创建数据库并查看已有数据库 mysql> CREATE DATABASE my_suppliers; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) mysql> SHOW | | performance_schema | | test | +--------------------+ 5 rows in set (0.01 sec) 创建数据表先选择数据库 VARCHAR(20), -> Cost FLOAT, -> Purchase_Date DATE); Query OK, 0 rows affected (0.03 sec) 如果数据库不存在数据表 VARCHAR型字段:可变字符,为字段中的数据分配20个字符。 CHAR型字段:用于设置有固定数量字符的字段,或者需要将字段中的值向右补齐到一个固定长度时。 不使用FLOAT,使用NUMERIC(11, 2),11是数值的精度,或者是为数值保存的数位总数,2是小数位数。 DATE型字段:用于保存日期('YYYY-MM-DD'),无时间部分。
1、undo日志 undo日志用于存放数据修改被修改前的值 UNDO LOG中分为两种类型,一种是 INSERT_UNDO(INSERT操作),记录插入的唯一键值; 一种是 UPDATE_UNDO(包含 2、redo日志 mysql会将一个事务中的所有sq先l记录到redo log中,然后再将记录从redo log同步到数据文件中 它可以带来这些好处: 当buffer pool中的dirty page ,而把buffer pool中的数据记录到redo log,是一个顺序IO,可以提高事务提交的速度; 3、binlog日志 用于数据库主从复制的记录,是二进制格式。 假设一个大事务,对tba做10万行的记录插入,在这个过程中,一直不断的往redo log顺序记录,而binary log不会记录,直到这个事务提交,才会一次写入到binary log文件中 五、数据库事务控制 4、持久性(Durability) 事务一旦提交,其对数据库的更新就是持久的。任何事务或系统故障都不会导致数据丢失。
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mysql各种锁 根据级别分为:全局锁,表级锁,页级锁,间隙锁,临键锁,行级锁 根据锁共享策略分为:共享锁,排他锁,意向共享锁,意向排他锁 根据加锁策略分为:乐观锁,悲观锁 其他锁相关:自增锁,mdl 锁 全局锁 全局锁可以将整个数据库实例加锁: 锁住整个数据库,只允许读取数据 方法一: mysql> flush tables with read lock; //加锁 Query OK, 0 rows 什么是幻读 假设数据库数据为: id主键 b 索引 c 1 2 3 5 6 8 10 9 13 当启用事务时: 事务1 事务2 事务3 Q1: begin;查询 b=6的数据,for update ,将无法锁住,就会导致出现在可重复读时却出现幻读的情况,所以mysql引入了间隙锁 间隙锁如何解决幻读 在插入数据时,mysql额外增加了间隙锁的概念,在插入表数据后,会生成 "前开后闭"的间隙区间: /排他锁时,需要先对此表进行加意向(共享/排他)锁 此锁为mysql自动增加,无需用户干预 乐观锁和悲观锁 乐观锁 是指业务层面上,对修改数据不会冲突的情况做出的乐观判断,先进行更新数据,再进行判断.
数据存储演进思路三:多库多表 随着数据量增加也许单台DB的存储空间不够,随着查询量的增加单台数据库服务器已经没办法支撑。这个时候可以再对数据库进行水平区分。 Mysql数据库分库分表规则 设计表的时候需要确定此表按照什么样的规则进行分库分表。 当读压力很大的时候,可以考虑添加Slave机器的分式解决,但是当Slave机器达到一定的数量就得考虑分库了。 2. 当写压力很大的时候,就必须得进行分库操作。 MySQL使用为什么要分库分表? 可以用说用到MySQL的地方,只要数据量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库分表. 这里引用一个问题为什么要分库分表呢?MySQL处理不了大的表吗? 如果按 100库100表来规划,如用户业务: 500万100100 = 50000000万 = 5000亿记录. 心里有一个数了,按业务做规划还是比较容易的.
有的公司成立专门的数据分析部门,数据部门不仅提供数据,还要完成数据分析工作。这种工作方式,虽然基础数据准确,但分析结果可能有较大偏差。 如果数据分析人员不了解这些信息,则可能简单的判断成顾客不欢迎这类商品,并且做出建议商品部门降低这类商品占比的决定。 更合理的数据分析方式是,由数据专员提供基础数据,由相关部门骨干人员共同分析,比如转化率降低,应该由市场部、运营部、商品部共同分析,得出是由哪些方面的因素造成的。 促销方式主要依靠数据分析评估效果,每做一次主题促销,就在ERP系统中建立促销单据,设置促销主题,促销商品,促销档期。 忠实顾客是多次重复购买顾客,通过数据分析了解忠实顾客的所需所求,有针对性的做一些推荐,如果有足够的毛利空间,可以为忠实顾客寄送VIP卡,维护忠实顾客。
3、数据库表的垂直拆分 1、垂直拆分定义 所谓的垂直拆分,就是把原来一个有很多列的表拆分成多个表,这解决了表的宽度问题。 2、垂直拆分原则 通常垂直拆分可以按以下原则进行: 1、把不常用的字段表单独存放到一个表中。 2、把大字段独立存放到一个表中。 3、把经常一起使用的字段放到一起。 在该表中,title和description这两个字段占空间比较大,况且在使用频率也比较低,因此可以将其提取出来,将上面的一个达标垂直拆分为两个表(film和film_ext):如下所示: ?
4、数据库表的水平拆分 1、为什么水平拆分 表的水平拆分是为了解决单表数据量过大的问题,水平拆分的表每一个表的结构都是完全一致的,以下面的peyment表为例来说明 desc payment; ? 如果单表的数据量达到上亿条,那么这时候我们尽管加了完美的索引,查询效率低,写入的效率也相应的降低。 3、如何将数据平均分为N份 通常水平拆分的方法为: 1、对customer_id进行hash运算,如果要拆分为5个表则使用mod(customer_id,5)取出0-4个值。 2、针对不动的hashid把数据存储到不同的表中。 4、水平拆分面临的挑战 1、夸分区表进行数据查询 前端业务统计:业务上给不同的用户返回不同的业务信息,对分区表没有大的挑战。 2、统计及后台报表操作 但是对后台进行报表统计时,数据量比较大,后台统计时效性比较低,后台就用汇总表,将前后台的表拆分开。
安装环境: 操作系统版本:RHEL 6.5 安装版本:MYSQL 5.1 升级版本:MYSQL 5.6 一、简述MYSQL 1.什么是数据库? DB DataBase :数据库 依照某种数据模型进行组织并存放到存储器的数据集合 DBMS DataBase Manager System :数据库管理系统 用来操作和管理数据库的大型服务软件 DBS DataBase System :数据库系统 即DB+DBMS指带有数据库并整合了数据库管理软件的计算机系统 2.E-R数据模型 ? 3.常见数据库软件服务商 甲骨文:MYSQL/ORACLE 微软:SQL SERVER/ACCESS IBM:DB2 Sybase:SYBASE 加州大学伯克利分校:POSTGRESQL 4. 需要注意的是这里的root用户不是Linux系统的root用户,而是mysql数据库的管理员root。
MySQL数据库是目前开源应用最大的关系型数据库,有海量的应用将数据存储在MySQL数据库中。存储数据的安全性和可靠性是生产数据库的关注重点。本文分析了目前采用较多的保障MySQL可用性方案。 对于数据库之上的业务层来说,基于MySQL的主从复制集群,单点写入Master,在event同步到Slave后,读逻辑可以从任何一个Slave读取数据,以读写分离的方式,大大降低Master的运行负载, MySQL Cluster MySQL Cluster是一个高度可扩展的,兼容ACID事务的实时数据库,基于分布式架构不存在单点故障,MySQL Cluster支持自动水平扩容,并能做自动的读写负载均衡 小结 本文分析了目前MySQL使用较多的几种MySQL数据复制和高可用方案,从使用来看,MySQL Replication是使用最为广泛的数据复制方案,因为是MySQL原生支持,针对其在不同场景下的一些缺陷 MySQL Cluster设计了全新的分布式架构,采用多副本,Sharding等特性,支持水平扩展,做到了5个9的数据库服务质量保证。
作者介绍:易固武,腾讯高级工程师,参与腾讯账号安全建设,腾讯数据仓库(TDW)优化改造,腾讯云数据库等项目,对大规模分布式存储和计算系统有浓厚的兴趣和经历 MySQL数据库是目前开源应用最大的关系型数据库 存储数据的安全性和可靠性是生产数据库的关注重点。本文分析了目前采用较多的保障MySQL可用性方案。 MySQL Cluster MySQL Cluster是一个高度可扩展的,兼容ACID事务的实时数据库,基于分布式架构不存在单点故障,MySQL Cluster支持自动水平扩容,并能做自动的读写负载均衡 小结 本文分析了目前MySQL使用较多的几种MySQL数据复制和高可用方案,从使用来看,MySQL Replication是使用最为广泛的数据复制方案,因为是MySQL原生支持,针对其在不同场景下的一些缺陷 MySQL Cluster设计了全新的分布式架构,采用多副本,Sharding等特性,支持水平扩展,做到了5个9的数据库服务质量保证。
DB在了,总是可以用来加载一下数据,当数据加载到了nosql里了,慢慢的DB压力也会降下来的. 限制单用户连接数在500以下. 下面的表的程序可以考虑关闭下面的参数 innodb_stats_on_metadata=0 set global innodb_stats_on_metadata=0; 故障分析 注:一般mysql 分析思路: 1、查看mysql的slow.log,看是否出现死锁,及其他报错 2、show processlist; 查看mysql都有哪些连接,判断这些connect是否正常 3、通过使用htop、dstat tcpdump使用 抓包分析,默认mysql端口为3306 tcpdump -i eth0 -A -s 3000 port 3306 > /tmp/sql.log 引用perl tcpdump - 故障分析:后端API服务抛异常,导致一个SELECT频繁去执行,先重启后端API,然后分析报错,找相关人解决。
配置截图 2.3 数据包准备 安装mysql 在数据库studb中创建如下数据表t_stu: ? 表结构 2.4 添加数据,表内容如图: ? 表内容 2.5 连接数据库并读取数据 数据库名称:studb 数据包名称:t_stu 端口号:3306 用户名:root 密码:12345 2.6 具体代码如下 package com.agree.sqldemo 数据库!! ; e.printStackTrace(); }catch(SQLException e) { //数据库连接失败异常处理 Exception e) { e.printStackTrace(); }finally{ System.out.println("数据库数据成功获取
环境 zabbix3.0+ mysql percona 5.6 环境500+的agent,数据库的大小其实不大,但是未雨绸缪 ,zabbix的规模会越来越大,对于历史数据的分表还是肯定要做的。 1 备份数据库 2 下载附件导入 zabbix 数据库中 文件来源于官方,我把存储过程整合了下 3 执行 CALL partition_maintenance_all('zabbix'); 4 写一个 cron mysql zabbix "CALL partition_maintenance_all('zabbix')" 另外建议在精通数据库的情况下进行此类操作,我是在我们的dba的陪伴下进行的
数据分析系列——SQL数据库 总第49篇 ▼ 本文知识只是用作于常用的数据分析中,并未涉及专业数据库搭建等知识。 全篇分为四个部分:初识数据库、数据库的操作、数据库存储数据的单元即表的基本操作、表的操作基础。全文较长,建议收藏,可当做sql使用教程。 1 初识数据库 ? 2 操作数据库 ? 创建数据库 使用数据库时第一步就是要创建数据库,SQL中的数据库通常由数据文件和事务日志组成,一个数据库可以有一到多个数据文件和事务日志组成。 2、查看创建的数据库: (1)、使用sp_helpdb命令可以查看所有的数据库,包括系统数据库。 (2)、使用sp_helpdb+ 数据库名字,可以查看该数据库的数据文件和事务日志。 在数据库中的分组也是同一个意思,将数据按照一定条件进行分组,然后统计每组中的数据。 (1)、分组查询介绍 ?
MySQL 数据库支持的分库类型为水平分区(指将同一表中不同行的记录分配到不同的物理文件中),并不支持垂直分区(指将同一表中不同列的记录分配到不同的物理文件中)。 MySQL 数据库的分区是局部分区索引,一个分区中既存放了数据又存放了索引。而全局分区是指,数据存放在各个分区中,但是所有数据的索引放在一个对象中。MySQL 数据库目前不支持全局分区。 MySQL 查看数据库分区。 SHOW VARIABLES LIKE '%partitions%'; MySQL 数据库支持以下几种类型的分区。 KEY 分区:和 HASH 分区类似,不过是根据 MySQL 数据库内部提供的哈希函数来进行分区。 MySQL 数据库允许对 NULL 值做分区,视 NULL 值小于任何一个非 NULL 值(和 ORDER BY 处理 NULL 值的规则一致)。
1.3 数据库设计 1.3.1 数据库设计的步骤 收集信息:与该系统有关人员进行交流、坐谈,充分理解数据库需要完成的任务 标识对象(实体-Entity):标识数据库要管理的关键对象或实体 标识每个实体的属性(Attribute) 标识对象之间的关系(Relationship) 将模型转换成数据库 规范化 1.3.2 例题 第一步:收集信息 BBS论坛的基本功能: 用户注册和登录,后台数据库需要存放用户的注册信息和在线状态信息; 用户发贴,后台数据库需要存放贴子相关信息,如贴子内容、标题等; 用户可以对发帖进行回复; 论坛版块管理:后台数据库需要存放各个版块信息 ,如版主、版块名称、贴子数等; 第二步:标识对象 实体一般是名词: 1、用户对象 2、板块对象 3、帖子对象 4、跟帖对象 第三步:标识每个实体的属性 ? 1.3.4 将E-R图转成表 实体转成表,属性转成字段 如果没有合适的字段做主键,给表添加一个自动增长列做主键。
1.登入、登出数据库 #登入数据库 mysql -u"用户名" -p "密码" #查看当前时间 select now(); #登出数据库 quit; exit; ctrl + d 2.创建、查看、 选择、删除、修改数据库 创建数据库时,设置数据库的编码方式 CHARACTER SET:指定数据库采用的字符集,utf8不能写成utf-8 COLLATE:指定数据库字符集的排序规则,utf8的默认排序规则为 general_ci; #查看数据库 show databases(); #选择数据库 use 数据库名; #删除数据库 drop databases 数据库名; #修改数据库字符集 alter database 数据库名 default character set utf8 collate utf8_general_ci; #修改数据库名字 rename database 数据库名 to 新数据库名; 3.导入、导出数据库 #导入数据库 source /路径/xxx.sql; #导出数据库 mysql -uroot -p密码 数据库名<file.sql
下面是Python数据分析和处理任务中重要的库与工具: 1. Numpy 官网:http://www.numpy.org/ Numpy库是Python数值计算的基石。 它提供了多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。 Pandas是数据分析和处理工作中,实际使用占比最多的工具,使用频率最高,也是本教程的主要介绍内容。 但如果对于数据分析、处理、机器学习等相关工作,我强烈推荐基于web的Jupyter notebook。 这个代码测试、开发、编辑、文字工具,真的是谁用谁知道,并且也是本教程的主要内容之一,吐血推荐! 预处理:特征提取、正态化 其它有用的工具和数据集 在我以前做数学建模的过程中,使用Python完全可以取代MATLAB。
很好的链接 http://www.cnblogs.com/best/p/6517755.html 一个小时学会MySQL数据库 http://www.cnblogs.com/klguang/p/4746059 .html JDBC基本知识 http://blog.csdn.net/itluochen/article/details/52181560 Android开发之连接MySQL数据库(一) https (Android) 现在只是学习阶段.把自己学到的先记录下来,学的差不多了再把这篇文章整理成一篇文章,因为如果哪天学好了再去写的话担心会遗漏什么 不是给大家看的哈,别让没接触到数据库的童鞋吓到....以前没接触过数据库 其实最后会写一个esp8266连接MQTT,然后电脑也连接MQTT然后把8266的数据存到自己的电脑的MySQL数据库里面,然后呢手机访问电脑的MySQL数据库,然后把数据显示出来....一般现在的云端都是 这是一个名字为test的数据库 result = statement.executeQuery("select name from test"); 获取test数据库 name 标签下的数据 但是如果直接
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html 移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据等这样的分析,都需要依靠数据统计和分析 本文会以一个实际的项目应用为例,层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台,客户数据在5千万加,每分钟处理消息流水1千万,每天消息流水1亿左右。 MySQL数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的,默认放在/mysql/data下面(可以通过my.cnf中的datadir来查看), 一张表主要对应着三个文件,一个是frm存放表结构的,一个是myd ,MySQL还是会在所有的分区表中查询数据。 以上便是我们面对大数据量的场景下,数据库层面做的相应的优化,一张每天一亿的表,经过拆分后,每个表分区内的数据在500万左右。
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