最近由于业务需求,需要将公有云RDS(业务库)的大表数据归档至私有云MySQL(历史库),以缩减公有云RDS的体积和成本。
爱可生 DBA 成员,主要负责 MySQL 故障处理及 DMP 平台相关技术支持。追求技术,乐此不疲。
有时候往数据库里批量造数据,是为了某些测试前的必要条件。例如:导出 Excel 报表功能、性能压测时的压测数据等。
关于MySQL周期表管理,近期做了初步的设计,总体上是希望把周期表的管理和业务同学对接起来,实现流程化的管理。
背景:最近在迁移表数据,需要向一张业务关联表批量写数据,所以需要批量生成uuid和时间等等数据
使用load这种底层的迁移方式,会让移动速度非常快。将已经导出为txt的7.2G数据合成为接近1亿行的总表,大致耗时2分钟。
mysql只支持一种join算法:Nested-Loop Join(嵌套循环连接),但Nested-Loop Join有三种变种:
2023 年某一天周末,新手程序员小明因为领导安排的一个活来到公司加班,小明三下五除二,按照领导要求写了一个跑批的数据落库任务在测试环境执行 ,突然间公司停电了,小明大惊,“糟了,MySQL 还在跑任务,会不会因为突然断电,导致数据库崩了”。
主要也是参考下面链接最终成功恢复。 这篇文章的步骤稍微有点多。有些是恢复不必要的,这里做一下自己的整理。
Team IDE Team IDE 工具 集成 MySQL、Oracle、金仓、达梦、神通等数据库、SSH、FTP、Redis、Zookeeper、Kafka、Elasticsearch 等管理工具。 使用 Apache-2.0 开源协议 📷 连接 Redis,支持单机、集群,增删改查等操作,批量删除等 📷 📷 📷 📷 📷 连接 Zookeeper,支持单机、集群,增删改查等操作,批量删除等 📷 连接 Kafka,增删改查主题,推送主题消息,自定义消费主题消息等 📷 📷 配置 Linux 服务器 SSH 连
很多大型企业需要对各种销售及营销数据进行实时同步分析,例如销售订单信息,库存信息,会员信息,设备状态信息等等,这些统计分析信息可以实时同步到Doris中进行分析和统计,Doris作为分析型数据库特别适合于对海量数据的存储和分析,我们只需要把MySQL的表单数据实时同步到Doris即可以实现实时数据分析能力。
哈喽,我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了,薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司,应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题,我打算写一个专题分享出来,希望对你们有所帮助~
其中: (@i:=@i+1)代表定义一个变量,每次增加1,整体业务就是查询表数据同时根据sales_performance倒序后赋予排名。
统一使用UTF8MB4 for by 可能还有人不知道,MySQL 数据库的字符集,要用 utf8mb4,而不是utf8。因为MySQL的utf8不是真正的UTF-8,只支持最多三个字节的字符。真正的UTF-8可能会出现四个字节的字符。MySQL 从来没有修复这个 Bug,而是使用另外的解决方法:真正的UTF-8字符集用 utf8mb4的名字提供。
前两天,我跟一个面试官聊天,发现一个普遍现象,不少候选人,对数据库的认知,还处在比较基础的阶段,以为会写“增删改查”、做表关联就足够了,那些工作中经常出现的问题,却支支吾吾答不上来,比如: 使用索引查询一定能提高查询的性能吗?为什么? 一个 6 亿的表 a,一个 3 亿的表 b,通过外间 tid 关联,你如何最快地查询出满足条件的第 50000 到第 50200 中的这 200 条数据记录? 一条 SQL 查询语句是如何执行的? binlog 和 redo log 有什么区别? 为什么表数据删掉一半,表文件
基于传统关系型数据库的稳定性,还是有很多企业将数据存储在关系型数据库中;早期由于工具的缺乏,Hadoop与传统数据库之间的数据传输非常困难。基于前两个方面的考虑,需要一个在传统关系型数据库和Hadoop之间进行数据传输的项目,Sqoop应运而生。
特别注意:在SQL语句中,除了数字,其他类型的值,都需要使用引号引起来,否则插入时会报错。
随着业务数据量的剧增,传统MySQL在数据存储上变得越来越吃力,NoSQL因其良好的性能、扩展性、稳定性逐渐成为业务选型的首要考虑。TcaplusDB是腾讯云推出的一款全托管NoSQL数据库服务,旨在为客户提供极致的数据据存储体验,详细信息请参考官方文档。本文主要介绍如何将MySQL数据迁移到TcaplusDB。
对于千万级的表数据存储,删除大量记录后,表文件大小并没有随之变小。好奇怪,是什么原因导致的?不要着急,接下来,我们来深入剖析其中原因
TXSQL Parallel DDL 功能建设 DDL(Data Definition Language)是用来修改数据库和表结构的一类操作,是数据库所有操作中最高危也是最重要的一类操作,常见的DDL操作包括:加减列、修改列类型、加减索引等。由于DDL操作涉及到数据库表结构、表数据的重构,尤其是在云数据库场景下,表的数据量急速上涨,DDL操作的效率受到了极大的挑战,一条慢速的DDL操作甚至需要花费几天的时间来完成,在这期间DDL操作持续持有锁,意味着业务可能会面临长时间等待锁的情况,几天的等待对于业务来说是
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
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记,本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析、性能优化,个人博客:https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8,欢迎讨论。
将 mysql 数据库中的 hive 数据库中的 ROLES 表数据导入到 HDFS 中的 /tmp/root/111 目录下。执行代码如下:
本次因为服务架构重构,表优化、重构,带来的任务就是需要从原来的mysql数据库中,读取原表数据(部分存在多张关联查询)然后通过调用API的服务方式灌入新的数据库表中(包含mysql、mongodb)。
3、所有表必须使用Innodb存储引擎 没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb)。 Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好。 4、每个Innodb表必须有个主键 Innodb是一种索引组织表:数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引,但是表的存储顺序只能有一种。 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的
数据库设计规范 命名规范 基本设计规范 索引设计规范 字段设计规范 SQL开发规范 操作行为规范 命名规范 对象名称使用小写字母并用下划线分割 禁止使用MySQL保留关键字 见名识义,最好不超过32个
物联网平台背景,传感器采集频率干到了1000Hz,分了100多张表出来,还是把mysql干炸了。当前单表数据量在1000来w,从kafka上拉数据异步批量插入,每次插入数据量1500条,测试的时候还没问题,结果上线没多久,kafka服务器直接挂了,赶忙看日志,kafka服务器堆积了几十G的数据,再去看生产环境日志,发现到最后单次批量插入用时固定在10多秒,甚至20多秒,kafka直接把消费端踢出了消费组…从而kafka消息一直没有消费,总重导致kafka数据堆积挂掉了…
纪成,携程数据开发总监,负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
以交友平台用户中心的user表为例,单表数据规模达到千万级别时,你可能会发现使用用户筛选功能查询用户变得非常非常慢,明明查询命中了索引,但是,部分查询还是很慢,这时候,我们就需要考虑拆分这张user表了。
关键词:分库分表,路由机制,跨区查询,MySQL 数据变更,分表数据查询管理器与线程技术的结合,Cache
数据库管理系统(DataBase Management System,简称DBMS):操作和管理数据库地大型系统。
sql语句与索引优化 –> 数据表优化 –> 系统配置优化 –> 硬件提升优化
早上上班,发现监控数据中,好几张表的所占数据空间突增,有的突增甚至达到了8G,仔细检测数据库之后,没有发现数据异常,那么问题出在哪里?
在前面的文章《5.16.2-如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL,因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
在前面的文章《6.3.0-如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL,因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
随着大数据时代的到来,数据量动辄PB级,因此亟需一种低成本、高稳定性的实时数仓解决方案来支持海量数据的OLAP查询需求,Apache Hudi[1]应运而生。Hudi借助与存放在廉价的分布式文件系统之中列式存储文件,并将其元数据信息存放在Hive元数据库中与传统查询引擎Hive、Presto、Spark等整合,完美地实现了计算与存储的分离。Hudi数据湖方案比传统的Hive数仓的优势是加入了数据实时同步功能, 可以通过最新的Flink流计算引擎来以最小的成实现数据实时同步。本质来说Hudi是整合现有的技术方案实现的,属于新瓶装旧酒,Hudi内部需要整合各种组件(存储、Indexer、Compaction,文件分区),为了达到通用及灵活性,每个组件会有大量的配置参数需要设置,且各种组件 的配置是有关联性的,所以对与新手来说要构建一个生产环境中可用的数据库方案,面对一大堆配置往往会望而却步。本文就向大家介绍如何通过TIS来改善Hudi数据湖实例构建流程,从而大幅提高工作效率。
Python 标准数据库接口为 Python DB-API,Python DB-API 为开发人员提供了数据库应用编程接口。Python 数据库接口支持非常多的数据库,你可以选择适合你项目的数据库。不同的数据库你需要下载不同的 DB API 模块,例如你需要访问 Oracle 数据库和MySQL 数据库,你就需要下载 Oracle 和 MySQL各自对应的 python 数据库模块。
在我们平时工作或学习的过程中,有时需要在数据库中生成大量的测试数据,这个时候,我们可以利用mysql内存表插入速度快的特点,先利用函数和存储过程在内存表中生成数据,然后再从内存表插入普通表中。经过我的测试,这种方案插入数据是非常快的。
清空表数据可不是小事情,一个手抖全没了,删库跑路?如果加limit,删错也只是丢失部分数据,可以通过binlog日志快速恢复的。
SQLyog中文版是一款专业的图形管理软件,SQLyog操作简单,功能强大,能够帮助用户轻松管理自己的MYSQL数据库,SQLyog中文版支持多种数据格式导出,可以快速帮助用户备份和恢复数据,还能够快速地运行SQL脚本文件,为用户的使用提供便捷。
以社交平台的用户表为例,随着业务的快速增长,用户表user单表数据量越来越大,此时,如果我们想给user表添加索引,数据规模对添加过程的影响势必要考虑在内,但是,单表数据规模对添加索引会产生什么样的影响呢,我们在什么样的数据库请求状态下给大表添加索引比较好呢?
近期很多用户采用了离线大数据解决方案产品,这里为大家推荐Doris数据仓托管解决方案;
BATJTMD等大厂的面试难度越来越高,但无论从大厂还是到小公司,一直未变的一个重点就是对SQL优化经验的考察。一提到数据库,先“说一说你对SQL优化的见解吧?”。SQL优化已经成为衡量程序猿优秀与否的硬性指标,甚至在各大厂招聘岗位职能上都有明码标注,如果是你,在这个问题上能吊打面试官还是会被吊打呢?
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。
这是黄文辉同学处女作,大家支持! 其他相关文章:元数据概念 Sqoop主要用来在Hadoop(HDFS)和关系数据库中传递数据,使用Sqoop,我们可以方便地将数据从关系型数据库导入HDFS,或者将数据从关系型数据库导入HDFS,或者将从HDFS导出到关系型数据库. 从数据库导入数据 import命令参数说明 参数说明--append将数据追加到HDFS上一个已存在的数据集上--as-avrodatafile将数据导入到Avro数据文件--as-sequencefile将数据导入到SequenceFile
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