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。
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。
全局锁就是对整个数据库实例加锁,当数据库被加上全局锁以后,整个库会处于只读状态,处于只读状态下的库,以下语句会被阻塞:
5、支持多种OS,提供多种API接口,支持多种开发语言,对流行的PHP,Java很好的支持
我在上一篇文章最后,给你留下的问题是怎么在两张表中拷贝数据。如果可以控制对源表的扫描行数和加锁范围很小的话,我们简单地使用 insert … select 语句即可实现。
MySql一般使用自动增长类型,在创建表的时候只要指定表的主键为auto increment,插入记录时就不需要再为主键添加记录了,主键会自动增长。Oracle中没有自动增长,主键一般使用自动增长序列,插入记录时将序列号的下一值付给该字段即可,只是ORM框架只是需要native主键生成策略即可。
大致上大部分的数据库都有统计分析,主要的作用就是在语句执行的情况下,能尽量的选择相对正确的方式来走执行计划,越准确的统计分析,可以带来更好的执行计划和数据库的语句执行性能,但相对来说越准确的统计分析,也会带来系统在统计时的性能消耗,越大的数据库系统,对统计分析的需求和要求也就越高。
假设有一张表test,sqoop命令中–split-by ‘id’,-m 10,会发生怎样奇特的事情。首先呢,sqoop会去查表的元数据等等,重点说一下sqoop是如何根据–split-by进行分区的。首先sqoop会向关系型数据库比如mysql发送一个命令:select max(id),min(id) from test。然后会把max、min之间的区间平均分为10分,最后10个并行的map去找数据库,导数据就正式开始啦!66666~
大多数情况下,应用架构设计不好,引入什么新存储,引入什么DDD,治标不治本,都是扯淡。
mysqldump -uroot -p'pwd' -B db1db2 | gzip >/db_back.sql.gz
上面,我们使用 -B test 表明是对 test 这个 database 操作,然后用 -T t1,t2 表明只导出 t1,t2 两张表。
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来 实现这些访问规则的重要数据结构
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。
起初在写overmind时就有考虑到之后的扩展,不仅仅是作为SQL自动审核执行的平台,更希望能将其打造成一个数据库自动化运维的专业系统,SQL自动审核执行作为第一个功能被开发了出来。三个月的使用后overmind得到了大家的认可,并且切切实实帮助我们节约了时间,这也给予了我这个非专业开发、半吊子DBA莫大的鼓励和信心。
因为MyISAM相对简单所以在效率上要优于InnoDB.如果系统读多,写少。对原子性要求低。那么MyISAM最好的选择。且MyISAM恢复速度快。可直接用备份覆盖恢复。
以下是其github代码库:https://github.com/Qihoo360/Atlas
首先,将数据库移至本地SQLServer,我试过直接在局域网上其他SQLServer服务器上想转到本地Mysql好像有问题,想将远程数据库备份恢复到本地。
mysqldump是sql级别的备份机制,它将数据表导成sql脚本文件,是非常常用的备份方法。
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1.2.1打开Navicat,点击连接。新建MySQL连接和oracle连接。详细过程例如以下图:
设置: transaction-isolation 的值设置成 READ-COMMITTED
CPU、内存、磁盘IO、网络作为性能优化的四大天王,但MySQL中一条查询语句的执行成本是由磁盘IO和CPU成本决定的:
开发的日常工作难免会遇到需要备份数据的场景,例如,DB特性变更,为了能备份便于回滚,亦或是,需要从不同服务器导数据。本文记录mysql、mongo数据库的常用导入/导出操作,方便查阅。
MySQL 提供了一个加全局读锁的方法,命令是 Flush tables with read lock (FTWRL)。当你需要让整个库处于只读状态的时候,可以使用这个命令,之后其他线程的以下语句会被阻塞:数据更新语句(数据的增删改)、数据定义语句(包括建表、修改表结构等)和更新类事务的提交语句。
全局锁是对整个数据库进行加锁的,执行Flush table with read lock对整个数据库加锁,执行之后会使得整个库处于只读状态,数据更新语句,数据定义语句以及更新类事务的提交语句都会被阻塞。使用 unlock tables解锁。
讲完索引,接下来聊一聊MySQL的锁。数据库锁设计的初衷是解决并发问题。作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理的控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。
本文档将详细介绍如何对 TiDB 进行全量备份与恢复。增量备份与恢复可使用 TiDB Binlog。
mysql5.5.64-MariaDB版本不能识别-set-gtid-purged=OFF 参数。
业务授权自己的某个视图的查询权限给另一个账号时, 另一个账号查询报错ERROR 1356
Flush tables with read lock 命令是MySQL 提供的一个加全局读锁的方法,简称FTWRL。
顾名思义,全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL 提供了一个加全局读锁的方法,命令是Flush tables with read lock (FTWRL)。当你需要让整个库处于只读状态的时候,可以使用这个命令,之后其他线程的以下语句会被阻塞:数据更新语句(数据的增删改)、数据定义语句(包括建表、修改表结构等)和更新类事务的提交语句。
当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构;
某天,正按照业务的要求删除不需要的数据,在执行 DELETE 语句时,竟然出现了报错(MySQL 数据库版本 5.7.34):
INODB和MyISAM有区别;(engine=innodb和engine=myisam)
mysql和hive中的数据类型存在差异,在mysql集成数据到hive中这样的场景下,我们希望在hive中的数据是贴源的,所以在hive中希望创建和mysql结构一致的表。
导数据是很长有的事, 导完了总得检查一下把, 云上有DTS很方便, 但是有的环境只能手动导数据了, 这比较就比较麻烦了, 或者是用户自己导的, 让你检查检查, 总之检查两个库之间表的数据量是很常见的工作. 常见的工作做多了就饭, 就写个脚本, py效果更好, 但是不如shell方便(因环境而异). 我分享下脚本检查mysql两库之间数据行数的脚本吧.
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/728/1.html (复制链接,打开浏览器即可查看)
在工作中,我们有时候会遇到这种情况。老系统或其他系统使用的数oracle数据库,现在使用新系统,需要使用mysql数据库。但是之前数据也要迁移过来。那么这种请求下怎么办呢?我们可以使用kettle来进行数据迁移。
墨墨导读:根据加锁的范围,MySQL里面的锁大致可以分成全局锁,表级锁,行锁。本文主要讲述MySQL全局锁和表锁。
原文链接:https://foochane.cn/article/2019063001.html
Percona Toolkit简称pt工具,是Percona公司开发用于管理MySQL的工具,功能包括检查主从复制的数据一致性、检查重复索引、定位IO占用高的表文件、在线DDL等,DBA熟悉掌握后将极大提高工作效率。
导语 | 数据库正处在变革期,变革的动力同时来自于外因和内因,外因是用户需求的变化,内因是新技术的爆发。用户需求从强调物理上拥有数据到逻辑上拥有数据,因此云服务的形式被越来越广泛地接受;新技术的爆发体现在新的存储介质的产品化。腾讯云原生数据库就是这种变革的产物,腾讯云原生数据库以云服务的方式提供更好的数据库性能,可用性和可靠性。本文由腾讯云数据库技术总监 张青林在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《腾讯云TDSQL-C架构探索和实践》演讲分享
表命名的规则分为3个层级,层级之间通过_分割,例如b_r_identity、d_l_identity。规约为:
几乎所有机器学习算法在训练或预测时都归结为求解最优化问题,如果目标函数可导,在问题变为训练函数的驻点。通常情况下无法得到驻点的解析解,因此只能采用数值优化算法,如梯度下降法,牛顿法,拟牛顿法。这些数值优化算法都依赖于函数的一阶导数值或二阶导数值,包括梯度与Hessian矩阵。因此需要解决如何求一个复杂函数的导数问题,本文讲述的自动微分技术是解决此问题的一种通用方法。关于梯度、Hessian矩阵、雅克比矩阵,以及梯度下降法,牛顿法,拟牛顿法,各种反向传播算法的详细讲述可以阅读《机器学习与应用》,清华大学出版社,雷明著一书,或者SIGAI之前的公众号文章。对于这些内容,我们有非常清晰的讲述和推导。
这个功能挺有意思的,里面需要注意的细节还真不少,现在拿出来跟大家分享一下,希望对你会有所帮助。
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