在使用group by时需要注意,group by 关键字后的该列一定是唯一的,如果group列出现数据重复数据时,仅会显示一条数据。...为测试该问题,在数据库新增一条重复数据 select brand_name from brand group by brand_name; 执行结果长这样: 这让我想到什么呢,emmmm,Map
前言 最近偶尔会收到用户反馈数据不见了,数据丢失了的问题。...但是,作为一个以稳定为主的软件,其实丢数据的概率是非常低的,所以这些反馈的问题,是不是真的“丢失数据了”? 问题描述 某日中午接到用户反馈,用业务账号登录数据库以后,业务库不见了。...> 拓展一下 对于“丢失数据”这个现象来看,如果是“丢失”了整个库级别的数据,但是数据库本身又一切正常的话,其实有蛮大的可能性和这个案例是一样的问题:权限错误。...另外一类属于“丢失部分数据”,比如某张表不见了,或者是表的某些数据不见了等等。...总结一下 遇到这一类问题时,可以先花一点观察一下问题的现象,可能只需要几秒钟的时间重新授权就解决这类“丢失数据”的非常紧急且非常严重问题。
如何保证数据不丢失? 保证redo log和binlog可以持久化到磁盘,就可以确保MySQL在异常重启后进行数据恢复。...每个线程都有自己的一个binlog cache,但是共同使用同一份binlog 上图中的write指的是把binlog cache写入到文件系统的page cache,不会真正将数据持久化到磁盘,因此速度较快...fsync才是将数据持久化到磁盘(此时会占用磁盘的IOPS) binlog cache何时write和fsync?...MySQL 双1配置是?...LSN也会写到InnoDB的数据页中,来确保数据页不会被多次执行重复的redo log。 什么是组提交(Group Commit)?
但是,MySQL作为一个存储数据的产品,怎么确保数据的持久性和不丢失才是最重要的,感兴趣的可以跟随本文一探究竟。...这个时候就涉及到一个问题:如果MySQL服务宕机了,这些在内存中更新的数据会不会丢失?答案是一定会存在丢失现象的,只不过MySQL做到了尽量不让数据丢失。接下来来看一下MySQL是怎么做的。...,这个数据量会小很多,而且写入日志文件时是追加操作,属于顺序IO,效率较高。...这里说的日志文件就是经常会听到的「Redo Log」,即使MySQL宕机了,通过磁盘的redolog,也可以在MySQL启动时尽可能的将数据恢复到宕机之前样子。...总结InnoDB通过以上的操作可以尽可能的保证MySQL不丢失数据,最后再总结一下MySQL是如何保障数据不丢失的:为了避免频繁与磁盘交互,每次DML操作先在「Buffer Pool」中的缓存页中执行,
预备知识 mysql内部是使⽤b+树的结构将数据存储在磁盘中,b+树中节点对应mysql中的页,mysql和磁盘交互的最⼩单位为页,页默认情况下为16kb,表中的数据记录存储在b+树的叶⼦节点中,当我们需要修改...mysql确保数据不丢失原理分析 我们来思考⼀下,下⾯这条语句的执⾏过程是什么样的: start transaction; update t_user set name = '路⼈甲Java' where...⽂件中了,不会丢失 认真看⼀下上⾯过程中第9步骤,⼀个成功的事务记录在redo log中是有start和end的,redo log⽂件中如果⼀个trx_id对应start和end成对出现,说明这个事务执...redo log是mysql中所有连接共享的⽂件,对mysql执⾏insert、delete和上⾯update的过程似,都是先在内存中修改页数据,然后将修改过程持久化到redo log所在的磁盘⽂件中,...,不会丢失,做到了可靠性。
再执行一次mysql初始化,发现成功了。
在用Eclipse做开发的时候,总是无缘无故缺少R文件,让整个项目报废,在网上查了资料后现在做一下整理。...主要R文件会缺少的原因是xml的应用出错。所以请你认真检查你的XML文件里面有没有引用错误,比如说XML文件名是不是全部小写。。。...一般R文件缺失的表现就是login_btn=(TextView)findViewById(R.id.login_textview_finish);比如这句代码,R下面画红线,这时你要是import一个...还有一个传说中的大招,就随便找个项目,把它的R文件复制过来。然而我也觉得这个方法没用什么卵用。。。 还有什么好的解决方法,大家请私信我。。。 其实我是小白一只,以上仅仅为参考,有什么错误请大神鞭策。
众所周知,存储设计离不开文件 IO,将数据存储到文件中进行持久化,是大多数消息队列、数据库系统的常规操作。...试想一下,RocketMQ 或者 Mysql 在宕机之后因为索引丢失,而导致数据无法查询,这该是多么可怕的一件事!...如何理解数据不丢失 在介绍 Java 文件 IO 中保证掉电不丢失的手段之前,我还需要做一个概念的介绍,这样方便我们更好的理解文章后续的观点。...结合第二节中介绍的内容,我们只需要保证在每次写入操作返回之前,调用 force,即可实现掉电数据不丢失的效果。 那么,代价是什么呢?意味着我们完全丧失了操作系统给文件 IO 设置的一道缓存。...RocketMQ 中的实际应用 以 RocketMQ 为例,聊聊其是如何保障数据不丢失的。
前言 最近,有一位朋友突然微信联系我,说MySQL出现了数据丢失的情况;毫无疑问,对于一个DBA而言,这无疑是最令人紧张的一件事情,没有之一;听到这个消息后,我也就立刻投入到问题排查中。...案例复现 看完刚刚的排查过程,相信很多童鞋都会有疑问,为什么修改字段长度对导致数据被截断?MySQL难道不会不会做数据校验吗?让我们接着往下看。...”;场景2是执行成功,导致“数据部分丢失”;那么,MySQL是没有进行数据校验吗?...其实MySQL都有对数据进行校验的,只是在场景2中,因为sql_mode配置有问题,没有设置STRICT_TRANS_TABLES,导致MySQL没有阻止该操作执行,从而导致“数据丢失”惨案。...总结 至此,“数据丢失”惨案也就可以告一段落,根本原因是sql_mode没有设置STRICT_TRANS_TABLES;这个案例也是在提醒我们,sql_mode是一个非常关键的配置,千万不可随便设置和修改
MySQL采用buffer机制,避免每次读写进行磁盘IO,提升效率: 《缓冲池(buffer pool)》 《写缓冲(change buffer)》 《日志缓冲(log buffer)》 MySQL的buffer...一页的大小是16K,文件系统一页的大小是4K,也就是说,MySQL将buffer中一页数据刷入磁盘,要写4个文件系统里的页。...如上图所示,MySQL内page=1的页准备刷入磁盘,才刷了3个文件系统里的页,掉电了,则会出现:重启后,page=1的页,物理上对应磁盘上的1+2+3+4四个格,数据完整性被破坏。...自己实验了几十次,仍没能复现“页数据损坏”,在网上找了一个“页数据损坏”时,MySQL重启过程利用DWB修复页数据的图。...结尾 MySQL有很强的数据安全性机制: (1)在异常崩溃时,如果不出现“页数据损坏”,能够通过redo恢复数据; (2)在出现“页数据损坏”时,能够通过double write buffer恢复页数据
fa只要保证redolog 和 binlog 持久化到磁盘, 就能保证mysql异常重启后, 数据可以恢复. binlog与redolog的写入机制 binlog的写入机制 binlog 的写入逻辑比较简单...图中的 write,指的就是指把日志写入到文件系统的 page cache,并没有把数据持久化到磁盘,所以速度比较快 图中的 fsync,才是将数据持久化到磁盘的操作。...两阶段提交细化 写binlog这个步骤实际上是分成两步的 先把binlog从 binlog cache 中写到磁盘上binlog文件; 调用fsync持久化 mysql为了让组提交的效果更好, 实际步骤如下...这个方法是基于“额外的故意等待”来实现的,因此可能会增加语句的响应时间,但没有丢失数据的风险 将 sync_binlog 设置为大于 1 的值(比较常见是 100~1000)。...这样做的风险是,主机掉电的时候会丢数据 执行一个 update 语句以后,我再去执行 hexdump 命令直接查看 ibd 文件内容,为什么没有看到数据有改变呢? 这可能是因为 WAL 机制的原因。
背景 今天应产品运营的需要,需要导出一批订单数据,总数一共是七万多。按照以往的方式使用navicat将查询出来的表结果以excel的形式导出。...导出至本地打开excel后发现算上表头一共才65536行数据,凭借计算机程序员的专业嗅觉,发现这个真正的数据行65535这个数字不是碰巧出现的。带着疑问进行一番排查。...65,536 行,sheet表名最大32位 Excel 2010 和 Excel 2007 中,工作表的大小为 16,384 列 × 1,048,576 行, 在 Excel 中,超出最大行列数单元格中的数据将会丢失
移动硬盘丢失的文件数据恢复方法 分类:硬盘数据恢复|最后更新:2018年4月17日 ● 移动硬盘数据的丢失 小编认识一些美工、摄影师朋友硬盘容量丢失,他们的工作内容经常与体积庞大的视频图片打交道...,日积月累下来,文件堆积如山硬盘容量丢失,硬盘不知不觉间趋于饱和,然后他们多数会使用移动硬盘来保存新的视频和图片。 ...那么当移动硬盘数据丢失的时候,我们应该怎么找回呢?本篇将会教给大家方便实用、效率较高的移动硬盘数据恢复方法。 ...● 迷你兔数据恢复工具 首先,在移动硬盘数据已经丢失之后,禁止向盘内再存入新的数据,因为新的数据会覆盖已经丢失的数据在扇区内的信息,一旦发生覆盖,数据便无法恢复。 ...然后,我们可以试用‘迷你兔数据恢复工具’(点击进入官网下载),它能应用于硬盘、移动硬盘、U盘、SD卡等存储设备之中,无论是被误删除、被格式化、中病毒而丢失的数据,都能通过‘迷你兔数据恢复工具’的五大模块
《论语》 今天引入elementUI时 官方文档说的CDN引入方式为: CDN 目前可以通过 unpkg.com/element-ui 获取到最新版本的资源,在页面上引入 js 和 css 文件即可开始使用...script src="https://unpkg.com/element-ui/lib/index.js"> 我想下载到本地嘛,就直接打开这两个链接,另存为到本地了 然后发现字体文件丢失...…最后解决方式是打开 https://unpkg.com/browse/element-ui@2.15.6/lib/theme-chalk/fonts/ 然后下载其中的字体文件,将fonts文件夹与css
背景 使用expect+scp去跨机器传输文件,(别问我为什么,因为公司的测试机器都是通过堡垒机的,无法绕开堡垒机,只能暂时使用这个方法了),结果发现从A传递到B的tar.gz文件大小不一致了的,当时心里...发现不是每次都会丢失文件,理论上网络稳不稳定只会造成传输时间的不同罢了; 2. 查阅资料发现expect的默认时间是30s,所以如果操作了30s的话,就会自行链接,原来如此; 3.
WARNING Not Found: /static/admin/css/login.css 我们在debug模式下,使用python3 manager runserver来直接启动Django项目,静态文件并不会丢失...需要去做静态文件的路由匹配,但重点是这里多了个函数 return_static 去代理了 serve ,如果你稍微看下 serve 函数的代码就立马理解了: def serve(request, path...建议不要使用Django处理静态文件,而是使用Nginx来分发静态文件。 参考博客: https://www.cnblogs.com/hushuning/p/12152539.html
一、MYSQL数据库密码找回: 密码错误: 关于MYSQL数据库管理员密码丢失找回 1.vim /etc/my.cnf 进入配置文件,写入 skip-grant-tables 关于MYSQL数据库管理员密码丢失找回...2.重启:systemctl restart mysqld 再进mysql都不要密码了 关于MYSQL数据库管理员密码丢失找回 3.设置密码:进入到mysql数据库中设置密码 关于MYSQL数据库管理员密码丢失找回...4.找到配置文件 ,vim /etc/my.cnf 把刚才的文件删掉或者注释掉 关于MYSQL数据库管理员密码丢失找回 5.重启mysql 然后再进mysql都需要密码了 6.验证,需要密码 关于MYSQL...' password 'QianFeng@123' 关于MYSQL数据库管理员密码丢失找回 2.登录mysql: 关于MYSQL数据库管理员密码丢失找回 登录成功 3.更加安全的修改密码加密方式: 1....3.更新权限:flush prinleges 关于MYSQL数据库管理员密码丢失找回 3.登录到mysql数据库: 关于MYSQL数据库管理员密码丢失找回 4.登录成功
如果误操作了/boot目录下kernel文件,会导致无法进入系统,此时,必须要借助第三方系统来进行kernel的修复。 以下以 Ubuntu 16.04系统为例,介绍修复的方法。
一、两种数据丢失的情况 主备切换的过程中(异步复制,脑裂),可能会导致数据丢失 1.1 异步复制导致的数据丢失 因为master -> slave的复制是异步的(客户端发送给redis,主节点数据同步到内存中后就返回成功了...) 所以可能有部分数据还没复制到slave,master就宕机了,此时master内存中的数据也没了,这些部分数据就丢失了。...二 如何解决redis数据丢失的问题 解决以上两种情况redis数据丢失的问题都是靠以下两个参数配置将数据损失降到最低。...,防止宕机时候丢失的数据更多,于此同时全力进行数据同步,当然我们可以在延迟很高的时候呢做限流降级,也可以把数据丢到mq里,每隔一段时间进行一次消费给他重新回流到redis的机会 2.2 减少脑裂的数据丢失...上面两个参数保证了发生脑裂后多长时间停止新的写入,让我们数据丢失的损失降低到最少,这里脑裂状态持续的越久就会丢失越久的数据,因为他重启后会变成从结点,所有数据同步于新的master,原来的数据都丢了
columns = ['A', 'B', 'C', 'D']) df.iloc[0, 1] = np.nan df.iloc[1, 2] = np.nan print(df) # 删除有NaN值的数据...# axis=0 表示以行删除,axis=1表示以列删除 # how='any' 表示有任何NaN就执行删除操作,how='all' 表示删除所有制都为NaN的数据 print(df.dropna(axis...any', 'all'} print(df.dropna(axis = 1, how = 'any')) # 为NaN值填充value print(df.fillna(value =0)) # 判断数据是否缺失...,会返回所有数据位为True或False print(df.isnull()) # 判断整个数据是否丢失数据,只要有一个位置丢失数据,就返回True,否则返回False print(np.any(df.isnull
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云