可以看到，目前正则匹配字母没问题，c出现1次，2次，3次匹配的结果都是正常的 接下来我们看看匹配中文的效果 可以看到，当匹配连续出现歪时，结果就开始不正常了 然后我去看了下mysql的中文文档中关于正则表达式的部分...（https://www.mysqlzh.com/doc/233.html） 上面是文档中的一部分，看着跟我之前的写法有点不一样，它在花括号里写了逗号，我在思考难道我的语法写错了？...然后我按上面的语法又去试了试 可以看到，即使我按文档上的写法，依然存在问题 正确的做法，是要用小括号把中文括起来 效果如下 ?
实现方案 基于MySQL数据库，实现方案有如下4种 replace into 使用最简单，推荐 on duplicate key update 可以根据业务需要，当数据重复时，指定更新的内容。...insert select，这种用法并不一定要求列名匹配，事实上，MYSQL甚至不关心select返回的列名，它需要的是列的位置。...前两种形式用的多些。其中 “into” 关键字可以省略，不过最好加上 “into”，这样意思更加直观。另外，对于那些没有给予值的列，MySQL 将自动为这些列赋上默认值。...如示例，当用户名称冲突时，更新用户的手机号码。...否则的话会直接插入数据，这将导致表中出现重复的数据。 2.3. insert ignore into 当执行insert to出现冲突时不返回错误，只以警告形式返回。
之所以MySQL 5.6出现了第二页数据重复的问题，是因为 priority queue 使用了堆排序的排序方法，而堆排序是一个不稳定的排序方法，也就是相同的值可能排序出来的结果和读出来的数据顺序不一致...MySQL 5.5 没有这个优化，所以也就不会出现这个问题。 也就是说，MySQL 5.5是不存在本文提到的问题的，5.6版本之后才出现了这种情况。...再看下MySQL解释sql语言时的执行顺序： (1) SELECT (2) DISTINCT (3) FROM (4)...但由于limit的因素，排序过程中只需要保留到5条记录即可，view_count并不具备索引有序性，所以当第二页数据要展示时，mysql见到哪一条就拿哪一条，因此，当排序值相同的时候，第一次排序是随意排的...分页问题 分页重复的问题 如前面所描述的，分页是在数据库提供的排序功能的基础上，衍生出来的应用需求，数据库并不保证分页的重复问题。
函数介绍 row_number() over(partition by 分组列 order by 排序列 desc) 代码实现 导入目的表 ? ?...，肯定会变为插入重复键了。...我们执行一下默认的插入语句，系统直接弹出重复键的问题 ? ?...我们看了一下数据中SaleNo的2019040100015486中有两条数据，按我们要导入的表的主键orgcode,Saleno,Serialno,这样插入肯定是重复键了 ?...SaleNo") 基本上row_number() over()这个函数主要用在各种数据统计的sql中，感觉比group by好用的都，可以在一个查询中对多列数据进行分组，尤其在多表关联查询中，row_number
参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法，本文将在简单介绍这三种用法的基础上，深入分析这其各自存在的问题，最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。...当然，除了1之外，该参数还有两种取值，分别是0和2，简单介绍如下： 当该值为0时，所有的插入语句都会获得一个特殊的表级AUTO-INC锁（即自增锁），用于插入具有AUTO_INCREMENT列的表。...3.3 存在的问题（死锁、主从不一致、主键消耗过快和数据表存在多个唯一键时更新记录不确定） 首先，和REPLACE类似，由于是先执行insert操作，可能导致主从auto_increment不一致，并最终导致主从不一致...X锁，由于T1有该记录的S锁，需要等待其释放 7 发生死锁 发生死锁 最后，关于“数据表存在多个唯一键时更新记录不确定”这个问题产生的原因是由于Innodb对重复key的检查顺序的不确定导致的。...当然这里又会引入新的并发问题，那就是当insert时抛出重复键异常，但在select时发现记录已经被其它线程删除（当隔离级别为RU或RC时），或者执行update时记录被其它线程删除。
背景 产品反馈，用户在使用分页列表时，出现数据重复的问题，查看代码后发现对应的分页SQL并没有使用order by进行排序，但是印象中Mysql的InnoDB引擎会默认按照主键id进行排序，本地测试了一下的确出现了部分数据在不同的页都出现的问题...但是，如果该顺序不是确定性的，即可能有重复的值，则在每个具有相同值的组中，由于与上述相同的原因，该顺序是“随机的”。...确保确定性顺序的唯一方法是在ORDER BY子句中包含保证的唯一列或列组（例如主键）。...对于同样的一批数据，在某一个时刻顺序是一样的，随着时间变化，数据会发生变化，那么在进行查询的时候，MySQL 会尝试以尽可能快的方法（MySQL 实际的方法不见得快）返回数据。...由于访问主键、索引大多数情况会快一些（在Cache里）所以返回的数据有可能以主键、索引的顺序输出，这里并不会真的进行排序，主要是由于主键、索引本身就是排序放到内存的，所以连续输出时可能是某种序列。
在开发中，我们有可能会遇到这种情况： 1：删除一张表中重复数据 2：AB两张表通过主键关联，删除A表中存在而B表中不存在的数据。如下图: ? 这样的怎么解决？ 今天遇到一个问题。...首先我们要查看数据库中那些数据重复了，执行如下SQL SELECT * FROM (SELECT COUNT(*) as num,c_1,c_2 FROM table_a GROUP BY c_1,c_...其中num字段为 数据出现的次数，可以发现我们已经找出了出现重复的数据，那么我们该怎么去除其中多余的数据呢。...我的思路是：再查询一个id 字段 ，我们group by 的时候 id 字段只能查询到重复数据中的一条。然后我们把这些id的数据删除，就达到了去重的效果。...成功将重复的数据删除。 如果重复数据是三条或者更多怎么办呢？很简单，再多执行几次这个SQL 就好了。 最后，别忘了给字段加个唯一索引，避免数据再出问题 ? 问题2： 有表A 和表B.
2示例 2.1 业务场景 银行的交易流水表存储着客户每日交易记录，但由于系统延迟、重复提交等问题，可能存在重复记录（如同一笔交易多次记录）。...注：当项目意外中断进行断点续传时，Kafka 实例中可能会存在部分重复数据（最近一分钟内），因此下游系统需具备排重能力。...如果存在多列使用 \u0001 分割 "source_identity": "OB_MYSQL_ten_1_698lmn9kj7cw-1-0", // 源端标识 "...如果存在多列使用 \u0001 分割 "table_name": "orders" // 使用 SQL 语句进行变更的表的名称 }, "recordType": "...2.5 总计 2.5.1 数据同步与处理流程 首先，通过 ActionOMS 工具将 OceanBase 中的交易流水表数据（包含全量和增量数据）同步至 Kafka，同步过程中支持多种消息格式，且需注意断点续传时可能产生的重复数据问题
唯一键冲突与解决方案 在业务中，我们为了保证符合某些条件的行的唯一性，在 mysql 表创建时通过 UNIQUE KEY 来限制唯一键是一个很好的习惯。...idx_value` (`idxvalue`), UNIQUE KEY `uk_value` (`ukvalue`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 当尝试插入的行对应的主键或唯一键已存在的时...此时，由于临键锁的存在，数据插入前尝试获取插入意向锁的操作被阻塞，直到获取锁超过超时时间退出。 3.3.2. 插入意向锁与死锁 既然插入意向锁的存在有可能造成锁等待，那么是否有可能造成死锁呢？...事实上，mysql 只能保证自增 id 生成的递增性，但在并发环境中，是无法保证获取到 id 的多个事务最终的执行顺序的，很可能后获取到自增 id 的事务先执行成功，以至于此前获取到较小 id 的时候试图插入到存在临键锁的区间中从而出现了死锁的问题...死锁问题 既然 replace into 发生死锁的原因是 delete + insert 两步操作中插入意向锁与另一事务等待的临键锁循环等待造成的，那么，在发生唯一键冲突时只有一步 update 操作的
这样就能在导入失败或修复bug后可以再次执行该操作，而不用担心重复执行会对系统造成数据混乱。 2. 增量导入 Sqoop提供增量导入模式，用于只导入比已经导入行新的数据行。...可以使用--incremental参数指定增量导入的类型。 当被导入表的新行具有持续递增的行id值时，应该使用append模式。指定行id为--check-column的列。...可以通过一个增量导入的保存作业自动执行这个过程，这是适合重复执行增量导入的方式。 有了对Sqoop增量导入的基本了解，下面看一下如何在本示例中使用它抽取数据。...实现代理键 多维数据仓库中的维度表和事实表一般都需要有一个代理键，作为这些表的主键，代理键一般由单列的自增数字序列构成。...因此为了可重复执行Sqoop增量抽取作业，先要用hdfs用户删除相应目录下的所有文件。 使用su命令，以不同用户执行相应的脚本文件。
实现这个机制的背后，主要有两种方式 采用 AUTO-INC 锁，也就是在执行插入语句时，就在表级别上加一个AUTO-INC锁。...然后，为每条待插入记录的AUTO_INCREMENT修饰的列分配递增的值。在该语句执行完成之后，再把AUTO-INC锁释放掉。...采用一个轻量级的锁，在为插入语句生成AUTO_INCREMENT修饰的列分配递增的值时获取该锁，在数值分配完成后就释放该锁。所以采用这种方式的话，必须清楚该插入语句具体的插入数量。...我们可以执行 SHOW VARIABLES LIKE '%innodb_autoinc_lock_mode%'; 这条sql语句，查看我们本地的mysql数据库服务器是采用的那种方式 若值为0，AUTO-INC...tips: 采用轻量级锁时，可能会造成不同事务中，插入语句生成的数值是交叉的。
尽管存在缺点，但基于日志的增量复制仍然是一种有价值的数据复制策略，因为它为数据存储和分析提供了快速、安全和可靠的复制。 2、基于键的增量复制 顾名思义，基于键的复制涉及通过使用复制键来复制数据。...复制键是数据库表中的列之一，它可以是整数、时间戳、浮点数或 ID。 基于键的增量复制仅使用自上次复制作业以来源中的更改更新副本。在数据复制期间，您的复制工具会获取复制键列的最大值并将其存储。...在下一次复制期间，您的工具会将此存储的最大值与源中复制键列的最大值进行比较。如果存储的最大值小于或等于源的最大值，您的复制工具会复制更改，并存储最后读取的数据库最大值，为下次复制时使用。...删除表中的数据条目时，也会从源数据库中删除复制键。因此复制工具无法捕获对该条目的更改。 如果记录具有相同的复制键（复制键字段非唯一约束），则可能存在重复行。...每个数据库可能来自同一个平台（例如Oracle到Oracle），也可能来自不同的平台（例如Oracle到MySQL）。可以选择每个数据库可以修改哪些行或列。
历史上 Mysql to Hive的方案有两个链路，一个全量初始化任务，一个是增量同步任务。...Mysql to Hive 方案的痛点是时效低。时效低有两方面原因：第一个是离线任务调度周期是T+1级别，第二个是任务调度以后才做全量和增量的合并。...这个方案的缺点是时效低，重复计算和重复存储。 基于HUDI 改造后的链路从刚才的多层关联升级为单表生产，时效性也是有了很大的提升，从2.5h缩短到1.5h。资源开销也是有收益的。...Implicit Schema Evolution，是指在写入任务的 Schema里包含了表里不存在的列，会在写入任务提交时追加到这个表的最后。...每个写入任务只需要写入部分列，这个是 partial insert 的能力。最后合并流程做拼接。另外，这个图也可以说明 schema evolution。建表时，只定义了主键、排序键和分区键。
按照数据的流向来分类，数据迁移分为数据导出和数据导入两种操作，通常会存在一种中间态文件，例如SOL文件、CSV文件等，中间态文件可保存在磁盘上，需要时再导入目标数据库中，可实现数据导出与导入的解耦。...启动source端后，针对全量迁移的表，若对其的DML事务位于表的快照点之前，将跳过对应的DML操作，避免数据出现重复，可保证迁移过程中数据不丢失，不重复。...(3)列规则，即对指定表添加列字段过滤规则，只校验当前表的部分字段数据。(4)表和行过滤规则是根据正则表达式进行匹配，列过滤规则是根据表名进行匹配，过滤规则在抽取服务加载元数据信息时进行触发，并执行。...一键式迁移工具gsrep_portal介绍键式迁移工具gs rep portal集成了全量迁移、增量迁移、反向迁移、数据校验的工具。gs rep portal支持键式安装上述工具，并设定迁移任务。...2.5 迁移工具总结本章节主要介绍了MySQL迁移全流程中五个关键步骤: 全量迁移、全量校验、增量迁移、增量校验、反向迁移的实现原理，接着介绍了一键式迁移portal，并对迁移工具集进行总结。3.
1、核心参数 –check-column：用来指定一些列，这些列在导入时候检查是否被作为增量数据； **注意：**被检查的列的类型不能是任意字符类型，例如Char，VARCHAR…（即字符类型不能作为增量标识字段...） –incremental：用来指定增量导入的模式Mode，分为两种：append和lastmodified **–last-value：**指定上一次导入中检查列指定字段最大值，一般是用时间 2、增量模式...（Model） append：在导入的新数据ID值是连续时采用，对数据进行附加；如果不加lastvalue，则原表中的所有数据都会进行增量导入，导致数据的冗余。...**lastmodified：**在源表中有数据更新的时候使 用，检查列就必须是一个时间戳或日期类型的字段，更新完之后，last-value会被设置为执行增量导入时的当前系统时间 ---- 3、demo...，出现数据的重复，造成数据的冗余 采用增量导入，必须使用三个参数 check-column incremental last-value lastmodified模式 当导入的目录存在时，需要使用—merge-key
当收到 DML 时，DM 根据 schema tracker 的表结构生成对应的 DML，具体逻辑如下： 当启动全量加增量任务时，Sync 使用上游全量同步时 dump 出来的表结构作为上游的初始表结构...当启动增量任务时，由于 MySQL binlog 没有记录表结构信息，Sync 使用下游对应的表的表结构作为上游的初始表结构 由于用户上下游表结构可能不一致，如下游比上游多了额外的列，或者上下游主键不一致...，为了保证数据同步的正确性，DM 记录下游对应表的主键和唯一键信息 生成 DML 时，DM 使用 schema tracker 中记录的上游表结构生成 DML 语句的列，使用 binlog 中记录的列值生成...DML 语句的列值，使用 schema tracker 中记录的下游主键/唯一键生成 DML 语句中的 WHERE 条件。...当表结构无唯一键时，DM 会使用 binlog 中记录的所有列值作为 WHERE 条件。
31、MySQL 中 InnoDB 支持的四种事务隔离级别名称，以及逐级之 间的区别？...CHAR 和 VARCHAR 类型在存储和检索方面有所不同 CHAR 列长度固定为创建表时声明的长度，长度值范围是 1 到 255 当 CHAR值被存储时，它们被用空格填充到特定长度，检索 CHAR 值时需删除尾随空格...33、主键和候选键有什么区别？ 表格的每一行都由主键唯一标识,一个表只有一个主键。 主键也是候选键。按照惯例，候选键可以被指定为主键，并且可以用于任何外键 引用。...36、如果一个表有一列定义为 TIMESTAMP，将发生什么？ 每当行被更改时，时间戳字段将获取当前时间戳。 列设置为 AUTO INCREMENT 时，如果在表中达到最大值，会发生什么情况？...它会停止递增，任何进一步的插入都将产生错误，因为密钥已被使用。 怎样才能找出最后一次插入时分配了哪个自动增量？
PS:创建新表时，指定的表名必须不存在（如果只想在一个表不存在时创建它，应在表名前给出if not exists：这样做不检查表模式是否与打算创建的表模式匹配，只检查表名是否存在）。...not null列，这种状态在创建时由表的定义规定，比如上面的例子；或者表中混合存在null和not null列。...4、自动增量 例如：cust_id int nut null auto_increment, auto_increment告诉MySQL，本列每当增加一行时自动增量；每次执行一个insert操作时...，MySQL自动对该列增量，给该列赋予下一个可用的值; 每个表只允许一个auto_increment列，而且它必须被索引（比如，通过使它成为主键） last_insert_id：此函数指示MySQL返回最后一个...，mysql不需要分别查看每个行，不需要分析和处理每个词，只需索引被搜索的列（需要随着数据的改变不断重新索引） 一般在创建表时启用全文本搜索（必须索引被搜索的列），create table语句接受fulltext
go-mysql-transfer是使用Go语言实现的MySQL数据库实时增量同步工具， 参考Canal但是规避了上述三点。...旨在实现一个高性能、低延迟、简洁易用的Binlog增量数据同步管道, 具有如下特点： 不依赖其它组件，一键部署 集成多种接收端，如：Redis、MongoDB、Elasticsearch、RocketMQ...transfer_updated_num：修改数据的数量 transfer_deleted_num：删除数据的数量 transfer_delay：与MySQL Master的时延 5、高可用 可以选择依赖...7、全量数据初始化 如果数据库原本存在无法通过binlog进行增量同步的数据，可以使用命令行工具-stock完成始化同步。...ROW 模式 server_id=1 # 配置 MySQL replaction 需要定义，不要和 go-mysql-transfer 的 slave_id 重复 命令行运行 1、修改app.yml
每一行代表了一个学生的信息数据，每一列代表了学生信息的一个属性，比如学号、姓名、性别、年龄等。一张表有若干列，可以将其中一个或多个列定义为主键。主键可以唯一确定某一行，保证表内任一行的主键值不能重复。...例如，选课表中的学生 ID 必须存在于学生表中。可以在选课表中创建外键，将选课表的学生 ID 与学生表的学生 ID 关联。 SQL 引擎的组成....但因为追加写入增量的方式，导致一份数据副本在磁盘和内存里存在多个数据版本，在读取一个最新的完整的数据版本时，数据库可能要检索多个版本的数据，读操作的访问路径变长，性能变差。...每个分区在maps中以map的形式存在，MemTable中缓存的是该分区的增量数据，也叫动态数据。...幻读：事务在执行过程中重复读取一批数据时，发现数据集中的记录数量发生了变化，例如第二次读取时看到了第一次读取时不存在的记录。
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