1数据库版本 mysqladmin version 2需要监控的基本状态信息 数据库的连接状态 mysqladmin ping 数据库启动时间 Uptime 数据库当前连接数 Threads_connected 数据库使用的连接最大个数 max_used_connections 数据库放弃的连接个数 aborted_clients 数据库尝试连接失败次数 aborted_connects 3需要监控的参数 Server_Id
performance_schema 是 MySQL 数据库中的一个内置的系统数据库,最早从MySQL5.5版本产生,这个数据库主要用于收集和存储与数据库性能相关的统计信息和指标。
Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件,前身是shark,但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等,制约了Spark各个组件之间的相互集成,因此Spark SQL应运而生。
目前为止代码的编写还不涉及性能的优化问题,可能是做的东西都不够复杂吧。而且有人会觉得,既然用了python,就何必去追求性能呢。其实我们身边有很多商业化的应用都是用python来实现的,包括youtube和亚马逊。
本文旨在通过2015-2018的客户订单分析,了解各大区销售经营情况、不同偏好,并通过RFM模型来进行客户价值分类,实现定向营销。
Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术
最近经常看到各平台里都有Python的广告,都是对excel的操作,这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程。本篇介绍 pandas 的 DataFrame 对列 (Column) 的处理方法。示例数据请通过明哥的gitee进行下载。
在《语句效率统计视图|全方位认识 sys 系统库》中,为大家介绍了利用sys 系统库查询语句执行效率的快捷视图,本期将为大家介绍一些不便归类的混杂视图,本篇也是该系列中最后一篇介绍视图的文章。
一、建表规约 1、表达是与否概念的字段,必须使用 is_xxx 的方式命名,数据类型是 unsigned tinyint(1 表示是, 0 表示否) 。 2、表名、字段名必须使用小写字母或数字, 禁止出现数字开头,禁止两个下划线中间只出现数字。数据库字段名的修改代价很大,因为无法进行预发布,所以字段名称需要慎重考虑。 3、表名不使用复数名词。 4、主键索引名为 pk_字段名; 唯一索引名为 uk_字段名; 普通索引名则为 idx_字段名。 5、小数类型为 decimal,禁止使用 float 和 doubl
out_increment表示当前列为自动增长列,由DBMS分配该列的值,可以保证不重复
基础规范 表存储引擎必须使用 InnoDB 表字符集默认使用 utf8,必要时候使用 utf8mb4 说明: 1)通用,无乱码风险,汉字3字节,英文1字节 2)`utf8mb4` 是 `utf8` 的超集,有存储 4 字节例如表情符号时,使用它 复制代码 禁止使用存储过程,视图,触发器,Event 说明: 1)对数据库性能影响较大,互联网业务,能让站点层和服务层干的事情,不要交到数据库层 2)调试,排错,迁移都比较困难,扩展性、移植性较差 复制代码 禁止在数据库中存储大文件,例如照片,可以
本文的重点是在合并和连接操作方面比较Pandas和SQL。Pandas是一个用于Python的数据分析和操作库。SQL是一种用于管理关系数据库中的数据的编程语言。两者都使用带标签的行和列的表格数据。
使用Python写了个最基本的表结构比对告警脚本, 目前这个版本只能做到发现表结构存在差异的表。后续考虑再迭代下,看如何把差异的表和列的明细也报出来。
快速创建数组 import numpy as np # 返回符合正态分布的数组 np.random.randn(10) array([-0.05382978, 0.57450604, 0.08319436, -1.54601915, 0.6517896 , -1.31985884, -0.68791036, 2.4913952 , 0.31322135, 0.83022095]) # 返回指定范围的一个随机数 np.random.randint(10) 9 # 创建一个随机数组
关于SQL优化相关的问题,相信很多同学在面试过程中都有被问到过,要么不知道,要么回答不清楚。见于此情况,勇哥今天有空,就和大家聊聊这个相关的话题。
列以什么方式存储在索引中。在MySQL中,有值‘A’(升序)或NULL(无分类)。
· Table 表的名称。 · Non_unique 如果索引不能包括重复词,则为0。如果可以,则为1。 · Key_name 索引的名称。 · Seq_in_index 索引中的列序列号,从1开始。 · Column_name 列名称。 · Collation 列以什么方式存储在索引中。在MySQL中,有值‘A’(升序)或NULL(无分类)。 · Cardinality 索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数,所以即使对于小型表,该值也没有必要是精确的。基数越大,当进行联合时,MySQL使用该索引的机 会就越大。 · Sub_part 如果列只是被部分地编入索引,则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引,则为NULL。 · Packed 指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩,则为NULL。 · Null 如果列含有NULL,则含有YES。如果没有,则该列含有NO。 · Index_type 用过的索引方法(BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE)。 · Comment
列以什么方式存储在索引中。在MySQL中,有值‘A’(升序)或NULL(无分类)。
注意: 如果不加条件直接进行查询,则会出现以下效果,这种结果我们称之为 笛卡尔乘积
简单的说,数据库就是一个存放数据的仓库,这个仓库是按照一定的数据结构(数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系)来组织、存储的,我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据。更简单的形象理解,数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样,区别只是存放的东西不同。
如果一个栏位在多个索引中,COLUMN_KEY只会显示其中优先级最高的一个,顺序为PRI, UNI, MUL
阅读目录 一 多表联合查询 二 多表连接查询 三 复杂条件多表查询 四 子语句查询 五 其他方式查询 六 SQL逻辑查询语句执行顺序(重点) 七 外键约束 八 其他约束类型 九 表与表之间的关系 一.多表联合查询 #创建部门 CREATE TABLE IF NOT EXISTS dept ( did int not null auto_increment PRIMARY KEY, dname VARCHAR(50) not null COMMENT '部门名称' )ENG
最近在学习scrapy redis,在复习redis的同时打算把mysql和mongodb也复习一下,本篇为mysql篇,实例比较简单,学习sql还是要动手实操记的比较牢。
有时候大家在做电商商品推广的时候会涉及到一些json串的存储,同时在检索的时候会通过json中里面的段就进行相关检索,这样的话就可能会引入虚拟列这个概念。下面用一个简单的例子来介绍一下虚拟列的使用。
1、创建索引 索引的创建可以在CREATE TABLE语句中进行,也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来给表增加索引。以下命令语句分别展示了如何创建主键索引(PRIMARY KEY),联合索引(UNIQUE)和普通索引(INDEX)的方法。 mysql>ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名 列名; mysql>ALTER TABLE 表名 ADD UNIQUE 索引名 列名; mysql>ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY 索引名 列名;
查看MySQL数据库中特定表的详细设计信息,可以使用DESCRIBE命令,该命令可以显示出表中所有列的名称、数据类型、默认值、空值约束、键约束等信息。例如:
limit优化:若为limit 999999 10 则为从第一行起定位至999999行,然后再扫描处后10行,相当于全表扫描,性能很低。 若id为自增,则可以用id>行数 limit 条数。因为这种方式利用了id索引直接定位到行数,然后再扫描条数,相当于一个range扫描。 如:Select * from artist limit 100000,10 可优化为: select * from artist a join (select id from artist limit 100000,1
Python全栈之路系列之My SQL表内操作 先创创建一个表用于测试 -- 创建数据库 CREATE DATABASE dbname DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci; -- 创建表 CREATE TABLE `tb` ( `id` int(5) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` char(15) NOT NULL, `alias` varchar(10) DEFAULT NULL, `email` v
[OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后,您可能会发现数据文件尺寸并没有减小。这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致。OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化。如果已经删除了表的一大部分数据,或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR 、 BLOB 或 TEXT 列的表)进行了很多更改,就应该使用 [OPTIMIZE TABLE 命令来进行表优化。这个命令可以将表中的空间碎片进行合并,并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费] 。[OPTIMIZE TABLE 命令只对 MyISAM 、 BDB 和 InnoDB 表起作用]
Excel 中的 vlookup 函数有一个模糊查找选项,其内在原理为二分法查找,在 pandas 中同样有一样功能的方法。
1、innodb_trx表提供了当前innodb引擎内每个事务的信息(只读事务除外),包括当一个事务启动,事务是否在等待一个锁,以及交易正在执行的语句(如果有的话)。查询语句:
1.MySQL中关于函数的说明 2.单行函数分类 3.字符函数 1)length(str):获取参数值的字节个数; 2) concat(str1,str2,…):拼接字符串; 3)upper(str):将字符中的所有字母变为大写; 4)lower(str):将字符中所有字母变为小写; 5)substr(str,start,[len]):从start位置开始截取字符串,len表示要截取的长度; 6)instr(str,要查找的子串):返回子串第一次出现的索引,如果找不到,返回0; 7)trim(str):去掉字符串前后的空格; 8)lpad(str,len,填充字符):用指定的字符,实现对字符串左填充指定长度; 9)rpad(str,len,填充字符):用指定的字符,实现对字符串右填充指定长度; 10) replace(str,子串,另一个字符串):将字符串str中的字串,替换为另一个字符串; 4.数学函数 1)round(x,[保留的位数]):四舍五入; 2)ceil(x):向上取整,返回>=该参数的最小整数。(天花板函数) 3)floor(x):向下取整,返回<=该参数的最大整数。(地板函数) 4)truncate(x,D):截断; 5)mod(被除数,除数):取余; 5.日期时间函数 1)now():返回系统当前的日期和时间; 2)curdate():只返回系统当前的日期,不包含时间; 3)curtime():只返回系统当前的时间,不包含日期; 4)获取日期和时间中年、月、日、时、分、秒; 5)weekofyear():获取当前时刻所属的周数; 6)quarter():获取当前时刻所属的季度; 7)str_to_date():将日期格式的字符串,转换成指定格式的日期; 8)date_format():将日期转换成日期字符串; 9)date_add() + interval:向前、向后偏移日期和时间; 10)last_day():提取某个月最后一天的日期; 11)datediff(end_date,start_date):计算两个时间相差的天数; 12)timestampdiff(unit,start_date,end_date):计算两个时间返回的年/月/天数; 6.其它常用系统函数 7.流程控制函数 1)if函数:实现if-else的效果; 2)ifnull函数:判断值是否为null,是null用指定值填充; 3)case…when函数的三种用法; ① case … when用作等值判断的语法格式; ② case … when用作区间判断的语法格式; ③ case…when与聚合函数的联用 8.聚合函数 1)聚合函数的功能和分类; ① 聚合函数的功能; ② 聚合函数的分类; 2)聚合函数的简单使用; 3)五个聚合函数中传入的参数,所支持的数据类型有哪些? ① 测试数据; ② sum()函数和avg()函数:传入整型/小数类型才有意义; ③ max()函数和min()函数:传入整型/小数类型、日期/时间类型意义较大; ④ count()函数:可以传入任何数据类型,但是碰到null要注意; ⑤ count()函数碰到null值需要特别注意; ⑥ count(1),count(0)表示的是啥意思呢? ⑦ count(*)计数的效率问题; 4)聚合函数和group by的使用“最重要”;
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度。
生产上,有个需要从MySQL异构复制数据到PG中的需求。 数据同步组件用的是go-mysql-postgres (两位前同事基于社区开源的go-mysql-elasticsearch上做的PG功能补丁)。
因为AT&T(通用电气)的政策改变,在Version 7 Unix推出之后,发布新的使用条款,将UNIX源代码私有化,在大学中不再能使用UNIX源代码。Andrew S. Tanenbaum(塔能鲍姆)教授为了能在课堂上教授学生操作系统运作的实务细节,决定在不使用任何AT&T的源代码前提下,自行开发与UNIX兼容的操作系统,以避免版权上的争议。他以小型UNIX(mini-UNIX)之意,将它称为MINIX。
说明:本文内容翻译、节选自外文From Pandas-wan to Pandas-master[1],原作者Rudolf Höhn小哥,实验数据来自kaggle [2]的各国自杀率预测竞赛,都需要科学上网,相关文件已上传到本人的github中[3][4]。
要是在索引中有范围查找,那么索引有序性就无法利用(WHERE a>10 ORDER BY b; 索引:a_b无法排序)
1. 使用核心线程的完全多线程。这意味着它能很容易地利用多CPU(如果有)。2. 支持C 、C 、 Eiffel 、 Java、 Perl、 PHP、Python、和 TCL API等客户工具和 API。3. 可运行在不同操作系统平台上。4. 支持多种列类型:1、 2、 3、4、和 8 字节长度的有符号/无符号整数、FLOAT、DOUBLE、CHAR、VARCHAR、TEXT、BLOB、DATE、TIME、DATETIME、 TIMESTAMP、YEAR、SET和ENUM类型。5. 利用一个优化的一遍扫描多
create database sina default character set utf8mb4 collate utf8mb4_unicode_ci; 使用utf8mb4而不是utf8 ,应为utf8的长度不确定,utf8编码占用3个字节,utf8mb4能保证长度的够用, 5.5.3 版本以后的mysql版本开始支持utf8mb4
对于测试同学来说,除了知道测试基础知识外,还需要掌握一些测试基本技能,主要有Linux、数据库、计算机网络等,在此之前我们已经讨论过Linux基础知识以及在实际工作中的应用,可参考往期文章「学会Linux,看完这篇就行了!」。
SELECT CONCAT(UPPER(SUBSTR(last_name,1,1)),’_’,LOWER(SUBSTR(last_name,2)));
众所周知,真值有true和false两种,但是在SQL中还有一种UNKNOWN的情况。前者是二值逻辑,后者是三值逻辑。
进行python与mysql的交互需要安装pymysql库,安装也很简单,常规的pip install pymysql就可以了。
这个专题讲解Python相关方面的内容,首先是运维方面,例如数据库,Linux等,后续会有Web,爬虫等。
用来加快查询的技术很多,其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引,MYSQL必须从第一条记录开始读完整个表,直到找出相关的行。表越大,花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么,如何使用索引来改善性能,以及索引可能降低性能的情况。
那9个字,犹如一声惊雷,在这个热情的群里炸开了锅...
通用函数(ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。你可以将其看作简单函数(接受一个或多个标量值,并产生一个或多个标量值)的矢量化包装器通用函数的输入是一组标量,输出也是一组标量,它们通常可以对应于基本数学运算,如加、减、乘、除等。
本文公众号来源:捡田螺的小男孩 作者:捡田螺的小男孩 本文已收录至我的GitHub
另:SELECT * FROM information_schema.STATISTICS WHERE TABLE_NAME = "t1" 与 show index from t1 作用相似,且会返回更多的字段信息
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