最近整理了一下MySQL 8.0的自动化安装，其中用到了一个MySQL 5.7版本的自定义配置文件，由于没有对（MySQL 8.0）做针对性修改，导致安装过程中出现了一些错误 其中部分原因就是MySQL 5.7时代的配置在MySQL 8.0不再被支持，同时某些参数不再建议使用，如果继续保留在配置文件中，会导致8.0实例无法启动。
IBM 在 1960 年代发明了数据库，也就是 SystemR 。过了一段时间到了 1970 年代，数据库里面有了足够多的数据后，自然而然就有了数据交换（data exchange）的需求。1972 年 IBM 的 Fortran 编译器开始支持以逗号为分隔符的 CSV 文件格式为核心进行数据交换，于是由数据库导出数据到 CSV 格式文件，或者由 CSV 格式文件导入数据到数据库便成了数据交换历史的开端。
在mysql命令行环境下执行： sql语句+INTO OUTFILE +文件路径/文件名 +编码方式（可选）
方向 内容 后端 java基础(掌握多线程并发concurrent，java内存模型（java memory model，jmm），volatile，ThreadLocal，ConcurrentHashMap，CopyOnWriteArrayList) spring,springmvc,spring boot mybatis jfinal 缓存 ehcache 文件格式 xml json properties yml
很多开发者在最开始时其实都对数据库有一个比较模糊的认识，觉得数据库就是一堆数据的集合，但是实际却比这复杂的多，数据库领域中有两个词非常容易混淆。数据库和实例：
压缩前提 表压缩能提升性能，减少存储空间，主要是用在字符类型比较大的表上（VARCHAR，VARBINARY和BLOB和TEXT类型），且读多写少的情况下，如果你的应用是io密集型的，不是cpu密集型的，那么压缩会带来很多性能的提升，例如：数据仓库。 innodb_file_format = Barracuda --模式支持压缩 innodb_file_per_table = on --必须是独立表空间 压缩原理 InnoDB支持两种文件格式 Antelope（羚羊）和Barracuda（梭鱼）： Ante
本篇Blog在总体层面介绍了SQL查询引擎Rider的功能及设计，其细节部分将会在后面的篇章中一一道来。
今天在Mysql建表的过程中，遇到了一个这样的问题，错误信息 1071 - Specified key was too long; max key length is 767 bytes
如果你在学Python数据处理，一定对CSV文件不陌生。日常本地数据存储中，除了Excel文件外，大部分数据都是以CSV文件格式保存的。
在今年的Oracle Cloud World，Oracle宣布将发布一款数据库湖仓产品——MySQL HeatWave Lakehouse用以解决存储在数据库之外的文件数据等非结构化数据的查询和处理。
💃 Hive架构 📷 💃Hive 组件 用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command line interface)为shell命令行； Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互，类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是 通过浏览器访问Hive。 元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Dri
Hive 组件 用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command line interface)为shell命令行； Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互，类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是 通过浏览器访问Hive。 元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Driver驱动程序，包括语法解析器、计划编译器、优化器、执行器 : 完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有执行引擎调用执行。 执行引擎：Hive本身并不直接处理数据文件。而是通过执行引擎处理。当下Hive支持MapReduce、 Tez、Spark3种执行引擎。 Hive基本使用 链接方式： 1.使用hive本地连接 2.开启hiveserver2远程服务，使用beeline连接 3.使用hive参数执行任务 hive -e ‘执行语句’ hive -f ‘执行脚本文件’
在本地创建的csv文件需要放在“/var/lib/ClickHouse/user_files”路径下，在此目录下创建organization.csv文件，写入如下内容：
vivo 云服务提供给用户备份手机上的联系人、短信、便签、书签等数据的能力，底层存储采用 MySQL 数据库进行数据存储。
| 作者：陈俊熹，腾讯云数据库研发工程师，主要负责腾讯云MySQL数据库研发工作。 ---- 外存数据结构，或者说磁盘数据结构 ( On-Disk Structures )，记录的是需要进行持久化存储的元数据和数据。在存储体系中，访问外存数据带来的系统问题很多，比如如何快速找到数据，如何加速对元数据的频繁访问，如何进行数据一致性存储和灾难恢复等。本文介绍了 InnoDB 主要的外存数据结构，包括表和表空间 ( Table & TableSpace )，索引 ( Index ) 和恢复日志等。理解这些外存数
Spark 支持以下六个核心数据源，同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式，能够满足绝大部分使用场景。
虽然大多数情况下，这个方法课安装成功，但也会经常有错误发生，下边我列举几个自己安装时遇到的的错误。
mysql 数据库作为现在互联网企业首选的数据库，我们程序员就应该对它多一些了解，我在拉勾训练营学到第五阶段啦，了解了mysql 整体架构，记录下来。
01.HTML教程/简介/基础 HTML 教程- (HTML5 标准) 超文本标记语言（英语：HyperText Markup Language，简称：HTML）是一种用于创建网页的标准标记语言。 您可以使用 HTML 来建立自己的 WEB 站点，HTML 运行在浏览器上，由浏览器来解析。 在本教程中，您将学习如何使用 HTML 来创建站点。 HTML 很容易学习！相信您能很快学会它！ HTML 实例 本教程包含了数百个 HTML 实例。 使用本站的编辑器，您可以轻松实现在线修改 HTML，并查看实例运行结
在mysql install命令运行成功后，接着运行mysqld --initialize命令完成数据库初始化功能，这是遇到了error: Found option without preceding group in config file: /data/3307/my.cnf at line: 1
properties 和 yml 都是 Spring Boot 支持的两种配置文件，它们可以看作是 Spring Boot 在不同时期的两款“产品”。在 Spring Boot 时代已经不需要使用 XML 文件格式来配置项目了，取而代之的是 properties 或 yml 文件。
从本篇开始，介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。我们会引入一个典型的订单业务场景作为示例，说明多维模型及其相关ETL技术在Kettle上的具体实现。本篇首先介绍一个小而典型的销售订单示例，描述业务场景，说明示例中包含的实体和关系，并在MySQL数据库上建立源数据库表并生成初始的数据。我们要在Hive中创建源数据过渡区和数据仓库的表，因此需要了解与Hive创建表相关的技术问题，包括使用Hive建立传统多维数据仓库时，如何选择适当的文件格式，Hive支持哪些表类型，向不同类型的表中装载数据时具有哪些不同特性。我们将以实验的方式对这些问题加以说明。在此基础上，我们就可以编写Hive的HiveQL脚本，建立过渡区和数据仓库中的表。本篇最后会说明日期维度的数据装载方式及其Kettle实现。
◆ 概述 JPG 和 JPEG 是一样的吗？还是完全不同的东西？并非所有图像文件格式都是一样的。事实上，它们中的许多都是为了解决现有格式无法解决的问题而创建的。例如，JPEG 的出现是因为图像文件的大小占用了太多的存储空间。信不信由你，JIF、JPEG 和 JPG 文件扩展名或多或少指的是同一件事。要理解为什么文件格式有这么多名字，我们需要解开一些错综复杂的历史。 ◆ 什么是 JPEG？ JPEG 首字母缩略词代表联合图像专家组——文件类型以帮助创建 JPEG 交换格式 (JIF) 标准的小组委员会命名。它
为了与MySQL做个对比，做一个PG的数据导入测试，使用COPY方式，测试环境保持一致，具体如下所述。
mysql> INSERT INTO pet -> VALUES('hanhan','川川','hh','f','2021-7-21',NULL);
我们VIP成员很多在2021年春节年前、后，拿到了offer。而且不止一个，有的两个，有的四个，有的六个。这里给我们分享其中一位成员，整理的一家公司的面试题，后续将会陆续发布。
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在程序运行使用当中，尤其是框架设计中，配置文件是必不可少的，配置文件的存在能够放置参数或者选项设置，使得程序更加灵活可用，下面就来介绍 Python 读取配置文件的常用方法。
由上图可以看出，tablespace由segment组成，segment由extend组成，extend由page组成，page由row组成 在MySQL中默认会有一个共享表空间ibdata1，如果设置了innodb_file_per_table=on时，每张表内的数据放在各自的tablespace中，私有tablespace仅包括数据，索引，插入缓冲Bitmap页，而其他的例如回滚信息，插入缓冲索引页，系统事务信息，二次写缓冲等都还是放在共享表空间
故事的开头我们先来看一个常见的sql报错信息， 相信对于这类报错大家一定遇到过很多次了...
内存结构主要包括 Buffer Pool、Change Buffer、Adaptive Hash Index和 Log Buffer 四大组件
去年的投资统计月报数据量庞大，原始表格是xls格式(还是EXECL2003的)，单个sheet最大只能放几万行，但数据总量有10万行以上，于是只能存成两个sheet。EXECL2010格式倒是单个sheet可以放得下，可是居然不能将数据完整的从一个sheet复制粘贴到另一个sheet(可能是因为行数太多)。正好想学习一下execl数据导入MySQL数据库的方法，于是开始尝试。
在 MySQL 中，数据表是一个或多个字段的集合（有组织排列），并且每个字段可以存储特定的类型数据。常见的 MySQL 表格有以下几种：
什么是INI格式 INI文件格式是某些平台或软件上的配置文件的非正式标准，以节(section)和键(key)构成，常用于微软Windows操作系统中。这种配置文件的文件扩展名多为INI，故名。 INI是英文“初始化”（initialization）的缩写。正如该术语所表示的，INI文件被用来对操作系统或特定程序初始化或进行参数设置。 INI文件格式 节(section) 节用方括号括起来，单独占一行，例如： [section] 键(key) 键(key)又名属性(property)，单独占一行用等号连接键
MySQL以其简单易用，功能强大赢得了很多开发人员的喜爱，伴随Web 2.0浪潮，MySQL也正经历着前所未有的黄金时段，使用各种精心设计的工具来管理MySQL数据库要比单纯使用传统的方法轻松得的多，开发人员应该不断寻找那些能够缩短开发时间的工具。
从InnoDB存储引擎的逻辑存储结构看，所有数据都被逻辑地存放在一个空间中，称之为表空间（tablespace）。表空间又由段（segment）、区（extent）、页（page）组成。页在一些文档中有时也称为块（block），InnoDB存储引擎的逻辑存储结构大致如下:
Docker Compose配置文件是Docker Compose的核心，用于定义服务、网络和数据卷。格式为YAML，默认路径为./docker-compose.yml，可以使用.yml或.yaml扩展名，目前Compose配置文件格式的最新版本为V3。Compose配置文件中涉及的配置项也比较多，但大部分配置项的含义跟docker run命令相关选项是类似的。
【迪B课堂】为腾讯云数据库高级产品经理迪B哥开设的面向数据库开发者、数据库运维人员、云端运维人员的系列培训课程，旨在帮助大家从入门到精通学习和使用数据库。 本期为迪B课堂特刊【MySQL经典案例解析系列】第二期。搜索关注“腾讯云数据库”官方微信，回复“迪B课堂”，即可查看历史十期迪B课堂教程~ 一、从常见的报错说起 故事的开头我们先来看一个常见的sql报错信息： 相信对于这类报错大家一定遇到过很多次，“数据大”也是生产过程中绕不开的一个话题。这里的数据“大”，远不止存储空间占用多，其中也包括了单个（表
InnoDB 存储引擎是 MySQL 5.5 版本后的默认存储引擎，支持事务 ACID，回滚，系统崩溃恢复能力及多版本并发控制的事务安全，主要用于 OLTP 数据库业务场景；支持自增长列（auto_increment）；支持外键约束（foreign key）；支持 MVCC 的行级锁；使用 Btree 索引；如果你还没有看到前面一文介绍 MySQL 体系结构，那么推荐戳此查看[MySQL 体系结构详解]，介绍完 MySQL 体系结构，下面来一起学习 InnoDB 体系结构。
今天在往数据库里面导入.sql文件时，发现大的文件根本没办法直接导入的。通过百度，在网上找到了两种解决办法，现在和大家分享一下吧！ 第一种： 一，修改PHPMyAdmin的配置文件：config.inc.php 1），在PHPMyAdmin根目录下建立两个文件夹：Import，Export 2），在config.inc.php（66行左右）找到： $cfg[‘UploadDir’] = ”; $cfg[‘SaveDir’] = ”; 修改为： $cfg[‘UploadDir’] = ‘Import’;
比如:多事务的执行方法,当不止一个请求到来时候,前面都还没执行以及有许多工作需要完成这时候常常是串行执行、交叉并发执行、同时并发执行；
通过以下命令可以导入指定文件格式的数据到mysql表中： LOAD DATA LOCAL INFILE '/tmp/002.txt' INTO TABLE user_info CHARACTER SET utf8 FIELDS TERMINATED BY ',' OPTIONALLY ENCLOSED BY '' LINES TERMINATED BY '\n'(name,age,address,gender); 文件/tmp/002.txt格式内容如下： name,age,address,gen
一般情况下，我们都是手动整理数据库表结构文档，当表结构有变动的时候，自己手动进行维护。
原文地址 | http://draveness.me/mysql-innodb.html
和以 MySQL 为代表的传统事务型数据库相比，数据仓库有一个很大的特点，就是主要面向批量写和查询进行优化，可以不支持更新、事务这些高级特性。一些商用的数据仓库分析系统，例如 Vertica，已经可以做到千亿级数据的秒级导入和秒级查询。 神策数据一直致力于帮助企业搭建数据仓库，实现数据的秒级响应，积累数据资产。本文主要通过神策数据在技术上的探索与实践，探讨如何利用现有的开源组件实现分析型数据仓库当中的读写分离。 为什么要进行读写分离 分析性数据仓库一般有如下几个特点： 面临着复杂的多维分析需求，能够进行任意
很多小伙伴工作很长时间了，对于MySQL的掌握程度却仅仅停留在表面的CRUD，对于MySQL深层次的原理和技术知识了解的少之又少，随着工作年限的不断增长，职场竞争力却是不断降低的。很多时候，出去面试时，被面试官吊打的现象成了家常便饭。
数据库表中的行格式决定了数据在物理存储时的布局方式，进而对查询和DML操作的性能产生影响。
流式备份模式，是Percona XtraBackup支持的一种备份形式，他不会将备份文件输出到备份目录，他会将输出到SDTOUT的文件合成一个tar或者xbstream格式的文件
当我们想把mysql格式的SQL文件导入到MogDB数据库时，我们可以借助navicat工具，先将SQL文件导入到mysql数据库中，再使用数据传输功能把SQL中的对象和数据直接导入到MogDB。或者使用数据传输功能将这些对象的定义和数据导出成PG格式的SQL语句，再导入到MogDB数据库中。
作为一名开发人员，在日常的工作中会难以避免地接触到数据库，无论是基于文件的 sqlite 还是工程上使用非常广泛的 MySQL、PostgreSQL，但是一直以来也没有对数据库有一个非常清晰并且成体系的认知，所以最近两个月的时间看了几本数据库相关的书籍并且阅读了 MySQL 的官方文档，希望对各位了解数据库的、不了解数据库的有所帮助。
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