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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