在数据库表丢失或损坏的情况下,备份你的数据库是很重要的。如果发生系统崩溃,你肯定想能够将你的表尽可能丢失最少的数据恢复到崩溃发生时的状态。有时,正是MySQL管理员造成破坏。管理员已经知道表已破坏,用诸如vi或Emacs等编辑器试图直接编辑它们,这对表绝对不是件好事!
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台,目前支持Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、MariaDB、Aliyun MariaDB、Aliyun MongoDB、Aliyun RDS for SQLServer、Aliyun RDS for PG、Aliyun RDS for MySQL、TencentDB for MySQL、TencentDB for MariaDB、TencentDB for PG、TencentDB for SQLServer、TencentDB MongoDB 之间的数据同步,即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等,并对用户永久免费。
host:指定该用户在哪个主机上可以登陆,如果是本地用户可用localhost,如果想让该用户可以从任意远程主机登陆,可以使用通配符%,主要有以下几种写法
最近,又遇到了慢 SQL,简单的看了下,又是因为 MySQL 本身优化器还有查询计划估计不准的问题。SQL 如下:
importTable实用程序现在支持将导入的数据进行任意数据转换。可以在decodeColumns选项中指定任意SQL表达式,该选项由MySQL服务器针对每个加载的行进行转换。
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度。
常用的SQL语句,除了select用于查询,还有insert、update、delete等。
MySQL数据库与 Oracle、 SQL Server 等数据库相比,有其内核上的优势与劣势。我们在使用MySQL数据库的时候需要遵循一定规范,扬长避短。本规范旨在帮助或指导RD、QA、OP等技术人员做出适合线上业务的数据库设计。在数据库变更和处理流程、数据库表设计、SQL编写等方面予以规范,从而为公司业务系统稳定、健康地运行提供保障。
在实际应用中,经常碰到导入数据的功能,当导入的数据不存在时则进行添加,有修改时则进行更新,
最近在做题库系统,由于在题库中添加了重复的试题,所以需要查询出重复的试题,并且删除掉重复的试题只保留其中1条,以保证考试的时候抽不到重复的题。
长期以来,在 MySQL 的开发规范里一般都会这么写:禁止大事务!话题转到 TiDB ,依然应该是:禁止大事务!
一、数据库操作 1、查询数据库,命令如下: SHOW DATABASES; ---- 2、我们可以在登陆 MySQL 服务后,使用 create 命令创建数据库,命令格式: CREATE DATABASE 数据库名; ---- 3、使用 drop 命令删除数据库,命令格式: drop database 数据库名; ---- 4、使用 use 命令选择数据库,命令格式: use database 数据库名; ---- 二、数据表操作 1、创建MySQL数据表的SQL通用语法: CREATE TABLE ta
文章目录 1. Day01-基本的语句 1.1. 数据库简介 1.2. 什么是DB 1.3. 什么是DBMS 1.4. 数据库分类 1.5. 主流关系型数据库介绍 1.6. mysql安装 1.7. 数据库相关SQL 1.7.1. 什么是SQL 1.7.2. 连接数据库 1.7.3. 数据库操作 1.8. 表相关SQL 1.8.1. 什么是表 1.8.2. 数据库表的引擎 1.8.3. 创建表时指定引擎和字符集 1.8.4. 创建表 1.8.5. 查询所有表 1.8.6. 查询单个表 1.8.7. 查看
最后两种语法mysql不支持,但是我们可以用union来联合其他的查询结果来拼凑出最终结果。
软RAID:由操作系统模拟的RAID,一旦硬盘损坏,操作系统就会损坏,RAID会丧失作用(练习模拟使用)
使系统快速运行的最重要因素是其基本设计。您还必须知道系统正在执行哪种处理以及其瓶颈是什么。在大多数情况下,系统瓶颈来自以下来源:
对用户来说,分区表是一个独立的逻辑表,但是底层由多个物理子表组成。实现分区的代码实际上是对一组底层表的句柄对象的封装。
使用云上的MySQL时,会遇到很多人询问CDB的 为了更好的了解云上的MySQL,本文将介绍一些重要的知识点。
MySQL不仅用于表数据操作,还可以用来执行数据库和表的所有操作,包括表本身的创建和处理。
Uber 的早期架构包含了一个用 Python 开发的单体后端应用程序,这个应用程序使用 Postgres 作为数据存储。从那个时候开始,Uber 的架构已经发生了巨大变化,变成了微服务,并采用新的数据平台模型。具体地说,之前使用 Postgres 的地方,现在改用 Schemaless,一种构建在 MySQL 之上的新型数据库分片层。在本文中,我们将探讨 Postgres 的一些缺点,并解释为什么我们要在 MySQL 之上构建 Schemaless 和其他后端服务。
上篇文章主要聊了全局锁和表锁,并详细分析MDL锁的作用以及可能带来的问题。今天我们主要来聊一聊Innodb存储引擎的行锁。MySQL的行锁是在引擎层由引擎自己实现的,并不是所有的引擎都支持行锁,MyISAM 引擎就不支持行锁。行锁,顾名思义就是针对数据表中的行记录的锁。比如事物A更新了一行,而事物B也要更新同一行,就必须等待事物A的操作完成后才能进行。下面我们就介绍下行锁的种类,针对不同的锁进行操作演示。
为了给高并发情况下的MySQL进行更好的优化,有必要了解一下mysql查询更新时的锁表机制。 一、概述 MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。 MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁(table-level locking);BDB存储引擎采用的是页面锁(page-level locking),但也支持表级锁;InnoDB存储引擎既支持行级锁(row-level locking),也支持表级锁,但默认情况下是采用行级锁。 MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下: 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般。 二、MyISAM表锁 MyISAM存储引擎只支持表锁,是现在用得最多的存储引擎。 1、查询表级锁争用情况 可以通过检查table_locks_waited和table_locks_immediate状态变量来分析系统上的表锁定争夺: mysql> show status like ‘table%’; +———————–+———-+ | Variable_name | Value | +———————–+———-+ | Table_locks_immediate | 76939364 | | Table_locks_waited | 305089 | +———————–+———-+ 2 rows in set (0.00 sec)Table_locks_waited的值比较高,说明存在着较严重的表级锁争用情况。
其语句,也称为“数据检索语句”,用以从表中获得数据,确定数据怎样在应用程序给出。保留字SELECT是DQL(也是所有SQL)用得最多的动词,其他DQL常用的保留字有WHERE,ORDER BY,GROUP BY和HAVING。这些DQL保留字常与其他类型的SQL语句一起使用。
MySQL执行SQL会经过SQL解析和查询优化的过程,解析器将SQL分解成数据结构并传递到后续步骤,查询优化器发现执行SQL查询的最佳方案、生成执行计划。查询优化器决定SQL如何执行,依赖于数据库的统计信息,下面我们介绍MySQL 5.7中innodb统计信息的相关内容。
Vitess,作为海外最为知名的分库分表产品,一直以来在国内声音不多。近期抽空了解下这个产品,特分享出来。本文部分内容取自Vitess官网https://vitess.io。
在大型数据库系统中,查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中,如果单表数据量过大,查询的性能通常会变得很低。
通过TPC-H基准测试,可获得数据库单位时间内的性能处理能力,为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据。
1、什么是数据库 数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合 (人们通常用数据库这个术语来代表他们使用的数据库软件,这是不正确的。数据库软件应称为DBMS(数据库管理系统),数据库是通过DBMS创建和操纵的容器) 表(table)是某种特定类型数据的结构化清单 (数据库中的每个表都有一个名字,用来标识自己,此名字是唯一的) 模式(schema)关于数据库和表的布局及特性的信息 列(column)表中的一个字段。正确的将数据分解成多个列很重要。每个列都有相应的数据类型,用来定义列可以存储的数据种类 行 表中的数据是按行存储的,所保存的每个记录存储在自己的行内 主键(primary key)一列(或一组列),其值能够唯一区分表中的每一行 注意:1、任意两行都不具有相同的主键值 2、每个行都必须具有一个主键值(主键列不允许NULL值) SQL是结构化查询语言(Structured Query Language)的缩写,是一种专门用来与数据库通信的语言 优点:1、不是某个特定数据库供应商专有的语言,几乎所有重要的DBMS都支持2、简单易学3、可以进行非常复杂和高级的数据库操作 2、MySQL (1)、开放源代码,可以免费使用 (2)、性能非常好 (3)、可信赖并且简单易用 DBMS可分为两类:(1)、基于共享文件系统的DBMS(例如:Microsoft Access和FileMaker)(2)、基于客户机-服务器的DBMS(例如:MySQL,Oracle,Microsoft SQL Server) 基于客户机-服务器的DBMS与数据文件打交道的只有服务器软件,关于数据、数据添加、删除和数据更新的所有请求都由服务器软件完成 2.1 mysql命令行实用程序 2.2 MySQL Administrator是一个图形交互客户机,用来简化MySQL服务器的管理(需要安装) 2.3 MySQL Query Browser为一个图形交互客户机,用来编写和执行MySQL命令 3、使用MySQL 常用命令: use database 选择数据库 show databases 显示数据库 show tables 显示数据库里的表 show clumns from table 显示表中的列 (同 describe table) show status 用于显示广泛的服务器状态信息 show create database 和 show create table 用来显示创建特定的数据库和表的MySQL语句 show grants 用来显示授予用户(所有用户和特定用户)的安全权限 show errors和show warnings 用来显示服务器错误或警告消息 4、检索数据 SELECT id,name FROM table; 使用DISTINCT 来告诉MySQL来返回不同的行 5、排序检索数据 ORDER BY ASC DESC 6、过滤数据 WHERE = 等于 <> 不等于 != 不等于 < 小于 <= 小于等于 > 大于 >= 大于等于 between 在指定的两个值之间 检查单个值 不匹配检查 范围值检查 空值检查 AND 操作符 OR 操作符 IN 操作符 IN 操作符优点:1、在使用长的合法选项清单时,IN操作符的语法更清楚更直观2、计算的次序更容易管理3、一般比OR操作符清单执行更快4、可以包含其他SELECT 语句 NOT 操作符 用通配符进行过滤 LIKE 操作符 百分号(%)通配符 下划线(_)通配符 注意:下划线只匹配单个字符而不是多个字符 用正则表达式来进行搜索REGEXP???? 在LIKE与REGEXP之间有一个重要的差别 进行OR匹配(|) 匹配几个字符之一可通过指定一组用[和]括起来的字符来完成(eg:WHERE prod_name REGEXP '[123] Ton' 输出:1 ton vil 2 ton vil) 匹配范围(eg:[1-9],[a-z]) 匹配特殊字符 匹配多个实例 匹配定位符 7、创建计算字段 拼接(concatenate)将值联结到一起构成单个值 多数DBMS使用+或|| 来实现拼接,MySQL则使用Concat()函数来实现(eg: SELECT Concat(vend_name,'(',vend_country,')')) 执行算术计算 SELECT id,num*price as total_price FROM t_order;(操作符有 + - * /) 8、使用数据处理函数 文本处理函数:RTrim()、Upper()、Left()、Length()、Locate()、Lower()、LTrim()、Right()、Soundex
在上一小节中介绍了 MySQL 数据库的一些最最最基础的入门级也是必须要掌握的10条语句,本节将继续深入学习 MySQL 的增删改查语句。本节讲的增删改查是相对于表 而言的。
对于工具curl,我们使用的是 git bash内自带的指令。如果是linux下用户,开箱即用。
第一章 了解SQL第二章 MySQL 介绍第三章 使用 MySQL第四章 检索数据第五章 排序检索数据第六章 过滤数据第七章 数据过滤第八章 通配符过滤第九章 正则搜索第十章 创建计算字段第十一章 数据处理函数第十二章 汇总数据第十三章 数据分组第十四章 使用子查询第十五章 联结表第十六章 高级联结第十七章 组合查询第十八章 全文本搜索第十九章 插入数据第二十章 更新和删除数据第二十一章 表的增删改第二十二章 视图第二十三章 存储过程第二十四章 游标第二十五章 使用触发器第二十六章 事务处理第二十七章 全球化和本地化第二十八章 安全管理第二十九 数据库维护第三十章 改善性能
本文主要基于 Sharding-JDBC 1.5.0 正式版 1. 概述 2. UpdateStatement 3. #parse() 3.1 #skipBetweenUpdateAndTable() 3.2 #parseSingleTable() 3.3 #parseSetItems() 3.4 #parseWhere() ---- 1. 概述 本文前置阅读: 《SQL 解析(一)之词法解析》 《SQL 解析(二)之SQL解析》 本文分享更新SQL解析的源码实现。 更新SQL解析比查询SQL解析复杂度低的
之前的文章谈到的事故原因,不论是偶发性的查询压力,还是备份,对备库延迟的影响一般是分钟级的,而且在备库恢复正常以后都能够追上来。
对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变的非常缓慢。
MySQL 8.0开始支持原子数据定义语言(DDL)语句。此功能称为原子DDL。原子DDL语句将与DDL操作关联的数据字典更新,存储引擎操作和二进制日志写入组合到单个原子事务中。即使服务器在操作期间暂停,也会提交事务,并将适用的更改保留到数据字典,存储引擎和二进制日志,或者回滚事务。
主要也是参考下面链接最终成功恢复。 这篇文章的步骤稍微有点多。有些是恢复不必要的,这里做一下自己的整理。
不清楚各位同学对数据库用户权限管理是否了解,作为一名 DBA ,用户权限管理是绕不开的一项工作内容。特别是生产库,数据库用户权限更应该规范管理。本篇文章将会介绍下 MySQL 用户权限管理相关内容。
MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高校获取数据的数据结构。
对于某些用例,当前存储设计是次优的。我们相信可以通过在”heap”操作和存储之间添加一个抽象层来进行改进。当前,存储设计基于按行组织页的假设:heapam.h假设:每个tuple只有一个元组头和一个数据区域,即包括HeapTuple及tuple逻辑操作的代码,比如delete、update、加锁。类似,执行器代码表示TupleTableSlot抽象层的元组,该抽象层下面是HeapTuple。2015年2ndQuadrant致力于在PG中实施列式存储项目,以下是根据实施过程中吸取的经验得出的计划。
buffer pool 是主内存中的一块儿存储区域,用于存储访问的表及索引数据。这样从内存中直接访问获取使用的数据可以极大的提升访问效率。在一些特殊专用的服务里,几乎 80% 的内存区域都被赋于 buffer pool。
还记得那是在2018年的十月的某个日子,虽早已入秋,但夏日的炎热却丝毫不减退散。那时的我正捧着一本SQL Server程序设计的白蓝皮书与九栋315的狗子们,匆匆的走向j1-402进行了我们人生中第一次SQL数据库的学习,时光总是戏人,现实总是玩笑。当初的几个伙伴都走向了各行各业,而唯有我编程课,问啥啥不会,写啥啥就废的我进入了IT行业。说来实在嘲讽,缅怀那些我错过的编程课,致那些年说过无数次“让我学SQL,根本不可能”,我承认我打脸了。正如此章的title一般,“SQL语句, 何必在忆?”
MySQL 是一个强大的关系型数据库管理系统,多表查询是数据库操作中的重要部分之一。多表查询允许您从多个表中检索和操作数据,以满足复杂的数据需求。本文将介绍 MySQL 多表查询的基本概念、语法和示例,以及一些常见的多表查询场景。
聚簇索引并不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式。术语‘聚簇’表示数据行和相邻的键值聚簇的存储 在一起。
之前分享过一篇有关MySQL锁的文章,得到了部分阅读者的良好反馈,这里在网上搜索了几道有关锁的面试题。
和大多数的数据库不同, MySQL中有一个存储引擎的概念, 针对不同的存储需求可以选择最优的存储引擎。
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