网络上有不少Kettle的文章,但实际上都大同小异,都是些非常基础的文章,实际上在使用过程中还有遇到不少的坑,这部分在网上资料比较少,这里主要讲一下我们在使用过程中遇到的各种问题,属于难得的实践经验。
在sys_yacc.yy文件内解析t1 left join t2 on t1.c=t2.a;对应处理位置
这个功能刚上线不久,起初查询和导出速度都是蛮快的,把这个SQL放到测试环境也是挺快的。
join 是 MySQL 用来进行联表操作的,用来匹配两个表的数据,筛选并合并出符合我们要求的结果集。
上一篇文章已经编写了mysql查询以及生成请求api的body数据,那么本章节我们来继续编写解决body序列化json过程中的datetime转化问题。
shell-mysql (1)脚本背景: 由于要在Linux上,远程读取mysql的表的数据,然后做一定清洗后,把数据上传至Hadoop集群中,使用Java写吧,感觉太麻烦了,得在Win上开发好,还得打成jar包, 上传到Linux上,如果那里出了问题,还得重复这样,非常不方便,那就用shell写一个吧,也不需要什么jdbc驱动包,只需要在Linux上装个MySQL的 客户端即可,用一行yum命令即可搞定,所以就花了点时间,封装了一个小脚本 (2)功能介绍: 直接在Linux下使用shell脚本远
第一章 mysql架构和历史 mysql最重要最与众不同的是它的存储引擎架构,这种架构设计将查询处理,以及其他系统任务和数据的存储和提取相分离。 存储引擎负责MySQL中数据的储存和提取。 每个客户端连接都会在服务器进程中拥有一个线程,这个连接的查询只会在这个单独的线程中进行。 对于select语句,在解析查询之前,服务器会先检查查询缓存。 一种提高共享对象并发性的方式就是让锁定对象更有选择性,但是增加锁的数量也会增加系统开销,需要在锁的开销和安全性之间寻求平衡。 mysql有两种锁策略,表锁和行锁。 AC
InnoDB的性能和自动崩溃恢复特性,使得它在非事务性存储的需求中也有广泛的应用。
由于现在 ORM 框架的成熟运用,很多小伙伴对于 JDBC 的概念有些薄弱,ORM 框架底层其实是通过 JDBC 操作的 DB
继续上篇博客 事务特性及隔离问题。 我们来做一个关于隔离级别的实验,将演示各个级别导致的隔离问题。 我们先打开两个MySQL窗口,来模拟并发操作。
存储引擎是 MySQL 中具体与文件打交道的子系统,它是根据 MySQL AB 公司提供的文件访问层抽象接口定制的一种文件访问机制,这种机制就叫作存储引擎 。
大多数SQL语句都是针对一个或多个表的单条语句。并非所有的操作都怎么简单。经常会有一个完整的操作需要多条才能完成
本次因为服务架构重构,表优化、重构,带来的任务就是需要从原来的mysql数据库中,读取原表数据(部分存在多张关联查询)然后通过调用API的服务方式灌入新的数据库表中(包含mysql、mongodb)。
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最近,有一个业务需求,给我一份数据 A ,把它在数据库 B 中存在,而又比 A 多出的部分算出来。由于数据比较杂乱,我这里简化模型。
其实对于上面的观点一定程度上是正确的,但不是完全正确。但之所以流传这么广,主要还是没有搞清楚实际状态,而根据实际使用中总结出来的一些模糊规律。只有了解的MySQL的Join实际执行方式,就会知道上面2种观点是一种模糊的规律,这种规律并不能指导我们实际开发。下面就说说MySQL的实际join执行方式。
我们都知道,数据库是用于存取数据的。然而,存取数据会涉及到磁盘I/O的读写操作,这使得I/O读写成为数据库系统的主要性能瓶颈。为了解决这个问题,MySQL数据库采用了许多内存管理技术来优化数据库操作,包括内存优化查询、排序以及写入操作。
| 作者 肖泽凡,腾讯TEG研发管理部小小后台攻城狮一枚,负责腾讯敏捷产品研发平台TAPD的基础功能的开发和维护,热爱技术,喜欢分享,文章首次发表于SegmentFault,博客名“X先生”,欢迎与我交流~ ---- 在数据库中join操作被称为连接,作用是能连接多个表的数据(通过连接条件),从多个表中获取数据合并在一起作为结果集返回给客户端。例如: 表A: idnameage1A182B193C20 表B: iduidgender11F22M 通过连接可以获取到合并两个表的数据: select A
这里有第一层处理,每个客户端的连接都会在服务器进程中拥有一个线程,连接的查询在这个线程中单独进行。
作者简介 姜宇祥,2012年加入携程,10年数据库核心代码开发经验,相关开发涉及达梦,MySQL数据库。现致力于携程MySQL的底层研发,为特殊问题定位和处理提供技术支持。 锁是计算机程序运行时协调并发访问同一数据资源的机制。对于数据库系统来说,数据是一种供许多用户共享的资源,那么如何保证数据并发访问的一致性、有效性是必须解决的一个问题。所以,锁对于数据库来说,是非常重要的一个功能。通过各种锁,实现了数据库事务中的隔离性。本篇文章将从源码层面介绍MySQL的元数据锁和InnoDB的实现。 一、MySQL的架
1. 简介 Metadata Lock,顾名思义,是对元数据的保护。MDL 是在 5.5 中引入的,之前版本对于元数据也有保护,但实现为语句级别的,当语句结束后元数据相关的锁就会被释放掉。这种实现会导致两个主要的问题: 无法实现 RR 隔离级别,比如以下场景: tx1: BEGIN;tx1: SELECT * FROM tbl; -- 获取元数据锁,返回(c1,c2),释放元数据锁tx2: ALTER TABLE tbl DROP COLUMN c2; -- 获取元数据锁,成功,释放元数据锁tx1: SEL
大概的设计思路是这样的: 1、因为是多表数据增量获取,首先通过配置CDC已经完成多表的捕获配置。 通过CDC实现了数据的捕获,我们需要开一个服务,循环读取捕获表的内容(通过时间戳字段),因为使用时间戳,所以需要对每次的时间进行保存,方便下一次获取数据区间做判断条件。 因此设计一张数据表时间戳记录表,数据结构如下
INSERT [wa INTO|INITIAL LINE INTO] itab [INDEX idx].
redo是引擎层的日志,而且是InnoDB特有的。InnoDB的redo log是有固定大小的,比如可以配置为 一组4个文件(logfile-1,logfile-2,logfile-3,logfile-4),每个文件的大小是1GB,那么它总共可以记录4GB的操作。一个环状循环结构,从头开始写,写到末尾又回到开始循环写。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 背景 客户发现一个非预期内的锁等待现象,线上频繁出现锁告警,出现问题的case可以简化成以下SQL: # 表结构和表数据CREATE TABLE `tab1` ( `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `value` int NOT NULL, `status` tinyint unsigned NOT NULL DEFAULT '1', PRIMARY KEY
在我们平时工作或学习的过程中,有时需要在数据库中生成大量的测试数据,这个时候,我们可以利用mysql内存表插入速度快的特点,先利用函数和存储过程在内存表中生成数据,然后再从内存表插入普通表中。经过我的测试,这种方案插入数据是非常快的。
SQL优化中,有一条放之四海而皆准的既定方针,那就是:永远以小数据驱动大数据。其本质其实就是以小的数据样本作为驱动查询能够优化查询效率,在SQL中,涉及到不同表数据的连接、转移、或者合并,这些操作必须得有个数据集作为“带头”大哥,即驱动数据,而这个驱动数据最好是数据量最小的那一个。
在业务离线数据分析场景下,往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中,如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多,但每种方式都会遇到一些问题(包括阿里开源的DataX)。本文就介绍下这个功能的优化之路,并最终给出一个笔者实现的终极方案。
前面说了join的用法,外连接有左连接,右连接,内连接,当用外连接的时候,on代表驱动表数据一定会查询来,被驱动表则查出来是null,内连接则on和where使用是一样的,where则是全部过滤掉,不管驱动还是被驱动表不符合的都不返回。
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划,MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
数据库性能依赖于数据库层面的一些诸如表、查询及配置等因素。而软件功能的构成最终反映到硬件上面,即CPU使用及I/O操作。减少CPU消耗,增加I/O效率则是提高软件性能的根本驱动。着眼于数据库性能的优化,首先我们需要从较高层次软件层面规则作指导,使用wall-clock 时间测算性能。当专业知识进一步提升,了解了更多的内部机制,则可以从CPU时钟及I/O操作方面进行改进。
另外,MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了;再或者使用连接来替换。
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。
在“集群”标签,勾选“使用集群”,然后定义三个分区。这里的分区实际指的是数据库实例,需要指定自定义的分区ID,数据库实例的主机名(IP)、端口、数据库名、用户名和密码。定义分区的目的是为了从某一个分区甚至某一个物理数据库读取和写入数据。一旦在数据库连接里面定义了数据库分区,就可以基于这个信息创建了一个分区schema。
慢查询指的是数据库中查询时间超过了指定的阈值的SQL,这类SQL通常伴随着执行时间长、服务器资源占用高、业务响应慢等负面影响。随着携程酒店业务的不断扩张,再加上大量的SQLServer转MySQL项目的推进,慢查询的数量正在飞速增长,每日的报警量也居高不下,因此慢查询的治理优化已经是刻不容缓,此文主要针对MySQL。
存储过程(Stored Procedure)是在大型数据库系统中,一组为了完成特定功能的SQL 语句集,它存储在数据库中,一次编译后永久有效,用户通过指定存储过程的名字并给出参数(如果该存储过程带有参数)来执行它。存储过程是数据库中的一个重要对象。
以交友平台用户中心的user表为例,单表数据规模达到千万级别时,你可能会发现使用用户筛选功能查询用户变得非常非常慢,明明查询命中了索引,但是,部分查询还是很慢,这时候,我们就需要考虑拆分这张user表了。
最近买了一个服务器,放着也没有什么作用,于是搭建了MySQL 提供大家学习数据使用吧,想知道数据的用户信息请在后台回复MySQL 如果大家有其他想搭建的数据库环境也可后台留言哟 !!!只提供给小伙伴学习数据库使用,不提供数据的保存哟 MySQL 表中使用 INSERT INTO SQL语句来插入数据。 你可以通过 mysql> 命令提示窗口中向数据表中插入数据,或者通过 Python 来插入数据。 语法 以下为向MySQL数据表插入数据通用的 INSERT INTO SQL语法: INSERT INTO t
维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联:全量加载 三、Hbase维表关联:LRU策略 四、Redis维表关联:实时查询 五、kafka维表关联:广播方式 六、自定义异步查询
BATJTMD等大厂的面试难度越来越高,但无论从大厂还是到小公司,一直未变的一个重点就是对SQL优化经验的考察。一提到数据库,先“说一说你对SQL优化的见解吧?”。SQL优化已经成为衡量程序猿优秀与否的硬性指标,甚至在各大厂招聘岗位职能上都有明码标注,如果是你,在这个问题上能吊打面试官还是会被吊打呢?
本文介绍了MDL子系统的设计和实现细节,包括锁获取与释放,死锁检测,以及使用到的相关lock-free优化。
SQL 优化已经成为衡量程序猿优秀与否的硬性指标,甚至在各大厂招聘岗位职能上都有明码标注,如果是你,在这个问题上能吊打面试官还是会被吊打呢?
在MySQL中,查询操作通常会涉及到联结不同表格,而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中,我们通常会使用三种不同的方式,分别是内连接、左连接以及右连接。
一般情况下使用 TiDB 单表大小为千万级别以上在业务中性能最优,但是在实际业务中总是会存在小表。例如配置表对写请求很少,而对读请求的性能的要求更高。TiDB 作为一个分布式数据库,大表的负载很容易利用分布式的特性分散到多台机器上,但当表的数据量不大,访问又特别频繁的情况下,数据通常会集中在 TiKV 的一个 Region 上,形成读热点,更容易造成性能瓶颈。
当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下:
有赞是一家商家服务公司,向商家提供强大的基于社交网络的,全渠道经营的 SaaS 系统和一体化新零售解决方案。随着近年来社交电商的火爆,有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。在 2019 年下半年,原有云厂商的机房已经不能满足未来几年的持续扩容的需要,同时考虑到提升机器扩容的效率(减少等待机器到位的时间)以及支持弹性伸缩容的能力,我们决定将大数据离线 Hadoop 集群整体迁移到其他云厂商。
MySQL逻辑架构 了解MySQL的架构有助于深入理解MySQL服务器,下图是MySQL的三层逻辑架构图(图片来自于网络)。 第一层用于对客户端的连接处理、安全认证、授权等。每个客户端连接都会在服务
上一篇文章已经编写了解决datetime类型需要序列化的问题,那么本章节我们来继续编写循环请求API灌入数据,以及并发实现的初步分析。
MySQL中DDL语句,即数据定义语言,用于创建、删除、修改、库或表结构,对数据库或表的结构操作。常见的有create,alter,drop等。这类语句通常会耗费很大代价,特别是对于大表做表结构变更。本篇文章会揭露各类DDL语句执行的详细情况。
TXSQL Parallel DDL 功能建设 DDL(Data Definition Language)是用来修改数据库和表结构的一类操作,是数据库所有操作中最高危也是最重要的一类操作,常见的DDL操作包括:加减列、修改列类型、加减索引等。由于DDL操作涉及到数据库表结构、表数据的重构,尤其是在云数据库场景下,表的数据量急速上涨,DDL操作的效率受到了极大的挑战,一条慢速的DDL操作甚至需要花费几天的时间来完成,在这期间DDL操作持续持有锁,意味着业务可能会面临长时间等待锁的情况,几天的等待对于业务来说是
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