使用 MySQL Scheduler 和 Event 周期性创建数据表,下面提供的是按月建表计划任务及事件通过 ON SCHEDULE EVERY 1 MINUTE 语句完成。
数据库表: • 表输出 • 更新,删除,插入/更新 • 批量加载(mysql,oracle) • 数据同步 文件: • SQL 文件输出 • 文本文件输出 • XML 输出 • Excel Output/Excel Writer 其他(报表、应用)
MySQL单条SQL是单线程的,只能跑满一个core,ClickHouse相反,有多少CPU,吃多少资源,所以飞快; ClickHouse不支持事务,不存在隔离级别。这里要额外说一下,有人觉得,你一个数据库都不支持事务,不支持ACID还玩个毛。ClickHouse的定位是分析性数据库,而不是严格的关系型数据库。又有人要问了,数据都不一致,统计个毛。举个例子,汽车的油表是100%准确么?为了获得一个100%准确的值,难道每次测量你都要停车检查么?统计数据的意义在于用大量的数据看规律,看趋势,而不是100%准确。 IO方面,MySQL是行存储,ClickHouse是列存储,后者在count()这类操作天然有优势,同时,在IO方面,MySQL需要大量随机IO,ClickHouse基本是顺序IO。 有人可能觉得上面的数据导入的时候,数据肯定缓存在内存里了,这个的确,但是ClickHouse基本上是顺序IO,用过就知道了,对IO基本没有太高要求,当然,磁盘越快,上层处理越快,但是99%的情况是,CPU先跑满了(数据库里太少见了,大多数都是IO不够用)。 二、创建库
“增删改查”都是查找问题,因为你都得先找到数据才能对数据做操作。那存储系统性能问题,其实就是查找快慢问题。
学之思在线考试系统是一款 java + vue 的前后端分离的考试系统。主要优点是开发、部署简单快捷、界面设计友好、代码结构清晰。目前支持web端和微信小程序,能覆盖到pc机和手机等设备。
在上篇Vertica 分区表设计中,已经提过了Vertica的分区表创建和分区删除,但举例上并不系统, 本篇文章将系统的对分区表设计及后续的删除分区进行讲解。
在我们日常开发过程中,有时候因为对索引列进行函数调用,导致索引失效。举个例子,比如我们要按月查询记录,而当我们 表中只存时间,如果我们使用如下语句,其中create_time为索引列
IEE版本:5.1.40 需求:由于目前的IEE版本并不支持分区表,且删除历史数据效率很低,删除部分数据后空间释放方面也不理想。 现采用按月分表存放数据。这样卸载历史数据时,直接删除历史表即可。 改造步骤:
实际存储在磁盘上的是projection。 当创建一张表,没有创建projection时,那么插入数据的时候会自动创建一个默认的projection。如果运行中发现projection不合适,可以运行dbd进行优化,得出一些建议,参考来重建projection。
自己做过MySQL按天,按周,按月,按时间段统计,但是不怎么满意,后来找到这位大神的博客,转载一下,谢谢这位博主的分享
NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件,支持netcore/net45/net40,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode。
通过下面的图片可以看出,MySQL基础语法分为四部分:连接数据库,对数据库的操作,对表中的数据操作,对表操作等等。
分表 - 从表面意思上看呢,就是把一张表分成N多个小表,每一个小表都是完正的一张表。分表后数据都是存放在分表里,总表只是一个外壳,存取数据发生在一个一个的分表里面。分表后单表的并发能力提高了,磁盘I/O性能也提高了。并发能力为什么提高了呢,因为查寻一次所花的时间变短了,如果出现高并发的话,总表可以根据不同 的查询,将并发压力分到不同的小表里面。
携程火车票事业群运营着铁友、携程火车票和去哪儿火车票等重要的业务和品牌,目前正在积极地拓展海外市场。火车票的指标平台旨在为业务人员提供便捷的指标查询服务,让业务人员能够快速灵活地获得这些业务和品牌相关的指标数据。
HBase应用场景非常广泛;社区前面有一系列文章。大家可以到社区看看看;张少华同学本篇主要讲HBase的MOB压缩分区策略介绍,非常赞!大力推荐!
窗口函数是 SQL2003 标准才开始有的一系列 SQL 函数,用于应付一些复杂运算是比较方便。但是普遍使用的 MySQL 数据库对窗口函数支持得却很不好,直到最近的版本才开始有部分支持,这当然就让 MySQL 程序员很郁闷了。
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。
随着数据量的上升,OLAP一直是被讨论的话题,虽然druid,kylin能够解决OLAP问题,但是druid,kylin也是需要和hadoop全家桶一起用的,异常的笨重,再说我也搞不定,那只能找我能搞定的技术。故引进clickhouse,关于clickhouse在17年本人就开始关注,并且写了一些入门的介绍,直到19年clickhouse功能慢慢的丰富才又慢慢的关注,并且编写了同步程序,把mysql数据实时同步到clickhouse,并且最终在线上使用起来。
在所有的表引擎中,最为核心的当属MergeTree系列表引擎,这些表引擎拥有最为强大的性能和最广泛的使用场合。对于非MergeTree系列的其他引擎而言,主要用于特殊用途,场景相对有限。而MergeTree系列表引擎是官方主推的存储引擎,有主键索引、数据分区、数据副本、数据采样、删除和修改等功能,支持几乎所有ClickHouse核心功能。
(实际系统跟这个图是有出入的,不过总体意思是这样。图是使用Excalidraw画的)
我司在某云的MySQL数据库占硬盘空间大于90%,RDS空间总空间为 700G,表A分析之后。某渠道统计的表有5亿,单表空间超过350G。
我们最初当时的ClickHouse的版本还是在1.x的时代,partition还不支持自定义,只能按月来划分。我们组内的数据存储还是按天来分表设计,例如“XXXX_20200612”。在后面升级了新版本的ClickHouse以后,新业务才开始慢慢使用上parition by day的模式,但是使用的ENGINE也只有MergeTree。 在今年年初我们对几份数据的存储架构进行了改造,记录一下改造过程。
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包括部门、岗位、工资、员工、请假、审批管理。普通员工可请假查看工资等,管理员可审批、管理员工工资等。
1. 优化SQL 1)通过show status了解各种sql的执行频率 show status like 'Com_%' 了解 Com_select,Com_insert 的执行次数 2) 通过Explain分析低效的sql语句 3) 建立合适的索引 4) 通过show status like 'Handler_%'查看索引的使用情况 handler_read_key:根据索引读取行的请求数。如果该值
composite聚合类似于mysql的多字段group by,比如要按月以及所属门店两个维护来统计每个月的收益,如果用mysql来实现的话类似
在互联网时代,随着业务数量的暴增和应用规模的不断扩大,无论是oracle还是mysql这样子的关系型数据库,都会面临服务器CPU、磁盘IO和内存的各种瓶颈问题。基于此情况,各个业务团队迫切需要一种数据分片的方案将业务数据量存储成本分摊到成本可控的各个普通数据库服务器上,数据库切分的方案便应运而生。
云和恩墨旗下的DBASK小程序近期增加了数据库 MongoDB、Redis、 Elasticsearch、DB2、Weblogic 等新的的专题栏目和一些新的技术专家,另外,也新关联了技术闲谈、OB、架构文摘、51CTO技术栈等等数据领域的公众号,欢迎大家阅读分享。
先向大家介绍MySQL运行状态分析诊断工具这个新玩意,其思路很简单,就是遍历 SHOW GLOBAL STATUS 和 SHOW PROCESSLIST 的结果,对可能预示着有性能瓶颈的地方做出预警。主要关注几个方面:
要按月统计每月的订单数量,您可以使用MySQL中的日期函数和聚合函数。假设您有一个名为"orders"的表,其中包含订单信息,并且有一个名为"order_date"的列,其中包含订单的日期。
了解一个组件的最好方式是先使用该组件,今天我们就来聊聊如何通过java api对iceberg进行操作。
一、时间结构 如果业务系统对时效性较高,比如新闻发布系统的文章表,可以把数据库设计成时间结构,按时间分有几种结构: 1) 平板式 表类似: article_200901 article_200902 article_200903 用年来分还是用月可自定,但用日期的话表就太多了,也没这必要。一般建议是按月分就可以。 这种分法,其难处在于,假设我要列20条数据,结果这三张表里都有2条,那么业务上很有可能要求读三次表。如果时间长了,有几十张表,而每张表是0条,那不就是要读完整个系统
数据库 1 数据库概念(了解) 1.1 什么是数据库 数据库就是用来存储和管理数据的仓库! 数据库存储数据的优先: 可存储大量数据; 方便检索; 保持数据的一致性、完整性; 安全,可共享; 通过组合分
如:要实现获取下图曲线图数据(ps:当然也可能是柱状图等,数据都是一样的),默认获取七天内的数据,点击今天,7天,15天,30天可任意切换,其中今天是按小时统计.
在数据处理和数据仓库建设中,常常会用到Hive进行数据存储和查询。然而,有时候我们需要将Hive中的表结构迁移到其他关系型数据库,比如MySQL。本文将介绍如何将Hive中的建表语句转换为MySQL中的建表语句,方便数据迁移和数据同步。
对于分库分表来说,具体有两种方式:垂直拆分和水平拆分。 垂直拆分主要是业务的细化和独立,和业务联系比较密切。所以本文只讨论更通用的水平拆分。
ReplacingMergeTree引擎 简介: 该引擎和 MergeTree 的不同之处在于它会删除排序键值相同的重复项。 数据的去重只会在数据合并期间进行。合并会在后台一个不确定的时间进行,因此你无法预先作出计划。有一些数据可能仍未被处理。尽管你可以调用 OPTIMIZE 语句发起计划外的合并,但请不要依靠它,因为 OPTIMIZE 语句会引发对数据的大量读写。
1,没有数据库,使用磁盘文件存储数据; 2, 层次结构模型数据库; 3,网状结构模型数据库; 4,关系结构模型数据库:使用二维表格来存储数据; 5,关系-对象模型数据库; MySQL就是关系型数据库!
点击上方蓝字关注我们吧 作者简介:董泽锋,腾讯云数据库研发工程师,主要负责腾讯云TDSQL研发工作。 ---- 【导语】随着业务的增长,mysql中保存的数据会越来越多。此时,数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈,单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限,当单表的数据量达到1000W或100G以后,库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。分库分表是一种解决办法。 分库分表实际上就是对数据进行切分。我们一般可以将数据切分分为两种方式:垂直(纵向)切分和水平(横向)切分。 垂直切分 垂直切分常见有垂直分
在实际工作中,一张表,我们可能需要在Mysql数据库中建表,又要在Oracle数据库中建表。表中每个字段的数据类型、中文注释、是否可为NULL 问题,非常影响我们建表的效率。本篇文章,以Oracle数据库表为源表,通过PowerDesigner工具将其转化成Mysql数据库建表语句。
to_char(create_time, :"SYS_B_1") as create_time,
想象一下,导入Elastic日报能在Kibana做哪些分析呢? 1)title 词频统计 2)编辑发布文章统计 3)2017,2018,2019日报量统计 4)日报按月统计 5)编辑发日报时间按区间统计 6)关键词检索,如:性能、设计、优化、实战等 7)....
以天为统计周期,是常见需求。周报、月报更是常见需求。长周期项目,甚至有年报需求。我已经掌握了mysql中按天统计,如何实现按年、按月、按周统计呢?
迁移到MySQL有很多原因,在基础准备工作中,源库的建表语句到MySQL建表语句的转换,不仅涉及到数据库间的语法,数据类型等差异,同时在SQL开发规范方向也有一些相应的规范,如何提高开发效率,同时使得开发规范更容易落地,向MySQL迁移的语法转换工具的作用就尤为重要。
分区表就是将一个大表在物理上分割成若干小表,并且整个过程对用户是透明的,也就是用户的所有操作仍然是作用在大表上,不需要关心数据实际上落在哪张小表里面。Greenplum中分区表的原理和PostgreSQL一样,都是通过表继承和约束实现的。
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专注于 Oracle、MySQL 数据库多年,Oracle 10G 和 12C OCM,MySQL 5.6 ,5.7,8.0 OCP。现在鼎甲科技任顾问,为同事和客户提高数据库培训和技术支持服务。
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1、MYSQL配置参数lower_case_table_names,不可动态更改,LINUX系统默认为0,即库表名以实际情况存储,大小写敏感。如果是 1,以小写存储,大小写不敏感。如果是 2,以实际情况存储,但以小写比较。
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