之前我们都是通过MySQL自带的命令行客户端工具mysql来操作数据库，那如何在python程序中操作数据库呢？这就用到了pymysql模块，该模块本质就是一个套接字客户端软件，使用前需要事先安装
Solr发展飞快，现在最新的版本已经6.1.0了，下面来回顾下Solr6.x之后的一些新的特点： （1）并行SQL特性支持，编译成Streaming 表达式，可以在solrcloud集群中，并行执行 （2）SolrCloud的Collection被抽象成关系型数据库表，现在不仅仅可以支持强大的全文检索，还通过SQL支持像数据库一样的BI分析 （3）在SQL的where语句中，全面支持强大的Lucene/Solr语法 （4）一些聚合操作例如Group会自动优化成并行操作，通过使用St
当我们请求去查询一条记录,先到redis中查询后到mysql查询都发现找不到该条记录,但是请求每次都会打到数据库上面去,导致后台数据库压力暴增,这些请求像“穿透”了缓存一样直接打在数据库上，这种现象就叫做缓存穿透。这种现象我们称为缓存穿透,这个redis变成了一个摆设。
对这个问题有兴趣是源于一次开发中遇到要统计人数的需求。类似于“得到”专栏的订阅数。
一个小例子 先建立数据库连接返回一个游标对象 通过对游标对象的各种方法来实现对数据库的增删改查 最后关闭数据库连接 #首先在mysql数据库中建立mytest数据库并建立student表 import pymysql # 打开数据库连接 connect函数的参数分别为：数据库地址，用户名，密码，数据库名，字符集 conn = pymysql.connect("localhost", "root", "123456", "mytest",charset="utf8") # 得到一个可以执行SQL语句
说MVCC(Multiversion concurrency control，多版本并发控制)之前，先从数据库的ACID说起。ACID其中一个就是I。也就是Isolation，隔离性。
.example_responsive_1 { width: 200px; height: 50px; } @media(min-width: 290px) { .example_responsive_1 { width: 270px; height: 50px; } } @media(min-width: 370px) { .example_responsive_1 { width: 339px; height: 50px; } } @media(min-width: 500px) { .example_responsive_1 { width: 468px; height: 50px; } } @media(min-width: 720px) { .example_responsive_1 { width: 655px; height: 50px; } } @media(min-width: 800px) { .example_responsive_1 { width: 728px; height: 50px; } } (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
最近刷短视频经常看到python广告，有句广告词是：你要悄悄学Python，然后惊艳所有人。这几年确实Python大火，它在数据分析、人工智能、自动化运维、网络爬虫等领域都得到了大量的应用。今天我们一起来看看pymysql是怎么操作数据库的，后续也有利于我们开发一些自动化运维的工具和脚本，减轻DBA的工作。
MySQL的历史可以追溯到1979年，它的创始人叫作Michael Widenius，他在开发一个报表工具的时候，设计了一套API，后来他的客户要求他的API支持sql语句，他直接借助于mSQL（当时比较牛）的代码，将它集成到自己的存储引擎中。但是他总是感觉不满意，萌生了要自己做一套数据库的想法。一到1996年，MySQL 1.0发布，仅仅过了几个月的时间，1996年10月MySQL 3.11.1当时发布了Solaris的版本，一个月后，linux的版本诞生，从那时候开始，MySQL慢慢的被人所接受。1999年，Michael Widenius成立了MySQL AB公司，MySQL由个人开发转变为团队开发，2000年使用GPL协议开源。2001年，MySQL生命中的大事发生了，那就是存储引擎InnoDB的诞生！直到现在，MySQL可以选择的存储引擎，InnoDB依然是No.1。2008年1月，MySQL AB公司被Sun公司以10亿美金收购，MySQL数据库进入Sun时代。Sun为MySQL的发展提供了绝佳的环境，2008年11月，MySQL 5.1发布，MySQL成为了最受欢迎的小型数据库。在此之前，Oracle在2005年就收购了InnoDB，因此，InnoDB一直以来都只能作为第三方插件供用户选择。2009年4月，Oracle公司以74亿美元收购Sun公司，MySQL也随之进入Oracle时代。2010年12月，MySQL 5.5发布，Oracle终于把InnoDB做成了MySQL默认的存储引擎，MySQL从此进入了辉煌时代。然而，从那之后，Oracle对MySQL的态度渐渐发生了变化，Oracle虽然宣称MySQL依然尊少GPL协议，但却暗地里把开发人员全部换成了Oracle自己人，开源社区再也影响不了MySQL发展的脚步，真正有心做贡献的人也被拒之门外，MySQL随时都有闭源的可能……
本文将探讨在SQL查询中判断某项数据是否存在的方法，避免频繁使用COUNT函数来统计数据的数量。通过使用更加优雅的查询语句，开发者可以在数据库操作中提高效率和可读性。
前面几篇分别介绍了安装，可视化软件，数据库简介以及字段类型和约束，本篇文章开始正式开始查询语句的讲解。
今天在处理一个业务的时候，谈及利用infobright作为存储引擎，来支持业务对大量数据的查询操作，就特意看了一下这个infobright的特点，这里对它进行一个总结。
oracle作为最强大的数据库,Python也提供了足够的支持。不过与其他数据库略有不同,oracle的数据库的概念和mysql等完全不一样,所以在使用oracle上的操作也有很大差异。
1.选取最适用的字段属性，可以的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL 2.使用连接（JOIN）来代替子查询 3.使用联合来代替手动创建的临时表 4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作 5.锁定表（代替事务的另一种方法） 6.使用外键（锁定表的方法可以维护数据的完整性，但它不能保证数据的关联性，应该使用外键） 7.可以优化SQL查询算法，提高查询速度 8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引，提升查询速度
本文摘编于《Flink SQL 与 DataStream 入门、进阶与实战》，作者羊艺超，经出版方授权发布，转载请标明文章出处。
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
今天给大家分享mysql常用的服务器状态命令 ，希望对大家日常运维mysql数据库或者调优提供一些帮助！
可能是经常处理业务，最近总是听到开发的同学说SQL的查询慢。然后问我为什么，让我在数据库层面找原因。这样的需求接的多了，对于这类需求，我已经有了一套比较官方的回答思路，我来说，大家看，看看还有什么没有考虑到的地方，欢迎指正。
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缓存穿透指的是用户持续访问了一个数据库中根本就没有的数据,使得大量这样的访问直接怼到了数据库上,使得数据库最后直接崩掉.
数据优化 读写分离,在X2的版本中，我们引入了多SQL服务器的支持，在主从服务器中，你可以配置写服务器跟读服务器，这样对于负载高的站点中可以使用这个 功能达到读写分离，降低由于写过程序中造成的MySQL表锁定后的SQL排队等候时间过长。当你的服务器支持读写分离要求时，你可以在 config_global.php中配置。例如： /** * 数据库主服务器设置, 支持多组服务器设置, 当设置多组服务器时, 则会根据分布式策略使用某个服务器 * @example * $_config['db']['1'][
然后就开始试，把mybatis写的SQL放到Navicat直接到数据库查，发现查询非常慢，居然要几十秒，多的时候100多s。
在MySQL中，我们经常需要操作数据库中的数据。有时我们需要获取表中的倒数第二个记录。这个需求看似简单，但是如果不知道正确的SQL查询语句，可能会浪费很多时间。
CPU、内存、磁盘IO、网络作为性能优化的四大天王，但MySQL中一条查询语句的执行成本是由磁盘IO和CPU成本决定的：
有时候，我们执行一条查询语句的时候，往往会得到N条返回结果，执行sql语句取出这些返回结果的接口(起始点)，就是游标。沿着这个游标，我们可以一次取出一行记录。
在公司实习的时候，导师分配了SQL慢查询优化的任务，任务是这样的：每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法，或者新增索引。
1，加载驱动 2，通过DriverManager对象获取连接对象Connection 3，通过连接对象获取会话 4，通过会话进行数据的增删改查，封装对象 5，关闭资源
开始之前，先说说写这篇博文的背景，本来是想写MongoDB的内容，但是MongoDB又是非关系型数据库中最火的一个。我还是本着自己一直习惯的学习步骤，先有全局观，再着眼于微观，所以有必要先了解一下非关系数据库的发展历史，再开始学习MongoDB。否则，我们学习再多的MongoDB也只能是手中的一把沙，抓的越紧，剩下的越少。
因为业务层操作内存，MySQL操作磁盘，数据库永远是最先达到性能瓶颈，我们不能把过多的逻辑操作放在数据库上，逻辑操作应该在业务层做。
JPA(Java Persistence API)是Java的持久化API，用于对象的持久化。它是一个非常强大的ORM持久化的解决方案，免去了使用JDBCTemplate 开发的编写脚本工作。JPA通过简单约定好接口方法的规则自动生成相应的 JPQL 语句，然后映射成 POJO 对象。
首先给大家介绍一下在 MySQL 当中的分层，我相信大家在初学的时候都对这个没有进一步的了解，所以特意说一下，那么开始吧往下看。
在系统设计和架构中，数据库是必不可少的一环。而优化数据库查询效率也是非常重要的一环。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统。本文将介绍MySQL中的执行计划，以及如何使用执行计划来优化查询效率。
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题，每张表的数据量都在五千万以上，个别表数据量甚至在一个亿以上，在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点，笔者在开发过程中查询了很多资料，很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章，以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据，在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
标准的隔离级别中，Oracle 只有 Read committed, Serializable 两种，此外还有 ReadOnly, WriteOnly 两种级别。其中 ReadOnly 是 Serializable 的子集。
但在大数据量的情况下，分页查询是否存在效率问题？怎样分析SQL效率？如何优化分页查询效率？
这两条sql看似只是limit的数值不同，但是第一个执行耗时3ms，第二个执行耗时66s，相差2000多倍。
看完了上面的这个操作流程，那么python操作数据库可以用上面模块来操作呢？ 目前比较流行的就是pymysql，下面来看看介绍。
上一篇mysql进阶优化篇，我们介绍了数据库的性能分析工具，知道了怎么发现数据库的性能问题，这一篇博客我们将介绍索引失效的10种情况及原理
为每一行数据添加锁，加锁慢，容易出现死锁竞争，因为锁的每一行数据，锁的力度小，所以并发高，Innodb支持行级锁，行级锁是支持事务的。
事务内嵌套事务： 1) 都用spring事务时，取决spring采用的事务的隔离级别。 这个默认隔离级别是与具体的数据库相关的，采取的是具体数据库的默认隔离级别，不同的数据库是不一样的。 如是同一事务，事务有传播性： 在有事务的方法A内执行修改，再于A内调用有事务的方法B执行修改同一字段， B用的是A的事务，可以拿到A手中的写锁，2次修改都执行成功。 2) 如果方法A用spring的事务，方法B用代码事务，是2个不同事务。 3) 在主线程中开子线程，并分别在主、子线程中执行修改，则是2个不同事务， 4) 只要是2个不同的事务，就会造成写锁等待。 只有当先拿到写锁的修改方法的事务提交或回滚后，另一个线程的修改方法才能拿到写锁，第2次修改才能执行。 5) 另外：read-only只读事务作用：多条查询SQL必须保证整体的读一致性， 否则，在前条SQL查询之后，后条SQL查询之前，数据被其他用户改变， 则该次整体的统计查询将会出现读数据不一致的状态，此时，应该启用只读事务支持 6) 事务ACID四个属性； 原子性（atomicity）、一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的操作要么都做，要么都不做。 一致性（consistency）、事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。 比如：A扣款了，B就收款了。 隔离性（isolation）、一个事务的执行不能被其他事务干扰，并发执行的各个事务之间不会互相干扰。 持久性（durability）、指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。 接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。 7) 默认隔离级别: Read Commited--------Sql Server、Oracle. Repeatable Read ------- MySQL 、InnoDB存储引擎 read committed:开启一个事务,读一个数据,而后再次读,这2次可能不一样的, 因为在这2次读之间可能有其他事务更改这个数据,这也就是读提交, 每次读到的数据都是已经提交的(行级锁,不锁间隙)。 read repeatable:开启一个事务,读一个数据,而后再次读,这2次读的数据是一致的(行级锁且是锁间隙); 8) 不可重复读与幻读的区别: 不可重复读的重点是修改,同样的条件,你读取过的数据,再次读取出来发现字段值不一样了。 幻读的重点在于新增或者删除,同样的条件,第 1 次和第 2 次读出来的记录总条数不一样。
隔离性是事务的基本特性之一，它可以防止数据库在并发处理时出现数据不一致的情况。最严格的情况下，我们可以采用串行化的方式来执行每一个事务，这就意味着事务之间是相互独立的，不存在并发的情况。然而在实际生产环境下，考虑到随着用户量的增多，会存在大规模并发访问的情况，这就要求数据库有更高的吞吐能力，这个时候串行化的方式就无法满足数据库高并发访问的需求，我们还需要降低数据库的隔离标准，来换取事务之间的并发能力。
近年来，不少程序员在吹捧MariaDB，抛弃MySQL。本文总结了一些 MariaDB强过MySQL的地方，分享给大家！
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
之前，已经讲过一些Golang的基础的东西，感兴趣的可以看看以前的文章，https://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/1275863.html，
上篇文章回忆了innodDB的独立表空间和系统表空间的结构，因为需要梳理的知识点太多，所以额外用一篇。
在上一篇中我们学习了nosql数据mongodb，这篇我们将了解学习关系型数据库。sql数据很多，比如Oracle、DB2、SQL Server、Access、MySQL，其中Mysql是在各类开发中应用比较广泛的一种。
在写列表页读数据的时候往往要写上一个分页代码，小编研究了很久，也搜索了很多东西，最后总结出了以下分页代码，有需要的朋友可以研究研究
来源：https://www.jianshu.com/p/7c569ca6852e
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