Table/Index row count mismatch table 6559 : index 10000, 0 Index root = tsn: 6 rdba: 0x01400091 意味着扫描表返回...6559行数据，索引扫描返回10000行数据。...这种逻辑不一致通常是因为表上的高水位(HWM)出现了问题，全表扫描比索引扫描返回了更少的行。这种不一致性也可能是由于Oracle的defect或会引起IO丢失的OS/硬件问题导致的。...解决方案： 可以通过下面的语句查询出全表扫描时未扫出的索引行： select /*+ INDEX_FFS( ) *...relative_fno , dbms_rowid.ROWID_BLOCK_NUMBER(rowid) block from test; 使用下面PLSQ中的索引，可以将全表扫描丢失的行存储到另一张表中
续《表扫描与索引扫描返回的行数不一致》 上篇文章主要介绍了如何从分析表得到的报错，以及trace中的信息，判断表返回的记录与索引返回记录不一致时的处理方式。...dbms_utility.data_block_address_block(to_number('02c00061','XXXXXXXX')); 明确受影响的键值： 如果需要明确所有受影响的键，需要运行一次全表扫描和索引扫描...解决方法可以参考上一篇文章《表扫描与索引扫描返回的行数不一致》。当出现表和索引之间不一致的情况，即表中的行不在索引中，删除并重建索引是常用的一种合适方法。
的数据是保存在主键索引上，全表扫描实际上是直接扫描表t的主键索引 获取一行，写到 net_buffer 中，默认为 16K ，控制参数为 net_buffer_length 重复获取行，直到 写满 net_buffer...mysql_store_result net_buffer_length Sending data State切换 MySQL的 查询语句 在进入 执行阶段 后，首先把State设置为 Sending...扫描一个200G的表，该表为历史数据表，平时没有什么业务访问它 按照基本LRU算法，就会把当前Buffer Pool里面的数据 全部淘汰 ，存入扫描过程中访问到的数据页 此时，对外提供业务服务的库来说...的操作而定制的 但由于是 顺序扫描 数据页的 第一次被访问 和 最后一次被访问 的时间间隔不会超过1S，因此还是会留在 old 区 扫描过程中，需要 新插入的数据页 ，都被放到 old 区 一个数据页会有多条记录...，因此 一个数据页会被访问多次 继续扫描，之前的数据页再也不会被访问到，因此也不会被移到 young 区， 最终很快被淘汰 该策略最大的收益是在扫描大表的过程中，虽然 用到了Buffer Pool，但对
MySQL count() 函数我们并不陌生，用来统计每张表的行数。但如果你的表越来越大，且是 InnoDB 引擎的话，会发现计算的速度会越来越慢。...由于 MVCC 的控制，使得 MySQL 具有并发的能力，也就是说对于同一时刻，InnoDB 返回的表的行数是不一定的，事务看到的行数与开启后的一致性视图有关，换句话说，每个事务能看到的数据版本是不一样的...在保证逻辑正确的前提下，减少扫描的数据量，是数据库系统设计的通用法则。...一次全表扫描还是可行的。 逻辑不精确： 假设一个页面中，需要显示一张表的行数，以及每一条数据。在实现时，可以先从 Redis 取数量，然后从数据库里取记录。...InnoDB 支持事务，由于 MVCC 的实现，导致每次查询都需要一行行的扫描，效率不高。 解决方法可以通过设计外部缓存如 Redis，保存记录。但存在异常重启和数据不准确的情况。
NULL, `c4` int(11) DEFAULT NULL, KEY `idx_g` (`c1`,`c2`,`c3`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; mysql...如果要求对group by的结果进行排序，并且查找字段组成一个索引前缀，那么MySQL同样可以避免额外的排序操作。...----------------- **参考资料：** 高性能MySQL第三版，P235 MySQL Reference Manual,[GROUP BY Optimization](http://...dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/group-by-optimization.html) [MySQL 中 GROUP BY 基本实现原理](http://isky000....com/database/mysql_group_by_implement) [原文地址](http://mdba.cn/2014/03/25/mysql%E6%9D%BE%E6%95%A3%E7%B4%
类型, GROUP_CONCAT(a.ep_name SEPARATOR ' : ') 姓名2 from Table_A a3 group by a.ep_classes 一个字段可能对应多条数据，用mysql...实现将多行数据合并成一行数据 效果
相信每个人在写代码时都有遇到过要获取MYSQL表里数据行数的情况，多数人获取数据表行数时都用COUNT(*)，但同时也流传了不少其他方式，比如说COUNT(1)、COUNT(主键)、COUNT(字段)。...文章中都是针对MySQL的InnoDB引擎展开讨论的，MyISAM引擎是把一个表的总行数记录在了磁盘里，查询时效率很高(如果加了where条件也不能直接从磁盘返回)。...COUNT(*) MySQL专门做了优化，会找到表中最小的索引树，InnoDB普通索引树比主键索引小很多，对于 COUNT(*)遍历哪个树是一样的， count(*)时MySQL不取记录值， count...另外要注意，很多人为了销量会把表的行数记录到Redis中，但这样不能保证Redis里的计数和MySQL表里的数据保持精确一致，这是两个不同的存储系统不支持分布式事务所以就无法拿到精确的一致性视图，如果为了效率把表行数单独存储那么最好存放在一个单独的...MySQL表里，这样无法拿到一致性视图的问题就能解决了.
前些时候和后台对接，需要用pyspark获取MongoDB、MySQL数据，本文将介绍如何使用PySpark与MongoDB、MySQL进行数据交互。...PySpark：使用pip install pyspark命令安装安装MongoDB：按照MongoDB官方文档进行安装和配置准备MongoDB数据库和集合：创建一个数据库和集合，并插入一些测试数据安装MySQL...：按照MySQL官方文档进行安装和配置准备MySQL数据库和表：创建一个数据库和表，并插入一些测试数据2....2.2 MySQL#!....option("password", "password") \ .load() # 打印数据 df.show() spark.stop()MySQL
我分享下脚本检查mysql两库之间数据行数的脚本吧. 这个脚本是mysql的, 也可以改一改给pg或者oracle用, 我就不写了哈 1..../bin/env bash #write by ddcw at 2021.06.26 #检查mysql的表数据是否一致， 只检查行数量 #用法， sh $0.sh src_user/src_passowrd...>/dev/null 2>&1 || exits "you should install mysql client first, tips: yum install mysql -y" } function...performance_schema sys) DB_INFO=$(mysql -h ${SRC_IP} -P ${SRC_PORT} -u $SRC_USER -p${SRC_PASSWORD}...,table_name) from INFORMATION_SCHEMA.TABLES where table_schema not in ("information_schema", "mysql",
引擎就麻烦了，他的执行count(*)的时候，是一行行的累加计数 当然我们要知道此事的说的是没有带条件的count(*)，如果加了where条件的话，MyiSAM返回也不能返回的很快 由于我们现在如果使用mysql...有数据的默认可复用读是他的默认隔离级别，在代码上通过多版本控制，也就是MVCC,每一行记录的要判断自己师傅对这个会话可见，因此对于count(*)请求来说，innoDB只好把数据一行行的读出判断，可见的行才能后用于累加， 当然mysql...也是对count(*)是有进行优化的，我们知道我们的索引是一棵树，而主键索引叶子节点是数据，而普通索引叶子节点是主键索引,所以主键索引比普通索引的树大些，因此mysql优化器会拿到索引树小的，进行遍历计算...,在保证逻辑正确的前提下，尽量减少扫描的数据量，是数据库优化的通用手段之一 此时你可能还依稀记得下面命令可以获取行的数量,但是据官方说明，这个命令返回的行数，是不准确的，只有达到40-50%，所以这个命令也不能直接使用...show table status 总结如下 MyiSAM表虽然count(*)很快，但是不支持事物 show table status命令虽然很快但是不准确 innoDB直接count(*)扫描全表
ORDER BY一样可以利用索引 例如有一个索引idx(c1,c2,c3) SELECT c1, c2 FROM t1 WHERE c1 < 10 GROUP BY c1, c2; 这条查询就可以直接使用索引扫描完成...使用索引扫描需要什么条件？
MySQL中的全表扫描案例 这两天看到了两种可能会导致全表扫描的sql，这里给大家看一下，希望可以避免踩坑： 情况1： 强制类型转换的情况下，不会使用索引，会走全表扫描。...---+----------+-------------+ 1 row in set, 3 warnings (0.00 sec) 可以看到，如果我们使用的是varchar类型的值，那么结果中扫描的行数...rows就是1，而当我们使用的是整数值10的时候，扫描行数变为了7，证明，如果出现了强制类型转换，则会导致索引失效。...=作为条件的时候，扫描的行数是表的总记录行数。因此如果想要使用索引，我们就不能使用反向匹配规则。 情况3： 某些or值条件可能导致全表扫描。...| +------+------+ 5 rows in set (0.00 sec) 其中表test4包含两个字段，id字段是一个索引，而name字段是varchar类型，我们来看下面三个语句的扫描行数
mysql的行的数据和体积等指标，我们可以通过定时任务脚本去采集information_schema.tables然后存到库里面。...看板对于的sql如下： select rds_name as "RDS实例", table_schema as "库名", table_name as "表名", table_rows as "当前行数...", total_size as "当前表总体积", max(table_rows) - min(table_rows) as "近7日增加行数" from rds_table_stats WHERE
mysql:mysql -R /var/lib/mysql/data 5)....重启 mysql 服务 注意一点，如果是 PXC集群，那么重启命令也可能不同 service mysql start # 普遍的 mysql 启动命令 systemctl start mysql@...:mysql -R /var/lib/mysql/data 重启 mysql 服务 service mysql start ▷ 总结 ■ 增量备份与恢复，还原步骤 （1）增量备份需要使用参数 --incremental...指定需要备份到哪个目录，使用incremental-dir指定全备目录； （2）进行数据备份时，需要使用参数 --apply-log redo-only 先合并全备数据目录数据，确保全备数据目录数据的一致性...后期若是选定一台 【从机】进行数据恢复，那么停机、合并全备份数据，还原操作即可 … 毕竟鄙人也是初次接触 实际生产环境中，可作具体的优化 比如：在多台从机上配置备份任务，避免不确定哪台服务器宕机等
背景 网上看了一篇文章《为什么说MySQL单表行数不要超过2000w》，亲自实践了一下，跟原作者有不同的结论。...单表建议值 下面我们就以 3 层，2 分叉（实际中是 M 分叉）的图例来说明一下查找一个行数据的过程。...叶子节点和非叶子节点的结构是一样的，同理，能放数据的空间也是 15k；但是叶子节点中存放的是真正的行数据，这个影响的因素就会多很多，比如，字段的类型，字段的数量；每行数据占用空间越大，页中所放的行数量就会越少...；这边我们暂时按一条行数据 1k 来算，那一页就能存下 15 条，Y≈15。...这不是正好就是文章开头说的最大行数建议值 2000w 嘛！
在项目中，遇到一个场景是，需要从Hive数据仓库中拉取数据，进行过滤、裁剪或者聚合之后生成中间结果导入MySQL。 对于这样一个极其普通的离线计算场景，有多种技术选型可以实现。...也无需实现MySQL客户端。 我抽象了一下需求，做了如下一个demo。 涉及的数据源有两个：Hive&MySQL；计算引擎：spark&spark-sql。...我们的demo中分为两个步骤： 1）从Hive中读取数据，交给spark计算，最终输出到MySQL； 2）从MySQL中读取数据，交给spark计算，最终再输出到MySQL另一张表。...然后将数据以SaveMode.Append的方式，写入了mysql中的accounts表。 SaveMode.Append方式，数据会追加，而不会覆盖。...4）查看一下结果 我们到mysql中瞅一瞅。 accounts表 有没有注意到，其实不用建立mysql表！这个过程会自动给你创建，相当于if not exists。
实现操作前，以同样的方式安装mysql5.5 并且安装xtrabackup备份工具： image.png image.png 此时如何linux-node1还有数据写入，还需要进行即时点还原。...image.png image.png 还原的时候不需要mysql服务启动 image.png image.png image.png image.png 然后启动mysql: /usr/local.../mysql/bin/mysqld --user=mysql image.png image.png image.png image.png image.png 如何实现增量备份呐： image.png
SQL 入门：使用 MySQL 进行数据库操作 目录 引言 SQL 基础 SQL 语言概述 MySQL 简介 数据库设计基础 数据库与表的设计 常见数据类型 MySQL 安装与配置...它被广泛应用于各种数据库系统中，包括 MySQL。本文旨在为初学者提供 SQL 和 MySQL 的基础知识，并指导如何进行基本数据库操作。 2....MySQL 安装与配置 安装 MySQL 在不同平台上安装 MySQL 的步骤略有不同。以下是常见的安装方法： Windows 平台： 下载 MySQL 安装程序。 运行安装程序并按照提示完成安装。...基本配置与连接 安装完成后，可以使用以下命令启动 MySQL 服务： sudo service mysql start 使用 mysql 命令行工具连接到 MySQL： mysql -u root -...FROM users ORDER BY created_at DESC; 分页查询： SELECT * FROM users LIMIT 10 OFFSET 20; 聚合函数与分组查询 使用聚合函数进行数据统计
查询优化器是 MySQL 的核心子系统之一，成本计算又是查询优化器的核心逻辑。 全表扫描成本作为参照物，用于和表的其它访问方式的成本做对比。...任何一种访问方式，只要成本超过了全表扫描成本，就不会被使用。 基于全表扫描成本的重要地位，要讲清楚 MySQL 的成本计算逻辑，从全表扫描成本计算开始是个不错的选择。...导入成本：这一项直到 MySQL 8.0.29 都还没有被使用，先忽略。...总结 计算全表扫描成本，最重要的无疑是这个公式：全表扫描成本 = io_cost + 1.1 + cpu_cost + 1。...io_cost 表示全表扫描 IO 成本，MySQL 会先计算读取一个数据页的平均成本，然后乘以主键索引的数据页数量，得到 IO 成本。
转载~ 在互联网技术圈中有一个说法：「MySQL 单表数据量大于 2000 W行，性能会明显下降」。网传这个说法最早由百度传出，真假不得而知。但是却成为了行业内一个默认的标准。...一、单表最大到底能存多少数据 先来看看下面这张图，了解一下mysql各个类型的大小 我们知道在MySQL是支持主键自增长的，不考虑其他因素的前提下，理论上只有主键没有用完，表中的数据就可以一直增加。...「主键类型为tinyint时」 主键8位，数据最大为255，Id自增超过255就会报错 「由此可見：MySQL能够存储的数据在一定程度上受限与主键的类型。...但是数据量的大小却跟2000W没啥影响，既然百度大佬推荐单表最大2000W行数据，那肯定不会是空口白话，一定定会有其他影响行数的因素」。...万事都有解决的方式，要知道页号其实也简单，无非就两种方式： 「全表扫描」：简单粗暴，没那么多花花肠子，干就完事，但是「数据量大了，性能就会下降，非长久之计」。
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