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在做数据导出之前，我们看一下已经完成的操作：数据分析阶段将指标统计完成，也将统计完成的指标放到Hive数据表中，并且指标数据存储到HDFS分布式文件存储系统。
日常应用运维工作中，Dev或者db本身都需要统计表的行数，以此作为应用或者维护的一个信息参考。也许很多人会忽略select count(*) from table_name类似的sql对数据库性能的影响，可当你在慢日志平台看到执行了数千次，每次执行4秒左右的查询，你还会无动于衷吗？作为一个有担当敢于挑战的dba，你们应该勇于说no，我觉得类似的需求不可避免但不应该是影响数据库性能的因素，如果连这个都摆不平公司还能指望你干什么。经过几番深思总结，我根据查询的需求，分为模糊查询和精确查询，可以通过下面的三种方式来择优选择。下面测试是线上一个日志表，表大小在6个G左右。
今天给大家介绍一款 Mysql 中附属的数据库，就是 information_schema 数据库，为什么说是附属呢？是因为这个数据库是在安装 Mysql 的同时就会安装到你电脑上。这个数据库里面主要存储了关于数据库里面的各种库、表、列、注释等信息。这个库对我们有什么用呢？有很大用处，尤其是当一个公司没有数据字典的时候，你就可以通过查看这个数据库，然后自己去梳理字典。
我在之前的文章中(【MySQL入门】之MySQL数据库的锁机制（一），【MySQL入门】之MySQL数据库的锁机制（二）)介绍了MySQL的全局锁、表锁和行锁，今天我在来介绍下MySQL的一致性非锁定读、一致性锁定读。再说之前我们先思考个问题，当我们用mysqldump进行逻辑备份时，如果有事务对表进行修改操作，那么我们备份出来的数据是否包含修改后的数据呢？如果mysqldump备份出的数据不包含之后修改的数据，那么他又是怎么保存之前的数据的呢？
一、mysqldump工具介绍 mysqldump 是个mysql数据库自带的命令行工具，单线程执行，可以用来备份和还原数据。可以生成 CSV、TXT、XML格式的文件输出。 📷 查看帮助文档 📷 二、利用mysqldump进行数据库备份 《一》数据库操作 1、 备份所有数据库 mysqldump -h 主机IP -uroot -p --all-database > /data/dball.sql 2、备份多个数据库 mysqldump -h 主机IP -uroot -p db1 db2 db3 >/d
Sqoop是一款开源的大数据组件，主要用来在Hadoop(Hive、HBase等)与传统的数据库(mysql、postgresql、oracle等)间进行数据的传递。
定位慢SQL可以通过慢查询日志来查看慢SQL，默认的情况下，MySQL数据库不开启慢查询日志(slow query log)，需要手动把它打开 SET GLOBAL slow_query_log = ‘ON’;
在看此篇前，建议先阅读MySQL索引，对索引有个基本了解：MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
innodb 作为最主流使用的 mysql 存储引擎，尤其在新版本的 mysql 中 MyISAM 存储引擎被废除，更加提升了 innodb 如日中天的地位。 那么，作为 mysql 的使用者，如何优化 innodb 使之发挥更强大的性能，就成为了必修课。
在日常工作中，我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句，找出这些SQL语句并不意味着完事了，些时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描，这都可以通过explain命令来查看。所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
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？
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
本文实例讲述了thinkPHP5框架实现多数据库连接，跨数据连接查询操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
ClickHouse中支持在创建数据库时指定引擎，目前比较常用的两种引擎为默认引擎和MySQL数据库引擎。
当然，是没有必要退出的，因为在其他数据库的时候，还是可以使用show databases;命令查看所有数据库，并使用use 数据库名;直接进入其他数据库
启动/关闭 启动(以管理员模式运行命令行) net start mysql 关闭(以管理员模式运行命令行) net stop mysql 登录/退出 登录 mysql -u"用户名" -p"密码" 登录格式二 mysql -h"ip地址" -u"用户名" -p"密码" 退出 exit 图形化界面 Navicat SQLyog 当然,我个人是不建议使用SQLyog的,推荐使用Navicat,因为Navicat真的很强大 SQL语句分类 什么是SQL语句 结构化查询语言(Structured Query La
性能低、执行时间太长、等待时间太长、SQL语句欠佳（连接查询）、索引失效、服务器参数设置不合理（缓冲、线程数）
Percona Toolkit简称pt工具，是Percona公司开发用于管理MySQL的工具，功能包括检查主从复制的数据一致性、检查重复索引、定位IO占用高的表文件、在线DDL等，DBA熟悉掌握后将极大提高工作效率。
数据管理技术好坏评判的标准： （1）数据冗余 （2）数据共享 （3）数据独立性 （4）数据统一集中管理
eg1：mysqldump -uroot -p0295 test2 > ../test2.bak.sql备份到了父目录
以前我们做系统，数据持久化的存储采用的是文件存储。存储到文件中可以达到系统关闭数据不会丢失的效果，当然文件存储也有它的弊端。
如上一个SQL语句，发送到MySQL服务器之后，会做什么，如何识别上边语句并返回结果？下面我们来详细说明这个过程。
我们都知道，在日常开发中我们经常遇到在钉钉群或者在业务群中会出现各种各样的慢业务的接口，比如某个接口在钉钉群疯狂出现，然后就有某些领导艾特你来解决这个慢业务问题，今天阿粉就来说说如何通过各种手段来定位慢业务问题，以及如何解决慢业务的问题。
查询优化器的任务是发现执行 SQL 查询的最佳方案。大多数查询优化器，要么基于规则、要么基于成本。
在数据处理和数据仓库建设中，常常会用到Hive进行数据存储和查询。然而，有时候我们需要将Hive中的表结构迁移到其他关系型数据库，比如MySQL。本文将介绍如何将Hive中的建表语句转换为MySQL中的建表语句，方便数据迁移和数据同步。
MySQL性能优化是一个老生常谈的问题，无论是在实际工作中还是面试中，都不可避免遇到相应的场景，下面博主就总结一些能够帮助大家解决这个问题的小技巧。
HBase： NoSQL数据库，基于HDFS的分布式数据库，理论上支持无限横向扩展， HBase由HMaster与RegionServer组成，HMaster负责协调调度RegionServer进行数据处理，RegionServer负责数据的增删改查操作，RegionServer由多台分布在DataNode的组成，可以有多个。由HMaster负责RegionServer的调度情况，当RegionServer出现异常情况，HMaster进行对MetaRegionServer中的元数据进行更新管理。 当HBase中表的数据不断变大时，表中数据会进行Region分区，分为Region1，Region2...等,RegionServer1负责Region1,RegionServer2负责Region2等；每个RegionServer负责哪个Region的数据区由MetaRegionServer管理，MetaRegionServer运行在多个RegionServer中的任意一个。 HBase数据存储在HDFS上的存储也是按照层级来管理的，不同的库对应不同的目录，库下不同的表亦对应不同的目录，表下不同的Region对应不同的目录，Region下存放这HBase上的数据，HBase的数据是经过特殊处理的，所以直接看不到数据内容 HMaster支持HA高可用，所以在HBase集群对应的HMaster和RegionServer都启动后，在其他的RegonServer上启动HMaster，则该HMaster为StandBy，第一次启动的为Active。 HBase底层接口处理起来会比较吃力，一般处理方式是应用其他工具进行处理，如Flume,Sqoop MySQL与Hive的区别 MySQL：数据存储会受到限制，可以增删改查数据 Hive：1. 只能进行查询数据，不能进行该数据，可以根据查询结果进行建表存储数据 2. 基于HDFS，支持分布式存储，可以无限扩容 3. 基于MapReduce，支持大数据运算 HBase与MySQL的区别 MySQL：行式存储，适合处理联机事务 HBase：列式存储，适合处理对单列数据(列族归类的数据)进行快缩索引查询 HBase与Hive的区别 HBase：数据库，数据分布式存储在HDFS上的DataNode节点上，根据对数据进行增删改查等。 Hive:数据仓库，数据存储在HDFS上，与DataNodata 关系不大，管理历史数据，数据量会非常庞大，每天都会进来大量数据，不能进行更新删除操作， HBase概念 HMaster: 协调管理RegionServer服务状态及元数据管理 RegionServer: 负责对数据表的增删改差操作，主要负责单个Region的数据管理 RegionData:数据块 MetaRegionServer: 对RegionSever上对应的Region数据块进行索引管理 database 数据库 table: 数据表,定义表时需要指定列族，也可以再表建立后进行列族的管理 RowKey：行键,表示一行数据，一行数据中包含列族定义的东西， ColumnFamily: 列族，对业务进行分类后，可以根据业务对数据进行分类，把业务类似的一类数据分为一个列族，不同的业务可以分为不同的列族。分列族的主要目的是方便后期对数据的高速索引. CELL: 数据单元,保存单个KV字段. 运行逻辑： HMaster协调管理RegionServe，RegionServer主要负责处理Region数据块的处理，MetaRegionServer管理RegionServer对应Region数据的元数据信息。RegionServer服务异常时，HMaster进行元数据迁移，保证对Region数据的管理由对应的RegionServer来管理。 MetaRegionServer管理的元数据信息保存在HDFS上。 Client进行数据处
数据库是每个程序员都必须要掌握的知识结构，Android中也同样如此，今天的三问就是关于数据库的：
在数据仓库建设中，元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论，可以将元数据分为这三类：
通过show recyclebin中的OBJECT_NAME / ORIGINAL_NAME闪回表时，
（1）使用HBase的API中的Put是最直接的方法，但是它并非都是最高效的方式（2）Bulk load是通过一个MapReduce Job来实现的，通过Job直接生成一个HBase的内部HFile格式文件来形成一个特殊的HBase数据表，然后直接将数据文件加载到运行的集群中。使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。importtsv 是从TSV文件直接加载内容至HBase的一个内置工具。它通过运行一个MapReduce Job，将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件。（3）可以使用MapReduce向HBase导入数据，但海量的数据集会使得MapReduce Job也变得很繁重。推荐使用sqoop，它的底层实现是mapreduce，数据并行导入的，这样无须自己开发代码，过滤条件通过query参数可以实现。
前面已经学习了四篇关于Java的内容，算是一个基本路线和重难点划分，接下来就进入真正的Java后端开发之旅了，一起go吧！
代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。
像Facebook、开心001、人人网、优酷、豆瓣、淘宝等高流量、高并发的网站，单点数据库很难支撑得住，WEB2.0类型的网站中使用MySQL的居多，要么用MySQL自带的MySQL NDB Cluster(MySQL5.0及以上版本支持MySQL NDB Cluster功能)，或者用MySQL自带的分区功能(MySQL5.1及以上版本支持分区功能)，我所知道的使用这两种方案的很少，一般使用主从复制，再加上MySQL Proxy实现负载均衡、读写分离等功能，在使用主从复制的基础上，再使用垂直切分及水平切分;或者不使用主从复制，完全使用垂直切分加上水平切分再加上类似Memcached的系统也可以解决问题。
MySQL客户端 连接成功后，通过show [session | global] status 命令可以提供服务器状态信息，通过如下指令，可以查看当前数据库的insert，update，dalete,select的访问频次
在MySQL 5.1之前的版本中，默认的搜索引擎是MyISAM，从MySQL 5.5之后的版本中，默认的搜索引擎变更为InnoDB。
有时候数据库中表的数据可能存在重复的情况，如何从表中找出重复的数据呢？本文中提到两种方式：
Navicat 是一套快速、可靠并价格相宜的数据库管理工具，专为简化数据库的管理及降低系统管理成本而设。它的设计符合数据库管理员、开发人员及中小企业的需要。Navicat 是以直觉化的图形用户界面而建的，让你可以以安全并且简单的方式创建、组织、访问并共用信息。
Read uncommitted：读未提交，顾名思义，就是一个事务可以读取另一个未提交事务的数据。
最近给我提建议的陌生人是不少，有提示我对于云费用计算常识性错误的，有对我 OB 的撰写方式异议的，还有一个陌生人，在看完我的文字后，留言：你也是做自媒体的，你自己的排版太差，你自己知道吗，你这样让我影响阅读。
04.常见的数据库管理系统 MYSQL ：开源免费的数据库，小型的数据库.已经被Oracle收购了.MySQL6.x版本也开始收费。 Oracle ：收费的大型数据库，Oracle公司的产品。Oracle收购SUN公司，收购MYSQL。 DB2：IBM公司的数据库产品,收费的。常应用在银行系统中. SQLServer：MicroSoft 公司收费的中型的数据库。C#、.net等语言常使用。 SyBase ：已经淡出历史舞台。提供了一个非常专业数据建模的工具PowerDesigner。 SQLite : 嵌入式的小型数据库，应用在手机端。 常用数据库：MYSQL，Oracle． 这里使用MySQL数据库。MySQL中可以有多个数据库，数据库是真正存储数据的地方。 05.MySQL的安装和客户端连接： 1.连接MySQL服务器端： 1).使用命令行：Mysql数据库root密码重置 1) 停止mysql服务器 运行输入services.msc 停止mysql服务 2) 在cmd下 输入 mysqld --skip-grant-tables 启动服务器 光标不动 （不要关闭该窗口） 3) 新打开cmd 输入mysql -u root -p 不需要密码 use mysql; update user set password=password(‘abc’) WHERE User=‘root’; 4) 关闭两个cmd窗口 在任务管理器结束mysqld 进程 5) 在服务管理页面 重启mysql 服务 密码修改完成 mysql -uroot -p密码 (回车)
本篇博客介绍 django 如何和数据库进行交互并且通过 model 进行数据的增删查改
开头还是介绍一下群，如果感兴趣polardb ,mongodb ,mysql ,postgresql ,redis 等有问题，有需求都可以加群群内有各大数据库行业大咖，CTO，可以解决你的问题。加群请联系 liuaustin3 ，在新加的朋友会分到2群。
Comparison among different ways of storing data：
) ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8 DELAY_KEY_WRITE = 1
在选择时间序列数据库时，最重要的考虑因素是存储和查询性能、存储空间效率和灵活的可扩展性，而InfluxDB似乎是一个不错的选择。从时间序列数据库相关的趋势数据来看，它已经超越了以前常用的RRDTool和Graphite，以压倒性的速度增长
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