1.2.1打开Navicat,点击连接。新建MySQL连接和oracle连接。详细过程例如以下图:
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。
有时候,slave上只是几张表有些问题,如果从master上dump一份进行恢复的话,对于体积很大的数据库,则要花费很长的时间,长时间的持锁还容易影响到业务。
目前MySQL数据库最常用的是主从架构,大多数高可用架构也是通过主从架构演变而来。但是主从架构运行时间长久后容易出现数据不一致的情况,比如因从库可写造成的误操作或者复制bug等,本篇文章将会详细探究出现主从不一致及如何解决这种问题。
2.停止Hive服务,在配置中搜索“database”,修改数据库配置到MySQL库
如果一个表的字段较多,可以新建一个扩展表,将不常用或字段长度较大的字段拆分到扩展表中。
MySQL不支持数组。但有时候需要组合几张表的数据,在存储过程中,经过比较复杂的运算获取结果直接输出给调用方,比如符合条件的几张表的某些字段的组合计算,MySQL临时表可以解决这个问题.临时表:只有在当前连接情况下, TEMPORARY 表才是可见的。当连接关闭时, TEMPORARY 表被自动取消。必须拥有 create temporary table 权限,才能创建临时表。可以通过指定 engine = memory; 来指定创建内存临时表。
五一假期过去一半了,不知道小伙伴们过的如何,相信很多小伙伴都出去玩了吧?我是在家研究了两天Seata源码。
最近在工作中,遇到了这样一个业务场景,我们需要关注一个业务系统数据库中某几张表的数据,当数据发生新增或修改时,将它同步到另一个业务系统数据库中的表中。
我们知道在 MySQL 中创建一张表时,一些统计表会发生变化,比如:mysql/innodb_index_stats,会多出几行对新表的描述。
1,大数据平台——是指服务于大数据计算或存储的平台,包括大数据的计算集群(hive、spark、flink、storm等等)和存储集群(如hadoop、hbase等等)。 2,大数据平台涉及的元数据——由大数据作业的业务逻辑直接读写处理的业务数据,都不是元数据,除此之外的数据都是元数据。例如数据表的schema信息、任务之间的血缘关系、任务的权限映射关系、数据的业务属性、数据占用的磁盘空间等等。
MySQL 是我们经常用到的数据,无论是开发人员用来练习,还是小型私服游戏服务器,或者是个人软件使用,都十分方便。对于做一些个人辅助软件,选择 MySQL 数据库是个明智的选择,有一个好的工具更是事半功倍。下面我将向大家介绍如何使用 Navicat Premium 导出和导入*.sql 数据文件。
MySQL 是我们经常用到的数据,无论是开发人员用来练习,还是小型私服游戏服务器,或者是个人软件使用,都十分方便。对于做一些个人辅助软件,选择 MySQL 数据库是个明智的选择,有一个好的工具更是事半功倍。下面我将向大家介绍如何使用 Navicat Premium 导出和导入 *.sql 数据文件。
初学者在看到这个问题的时候,可能首先想到的是 MySQL 一张表到底能存放多少条数据?
北冥有 Data,其名为鲲,鲲之大,一个 MySQL 放不下。千万量级的数据,用 MySQL 要怎么存?
在平时工作中,经常会遇到数据迁移的需求,比如要迁移某个表、某个库或某个实例。根据不同的需求可能要采取不同的迁移方案,数据迁移过程中也可能会遇到各种大小问题。本篇文章,我们一起来看下 MySQL 数据迁移那些事儿,希望能帮助到各位。
有些时候我们做渗透并不是一定要进到内网,拿到域控,进而拿下一整个域内的机器,一是不可能每次运气都那么好,能够通过一些exp批量扫得一些机子,二是在打内网的过程中会有许多不同的情况,导致会花费大量的时间
DCL 是数据控制语言,主要用于管理用户和权限。在企业中这部分工作通常是由 DBA 完成,一般开发人员很少接触。
上篇文章说了,mysql优化器会从cpu和io成本来考虑查询的消耗,possible key来计算全表和索引的成本,选择成本最小的,子查询有物化和semi-join半连接的方式优化,物化会优先哈希索引memory存储引擎,如果数据量太大会选择b+树。
Maxwell是开源产品,相比Canal的体量也小很多,综合考虑下,在短期内选择了Maxwell.
上一篇关于Python和MySQL的简单联调做了学习。 这次主要是将这个过程再优化扩大点。 对教务处需要的数据都进行了处理存进数据库了。 也是对bug问题的总结。
在网上down了个web项目,在 IntelliJ IDEA 这个编辑器里面跑起来,但是发现domain文件夹下的xml文件都报如下的红色提示错误:
背景 今天遇到一个Mysql插入用户信息时报错的问题,报错信息如下 java.sql.SQLException: Incorrect string value: '\xF0\x9F\x90\xB8' for column 'userName' at row 1 原因 原因是用户的userName这里录入了emoji表情🐷,而要插入的表中定义的字符集是utf8。 mysql的utf8编码的一个字符最多3个字节,但是一个emoji表情为4个字节,所以utf8不支持存储emoji表情。 但是utf8的超集utf8
官网推荐的安装方式有两种,第一种是源码运行在本机环境的,第二种是使用docker进行运行。这里我使用的是第一种方法
EAV模型是一种数据模型 ,用于描述实体的数量预计会很大,但事实上,实体中要使用的属性数量并不多。 Magento 2这么设计是为了灵活性,在不影响主干的基础上,任意新增删除属性。 EAV模型(E ->实体,A -> 属性,V -> 值)简单理解就是分表,不需要把所有字段都放在主表里,而是按类型存放在不同的副表上。 对于字段少的项目来说 EAV其实没啥用 效率不高。
我们平时做项目开发。一开始,通常都先用一张数据表,而一般来说数据表写到2kw条数据之后,底层B+树的层级结构就可能会变高,不同层级的数据页一般都放在磁盘里不同的地方,换言之,磁盘IO就会增多,带来的便是查询性能变差。如果对上面这句话有疑惑的话,可以去看下我之前写的文章。
介绍了为什么MySQL使用B+TREE 而 MongoDB使用B-TREE
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。
当我们使用一个事务操作很多数据时, MySQL 有时会报错: The total number of locks exceeds the lock table size
那么这里又有个新的问题了,如果在 InnoDB 下,多事务并发的情况下,如果事务A删除了 id=1 的数据,同时事务B又去读取 id=1 的数据,如果这条数据真的被删除了,那 MVCC 拿啥数据返回给用户呢?
非常抱歉哈,前几天休清明节,一直在开车,顺道看了一场开心麻花的节目《谈判专家》,一直认为喜剧是外表喜性人的天堂,现在才知道美女也可以演的这么搞笑。尤其是朱迪的大长腿。
但是在我们的日常开发当中,「并不是所有的表一定要满足三大范式」,有时候冗余几个字段可以少关联几张表,带来的查询效率的提升有可能是质变的
在 MySQL 中,建表时一般都会要求有主键。若要求不规范难免会出现几张无主键的表,本篇文章让我们一起揪出那个无主键的表。
在Mysql数据库5.0版本中存在着一个元数据库information_schema,其中存放着用户在Mysql中创建的所有其他数据库的信息。
在MySQL中,我们可以通过EXPLAIN命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息,包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
对象关系映射(Object Relational Mapping,简称ORM)模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。
本文介绍如何利用Django框架实现一个简易的个人博客系统。首先,文章介绍了项目的基本功能,包括公共展示部分(如首页、文章列表和文章详情页)和后台管理部分(如文章管理和分类管理)。接着,讲解了开发环境、软件版本以及前端采用的技术。最后,总结了整个开发过程,包括项目规划、数据库设计、样式设计和功能实现,并提供了相关截图和部署说明。
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。
在使用hive进行开发时,我们往往需要获得一个已存在hive表的建表语句(DDL),然而hive本身并没有提供这样一个工具。
在介绍脏读,不可重复读,幻读现象之前,我们先来了解MySQL的事务隔离级别,因为脏读,不可重复读,幻读等现象都是由数据库里的事务隔离级别来决定是否可能发生的。
上篇博客,我们详细的说明了mysql的索引存储结构,也就是我们的B+tree的变种,是一个带有双向链表的B+tree。那么我今天来详细研究一下,怎么使用索引和怎么查看索引的使用情况。
一直想要聊一聊关于开发中更建议使用单表查询+代码层组装 or 联表查询 的问题,在开发中每个同学的开发中有各自的习惯,笔者在公司也和一些同事关于这方面有一些探讨。
系统中收集到用户的核心数据,为了安全性,我们一般会存储到数据库,比如:mysql,oracle等。
1. 什么是表分区 2. 分区的两种方式 2.1 水平切分 2.2 垂直切分 3. 为什么需要表分区 4. 分区实践 4.1 RANGE 分区 4.2 LIST 分区 4.3 HASH 分区 4.4 KEY 分区 4.5 COLUMNS 分区 5. 常见分区命令 6. 小结 松哥之前写过文章跟大家介绍过用 MyCat 实现 MySQL 的分库分表,不知道有没有小伙伴研究过,MySQL 其实也自带了分区功能,我们可以创建一个带有分区的表,而且不需要借助任何外部工具,今天我们就一起来看看。 1. 什么是表分区
一开始我们都是用MySQL进行数据的读写,这是没事的,但是后来随着用户人数的不断上涨这就使得网站的访问量急剧上涨这就使得网站的并发量也随之上涨。并且使得数据库中存储的数据越来越庞大。这就使得在用户基数庞大的情况之下,网站处理用户的请求进而从数据库中取出相应的数据,这就使得网站的速度急剧下降。并且很容易就会造成网站的崩溃。所以人们就开始想相应的补救措施。 首先我们能理解的是为什么会这样,就是因为关系型数据库,原因有二。第一点就是从关系型数据库中取数据是要与磁盘进行交互的,众所周知,磁盘的读取与写入是最耗时间的,所以一旦访问量巨大之后磁盘的交互也会增长。第二就是关系型数据库的关系十分复杂,一张表可能关联到其他好几张表,并且在之后的过程可能还会关联更多的表这就使得数据库的扩展性能非常的差,不便于大规模的集群,所以必须要作出改变。 有两个原因,相应的就有两种解决思路。第一,既然之前都是将数据存储在磁盘上,那么与磁盘相对应的大家应该都知道,就是内存,计算机虽然与磁盘的交互十分耗时间,但是内存的交互确是磁盘的几个数量级的。所以我们可以将部分的数据存储在内存之中,但是内存又是十分珍贵的,所以只能存储部分的数据,并且做好这些数据是经常使用的即为热点数据,这样便能更加节省时间,第二就是关系型数据库本身的关系复杂的属性,那么我们是否能创造出一种非关系型的数据库,不存储关系,而是只存储数据。 于是Redis就诞生了。
应几位朋友之邀,放一下图,也给自己留个纪念,数年后回想起,曾经我花了半年迭代出这么一个设计,哈哈,不知道到时候是什么感觉,会不会像我现在看一年前的设计图一样感觉傻,还是为进步而开心。
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