MySQL有很多种日志,这一篇文章里主要介绍一般查询日志。General Query Log,一般查询日志是用来记录MySQL服务器做了哪些事情,当客户端连接至MySQL服务器时,日志会记录来自客户端的查询语句。通常使用一般查询日志来确定错误来自哪个客户端。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
基于flink实时流计算的,金融证券项目,实时大屏展示,预警模块和离线模块的处理。
墨墨导读:本文以一个实际的项目应用为例,层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台,客户数据在5千万加,每分钟处理消息流水1千万,每天消息流水1亿左右。 移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据等这样的分析,都需要依靠数据统计和分析,当数据量小时,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大,系统响应会变慢,TPS直线下降,直至服务不可用。
操作系统:CentOS 7.7 MySQL版本:5.7.30,搭建主从 开启binlog,binlog_format=row 备份情况:每天00:00对数据库进行全量备份 恢复原因:某日22:00左右,执行了批量update语句,需要回滚
大数据平台作为底层的基础数据平台,集群规模、计算存储性能将决定流、批的性能指标上限。所以需要考虑整个大数据平台的吞吐量(网络、磁盘IO)、响应速率、计算能力、高并发性、高可用、维护性方便等,以满足多业务场景下,不同应用需求的建设任务,比如多维分析、实时计算、即席查询和数据统计分析等应用功能。 本项目大数据平台在建设过程中,将满足如下性能指标: 批处理部分指标: 支持批处理集群批量总写入速度2GB/秒,批量读取速度300MB/秒; 平台支持并发执行300个查询和200个加载任务; 应用查询时间对于数据库的简单数据读取将不超过1~2秒,三个月统计计算查询时间将不超过15秒,复杂查询时间将不超过1分钟; 复杂批处理任务,ETL的处理时间将不超过2个小时; 实时流处理指标: 平台支持接收峰值为每秒100万条+的流数据; 平台能够在峰值条件下,完成2秒内的实时预警,2秒内完成针对当日数据的查询; 平台每日实时处理模块能够累积处理144亿笔(按4小时交易日保持峰值流速计)订单流数据; 平台支持至少50个并发访问/查询当日数据。 应用响应指标: 数仓应用项目离线报表30秒内完成数据响应查询; 实时大屏数据展示5秒内完成数据响应查询; 应用平台支持并发执行500个用户查询请求;
上一篇文章已经为大家介绍了 HBase 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景,本篇我们来谈谈 Elasticsearch 的使用!
实时订单开发,说实话,最近开发,掉了一半的头发,复杂度,我就点到为止,还是希望大家多看看flink,这个可是开发利器。写这篇文章的目的,就是给大家分享一下实时订单的开发思路和遇到问题如何去解决。我就写的比较简单点,很多花里胡哨的业务逻辑我就隐藏了,以及给下游提供数据,给策略提供数据这些我就不追溯了。
1.可视化对象导出CSV格式限制3万行数据,这对于数据量动辄上百万甚至上亿的表来说是不可接受的;
在 MySQL 节点(Node02)的 /home/warehouse/sql 目录下编写 mysql_gmv_ddl.sql,创建数据表:
MySQL 中当需要使用其它表的数据来更新数据时,多表联合查询的数据进行更新,可通过 update select 语句将select查询结果执行update。
我们在此前为大家介绍过关于EasyCVR视频融合云平台的集群功能及实现方式,感兴趣的用户可以戳这篇文章:浅析EasyCVR基于MySQL集群的技术实现流程及视频播放逻辑。
使用日志对MySQL进行监视是一种重要的方法,通过日志可以评估服务器的操作状态,服务器崩溃后可以帮助进行数据恢复,使用复制功能时,能够帮助用户判断慢查询,此外还可以帮助用户确认安全合规等问题。本篇将介绍MySQL的各种日志。
1.项目初始化2.提取数据 2.1 原理分析 2.2 数据抽取 2.3 自定义spider3.存储数据 3.1 修改settings.py 3.2 数据存储4.结果展示5.作者的话
明星的一条微博的点赞数可能有几十万,甚至百万以上。那么这个「点赞功能」(会记录谁点了赞),新浪微博的数据库是如何设计的呢?
下面我们针对音乐数据中心数仓项目第四个业务:“统计地区营收情况业务”来说明数据质量如何进行管理。此业务数据质量管理重点放在 ODS层,EDS层(DWD层、DWS层)、DM层几个方面,每层数据校验的内容不一样,我们可以通过自己编写通用shell+Hive脚本或者使用质量监控工具Griffin来进行数据质量监控。
现有注册用户表table_user,有两个字段:user_id(用户id)、reg_tm(注册时间)。有订单表table_order,有三个字段:order_id(订单号)、order_tm(下单时间)、user_id(用户id)。
但客户需求场景更多是“t+1”形式,只需对当日、当周、当月数据进行分析,这些诉求仅离线分析就可满足。
用户表(用户号、用户注册时间)。房源浏览日志表,字段有日志号,用户号,房源号,浏览日期。
数据库存储引擎:是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySQL 的核心就是插件式存储引擎。测试面试宝典
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记,本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
最近在做mysql的数据库优化以及对sql语句优化的指导,写了一点文档,这个大家共勉一下!
编辑:业余草 blog.csdn.net/lmy86263 推荐:https://www.xttblog.com/?p=5329 ❝开发应用程序久了,总想刨根问底,尤其对一些有公共答案的问题。大家都
GTID是MySQL数据库每次提交事务后生成的一个全局事务标识符,GTID不仅在本服务器上是唯一的,其在复制拓扑中也是唯一的
在画像系统搭建的过程中,数据存储的技术选型是非常重要的一项内容,不同的存储方式适用于不同的应用场景。本章主要介绍使用Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch存储画像相关数据的应用场景及对应的解决方案。
本系列主要是针对<高性能MySQL>原著进行内容抽取,帮助开发者快速阅读书籍 第一章 MySQL架构与历史 一.锁机制 1.读写锁 1.1 读锁(共享锁):多个用户在同一时刻可以同时读取同一个资源,而且互不干扰 1.2 写锁(排他锁):一个写锁会阻塞其他的写锁和读锁.出于安全考虑,在给定时间中,只有一个用户能够执行写入,并防止其他用户产生脏读 2.锁的粒度 2.1 表级锁:一个用户在进行DQL的时候,表将被锁定 2.2 行级锁:用于对但张表的批量DQL产生 二.事务 1.特性 原子性(Atomicity)
MySQL复制全解析 Part 2 一步步搭建基于二进制文件位置的MySQL复制
导读:在互联网步入大数据时代后,用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑,其中最大的变化在于,用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据,这是企业经营活动的真实记录,如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估,成为企业基于更大数据量背景的问题所在。
导读:在互联网步入大数据时代后,用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑,其中最大的变化在于,用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据,这是企业经营活动的真实记录,如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估,成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着大数据技术的深入研究与应用,企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务,而要做精细化运营,首先要建立本企业的用户画像。
关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间。
“该项目案例由航班管家提交申报,参与数据猿推出的《寻找新冠战“疫”,中国数据智能产业先锋力量》的公益主题策划活动。
请使用sql将购买记录表中的信息,提取为下表(复购分析表)的格式。并用一条sql语句写出。
今天我们来和大家聊一聊一个新话题,一个对于企业业务发展十分关键的东西 —— 指标。
游戏开服前两天(2022-08-13至2022-08-14)的角色登录和登出日志如下
本篇博客,菌哥为大家带来的是大数据实战【千亿级数仓】阶段三的内容。
只要source端产生了changelog数据,后面的算子是可以自动处理update消息的,简单理解,你可以认为:
有时候我们会遇到:在查询sql的时候,假如有100w条数据,会出现慢sql告警,这个时候你就应该到处sql日志来查找原因了。这里很有可能的主要原因就是没有命中索引和没有分页处理(原因有很多种,主要分析你的日志)。那接下来我们就得去优化sql了。
sum(order_count) gmv_count 、 sum(order_amount) gmv_amount 、sum(payment_amount) payment_amount 过滤日期,以dt分组;
OracleRac ASM+DG前任搭建时偷懒随手埋下的雷,后任接手最易踩爆的那声响
某图书电商网站拥有超过千万的网购用户群体,所售各品类图书100余万种。用户在平台上可进行浏览、搜索、收藏、下单、购买等行为。商城的运营需要解决两个问题:
抛开数据量和并发数,谈性能都是耍流氓。MySQL没有限制单表最大记录数,它取决于操作系统对文件大小的限制。
当前任务(一般指机器自动完成,但需要耗费一定时间的工作)完成后,向后推移流程,可以调用runtimeService.signal(executionId),传递接收执行对象的id。
其实这是非常低级的错误,我不禁后背一凉,团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中,总结了一些经验分享给大家,如果有错误欢迎批评指正。
上一篇文章已经为大家介绍了 Hive 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景,本篇我们来谈谈MySQL的使用!
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博主负责的项目主要采用阿里云数据库MySQL,最近频繁出现慢SQL告警,执行时间最长的竟然高达5分钟。导出日志后分析,主要原因竟然是没有命中索引和没有分页处理。其实这是非常低级的错误,我不禁后背一凉,团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中,总结了一些经验分享给大家,如果有错误欢迎批评指正。
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