最快的速度把10亿条数据导入到数据库，首先需要和面试官明确一下，10亿条数据什么形式存在哪里，每条数据多大，是否有序导入，是否不能重复，数据库是否是MySQL？
上一篇主要讲到了分区分库分表的概念，其实在不影响性能的情况下，我们完全可以使用单分区单库单表。但是业务量大的情况下，受到性能限制我们不得不选择使用分区分库分表。本篇是上一篇的拓展，本篇主要讲讲十几种我们如何使用分区分库分表。如果还未看过上一篇文章建议先阅读概念篇：Mysql分库分表(1) --- 概念篇
在工作中，我们误删数据或者数据库，我们一定需要跑路吗？我看未必，程序员一定要学会自救，神不知鬼不觉的将数据找回。
很多大型企业需要对各种销售及营销数据进行实时同步分析，例如销售订单信息，库存信息，会员信息，设备状态信息等等，这些统计分析信息可以实时同步到Doris中进行分析和统计，Doris作为分析型数据库特别适合于对海量数据的存储和分析，我们只需要把MySQL的表单数据实时同步到Doris即可以实现实时数据分析能力。
我们平时做项目开发。一开始，通常都先用一张数据表，而一般来说数据表写到2kw条数据之后，底层B+树的层级结构就可能会变高，不同层级的数据页一般都放在磁盘里不同的地方，换言之，磁盘IO就会增多，带来的便是查询性能变差。如果对上面这句话有疑惑的话，可以去看下我之前写的文章。
做过2B类系统的同学都知道，2B系统最恶心的操作就是什么都喜欢批量，这不，我最近就遇到了一个恶心的需求——50个用户同时每人导入1万条单据，每个单据七八十个字段，请给我优化。
如果回滚到上面设置的保存点s1,那么account表中的数据自然就没有了。这就是回滚事务。
这将创建一个名为employees的数据表，其中包含id、name、age和salary四个字段。
◆ 冷热分离 本文讲的第一个场景是冷热分离。简单来说，就是将常用的“热”数据和不常使用的“冷”数据分开存储。 本章要考虑的重点是锁的机制、批量处理以及失败重试的数据一致性问题。这部分内容在实际开发中的“陷阱”还是不少的。 首先介绍一下业务场景。 ◆ 1.1 业务场景：几千万数据量的工单表如何快速优化 这次项目优化的是一个邮件客服系统。它是一个SaaS（通过网络提供软件服务）系统，但是大客户只有两三家，最主要的客户是一家大型媒体集团。 这个系统的主要功能是这样的：它会对接客户的邮件服务器，自动收取发到几个
当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
这个方案就跟停机迁移一样，步骤几乎一致，唯一的一点就是那个导数的工具，是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。但是最好别这么玩儿，有点不太靠谱，因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了，可能多达几亿条，甚至几十亿，你这么玩儿，可能会出问题。
在爬虫、自动化、数据分析、软件测试、Web 等日常操作中，除 JSON、YAML、XML 外，还有一些数据经常会用到，比如：Mysql、Sqlite、Redis、MongoDB、Memchache 等
GORM 官方支持的数据库类型有： MySQL, PostgreSQL, SQlite, SQL Server
突然! 扩容了，扩容成6个库，每个库需要12个表，你怎么来增加更多库和表？ 当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了，要继续扩容，咋办？
这个你必须面对的事，就是当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。
MySQL本身并没有对单表最大记录数进行限制，这个数值取决于你的操作系统对单个文件的限制本身。业界流传是500万行。超过500万行就要考虑分表分库了。
连接数据库前需确定已创建数据库，这里我们使用易百mysql教程中的yiibaidb示例数据库（下载地址：http://www.yiibai.com/downloads/yiibaidb.zip）。这里默认大家对MySQL基本操作已经了解，对MySQL不熟悉的朋友也建议先找教程入门学习一下。
本文章主要来说python对mysql数据库的基本操作，当然，前提是已经搭建了python环境和搭建了Mysql数据库的环境，python操作mysql数据库提供了MySQLdb库，下载的地址为：
为什么要分库分表（设计高并发系统的时候，数据库层面该如何设计）？用过哪些分库分表中间件？不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点？你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的？
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在生产业务常有将 MySQL 数据同步到 ES 的需求，如果需要很高的定制化，往往需要开发同步程序用于处理数据。但没有特殊业务需求，官方提供的Logstash 就很有优势了。 在使用 Logstash 我们应先了解其特性，再决定是否使用：
这个问题是一个粉丝给我提的，我觉得挺有意(KENG)思(B)! 于是，今天我们就来谈一谈，这个自增主键用完了该怎么办！
本框架旨在为EF Core提供Sharding(即读写分离分库分表)支持,不仅提供了一套强大的普通数据操作接口,并且降低了分表难度,支持按时间自动分表扩容,提供的操作接口简洁统一.
说白了，分库分表是两回事儿，大家可别搞混了，可能是光分库不分表，也可能是光分表不分库，都有可能。
PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库，Python2中则使用mysqldb。
mycat读写分离 Mycat的读写分离是建立在Mysq的主从复制的基础上的 修改配置文件 schema.xml
Python 操作 MySQL 操作流程 image 1.先创建数据库连接，与数据库完成连接，使用语句如下： conn = pymysql.connect() 2.创建游
下面给出一段以SFLIGHT数据库表为基准的示例代码，对ABAP OPEN SQL中通过结构体变量DELETE删除单条数据进行详细的讲解，仅供参考：
PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库，Python2 中则使用 mysqldb
当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题
近年来，不少程序员在吹捧MariaDB，抛弃MySQL。本文总结了一些 MariaDB强过MySQL的地方，分享给大家！
1.客户端向服务器端发送SQL命令 2.服务器端连接模块连接并验证 3.缓存模块解析SQL为Hash并与缓存中Hash表对应。如果有结果直接返回结果，如果没有对应继续向下执行 4.解析器解析SQL为解析树，如果出现错误，报SQL解析错误。如果正确，向下传递 解析时主要检查SQL中关键字，检查关键字是否正确、SQL中关键字顺序是否正确、引号是否对应是否正确等。
MySQL的历史可以追溯到1979年，它的创始人叫作Michael Widenius，他在开发一个报表工具的时候，设计了一套API，后来他的客户要求他的API支持sql语句，他直接借助于mSQL（当时比较牛）的代码，将它集成到自己的存储引擎中。但是他总是感觉不满意，萌生了要自己做一套数据库的想法。一到1996年，MySQL 1.0发布，仅仅过了几个月的时间，1996年10月MySQL 3.11.1当时发布了Solaris的版本，一个月后，linux的版本诞生，从那时候开始，MySQL慢慢的被人所接受。1999年，Michael Widenius成立了MySQL AB公司，MySQL由个人开发转变为团队开发，2000年使用GPL协议开源。2001年，MySQL生命中的大事发生了，那就是存储引擎InnoDB的诞生！直到现在，MySQL可以选择的存储引擎，InnoDB依然是No.1。2008年1月，MySQL AB公司被Sun公司以10亿美金收购，MySQL数据库进入Sun时代。Sun为MySQL的发展提供了绝佳的环境，2008年11月，MySQL 5.1发布，MySQL成为了最受欢迎的小型数据库。在此之前，Oracle在2005年就收购了InnoDB，因此，InnoDB一直以来都只能作为第三方插件供用户选择。2009年4月，Oracle公司以74亿美元收购Sun公司，MySQL也随之进入Oracle时代。2010年12月，MySQL 5.5发布，Oracle终于把InnoDB做成了MySQL默认的存储引擎，MySQL从此进入了辉煌时代。然而，从那之后，Oracle对MySQL的态度渐渐发生了变化，Oracle虽然宣称MySQL依然尊少GPL协议，但却暗地里把开发人员全部换成了Oracle自己人，开源社区再也影响不了MySQL发展的脚步，真正有心做贡献的人也被拒之门外，MySQL随时都有闭源的可能……
1.MongoDB与MySQL的对比 # 与MySQL的对比 MySQL MongoDB DB DB table Collections # 表 row Documents # 行<单条数据> column Field # 字段 2.MongoDB支持的字段数据类型 # 支持的数据类型 String # 字符串，必须是utf-8 Boolean # 布尔值，true 或者 false (这里有坑哦~在我们大Python中 Tr
随着大数据时代的到来，数据库管理系统需要处理越来越多的数据。MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各类业务场景。然而，当数据量达到上亿级别时，查询性能可能会显著下降，严重影响应用的响应速度和用户体验。本文将详细介绍MySQL在处理上亿数据时的查询优化技巧，并通过实践案例展示如何有效提升查询性能。
平常做一些简单的demo测试，或者数据量比较小的数据存储都是放json文件，或者csv文件，感觉连接MySQL比较麻烦。但有些测试的项目最终是要转产的，且用的是MySQL一类关系型数据库，就要改代码，很麻烦。SQLite就很方便做临时数据了，不用安装什么软件，可以写sql语句。
Python 标准数据库接口为 Python DB-API，Python DB-API为开发人员提供了数据库应用编程接口。
前两篇文章重点讲到了Mysql数据库的主从同步和读写分离，使用主从同步实现从数据库从主数据同步数据保持主从数据一致性，读写分离使用主数据库负责写操作，多个从数据库负责读操作，由于从库可以进行拓展，所以处理更多的读请求也没问题。但是如果业务比较多，写请求越来越多要如何处理呢？可能有人说我可以再加一个master分担写操作，但是两个master数据肯定是需要同步的，主主同步 + 主从同步很显然会让我们的系统架构变得更为的复杂。所以本篇文章主要讨论一个对写操作进行切分的技术：分库分表。
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。
基本操作： 登陆：mysql -uroot -h127.0.0.1 -P3306 -p mysql -uroot -p(本机不用写host) 退出mysql：ctrl+z+回车，或者exit 端口号默认是3306，但是可以通过安装目录下的配置文件修改。
爬虫采集下来的数据除了存储在文本文件、excel之外，还可以存储在数据集，如：Mysql，redis，mongodb等，今天辰哥就来教大家如何使用Python连接Mysql，并结合爬虫为大家讲解。
要想使python可以操作mysql 就需要MySQL-python驱动，它是python 操作mysql必不可少的模块。下载地址：https://pypi.python.org/pypi/MySQL-python/，可以根据不同的平台下载不同的版本。这里以Windows平台为例，资源地址是：https://pypi.python.org/packages/27/06/596ae3afeefc0cda5840036c42920222cb8136c101ec0f453f2e36df12a0/MySQL-python-1.2.5.win32-py2.7.exe#md5=6f43f42516ea26e79cfb100af69a925e；Linux平台需下载源码zip包，下载MySQL-python-1.2.5.zip 文件之后直接解压。进入MySQL-python-1.2.5目录:
作者：于乐，腾讯 CSIG 工程师 一、 方案描述 1.1 概述 在线教育是一种利用大数据、人工智能等新型互联网技术与传统教育行业相结合的新型教育方式。发展在线教育可以更好的构建网络化、数字化、个性化、终生化的教育体系，有利于构建“人人皆学、处处能学、实时可学”的学习型社会。 本文针对某知名在线教育平台在腾讯云流计算 Oceanus 的业务案例，介绍了其中可能存在的一些性能问题，并针对这种问题进行了参数调优相关的介绍。 1.2 方案架构 某知名在线教育平台在流计算 Oceanus 上主要有两个业务应用场景
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