MySQL默认情况下没有开启查询日志,如果需要开启查询日志,则需要在 my.cnf 文件或者 my.ini 文件的 [mysqld] 选项下进行配置。例如,配置开启 MySQL 的查询日志:
MySQL是一个常用的关系型数据库管理系统,通过启动和关闭MySQL服务,可以控制数据库的运行状态。本节将介绍如何在Windows和Linux系统上启动和关闭MySQL服务。
MYSQL * stdcall mysql init (MYSQL *mysql): 初始化一个数据库.如果传NULL.则返回一个数据库对象
MySQL的日志有主要有四种,会记录不同的操作行为,分别是----二进制日志、错误日志、查询日志、慢查询日志。开启日志是MySQL安全的必要手段之一,但是会影响MySQL的性能,所以要学会日志管理,根据实际的业务需求来选择日志。
Hello我又来了,快年底了,作为一个有抱负的码农,我想给自己攒一个年终总结。自上上篇写了手动搭建Redis集群和MySQL主从同步(非Docker)和上篇写了动手实现MySQL读写分离and故障转移之后,索性这次把数据库中最核心的也是最难搞懂的内容,也就是索引,分享给大家。
Linux没有图形化界面,我们只能通过控制台去操作系统,我们就要使用类似DOS命令的Linux命令去操作系统
假设你现在运营着一个论坛,论坛数据已经超过100W,很多用户都反映论坛搜索的速度非常慢,那么这时你就可以考虑使用Sphinx了(当然其他的全文检索程序或方法也行)。
MYSQL数据库-索引 零、前言 一、索引概念 二、认识磁盘 三、理解索引 1、如何理解Page 2、B+ vs B 3、聚簇索引 VS 非聚簇索引 4、普通索引 5、总结 四、索引操作 1、创建索引 2、查询索引 3、删除索引 零、前言 本章主要讲解MYSQL数据库中的索引这一重要知识点 一、索引概念 索引的价值: 提高数据库的性能,索引是物美价廉的东西了:不用加内存,不用改程序,不用调sql,只要执行正确的create index ,查询速度就可能提高成百上千倍,但是查询速度的提高是以插入、更新
通用查询日志(General Query Log) 用来记录用户的所有操作,包括启动和关闭MySQL服务、所有用户的连接开始时间和截止时间、发给 MySQL 数据库服务器的所有 SQL 指令等。当我们的数据发生异常时, 查看通用查询日志,还原操作时的具体场景 ,可以帮助我们准确定位问题。
慢查询日志主要用来记录执行时间超过设置的某个时长的SQL语句,能够帮助数据库维护人员找出执行时间比较长、执行效率比较低的SQL语句,并对这些SQL语句进行针对性优化。
Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上,总归为大数据,并使得查询和分析方便。 最初,Hive是由Facebook开发,后来由Apache软件基金会开发,并作为进一步将它作为名义下Apache Hive为一个开源项目。它用在好多不同的公司。例如,亚马逊使用它在 Amazon Elastic MapReduce。
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10,意思是运行10S以上的语句。默认情况下,Mysql数据库并不启动慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数,当然,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据库表。
ERROR 1146 (42S02): Table ‘xxx’ doesn’t exist 可能是很多人都遇到的问题,尤其在数据库迁移或备份的时候
(4)通用查询日志:记录用户的所有操作,包括启动和关闭MySQL服务、更新语句、查询语句等
索引是与效率挂钩的,所以没有索引,可能会存在问题 索引:提高数据库的性能,索引是物美价廉的东西了。不用加内存,不用改程序,不用调sql,只要执行正确的 create index ,查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐,查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的,这些写操作,增加了大量的IO。所以它的价值,在于提高一个海量数据的检索速度。
不管是啥业务,最终数据都要落地,数据库这一环是肯定少不了的。随着业务发展,并发越来越高,数据库很容易成为整个链路的短板。这也是大厂面试中比较常被问到的。而调优的第一步,都是从sql语句、索引入手。先得保证单个数据库执行没问题,才会有更高层次的分库分表、弹性、容灾等等。
按照特定的数据结构来组织、存储和管理数据的仓库叫做数据库,MySQL是一种关系型数据库。数据库最重要的功能就是存储数据,而数据存储是需要依赖具体的介质的,它就是磁盘。
长字符串查询的时候,对时间和空间耗费都大,这时候可以创建hash索引或者选择字符串前几位做索引排序,若使用字符串前缀做索引,则会排序失效,用文件排序。
Linux查看mysql 安装路径 一、查看文件安装路径 由于软件安装的地方不止一个地方,所有先说查看文件安装的所有路径(地址)。 这里以mysql为例。比如说我安装了mysql,但是不知道文件都安装在哪些地方、放在哪些文件夹里,可以用下面的命令查看所有的文件路径 在终端输入: whereis mysql 回车,如果你安装好了mysql,就会显示文件安装的地址,例如我的显示(安装地址可能会不同) [root@localhost ~]# whereis mysql mysql: /usr/bin/m
索引:提高数据库的性能,索引是物美价廉的东西了。不用加内存,不用改程序,不用调 sql,只要执行正确的 create index ,查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐,查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的,这些写操作,增加了大量的IO。所以它的价值,在于提高一个海量数据的检索速度,即查找数据的速度。
分析MySQL语句查询性能的方法除了使用 EXPLAIN 输出执行计划,还可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句,我们将超过指定时间的SQL语句查询称为“慢查询”。
转载自https://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6265594.html
MySQL的慢查询,全名是慢查询日志,是MySQL提供的一种日志记录,用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说MySQL慢查询(一) - 开启慢查询[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
目前使用MySQL的网站,多半同时使用Memcache作为键值缓存。虽然这样的架构极其流行,有众多的案例,但过于依赖Memcache,无形中让Memcache成为故障的根源:
所谓参数文件其实就是常说的mysql配置文件my.cnf,mysql启动的时候会去寻找配置文件my.cnf,如果找不到,相关参数就使用默认值,如果找到了,就使用配置文件中手动设置的相关参数值覆盖默认值。
MySQL一直是面试中的热点问题,也难道了很多的面试者。其实MySQL没那么难,只是大家没有系统化、实战性的过去学习、总结。同时很多开发者在实际的开发过程中也很少去接触一些偏向底层的知识。
首先,需要从 MySQL 官方网站或其他可靠来源下载 MySQL 5.7 的安装包。确保选择与你的 CentOS 系统架构(如 x86_64)对应的版本。
今天是《MySQL核心知识》专栏的第16章,今天为大家系统的讲讲MySQL中的日志,希望通过本章节的学习,小伙伴们能够举一反三,彻底掌握MySQL中日志相关的知识。好了,开始今天的正题吧。
MySQL的服务器,本质是在内存中的,所有的数据库的CURD操作,全都是在内存中进行的,所以索引也是如此。索引的作用是提高查找的效率。
我的数据库是5.7版本,我这里下载5.1.47的驱动了,当然如果你们的数据库是8.0以上的版本,那么就下相应的版本就行
通用查询日志(general query log)用来记录用户的所有操作,包括启动和关闭MySQL服务、所有用户的连接开始时间和截止时间、发送给MySQL数据库服务器的所有SQL指令等。当我们的数据发生异常时,查看通用查询日志,还原操作时的具体场景,准确定位问题。
1、配置文件参数my.cnf tmp_table_size=64M max_heap_table_size=64M tmpdir = /data/mysql/tmp 2、优化Tips: 如果Created_tmp_disk_tables/ Created_tmp_tables应该小于20%,如果比值较高,就需要适当调高tmp_table_size或者max_heap_table_size的值,让Mysql在内存中完成临时表的操作,减少使用硬盘对性能和响应时长的影响。 在调高tmp_table_size或者m
找到my.cnf,添加如下内容sudo vim /usr/local/mysql/my.cnf
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Hive可以管理HDFS中的数据,可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能,因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的,只是进行了包装,对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录,正真的数据存在在MySql中,MYSQL中保存了Hive的表定义,用户不必关系MySQL中的定义,该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录,表在HDFS中亦对应一层目录,如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据,即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述,Hive实现了对HDFS的管理,通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表,内部表,分区表 Hive安装 1. MySql的安装(密码修改,远程用户登陆权限修改) 2. Hive安装获取,修改配置文件(HADOOP_HOME的修改,MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce),启动Hive Hive基本语法: 1. 创建库:create database dbname 2. 创建表:create table tbname Hive操作: 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务,客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐,容易出错,不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件,如etl.sql ,然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入: 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型: 1. 内部表: create table 表数据在表目录下,对表的删除会导致表目录下的数据丢失,需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据,表数据存储在其他HDFS目录上,需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表:与创建内部表相同,需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段,然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表,同样也是按照目录来管理,每个分区都是单独目录,目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作:array,contain等 2. 聚合操作:(max,count,sum)等 3. 内连接,外连接(左外,右外,全外) 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询,条件查询,关联查询 6. 子查询: 当前数据源来源于 另个数据执行的结果,即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换:字符与整形,字符与时间, 字符串:切割,合并, 函数:contain,max/min,sum, 8. 复合类型 map(key,value)指定字符分隔符与KV分隔符 array(value)指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
数据库的基本概念 1. 数据库的英文单词: DataBase 简称 : DB 2. 什么数据库? * 用于存储和管理数据的仓库。 3. 数据库的特点: 1. 持久化存储数据的。其实数据库就是一个文件系统 2. 方便存储和管理数据 3. 使用了统一的方式操作数据库 -- SQL MySQL数据库软件 1. 安装 * 参见《MySQL基础.pdf》 2. 卸载 1. 去mysql的安装目录找到my.ini文件 * 复制 datadir="C:/P
查询语句:SELECT table_schema AS "Database", ROUND(SUM(data_length + index_length + data_free) / 1024 / 1024, 2) AS "Size (MB)" FROM information_schema.TABLES GROUP BY table_schema;
(1) 错误日志log_error:记录MySQL服务的启动、运行或停止MySQL服务时出现的问题
第三步:在命令行输入:mysql -u 用户名 -p密码;回车;-h表示服务器名,localhost表示本地,-hlocalhost 可不输入;-u为数据库用户名,root是mysql默认用户名;-p为密码,如果设置了密码,可直接在-p后链接输入,如:-p123456,用户没有设置密码,显示Enter password时,直接回车即可。)
[ ] 中的关键字可以选择不加,IF NOT EXISTS 的意思是如果不存在才创建 数据库
当你尝试启动 MySQL 数据库服务器时,可能会遇到 "MySQL Daemon Failed to Start" 的错误。这个错误表明 MySQL 无法成功启动,可能有多种原因导致。在本篇文章中,我将向你介绍一些常见的解决方法。
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统,它提供了丰富的配置选项,以适应不同的应用场景和需求。在本文中,我们将介绍MySQL的配置选项,包括服务器配置、安全性设置、性能调优、日志记录等方面,并提供相应的示例。
数据库日志记录了用户对数据库的各种操作及数据库发生的各种事件。能帮助数据库管理员追踪、分析问题。MySQL提供了错误日志、二进制日志、查询日志、慢查询日志。
该mysql不是值mysql服务,而是指mysql的客户端工具。 语法 : mysql [options] [database]
客户端就是我们正常使用的mysql,我们通过客户端向服务端发送需求,服务端通过某些算法访问"数据库文件"来解决需求拿到结果,最后将结果发送给客户端让客户拿到,逻辑图如下:
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
对于比较繁忙的业务系统,每天生成的binlog数据巨大,如果长时间不清除,将会占用大量磁盘空间。可以通过以下几种方式清理日志:
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