我正在运行一个python脚本,它读取一些历史数据并将其插入到MariaDb中。这里有很多数据,我考虑将其分成几个部分,并运行多个脚本实例。
但是,由于脚本的单个实例已经高速读取和写入Db,在我看来,我想知道: MariaDb平均每秒能够容忍多少读/写?
如果我创建更多的脚本实例,会发生什么?MariaDb会以某种方式崩溃吗?还是简单地放慢速度,但最终正确地处理所有数据?
如何评估每秒的数据量是否过大?
$ mysql --version
mysql Ver 15.1 Distrib 10.5.15-MariaDB,
我目前正在开发一个Python脚本,它使用从MySQL数据库中提取的一些数据来做一些事情。为了访问这些数据,我使用模块。
这个模块遵循中列出的指导方针,包括创建一个连接对象和一个后续的游标对象,用于迭代信息。
目前,在我的项目中,每当我需要执行MySQL读/写块时,我都会创建一个连接对象,然后在完成时关闭它。但是,为了避免这些重复的打开/关闭,我可以很容易地传递连接对象。
我的问题是:考虑到安全性、资源管理等因素,open; read/write; close; repeat for the next read/write;方法是否比open; read/write; pass connect
我正在尝试写数据帧到MySql DB和使用Apache Spark 2.3.1。它有20K到30K的行从mySql读取,并使用20个分区进行分区。我首先过滤数据帧,并尝试将过滤后的结果集写入mysql DB。 但是写操作变得太慢。在没有过滤的情况下,df写操作正在按照预期的速度和性能执行。有人能帮上忙吗? 我的代码: dataFrame = spark.read.format('jdbc').option(...).load()
//performing some operations and adding new column "total" in data
我想使用mysql-connectorpython 3 的库。我可以使用pymysql,但mysql-connector已经有连接池实现,但pymysql似乎没有。所以这对于我来说写的代码会更少。 但是,当我这样做 $ pip3 search mysql-connector 我发现这3个库可用: mysql-connector-repackaged - MySQL driver written in Python
mysql-connector-python-rf - MySQL driver written in Python
mysql-connector-python
我正在写一个使用mysql数据库的c应用程序。我所知道的将记录插入到数据库中的最好的mysql函数是"mysql_real_query“。我的大多数插入查询都包含从网络流捕获的混合数据。对于某些查询,执行中断的原因是..
mysql_real_query error You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near
还有什么其他可能的方法可以在不中断的情况下将这些数据解析
我正在与一个MySQL数据库工作,并希望有转储到一个明文文件的功能,能够进行一些编辑,并重新上传的文件,使该表被更改为该文件的内容。做这件事最简单的方法是什么?我知道我可以SELECT * INTO file.txt,但我不确定我是否可以轻松上传该文件。我可以只写一个python脚本来运行命令,但是它看起来有点笨重,而且我理想情况下也想要一些完整性保护,以确保我不会擦除数据库。
我如何将python ' list‘值存储到MySQL中,然后像普通列表一样从同一个数据库访问它?
我尝试将列表存储为varchar类型,但它确实存储了它。但是,在从MySQL访问数据时,我无法访问与列表相同的存储值,而是充当字符串。因此,使用索引访问列表已经不可能了。以集合数据类型的形式存储某些数据是否更容易呢?我看到了MySQL数据类型'set‘,但是我无法从python中使用它。当我试图将set从python存储到MySQL中时,它会引发以下错误:'MySQLConverter' object has no attribute '_set_to_m