我们知道在 MySQL 中创建一张表时,一些统计表会发生变化,比如:mysql/innodb_index_stats,会多出几行对新表的描述。
本文介绍了一种报表工具(Spiders)在数据报表生成中的使用,包括表结构设计、数据获取、数据处理和生成报表的过程。该工具使用Python和MySQL数据库进行开发,支持多线程和定时任务,可以快速生成各种类型的统计报表。同时,该工具还支持自定义报表、数据分组、数据映射和报表模板等功能。
上一篇《事件统计 | performance_schema全方位介绍》详细介绍了performance_schema的事件统计表,但这些统计数据粒度太粗,仅仅按照事件的5大类别+用户、线程等维度进行分类统计,但有时候我们需要从更细粒度的维度进行分类统计,例如:某个表的IO开销多少、锁开销多少、以及用户连接的一些属性统计信息等。此时就需要查看数据库对象事件统计表与属性统计表了。今天将带领大家一起踏上系列第五篇的征程(全系共7个篇章),本期将为大家全面讲解performance_schema中对象事件统计表与属性统计表。下面,请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧~
既然要优化数据库,我们就首先要知道,优化的是什么,或者说:什么因素影响了数据库的性能。
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论,那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢?今天我们就来聊一聊这个问题。
over_clause 表示 COUNT 以窗口函数工作,MySQL 8.0 开始支持,这个不在本文展开,感兴趣的同学请参考 Section 14.20.2, “Window Function Concepts and Syntax”。
这些原因,在 CAP 理论上有清晰的定义。由于关系型数据库选择了强一致性和高可用性,就必然在分布式特性无法满足。而互联网应用的特点,就是对于分布式特性的强需求。这种设计上的需求分歧,是导致各种问题的总原因。
日常应用运维工作中,Dev或者db本身都需要统计表的行数,以此作为应用或者维护的一个信息参考。也许很多人会忽略select count(*) from table_name类似的sql对数据库性能的影响,可当你在慢日志平台看到执行了数千次,每次执行4秒左右的查询,你还会无动于衷吗?作为一个有担当敢于挑战的dba,你们应该勇于说no,我觉得类似的需求不可避免但不应该是影响数据库性能的因素,如果连这个都摆不平公司还能指望你干什么。经过几番深思总结,我根据查询的需求,分为模糊查询和精确查询,可以通过下面的三种方式来择优选择。下面测试是线上一个日志表,表大小在6个G左右。
我们从三个各方面,前端上报,数据收集和入库,数据展示来介绍了如何打造一个测速系统。
很多学生或者说是初学者在学习完成数据库的基础增删改查后就自认为在数据库这里就很熟悉了,但是不接触项目根本部知道需求,我这里准备了50个项目的基本需求来让大家来熟练各类项目的列信息,让大家更好的深入项目进行实战式的练习,可以让大家在后面面试的时候有更多更丰富的资历让大家可以与面试官侃侃而谈。
◆背景介绍 2020年6月,商品系统从SAP、中间层等接入的商品数据越来越多且更新频繁,商品数据库主从更新数据量大,约每分钟54万多条更新,约八分钟就会产生大于1G的Binlog文件,在数据库IO能力一定的情况下,发生数据同步延迟,影响写入与读出的及时性,进而影响到商品基础系统的可用性。 如果仅是从翻阅代码的角度去分析,会花费大量人力。抛开系统本身,当商品多个应用都在读写商品库,并在数据库层起到数据汇总和集中反馈的情况下,分析这个点是一个较好的方向。 ◆分析模型 把Binlog解析成Sql 纯文本,解析出来
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。
在上一篇 《事件记录 | performance_schema全方位介绍"》中,我们详细介绍了performance_schema的事件记录表,恭喜大家在学习performance_schema的路上度过了两个最困难的时期。现在,相信大家已经比较清楚什么是事件了,但有时候我们不需要知道每时每刻产生的每一条事件记录信息, 例如:我们希望了解数据库运行以来一段时间的事件统计数据,这个时候就需要查看事件统计表了。今天将带领大家一起踏上系列第四篇的征程(全系共7个篇章),在这一期里,我们将为大家全面讲解performance_schema中事件统计表。统计事件表分为5个类别,分别为等待事件、阶段事件、语句事件、事务事件、内存事件。下面,请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧。
在 MySQL 节点(Node02)的 /home/warehouse/sql 目录下编写 mysql_gmv_ddl.sql,创建数据表:
因为另一句话在大多数书籍或者文字中,会提到,乱去设置填充因子,会降低性能。那这篇文字到底要说什么?
通过vSphere管理也不是不好,就是总要启动这个软件,还要等很久,肯定不爽,既然新的EXSi支持Web,那么就优化下现在在用的EXSi6.0,而且网上也提出了教程,是支持的。
相信在大家的工作中,有很多的功能都需要用到 count(*) 来统计表中的数据行数。同时,对于一些大数据的表,用 count 都是瑟瑟发抖,往往会结合缓存等进行处理。
当表的数据量大些时,对表作分析之后,使用count(1)还要比使用count(*)用时多了!
当面试官问:"网站高并发怎么做?"时,该怎么回? 在高并发下,我们(初级程序员)能做什么? 一:mysql方面 mysql方面,我们主要要从以下几点去考虑: 1:索引 mysql其实没有想象中的那
随着业务发展,这些表会越来越大,如果处理不当,查询统计的速度也会越来越慢,直到业务无法再容忍。
很多人认为count(1)执行的效率会比count()高,原因是count()会存在全表扫描,而count(1)可以针对一个字段进行查询。其实不然,count(1)和count(*)都会对全表进行扫描,统计所有记录的条数,包括那些为null的记录,因此,它们的效率可以说是相差无几。而count(字段)则与前两者不同,它会统计该字段不为null的记录条数。
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。在这篇文章里,会先介绍 count() 实现的原理及原因,然后是 count 不同用法的性能分析,最后给出需要频繁改变并需要统计表行数的解决方案。
前段时间参与了2020年度耕地资源质量分类年度更新与监测项目的建库工作,当时在进行数据库生成汇总统计表时是逐个表逐项手动统计的,耗费了很多时间,不细心还容易统计错误。想到还要做2021年度的更新,为了提高数据库汇总表统计的效率和准确度,就基于FME编写了这个模型工具,感觉还有点用处,顺手就分享出来了。
JDNoSQL平台是一个分布式面向列的KeyValue毫秒级存储服务,存储结构化数据和非机构化数据,支持随机读写与更新,灵活的动态列机制,架构上支持水平扩容,提供高并发、低延迟、高可用、强一致数据库服务,可满足各种业务场景。完善的平台支持,支持业务自助化建表,查看监控,在线DDL等。
来源| blog.csdn.net/iFuMI/article/details/77920767
当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司(简称:北京院)始建于1953年,是大型综合性勘测设计研究单位,现为中国电力建设集团有限公司(世界500强企业)的全资子企业。
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》,真心觉得讲的不错,把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家,有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
Hadoop离线数据分析平台实战——280新增用户和总用户分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 业务总述 在本次项目中只有两个地方需要新用户数据和总用户数据, 分别为用户基本信息分析模块和浏览器分析模块, 它们的区别主要就是统计分析的维度不
本文共1200字,建议阅读8分钟。 用SQL写代码时一般不用再关心变量、循环的具体动作,但要操心表、字段这些概念上的计算过程。
程序的设计任务:定义一个包含学生信息(学号,姓名,成绩)的顺序表,使其具有如下功能: (1)根据指定学生个数,逐个输入学生信息; (2)逐个显示学生表中所有学生的相关信息; (3)根据姓名进行查找,返回此学生的学号和成绩; (4)根据指定的位置可返回相应的学生信息(学号,姓名,成绩); (5)给定一个学生信息,插入到表中指定的位置; (6)删除指定位置的学生记录; (7)统计表中学生个数。 模块划分: (1)写第一个子函数input()完成输入学生信息操作; (2)写第二个子函数output()完成逐个显示学生表中所有学生的相关信息操作; (3)写第三个子函数findelem()完成根据姓名进行查找,返回此学生的学号和成绩操作; (4)写第四个子函数findnum()完成根据指定的位置可返回相应的学生信息(学号,姓名,成绩)操作; (5)写第五个子函数insertlist()完成给定一个学生信息,插入到表中指定的位置操作; (6)写第六个子函数del()完成删除指定位置的学生记录操作; (7)写第七个子函数Statistics()完成统计表中学生个数操作; (8)写第八个子函数menu()来调用以上函数进行可视化的操作; (9)写一个main()主函数,调用menu()函数来完成所有操作;
为什么要分表 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。 mysql proxy:amoeba 做mysql集群,利用amoeba。 从上层的java程序来讲,不需要知道主服务器和从服务器的来源,即
information_schema是mysql自带的一个信息数据库,其保存着关于mysql服务器所维护的所有其他数据库的信息,如数据库名,数据库的表,表栏的数据类型与访问权限等
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这篇文章在爱可生开源社区首发《技术分享 | MySQL中一个聚类增量统计 SQL 的需求》。
程序的设计任务:定义一个包含学生信息(学号,姓名,成绩)的单链表,使其具有如下功能: (1)根据指定学生个数,逐个输入学生信息; (2)逐个显示学生表中所有学生的相关信息; (3)根据姓名进行查找,返回此学生的学号和成绩; (4)根据指定的位置可返回相应的学生信息(学号,姓名,成绩); (5)给定一个学生信息,插入到表中指定的位置; (6)删除指定位置的学生记录; (7)统计表中学生个数。 模块划分: (1)写第一个子函数input()创建链表完成输入学生信息操作; (2)写第二个子函数output()完成逐个显示学生表中所有学生的相关信息操作; (3)写第三个子函数findnum()完成根据姓名进行查找,返回此学生的学号和成绩操作; (4)写第四个子函数locationlookup()完成根据指定的位置可返回相应的学生信息(学号,姓名,成绩)操作; (5)写第五个子函数insert()完成给定一个学生信息,插入到表中指定的位置操作; (6)写第六个子函数remov()完成删除指定位置的学生记录操作; (7)写第七个子函数 Statistics()完成统计表中学生个数操作; (8)写第八个子函数menu()来调用以上函数进行可视化的操作; (9)写一个main()主函数,调用menu()函数来完成所有操作;
关于数据库中行数统计,无论是MySQL还是Oracle,都有一个函数可以使用,那就是COUNT。
Python读execl主要用到xlrd库,用到主要函数详解如下:准备工作:安装xlrd库:pip install xlrd待读取的execl文件,本文使用如下:文件名:datalist.xlsx文件内容:(里边的数据只是示例,非真实数据,切勿计较)图片库函数:工作簿相关open_workbook(filename=None, logfile=sys.stdout, verbosity=0, use_mmap=USE_MMAP, file_contents=None, encoding_override=N
在数据处理和报告生成的领域中,Excel 文件一直是广泛使用的标准格式。为了让 Python 开发者能够轻松创建和修改 Excel 文件,XlsxWriter 库应运而生。XlsxWriter 是一个功能强大的 Python 模块,专门用于生成 Microsoft Excel 2007及以上版本(.xlsx 格式)的电子表格文件。本文将对XlsxWriter进行概述,探讨其主要特点、用法和一些实际应用,并实现绘制各类图例(条形图,柱状图,饼状图)等。
本文若未特意说明使用的数据表,均为 MySQL索引(四)常见的索引优化手段 中的示例表。
注意:由于 SQL 查询对大小写不敏感,所以在 WHERE 条件中,无论是写成 ZARA 还是 Zara,结果都是一样的
Percona MySQL 下,我们可以打开userstat参数,通过查询系统统计表来获取用户、客户端和库表访问情况,注意:该功能只在MySQL的 Percona 发行版有效,社区版不带这个功能。
千万级大表如何优化,这是一个很有技术含量的问题,通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区,在此我想做一些补充和梳理,想和大家做一些这方面的经验总结,也欢迎大家提出建议。
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