有两种启用方式:1, 在my.cnf 里 通过 log-slow-queries[=file_name]
这两年一直在做MySQL迁移到PolarDB for MySQL的问题,基本上是迁移一个项目反馈都是好的,优秀的,没有马失前蹄,终于在昨天掉进了陷马坑,MySQL 迁移到 POLARDB FOR MYSQL 后报表任务无法运行,业务强制回滚了。
1、做数据的热备,作为后备数据库,主数据库服务器故障后,可切换到从数据库继续工作,避免数据丢失。
大数据一直被定义为3V(数量大,速度快,多样性) ,为了支撑数据分析服务的正常运行,BI工具的报表快速处理能力也需要与时俱进。
MySQL是一款常用的关系型数据库,广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。在MySQL中,我们经常需要对表格进行行转列或列转行的操作,以满足不同的分析或报表需求。本文将详细介绍MySQL中的行转列和列转行操作,并提供相应的SQL语句进行操作。
##Navicat Premium基本使用 Navicat是一套数据库管理工具,专为简化数据库的管理及降低系统管理成本而设。Navicat 是以直觉化的图形用户界面而建的,可以安全和简单地创建、组织、访问并共用信息。 Navicat Premium 是 Navicat 的产品成员之一,能简单并快速地在各种数据库系统间传输数据,或传输一份指定 SQL 格式及编码的纯文本文件。其他功能包括导入向导、导出向导、查询创建工具、报表创建工具、资料同步、备份、工作计划及更多。
Navicat Premium基本使用 Navicat是一套数据库管理工具,专为简化数据库的管理及降低系统管理成本而设。Navicat 是以直觉化的图形用户界面而建的,可以安全和简单地创建、组织、访问并共用信息。 Navicat Premium 是 Navicat 的产品成员之一,能简单并快速地在各种数据库系统间传输数据,或传输一份指定 SQL 格式及编码的纯文本文件。其他功能包括导入向导、导出向导、查询创建工具、报表创建工具、资料同步、备份、工作计划及更多。 本文介绍在Navicat Premium中进行简单的数据库管理。 在下载安装完 Navicat Premium 之后,进行以下操作。
主从复制,是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境,称为从数据库;主数据库一般是准实时的业务数据库。
默认情况下,MongoDB 更侧重高数据写入性能,而非事务安全,MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB,除非能从架构设计上保证事务安全。
日志就跟人们写的日记一样,记录着过往的事情。但是人的日记是主观的(记自己想记的内容),而数据库的日志是客观的,根据记录内容分为以下好几种日志:
对于系统中慢查询的分析,有助于我们更高效的定位问题,分析问题。 mysqldumpslow、ptquerydigest是进行慢查询分析的利器。
启用慢查询日志 mysql 中的 slow log 是用来记录执行时间较长(超过 long_query_time 秒)的 sql 的一种日志工具。 启用 slow log 在 my.cnf 中设置 [mysqld] slow_query_log=on slow_query_log_file=mysql-slow 重启 MySQL 服务。 1.工具集 五款常用工具 mysqldumpslow mysqlsla myprofi mysql-explain-slow-log
上一篇《【坑】如何心平气和地填坑之拿RSViewSE的报表说事》中,我们在RSViewSE软件的画面内嵌入了一个Spreadsheet控件表格,通过VBA脚本对它进行一系列控制实现了将PLC内直接读回来标签数显示在表格内,定时存储到指定的位置,从而达到每天或每小时或每分钟记录一次报表数据的目的。
众所周知NodeQuery已彻底关闭无法使用,MyNodeQuery起因是为了代替NodeQuery发展而来,大部分功能参照了NodeQuery,并增加了一些网友们期望的功能。
我们的数据流向是,业务库到数据处理库(通过存储过程),那问题就出现在了存储过程上。我去手动执行,执行的sql语句确实是报错了。
2023年是人工智能爆火的一年,ChatGPT为首的一系列的大模型的出现,让生成式人工智能彻底火了一把。但有人会说,GPT对于我们数据开发来说并没有什么作用啊?
存储过程是一组为了完成特定功能的 SQL 语句集合。使用存储过程的目的是将常用或复杂的工作预先用 SQL 语句写好并用一个指定名称存储起来,这个过程经编译和优化后存储在数据库服务器中,因此称为存储过程。当以后需要数据库提供与已定义好的存储过程的功能相同的服务时,只需调用“CALL存储过程名字”即可自动完成。
最近开始在做报表测试,故名思义,就是指测试报表,报表主要是给一些特定的群体展示一些特定数据或是汇总数据,则报表测试主要是跟一堆数据打交道,检验和确认报表展示出来的数据是否正确,取值是否有误。
报表是使一家公司正常运营的手段,无论是财务人员、管理层、分析师,还是sql取数的大数据开发工程师,或多或少都得关注一下报表的整体情况。
Mysql慢查询和慢查询日志分析 众所周知,大访问量的情况下,可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力,不过一切的原点,都是从单台mysql开始的。下面总结一些使用过或者研究过的经验,从配置以及调节索引的方面入手,对mysql进行一些优化。 第一步应该做的就是排查问题,找出瓶颈,所以,先从日志入手 开启慢查询日志 mysql>show variables like “%slow%”; 查看慢查询配置,没有则在my.cnf中添加,如下 log-slow-queries = /data/mysqldata/
Mycat概述 功能介绍 Mycat是什么?从定义和分类来看,它是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL协议的的Server,前端用户可以把 它看作是一个数据库代理,用MySQL客户端工具和命令行访问,而其后端可以用MySQL原生(Native)协议与多个MySQL服务 器通信,也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信,其核心功能是分表分库,即将一个大表水平分割为N个小表,存储 在后端MySQL服务器里或者其他数据库里。 Mycat发展到目前的版本,已经不是一个单纯的MySQL代理了,它的后端可以支持MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、 PostgreSQL等主流数据库,也支持MongoDB这种新型NoSQL方式的存储,未来还会支持更多类型的存储。而在最终用户看 来,无论是那种存储方式,在Mycat里,都是一个传统的数据库表,支持标准的SQL语句进行数据的操作,这样一来,对前端业 务系统来说,可以大幅降低开发难度,提升开发速度,在测试阶段,可以将一个表定义为任何一种Mycat支持的存储方式,比如 MySQL的MyASIM表、内存表、或者MongoDB、LevelDB以及号称是世界上最快的内存数据库MemSQL上。试想一下,用户表 存放在MemSQL上,大量读频率远超过写频率的数据如订单的快照数据存放于InnoDB中,一些日志数据存放于MongoDB中, 而且还能把Oracle的表跟MySQL的表做关联查询,你是否有一种不能呼吸的感觉?而未来,还能通过Mycat自动将一些计算分析 后的数据灌入到Hadoop中,并能用Mycat+Storm/Spark Stream引擎做大规模数据分析,看到这里,你大概明白了,Mycat是 什么?Mycat就是BigSQL,Big Data On SQL Database。 对于DBA来说,可以这么理解Mycat: Mycat就是MySQL Server,而Mycat后面连接的MySQL Server,就好象是MySQL的存储引擎,如InnoDB,MyISAM等,因 此,Mycat本身并不存储数据,数据是在后端的MySQL上存储的,因此数据可靠性以及事务等都是MySQL保证的,简单的 说,Mycat就是MySQL最佳伴侣,它在一定程度上让MySQL拥有了能跟Oracle PK的能力。 对于软件工程师来说,可以这么理解Mycat: Mycat就是一个近似等于MySQL的数据库服务器,你可以用连接MySQL的方式去连接Mycat(除了端口不同,默认的Mycat端 口是8066而非MySQL的3306,因此需要在连接字符串上增加端口信息),大多数情况下,可以用你熟悉的对象映射框架使用 Mycat,但建议对于分片表,尽量使用基础的SQL语句,因为这样能达到最佳性能,特别是几千万甚至几百亿条记录的情况下。 对于架构师来说,可以这么理解Mycat: Mycat是一个强大的数据库中间件,不仅仅可以用作读写分离、以及分表分库、容灾备份,而且可以用于多租户应用开发、云平 台基础设施、让你的架构具备很强的适应性和灵活性,借助于即将发布的Mycat智能优化模块,系统的数据访问瓶颈和热点一目 了然,根据这些统计分析数据,你可以自动或手工调整后端存储,将不同的表映射到不同存储引擎上,而整个应用的代码一行也 不用改变。 当前是个大数据的时代,但究竟怎样规模的数据适合数据库系统呢?对此,国外有一个数据库领域的权威人士说了一个结论:千 亿以下的数据规模仍然是数据库领域的专长,而Hadoop等这种系统,更适合的是千亿以上的规模。所以,Mycat适合1000亿条 以下的单表规模,如果你的数据超过了这个规模,请投靠Mycat Plus吧! Mycat原理 Mycat的原理并不复杂,复杂的是代码,如果代码也不复杂,那么早就成为一个传说了。 Mycat的原理中最重要的一个动词是“拦截”,它拦截了用户发送过来的SQL语句,首先对SQL语句做了一些特定的分析:如分 片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等,然后将此SQL发往后端的真实数据库,并将返回的结果做适当的处理,最终再 返回给用户。 上述图片里,Orders表被分为三个分片datanode(简称dn),这三个分片是分布在两台MySQL Server上(DataHost),即 datanode=database@datahost方式,因此你可以用一台到N台服务器来分片,分片规则为(sharding rule)典型的字符串枚举 分片规则,一个规则的定义是分片字段(sharding column)+分片函数(rule function),这里的分片字段为prov而分片函数为字 符串枚举方式。 当Mycat收到一个SQL时,会先解析这个SQL,查找涉及到的表,然后看此表的定义,如果有分片规则,则获取到SQL里分片字 段的值,并匹配分片函数,得到该
为每一条记录添加create_time和update_time是非常明智的选择,分别表示当前记录第一次添加和最后一次更改的时间戳。
数据库语言,我们经常使用的操作SQL语句必须首先编译在运行时。然后运行,存储过程(Stored Procedure)它被设置为完成一个特定的功能SQL报表设置。编译存储在数据库中的后。通过用户名和给定参数指定的存储过程(假设与参数的存储过程)调用运行它。 一个存储过程是一个可编程的函数,它在数据库中创建并保存。它能够有SQL语句和一些特殊的控制结构组成。当希望在不同的应用程序或平台上运行同样的函数,或者封装特定功能时,存储过程是很实用的。数据库中的存储过程能够看做是对编程中面向对象方法的模拟。它同意控制数据的訪问方式。
iReport是一个能够创建复杂报表的开源项目,并且它能调用JasperReports库应用于任何一种Java应用程序。本身是分布式的且由符合GNU通用公共许可的百分之百纯java编写。
主从复制,是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境,称为从数据库,主数据库一般是准实时的业务数据库。您看,像在mysql数据库中,支持单项、异步赋值。在赋值过程中,一个服务器充当主服务器,而另外一台服务器充当从服务器。此时主服务器会将更新信息写入到一个特定的二进制文件中。并会维护文件的一个索引用来跟踪日志循环。这个日志可以记录并发送到从服务器的更新中去。当一台从服务器连接到主服务器时,从服务器会通知主服务器从服务器的日志文件中读取最后一次成功更新的位置。然后从服务器会接收从哪个时刻起发生的任何更新,然后锁住并等到主服务器通知新的更新
MySQL的事件调度器是一种在数据库中定义和执行周期性任务和定时器的机制。通过事件调度器,您可以在指定的时间间隔内自动执行某些任务,例如数据备份、数据清理等。MySQL的事件调度器基于时间触发,可以使用SQL语句定义和管理任务,并且具有高度灵活性和可配置性。
本文讲解了如何使用 JDBC 连接 MySQL 数据库,并给出了样例代码。JDBC 是 Java 语言访问关系型数据库的一种标准 API,它提供了一组用于在 Java 程序中与数据库进行交互的接口和类
本篇的主题是关于数据模型的规范化和反规范化的讨论,其实也是一种常见的维度建模的设计和业务使用便捷性的冲突。
2、而且对于存储过程和函数中SQL语句的变动,无须修改上层应用程序的代码,这也大大简化了后期对于应用程序维护的复杂度。
1、做数据的热备,作为后备数据库,主数据库服务器故障后,可切换到从数据库继续工作,避免数据丢失。 2、架构的扩展。业务量越来越大,I/O访问频率过高,单机无法满足,此时做多库的存储,降低磁盘I/O访问的频率,提高单个机器的I/O性能。 3、读写分离,使数据库能支撑更大的并发。在报表中尤其重要。由于部分报表sql语句非常的慢,导致锁表,影响前台服务。如果前台使用master,报表使用slave,那么报表sql将不会造成前台锁,保证了前台速度。
0x00 前言 本篇的主题是关于数据模型的规范化和反规范化的讨论,其实也是一种常见的维度建模的设计和业务使用便捷性的冲突。 0x01 讨论 问题: 在设计数据表的时候,是一个宽表好,还是多个维度表好? 回答一: 数据仓库每张表的搭建,主要依赖于这个表在整个数据仓库中的作用和相关意义。首先要清楚这个表的存在是为了解决那些问题,什么角色使用,怎么保证使用者尽可能好的体验解决问题。从以上所提到的角度去看待问题,拆解以下几点因素: 拆表情况下多张数据表的查询SQL的编写难度有多大,是否会出现为了数据提取需要关联多张
随着互联网的高速发展,企业的数字化改革与精细化运营,均对数据库能力提出了越来越高的要求,数据分析能力、异构数据处理能力等愈发重要。公司各类报表整合,年终数据盘点,分析预测等越来越多的业务开始需要进行复杂查询。 并且,爆炸性的数据量增长也使得传统的数据库能力难以应对。企业的很多业务将对数据的实时性和效率性要求越来越高,想一想你的企业是否也是这样: 想!更早更快的在数据中识别和阻断漏洞,保证业务平稳运行; 想!更快更准的定位数据,提升服务效率; 想!更多更丰富的指标和计算口径,实现业务的快速增长; 但,多数的
本文主要讲解如何利用python中的pymysql库来对mysql数据库进行操作。
awrsqrpt.sql用来分析某条指定的SQL语句,通过awrsqrpt.sql脚本,awr能够生成指定曾经执行过的SQL的执行计划,当时消耗的资源等情况。
Presto是一款Facebook开源的MPP架构的OLAP查询引擎,可针对不同数据源执行大容量数据集的一款分布式SQL执行引擎。因为工作中接触到Presto,研究它对理解SQL Parser、常见算子的实现(如SQL中table scan,join,aggregation)、资源管理与调度、查询优化(如向量化执行、动态代码生成)、大数据下各个组件为何适用不同场景等等都有帮助。我希望通过这个系列可以了解一条SQL在大数据场景下该如何高效执行。233酱准备不定时持续更新这个系列,本文主要从Presto的使用举例,Presto的应用场景、Presto的基本概念三个部分来初步介绍Presto。
MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统,具有强大的数据存储和查询功能。在某些情况下,我们需要以一种逐行或逐批处理的方式来访问查询结果集,这时MySQL游标(Cursor)就派上了用场。本文将深入探讨MySQL游标的作用、用法以及适用场景,帮助您更好地理解和应用这一数据库技术。
| 导语 腾讯机器学习平台太极后端数据库是自己运维的Mysql,历史原因没有用公司CDB、TDSQL等,之后还是要进行数据库迁移把db维护交给专业的人去运维,这块太极平台没有专门的dba运维出现了不少问题,如Mysql主节点硬盘故障,备机切主导致系统中断半小时;后端接口调用不合理导致循环调用数据库致使数据库cpu持续维持在高位以及前端接口数据返回缓慢等问题。这块Mysql优化就需要开发自己去多了解Mysql系统架构、性能调优相关问题,监控Mysql 机器运行状态,本文就简单介绍下Mysql系统分析思路和采
1 Oracle AWR 介绍 Oracle Database 10g 提供了一个显著改进的工具:自己主动工作负载信息库 (AWR:Automatic Workload Repository)。 Oracle 建议用户用这个代替 Statspack。AWR 实质上是一个 Oracle 的内置工具。它採集与性能相关的统计数据。 并从那些统计数据中导出性能量度,以跟踪潜在的问题。与 Statspack 不同,快照由一个称为 MMON 的新的后台进程及其从 进程自己主动地每小时採集一次。为了节省空间,採集的数据在 7 天后自己主动清除。
一、计算字段 1、存储在数据库表中的数据一般不是应用程序所需要的格式。大多数情况下,数据表中的数据都需要进行二次处理。下面举几个例子。 (1)、我们需要一个字段同时显示公司名和公司地址,但这两个信息存储在不同表的列中。 (2)、省份、城市、邮政编码存储在不同的列中(大多数情况下是这样),但邮件标签打印程序需要把它们作为一个有恰当顺序、格式的字段打印出来。 (3)、列数据是大小写混合的,但报表程序需要把所有的程序按大写表示出来。 (4)、物品订单表存储物品的价格和数量,不存储每个物品的总价格,但是打印发票需要
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 一、什么是主从复制? 主从复制,是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境,称为从数据库;主数据库一般是准实时的业务数据库。 二、主从复制的作用
JavaMelody的目标是监控QA环境或者生产环境Java或者Java EE应用。JavaMelody不是一个模拟用户请求的工具;它是一个用于对应用上的真实操作进行衡量和和计算统计的工具,这些真实的操作取决于用户在应用上的使用情况。
MySQL自身的局限性,很多站点都采用了MySQL+Memcached的经典架构,甚至一些网站放弃MySQL而采用NoSQL产品,比如Redis/MongoDB等。不可否认,在做一些简单查询(尤其是PK查询)的时候,很多NoSQL产品比MySQL要快很多,而且前台网站上的80%以上查询都是简洁的查询业务。
Navicat 是一套快速、可靠并价格相宜的数据库管理工具,专为简化数据库的管理及降低系统管理成本而设。它的设计符合数据库管理员、开发人员及中小企业的需要。Navicat 是以直觉化的图形用户界面而建的,让你可以以安全并且简单的方式创建、组织、访问并共用信息。
主从复制 原理 数据库有个bin-log二进制文件, 记录了所有的sql语句. 主从复制就是从主数据库中将bin-log二进制文件复制到从数据库, 再执行一遍. 过程 整个过程需要三个进程进行实现. binlog输出进程: 每当有从库连接到主库的时候, 主库都会创建一个线程然后发送binlog内容到从库. 在从库里, 当复制开始的时候, 从库会创建两个线程来处理. 从库I/O线程: 当START SLAVE语句在从库开始执行之后, 从库创建一个I/O进程, 该进程连接到主库并请求主库发送binl
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Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理,提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL,可通过HQL语句实现简单的MR统计,Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行。 一、概述 1-1 数据仓库概念 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反应历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策
HandlerSocket目前支持索引查询(主键索引和非主键的普通索引均可),索引范围扫描,LIMIT子句,也即支持增加、删除、修改、查询完整功能,但还不支持无法使用任何索引的操作。另外支持execute_multi() 一次网络传输多个Query请求,节省网络传输时间。
(1)所有使用NULL值的情况,都可以通过一个有意义的值的表示,这样有利于代码的可读性和可维护性,并能从约束上增强业务数据的规范性。
以往的数据结构和业务逻辑比较简单,所以单条SQL语句就可以实现业务的需要。但随着技术的进步,用户计算的复杂程度也越来越高。要实现复杂的计算,单条SQL语句就显得不是很够了。将一个复杂目标分解为几个有逻辑、清晰、可执行的步骤,数据库开发人员对循环和判断语句、多层分支以及更精确的数据横向操作有了额外的需要。基于这些需要,我们引入了存储过程。
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