当你在你的 Linux 桌面、服务器或任何应用中遇到问题时，你会首先查看各自的日志文件。日志文件通常是来自应用的文本和信息流，上面有一个时间戳。它可以帮助你缩小具体的实例，并帮助你找到任何问题的原因。...一般来说，所有的日志文件都位于 /var/log 中。这个目录包含以 .log 为扩展名的特定应用、服务的日志文件，它还包含单独的其他目录，这些目录包含其日志文件。.../log/dmesg 如果你想监控 http 或 sftp 或任何服务器，你也可以在这个命令中监控它们各自的日志文件。...使用 lnav（日志文件浏览器） lnav Running lnav 是一个很好的工具，你可以用它来通过彩色编码的信息以更有条理的方式监控日志文件。在 Linux 系统中，它不是默认安装的。...使用 lnav，你可以通过 SQL 查询日志文件，以及其他很酷的功能，你可以在它的 官方网站 上了解。
任务最新的执行成功信息：状态成功，数据日期最大的那条执行日志信息；如果数据日期一致，则取最终修改时间最大的 后端返回的 JSON 数据类似如下 实现方式 先分页查业务和任务，再根据任务id...因为这三张表的数据量都比较小，联表查没什么问题 2、根据上一步查到的 task_id 集逐个去查 t_task_exec_log SQL 类似如下 可以建个组合索引 idx_status_task_date_modify...,task_id,data_date,modify_time) ，查询速度还行 大家细看这个 SQL ，是不是发现了有意思的东西：GROUP_CONCAT(log_id ORDER BY data_date... 新增任务最新执行成功记录表 一般而言，大数据量的日志表是不参与复杂查询的，所以单独拎出来一个表，专门记录任务最新执行成功信息 一个任务最多只有一条记录，不存在则直接插入表中，存在则根据 data_date...总结 1、大家写 SQL 的时候，一定要多结合执行计划来写 神奇的 SQL 之 MySQL 执行计划 → EXPLAIN，让我们了解 SQL 的执行过程！
通过对该目录的空间使用情况进行分析发现，在$ORACLE_BASE数据库中短时间就会产生大量的trace文件和alert日志；所以造成空间不足； 二、问题分析过程及定位 通过对alert日志分析，发现数据库在运行期间出现了大量的主键冲突异常...文件，可以发现，由于该主键冲突，所以导致job无法正常运行，从而产生大量的job错误的trace文件。...; 清理之后，发现alert日志还是报错，说明清理也无效； 此时，查询sys.dbms_scheduler$event_log表的数量，发现该表中只有1条，而通过对该表的两个主键列查询，发现这两个列的值为...表中的log_id的大小被限制为4字节，当超限的时候，则会出现错误(参考mos上Doc ID 2057968.1)。...最后，提一句，通过mos中的案例，在11g升级到12c的时候也可能会出现该情况，导致升级有问题；而本次则是在11g数据库中正常使用的情况下出现了该问题，所以说明该问题在scheduler运行频繁的系统中也会有发生问题的可能性
今日真题 题目介绍： 找到连续区间的开始和结束数字 find-the-start-and-end-number-of-continuous-ranges 难度中等 SQL架构 表： Logs +---...上表的每一行包含日志表中的一个 ID。 后来一些 ID 从 Logs 表中删除。编写一个 SQL 查询得到 Logs 表中的连续区间的开始数字和结束数字。...从 1 到 3 在表中。 从 4 到 6 不在表中。 从 7 到 8 在表中。 9 不在表中。 10 在表中。...``` sql SELECT MIN(log_id) start_id, MAX(log_id) end_id FROM (SELECT log_id,...在评论区写下你的思路吧！
♣ 题目部分 在Oracle中，控制文件在缺失归档日志的情况下的恢复步骤有哪些？ ♣ 答案部分 在恢复控制文件时“recover database”命令可能需要使用归档日志。...所谓缺失归档日志，是指控制文件从备份还原之后，在执行“recover database”命令恢复时报告找不到相应的日志导致恢复终止的情况。...这种情况下的恢复操作主要步骤如下： ① 首先还原控制文件，方式不限。 ② 执行“recover database”命令将报RMAN-06054错误，即找不到某归档日志。...⑤ 再次执行“recover database”命令，还会报RMAN-06054错误，这次是找不到另一个归档日志，其序列号应该大于第二步中的。 ⑥ 查看v$log视图确定第5步中所要的是哪个日志。...& 说明： 有关控制文件在缺失归档日志的情况下的恢复可以参考我的BLOG：http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2152115/ 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典
一般的数据库查询，比如查一条ID为1的记录，一般会直接根据索引来得到结果。索引的用途，相当于一本书的目录。直接查目录得到结果，自然会比一页一页翻来得快。然而，ORDER BY RAND()呢？...1、先查出post表中，log_ID的最大值和最小值。...2、获取一个随机数，在最大值和最小值之间。 3、用这个随机数去查表。...问题可以解决，可是不是谁都愿意使用插件的啊，于是继续寻找，偶然间看到飞鸟博客提供了一种方法： 飞鸟随机原理 1、先从数据库中提出一部份数据，加入数组中； 2、随机抽取数组中的数据，并显示。...使用的PHP中的array_rand()函数，用随机获取数组的键名，并不是数据。
上表的每一行包含日志表中的一个 ID。 后来一些 ID 从 Logs 表中删除。 编写一个 SQL 查询得到 Logs 表中的连续区间的开始数字和结束数字。 将查询表按照 start_id 排序。...| 8 | | 10 | 10 | +------------+--------------+ 结果表应包含 Logs 表中的所有区间...从 1 到 3 在表中。 从 4 到 6 不在表中。 从 7 到 8 在表中。 9 不在表中。 10 在表中。...解题 select log_id, dense_rank() over(order by log_id) rnk from Logs {"headers": ["log_id", "rnk"], "values...your MySQL query statement below select min(log_id) start_id, max(log_id) end_id from ( select log_id
难度中等 SQL架构 表：Logs +---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+...| log_id | int | +---------------+---------+ id 是上表的主键。...上表的每一行包含日志表中的一个 ID。 后来一些 ID 从 Logs 表中删除。编写一个 SQL 查询得到 Logs 表中的连续区间的开始数字和结束数字。 将查询表按照 start_id 排序。... | 8 | | 10 | 10 | +------------+--------------+ 结果表应包含 Logs 表中的所有区间...从 1 到 3 在表中。 从 4 到 6 不在表中。 从 7 到 8 在表中。 9 不在表中。 10 在表中。
(value = "创建时间") private Date createTime; } 映射文件LogMapper.xml中，sql和resultMap如下，可见查询的时候将user表的字段都查出来了...，然后在resultMap中用association节点去处理sql中查出的user表的数据，通过javaType属性转为User类的实例： <!...ID获取日志信息有两种方式：联表和嵌套查询， * 从客户端来看，仅一部分path不同，因此将请求和检查封装到一个通用方法中， * 调用方法只需要指定不同的那一段path...中对应的sql： <!...最后是对比联表和嵌套查询的差异，先看联表查询的MyBatis日志，如下图红框所示，只有一次sql查询： 再看嵌套查询的日志，如下图，红框是第一次查询，结果中的userid作为绿框中的第二次查询的条件
将windows命令窗口(cmd)中的目录切换到数据库bin目录下， mysqldump -u 用户名 -p --database 数据库名 > D:/abc.sql (直接回车后会提示输入密码，...输入完密码后就会生成abc.sql了) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
日志代码往往横向地散布在所有对象层次中，而与它对应的对象的核心功能毫无关系对于其他类型的代码，如安全性、异常处理和透明的持续性也都是如此，这种散布在各处的无关的代码被称为横切（cross cutting...），在OOP设计中，它导致了大量代码的重复，而不利于各个模块的重用。...是在程序运行时通知对象，通过在代理类中包裹切面，Spring在运行期把切面织入到Spring管理的bean中，所以我们不需要特殊的编译器来织入Spring AOP的切面 因为Spring的AOP基于动态代理...，先说明一下如何编写切点，在Spring AOP中的切点是使用AspectJ的切点表达式来定义的。...最重要的一点就是Spring仅支持AspectJ切点指示器的一个子集，因为Spring是基于代理的，而某些切点表达式是与基于代理的AOP无关的。
是个父工程，里面有数个子工程，本篇的源码在relatedoperation子工程中，如下图红框所示： [在这里插入图片描述] 准备数据 本次实战，在名为mybatis的数据库中建立两个表(和前面几篇文章中的表结构一模一样...中，sql和resultMap如下，可见查询的时候将user表的字段都查出来了，然后在resultMap中用association节点去处理sql中查出的user表的数据，通过javaType属性转为User...ID获取日志信息有两种方式：联表和嵌套查询， * 从客户端来看，仅一部分path不同，因此将请求和检查封装到一个通用方法中， * 调用方法只需要指定不同的那一段path...-- column属性中的log_id，来自前面查询时的"l.id as log_id" --> ...[在这里插入图片描述] 最后是对比联表和嵌套查询的差异，先看联表查询的MyBatis日志，如下图红框所示，只有一次sql查询： [在这里插入图片描述] 再看嵌套查询的日志，如下图，红框是第一次查询，结果中的
那么实时数仓的建设也必然离不开 Join，比如日志关联扩充维度数据，构建宽表；日志通过 ID 关联计算 CTR。...⭐ 实际案例：案例为曝光日志关联点击日志筛选既有曝光又有点击的数据，并且补充点击的扩展参数（show inner click）： 下面这个案例为 Inner Join 案例： -- 曝光日志数据 CREATE...这其实就是离线中快照的概念，维护具体汇率的表在 Flink SQL 体系中就叫做 Versioned Table。...Lookup 的意思就是实时查找，而实时的画像数据一般都是存储在 Redis，Mysql，HBase 中，这就是 Lookup Join 的由来 ⭐ 实际案例：使用曝光用户日志流（show_log）关联用户画像维表...来一波输入数据： 曝光用户日志流（show_log）数据（数据存储在 kafka 中）： log_id timestamp user_id 1 2021-11-01 00:01
在此之前虽然对边界设备的日志进行收集但是没有对字段进行拆解，无法通过字段筛选进行分析，正常情况下可以通过正则表达式去匹配字段格式拆分字段，面临的问题在于安全设备的日志字段排序不是统一的，无法通过正则完全匹配...，瞬间脑袋瓜子嗡嗡的，各种查各种找还是没头绪，最后社区大佬介绍使用 kv 过滤插件实现字段拆解。...error=REFUSED以下字段拆解的结果： ip: 1.2.3.4 error: REFUSED kv过滤插件非常适用于key=value语法的日志。...设置为false时，将仅保留一对唯一的键值对，默认值true，不删除重复键值 default_keys： 指定默认键及其值的哈希值，如果这些键在要解析的源字段中不存在，则应将其添加到事件中 trim_value...： 用于去除解析后value里面包含的小括号或者中括号等符号 trim_key： 用于去除解析后key里面包含的小括号或者中括号等符号 value_split：设置键值识别关系的分隔符，默认为＝ 安全设备原始日志数据
/blog_demos.git该项目源码的仓库地址，ssh协议 这个git项目中有多个文件夹，本章的应用在mybatis文件夹下，如下图红框所示： mybatis是个父工程，里面有数个子工程，本篇的源码在...relatedoperation子工程中，如下图红框所示： 准备数据 本次实战，在名为mybatis的数据库中建立两个表(和前面几篇文章中的表结构一模一样)：user和log表； user表记录用户信息...", required = false) private List logs; } 保存SQL的UserMapper.xml如下，先把联表查询的SQL写出来，结果在名为 leftJoinResultMap...，接下来咱们尝试嵌套查询； 嵌套查询 嵌套查询的基本思路是将多次查询将结果合并，关键点还是在SQL和resultMap的配置上，先看嵌套查询的SQL，在UserMapper.xml文件中，如下，可见仅查询了...，接下来按部就班的在LogMapper、LogService、LogController中添加方法即可，下面是LogController中对应的web接口，稍后会在单元测试中调用这个接口进行验证：
前情回顾 前两天翻自己的博客的时候，翻到了：记一次有意思的 SQL 实现 → 分组后取每组的第一条记录 突然意识到好像有续集没写 翻到结尾，果然有个留疑 但我要强调一点：这是我给你们的留疑...分组后取第一条记录 我们先来简单回顾下实现方式 1、循环查数据库 逻辑很清晰，实现起来也很简单，但是会循环查数据库，开发规范一般会明确禁止这种写法 2、 GROUP BY 结合 MySQL...取前N条或倒数N条 我们回到标题，分组排序后，如何取前N条记录或倒数N条记录 循环查数据库 1、先批量查询 task_id 2、再根据 task_id 逐个去查 t_task_exec_log...，排序获取前N条记录 3、最后进行一个数据汇合，封装成页面需要的数据格式 但这种方式会循环查数据库，一般是被禁止的 GROUP BY 结合 MySQL 函数 1、先批量查询 task_id...的新特性 窗口函数的特别之处在于，它可以将结果集中的每一行看作一个单独的计算对象，而不是将结果集划分为分组并计算每个分组的聚合值 MySQL8 之前，分组之后只能做聚合操作，不能对组中的每条记录进行单独操作
中涉及到流与流的 join 最常用的是 regular join 以及 interval join，本节主要介绍 interval join 来一个实战案例：博主以上节说到的曝光日志流点击日志流为案例展开...场景：即常见的曝光日志流（show_log）通过 log_id 关联点击日志流（click_log），将数据的关联结果进行下发。...join 是在相同 key 下进行的（上述案例中 join 的 key 即 show_log.log_id，click_log.log_id），相同 key 的数据会被发送到一个并发中进行处理。...4.5.使用注意事项 小伙伴萌在使用 interval join 需要注意的两点事项： interval join 的时间区间取决于日志的真实情况：设置大了容易造成任务的 state 太大，并且时效性也会变差...interval join 来一个实战案例：博主以上节说到的曝光日志流点击日志流为案例展开，主要是想告诉小伙伴 flink sql left join 数据不会互相等待，存在 retract 问题，会导致写入
:zq2599/blog_demos.git 该项目源码的仓库地址，ssh协议 这个git项目中有多个文件夹，本章的应用在mybatis文件夹下，如下图红框所示： [在这里插入图片描述] mybatis...是个父工程，里面有数个子工程，本篇的源码在relatedoperation子工程中，如下图红框所示： [在这里插入图片描述] 准备数据 本次实战，在名为mybatis的数据库中建立两个表(和前面几篇文章中的表结构一模一样...保存SQL的UserMapper.xml如下，先把联表查询的SQL写出来，结果在名为 leftJoinResultMap的resultMap中处理： <?...，接下来咱们尝试嵌套查询； 嵌套查询 嵌套查询的基本思路是将多次查询将结果合并，关键点还是在SQL和resultMap的配置上，先看嵌套查询的SQL，在UserMapper.xml文件中，如下，可见仅查询了...，接下来按部就班的在LogMapper、LogService、LogController中添加方法即可，下面是LogController中对应的web接口，稍后会在单元测试中调用这个接口进行验证：
共享数据库、数据库表(本次采用)： 在表中添加“企业”或者“租户”字段区分是哪个企业的数据。操作的时候根据“租户”字段去查询相应的数据。 优点：所有租户使用同一数据库，所以成本低廉。...注意主键的顺序，原表主键必须在左边。 将表修改为分区表。 改造后，在添加租户信息的时候，同时在所有表中添加该租户的分区，分区用于保存该租户的数据。...在后续增加记录时，需要tenant_id字段的值，在删改查中，都需要在where条件中以tenant_id为条件来操作某个租户的数据。...也可以在my.ini配置文件中设置为true解决这个问题，但是要重启数据库，会比较麻烦。...编写自动创建分区的仓储过程 通过存储过程实现，在分区表中添加分区 DELIMITER ? USE `my`?
我们可以借鉴在 DataStream api 中的维表 join 优化思路在 flink sql 使用 local cache，异步访问维表，批量访问维表三种方式去解决性能问题。...维表 join 在离线数仓中是最常见的一种数据处理方式了，在实时数仓的场景中，flink sql 目前也支持了维表的 join，即 lookup join，生产环境可以用 mysql，redis，hbase...来一波输入数据： 曝光用户日志流（show_log）数据（数据存储在 kafka 中）： log_id timestamp user_id 1 2021-11-01 00:01:03 a 2 2021-...flink sql 知其所以然（二）| 自定义 redis 数据维表（附源码） 4.3.关于维表使用的一些注意事项 同一条数据关联到的维度数据可能不同：实时数仓中常用的实时维表都是在不断的变化中的，当前流表数据关联完维表数据后...我们可以借鉴在 DataStream api 中的维表 join 优化思路在 flink sql 使用 local cache，异步访问维表，批量访问维表三种方式去解决性能问题。
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