背景： 业务发展需要，需要复用历史的表，并且通过表里面原来一个未使用的字段来区分不同的业务。 于是想到通过default来修改列的默认值： alter table A modify column biz default 'old' comment '业务标识 old-老业务， new-新业务' 现象： 上线几天之后，业务反馈旧业务的相关数据查询不到了。找后台运维查生产数据库，发现历史数据的biz字段还是null 原因： 自己在本地mysql数据库试了下，好像的确是default没法修改历史数据为null
scrapy 自带的重试中间件只支持请求重试，解析函数内异常或者数据入库异常不会重试，但爬虫在请求数据时，往往会有一些意想不到的页面返回来，若我们解析异常了，这条任务岂不是丢了。
海量设备通过物联网服务接入云端，设备每30s上报一次自身数据（以下称为动态数据）。 物联网服务将设备上报的数据转发给数据处理网关，由数据入库网关执行批量入库操作插入数据库。 项目大致技术架构如下图：
add column和modify column在default的语义上处理不一样。
前文提要 承接前文《一次线上Mysql数据库崩溃事故的记录》，在文章中讲到了一次线上数据库崩溃的事件记录，建议两篇文章结合在一起看，不至于摸不着头脑。 由于时间原因，其中只讲了当时的一些经过以及我当时的一些心理活动，至于原因和后续处理步骤并没有在文章中很清晰的写出来，以致于很多朋友说看得不清不楚的，这里向他们道个歉，主要是上周真的没有足够的时间将两篇文章同时准备好，不然也不会草草结尾了，而且上篇文章中主观因素占了较大的比重，因为回忆起这件事的时候确实有很多想法，因此显得有些个人化、日记化了。 这篇文章就不再
需求背景：有个 调用统计日志存储和统计需求 ，要求存储到mysql中；存储数据高峰能达到日均千万，瓶颈在于 直接入库并发太高，可能会把mysql干垮 。
OLTP 联机事务处理， on-line transaction processing 强调数据库内存效率 ，强调内存各种指标的命令率 ，强调绑定变量， 强调并发操作 数据在系统中产生 ，对响应时间要求非常高， 用户数量非常庞大，主要是操作人员，数据库的各种操作主要基于索引进行。
数据整理完了，接下来就是建模了~接着上周的进度继续给大家同步进展，终于开始做建模和数据入库啦~
数据资产治理（详情见：数据资产，赞之治理）的前提要有数据。它要求数据类型全、量大，并尽可能多地覆盖数据流转的各个环节。元数据采集就变得尤其重要，它是数据资产治理的核心底座。
直接来点儿干货吧 对于Python开发环境的安装，语言规则的熟悉过程就不说了，绝大部分Python教材都会讲到，简单说一下我目前使用的版本： Python使用最新的3.6版本，开发环境使用的是Pycharm 2017。基于Windows7环境，Mysql5.3，pip3 自动安装了pymysql,BeautifulSoup等模块。 第一周，通过几十行代码实现了猎聘网人选搜索记录的获取。 import requests from bs4 import BeautifulSoup import re imp
上周遇到了中文长度的问题之后，就想起了很久之前遇到的这个问题，也是一个和长度相关的问题。
报表测试是一项重要的测试内容，因为面对的使用群体一般是公司高层或者用户中的重要群体。出现问题影响较大，所以必须仔细且谨慎对待。本文根据自己之前的测试经验，结合其它相关资料，做个简单的总结汇总，如有其它建议，可以留言或者私聊，期待沟通交流。
接了一个小需求，是将一些用户操作记录入到我们的数据库中。观察到入库的接口平均响应时间比较差大概在几秒左右，当时没多想，就觉得是先查询是否存在，再插入这个过程中查询是否存在比较耗时（因为操作记录表比较大），但是后面发现有10%，20%的入库接口响应时间甚至达到了十秒，并且pgsql数据库cpu变高了很多，波段性的高峰存在。老样子，先查询是否存在慢sql，耗时3秒以上的sql查询load出来后发现原来是查询是否存在的这个过程出了问题。我是通过一个联合索引来查询是否存在的，他们分别是(公司id，店铺id，xxid)，通过explain该sql语句发现并没有走这个联合索引，而是走了(公司id，店铺id)这个索引。而这个索引扫出来的结果并没有区分度，因为一个公司的某一个店铺可以有很多的操作记录。让我们来思考一下联合索引的定义，它满足最左前缀匹配原则，mysql的查询优化器会自动将你代码中乱序的查询条件组装成联合索引去查询，进而通过联合索引来计算查询成本。但是最左前缀匹配原则是要求越有区分度的字段应该放在左边，我误以为sql的查询优化会自动帮我把联合索引的区分度字段往左边移动。这次事故的原因主要是因为我对最左前缀匹配原则理解的不深刻，下次应该尽可能的将具有区分度的字段放在联合索引的左边。
[CSDN 代码下载,CSDN 太恶心了，下的越多所要积分越高，] 由于 CSDN 下载的越来越多，所需积分也越来越高，为了方便大家，所以将代码上传到 GitHub 仓库中去了，以下是代码仓库链接，代码下载点击 Code -> Download Zip 就可以了，方便的话点击一下右上角的 Star, 感谢。（注：没用过github 的同学一定要学会使用噢） https://github.com/LiuKay/WareHouseManagSys
想象一下，导入Elastic日报能在Kibana做哪些分析呢？ 1）title 词频统计 2）编辑发布文章统计 3）2017，2018，2019日报量统计 4）日报按月统计 5）编辑发日报时间按区间统计 6）关键词检索，如：性能、设计、优化、实战等 7）....
基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的便利店物资管理系统，包含了供应商模块、商品档案模块、商品进货模块、商品销售模块，还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，便利店物资管理系统基于角色的访问控制，给管理员、店员使用，可将权限精确到按钮级别，您可以自定义角色并分配权限，系统适合设计精确的权限约束需求。
从tushare抓取到的财务数据，最开始只是想存下来，用的办法想简单点，是：插入--报错—update 但发现这个方法太蠢，异常会导致大量无效连接，改为： for idx,row in d2.iterrows(): try: rs=db.getData("select f_Code,f_Time,%s from caiwu where f_Code=:1 and f_Time=:2"%fldname,row["code"],dat)
我这边有一个系统，提供一个RPC接口去发送各种信息（比如短信、邮件、微信）等等渠道。我这边的系统架构是这样的：
范式是关系数据库理论的基础，也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。
create database if not exists tlxy default charset=utf8；
在生产业务常有将 MySQL 数据同步到 ES 的需求，如果需要很高的定制化，往往需要开发同步程序用于处理数据。但没有特殊业务需求，官方提供的Logstash 就很有优势了。 在使用 Logstash 我们应先了解其特性，再决定是否使用：
pycharm可以直接配置数据库连接访问数据库（如果没有看看是不是社区版，idea也可以这样），使用sql创建数据库并设置编码集为utf8。
1、问题：mysql 遇到某些中文插入异常 最近有同学反馈了这样一个问题： 上述语句在脚本中 load 入库的时候会 hang 住，web 前端、命令行操作则要么抛出 Incorrect strin
Mycat是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的的Server，前端用户可以把它看作是一个数据库代理，用MySQL客户端工具和命令行访问，而其后端可以用MySQL原生（Native）协议与多个MySQL服务器通信，也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信，其核心功能是分表分库，即将一个大表水平分割为N个小表，存储在后端MySQL服务器里或者其他数据库里；
时间格式对于任何一个工程师来说都是绕不开的知识，爬虫工程师同样如此。爬虫工程师要将不同网站的相同类型内容存放在同一个数据表当中，常见的有：
草料二维码暂不支持自动计算功能，无法看到实时的库存数量。但可以使用外部数据分析工具，如百度Sugar，连接草料二维码官方数据库，即可自由实现各类计算，包括实时库存。
在网络超时等问题除外下，要求一次或多次请求同一个资源，对资源本身产生的影响和第一次执行的影响相同。
create database if not exists tlxy default charset=utf8;
随着互联网的发展，各方面的数据越来越多，从最近两年大数据越来越强的呼声中就可见一斑。 我们所做的项目虽算不上什么大项目，但是由于业务量的问题，数据也是相当的多。 数据一多，就很容易出现性能问题，而为了解决这个问题我们通常很容易想到集群、分片等。 但是在某些时候却不一定必须要用集群、分片，也可以适当的使用数据分区。
数据准确性：主要用于记录数据值与客观事物真实值的接近情况，一般我们会对数据记录的信息进行检测，检测其是否存在错误或异常。例如：我们在系统中提交信息，或接入外部数据源时字段顺序错位，在"出生日期"字段中填入"xx省xx市"，在"联系电话"字段中填入"ssxdtsfs"之类的错误信息，造成了数据库中的信息与真实信息存在不一致的情况。导致其他业务系统调用或数据开发人员在使用时无法使用等异常问题。通常我们可以通过正则表达式校验的方式对特定业务字段的值进行准确性检测。
数值类型中又可以分为整型、浮点型，或者可以说为严格数值数据类型以及近似数值数据类型
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增删改查语句_MySQL comment,希望能够帮助大家进步!!!
内容来源：2018 年 5 月 5 日，小米HBase研发工程师吴国泉在“ACMUG & CRUG 2018 成都站”进行《大数据时代系统体系架构和对比：存储与计算》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
在上一个课程爬虫课程（九）｜Scrapy中items设计及如何把item传给Item Pipeline 中，我们知道了怎么把Item的值传给Pipeline管道，那么这篇文章我们就来介绍下怎么通过Pipeline把数据保存起来。 一、通过Pipeline把数据保存到Json文件 我使用的方法是调用scrapy提供的json export导出json文件，实际上scrapy.exporters提供了导出多个文件的方法，当我们去exporters.py源码查看是，我们发现它提供了8中导出文件的方式，如下图，我们
1、数据采集过程繁琐，重复的脚本编写太多。从不同的数据库抽取数据，需要为不同的数据库写卸数脚本，再传输到数据集市文件服务器，再入库，每一环节都需要调度。
EasyExcel是一个基于Java的、快速、简洁、解决大文件内存溢出的Excel处理工具。
本软件是基于Vue和SpringBoot的资产出入库管理系统，支持资产类型维护、资产入库、资产领用出库、资产出库审核这四大核心业务，适用于中小企业管理行政办公资产。系统给每个资产档案提供一个唯一标识，对物品入库、出库等各个作业环节进行快速批量的数据采集，确保中小企业及时掌握资产库存的真实数据，合理保持和控制企业库存。另外系统还包括员工管理、组织机构管理、文件管理、权限管理、图表分析功能，给中小企业提供更个性化的资产管理模式。
基于 Hive 的离线数仓往往是企业大数据生产系统中不可缺少的一环。Hive 数仓有很高的成熟度和稳定性，但由于它是离线的，延时很大。在一些对延时要求比较高的场景，需要另外搭建基于 Flink 的实时数仓，将链路延时降低到秒级。但是一套离线数仓加一套实时数仓的架构会带来超过两倍的资源消耗，甚至导致重复开发。
在当今时代，企业只有敏捷的获取生产信息和市场信息，才能置身于国际大舞台。随着企业经营规模的不断扩大，产品仓库信息的急剧增加，有关仓库的各种信息也成倍增长。面对庞大的信息量，如何有效地管理库存产品，对这些企业来说是非常重要的，库存管理的重点是销售信息能否及时反馈，从而确保企业运行效益。而库存管理又涉及入库、出库的产品、经办人员及客户等方方面面的因素，如何管理这些信息数据，是一项复杂的系统工程，充分考验着库存管理员的工作能力，工作量的繁重是可想而知的，所以这就需要由库存管理系统来提高库存管理工作的效率，这对信息的规范管理、科学统计和快速查询，减少管理方面的工作量，同时对于调动广大员工的工作积极性，提高企业的生产效率，都具有十分重要的现实意义。
B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思)，B-树是一种多路自平衡的搜索树。它类似普通的平衡二叉树，不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点。
N个机台将业务数据发送至服务器，服务器程序将数据入库至MySQL数据库。服务器中的javaweb程序将数据展示到网页上供用户查看。
https://gf.bilibili.com/item/detail/1104478029
昨天在调试一个业务代码中，无意间发现了一个问题。数据入库后的主键不是连续自增的，主键键值没过几秒就从两千多直接跳到了五千上下。这是为什么？瞬间引起我的注意。 先简单说明下环境。Mysql版本：5.6.23。为了防止某些数据重复，数据库中对某些字段设置了唯一索引，即unique key。经确认此表也只有一个业务程序在操作。那么，问题就定位到主键的auto_increment属性上了。 问题重现 下面来还原问题，以便能准确查找出原因。 表结构如下： CREATE TABLE `test_innodb` (
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。
公司业务系统的账户资金对接了第三方存管业务，第三方存管指的是银行与证券公司根据相关的法律法规，为投资者提供的客户交易结算资金管理服务。根据银行要求，在每个交易日闭市后业务系统都要将客户的资金变动情况生成清算文件发送给银行进行资金的清结算。
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