我在运行5.5的服务器上的同一台计算机上的简单表上运行一个简单的查询。从2000万行表返回大约7000行需要22秒。在分析时,大多数时间都会被多个“等待查询缓存锁”占用。什么是“等待查询缓存锁”,为什么这个查询要花这么长时间?是因为我设置服务器的方式吗?
下面是配置文件(请注意,操作的时间实际上是从下面的行开始的,如所述的):
mysql> show profile for query 4;
+--------------------------------+----------+
| Status | Duration |
+------
我有一个脚本,它试图记录一些数据(通常在200-300kb左右的时间)。它已经运行了相当长一段时间了。我不知道对MySQL服务器或处理服务器上的PHP进行了任何配置更改。昨天,下面的代码块开始运行不正常。两天前,"$sqlBucket“查询还运行得很好。现在,它失败了,服务器返回"MySQL mysql_error已消失“。我在第一个if代码块中添加了调试,它会输出:
The Link Is Down
Link still down
代码:
if (!mysql_ping($conn)) {
echo "The Link Is Down!\n";
因此,我得到了一个项目,使用IBM Domino Server中的Lotus脚本通过REST将文件发送到特定的端点。我使用"POST“选项成功连接到端点,并选择了所需的内容类型(文本/csv),并且收到了响应。
我遇到的问题是我不能发送字符串,我不知道问题出在哪里。另一边有一些糟糕的管理员,他们不理解我的任何问题,他给我的所有信息都是URL和内容类型。
下面是连接/选择选项的代码:
Dim httpObject As Variant
Set httpObject = CreateObject("MSXML2.ServerXMLHTTP.6.0")
Call httpOb
我在一个月前安装了mysql。我每天都在使用,没有任何问题。而现在,我的mysql非常奇怪。我可以登录到mysql,并且总是成功。但是,有时不能运行查询。
下面是unseccessfull查询的示例:
gai@gai-Lenovo-G470 ~ $ mysql -uroot -p
Enter password:
Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g.
Your MySQL connection id is 3
Server version: 5.5.47-0ubuntu0.14.04.1 (Ubuntu)
Copy
当使用大量数据进行插入时,即:
INSERT INTO table (mediumtext_field) VALUES ('...lots of text here: about 2MB worth...')
MySQL返回
"OperationalError:(2006年,'MySQL服务器已经消失‘)
这是在启动脚本的一分钟内发生的,所以这不是一个超时问题。而且,mediumtext_field应该能够保存~16‘t的数据,所以这不应该是一个问题。
有什么想法是什么导致了错误,或者如何绕过它?
正在使用的一些相关库:mod_python 3.3.1、My
如果使用相同的DBMS作为Metastore,SELECT * query (no ORDER BY)的结果的顺序是否总是相同的?
因此,只要使用MySQL作为Metastore,SELECT *;查询的结果顺序将始终相同。如果使用Postgres,则对于相同的数据,顺序总是相同的,但与使用MySQL时不同。我说的是同样的数据。
也许这一切归结为一个问题:结果的默认顺序是什么,为什么MySQL和会有所不同。
有人能帮我优化下面的MySQL查询吗?
SELECT SUM(ROUND(rp.distance,2)), t.name, MONTH(tr.assigned)
FROM tab1 tr
JOIN tab2 rp ON rp.robot=tr.robot
JOIN tab3 t ON t.idTask=tr.idTask
GROUP BY t.name, MONTH(tr.assigned)
查询需要20秒才能执行。在没有组的情况下下降到10秒。我用DISTINCT进行了测试,但是我没能提高时间。有什么想法吗?
我在MacPro上运行jupyter notebook中的pyspark import findspark
findspark.init() from pyspark
import SparkContext
sc=SparkContext(master="local[4]")
import numpy as np
A=sc.parallelize([(1,3),(3,100),(1,-5),(3,2)])
A.collect()
B=A.groupByKey().map(lambda k,t:(k,[x for x in t])) 在上面的代码中一切都很顺利