有时候需要审计看看谁执行了啥操作. 但很多环境是没得审计的. 这时候就可以通过解析binlog 得到ddl执行的记录了(审计dml套麻烦了).
所以借此篇，1来证明optimize table 不阻塞DML 2 表示对好友lmongo的感谢， 有一个能指出你错误，并大胆友善说出来的人，不多，要感谢。
在《0基础学习PyFlink——Map和Reduce函数处理单词统计》和《0基础学习PyFlink——模拟Hadoop流程》这两篇文章中，我们使用了Python基础函数实现了字（符）统计的功能。这篇我们将切入PyFlink，使用这个框架实现字数统计功能。
相信如果你慢慢把这篇文章读完，然后加以实践，你会对 python 函数会有很大的理解，加油看完哦
备份时使用的mysqldump备份了数据库, 约100GB, (主要是某张表很大). 现在要使用该dump文件恢复数据.
不小心删除了mysql数据目录, 但还剩个.ibd文件在. 没得备份, 没得binlog , 要恢复这个ibd文件里面的数据.
小编说：人生苦短，我用Python，使用Python可以操作各种主流的数据库，本文作者李刚，带你快速入门用Python操作MySQL数据库。
交互式数据可视化对探索性数据分析具有重要影响。在将任何描述性或预测性算法应用于数据集之前，必须首先了解这些特征如何相互关联以及它们如何在内部分布。许多可视化库提供了满足此要求的多种类型的图表。但另一个显而易见的事情是，为每个功能执行相同的绘图工作并滚动每个图表以比较每个功能的结果是一项艰巨的任务。
给表新增字段时，发现锁表了，查看进程，提示Waiting for table metadata lock，等待锁释放；然而蛋疼的是几分钟过去了，依然没有任何的进展，特此记录下这个问题的定位过程以及MDL的相关背景知识
mysql数据和索引是放一起的, 主键索引记录主键值和剩余字段值, 二级索引(普通索引)记录 索引值和主键值.
最近大部分时间都在撸 Python，其中也会涉及到将数据库表转换为 Python 中 ORM 框架的 Model，但我们并没有找到一个合适的工具来做这个意义不大的”体力活“，所以每次新建表后大家都是根据自己的表结构手写一遍 Model。
在《0基础学习PyFlink——使用PyFlink的Sink将结果输出到外部系统》一文中，我们将字数统计结果输出到终端。本文将模拟生产环境，将结果输出到Mysql数据库。
许多的数据科学家，分析师和 BI 用户依赖交互式 SQL 查询分析数据。Flink SQL 是 Flink 的核心模块之一。作为一个分布式的 SQL 查询引擎。Flink SQL 提供了各种异构数据源的联合查询。开发者可以很方便地在一个程序中通过 SQL 编写复杂的分析查询。通过 CBO 优化器、列式存储、和代码生成技术，Flink SQL 拥有非常高的查询效率。同时借助于 Flink runtime 良好的容错和扩展性，Flink SQL 可以轻松处理海量数据。
随着MYSQL 8 越来越稳定，并且开始使用的人和公司越来越多起来，掌握MYSQL 8 的工具变得越来越重要。不赶到别人前头，那就只能follower.
1.问题背景：之前有一个项目要做，所以单独创建虚拟环境再安装包，方便之后的项目打包，结果在某一天更换为该解释器时，出现invalid python SDK的标识，其中的包全部不见
虽然上一章已经提取了DDL, 但是存储DDL的sdi页还没有讲.... 现在补上呗..
在《0基础学习PyFlink——使用PyFlink的SQL进行字数统计》一文中，我们直接执行了Select查询操作，在终端中直接看到了查询结果。
mysqldump: Error 1412: Table definition has changed, please retry transaction when dumping table `t20230811_0` at row:0
关于sql解析的一些概述： 因为最近在研究如何将oracle的sql语句迁移到hive上去，前期是准备写一些udf函数去弥补hive缺失oracle函数的遗憾， 其次会使用python开始开发一套轮子去实现转换。目前是实现了DDL建表语句的迁移，之后会慢慢不上DML的迁移。 目前的整体架构和一般的sql解析引擎无异，有如下几个部分： Catalog：这部分相当于字典表，使用了pyhs2去检查hive是否存在这张表，后续的话，应该也会利用pyhs2直接建表。 DDL_parser:现在只是实现了建表语句的互换 sql_parser:打算是正常的select语句，不支持insert语句。解析关键字，生成一棵树。主要是对oracle语句和hive语句的join做出处理，变成一个逻辑执行计划。 analyzer:将逻辑执行计划，重新组装成hive sql语句。 具体细节如下： 逻辑执行计划主要是树的数据结构，分为三种节点： 一元节点：主要是存放Project,Sort,Limit,Filter这四种操作。一个子节点 二元节点:主要是Except(也就是类似于not in),Intersect(也就是join，这里目测实现难度会最大)，两个子节点 parser的设计： 对于传入的语句将\r\n\t这些都替换为空格，设为空格标识符。 对sql语句进行拆分，会使用stack的结构，处理子查询。 DDL的解析：对create和table进行匹配，create table设为DDL标识符。表名就是identifier,再就是匹配括号，将括号里面的语句进行处理转换成hive的语句。 其中特别提到的是数据类型的转换，通常来讲是会全部转成string类型，number会转成decimal类型。 sql_parser：会对里面的函数进行匹配，使用字典的形式去匹配，赋值相应的标识符。将相应的字段名，处理到keyword的执行计划中，放入树中。会处理oracle的一些特殊表示连接 的方式 analyzer:目前再将sql_parser的数再拼接回来，将oracle简写的sql语句变成hive的。
2018年某个周末，接到连续数据库的告警，看到too many connection的报错信息，基本上可以把问题定位在...
ibd2sql是解析mysql 8.0的ibd文件, 并生成DDL和DML, 还支持解析出被删除的数据(当然也可以解析binlog来实现)
我们围绕进化树技术进行一些咨询，分析生物类群在时间上的多样性是如何变化的。我们将用到分类单元数-时间图（Lineages-through-time plot）,该图可以用来描述物种多样化的总体趋势。
ibd2sql是一个使用python3编写的离线解析MYSQL INNODB存储引擎的ibd文件的工具. 无第三方依赖包, 纯python3代码. 使用GPL-3.0 license.
背景：在社区群里有同学询问，源库使用pt-osc做表DDL变更，DTLE是否支持？
真事！有一个 Python 程序它会周期性的从 MySQL 的备机上读数据，用于完成它的业务逻辑。大致的代码如下(已经去掉了所有与业务相关的内容)，最近发现它阻塞了 DDL 语句，导致MySQL 主从复制卡住不动。
SQL审核是保证数据库 DDL 和 DML 安全使用、SQL变更可追溯、降低线上数据事故概率的重要手段。去哪儿网开源的 Inception 工具有较大的使用基础，提供了相对完善的 API 接口，结合一些外层的操作界面，可以实现SQL审核、执行、备份和恢复功能，为DBA操作利器。本文详细介绍如何配置 Inception 和 Yearning 的整合。
【迪B课堂】为腾讯云数据库高级产品经理迪B哥开设的面向数据库开发者、数据库运维人员、云端运维人员的系列培训课程，旨在帮助大家从入门到精通学习和使用数据库。《我说》为迪B课堂的答疑系列，3分钟帮您解决数据库日常运维过程中的小难题。 本期为迪B课堂特刊【MySQL经典案例解析系列】第一期。搜索关注“腾讯云数据库”官方微信，回复“迪B课堂”，即可查看历史十期迪B课堂教程~ 一、故障情况 迪B哥在某个惬意的周末接到连续数据库的告警，告警信息如下： 二、艰难的探索过程 1、总体思路 看到to
1. 此应用为一个网络检测展示程序,为了简化就没有使用任务队列,直接后端跑一个mtr检测,利用协程的方式不影响前端数据获取和展示
今天给大家分享几个在线的免费 SQL 运行环境，也就是在线数据库。这些网站可以帮助我们快速运行一些 SQL 语句的测试或者验证，同时还可以在网络上进行分享，关键不需要自己安装数据库。
爱可生测试团队成员，主要负责 DTLE 开源项目相关测试任务，擅长 Python 自动化测试开发。
本来准备做二级分区的DDL的, 但是看了下, WC, 太复杂了. 而且分区表用得也不多. 还不如更新支持 mysql5.7
mysql: 5.7.27 (如下教程为复现过程. mysql版本为:5.7.38)
在本文中，我们将探索Vanna.ai的应用，这是一个Python 库，专门用于训练能够处理自然语言问题并生成 SQL 查询作为响应的模型。此实现将集成到 ✨Streamlit 应用程序中，创建一个 🤖 聊天机器人，方便提出问题并为返回的查询提供解释。
TPC-DS是TPC组织发布的用于测试决策系统的基准测试，是TPC-H的改进版。我们可以用它生成测试数据集和sql语句来测试数据库的OLAP能力。 最近我们用TPC-DS测试了一下Sql server和Oracle，这里把遇到的问题记录一下。首先说一下结论，我以后再不相信TPC的测试结果了，这个软件给我的感觉是根本没人维护，文档散乱无序，体验糟糕至极。
答：MDL（元数据表锁），就如同我们打开一个EXCEL文档时，用户A正在翻阅，此时用户B要增加一列。那么用户B要等待用户A翻阅完，才可以增加，否则用户A查询的数据就会不一致，不符合ACID事务四大特性。
源码: https://github.com/ddcw/ibd2sql/archive/refs/tags/v0.2.tar.gz
DML（data manipulation language）： 它们是SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE，就象它的名字一样，这4条命令是用来对数据库里的数据进行操作的语言 DDL（data definition language）： DDL比DML要多，主要的命令有CREATE、ALTER、DROP等，DDL主要是用在定义或改变表（TABLE）的结构，数据类型，表之间的链接和约束等初始化工作上，他们大多在建立表时使用 DCL（Data Control Language）： 是数据库控制功能。是用来设置或更改数据库用户或角色权限的语句，包括（grant,deny,revoke等）语句。在默认状态下，只有sysadmin,dbcreator,db_owner或db_securityadmin等人员才有权力执行DCL
1).python基础语法：4周课程(结束阶段考试) 2).前端知识点：html、css、javascript(js)、jQuery 3).Linux(系统)、数据库(关系型&非关系型) 4).python框架 5).爬虫 6).数据分析(人工智能) 数据库(database：db) 定义：存储数据的仓库 主要的对象：数据表(table) 常见的数据库对象：表、视图、索引、序列、同义词... 表结构：行(row)、列(column) 行：一条数据(信息) 列：字段(单独的信息数据)
数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它的产生距今已有六十多年。随着信息技术和市场的发展，数据库变得无处不在：它在电子商务、银行系统等众多领域都被广泛使用，且成为其系统的重要组成部分。
本文深入介绍枚举类型EUNM和集合类型SET。测试基于InnoDB存储引擎上，对MySQL数据库枚举类型ENUM的字段进行DDL变更操作，是否需要重新创建表呢？对数据库的事务处理有何影响？对数据库的数据服务提供有何性能影响？通过本文了解下。
自开源以来，Tapdata 吸引了越来越多开发者的关注。随着更多新鲜力量涌入社区，在和社区成员讨论共创的过程中，我们也意识到在基础文档之外，一个更“直观”、更具“互动性”的实践示范教程的重要性和必要性。为了辅助开发者更好地理解技术文档，真正实现快速上手、深度参与，即刻开启实时数据新体验，我们同步启动了 Tapdata 功能特性及操作演示系列教程。 以下，为本教程的第一弹内容——零基础快速上手实践，细致分享了从源码编译和启动服务到如何新建数据源，再到如何做数据源之间的数据同步的启动部署及常见功能演示，主要任务包括：
最近学校开始选课，但是如果选课时间与自己的事情冲突，这时候就可以使用Python脚本自助抢课，抢课的第一步即是模拟登录，需要模拟登录后保存登录信息然后再进行操作。
Glance的概述 Glance是为虚拟机的创建提供镜像的服务，我们基于Openstack是构建基本的IaaS平台对外提供虚拟机，而虚拟机在创建时必须为选择需要安装的操作系统，Glance服务就是为该选择提供不同的操作系统镜像。
转载自：https://www.cnblogs.com/boliu/p/7574804.html
问题 运行下面的这段Python代码，却总是无法更新数据： import pymysql conn=pymysql.connect( host = '127.0.0.1', user = 'yewen', passwd='YeWen.3306', port= 3306, db='test', charset='utf8mb4') cur = conn.cursor() sql = "update t1 set c3 = rand()*10240 where c1 = rand()*1024" cur.exe
sqlite3 以上两个是主流的关系型数据库，我们观察之后发现，它们与我们熟知的Excel好像也没有什么不同。关系型数据库里面放的都是一张张的表，就如同Excel中的工作簿。就算不熟悉Excel，但每一张表也都是我们从小到大所熟悉的那种表结构，例如课程表、值日表之类的。
Vanna 是一款采用 MIT 许可的开源 Python RAG (检索增强生成)框架，用于生成 SQL 语句和相关功能。
前言 软件测试到底难不难？试试就知道了。 经常听想入行的朋友说： 我想转软件测试，听说软件测试很简单。 这时我的心里就呵呵了，谁说软件测试简单了，你知道吗？测试工程师要会的，要了解的东西比开发多，比运维多，比DBA多，比产品经理多，不管是是从广度还是维度上来讲，测试人员需要掌握的东西都太多了。 ---- 那就分析一下测试工程师需要会哪些技能： 01 软件测试理论 作为一个软件测试人员，总不能不知道软件测试本身的东西吧。 你总要知道软件测试是什么？什么是测试用例？什么是缺陷？软件测试有些什么特点？这些仅仅是
CREATE TABLE / VIEW / INDEX / SYN（同义词） / CLUSTER（簇）
在日常运维当中，经常会用到mysqldump。使用mysqldump导出数据的时候，我们最关心的问题之一就是表的一致性。简单的说就是所有表是不是同一时间的数据和结构。随着备份参数的不同，表的一致性和对数据库的影响也会不一样。
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