表设计 数据类型 避免空值 text类型 索引优化 索引分类 优化原则 SQL优化 分批处理 不做列运算 避免Select * 操作符<>优化 OR优化 IN优化 LIKE优化 JOIN优化 LIMIT优化 其他数据库 博主负责的项目主要采用
1.ERROR 2002 (HY000): Can't connect to local MySQL server through socket '/data/mysql/mysql.sock'
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本示例使用 Oceanus 平台的 元数据管理 功能，通过库表引用将作业中生成的随机数据存入到 MySQL 中。再通过对变量的管理完成变量的引用
Spark是在借鉴了MapReduce之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce明显的缺陷。Spark主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件。
SQL技能需求在数据分析中是非常重要的基础，昨天宝器推荐了这篇文章，写的很好，同样分析给大家。
作者：matrix 被围观: 1,412 次 发布时间：2020-08-31 分类：Python 零零星星 | 无评论 »
数据是关系数据库系统中存储的统一化格式。 因此，实施我们需要非常先进和复杂的SQL查询统计计算。但是R能够轻松地连接到诸如MySql, Oracle, Sql server等多种关系数据库并且可以从它们的记录转为R中的数据帧。一旦数据是在R环境中可用，就变成了正常R数据集，并可以被操纵或使用所有强大包和函数来进行分析。 在本教程中，我们将使用 MySQL 作为参考数据库，用于连接到 R 中。 RMySQL 软件包 R有一个名为“RMySQL”它提供了与 MySQL 数据库之间的本地连接的内置软件包。可以使用
130 ：文件格式不正确。（还不是很清楚错误的状况） 145 ：文件无法打开。1005：创建表失败。1006：创建数据库失败。 1007：数据库已存在，创建数据库失败。 1008：数据库不存在，删除数据库失败。 1009：不能删除数据库文件导致删除数据库失败。 1010：不能删除数据目录导致删除数据库失败。 1011：删除数据库文件失败。 1012：不能读取系统表中的记录。 1016：文件无法打开，使用后台修复或者使用 phpmyadmin 进行修复。Quote:开始=>所有程序=>附件=>命令提示符 输入 mysql 所在硬盘盘符 cd mysql 所在目录 cd bin 输入 myisamchk -f D:usr/local/mysql/data/bbs/PW_members.MYI ps : D:usr/local/mysql/data/bbs 是你论坛数据库的路径 -f 根据具体情况选择，一般也可以选择 -r 注意你的 系统C盘或放数据库的硬盘空间是否足够，一般小于 1G 很容易出现错误。 或用mysqlcheck命令进行修复。具体的方法：利用命令行进入mysql/bin目录，执行mysqlcheck -o -r phpwind -uroot -p 其中phpwind是你数据库的名称，root是你的数据库用户名，然后会提示你输入密码。然后就会修复你的数据库。 1017：服务器非法关机，导致该文件损坏。 1020：记录已被其他用户修改。 1021：硬盘剩余空间不足，请加大硬盘可用空间。 1022：关键字重复，更改记录失败。 1023：关闭时发生错误。 1024：读文件错误。 1025：更改名字时发生错误。 1026：写文件错误。 1030：可能是服务器不稳定。（具体原因不是很清楚） 1032：记录不存在。 1036：数据表是只读的，不能对它进行修改。 1037：系统内存不足，请重启数据库或重启服务器。 1038：用于排序的内存不足，请增大排序缓冲区。 1040：已到达数据库的最大连接数，请加大数据库可用连接数。Quote:在my.ini 修改max_connections=100为max_connections=1000或更大,重启mysql 1041：系统内存不足。 1042：无效的主机名。 1043：无效连接。 1044：数据库用户权限不足，请联系空间商解决。 1045：数据库服务器/数据库用户名/数据库名/数据库密码错误，请联系空间商检查帐户。Quote:方法:确保论坛data目录下的sql_config.php用户名与密码都正确.如果用户忘记了数据库的密码,可以按如下方式进行密码的修改:如果 MySQL 正在运行，首先停止。启动 MySQL ：bin/safe_mysqld –skip-grant-tables & 就可以不需要密码就进入 MySQL 了。然后就是 >use mysql>update user set password=password(“new_pass”) where user=“root”;>flush privileges;1046：没有选择数据库。 1048：字段不能为空。 1049：数据库不存在。 1050：数据表已存在。 1051：数据表不存在。 1054：字段不存在，自行建立字段。 1060：字段重复，导致无法插入这个字段。 1062：字段值重复，入库失败 Quote: 1.如果出类似主码为”65535″的错误,可以查看相关表的自增字段,将字段值改在就可以 2.确保相关数据表中主码重复的字段是否存在,如果存在删除这条记录 3.备份数据库,修复相关表(注:这种情况比较常见,如pw_posts表,对表进行修复的时候不要忘记备份). 1064：MySQL 不支持错误提示中的编码。 1065：无效的 SQL 语句，SQL 语句为空。 1067：MySQL 版本为 5，不支持空的默认值。 1081：不能建立 Socket 连接。 1114：数据表已满，不能容纳任何记录。 1115：设置的字符集在 MySQL 并没有支持。 1116：打开的数据表太多。 1129：数据库出现异常，请重启数据库。 1130：连接数据库失败，没有连接数据库的权限。 1133：数据库用户不存在。 1135：可能是内存不足够，请联系空间商解决。 1141：当前用户无权访问数据库。 1142：当前用户无权访问数据表。 1143：当前用户无权访问数据表中的字段。 1146：数据表缺失，请恢复备份数据 1147：未定义用户对数据表的访问权限。 1149：SQL 语句语法错误。 1158：网络错误，出现读错误，请检查网络连接状况。 1159：网络错误，读超时，请检查网络连接状况。 1160：网络错误，出现写错误，请
1、sql nosql：not only sql 2、mariadb的默认引擎用XtraDB来替代mysql的InnoDB 3、redis string,list,set,zset,push/pop,add/remove 使用内存缓存，支持持久化存储，数据类型丰富，主从 4、mongodb 5、mysql有企业版和社区版之分，生产环境一般GA版 下载地址;http://mirrors.sohu.com/mysql/ 6、数据库禁止用kill -9 强制删除 7、path=xx:$path 8、mysql -u -p -h -P 9、mysqladmin -u root password 'xxxx' alter user 'xx'@'' identified by 'xx'; grant all privileges on . to xx@xx identified by xx update mysql.user set authentication_string=password("new password") where User="username" and Host="localhost"; flush privileges; 10、用户表 select user.host from mysql.user; drop user root@':1' drop database test; 11、错误日志 [mysqld_safe] log-error
1016错误：文件无法打开，使用后台修复或者使用phpmyadmin进行修复。 1044错误：数据库用户权限不足，请联系空间商解决 1045错误：数据库服务器/数据库用户名/数据库名/数据库密码错误，请联系空间商检查帐户。 1054错误：程序文件跟数据库有冲突，请使用正确的程序文件上传上去覆盖。 1146错误：数据表缺失,请恢复备份数据. 2002错误：服务器端口不对，请咨询空间商正确的端口。 2003错误：mysql服务没有启动，请启动该服务 1005：创建表失败 1006：创建数据库失败 1007：数据
如需有条件地从表中选取数据，可将 where 子句添加到select语句中。 SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name1, table_name2... [WHERE condition1 [AND [OR]] condition2.....
数据库对互联网开发的重要性就不必多说了。作为大数据和AI时代的互联网er，如果你还是只懂MySQL，那你可就火星大发了。下面给大家总结下每个互联网er都必须懂的几种数据库产品：
第1章 ClickHouse的前世今生 在大量数据分析场景的解决方案中，传统关系型数据库很快就被Hadoop生态所取代 传统关系型数据库所构建的数据仓库，被以Hive为代表的大数据技术所取代 数据查询分析的手段也层出不穷，Spark、Impala、Kylin等百花齐放 1.1 传统BI系统之殇 企业在生产经营的过程中，并不是只关注诸如流程审批、数据录入和填报这类工作。站在监管和决策层面，还需要另一种分析类视角，例如分析报表、分析决策等。而IT系统在早期的建设过程中多呈烟囱式发展，数据散落在各个独立的系统之内
下面我分享一下如何用 1 个肉夹馍的钱来搭建一套云上的大数据平台。经过本人反复的钻研，发现薅羊毛这件事简直是太简单了。最后买 MySQL 19.9元，流计算 Oceanus(Flink) 1 元，花了二十几块钱，搭建了这样式的大数据系统。
MySQL数据库是我们整个系统中最核心最宝贵的资源，为了更好的使用每个公司都会制定对应的使用手册来规范大家的使用，也就是标题中提到的军规，接下来给大家分享下58到家的MySQL军规哦，希望对你能有所帮助。
相信很多小伙伴们，在日常对接开发时，有很多大表在业务上并没有采取任何形式的切分，数据不停地往一张表里灌入，迟早有一天，磁盘空间报警。作为一个DBA，侧重点是对数据库的操作性能（大表增加字段/索引，QPS等）和存储容量加以考虑，我们会建议开发对数据库里的大表进行数据归档处理，例如将3个月内的订单表保留在当前表，历史数据切分后保存在归档表中，之后归档表从主库上移走以便腾出磁盘空间，并将其迁移至备份机中（有条件的可以将其转换为TokuDB引擎），以便提供大数据部门抽取至HDFS上。
MySQL-性能优化-索引和查询优化 要知道为什么使用索引，要知道如何去使用好索引，使自己的查询达到最优性能，需要先了解索引的数据结构和磁盘的存取原理 参考博客：MySQL索引背后的数据结构及算法原理
经常会遇到这种情况，我们的业务已经稳定地运行一段时间了，并且流量渐渐已经上去了。这时候，却因为某些原因（比如功能调整或者业务扩展），你需要对数据表进行调整，加字段 or 修改表结构。 可能很多人说 alter table add column … / alter table modify …，轻轻松松就解决了。 这样其实是有风险的 ，对于复杂度比较高、数据量比较大的表。调整表结构、创建或删除索引、触发器，都可能引起锁表，而锁表的时长依你的数据表实际情况而定。 本人有过惨痛的教训，在一次业务上线过程中没有评估好数据规模，导致长时间业务数据写入不进来。 那么有什么办法对数据库的业务表进行无缝升级，让该表对用户透明无感呢？下面我们一个个来讨论。
点击关注公众号，Java干货及时送达 来源：编码砖家 链接：cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html 背景 最近频繁出现慢SQL告警，执行时间最长的竟然高达5分钟。导出日志后分析，主要原因竟然是没有命中索引和没有分页处理 。 其实这是非常低级的错误，我不禁后背一凉，团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中，总结了一些经验分享给大家，如果有错误欢迎批评指正。 MySQL性能 最大数据量 抛开数据量和并发数，谈性能都是耍流氓 。MySQL没有限制单表最大记
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