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。
本文介绍了一种报表工具（Spiders）在数据报表生成中的使用，包括表结构设计、数据获取、数据处理和生成报表的过程。该工具使用Python和MySQL数据库进行开发，支持多线程和定时任务，可以快速生成各种类型的统计报表。同时，该工具还支持自定义报表、数据分组、数据映射和报表模板等功能。
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论，那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢？今天我们就来聊一聊这个问题。
在 MySQL 节点（Node02）的 /home/warehouse/sql 目录下编写 mysql_gmv_ddl.sql，创建数据表：
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》，真心觉得讲的不错，把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家，有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
前段时间参与了2020年度耕地资源质量分类年度更新与监测项目的建库工作，当时在进行数据库生成汇总统计表时是逐个表逐项手动统计的，耗费了很多时间，不细心还容易统计错误。想到还要做2021年度的更新，为了提高数据库汇总表统计的效率和准确度，就基于FME编写了这个模型工具，感觉还有点用处，顺手就分享出来了。
上一篇《事件统计 | performance_schema全方位介绍》详细介绍了performance_schema的事件统计表，但这些统计数据粒度太粗，仅仅按照事件的5大类别+用户、线程等维度进行分类统计，但有时候我们需要从更细粒度的维度进行分类统计，例如：某个表的IO开销多少、锁开销多少、以及用户连接的一些属性统计信息等。此时就需要查看数据库对象事件统计表与属性统计表了。今天将带领大家一起踏上系列第五篇的征程(全系共7个篇章)，本期将为大家全面讲解performance_schema中对象事件统计表与属性统计表。下面，请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧~
相信在大家的工作中，有很多的功能都需要用到 count(*) 来统计表中的数据行数。同时，对于一些大数据的表，用 count 都是瑟瑟发抖，往往会结合缓存等进行处理。
常用文本函数： |函数| 说明 | |--|--| | Left() | 返回串左边的字符 | | Length() | 返回串的长度 | | Locate() | 找出串的一个子串 | | Lower() | 将串转换为小写 | | LTrim() | 去除串左边的空格 | | Right() | 返回串右边的空格 | | RTrim() | 去掉串右边的空格 | | Soundex() | 返回串的SOUNDEX值 | | SubString() | 返回子串的字符 | | Upper() | 将串转换成大写 |
我们从三个各方面，前端上报，数据收集和入库，数据展示来介绍了如何打造一个测速系统。
一般测试报告都少不了缺陷统计表，那具体需要统计哪些呢？不同公司规范性不一样，所以要求一般，我这里就例举几个常用的表：
Hadoop离线数据分析平台实战——280新增用户和总用户分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 业务总述 在本次项目中只有两个地方需要新用户数据和总用户数据， 分别为用户基本信息分析模块和浏览器分析模块， 它们的区别主要就是统计分析的维度不
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。
information_schema是mysql自带的一个信息数据库，其保存着关于mysql服务器所维护的所有其他数据库的信息，如数据库名，数据库的表，表栏的数据类型与访问权限等
既然要优化数据库，我们就首先要知道，优化的是什么，或者说：什么因素影响了数据库的性能。
在统计一个表行数的时候，我们一般会使用 select count(*) from t。那么count(*) 是如何实现的呢？
线上的MySQL服务器，最近有很多慢查询。需要统计出行数大于100万的表，进行统一优化。
程序的设计任务：定义一个包含学生信息（学号，姓名，成绩）的顺序表，使其具有如下功能： （1）根据指定学生个数，逐个输入学生信息； （2）逐个显示学生表中所有学生的相关信息； （3）根据姓名进行查找，返回此学生的学号和成绩； （4）根据指定的位置可返回相应的学生信息（学号，姓名，成绩）； （5）给定一个学生信息，插入到表中指定的位置； （6）删除指定位置的学生记录； （7）统计表中学生个数。 模块划分： （1）写第一个子函数input()完成输入学生信息操作； （2）写第二个子函数output()完成逐个显示学生表中所有学生的相关信息操作； （3）写第三个子函数findelem()完成根据姓名进行查找，返回此学生的学号和成绩操作； （4）写第四个子函数findnum()完成根据指定的位置可返回相应的学生信息（学号，姓名，成绩）操作； （5）写第五个子函数insertlist()完成给定一个学生信息，插入到表中指定的位置操作； （6）写第六个子函数del()完成删除指定位置的学生记录操作； （7）写第七个子函数Statistics()完成统计表中学生个数操作； （8）写第八个子函数menu()来调用以上函数进行可视化的操作； （9）写一个main()主函数，调用menu()函数来完成所有操作；
在开始文章之前，我先把我今天一天做的工作大概罗列一下，看看这一天的时间都怎么被这些任务瓜分了:
这些原因，在 CAP 理论上有清晰的定义。由于关系型数据库选择了强一致性和高可用性，就必然在分布式特性无法满足。而互联网应用的特点，就是对于分布式特性的强需求。这种设计上的需求分歧，是导致各种问题的总原因。
因为另一句话在大多数书籍或者文字中，会提到，乱去设置填充因子，会降低性能。那这篇文字到底要说什么？
程序的设计任务：定义一个包含学生信息（学号，姓名，成绩）的单链表，使其具有如下功能： （1）根据指定学生个数，逐个输入学生信息； （2）逐个显示学生表中所有学生的相关信息； （3）根据姓名进行查找，返回此学生的学号和成绩； （4）根据指定的位置可返回相应的学生信息（学号，姓名，成绩）； （5）给定一个学生信息，插入到表中指定的位置； （6）删除指定位置的学生记录； （7）统计表中学生个数。 模块划分： （1）写第一个子函数input()创建链表完成输入学生信息操作； （2）写第二个子函数output()完成逐个显示学生表中所有学生的相关信息操作； （3）写第三个子函数findnum()完成根据姓名进行查找，返回此学生的学号和成绩操作； （4）写第四个子函数locationlookup()完成根据指定的位置可返回相应的学生信息（学号，姓名，成绩）操作； （5）写第五个子函数insert()完成给定一个学生信息，插入到表中指定的位置操作； （6）写第六个子函数remov()完成删除指定位置的学生记录操作； （7）写第七个子函数 Statistics()完成统计表中学生个数操作； （8）写第八个子函数menu()来调用以上函数进行可视化的操作； （9）写一个main()主函数，调用menu()函数来完成所有操作；
在上一篇 《事件记录 | performance_schema全方位介绍"》中，我们详细介绍了performance_schema的事件记录表，恭喜大家在学习performance_schema的路上度过了两个最困难的时期。现在，相信大家已经比较清楚什么是事件了，但有时候我们不需要知道每时每刻产生的每一条事件记录信息， 例如：我们希望了解数据库运行以来一段时间的事件统计数据，这个时候就需要查看事件统计表了。今天将带领大家一起踏上系列第四篇的征程(全系共7个篇章)，在这一期里，我们将为大家全面讲解performance_schema中事件统计表。统计事件表分为5个类别，分别为等待事件、阶段事件、语句事件、事务事件、内存事件。下面，请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧。
#!/bin/bash cat `ls | grep SDU` | awk -F" " '{print $1}' |sort | uniq -c | awk -F" " '{print $2}' > name.txt # 由于三张表的名字是乱的，先赛选出所有名字存入name.txt 文件 # sort 分组，uniq -c 分组计算个数 ca
当表的数据量大些时，对表作分析之后，使用count(1)还要比使用count(*)用时多了！
当我们对一张数据表中的记录进行统计的时候，习惯都会使用 count 函数来统计，但是 count 函数传入的参数有很多种，比如 count(1)、count(*)、count(字段) 等。
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当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
经过三个月的开发，项目通过了所有测试并上线，然而，我们发现项目的首页几乎无法打开，后台一直发生超时错误，导致CPU过度负荷。在这次项目开发过程中，我制定了一份详细的技术优化方案。考虑到客户无法提供机器硬件配置，我们只能从软件方面寻找解决方案，以满足客户的预期。同时，我还准备了一个简单的项目复盘，如果你对此感兴趣，也可以一起查看。
很多人认为count(1)执行的效率会比count()高，原因是count()会存在全表扫描，而count(1)可以针对一个字段进行查询。其实不然，count(1)和count(*)都会对全表进行扫描，统计所有记录的条数，包括那些为null的记录，因此，它们的效率可以说是相差无几。而count(字段)则与前两者不同，它会统计该字段不为null的记录条数。
为什么要分表 当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。 mysql proxy：amoeba 做mysql集群,利用amoeba。 从上层的java程序来讲，不需要知道主服务器和从服务器的来源，即
来源| blog.csdn.net/iFuMI/article/details/77920767
information_schema数据库是MySQL自带的，它提供了访问数据库元数据的方式。什么是元数据呢？元数据是关于数据的数据，如数据库名或表名，列的数据类型，或访问权限等。有些时候用于表述该信息的其他术语包括“数据词典”和“系统目录”。 在MySQL中，把 information_schema 看作是一个数据库，确切说是信息数据库。其中保存着关于MySQL服务器所维护的所有其他数据库的信息。如数据库名，数据库的表，表栏的数据类型与访问权 限等。在INFORMATION_SCHEMA中，有数个只读表。它们实际上是视图，而不是基本表，因此，你将无法看到与之相关的任何文件。 information_schema数据库表说明:
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这篇文章在爱可生开源社区首发《技术分享 | MySQL中一个聚类增量统计 SQL 的需求》。
Python读execl主要用到xlrd库，用到主要函数详解如下：准备工作：安装xlrd库：pip install xlrd待读取的execl文件，本文使用如下：文件名：datalist.xlsx文件内容：（里边的数据只是示例，非真实数据，切勿计较）图片库函数：工作簿相关open_workbook(filename=None, logfile=sys.stdout, verbosity=0, use_mmap=USE_MMAP, file_contents=None, encoding_override=N
关于数据库中行数统计，无论是MySQL还是Oracle，都有一个函数可以使用，那就是COUNT。
注意：由于 SQL 查询对大小写不敏感，所以在 WHERE 条件中，无论是写成 ZARA 还是 Zara，结果都是一样的
Percona MySQL 下，我们可以打开userstat参数，通过查询系统统计表来获取用户、客户端和库表访问情况，注意：该功能只在MySQL的 Percona 发行版有效，社区版不带这个功能。
JDNoSQL平台是一个分布式面向列的KeyValue毫秒级存储服务，存储结构化数据和非机构化数据，支持随机读写与更新，灵活的动态列机制，架构上支持水平扩容，提供高并发、低延迟、高可用、强一致数据库服务，可满足各种业务场景。完善的平台支持，支持业务自助化建表，查看监控，在线DDL等。
2、 数据库命名规范，统一：hs_xxxx；表名不超过40个字符（即最大只能40个字符）
本文共1200字，建议阅读8分钟。 用SQL写代码时一般不用再关心变量、循环的具体动作，但要操心表、字段这些概念上的计算过程。
◆背景介绍 2020年6月，商品系统从SAP、中间层等接入的商品数据越来越多且更新频繁，商品数据库主从更新数据量大，约每分钟54万多条更新，约八分钟就会产生大于1G的Binlog文件，在数据库IO能力一定的情况下，发生数据同步延迟，影响写入与读出的及时性，进而影响到商品基础系统的可用性。 如果仅是从翻阅代码的角度去分析，会花费大量人力。抛开系统本身，当商品多个应用都在读写商品库，并在数据库层起到数据汇总和集中反馈的情况下，分析这个点是一个较好的方向。 ◆分析模型 把Binlog解析成Sql 纯文本，解析出来
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