分区类型主要有range、list、hash、key 以常规hash举例说明分区是如何创建的 常规hash是取模运算 创建一个雇员表，根据id分成4个区,根据取模结果分别分成0,1,2,3四个区CREATE...可以看到情况如预期一样 hash分区由原来的四个合并成两个，然后查看数据如何存储 ALTER TABLE `partitions` COALESCE PARTITION 2 然后查看分布情况 发现数据重新取模存储到新的分区
MySQL count() 函数我们并不陌生，用来统计每张表的行数。但如果你的表越来越大，且是 InnoDB 引擎的话，会发现计算的速度会越来越慢。...由于 MVCC 的控制，使得 MySQL 具有并发的能力，也就是说对于同一时刻，InnoDB 返回的表的行数是不一定的，事务看到的行数与开启后的一致性视图有关，换句话说，每个事务能看到的数据版本是不一样的...逻辑不精确： 假设一个页面中，需要显示一张表的行数，以及每一条数据。在实现时，可以先从 Redis 取数量，然后从数据库里取记录。...而且还有一点，由于 redo log 的支持，在 MySQL 发生异常时，是可以保证 crash-safe。...总结 MySQL count() 函数的执行效率和底层的数据引擎有关。MyISAM 不加 where 条件，查询会很快，但不支持事务。
1.ceil （） 向上取整 例： ceil（1.2） = 2 2.floor （） 向下取整 例： floor（1.2） = 1 3.round（） 四舍五入
类型, GROUP_CONCAT(a.ep_name SEPARATOR ' : ') 姓名2 from Table_A a3 group by a.ep_classes 一个字段可能对应多条数据，用mysql...实现将多行数据合并成一行数据 效果
在商业智能BI应用中，经常会涉及到不同部门、不同层级的人查看数据的情况，由于每个人对业务的关注点不同，所以大家对数据的维度、粒度要求也不同，这个时候运用数据钻取就可以轻松应对大家不同的数据需求了。...数据钻取是按照某个特定层次结构或条件进行数据细分呈现，层层深入以便更详细的查看数据。它包括向上钻取（roll up）和向下钻取（drill down）。...那么如何进行数据钻取呢？ 接下来我们就用商业智能工具亿信ABI来介绍下如何进行数据钻取。 1、选择钻取类型 首先你需要选择一个合适的钻取类型，亿信ABI内总共有13种钻取类型可满足不同需求。...3、多张分析表、统计图也能展现 亿信ABI数据钻取功能远不止这些，当用户希望同时展现多张分析表并结合统计图，来展现地区汽车销售额状况，就可以采用热区式进行设置。...钻取链接设置中还有许多其他钻取设置，例如万能式，为满足复杂的钻取需求，支持写钻取函数和脚本；webGis渲染式和图形式，来实现webGis渲染应用。
相信每个人在写代码时都有遇到过要获取MYSQL表里数据行数的情况，多数人获取数据表行数时都用COUNT(*)，但同时也流传了不少其他方式，比如说COUNT(1)、COUNT(主键)、COUNT(字段)。...文章中都是针对MySQL的InnoDB引擎展开讨论的，MyISAM引擎是把一个表的总行数记录在了磁盘里，查询时效率很高(如果加了where条件也不能直接从磁盘返回)。...COUNT(*) MySQL专门做了优化，会找到表中最小的索引树，InnoDB普通索引树比主键索引小很多，对于 COUNT(*)遍历哪个树是一样的， count(*)时MySQL不取记录值， count...另外要注意，很多人为了销量会把表的行数记录到Redis中，但这样不能保证Redis里的计数和MySQL表里的数据保持精确一致，这是两个不同的存储系统不支持分布式事务所以就无法拿到精确的一致性视图，如果为了效率把表行数单独存储那么最好存放在一个单独的...MySQL表里，这样无法拿到一致性视图的问题就能解决了.
前些时候和后台对接，需要用pyspark获取MongoDB、MySQL数据，本文将介绍如何使用PySpark与MongoDB、MySQL进行数据交互。...PySpark：使用pip install pyspark命令安装安装MongoDB：按照MongoDB官方文档进行安装和配置准备MongoDB数据库和集合：创建一个数据库和集合，并插入一些测试数据安装MySQL...：按照MySQL官方文档进行安装和配置准备MySQL数据库和表：创建一个数据库和表，并插入一些测试数据2....2.2 MySQL#!....option("password", "password") \ .load() # 打印数据 df.show() spark.stop()MySQL
图片 @toc 利用Python对豆瓣电影Top250电影进行爬取，收集相关的信息，并且利用Python进行数据分析，获取'排名','电影名称','导演','上映年份','制作国家','类型','评分'
我分享下脚本检查mysql两库之间数据行数的脚本吧. 这个脚本是mysql的, 也可以改一改给pg或者oracle用, 我就不写了哈 1..../bin/env bash #write by ddcw at 2021.06.26 #检查mysql的表数据是否一致， 只检查行数量 #用法， sh $0.sh src_user/src_passowrd...>/dev/null 2>&1 || exits "you should install mysql client first, tips: yum install mysql -y" } function...performance_schema sys) DB_INFO=$(mysql -h ${SRC_IP} -P ${SRC_PORT} -u $SRC_USER -p${SRC_PASSWORD}...,table_name) from INFORMATION_SCHEMA.TABLES where table_schema not in ("information_schema", "mysql",
获取数据的总数是很常见的业务场景,但是我们发现随着数据的增长count(*)越来越慢，这个是为什么呢， count(*)的实现方式 我们要明确不同的存储引擎，他的实现方式不一样 MyiSAM引擎把一个表的总行数存在了磁盘上...引擎就麻烦了，他的执行count(*)的时候，是一行行的累加计数 当然我们要知道此事的说的是没有带条件的count(*)，如果加了where条件的话，MyiSAM返回也不能返回的很快 由于我们现在如果使用mysql...有数据的默认可复用读是他的默认隔离级别，在代码上通过多版本控制，也就是MVCC,每一行记录的要判断自己师傅对这个会话可见，因此对于count(*)请求来说，innoDB只好把数据一行行的读出判断，可见的行才能后用于累加， 当然mysql...也是对count(*)是有进行优化的，我们知道我们的索引是一棵树，而主键索引叶子节点是数据，而普通索引叶子节点是主键索引,所以主键索引比普通索引的树大些，因此mysql优化器会拿到索引树小的，进行遍历计算...缓存系统可能会发生数据丢失，由于redis不能永久的存储在内存中，因此我们可能会想到持久化存储起来，即使这样，万一redis异常重启了，有可能会发生数据丢失，比如数据插入一行数据，redis记录值加1
分析函数之连续求和sum(…) over(…) Oracle-分析函数之排序值rank()和dense_rank() Oracle-分析函数之排序后顺序号row_number() Oracle-分析函数之取上下行数据...COL2排序，而这个值就表示每组内部排序后的顺序编号（组内连续的唯一的） lead () 下一个值 lag() 上一个值 【参数】 EXPR是从其他行返回的表达式 OFFSET是缺省为1 的正数，表示相对行数
设计方案 爬虫爬取的内容 ：爬取微博热搜榜数据。...再讲数据保存到CSV文件中，进行数据清洗，数据可视化分析，绘制数据图表，并用最小二乘法进行拟合分析。...resou.csv') 生成文件 2.对数据进行清洗和处理 读取文件 df = pd.DataFrame(pd.read_csv('resou.csv')) #输出信息 print(df) 开始进行数据清洗...]) df.to_csv('resou.csv') #读取文件 df = pd.DataFrame(pd.read_csv('resou.csv')) #输出信息 print(df) #开始进行数据清洗....value_counts()) #若有则删除缺失值 df[df.isnull().values==True] df.corr() # 将数据统计信息打印出来 df.describe() #进行数据分析与可视化
mysql的行的数据和体积等指标，我们可以通过定时任务脚本去采集information_schema.tables然后存到库里面。...看板对于的sql如下： select rds_name as "RDS实例", table_schema as "库名", table_name as "表名", table_rows as "当前行数...", total_size as "当前表总体积", max(table_rows) - min(table_rows) as "近7日增加行数" from rds_table_stats WHERE
在mysql中使用group by进行分组后取某一列的最大值，我们可以直接使用MAX()函数来实现，但是如果我们要取最大值对应的ID，那么我们需要取得整行的数据。
mysql:mysql -R /var/lib/mysql/data 5)....重启 mysql 服务 注意一点，如果是 PXC集群，那么重启命令也可能不同 service mysql start # 普遍的 mysql 启动命令 systemctl start mysql@...:mysql -R /var/lib/mysql/data 重启 mysql 服务 service mysql start ▷ 总结 ■ 增量备份与恢复，还原步骤 （1）增量备份需要使用参数 --incremental...指定需要备份到哪个目录，使用incremental-dir指定全备目录； （2）进行数据备份时，需要使用参数 --apply-log redo-only 先合并全备数据目录数据，确保全备数据目录数据的一致性...后期若是选定一台 【从机】进行数据恢复，那么停机、合并全备份数据，还原操作即可 … 毕竟鄙人也是初次接触 实际生产环境中，可作具体的优化 比如：在多台从机上配置备份任务，避免不确定哪台服务器宕机等
mysql取分组后最新的一条记录,下面两种方法. 一种是先筛选 出最大和最新的时间,在连表查询....一种是先排序,然后在次分组查询(默认第一条),就是最新的一条数据了（此条错误，分组mysql官方文档说明 是随机选择分组的一条，所以这么操作是不确定的），一般时间和主键id是正向关系，比如id大的插入时间就会比较大
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背景 网上看了一篇文章《为什么说MySQL单表行数不要超过2000w》，亲自实践了一下，跟原作者有不同的结论。...单表建议值 下面我们就以 3 层，2 分叉（实际中是 M 分叉）的图例来说明一下查找一个行数据的过程。...叶子节点和非叶子节点的结构是一样的，同理，能放数据的空间也是 15k；但是叶子节点中存放的是真正的行数据，这个影响的因素就会多很多，比如，字段的类型，字段的数量；每行数据占用空间越大，页中所放的行数量就会越少...；这边我们暂时按一条行数据 1k 来算，那一页就能存下 15 条，Y≈15。...这不是正好就是文章开头说的最大行数建议值 2000w 嘛！
在项目中，遇到一个场景是，需要从Hive数据仓库中拉取数据，进行过滤、裁剪或者聚合之后生成中间结果导入MySQL。 对于这样一个极其普通的离线计算场景，有多种技术选型可以实现。...也无需实现MySQL客户端。 我抽象了一下需求，做了如下一个demo。 涉及的数据源有两个：Hive&MySQL；计算引擎：spark&spark-sql。...我们的demo中分为两个步骤： 1）从Hive中读取数据，交给spark计算，最终输出到MySQL； 2）从MySQL中读取数据，交给spark计算，最终再输出到MySQL另一张表。...然后将数据以SaveMode.Append的方式，写入了mysql中的accounts表。 SaveMode.Append方式，数据会追加，而不会覆盖。...4）查看一下结果 我们到mysql中瞅一瞅。 accounts表 有没有注意到，其实不用建立mysql表！这个过程会自动给你创建，相当于if not exists。
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