导语 1、先看mysqldump 1.1. mysqldump备份过程解读 1.2. mysqldump备份过程中的关键步骤 1.2.1. FLUSH TABLES和FLUSH TABLES WITH READ LOCK的区别 1.2.2. 修改隔离级别的作用 1.2.3. 使用WITH CONSISTENT SNAPSHOT子句的作用 1.2.4. 使用savepoint来设置回滚点的作用 1.3. mysqldump有什么坑吗? 1.3.1.
List源码分析 Dictionary源码分析 ConcurrentDictionary源码分析 继上篇Dictionary源码分析,上篇讲过的在这里不会再重复 ConcurrentDiction
通过某种函数(hashFunc)使元素的存储位置与它的关键码之间能够建立 一一映射的关系,那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素。
咱们这里还是跟Map和Set的封装一样的道理,没有必要为了unordered_map和unordered_set传的参数不同就实例化两份代码,可以直接通过模板参数来解决。那么unordered_map传的是pair<key,value>,unordered_set传的是key。对于哈希表还有不懂的可以去看上一篇博客(http://t.csdnimg.cn/O5Vg5),对Map和Set封装还有不懂的可以去看博客(http://t.csdnimg.cn/dOSOt)。
数据库中本身的系统表提供了对外展示当前数据库状态的作用,其中这些系统表可以监控系统的状态,查询执行计划的状态,以及作为服务器管理状态显示的一部分。
本文主要介绍unordered_map与unordered_set的封装,此次封装主要用上文所说到的开散列,通过开散列的一些改造来实现unordered_map与unordered_set的封装
哈希表就是通过哈希映射,让key值与存储位置建立关联。比如,一堆整型{3,5,7,8,2,4}在哈希表的存储位置如图所示:
背景 在上一篇文章你真的了解字典吗?一文中我介绍了Hash Function和字典的工作的基本原理. 有网友在文章底部评论,说我的Remove和Add方法没有考虑线程安全问题. https://d
顺序结构以及平衡树中,元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系,因此在查找一个元素时,必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N),平衡树中为树的高度,即O(
遇到一个需求,需要修改数据库中所有包含email的字段的表,要把里面的长度改为128位。Laravel获取所有的表,然后循环判断表里面有没有email这个字段。
爱可生测试团队成员,主要负责 DTLE 开源项目相关测试任务,擅长 Python 自动化测试开发。
数据文件和系统文件都是由多个数据页组成,每个数据页16K(默认),每个数据页都有不同的作用,有以下几种类型(storage/innobase/include/fil0fil.h):
备份恢复是 DBA 绕不开的核心话题,市面上也有很多开源的备份恢复方案,不过官方的 mysqldump 一直是处于鄙视链底端的那个。终于,官方在 MySQL5.7 之后新添加了一个备份工具:mysqlpump。
unordered_map、unordered_set与map、set的区别是unoedered系列无序,除此之外功能上没有区别。但二者之间底层不同,前者底层为哈希,后者为红黑树。之前所学到的红黑树封装map和set时,为了map和set能够共用一套红黑树结构,我们将红黑树的参数类型以及模板数量类型进行的改良,增加一个能够读取参数相应大小的仿函数KeyOfT,对于这次的封装,同样采用这种方式。上一篇中实现了两种方法:开放地址法、哈希桶,由于源码采用哈希桶并且哈希桶的方式能够更好的解决冲突问题,因此再次以哈希桶为基准进行改良,进而封装unordered_set和unordered_map。
C++11中引进了unordered系列的四个容器,而之所以这几个容器效率如此之高,是因为运用到了哈希的思想。
MySQL状态变量是当前服务器自启动后累计的一些系统状态信息,主要用于评估当前系统资源的使用情况以进一步分析系统性能而做出相应的调整决策。这些状态变量我们可以理解为等同于Oracle数据库的动态性能视图。MySQL的状态变量有很多,比如SQL执行频率,索引的使用情况,锁资源的使用情况等等。状态变量可以分区全局以及会话级别的状态变量。状态变量不可修改,为只读属性,由系统更新。本文演示了状态变量的一些示例,仅为抛砖引玉之用。
在 C++98 中,STL 提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器,在查询时效率可达到 O(logN),即最差情况下需要比较红黑树的高度次,当树中的节点非常多时,查询效率也不理想。最好的查询是,进行很少的比较次数就能够将元素找到,因此在 C++11 中,STL 又提供了4个 unordered 系列的关联式容器,这四个容器与红黑树结构的关联式容器使用方式基本类似,只是其底层结构不同,本文中只对 unordered_map 和 unordered_set 进行介绍,unordered_multimap 和 unordered_multiset 大家可以查看文档介绍 - - - unordered_multimap / unordered_multiset.
理想的搜索方法:可以不经过任何比较,一次直接从表中得到要搜索的元素。 如果构造一种存储结构,通过某种函数(hashFunc)使元素的存储位置与它的关键码之间能够建立 一一映射的关系,那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素。 当向该结构中: 插入元素 根据待插入元素的关键码,以此函数计算出该元素的存储位置并按此位置进行存放 搜索元素 对元素的关键码进行同样的计算,把求得的函数值当做元素的存储位置,在结构中按此位置 取元素比较,若关键码相等,则搜索成功 该方式即为哈希(散列)方法,哈希方法中使用的转换函数称为哈希(散列)函数,构造出来的结构称 为哈希表(Hash Table)(或者称散列表)
MySQLdump对于MySQL数据库备份是有一个很好用的命令,并且是MySQL自带的。 -d:只备份表结构,备份文件是SQL语句形式;只备份创建表的语句,插入的数据不备份。
Below is an alphabetical listing of the Oracle system tables that are commonly used. System Table Description ALL_ARGUMENTS Arguments in object accessible to the user ALL_CATALOG All tables, views, synonyms, sequences accessible to the user ALL_CO
遇到一个需求,需要修改数据库中所有包含email的字段的表,要把里面的长度改为128位。Laravel获取所有的表,然后循环判断表里面有没有email这个字段。代码如下:
云和恩墨大讲堂社群(本文底部有入群方式)里有人提出一个需求:一张表数据量很大,如何只导出其中一部分列?云和恩墨CTO、Oracle ACE总监、ACOUG核心专家杨廷琨老师使用了数据泵的方式,细致入微地解释了过程并给出具体的代码实现。数据和云(ID:OraNews)独家发布,以飨读者。
在C++98中,STL提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器,在查询时效率可达到 log2_N ,即最差情况下需要比较红黑树的高度次,当树中的节点非常多时,查询效率也不理想。最好的查询是,进行很少的比较次数就能够将元素找到,因此在C++11中,STL又提供了4个unordered系列的关联式容器,这四个容器与红黑树结构的关联式容器使用方式基本类似,只是其底层结构不同,本文中只对unordered_map和unordered_set进行介绍。
Choose three Which three are true about granting object privileges on tables, views, and sequences?
很多时候,作为 DBA 运维人员都会遇到一些奇葩的需求和奇怪的问题,最近一段时间也遇到了几个奇葩的导出数据的需求,这里做一个简单的归纳总结,以防后期遇到同样的需求时不知所措。
在C++98中,STL提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器,在查询时效率可达到
每天在9点15分左右,运维人员会收到大量的zabbix_server报警邮件,提示 "PROBLEM: Zabbix agent on XXX is unreachable for 5 minutes"
Linux常用命令ip6tables命令和iptables一样,都是linux中防火墙软件,不同的是ip6tables采用的TCP/ip协议为IPv6,下面为大家分享一下Linux常用命令ip6tables命令具体使用方法。
在前面的学习中我们知道了闭散列的运算规则,当两个数据计算得到的位置发生冲突时,它会自动的往后寻找没有发生冲突的位置,比如说当前数据的内容如下:
在MySQL8.0以前,通常会通过infomation_schema的表来获取一些元数据,例如从tables表中获取表的下一个auto_increment值,从indexes表获取索引的相关信息等。
顺序结构以及平衡树 中,元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系,因此在 查找一个元素
Oracle中的备份与恢复区分为:逻辑备份和物理备份。其中物理备份区分为两类:冷备份和热备份
大家好,今天有一个公务员的小伙伴委托我给他帮个忙,大概是有这样一份Word(由于涉及文件私密所以文中的具体内容已做修改)
官方手册:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/general-thread-states.html
在做自动化运维开发过程中,需要从information_schema.tables获取MySQL表相关的元信息,发现MySQL8.0和5.7存在的差异还是比较大的;在MySQL8.0以前,通常会通过infomation_schema的表来获取一些元数据,例如从tables表中获取表的下一个auto_increment值,从indexes表获取索引的相关信息等。
在顺序结构以及平衡树中,由于元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系,因此在查找一个元素时,必须要经过关键码的多次比较;比如顺序表中需要从表头开始依次往后比对寻找,查找时间复杂度为 O(N),平衡树中需要从第一层开始逐层往下比对寻找,查找时间复杂度为 O(logN);即搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。
在 汪洋怡舟的这篇文章中【http://www.cnblogs.com/longren629/archive/2007/03/14/674633.html】只使用了一个数据表,效果如图2
之前做的基本都是本库导出,本库导入的操作,例如:imp test/***@test tables=tbl_fuel file=H:\dev\data\tbl_fuel.dmp ignore=y这样的指令操作。
脚本说明 createtb.sh:创建hive表,触发监控目录脚本 monitor.sh:监控目录,根据文件变化自动触发导入hive表 loadtb_all.sh:第一次将文件导入hive表(第一次建表时触发) loadtb_mid.sh:第N此件文件导入hive表(监控文件添加时触发) 脚本上传 ## 给 /home/hive/ 目录下的所有脚本赋予执行权限 chmod +x /home/hive/*.sh ## 如果脚本在windowns环境下编辑,需要将脚本转化为unix格式
本文学习是MySQL中识别符大小写敏感性学习,在MySQL中,数据库对应数据目录中的目录。数据库中的每个表至少对应数据库目录中的一个文件(也可能是多个,取决于存储引擎)。因此,所使用操作系统的大小写敏感性决定了数据库名和表名的大小写敏感性。这说明在大多数Unix中数据库名和表名对大小写敏感,而在Windows中对大小写不敏感。一个显著的例外情况是Mac OS X,它基于Unix但使用默认文件系统类型(HFS+),对大小写不敏感。然而,Mac OS X也支持UFS卷,该卷对大小写敏感,就像Unix一样。
本篇是使用xlrd实现的对excel的数据进行读取,xlrd网上demo很多,不做过多叙述,下面主要讲解封装的思路: 首先贴出测试用的excel表格
第一步,初始化。对各种对象变量进行赋值,主要有Word应用、Word文档、Excel应用、Excel工作簿、Excel有效行、Word表格数、数组arr、数组自增量i。
如果您有SUPER权限,您可以看到所有线程。否则,您只能看到您自己的线程(也就是,与您正在使用的MySQL账户相关的线程)。
open_tables表示打开表的数量 opened_tables表示打开过的表数量 我们可以用如下命令查看其具体情况: mysql>show global status like 'open%tab
工作中,很多开发和 DBA 可能接触较多的锁也就行锁了。对于行锁,阻塞写能理解,阻塞读实在是想不到。能阻塞读的那肯定是颗粒度更大的锁了,比如表级别的。
在日常运维当中,经常会用到mysqldump。使用mysqldump导出数据的时候,我们最关心的问题之一就是表的一致性。简单的说就是所有表是不是同一时间的数据和结构。随着备份参数的不同,表的一致性和对数据库的影响也会不一样。
使用微信支付接口V2版本开发微信支付,这里我们以JSAPI为例,其将使用APIv2密钥,该密钥是指调用微信支付API时,要按照指定规则对请求数据进行签名。服务器收到调用请求后会进行签名验证,需用APIv2密钥生成签名,从而界定商户的身份并防止他人恶意篡改数据。签名的计算规则中,使用到的key就是APIv2密钥。
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