需求描述 实现的sql 案例演示 字符串拆分: SUBSTRING_INDEX(str, delim, count) 替换函数:replace( str, from_str, to_str) 获取字符串长度:LENGTH( str ) 实现的原理解析 实现sql 正式的原理解析 Step1:首先获取最后需被拆分成多少个字符串,利用 help_topic_id 来模拟遍历 第n个字符串。 Step2:根据“,”逗号来拆分字符串,此处利用 SUBSTRING_INDEX(str, delim, count) 函数,最后把结果赋值给 num 字段。 扩展:判断外部值是否在 num列值中 find_in_set instr 字符串转多列
可以进行字符串转义(例如> 转义为 >)、保留/去除字符串里的数字、移除特殊字符、补充长度
一、字符串拆分: SUBSTRING_INDEX(str, delim, count)
1、转换是转换里面的第四个分类。转换属于ETL的T,T就是Transform清洗、转换。ETL三个部分中,T花费时间最长,是一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。
随着用户量的激增和时间的堆砌,存在数据库里面的数据越来越多,此时的数据库就会产生瓶颈,出现资源报警、查询慢等场景。
ELK最早是Elasticsearch(以下简称ES)、Logstash、Kibana三款开源软件的简称,三款软件后来被同一公司收购,并加入了Xpark、Beats等组件,改名为Elastic Stack,成为现在最流行的开源日志解决方案,虽然有了新名字但大家依然喜欢叫她ELK,现在所说的ELK就指的是基于这些开源软件构建的日志系统。
一般情况下我们创建的表对应一组存储文件,使用MyISAM存储引擎时是一个.MYI和.MYD文件,使用Innodb存储引擎时是一个.ibd和.frm(表结构)文件。
大数据的 ETL(Extract-Transfer-Load) 过程的 Transfer 阶段,需要对 json 串数据进行转换“拍平”处理。
MySQL数据类型定义了数据的大小范围,因此使用时选择合适的类型,会降低表占用的磁盘空间,间接减少了磁盘I/O的次数,提高表的访问效率,而且索引的效率也和数据的类型息息相关。
使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死。严重影响业务。
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案,在容量、性能、可用性和运维成本这三方面难满足海量数据场景。在单库单表数据量超过一定容量水位的情况下,索引树层级增加,磁盘I/O也很可能出现压力,会导致很多问题。
我们进行ETL(Extract-Transfer-Load) 过程中,经常会遇到从不同数据源获取的不同格式的数据,其中某些字段就是json格式,里面拼接了很多字段key和指标值value,今天讲一下如何解析出来相关数据。
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案,在容量、性能、可用性和运维成本这三方面难于满足海量数据场景。在单库单表数据量超过一定容量水位的情况下,索引树层级增加,磁盘 IO 也很可能出现压力,会导致很多问题。
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种ETL工具的使用,必不可少。
它是一个特殊形式的 CONCAT()。第一个参数剩余参数间的分隔符。分隔符可以是与剩余参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL,返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。分隔符将被加到被连接的字符串之间。
关于mysql数据库的一些常用命令操作,经常不用就很容易忘记,今天再次复习做了一些笔记加深印象,如何用命令连接mysqla数据库进行增删改查,以下是操作过程。
LIMIT 5, 5指示MySQL返回从行5开始的5行。第一个数为开始位置,第二个数为要检索的行数。
在日常的开发工作中,除了JAVA相关的技术,打交道最多的就是Mysql数据库,当数据积累到一定程度,比如500W时就会难免出现一些慢sql,对数据库的优化方式有很多,比如通过增加合理的索引,今天我们来说下其中的垂直分表。
在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的,如开发人员对APP上的页面进行埋点时,会将多个字段存放在一个json数组中,因此数据平台调用数据时,要对埋点数据进行解析。接下来就聊聊Hive中是如何解析json数据的。
1、指数据列的分割,将列多的表分割成多个表。表格的记录虽然不多,但字段长,表格占有空间大。
总结:最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化,之后就是再调整下Mysql的配置参数,想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定,后续变更的成本太高。
如果一个表的字段较多,可以新建一个扩展表,将不常用或字段长度较大的字段拆分到扩展表中。
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死锁是指两个或多个事务在同一资源上相互占用,并请求锁定对方的资源,从而导致恶性循环的现象。
随着业务量越来越大,单台数据库服务器性能已无法满足业务需求,该考虑增加服务器扩展架构了。主要思想是分解单台数据库负载,突破磁盘I/O性能,热数据存放缓存中,降低磁盘I/O访问频率。
刚开始多数项目用单机数据库就够了,随着服务器流量越来越大,面对的请求也越来越多,我们做了数据库读写分离, 使用多个从库副本(Slave)负责读,使用主库(Master)负责写,master和slave通过主从复制实现数据同步更新,保持数据一致。slave 从库可以水平扩展,所以更多的读请求不成问题
mysql的优化是我们经常都会提到的一个话题,也是重中之重,在很多大厂中会有专门的DBA来做这件事情,甚至更过分的是连应届生的招聘岗位要求上都写了需要懂一点sql优化,最近moon一直在写关于mysql的文章,包括之前写的索引相关,其实也都是为了这篇文章做个铺垫,所以你懂了吗,今天我将从表结构、索引、查询语句、分库分表这四个维度来和大家聊聊,在工作中,怎么进行sql优化?
事务,是指一个操作序列,这些操作要么都执行,或者都不执行,而且这一序列是无法分隔的独立操作单位。也就是符合原子性(Atomicity)、 一致性(Consistency)、 隔离性(Isolation)和持久性(Durability)的一组操作。
分库分表是非常常见针对单个数据表数据量过大的优化方式,它的核心思想是把一个大的数据表拆分成多个小的数据表,这个过程也叫(数据分片),它的本质其实有点类似于传统数据库中的分区表,比如mysql和oracle都支持分区表机制。
今天是《分库分表 ShardingSphere 原理与实战》系列的开篇文章,之前写过几篇关于分库分表的文章反响都还不错,到现在公众号:程序员小富后台不断的有人留言、咨询分库分表的问题,我也没想到大家对于分库分表的话题会这么感兴趣,可能很多人的工作内容业务量较小很难接触到这方面的技能。这个系列在我脑子里筹划了挺久的,奈何手说啥也不干活,就一直拖到了现在。
爱可生上海研发中心成员,研发工程师,主要负责 DMP 平台监控告警功能的相关工作。
如果你想熟练写各种统计报表的 SQL,那么行转列是你绕不开的一个点,你必须得掌握它。
MySQL日志主要包括查询日志、慢查询日志、事务日志、错误日志、二进制日志等。其中比较重要的是 bin log(二进制日志)和 redo log(重做日志)和 undo log(回滚日志)。
我们都知道,随着业务量的增长,数据量也会随之增加,这个时候就需要关注业务大表,因为大表会影响查询性能,DDL变更时间很长,影响业务的可用性,同时导致从库延迟很大,如果业务做了读写分离,导致用户重复操作产生脏数据,例如重复下单。
mysql和redis的关系? 要根据具体的业务情景去选型: mysql存储在磁盘中 redis存储在内存中 redis适合存在一些比较热的数据,使用频繁的数据,比如下面的应用场景 排行榜 粉丝 关注 消息队列推送 数据库 降级处理 其作用是为了适应不同版本的sql,不同型号的硬件设备,做到向下兼容 通过日志文件分析 查看日志 如何进行分库分表(sharding) 数据库sharding,多表多数据适合做垂直切分;如果表不多,但是每张表的数据多适合做水平切分。 垂直切分:规则简单实施方便;根据不同的表来拆分
范式是关系数据库理论的基础,也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。
一说海量数据有人就说了直接用大数据,那只能说不太了解这块,为此我们才要好好的去讲解一下海量的处理
从表面意思上看,MySQL分表就是将一个表分成多个表,数据和数据结构都有可能会变。MySQL分表分为垂直分表和水平分表。
mysql高并发的解决方法有:优化SQL语句,优化数据库字段,加缓存,分区表,读写分离以及垂直拆分,解耦模块,水平切分等。
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读写分离是让主库处理事务性增删改,而从库处理查操作。数据库复制来把事务性操作的数据变更同步到从库。
首先我们要知道分库、分表都是干啥的,本文主角还是我们的MySQL为第一视角。首先从字面意思来看:
example: 一个班有学生id,成绩,班级,现在将学生根据班级按照成绩排名。(partition by)
通过上面的优化,已经能满足大部分的需求了。只有一种情况需要我们再次进行优化,那就是单表的数量急剧上升,超过了1千万以上,这个时候就要对表进行水平拆分了。
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势,但是总会写操作达到瓶颈的时候,导致性能提不上去。
select r.*,s.* from r full join s on r.c=s.c
#path可修改为绝对或者相对路径 log-slow-queries=slow-log-path #l查询时间超过2s记录 long_query_time=2 #没有使用索引的查询记录 log-queries-not-using-indexes
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