MySQL 大表数据添加新字段 有时候我们在测试环境给一个表添加字段,但是在线上环境添加一个字段,却极其的慢。原因是线上的数据库一般会存有大量的数据(百万级,千万级),基本的添加字段方式在线上数据库已经不太合适了。 > alter table user add column flag tinyint(1) default 0; 基本添加方式,大量数据的表不推荐。执行加字段操作就会锁表,这个过程可能需要很长时间甚至导致服务崩溃。 解决方案 扩展新表方案 创建一个新表user_ext(id,user_id,f
一、如何复制表 在 MySQL 中复制表的方式有三种: 只复制表结构 只复制表结构,包括逐渐、索引等结构内容,但是不会复制表中的数据。语法如下: create table tableName like some_table; 例如将 students 表的结构复制给 新建的users表: create table users like students; 只复制表数据 只复制表的基本结构和所有数据,但不复制主键、索引等。语法如下: create table tableNmae select * from
数据复制在企业信息化建设中是非常重要的一环,不管是建设数据仓库,还是搭建灾备系统,都需要确定数据复制策略。
INSERT INTO 表名 (字段名1, 字段名2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);
当MySQL Query Optimizer无法找到可以利用的合适索引时,就不得不先读取需要的数据,然后通过临时表来完成GROUP BY操作 例如 EXPLAIN SELECT max(gmt_create) FROM group_message WHERE group_id > 1 and group_id < 10 GROUP BY user_id \G ********** 1. row ********* id: 1 select_type: SIMPLE table: group_message
有赞是一家商家服务公司,向商家提供强大的基于社交网络的,全渠道经营的 SaaS 系统和一体化新零售解决方案。随着近年来社交电商的火爆,有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。在 2019 年下半年,原有云厂商的机房已经不能满足未来几年的持续扩容的需要,同时考虑到提升机器扩容的效率(减少等待机器到位的时间)以及支持弹性伸缩容的能力,我们决定将大数据离线 Hadoop 集群整体迁移到其他云厂商。
提到“索引”这个概念,读者大致都能说出“提升查询速度”,但若是更进一步的问“如何实现提升查询速度?底层原理是什么?”,读者也许就止步于此了。那么本篇文章就带领读者探寻一下索引是如何做到快速查询的。
https://community.hitachivantara.com/s/article/data-integration-kettle
之前我们重点建设了数据克隆的一个服务,其实起这个名字也琢磨了好久,说逻辑备份恢复很多业务同学都不大能理解,GET到我们要解决的问题,而数据克隆的概念就比较清晰。
背景 最近正在拓展 MySQL 数据库知识 发现很多提及 "PerconaTookit" 管理工具的建议 会方便对数据库在线状态下的结构调整 在此,先进行安装一番 … 环境 MySQL版本: mysql 5.7.32 Linux 版本: CentOS7.9 PerconaTookit : 3.0.7 安装步骤 1). 安装第三方依赖包 首先需要安装几个第三方依赖包 yum install -y perl-DBI perl-DBD-MySQL perl-IO-Socket-SSL perl-
线上数据库难免会有修改表结构的需求,MySQL 在修改表结构时会锁表,这就会影响读写操作,小表还好,一会儿就修改完成了,但大表会比较麻烦,下面看一个解决方案 解决思路 (1)新建一个表,结构就是要修改后的结构 (2)在旧表上建立触发器,旧表更新数据时同步到新表 (3)把旧表数据复制到新表 (4)数据同步完成后,执行重命名操作,交换新旧表 (5)删除旧表及触发器 实现方式 这个解决思路已经有了很成熟的工具,数据库服务公司 Percona 提供了 MySQL Toolkit 工具集,其中的 pt-online-
在InnoDB内部会维护一个redo日志文件,我们也可以叫做事务日志文件。事务日志会存储每一个InnoDB表数据的记录修改。当InnoDB启动时,InnoDB会检查数据文件和事务日志,并执行两个步骤:它应用(前滚)已经提交的事务日志到数据文件,并将修改过但没有提交的数据进行回滚操作。
问题导读 1.hive数据分为那两种类型? 2.什么表数据? 3.什么是元数据? 4.Hive表里面导入数据的本质什么? 5.表、分区、桶之间之间的关系是什么? 6.外部表和表的区别是什么? Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,
数据对于我们来说是一项最重要的资产,因为数据丢失带来的损失,对于一家公司来说,有时也是毁灭性的。
1、复制数据库表数据操作 //微信公众号:关注挨踢小子 1、如果是整个表复制表达如下: insert into table1 select * from table2 2、如果是有选择性的复制数据表达如下: insert into table1(column1,column2,column3...) select column1,column2,colunm3...from table2 3、一个数据库中的表中的数据复制到另一个数据库中的一个表,使用方法如下: insert into 数据
Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中 Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中(如果数据是在HDFS上;但如果数据是在本地文件系统中,那么是将数据复制到表所在的目录中)。 Hive中主要包含以下几种数据模型:Table(表),External Table(外部表),Partition(分区),Bucket(桶)(本博客会专门写几篇博文来介绍分区和桶)。 1、表:Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似,每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据,这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的 hive.metastore.warehouse.dir属性来配置,这个属性默认的值是/user/hive/warehouse(这个目录在 HDFS上),我们可以根据实际的情况来修改这个配置。如果我有一个表wyp,那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/wyp 目录(这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse);wyp表所有的数据都存放在这个目录中。这个例外是外部表。 2、外部表:Hive中的外部表和表很类似,但是其数据不是放在自己表所属的目录中,而是存放到别处,这样的好处是如果你要删除这个外部表,该外部表所指向的数据是不会被删除的,它只会删除外部表对应的元数据;而如果你要删除表,该表对应的所有数据包括元数据都会被删除。 3、分区:在Hive中,表的每一个分区对应表下的相应目录,所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp 表有dt和city两个分区,则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse /dt=20131218/city=BJ,所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。 4、桶:对指定的列计算其hash,根据hash值切分数据,目的是为了并行,每一个桶对应一个文件(注意和分区的区别)。比如将wyp表id列分散至16个桶中,首先对id列的值计算hash,对应hash值为0和16的数据存储的HDFS目录为:/user /hive/warehouse/wyp/part-00000;而hash值为2的数据存储的HDFS 目录为:/user/hive/warehouse/wyp/part-00002。 来看下Hive数据抽象结构图
PostgreSQL 的逻辑复制的场景还是蛮多的,尤其在一些需要进行关键数据表数据同步的情况下,将数据操作进行同步是十分有必要的业务场景。在提到POSTGRESQL的逻辑复制之前,还是的先说说逻辑复制的应用场景,以及与物理复制的不同和操作中的注意事项。
dbcrossbar 0.3.1: Copy large tables between BigQuery, PostgreSQL, RedShift, CSV, S3, etc. (preview release, uses async Rust)
在mysql5.6之前的版本支持传统的复制,即基于二进制文件和位置的复制。mysql5.6及其以后的版本支持基于GTID的复制,有了GTID复制不需要指定文件和位置了,复制会自动找二进制日志和位置
在上一篇文章中(数据分布方式之哈希与一致性哈希,我就是个神算子),我为你讲解了数据分布(也称数据分片)技术,主要用于构建数据索引,是实现“导购”功能的关键技术。数据分布的本质是,将原数据集划分为多个数据子集,以存储到不同的地方,在一定程度上体现了数据的可用性和可靠性(一个存储节点故障,只影响该存储节点的数据)。
摩拜单车 2017 年开始将 TiDB 尝试应用到实际业务当中,根据业务的不断发展,TiDB 版本快速迭代,我们将 TiDB 在摩拜单车的使用场景逐渐分为了三个等级:
在之前的文档《如何通过Hive跨集群迁移Kudu表》,通过Hive 进行跨集群迁移Kudu 表是一种效率较低但是非常通用的方式,本文主要讲述如何通过Kudu 自带的Kudu Command Line Tools 进行Kudu 表迁移。
预编译语句可以重复使用这些计划,减少 SQL 编译所需要的时间,还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题;只传参数,比传递 SQL 语句更高效;相同语句可以一次解析,多次使用,提高处理效率。
MySQL 主从复制是 MySQL 高可用机制之一,数据可以从数据库服务器主节点复制到一个或多个从节点。
MySQL冗余数据的三种方案 | 架构师之路
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clickhouse同步mysql数据_clickhouse查询,希望能够帮助大家进步!!!
MySQL Replication是MySQL官方提供的主从同步方案,用于将一个MySQL实例的数据,同步到另一个实例中。Replication为保证数据安全做了重要的保证,也是现在运用最广的MySQL容灾方案。Replication用两个或以上的实例搭建了MySQL主从复制集群,提供单点写入,多点读取的服务,实现了读的scale out。
MySQL实例主从配置,可以实现数据同步、备份、读写分离、容灾:可以在主库挂掉后从备用从库中选举新Master进行数据恢复动作。
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数据是当今Web,移动,社交,企业和云应用程序的流行货币。确保数据始终可用是任何组织的头等大事。几分钟的停机时间可能会导致收入和声誉严重损失。
上一章我们已经介绍了汇编语言的基础部分,包括数据格式、寄存器以及操作数的标识方式,接下来我们就应该去认识一下汇编语言当中的各个指令了。这些指令大多数都非常简单,但是组合在一起却能模拟出我们程序当中想要的任何效果,确实是十分神奇的一件事。
首先明确一个概念,innodb表包含两部分,表结构定义和数据,Mysql8.0以前表结构定义存放在.frm为后缀的文件里,而Mysql8.0版本以后允许表结构定义放到系统数据表中,因为表结构定义占用的空间很小,因此我今天主要说是表数据,
1、复制数据库表数据操作 1、如果是整个表复制表达如下: insert into table1 select * from table2 2、如果是有选择性的复制数据表达如下: insert into table1(column1,column2,column3...) select column1,column2,colunm3...from table2 3、一个数据库中的表中的数据复制到另一个数据库中的一个表,使用方法如下: insert into 数据库A.dbo.table1(col
PostgreSQL 本身的复制方式和方法是有一个渐进的历史,这段历史也是证明POSTGRESQL 为何能走到今天越来越热的原因。
mysqldump:逻辑备份,其最大的缺陷就是备份和恢复速度都慢,对于一个小于50G的数据库而言,这个速度还是能够接受的,如果数据库非常大,那再使用mysqldump备份就不太适合了。
InnoDB 存储引擎是 MySQL 5.5 版本后的默认存储引擎,支持事务 ACID,回滚,系统崩溃恢复能力及多版本并发控制的事务安全,主要用于 OLTP 数据库业务场景;支持自增长列(auto_increment);支持外键约束(foreign key);支持 MVCC 的行级锁;使用 Btree 索引;如果你还没有看到前面一文介绍 MySQL 体系结构,那么推荐戳此查看[MySQL 体系结构详解],介绍完 MySQL 体系结构,下面来一起学习 InnoDB 体系结构。
有很多朋友提出到关于复制并粘贴可见行的问题,例如对工作表数据进行筛选后要复制数据的情形。如果想要将工作表中除去隐藏行的前N行复制到另一个工作表中,该怎么实现?特别是筛选后的工作表中可能有成百上千行,这对于按顺序复制肯定不行。要将筛选后的数据复制到一个新的位置,并且只复制筛选后的数据且数据连续。
mysql蠕虫复制的使用场景 📷 说明 1、将一个表的数据迁移到另一个表,或者将一部分指定的数据迁移到另一个表。 2、将一个表的大量数据复制到另一个表中。 3、将一个表的数据复制到自己的表中,以产生大量的数据。 实例 mysql> desc test; +-------+---------------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Ex
注意:这个语句其实只是把select语句的结果建一个表,所以新表不会有主键,索引。
Undo Log(回滚日志)是MySQL中的一种重要数据结构,用于实现事务的ACID特性中的"Atomicity"(原子性)和"Isolation"(隔离性)。
我们通常会遇到这样的一个场景,就是需要将一个数据库的数据迁移到一个性能更加强悍的数据库服务器上。这个时候需要我们做的就是快速迁移数据库的数据。
Hive有自己的类SQL,即HQL,它将SQL解析为M/R Job,然后在hadoop上执行。允许开发自定义mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的复杂分析工作再查询(UDF)。而启动MapReduce是一个高延迟的一件事,每次提交任务和执行任务都需要消耗很多时间,这也就决定Hive只能处理一些高延迟的应用。
上篇文章说了当数据量大,并且访问量大的时候,可以把业务和DB分开放在不同的服务器,这时候会出现session问题,可以通过负载均衡器来解决session问题,保证同一个会话每次都发在同一个服务器上,也可以通过单独的服务保存sesion。
作者简介 Roy,携程软件技术专家,负责MySQL双向同步DRC和数据库访问中间件DAL的开发演进,对分布式系统高可用设计、分布式存储,数据一致性领域感兴趣。 一、前言 在携程国际化战略背景下,海外业务将成为新的发力点,为了保证用户高品质的服务体验,底层数据势必需要就近服务业务应用。一套标准且普适的数据复制解决方案能够提升业务决策效率,助力业务更快地触达目标用户。 DRC (Data Replicate Center) 作为携程内部数据库上云标准解决方案,支撑了包括但不限于即时通讯、用户账号、IBU在内的
Mysql数据的迁移,推荐两种方式 1. mysqldump mysqldump比较适合几十万上百万的较小数据的迁移使用 2. mysql load data load data infile 语句可以从一个文本文件中以很高的速度读入一个表中,性能大概是 insert 语句的几十倍,比较适合上千万级及更高的海量数据迁移使用
如何选购及管理腾讯云 MySQL 数据库?有了腾讯云计算作为基础,我们可以把这些复杂的底层操作交给云计算去完成,而我们只要集中精力去实现业务就可以了。
所以能看到主从同步的内容就是二进制日志(Binlog),它虽然叫二进制日志,实际上存储的是一个又一个事件(Event),这些事件分别对应着数据库的更新操作,比如 INSERT、UPDATE、DELETE 等。另外我们还需要注意的是,不是所有版本的 MySQL 都默认开启服务器的二进制日志,在进行主从同步的时候,我们需要先检查服务器是否已经开启了二进制日志。
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