有赞是一家商家服务公司,向商家提供强大的基于社交网络的,全渠道经营的 SaaS 系统和一体化新零售解决方案。随着近年来社交电商的火爆,有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。在 2019 年下半年,原有云厂商的机房已经不能满足未来几年的持续扩容的需要,同时考虑到提升机器扩容的效率(减少等待机器到位的时间)以及支持弹性伸缩容的能力,我们决定将大数据离线 Hadoop 集群整体迁移到其他云厂商。
DI :数据集成,数据集成系统是为用户访问多个有效的、异构的数据源提供统一的应用系统,从而使用户真正将注意力集中在他们想要的特定结果上,而不必关心如何获得这些结果。现在一些企业在做的数据整合平台就是数据集成系统。
大家有没有遇到过慢查询的情况,执行一条SQL需要几秒,甚至十几、几十秒的时间,这时候DBA就会建议你去把查询的 SQL 优化一下,怎么优化?你能想到的就是加索引吧?
分享一个项目:https://gitee.com/dromara/data-compare 介绍 dataCompare 是一个大数据数据比对和数据探测平台 (1)支持hive表数据比对,mysql、Doris 数据比对,实现自动化配置进行数据比对,避免频繁写sql 进行处理 (2)支持少量配置即可实现数据探测 📷 对比结果展示: 📷
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题,每张表的数据量都在五千万以上,个别表数据量甚至在一个亿以上,在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点,笔者在开发过程中查询了很多资料,很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章,以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据,在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
恰好最近看到了公众号上的一篇文章,讲的挺好的,mark下来,慢慢理解慢慢看 主要讲述的是MYSQL的索引原理、MYSQL的索引为什么用B+树来实现,为什么不用红黑树?二叉树呢?
廖坚钧,PingCAP Data Platform 研发工程师,专注于数据库架构和生态工具方向。
目前MySQL数据库最常用的是主从架构,大多数高可用架构也是通过主从架构演变而来。但是主从架构运行时间长久后容易出现数据不一致的情况,比如因从库可写造成的误操作或者复制bug等,本篇文章将会详细探究出现主从不一致及如何解决这种问题。
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随着业务的发展,用户对系统需求变得越来越多,这就要求系统能够快速更新迭代以满足业务需求,通常系统版本发布时,都要先执行数据库的DDL变更,包括创建表、添加字段、添加索引、修改字段属性等。
Mysql索引原理深入剖析 1. 索引是一种数据结构,能够提高数据的检索速度。 栗子:从如下数据中找出所有为2的数据:1,3,2,5,7,9,2,5,6? 无索引:由于数据是没有顺序的就只能通过顺序查找的方式一个一个的查找比对。 有索引:会先将数据排序,排序后为1,2,2,3,5,5,6,7,9,这个时候就不用顺序查找了,顺序查找效率也不高,这个时候我们就可以使用比较高效的二分法查找了,所以速度一定比顺序查找快。 2. 结合上面例子可以引出索引的特点:排好序,快速查找,数据结构(mysql里
对于一个实时数据产品人员、或者开发人员来说,产品上展示的实时数据,pv、uv、gmv等等,怎么知道这些数据是不是正确的呢?当其他的小组开发的产品的数据(或者其他的数据提供方)又是另外一个数字,那么究竟该如何判断自己的数据还是别人的数据是正确的呢?
Maxwell是开源产品,相比Canal的体量也小很多,综合考虑下,在短期内选择了Maxwell.
由于系统版本、数据库的升级,导致测试流程阻塞,为了保证数据及系统版本的一致性,我又迫切需要想用这套环境做性能测试,所以和领导、开发请示,得到批准后,便有了这次学习的机会,所以特此来记录下整个过程。
对于一个实时数据产品人员、或者开发人员来说,产品上展示的实时数据,pv、uv、gmv等等,怎么知道这些数据是不是正确的呢?当其他的小组开发的产品的数据(或者其他的数据提供方)又是另外一个数字,那么究竟该如何判断自己的数据还是别人的数据是正确的呢?这就需要一套实时数据对数方案,本文主要从背景、实时数据计算方案、对数方案、总结四方面来介绍,说服老板或者让其他人相信自己的数据是准确的、无误的。
由Master负责写操作,而Slave作为备库,不开放写权限,但允许读权限,主从之前保持数据同步。
作者简介:诸葛子房,目前就职于一线互联网公司,从事大数据相关工作,了解互联网、大数据相关内容,一直在学习的路上。
现在已经开始内测,感谢腾讯小伙伴卢晓明同学帮我们提前申请到了内测机会,接下来我们用腾讯混元大模型与实际工作结合,开始我的报表测试之旅。
元数据采集是元数据产品的核心部分,如何提升采集效率是需要仔细斟酌的事情,既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初集中式WEB应用系统到现在流行的分布式、微服务这种系统架构,原有元数据采集效率已不能满足应用的需求了。
在MySQL中,查询操作通常会涉及到联结不同表格,而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中,我们通常会使用三种不同的方式,分别是内连接、左连接以及右连接。
数据迁移是指将数据从一个数据库迁移至另一个数据库,按照数据库类型来分类,可分为同构数据库之间的迁移和异构数据库之间的迁移。
墨墨导读:本文记录一次大量删除导致MySQL慢查的分析,大家有没有遇到过这种问题?
Collation 主要的作用是什么,排序。 数据库中的字符众多,而在这里很多的查询中都对这些符号进行一些比对的工作,如 A = a , B > BA , c < v 等等在查询中进行的条件输入的工作,而字符和字符之间如何进行比对,这个就全部依靠我们的collation 了,如我们规定了 A = 0 B = 1 则, B > A 是成立的,所有collation是一套字符的编码集合,collation会影响到order by的语句顺序,会影响到where 条件比对后的结果,同时也会影响distinct, group by , having 等语句查询的结果,不光如此,还会影响字符型的字段建立索引后的顺序等。
继续上篇博客 事务特性及隔离问题。 我们来做一个关于隔离级别的实验,将演示各个级别导致的隔离问题。 我们先打开两个MySQL窗口,来模拟并发操作。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/740/1.html
当慢查在执行的时候,大部分的都是表现在 Sending data 的状态,我们通过 profiling 去确认下慢查的时间分布:
Excel中两列数据的差异对比,方法非常多,比如简单的直接用等式处理,到使用Excel2016的新功能Power Query(Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件)实现各种复杂的数据整理后再进行对比,可以根据实际需要选择使用。
有赞数据报表中心为商家提供了丰富的数据指标,包括30+页面,100+数据报表以及400+不同类型的数据指标,它们帮助商家更合理、科学地运营店铺,同时也直接提供分析决策方法供商家使用。并且,每天在跑的底层任务和涉及的数据表已经达到千级别。面对如此庞大的数据体系,作为测试如何制定质量保障策略呢?这篇文章将从:1.有赞数据链路 、2.数据层测试、 3.应用层测试、 4.后续规划这四个方面展开。
【1】MySQL是一个轻量级关系型数据库管理系统,将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,就增加了速度并提高了灵活性。
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在“集群”标签,勾选“使用集群”,然后定义三个分区。这里的分区实际指的是数据库实例,需要指定自定义的分区ID,数据库实例的主机名(IP)、端口、数据库名、用户名和密码。定义分区的目的是为了从某一个分区甚至某一个物理数据库读取和写入数据。一旦在数据库连接里面定义了数据库分区,就可以基于这个信息创建了一个分区schema。
之前部署了Mysql主从复制环境(Mysql主从同步(1)-主从/主主环境部署梳理),在mysql同步过程中会出现很多问题,导致数据同步异常。 以下梳理了几种主从同步中可能存在的问题: 1)slave运行过慢不能与master同步,也就是MySQL数据库主从同步延迟 MySQL数据库slave服务器延迟的现象是非常普遍的,MySQL复制允许从机进行SELECT操作,但是在实际线上环境下,由于从机延迟的关系,很难将读取操作转向到从机。这就导致了有了以下一些潜规则:“实时性要求不高的读取操作可以放到slave服
之前为了方便,我们学习 MySQL 时统一使用的都是 root 账号进行登录,但在实际的开发场景中必然是需要进行用户管理的,即不同层级/职能的人使用不同的账号进行登录。
数据迁移时, 为了保证数据的一致性, 往往伴随着停服, 此期间无法给用户提供服务或只能提供部分服务. 同时, 为了确保迁移后业务及数据的正确性, 迁移后测试工作也要占用不少时间. 如此造成的损失是比较大的.
最近处理了好几起关于merge导致的问题,其实看到merge语句内心也还是蛮纠结的,这一次还是碰到了问题,简直无语了。 先交代下问题的背景。有一套OLTP环境和OLAP环境需要同步一部分数据,都是在每天的半夜开始,OLAP的库的一个表数据会根据增量的逻辑从OLTP库中同步,有两种方式,一种是OLAP从OLTP中去抓取,另外一种是OLTP推送给OLAP。看起来表达的意思是差不多的,实现起来就是完全不同的风格,即一种主动一种被动,而对于大部分的应用需求来看,还是更倾向于OLAP从OL
MySQL中隔离级别分为4种,提未交读、读已提交、可重复读、串行化。同时MySQL默认隔离级别为可重复读。
上篇文章我们介绍了mysql的安装目录和 数据存储目录是不同的,当create database时,会在数据存储目录下新建一个同名的数据库文件,进入指定数据库文件会有db.opt文件记录数据库的特点,字符集,比较规则等。当create table时,会在指定数据库目录下,建立同名的子表目录,里面有表结构文件表名.frm和表数据文件。
建立表s1,id字段为int类型,设置为自增主键 create table s1( id int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name char(20), age int );
陈亮,携程机票BU高级测试经理,在软件服务端、前端的软件质量领域有多年的实战经验,喜欢钻研引入新技术,提升团队工作效率。
Hive中的Null在底层是以“\N”来存储,而MySQL中的Null在底层就是Null,为了保证数据两端的一致性。在导出数据时采用–input-null-string和–input-null-non-string两个参数。导入数据时采用–null-string和–null-non-string。
表数据单独存放成一个文件更容易管理,在我们执行drop table命令的时候,系统会直接删除这个文件,但如果是放在共享表空间中,即使表删掉空间也不会回收。
这是这个系列的第五期,本期到了SQL 执行计划中经常会出现的两个熟悉的面庞, hash-base sort-Merge ,当然还有nested loops ,顺便这期还的说说索引,其中包含b-tree 索引以及bitmaps 数据结构,所以这期东西是异常混乱的。跟好了,别掉队哦
维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联:全量加载 三、Hbase维表关联:LRU策略 四、Redis维表关联:实时查询 五、kafka维表关联:广播方式 六、自定义异步查询
5.验证码写了个通用验证码,但是我们还是要去调用tp自带验证码判断,安装验证码命令
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