需要利用的技术点,有2个。一个是pymysql(连接mysql),一个是xlwt(写入excel)
存储引擎 要了解mysql的锁,就要先从存储引擎说起。 常用存储引擎列表如下图所示: 最常使用的两种存储引擎: Myisam是Mysql的默认存储引擎。当create创建新表时,未指定新表的存储引擎时
在查询计数已成为问题的情况下,它们在另一个表中构建了计数,以便它们可以直接读取计数值而非计算计数。
这个技术方案的难点就在于:如何解析MySQL的Bin Log。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解,同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式,分析binlog实现同步的工作量是非常大的
来源:dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
MySQL 临时表分为两种:外部临时表、内部临时表。用户通过 CREATE TEMPORARY TABLE 创建的是外部临时表。SQL 语句执行过程中 MySQL 自行创建的是内部临时表,explain 输出结果的 Extra 列出现了 Using temporary 就说明 SQL 语句执行时使用了内部临时表。
目前,在很多OLTP场景中,MySQL数据库都有着广泛的应用,也有很多不同的使用方式。从数据库的业务需求、架构设计、运营维护、再到扩容迁移,不同的MySQL架构有不同的特点,适应一定的业务场景,或者解决一定的业务问题。
表空间(Tablespace):一个mysql实例,及一个数据库实例,可以对应多个表空间(ibd文件),用于存储记录,索引等数据。
https://dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
在 FreeWheel 的核心业务系统中,我们使用 MySQL 来存储数据。但随着数据量的不断增加,原有数据库已经无法满足如今的业务需求。经过前期大量的调研,我们决定将 MySQL 中的部分表迁移到 AWS Dynamodb 中。本文主要介绍从关系型数据库平顺迁移到非关系型数据库的实践经验。
在实际项目开发中,我们经常将Mysql作为业务数据库,ES作为查询数据库,用来实现读写分离,缓解Mysql数据库的查询压力,应对海量数据的复杂查询。
随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。
“数据库的数据变成乱码了!”---想必不少 DBA 们对类似的“呼救”不算太陌生。一般来说这类问题都是字符集的设置有关,同时在 MySQL 中也存在“错入错出”的这种“神话”:登录到数据库看的时候是乱码,代码/WEB 上显示的是正常的。
在 Arctype 社区里,我们回答了很多关于数据库性能的问题,尤其是 Postgres 和 MySQL 这两个之间的性能问题。在管理数据库中,性能是一项至关重要而又复杂的任务。它可能受到配置、硬件、或者是操作系统的影响。PostgreSQL 和 MySQL 是否具有稳定性和兼容性取决于我们的硬件基础架构。
在管理数据库时,性能是一项非常重要而又复杂的任务。它可能会受到系统的配置、硬件甚至设计的影响。有趣的是,PostgreSQL和MySQL都配置了兼容性和稳定性,这取决于我们的数据库设计的硬件基础架构。
目前,大部分的主流关系型数据库都提供了主从复制的功能,通过配置两台(或多台)数据库的主从关系,可以将一台数据库服务器的数据更新同步到另一台服务器上。网站可以利用数据库的这一功能,实现数据库的读写分离,从而改善数据库的负载压力。一个系统的读操作远远多于写操作,因此写操作发向 master,读操作发向 slaves 进行操作(简单的轮循算法来决定使用哪个slave)。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 一、问题描述 某业务CDB实例,每天在特地时间段内( 00:07:00 - 00:08:00左右)机器对应IO监控出现写入尖刺,且主从实例都有类似现象,从机器监控可以看到,问题确实存在。 不仅master,进行同步的slave上有相同的现象,业务方希望找到导致该IO尖刺问题稳定出现的原因。 二、问题分析 首先确定问题来源,上图所示监控为机器级别,机器IO写入负载是否来源于mysqld进程?如果来源于mysqld进程,是来自于mysqld进程的哪一部分
1.MyISAM MySQL 5.0 之前的默认数据库引擎,最为常用。拥有较高的插入,查询速度,但不支持事务.
MySQL8.0支持原子DDL。原子DDL将DDL操作相关联的数据字典更新、存储引擎操作和二进制日志写入合并到单个原子事务中。
而我们的连接器就是处理这个过程的,连接器的主要功能是负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接,连接器在使用的过程中如果该用户的权限改变,是不会马上生效的,因为用户权限是在连接的时候读取的,只能重新连接才可以更新权限
最快的速度把10亿条数据导入到数据库,首先需要和面试官明确一下,10亿条数据什么形式存在哪里,每条数据多大,是否有序导入,是否不能重复,数据库是否是MySQL?
mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果,用KV形式保存再服务器内存中,如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果,不需要在再去解析、优化、执行sql。 如果这个表修改了,那么使用这个表中的所有缓存将不再有效,查询缓存值得相关条目将被清空。表中得任何改变是值表中任何数据或者是结构的改变,包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询,显然,者对于频繁更新的表,查询缓存不合适,对于一些不变的数据且有大量相同sql查询的表,查询缓存会节省很大的性能。
某业务CDB实例,每天在特地时间段内( 00:07:00 - 00:08:00左右)机器对应IO监控出现写入尖刺,且主从实例都有类似现象,从机器监控可以看到,问题确实存在。
以前 MySQL 的 join 算法只有 nested loop 这一种,在 MySQL8 中推出了一种新的算法 hash join,比 nested loop 更加高效。
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。
变更表结构的是 DBA 经常会遇到的问题之一,在 MySQL 的环境中,一般会直接使用 Alter 语句来完成这些操作,这些 Alter 语句对应的操作通常也称之为 DDL 操作。
很多大型企业需要对各种销售及营销数据进行实时同步分析,例如销售订单信息,库存信息,会员信息,设备状态信息等等,这些统计分析信息可以实时同步到Doris中进行分析和统计,Doris作为分析型数据库特别适合于对海量数据的存储和分析,我们只需要把MySQL的表单数据实时同步到Doris即可以实现实时数据分析能力。
上篇文章简单的实现了基于LSM数据库的初步版本,在该版本中如数据写入到内存表后但还未持久化到SSTable排序字符串表,此时正好程序崩溃,内存表中暂未持久化的数据将会丢失。
MySQL原生Online DDL是MySQL数据库提供的一项功能,它允许在不中断数据库服务的情况下执行数据定义语言(DDL)操作。
线上的MySQL服务器,最近有很多慢查询。需要统计出行数大于100万的表,进行统一优化。
mysql当前的版本,运行的时间,以及当前系统时间。 MySQL服务器版本信息表明MySQL服务器包含和不包含哪些特点。 MySQL服务器运行时间表明报告价值的代表性。服务器运行时间对于评估报告是很重要的,因为如果服务器不运行几个小时的话,输出报告有可能存在曲解和误导性。有时甚至运行几个小时时间都是不够的,比如,MySQL服务器运行了午夜的6个小时几乎没有业务访问过。最理想的情况是,MySQL服务器运行一天之后再运行mysqlreport来输出报告,这样报告的代表价值要比系统刚运行时要好的多。 在性能场景的运行周期前启动mysql,在性能场景结束后生成mysqlreport会比较有用。比如此例中,场景运行了1小时后执行了mysqlreport。
触发器(Trigger)是 MySQL 中非常实用的一个功能,它可以在操作者对表进行「增删改」 之前(或之后)被触发,自动执行一段事先写好的 SQL 代码。
本文介绍了MySQL 5.6中InnoDB存储引擎的压缩特性,通过对比非压缩和压缩状态下的性能表现,展示了压缩特性对数据库性能的提升。同时,文章还介绍了MySQL 5.7中InnoDB存储引擎的新特性,包括JSON支持、Full Text Search、InnoDB Cluster等,并探讨了这些新特性对MySQL 5.7性能的影响。
顾名思义,存储引擎就是用于存储我们的数据的。在关系型数据库中我们一般将数据库存放在表中(Table)。
mysql作为最流行的数据库,在开发过程中仍然有较多优化的空间,mysql的优化主要有4个方向:
在数据库的使用过程中,用户作为访问数据库的鉴权因素,起到非常重要的作用,安装MySQL时会自动生成一个root用户,作为数据库管理员,拥有所有权限。在多用户的应用场景下,可能需要给不同的用户分配不同的权限,用来提升系统的稳定性,比如常见:报表库只提供读权限,或者开放给第三方的库,也只提供可读用户。
redo log也叫做重做日志,它是基于磁盘的数据结构,也有内存中的buffer,他的作用是在崩溃恢复期间用于纠正不完整事务写入的数据。
一些事件是没有类型代码的,因为他是其他事件的基类,如Log_event ,这些并不会写在日志文件中
最近一直在写《手撕MySQL系列》文章,我发现自己的切入点有一些问题,虽尝试深入探究MySQL中的一些关键特性,但对于MySQL的知识掌握不太能够形成较好的体系化的知识网络。我感到在对全局了解不够清晰的时候,去深究一个知识点往往会事倍功半。所以打算通过这篇文章,分析SQL语句从头到尾的执行,串连一下MySQL当中的基础知识点。
有些业务场景需要Python直接读写Hive集群,也需要Python对MySQL进行操作。pyspark就是为了方便python读取Hive集群数据,当然环境搭建也免不了数仓的帮忙,常见的如开发企业内部的Jupyter Lab。
以社交平台的用户表为例,随着业务的快速增长,用户表user单表数据量越来越大,此时,如果我们想给user表添加索引,数据规模对添加过程的影响势必要考虑在内,但是,单表数据规模对添加索引会产生什么样的影响呢,我们在什么样的数据库请求状态下给大表添加索引比较好呢?
MySQL架构分析 MySQL 的体系结构 MySQL 的模块详解 **Connectors**:用于支持各种语言与 **SQL** 交互; **Management Services & Utili
最近阅读了大量关于hudi相关文章, 下面结合对Hudi的调研, 设计一套技术方案用于支持 MySQL数据CDC同步至数仓中,避免繁琐的ETL流程,借助Hudi的upsert, delete 能力,来缩短数据的交付时间.
大数据平台的采集功能是从外部数据源采集数据存储到hive,采集方式分为全量采集、增量采集,增量采集适用于数据规模较大情况,有很多使用场景,但是在增量采集时,平台只能感知数据新增、更新,无法感知到数据删除,为了解决这个问题,本文选用了常用的外部数据源mysql为例进行binlog采集方案介绍。
取数后的分析结果若想定时发送给相关人员,可参考【干货】用Python每天定时发送监控邮件。
首先我们一般创建 MySQL 数据表的时候,大部分情况下会创建一个自增主键ID 的字段,可能你的建表语句如下:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云