将key-value的JSON数据,转换为insert的SQL语句,进而实现网页数据存储到数据库。
开始和数据库玩耍以后,我们将一直与SQL和数据打交道。在日常的操作中,我们只需要对指定的数据库进行操作,执行增删改查,权限管理等。但有些时候由于项目的升级,或者服务器的更换,我们要将数据从一个地方转移到另一个地方,准确的说是从一个数据库服务转移到另一个数据库服务中,因为我们还要继续使用这些数据。
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。
千呼万唤始出来的新版本MySQL 8.1及MySQL 8.0.34于2023年7月18日正式发行。从此,MySQL将开启创新版和稳定版同时发行的阶段。MySQL 8.1是MySQL的首个创新版,该版本主要增加了如下功能 :
迁移到MySQL有很多原因,在基础准备工作中,源库的建表语句到MySQL建表语句的转换,不仅涉及到数据库间的语法,数据类型等差异,同时在SQL开发规范方向也有一些相应的规范,如何提高开发效率,同时使得开发规范更容易落地,向MySQL迁移的语法转换工具的作用就尤为重要。
在实际工作中,一张表,我们可能需要在Mysql数据库中建表,又要在Oracle数据库中建表。表中每个字段的数据类型、中文注释、是否可为NULL 问题,非常影响我们建表的效率。本篇文章,以Oracle数据库表为源表,通过PowerDesigner工具将其转化成Mysql数据库建表语句。
专注于 Oracle、MySQL 数据库多年,Oracle 10G 和 12C OCM,MySQL 5.6 ,5.7,8.0 OCP。现在鼎甲科技任顾问,为同事和客户提高数据库培训和技术支持服务。
需要利用的技术点,有2个。一个是pymysql(连接mysql),一个是xlwt(写入excel)
本页目录 库语句 建库 修改库字符集 指定库排序规则 当前库状态的建表语句 删除库 Navicat编辑数据库时执行的SQL 表语句 建表 添加字段 修改表 修改字段 修改表字符集、排序规则 截断表 删除表 添加索引 一直都是用MySQL可视化工具,几乎没碰过建库、表等语句了。实属遗忘了。趁机补一补吧。 库语句 建库 -- 数据库配置文件default-character-set是utf8_mb3,则会导致创建的表是utf8mb3。我们无法人为控制,只能建库完毕后执行修改库字符集或者建库前修改MySQL配置
通过这条指令,我们可以查看到指定表的字段,字段的类型、是否可以为NULL,是否存在默认值等信息。
引用我们客户的原话: *创建如下表,提示我:* *如果我将下面表中的varchar(200),修改成text(或blob):报错变为另一个:* *我们查阅了很多的资料,不确定The maximum
MySQL的sql_mode参数会影响对日期时间的处理方式。如果NO_ZERO_DATE或者STRICT_TRANS_TABLES模式被启用,那么默认值'0000-00-00 00:00:00'将被认为是无效的。
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析和性能优化,文章相关技术问题,欢迎大家一起讨论。
这几天正好琢磨国产数据库呢,CSDN又有对应的活动,我简述一下达梦数据库的使用,很方便,给了在线环境,不需要自己进行搭建测试,如果为了公司有去国外技术开发需求可以使用这个,用起来也不复杂,并且国内排名也比较高,很多领导都会选择这个数据库。对于程序员来说,掌握国产的第一名的数据库产品使用方法还是很有必要的。毕竟我们是靠技术吃饭的,多一门技能还是更好的。这几年很多部门都在将国外数据库转成国内数据库,这也是个很大的市场呢。
SQLE是由爱可⽣开发并开源、⽀持SQL审核、标准化上线流程等丰富功能的可扩展 SQL 审核⼯具(https://github.com/actiontech/sqle);⽬前⼤部分 MySQL 业务使⽤场景以5.7版本为主,今天本⽂来验证下 SQLE 对 MySQL 8.0 的⽀持程度。
比如 , 我们可以切换到 sys 这个系统数据库 , 并查看系统数据库中的所有表结构。
数据采集时如果使用datax的话,必须先手工建好表之后才能进行数据采集;使用sqoop的话虽然可以默认建表,但是每次还要手工配置命令。表数量不多的话还好,如果多库多表需要批量采集的话工作量会很大,因此需要一个批量生成建表语句的功能来节省人力。
前几天读了一篇文章《故障分析 | MySQL 迁移后 timestamp 列 cannot be null》,没想到这两天就碰到了相近的问题。
前几天读了一篇文章《故障分析 | MySQL 迁移后 timestamp 列 cannot be null》,没想到这两天就碰到了很相近的问题。
在实际工作中,一张表,我们可能需要在Mysql数据库中建表,又要在Oracle数据库中建表。表中每个字段的数据类型、中文注释、是否可为NULL 问题,非常影响我们建表的效率。本篇文章,以Mysql数据库表为原表,通过PowerDesigner工具将其转化成Oracle数据库建表语句。
写这篇文章我是非常不情愿的,我现在是在写这篇文章,但是同时我也在恢复我服务器数据库的数据,出这篇文章也是在我的意料之外,由于我正在这件事类,我就出一版这样的mysql.frm.ibd文件数据恢复教程,希望这次教程可以帮助到更多需要恢复的人,我现在是情绪暴涨。
在一些本地化项目开发当中,存在这样一种需求,即开发完成的项目,在第一次部署启动时,需能自行构建系统需要的数据库及其对应的数据库表。
在使用pt-table-checksum 校验主从的过程的时候,在创建dsns 表之后,往dsns表写入从库dsn信息的时候,从库的SQL线程就挂了,报错信息如下
其中 book_name 是 varchar(20) 类型。 插入 sql 语句如下:
网上关于工作流引擎Activiti生成表的机制大多仅限于四种策略模式,但其底层是如何实现的,相关文章还是比较少,因此,觉得撸一撸其生成表机制的底层原理。
随着有赞实时计算业务场景全部以Flink SQL的方式接入,对有赞现有的引擎版本—Flink 1.10的SQL能力提出了越来越多无法满足的需求以及可以优化的功能点。目前有赞的Flink SQL是在Yarn上运行,但是在公司应用容器化的背景下,可以统一使用公司K8S资源池,同时考虑到任务之间的隔离性以及任务的弹性调度,Flink SQL任务K8S化是必须进行的,所以我们也希望通过这次升级直接利社区的on K8S能力,直接将FlinkSQL集群迁移到K8S上。特别是社区在Flink 1.13中on Native K8S能力的支持完善,为了紧跟社区同时提升有赞实时计算引擎的能力,经过一些列调研,我们决定将有赞实时计算引擎由Flink 1.10升级到Flink 1.13.2。
上节课我们给大家介绍了数据库的基本概念,具体请回顾 打开数据库的大门——SQL。本节课我们以关系型数据库MySQL为例,跟大家介绍关系型数据库的基本用法。
mysql安装教程见博客:MySQL 7.7.25 图文安装教程(Win10) 本篇博客以学生表、课程表以及学生-课程表为例,讲解mysql常用的建表语句。
SQLE 是由上海爱可生信息技术股份有限公司 开发并开源,支持SQL审核、索引优化、事前审核、事后审核、支持标准化上线流程、原生支持 MySQL 审核且数据库类型可扩展的 SQL 审核工具。
就职于捷信消费金融有限公司,担任 DBA 工作。先后从事过 oracle 、mongo 、mysql 的 DBA ,以及大数据 ETL 的开发工作。对 NEWSQL 以及云原生分布式数据库具有浓厚的兴趣爱好。
数据库技术是Java开发中必不可少的一部分知识内容。也是非常重要的技术。本系列教程由浅入深, 全面讲解数据库体系。 非常适合零基础的小伙伴来学习。
存储引擎,就是如何存储数据、如何更新数据、如何查询数据、如何为存储的数据建立索引等一系列技术的实现方法。可以通过 show engines; 语句查看mysql支持的存储引擎。 mysql 常用存储引擎:
存储引擎,就是如何存储数据、如何更新数据、如何查询数据、如何为存储的数据建立索引等一系列技术的实现方法。可以通过 show engines; 语句查看mysql支持的存储引擎。
MySQL数据库是一款广泛使用的关系型数据库管理系统(RDBMS),支持标准SQL语法,用户可以使用SQL语句对数据进行操作;
前阵子将mysql数据库由5.5.14升级到5.6.36,升级后所有的业务数据都正常。运行了几天后,发现在主库上添加用户失败,错误提示为:ERROR 1805 (HY000): Column count of mysql.user is wrong,提示mysql.user表列的数目不对。还真是个坑。下面是其解决方案。
公司开发新系统,需要创建几百个数据库表,建表的规则已经写好放到Excel中,如果手动创建的话需要占用较长的时间去做,而且字段类型的规则又被放到了另一张表,如果手动去一个一个去匹配就很麻烦,所以我先把两张表都导入数据库中,建表的数据如下:
在真实生产环境过程中,我们会用到表,但是随着后面功能的迭代以及更新,会对老表进行一些更新,比如加字段,修改字段类型等,那么随着越来越多的脚本更新,以及同一个项目在不同甲方中,为了保证项目的稳定性,我们需要对一些sql语句实现可重复执行的操作。
通过这篇文章《"--"注释在Oracle和MySQL下的区别》,我们了解了注释的具体使用方式,GreatSQL技术社区的《MySQL Server可执行注释》则为我们讲解了"可执行"注释的作用,确实值得借鉴。
当我们的数据采集到hdfs层上之后,我们就开开始对数据进行建模以便后来分析,那么我们整体的架构先放在每个建模层级的最前面
为了支持在不同数据库之间的可移植性,MySQL Server针对C风格的注释在解析上做了一些扩展,当注释满足如下风格时,MySQL Server将会解析并执行注释中的代码:
Mysql备份方式 1、mysqldump -f 强制执行 --single-transaction 保证备份一致性,实际是把session设成repeatable read --default-character-set 设置字符集 -q 转存大表,一行一行放入内存,而不是全部一起放入 -R 备份存储过程和函数 --trigger 备份触发器 -B 转存几个数据库 -n 不提供创建数据库语句 -d 不备份数据 --master-data 记录主库binlog位置及检查点 -t 提供建表语句 --comm
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。
上次小编聊了关于MySQL的库操作,不知小伙伴是否还记得,如果想要熟练掌握,还是自己得多多上机实操啦。传送门:
MySQL 8.0 相对于 MySQL 5.7,有很多新特性,比如:快速加列、原子 DDL、不可见索引、额外端口、角色管理等。这一节内容,就不讲这些新特性了,只来聊聊最近在工作学习过程中遇到的几处细节上的差异。
insert into 表名(字段1,字段2...) values(值1,值2...)
前面写过一篇介绍int类型的文章,一直想写一篇介绍字符串字段类型的文章,一直拖着也没思路要怎么下手。最近多关注了下这方面的文章,决定还是把拖了好久的文章了结了吧。本篇文章主要会介绍字符串类型char及varchar的用法及区别。
这次大作业的主要流程是: 首先要采集数据,采用脚本定时采集的那种,采集的数据来源这篇博文:https://www.dzyong.com/#/ViewArticle/123,里面有几个数据接口,返回的数据是json格式,用java程序,先转化为用tab键分割的文本数据,然后导入hive中; 其次是在hive中对导进来的数据进行处理过滤,再建几个表,把处理结果存到新建的表里,然后把hive处理结果的数据表导入mysql中;这样做完一次后,开始写脚本,每隔一天采集一次数据,hive处理数据一次,mysql统计数据一次; 接着就是编程,用ssm框架连接到mysql,对数据用javaBean进行封装,用mvc模式将部分数据显示到前台页面; 最后用echarts对封装的数据进行数据可视化,可以做成条形图,折线图,饼图,气泡图,地图等可视化图标。
3、连表删除的最后那个问题,大家可以从 从哪些表删除 来思考,对比下官方给的案例
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句,分析查询语句或是结构的性能瓶颈。在select语句之前增加explaion关键字,MySQL会在查询上设置一个标记,执行查询会返回执行计划的信息,而不是执行SQL。
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