群里一网友这两天刚入职新公司,遇到一个重启 MySQL 服务后,自动增长值丢失问题,差点背锅走人。下面我们一起来回顾一下这个问题。
在不久前有位客户在进行数据迁移时发现。自己使用pt-archiver备份时总是会少一条数据;如源数据库中某表数据为2333,导入目的数据库后select结果只有2332。
这些配置将启用二进制日志(binlog),并指定日志文件的位置以及要复制的数据库名称。
mysql官网下载地址:https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/
每次插入一条数据,其 ID 都是比上一条插入的数据的 ID 大,就算上一条数据被删除。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
在分布式系统中,当数据库数据量达到一定量级的时候,需要进行数据拆分、分库分表操作,传统使用方式的数据库自有的自增特性产生的主键ID已不能满足拆分的需求,它只能保证在单个表中唯一,所以需要一个在分布式环境下都能使用的全局唯一ID。
1)根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值。
jdbc提供fetchSize参数来设置每次查询按fetchSize分批获取。不同的数据库的jdbc driver实现不一样。
前言 在之前已经大概了解过Mysql数据库和学过相关的Oracle知识点,但是太久没用过Oracle了,就基本忘了…印象中就只有基本的SQL语句和相关一些概念….写下本博文的原因就是记载着Oracle
最近在做项目迁移,Oracle版本的迁到Mysql版本,遇到有些oracle的函数,mysql并没有,所以就只好想自定义函数或者找到替换函数的方法进行改造。
上一章节内容主要介绍了一些MySQL中对表和库的增删改查操作,对于上一章中对与表中字段的一些定义进行说明,本章主要介绍关于数据库类型的一些定义。
数据类型是指列、存储过程参数、表达式和局部变量的数据特征,它决定了数据的存储格式,代表了不同的信息类型。有一些数据是要存储为数字的,数字当中有些是要存储为整数、小数、日期型等...
1.选取最适用的字段属性,可以的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL 2.使用连接(JOIN)来代替子查询 3.使用联合来代替手动创建的临时表 4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作 5.锁定表(代替事务的另一种方法) 6.使用外键(锁定表的方法可以维护数据的完整性,但它不能保证数据的关联性,应该使用外键) 7.可以优化SQL查询算法,提高查询速度 8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引,提升查询速度
导读:数据总线(DBus)专注于数据的实时采集与实时分发,可以对IT系统在业务流程中产生的数据进行汇聚,经过转换处理后成为统一JSON的数据格式(UMS),提供给不同数据使用方订阅和消费,充当数仓平台、大数据分析平台、实时报表和实时营销等业务的数据源。
聊一个实际问题:淘宝的数据库,主键是如何设计的? 某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着,甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中,一个最明显 的错误就是关于MySQL的主键设计。
大家好,最近粉丝问我这样的一个面试题。MySQL的自增 ID 用完了,怎么办?以下是这个面试题的解决方案。
正常情况下没有问题,但是当数据量非常大的时候,首先 count(*) 会非常慢这是肯定的,其次分页越多,limit 的效率就会越低。
1.对于mysql,不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤,一旦数据量很大效率就很难保证,强烈推荐分别根据索引单表取数据,然后在程序里面做join,merge数据。
作者:李博 , 链接: https://cnblogs.com/liboware/p/12740901.html
如果你用过或了解过MySQL,那你一定知道自增主键了。每个自增id都是定义了初始值,然后按照指定步长增长(默认步长是1)。虽然,自然数是没有上限的,但是我们在设计表结构的时候,通常都会指定字段长度,那么,这时候id就有上限了。既然有上限,就总有被用完的时候,如果id用完了,怎么办呢?今天就一起来学习下吧。
如果你用过或了解过MySQL,那你一定知道自增主键了。每个自增id都是定义了初始值,然后按照指定步长增长(默认步长是1)。虽然,自然数是没有上限的,但是我们在设计表结构的时候,通常都会指定字段长度,那么,这时候id就有上限了。
使用select对列进行查询时,不仅可以直接以列的原始值作为结果,而且还可以将列值进行计算后所得值作为查询结果,即select子句可以查询表达式的值,表达式可由列名、常量及算术运算符组成。 查询结果计算列显示“无列名”,一般要给计算列加列标题。 其中:表达式中可以使用的运算符有:加+、减-、乘*、除/、取余%
MySQL 数据库函数提供了能够实现各种功能的方法,使我们在查询记录时能够更高效的输出。MySQL 内建了很多函数,常用的包括数学函数、聚合函数、字符串函数和日期时间函数。
DQL(Data Query Language),即数据查询语言,用来查询数据记录。DQL 基本结构由 SELECT FROM、WHERE、JOIN 等子句构成。
哈喽,好久没更新啦。因为最近在面试。用了两周时间准备,在 3 天之内拿了 5 个 offer,最后选择了广州某互联网行业独角兽 offer,昨天刚入职。这几天刚好整理下在面试中被问到有意思的问题,也借此机会跟大家分享下。
MySQL数据类型 MySQL支持多种数据类型,主要有数值类型、日期/时间类型和字符串类型。 数值数据类型:包括整数类型TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT、浮点小数数据类型FLOAT和DOUBLE、定点小树类型DECIMAL。 日期/时间类型:包括YEAR、TIME、DATE、DATETIME和TIMESTAMP。 字符串类型:包括CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT、ENUM和SET等。 1.1 整数类型 数值型数
2、create database if not exists 数据库名 (判断数据库是否存在,不存在则创建)
2、语法:select distinct from 表名; 去掉重复项,对应的字段前加符号表达:
简单来说,微服务架构就是把传统的一个单体应用以一套"小服务"的方式进行开发,这些"小服务"可以运行在不同机器上,它们在自己的进程中运行,"小服务"之间可以通过像是 HTTP API 这样的轻量级的机制进行通信,这些"小服务"紧紧围绕项目的业务需求开发,同时,它们是以业务边界进行划分成独立的微服务。这些微服务看似独立又像是一个整体,构成了一个业务集群。
根据前面的卷积过程,我们可以达到特征提取的作用。基本上已经判断出谁是C谁是D。底下可以再进一步做一次池化。数据库连接池记得吧?把很多数据库连接放在一个池子里,想用时挑一个来用。这里做完卷积得到这么多数据,就像池子一样,对于这池子里的数据,我们可以继续做各种各样的操作,比如最大池化或平均池化。最大池化顾名思义就是从池子中取出最大值。注意取最大值,不是整体取最大值,而是邻域取最大值。结果就如下图,第一个区域(只有四个数)的最大值是5,第二个区域的最大值是1。以此类推。
一、数据类型介绍: (1)数据表由多个字段组成,每一个字段都指定了自己的数据类型,指定了数据类型后,也就决定了向字段插入数据的内容; (2)不同的数据类型也决定了MySQL在存储数据的时候使用的方式,以及在使用数据的时候选择什么运算符进行运算; (3)数值数据类型:TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT、FLOAT、DOUBLE、DECIMAL (4)日期/时间数据:YEAR、TIME、DATE、DATETIME、TIMESTAMP (5)字符串数据类型:CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT、ENUM、SET 二、数值类数据类型: (1)数值类数据类型主要用来存储数字,不同的数值类型提供不同的取值范围,可以存储的值范围越大,需要的存储空间也越大; (2)数值型分为:整数类型,浮点数类型,定点数类型;
来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/Yqo5PaTtQcQTn4p8BE6SGg
如果数据库是跨机房部署,分布式ID是必须的,不然后续做数据分析和统计、跨机房路由会踩大坑。
我们并不喜欢 MySQL 中出现大事务(更新很多数据的事务),大事务往往带来很多维护的问题。
某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着,甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中,一个最明显的错误就是关于MySQL的主键设计。
create database <dbname> 创建名字为dbname的数据库
得物供应链业务是纷繁复杂的,我们既有JIT的现货模式中间夹着这大量的仓库作业环节,又有到仓的寄售,品牌业务,有非常复杂的逆向链路。在这么复杂的业务背后,我们需要精细化关注人货场车的效率和成本,每一单的及时履约情况,要做到这一点我们需要各粒度和维度的数据来支撑我们的精细化管理。
MySQL 1. 为什么要使用数据库 Java程序在运行的过程中对于数据进行存储操作,变量,对象,数组,集合,双边队列...数据是保存到内存中,数据存储是瞬时的,程序退出,电脑异常。都会导致数据丢失并且不可逆。 文件存储数据,XML,JSON,其他文件。可操作性比较差,API繁琐,不同的文件有不同的解析方式,而且在内存占用和效率问题上很难达到两全程度。 存在的一些问题: 1. 文件保存的数据没有数据类型区分,都是字符串。 2. 数据存储量是较小的,有一定限制的。 3. 没有安全限制。 4.
Cobar 虽然是一款“古老”的数据库中间件,但目前不少公司仍然在用它,且它包含了不少有意思的算法和实现,今天就来分享 Cobar 提出的一种在分库场景下对 Order By / Limit 的优化。
存储引擎决定了表的类型,而表内存放的数据也要有不同的类型,每种数据类型都有自己的宽度,但宽度是可选的
使用MySQL数据库存储数据时,不同的数据类型决定了MySQL存储数据方式的不同。MySQL数据库提供了多种数据类型,其中包括数字类型、时间和日期类型、字符串类型。本期我们一起来学习MySQL的数据类型吧~
作者作为一名大二在校生,因为正在学习网页设计,考虑到后台问题,所以便自学了数据库,可能给大家总结的不是很全,但是一些必要的点肯定会讲到。现在市场上有很多图形化的数据库,没有什么可讲的,读者如果愿意,自行下载研究即可,本文章讲的全是在DOS环境下的一系列操作
在业务离线数据分析场景下,往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中,如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多,但每种方式都会遇到一些问题(包括阿里开源的DataX)。本文就介绍下这个功能的优化之路,并最终给出一个笔者实现的终极方案。
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