在使用group by时需要注意，group by 关键字后的该列一定是唯一的，如果group列出现数据重复数据时，仅会显示一条数据。...为测试该问题，在数据库新增一条重复数据 select brand_name from brand group by brand_name; 执行结果长这样： 这让我想到什么呢，emmmm，Map
前言 最近偶尔会收到用户反馈数据不见了，数据丢失了的问题。...但是，作为一个以稳定为主的软件，其实丢数据的概率是非常低的，所以这些反馈的问题，是不是真的“丢失数据了”？ 问题描述 某日中午接到用户反馈，用业务账号登录数据库以后，业务库不见了。...> 拓展一下 对于“丢失数据”这个现象来看，如果是“丢失”了整个库级别的数据，但是数据库本身又一切正常的话，其实有蛮大的可能性和这个案例是一样的问题：权限错误。...另外一类属于“丢失部分数据”，比如某张表不见了，或者是表的某些数据不见了等等。...总结一下 遇到这一类问题时，可以先花一点观察一下问题的现象，可能只需要几秒钟的时间重新授权就解决这类“丢失数据”的非常紧急且非常严重问题。
如何保证数据不丢失？ 保证redo log和binlog可以持久化到磁盘，就可以确保MySQL在异常重启后进行数据恢复。...fsync才是将数据持久化到磁盘（此时会占用磁盘的IOPS） binlog cache何时write和fsync？...MySQL 双1配置是？...LSN也会写到InnoDB的数据页中，来确保数据页不会被多次执行重复的redo log。 什么是组提交（Group Commit）？...binlog的组提交 上面的组提交是redo log组提交，MySQL为了充分提高性能，binlog也会进行组提交。
日志是可以从logstash端发送到proxy端的，只是很慢，并且还有其他数据源也在往proxy端发送日志，也没有这个问题，所以我突然想到，该数据源的日志很大，会不会是这个原因导致的呢？...那么问题原因找到了，就是因为日志太大，导致日志发生了丢失。 # 代码排查 proxy服务的是golang写的，通过查看代码，这里使用了bufio.NewScanner来循环读取连接中的数据。...startBufSize为4k和最大的缓存大小MaxScanTokenSize为64k。...但是我们的日志大小为134k，已经大于最大大小了，所以无法接收到该日志，也就是因为这个原因导致了日志发生了丢失。...# 解决方法 将TCP的最大缓存大小修改为配置文件可配置的，这样如果日志很大，可以修改配置增大缓存上限。库中有提供Buffer方法来设置该上限。
但是，MySQL作为一个存储数据的产品，怎么确保数据的持久性和不丢失才是最重要的，感兴趣的可以跟随本文一探究竟。...这个时候就涉及到一个问题：如果MySQL服务宕机了，这些在内存中更新的数据会不会丢失？答案是一定会存在丢失现象的，只不过MySQL做到了尽量不让数据丢失。接下来来看一下MySQL是怎么做的。...数据持久化方案可以是可以，但是如果每次的DML操作都要将一个16KB的数据页刷到磁盘，其效率是极低的，估计也就没有人用MySQL了。但是如果不刷新到磁盘，就会发生MySQL服务宕机数据会丢失现象。...总结InnoDB通过以上的操作可以尽可能的保证MySQL不丢失数据，最后再总结一下MySQL是如何保障数据不丢失的：为了避免频繁与磁盘交互，每次DML操作先在「Buffer Pool」中的缓存页中执行，...如果在「脏页」刷新到磁盘之前，MySQL宕机了，那么会在下次启动时通过 redo log 将脏页构建出来，做到数据恢复。通过以上步骤，MySQL做到了尽可能的不丢失数据。
为什么需要缓存MySQL数据？MySQL是一种关系型数据库管理系统，用于存储数据。在高并发的场景下，MySQL的读写性能往往成为瓶颈。...综合以上特点，Redis是一种非常适合作为MySQL数据缓存的工具。如何使用Redis缓存MySQL数据？...步骤4：更新MySQL数据并更新Redis缓存更新MySQL数据时，需要先更新MySQL数据库，然后再更新Redis缓存。这样可以确保Redis中的数据和MySQL中的数据保持一致。...步骤5：删除MySQL数据并删除Redis缓存删除MySQL数据时，需要先删除MySQL数据库中的数据，然后再删除Redis中的缓存数据。...注意事项使用Redis缓存MySQL数据需要注意以下几点：缓存数据的有效期：缓存数据的有效期一定要注意，否则可能会导致缓存中的数据过期而读取到旧的数据。
这个时候就涉及到一个问题：如果MySQL服务宕机了，这些在内存中更新的数据会不会丢失？ 答案是一定会存在丢失现象的，只不过MySQL做到了尽量不让数据丢失。接下来来看一下MySQL是怎么做的。...数据持久化方案 可以是可以，但是如果每次的DML操作都要将一个16KB的数据页刷到磁盘，其效率是极低的，估计也就没有人用MySQL了。但是如果不刷新到磁盘，就会发生MySQL服务宕机数据会丢失现象。...如果在MySQL服务宕机的时候，「Log Buffer」中的日志没有刷新到磁盘，这部分数据也是会丢失的，在重启后也不会恢复。...总结 InnoDB通过以上的操作可以尽可能的保证MySQL不丢失数据，最后再总结一下MySQL是如何保障数据不丢失的： 为了避免频繁与磁盘交互，每次DML操作先在「Buffer Pool」中的缓存页中执行...如果在「脏页」刷新到磁盘之前，MySQL宕机了，那么会在下次启动时通过 redo log 将脏页构建出来，做到数据恢复。 通过以上步骤，MySQL做到了尽可能的不丢失数据。
预备知识 mysql内部是使⽤b+树的结构将数据存储在磁盘中，b+树中节点对应mysql中的页，mysql和磁盘交互的最⼩单位为页，页默认情况下为16kb，表中的数据记录存储在b+树的叶⼦节点中，当我们需要修改...mysql确保数据不丢失原理分析 我们来思考⼀下，下⾯这条语句的执⾏过程是什么样的： start transaction; update t_user set name = '路⼈甲Java' where...⽂件中了，不会丢失 认真看⼀下上⾯过程中第9步骤，⼀个成功的事务记录在redo log中是有start和end的，redo log⽂件中如果⼀个trx_id对应start和end成对出现，说明这个事务执...，不会丢失，做到了可靠性。...先把整个过程中产⽣的binlog⽇志先写到内存中的binlog cache缓存中，后⾯再将binlog cache中内容⼀次性持久化到binlog⽂件中。
众所周知，缓存的设置是所有现代计算机系统发挥高性能的重要因素之一。对于MySQL数据库来说，也是得益于MySQL缓存机制，才能够提高MySQL数据库的性能，减少数据的内存占比。 ?...一、MySQL缓存规则 1.开启了缓存，MySQL Server会自动将查询语句和结果集返回到内存，下次再查直接从内存中取； 2.缓存的结果是通过sessions共享的，所以一个client查询的缓存结果...缓存在分库分表环境下是不起作用的 9.执行SQL里有触发器,自定义函数时，MySQL缓存也是不起作用的 二、缓存失效 在表的结构或数据发生改变时，查询缓存中的数据不再有效。...当查询结果需要缓存的时候，先从空闲块中申请一个数据块为参数query_cache_min_res_unit配置的空间，即使缓存数据很小，申请数据块也是这个，因为查询开始返回结果的时候就分配空间，此时无法预知结果多大...MySQL缓存机制从某种程度上来说，和其他的系统缓存有类似的作用：提高系统的性能，释放系统的内存空间。但MySQL缓存机制又有着其独特的特性，对于数据重复性比较高的查询有着显著的作用。
导语： Django Cache 内容不同步的真相 1.起因 昨天晚上尝试使用celery对Django缓存进行定时任务的更新， 但是发现定时任务并不能刷新到Django中， 由此开始了一阵debug...2.经过 2.1问题出现的场景 想使用一个后台任务在缓存中存放一些信息，然后在Django中有request的时候可以快速获取到页面信息， 但是失败了，用户在进入主页的时候并没有获取到后台任务在缓存中存放的信息...django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache', 'LOCATION': 'unique-snowflake', } } 我所使用的 LocMemCache 它的机制是不能做同步缓存的...注意每个进程都有自己的私有缓存实例，这意味着不可能有跨进程缓存 所以说，LocMemCache是不能用来做同步缓存的! 请使用别的任意Cache!
前言 最近，有一位朋友突然微信联系我，说MySQL出现了数据丢失的情况；毫无疑问，对于一个DBA而言，这无疑是最令人紧张的一件事情，没有之一；听到这个消息后，我也就立刻投入到问题排查中。...案例复现 看完刚刚的排查过程，相信很多童鞋都会有疑问，为什么修改字段长度对导致数据被截断？MySQL难道不会不会做数据校验吗？让我们接着往下看。...”；场景2是执行成功，导致“数据部分丢失”；那么，MySQL是没有进行数据校验吗？...其实MySQL都有对数据进行校验的，只是在场景2中，因为sql_mode配置有问题，没有设置STRICT_TRANS_TABLES，导致MySQL没有阻止该操作执行，从而导致“数据丢失”惨案。...总结 至此，“数据丢失”惨案也就可以告一段落，根本原因是sql_mode没有设置STRICT_TRANS_TABLES；这个案例也是在提醒我们，sql_mode是一个非常关键的配置，千万不可随便设置和修改
MySQL采用buffer机制，避免每次读写进行磁盘IO，提升效率： 《缓冲池(buffer pool)》 《写缓冲(change buffer)》 《日志缓冲(log buffer)》 MySQL的buffer...一页的大小是16K，文件系统一页的大小是4K，也就是说，MySQL将buffer中一页数据刷入磁盘，要写4个文件系统里的页。...如上图所示，MySQL内page=1的页准备刷入磁盘，才刷了3个文件系统里的页，掉电了，则会出现：重启后，page=1的页，物理上对应磁盘上的1+2+3+4四个格，数据完整性被破坏。...自己实验了几十次，仍没能复现“页数据损坏”，在网上找了一个“页数据损坏”时，MySQL重启过程利用DWB修复页数据的图。...结尾 MySQL有很强的数据安全性机制： （1）在异常崩溃时，如果不出现“页数据损坏”，能够通过redo恢复数据； （2）在出现“页数据损坏”时，能够通过double write buffer恢复页数据
fa只要保证redolog 和 binlog 持久化到磁盘, 就能保证mysql异常重启后, 数据可以恢复. binlog与redolog的写入机制 binlog的写入机制 binlog 的写入逻辑比较简单...，所以速度比较快 图中的 fsync，才是将数据持久化到磁盘的操作。...两阶段提交细化 写binlog这个步骤实际上是分成两步的 先把binlog从 binlog cache 中写到磁盘上binlog文件; 调用fsync持久化 mysql为了让组提交的效果更好, 实际步骤如下...一些问题: 如果你的 MySQL 现在出现了性能瓶颈，而且瓶颈在 IO 上，可以通过哪些方法来提升性能呢？...这个方法是基于“额外的故意等待”来实现的，因此可能会增加语句的响应时间，但没有丢失数据的风险 将 sync_binlog 设置为大于 1 的值（比较常见是 100~1000）。
背景 今天应产品运营的需要，需要导出一批订单数据，总数一共是七万多。按照以往的方式使用navicat将查询出来的表结果以excel的形式导出。...导出至本地打开excel后发现算上表头一共才65536行数据，凭借计算机程序员的专业嗅觉，发现这个真正的数据行65535这个数字不是碰巧出现的。带着疑问进行一番排查。...65,536 行，sheet表名最大32位 Excel 2010 和 Excel 2007 中，工作表的大小为 16,384 列 × 1,048,576 行， 在 Excel 中，超出最大行列数单元格中的数据将会丢失
一、MYSQL数据库密码找回： 密码错误： 关于MYSQL数据库管理员密码丢失找回 1.vim /etc/my.cnf 进入配置文件，写入 skip-grant-tables 关于MYSQL数据库管理员密码丢失找回...2.重启：systemctl restart mysqld 再进mysql都不要密码了 关于MYSQL数据库管理员密码丢失找回 3.设置密码：进入到mysql数据库中设置密码 关于MYSQL数据库管理员密码丢失找回...数据库管理员密码丢失找回 7.输入密码： 关于MYSQL数据库管理员密码丢失找回 二、另一个修改密码方法： 1.在ssh中修改密码，需要原密码： mysqladmin -uroot -p'Aa123.123...' password 'QianFeng@123' 关于MYSQL数据库管理员密码丢失找回 2.登录mysql： 关于MYSQL数据库管理员密码丢失找回 登录成功 3.更加安全的修改密码加密方式： 1....3.更新权限：flush prinleges 关于MYSQL数据库管理员密码丢失找回 3.登录到mysql数据库： 关于MYSQL数据库管理员密码丢失找回 4.登录成功
columns = ['A', 'B', 'C', 'D']) df.iloc[0, 1] = np.nan df.iloc[1, 2] = np.nan print(df) # 删除有NaN值的数据...# axis=0 表示以行删除，axis=1表示以列删除 # how='any' 表示有任何NaN就执行删除操作，how='all' 表示删除所有制都为NaN的数据 print(df.dropna(axis...any', 'all'} print(df.dropna(axis = 1, how = 'any')) # 为NaN值填充value print(df.fillna(value =0)) # 判断数据是否缺失...，会返回所有数据位为True或False print(df.isnull()) # 判断整个数据是否丢失数据，只要有一个位置丢失数据，就返回True，否则返回False print(np.any(df.isnull
一、两种数据丢失的情况 主备切换的过程中(异步复制，脑裂)，可能会导致数据丢失 1.1 异步复制导致的数据丢失 因为master -> slave的复制是异步的（客户端发送给redis，主节点数据同步到内存中后就返回成功了...） 所以可能有部分数据还没复制到slave，master就宕机了，此时master内存中的数据也没了，这些部分数据就丢失了。...二 如何解决redis数据丢失的问题 解决以上两种情况redis数据丢失的问题都是靠以下两个参数配置将数据损失降到最低。...，防止宕机时候丢失的数据更多，于此同时全力进行数据同步，当然我们可以在延迟很高的时候呢做限流降级，也可以把数据丢到mq里，每隔一段时间进行一次消费给他重新回流到redis的机会 2.2 减少脑裂的数据丢失...上面两个参数保证了发生脑裂后多长时间停止新的写入，让我们数据丢失的损失降低到最少，这里脑裂状态持续的越久就会丢失越久的数据，因为他重启后会变成从结点，所有数据同步于新的master，原来的数据都丢了
运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制 。...实现 LRUCache 类： LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中...void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。...当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。 进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？...2 作废，缓存是 {1=1, 3=3} lRUCache.get(2); // 返回 -1 (未找到) lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4
MySQL查询执行流程 查询流程： 客户端发送一条查询给服务器； 服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立即返回存储在缓存中的结果；否则，进入下一阶段； 服务器进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划...； MySQL根据优化器生成的执行计划，调用存储引擎的API来执行查询； 将结果返回给客户端； 查询缓存 用于保存MySQL查询语句返回的完整结果，被命中时，MySQL会立即返回结果，省去解析、优化和执行等阶段...； MySQL保存结果于缓存中，把select语句本身做hash计算，计算的结果作为key，查询结果作为value； 查询语句的大小写会影响缓存的存储和命中，故需保持查询语句的大小写一致性； 何种语句不会被缓存...查询语句中有一些不确定数据时，不会缓存，如now()，current_time()等 若查询中包含用户自定义函数，存储函数，用户变量，临时表，mysql库中系统表，或者任何包含权限的表，一般都不会缓存...缓存会带来额外开销，因为： 读查询在开始之前必须先检查是否命中缓存； 若某个读查询可以被缓存且未被缓存，那么当完成执行后，MySQL会将其结果存入查询缓存； 对写操作也有影响，因为当写入数据时，MySQL
MySQL 拿到一个查询请求后，会先看看之前有没有执行过这条语句，如果执行过，则直接从查询缓存中取之前查询的结果即可，但大多情况不建议使用 MySQL 的查询缓存，因为弊大于利。...因为查询缓存的失效非常频繁，只要对一个表进行更新，那么这个表的所有查询缓存将会全部被清除，所以命中率并不会很好，除非你有一张静态的表，不会改变他的数据，或者很久才会更新一次。...比如系统配置表，才适合使用这个查询缓存。...还有一个原因是因为，现在有 Redis, MemoryCache 等专门用来做缓存的应用，他们对缓存的处理会更优，而且 MySQL 服务器的资源通常都比较宝贵，所以不推荐使用 MySQL 的查询缓存。...查看查询缓存状态: show variables like '%query_cache_type%'; 显式指定使用查询缓存: select SQL_CACHE * FROM user where ID
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