我正在使用python连接器pymongo和pymysql测试MongoDb和MySQL,特别是insert函数。pymongo版本为3.4,pymysql为0.7.9,python为3.5
我的代码看起来像芒果:
client = MongoClient('localhost', 27017)
db = client['local']
collection = db['cqt']
for i in range (0,10):
datas = [ {'a'
我有大约140,000,000条记录的数据集,我已经将其存储在数据库中。我需要使用python计算这些数据的基本统计数据,如平均值、最大值、最小值、标准差。
但是当我使用类似于"Select * from Mytable order by ID limit %d offset %d“% (chunksize,offset)这样的块时,执行耗时超过一个小时,并且仍然在执行。引用自
由于需要更多时间,现在我决定只读取几条记录,并将使用pandas.describe()获得的统计信息保存到csv中。同样,对于整个数据,我将拥有只包含统计信息的多个csvs。
有没有一种方法可以合并这些csvs
MySQL 5.7在windows的12服务器上,我得到的表的大小超过了2GB,服务器内存是4GB,MySQL占用了90%的内存。现在,对此表的任何插入都会导致表满。
一旦我重新启动,MySQL就可以正常工作了,直到上面的统计数据出现为止,它再次开始出现异常。我不是一个服务生,所以需要建议什么才是最好的解决方案?
我有三个MySQL表,用于在内部跟踪正常运行时间。我喜欢做一些基本的统计(主要是用于查询,以进入最终的jpGraph),因为所有的正常运行时间都是为历史目的而保留的,而不是丢弃,所以我喜欢在某些情况下显示最大值。
我想不出怎么做。
select * from stats
inner join servers
on stats.sid = servers.sid
inner join os
on servers.os = os.oid
order by uptime desc;
本质上,stats中的sid可以具有非唯一的服务器名,因为它是servername表中server_name的外键。因
我已经将max_heap_table_size设置为5G (5368709120),但是我的内存表的大小不能超过2G。Mysql进程是64位,所以它有足够的内存,也有物理内存可用。但尽管如此,我还是得到了一个错误ERROR 1114 (HY000) at line 1: The table 'my_cache' is full
随着时间的推移,规模在增长:
data_mb index_mb total
2048.00 1178.28 3226.28
2048.00 984.57 3032.57
2048.00 792.84 2840.84
1795.40 599.13 2