根据公司MySQL数据库中存储的业务数据，针对用户相关一些维度，提取用户相关的属性字段，其中包括属性字段直接提取，金额字段的计算提起，日期字段的格式转换等，最终将一个用户的各个属性在页面进行展示。
数据库使用的mysql，起初是单库单表，时间久了单表的数据量越来越大，一个表中的数据量达到3个多亿，mysql单表数据量达到800万左右就达到瓶颈了，不得不分表了,使用mycat中间件
开发的日常工作难免会遇到需要备份数据的场景，例如，DB特性变更，为了能备份便于回滚，亦或是，需要从不同服务器导数据。本文记录mysql、mongo数据库的常用导入/导出操作，方便查阅。
约束是一种限制，它通过对表的行或列的数据做出限制，来确保表的数据的完整性、唯一性。
update a ,b set a.name = b.name where a.id = b.id
外连接分为左外连接、右外连接、和全外连接。左外连接是左边的表不加限制，里面的数据全部显示出来，而右边则是符合条件的才显示，不符合条件的不显示。
然后使用checksum table 校验每张表的hash值, 发现有张表校验值主从不一致, 但行数是一样的, 只有这一张表不一致.
导读 数据连接除了数据库连接池之外，还有一个非常重要的功能点，那就是数据库管理。也许你会说，这个很简单：查询、删除、导入、导出。那你知道导入、导出表时是否含表的触发器、索引等吗？本文将给大家讲述数据库管理的主要作用以及在数据库管理中可以作哪些操作及其说明相关事宜。 1 数据库管理作用 亿信BI数据库管理功能的主要作用有以下几点： 1. 可查看不同数据库的数据，了解数据库表的数据结构和数据类型，帮助我们更好的理解和制作报表。 2. 解决了查看不同类型数据库使用工具的麻烦。我们知道，链接不同类型数据库可能需要不
首先公布一下DAY4的作业答案。 项目五： --创建表 create table person ( personid int not null primary key, firstname varchar(20) not null, lastname varchar(20) not null ); --插入数据 insert into person values (101, 'ming', 'Yao'); insert into person values (102, 'lei', 'Wu'); inser
项目中使用mysql作为数据存储，需要定期将库表中的数据按照给定格式生成报表。根据导出周期的不同分为：日报、周报、月报、季报、年报等格式。
很多时候，我们需要在本地电脑上，直接连接开发或测试环境的数据库，方便对数据进行增删改查。当然很多数据库都提供了自带的客户端，比如mysql的客户端是这样的：
通过mapreduce清洗数据绑定到hive，再通过hive查询出结果集导入到hive的表，再通过sqoop导出到mysql
在shell开发中，很多时候我们需要操作mysql数据库（比如：查询数据、导出数据等），但是我们又无法进入mysql命令行的环境，就需要在shell环境中模拟mysql的环境，使用mysql相关命令。
回车即可 注意的是，在进入mysql命令行后，SQL文件路径的分隔符是“/”，而不是“\”
在表的连接查询方面有一种现象被称为：笛卡尔积现象。 笛卡尔积现象：当两张表进行连接查询的时候，没有任何条件进行限制，最终的查询结果条数是两张表记录条数的乘积。 怎么避免笛卡尔积现象？当然是加条件进行过滤。 思考：避免了笛卡尔积现象，会减少记录的匹配次数吗？ 不会。只不过显示的是有效记录。
为了能够借助Hive进行统计分析，首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中，那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表，以日期作为分区的指标，建表语句如下：（这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置，我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置）
在工作中经常会碰到单独迁移、复制或者备份某一张表的需求，一般可以通过逻辑/物理备份来实现。但是在 5.6.6+ 的版本中我们还可以用到一种基于表空间迁移的快速方法，本节内容就来聊聊这一操作。
在服务器(主机名为repo)的mysql数据库中的"test"库中有一张"student"表，其中内容如下：
一、mysqldump工具介绍 mysqldump 是个mysql数据库自带的命令行工具，单线程执行，可以用来备份和还原数据。可以生成 CSV、TXT、XML格式的文件输出。 📷 查看帮助文档 📷 二、利用mysqldump进行数据库备份 《一》数据库操作 1、 备份所有数据库 mysqldump -h 主机IP -uroot -p --all-database > /data/dball.sql 2、备份多个数据库 mysqldump -h 主机IP -uroot -p db1 db2 db3 >/d
– 增加一张表 “` CREATE TABLE `table_name`( … )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; “`
腾讯天穹是协同腾讯内各 BG 大数据能力而生的 Oteam，作为腾讯大数据领域的代名词，旨在拉通大数据各个技术组件，打造一个具有统一技术栈的公司级大数据平台体系。从底层数据接入、数据存储、资源管理、计算引擎、作业调度，到上层数据治理及数据应用等多个环节，支持腾讯内部近 EB 级数据的存储和计算，为业务提供海量、高效、稳定的大数据平台支撑和决策支持。
mysqldump -u root -p --databases db_name > test_db.sql
因兄弟项目中mysql有点扛不住了，要做sql优化，但是业务有点小复杂，优化起来有点麻烦(sql嵌套有点多)，便想着用Mpp数据库Greenplum测试下，看性能和复杂度怎么样，趟趟水。
《高性能MySQL》读书笔记（二）——MySQL存储引擎概述 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、基础信息 mysql将数据库保存在数据目录下的一个子目录，创建表时，会在此目录下，创
备份时使用的mysqldump备份了数据库, 约100GB, (主要是某张表很大). 现在要使用该dump文件恢复数据.
将hive表中的数据导出到其他任意目录，例如linux本地磁盘，例如hdfs，例如mysql等等
MySQL 8.0 将数据库元信息都存放于InnoDB存储引擎表中，在之前版本的MySQL中，数据字典不仅仅存放于特定的存储引擎表中，还存放于元数据文件、非事务性存储引擎表中。本文将会介绍MySQL 8.0对数据字典的改进，以及改进带来的好处、影响以及局限性。
在选择使用哪种方法时，还需要考虑数据的大小、是否需要跨平台迁移、是否有权限访问服务器文件系统、是否需要保留表结构等因素。通常，如果需要快速迁移大量数据并且对数据的完整性有高要求，物理拷贝表空间是一个好选择。如果数据量较小或者需要跨平台迁移，使用mysqldump或导出CSV文件可能更合适。
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
不知道你在使用ACCESS时是否遇到过这样的困扰，表里的经纬度，小数明明是6位，导出后csv却变成了2位，这种感觉真的让人抓狂。
前言 如果数据库中的表已经存在了，我们只想通过 SQLAlchemy 操作数据库表的数据，不需要建表。 这时可以不用一个个声明每个字段类型，可以用第三方包 sqlacodegen 自动生成 model 模型代码。 sqlacodegen 安装 使用pip安装对应包 pip install sqlacodegen==2.3.0 mysql 指定导出表命令 # 指定表 导出 model sqlacodegen mysql+pymysql://user:password@127.0.0.1:3306/dbname
我司在某云的MySQL数据库占硬盘空间大于90%，RDS空间总空间为 700G，表A分析之后。某渠道统计的表有5亿，单表空间超过350G。
gnuplot > plot "qps-per-5-seconds" using 5 w lines title "qps"
农行研发中心“数风云”团队，一支朝气蓬勃、快速成长的技术团队，始终致力于农行大数据、数据库和云计算等领域的应用实践与技术创新，探索数据赋能，勇攀数据云巅，为企业数字化转型和金融科技发展不断贡献力量。
sqoop是apache旗下，用于关系型数据库和hadoop之间传输数据的工具，sqoop可以用在离线分析中，将保存在mysql的业务数据传输到hive数仓，数仓分析完得到结果，再通过sqoop传输到mysql，最后通过web+echart来进行图表展示，更加直观的展示数据指标。
安装mysql镜像 到官网查看mysql镜像相关信息，使用docker指令pull安装
sqoop简介 1,sqoop：sql-to-hadoop， sqoop是连接关系型数据库和hadoop的桥梁： (1)，把关系型数据库的数据导入到hadoop与其相关的系统(hbase和hive); (2)，把数据从hadoop导出到关系型数据库里。 sqoop是利用mapreudude加快数据的传输速度，批处理的方式进行数据传输。 2,sqoop1&sqoop2 两个版本完全不兼容。版本的划分方式是apache：1.4.x,1.99.x。 sqoop2相对于sqoop1有很大改进：首先引入了
作为技术人，我是不怎么八卦的，奈何这次国家重拳整理的是“大数据乱象”，manor作为大数据专业的学生，不得不关注此次的滴滴事件。
本文为 DM 源码阅读系列文章的第四篇，上篇文章 介绍了数据同步处理单元实现的功能，数据同步流程的运行逻辑以及数据同步处理单元的 interface 设计。本篇文章在此基础上展开，详细介绍 dump 和 load 两个数据同步处理单元的设计实现，重点关注数据同步处理单元 interface 的实现，数据导入并发模型的设计，以及导入任务在暂停或出现异常后如何恢复。
在软件项目中做数据库设计用的是 PowerDesigner ，因为在之前认知各种产品中，没有任何一个软件工具可以替代它，谁让它的功能太强大。
HIVE 为了能够借助Hive进行统计分析，首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中，那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表，以日期作为分区的指标，建表语句如下：（这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置，我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置）
存储引擎是Mysql中特有的术语，是一个表存储数据的方式。Mysql支持九大存储引擎。Mysql版本不同支持的存储引擎不同。 2.常见的存储引擎： ①MyISAM存储引擎管理表的特征：使用三个文件来表示每个表：格式文件mytable.frm(存储表结构)、数据文件mytable.MYD(存储表中的数据)，索引文件mytable.MYI(存储表上的索引)。优点：可以被转换为压缩，只读表来节省空间，缺点：不支持事务，安全性低。 ②InnoDB存储引擎：mysql默认的存储引擎。是重量级的存储引擎。支持事务(可以保证数据的安全)，支持数据库崩溃后的恢复机制。每个InnoDB表在数据库目录中以.frm格式文件存储表格式，InnoDB表空间tablespace(逻辑名称)用于存储表的内容和索引。优点：非常安全，缺点：效率低，不能压缩不能转换为只读，不能很好的节省内存空间。 ③MEMORY存储引擎：内存存储引擎，每个表的格式文件存储在.frm文件中，表数据和索引存储在内存中(查询速度快)，支持表级锁机制。优点：查询效率高。缺点：不安全，服务器关闭后，保存在内存中的数据和索引消失。
问题导读 1.Atlas是什么？ 2.Atlas能干什么？ 3.Atlas血统关系是什么？ Atlas现在被企业使用的越来越多，我们可能听说过，但是具体它是什么，能干什么的，我们可能不清楚。 因此我们要解决第一个问题，Atlas是什么？ Apache Atlas是Hadoop社区为解决Hadoop生态系统的元数据治理问题而产生的开源项目，它为Hadoop生态系统集群提供了包括数据分类、集中策略引擎、数据血缘、安全和生命周期管理在内的元数据治理核心能力。 上面我们或许听着比较懵圈，都是啥，元数据治理是啥？为啥要元数据治理？元数据不就是用来描述数据的数据，我们这么理解没有错的，不过这个是其中重要的一项。比如Hive的元数据，那是需要第三方数据库的，大多存储到mysql中。为啥又出来一个Atlas，它能管理Hive的元数据吗？别说，还真可以的。那为啥要用Atlas来管理。这就涉及到我们的第二个问题，Atlas能干什么？。 Atlas能干什么？ 其实很多大数据组件都有元数据管理，比如： Hive保存在外部数据库中，比如Mysql Hadoop元数据保存在Namenode，元数据的存储格式：data/hadoopdata/目录下 name：元数据存储目录 namenode存储元数据的存储目录 Kakfa元数据一般保存在zookeeper中 等等以上，我们的元数据每个大数据组件都有保存的地方，为啥还需要Atlas。 上面元数据是为了功能而生，都是单独的系统，散落在各个组件中，而我们能不能把这些元数据统一管理，而且数据的变化我们也能看到那就更好了。而且如果能把我们整个集群的大数据组件的元数据我们都能看到，那就更好了。看到这些有什么好处？比如我们想找到Hive有哪些表，想查看我们数据是怎么来的。这时候数据管理工具就产生了--Atlas，用来管理元数据的平台。 我们知道了Atlas是什么，能干什么，可能是比较通透了。可是还不够详细，那么接下来我们看看Atlas有哪些功能，有什么特点。这里直接借用《大数据治理与安全从理论到开源实践》书中内容。
强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ IDEA 注册码，2020.2 IDEA 激活码
问题如标题所示，在开发过程的时候，需要创建一张表，从另一个环境导出的表结构sql文件，在我电脑上导入，遇到该报错
这个功能刚上线不久，起初查询和导出速度都是蛮快的，把这个SQL放到测试环境也是挺快的。
近期要做一些sql优化的工作，虽然记得一些常用的sql 优化技巧，但是在工作中还是不够，所以需要借助工具的帮助，数据库的解释计划阐明了sql的执行过程，展示了执行的细节，我们只要根据数据库告诉我们的问题按图索骥的分析就好了，但是解释计划也不是那么容易看懂，所以今天就学习下解释计划的一些参数的意义。
介绍 sqoop是一款用于hadoop和关系型数据库之间数据导入导出的工具。你可以通过sqoop把数据从数据库（比如mysql,oracle）导入到hdfs中；也可以把数据从hdfs中导出到关系型数据
1、用truncate，它会重新计算自增，重新从1开始，对事务无影响，不能恢复。 一般上线前使用，清空表格。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
