注:同构关联的表出自同一个地方,比如说两张表都来自Oracle数据库;异构关联的表出自不同地方,比如说一张表来自Oracle数据库,一张表来自于MySQL数据库。
根据公司MySQL数据库中存储的业务数据,针对用户相关一些维度,提取用户相关的属性字段,其中包括属性字段直接提取,金额字段的计算提起,日期字段的格式转换等,最终将一个用户的各个属性在页面进行展示。
前段时间由于工作原因,需要批量在WordPress内导入标签。但找了一圈也没有找到合适的方法或辅助插件。虽然配合一些小方法可以在文章编辑器内批量导入,但单次数量限制在5000左右,这对于要大量导入显得杯水车薪。遂开始准备从数据库入手,教程如下:
数据库使用的mysql,起初是单库单表,时间久了单表的数据量越来越大,一个表中的数据量达到3个多亿,mysql单表数据量达到800万左右就达到瓶颈了,不得不分表了,使用mycat中间件
通过mapreduce清洗数据绑定到hive,再通过hive查询出结果集导入到hive的表,再通过sqoop导出到mysql
MySQL中的alter table操作对于大表来讲,是一个比较严重的问题,MySQL执行大部分alter table的操作步骤是:
本文以视频+文字放送,为你带来腾讯云企业级MySQL-列压缩特性 【需求背景】 当前MySQL有针对行格式级别以及数据库页面级别的压缩,这两种压缩方式在处理一个表,同时有大字段和其它很多小字段,并且针对小字段的读写访问频繁,对大字段的访问不频繁的场景中,它的读写访问都会压缩和解压数据,这造成许多不必要的计算资源浪费。 腾讯云企业级MySQL(CDB)运用列压缩功能来压缩访问不频繁的大字段,同时能够减少整行字段的存储空间,进而提高整体读写访问的效率。 例如一张员工表,前面三个字段分别表示员工 id、年龄以及
update a ,b set a.name = b.name where a.id = b.id
增加字段相信大家应该都不陌生,随手就可以写出来,给 MySQL 一张表加字段执行如下 sql 就可以了:
首先公布一下DAY4的作业答案。 项目五: --创建表 create table person ( personid int not null primary key, firstname varchar(20) not null, lastname varchar(20) not null ); --插入数据 insert into person values (101, 'ming', 'Yao'); insert into person values (102, 'lei', 'Wu'); inser
然后使用checksum table 校验每张表的hash值, 发现有张表校验值主从不一致, 但行数是一样的, 只有这一张表不一致.
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。
外连接分为左外连接、右外连接、和全外连接。左外连接是左边的表不加限制,里面的数据全部显示出来,而右边则是符合条件的才显示,不符合条件的不显示。
导读 数据连接除了数据库连接池之外,还有一个非常重要的功能点,那就是数据库管理。也许你会说,这个很简单:查询、删除、导入、导出。那你知道导入、导出表时是否含表的触发器、索引等吗?本文将给大家讲述数据库管理的主要作用以及在数据库管理中可以作哪些操作及其说明相关事宜。 1 数据库管理作用 亿信BI数据库管理功能的主要作用有以下几点: 1. 可查看不同数据库的数据,了解数据库表的数据结构和数据类型,帮助我们更好的理解和制作报表。 2. 解决了查看不同类型数据库使用工具的麻烦。我们知道,链接不同类型数据库可能需要不
MySQL InnoDB引擎的表通过拷贝物理文件来进行单表或指定表的复制,可以想到多种方式,今天测试其中2种:
在工作中经常会碰到单独迁移、复制或者备份某一张表的需求,一般可以通过逻辑/物理备份来实现。但是在 5.6.6+ 的版本中我们还可以用到一种基于表空间迁移的快速方法,本节内容就来聊聊这一操作。
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.
海量设备通过物联网服务接入云端,设备每30s上报一次自身数据(以下称为动态数据)。 物联网服务将设备上报的数据转发给数据处理网关,由数据入库网关执行批量入库操作插入数据库。 项目大致技术架构如下图:
MySQL 大表数据添加新字段 有时候我们在测试环境给一个表添加字段,但是在线上环境添加一个字段,却极其的慢。原因是线上的数据库一般会存有大量的数据(百万级,千万级),基本的添加字段方式在线上数据库已经不太合适了。 > alter table user add column flag tinyint(1) default 0; 基本添加方式,大量数据的表不推荐。执行加字段操作就会锁表,这个过程可能需要很长时间甚至导致服务崩溃。 解决方案 扩展新表方案 创建一个新表user_ext(id,user_id,f
作为MySQL DBA,在日常运维过程中,经常需要对某张表进行备份恢复。单个表常用的数据备份方法有下面几种:
– 增加一张表 “` CREATE TABLE `table_name`( … )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; “`
Doris 提供多种数据导入方案,可以针对不同的数据源进行选择不同的数据导入方式。
sqoop简介 1,sqoop:sql-to-hadoop, sqoop是连接关系型数据库和hadoop的桥梁: (1),把关系型数据库的数据导入到hadoop与其相关的系统(hbase和hive); (2),把数据从hadoop导出到关系型数据库里。 sqoop是利用mapreudude加快数据的传输速度,批处理的方式进行数据传输。 2,sqoop1&sqoop2 两个版本完全不兼容。版本的划分方式是apache:1.4.x,1.99.x。 sqoop2相对于sqoop1有很大改进:首先引入了
Mysql 5.5版本之前,当我们对数据库索引进行添加或删除这类DDL操作,Mysql数据库的操作过程为:
很多时候,我们需要在本地电脑上,直接连接开发或测试环境的数据库,方便对数据进行增删改查。当然很多数据库都提供了自带的客户端,比如mysql的客户端是这样的:
2021-01-19:mysql中,一张表里有3亿数据,未分表,其中一个字段是企业类型,企业类型是一般企业和个体户,个体户的数据量差不多占50%,根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作?
当我们用Sqoop导入一张表的时候可以用 --table <table-name> 去指定要导入一个表,但是我们要导入多个表的话,用这个--table是不行的。 这时候我们可以用Sqoop的import-all-tables加--exclude-tables 进行组合使用,实现我们一次导入多个表的目的。
在服务器(主机名为repo)的mysql数据库中的"test"库中有一张"student"表,其中内容如下:
HIVE 为了能够借助Hive进行统计分析,首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中,那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表,以日期作为分区的指标,建表语句如下:(这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置,我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置)
由于公司财政能力有限,在分批次购买了几十个世纪互联Power BI的PRO账号后,恰逢遇到了疫情,而K12线下教培行业受冲击还比较严重,大老板暂时不再松口了,所以只能让后续想使用报表的同学们先使用试用版了,也是不得已的办法。
在头条APP海量用户与海量文章之上,使用lambda大数据实时和离线计算整体架构,利用黑马头条用户在APP上的点击行为、浏览行为、收藏行为等建立用户与文章之间的画像关系,通过机器学习推荐算法进行智能推荐
最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移。2000W数据对于MySQL来说很尴尬,因为合理的创建索引速度还是挺快的,再怎么优化速度也得不到多大提升。
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Excel 数据导入 MySQL 的方式有很多,比如借助 Navicat,这一节内容我们来聊聊不借助第三方导入工具,将 Excel 数据导入 MySQL 的方法。
回车即可 注意的是,在进入mysql命令行后,SQL文件路径的分隔符是“/”,而不是“\”
前提:开启hadoop,关闭safe模式(关闭safe模式命令:hdfs dfsadmin -safemode leave) (1)创建一个数据库hive_test
统计一个表的数据量是经常遇到的需求,但是不同的表设计及不同的写法,统计性能差别会有较大的差异,下面就简单通过实验进行测试(大家测试的时候注意缓存的情况,否则影响测试结果)。
假设MySQL数据库中有一张表,库名是sqooptest,表名是digdata,表的字段包含:
存储引擎是Mysql中特有的术语,是一个表存储数据的方式。Mysql支持九大存储引擎。Mysql版本不同支持的存储引擎不同。 2.常见的存储引擎: ①MyISAM存储引擎管理表的特征:使用三个文件来表示每个表:格式文件mytable.frm(存储表结构)、数据文件mytable.MYD(存储表中的数据),索引文件mytable.MYI(存储表上的索引)。优点:可以被转换为压缩,只读表来节省空间,缺点:不支持事务,安全性低。 ②InnoDB存储引擎:mysql默认的存储引擎。是重量级的存储引擎。支持事务(可以保证数据的安全),支持数据库崩溃后的恢复机制。每个InnoDB表在数据库目录中以.frm格式文件存储表格式,InnoDB表空间tablespace(逻辑名称)用于存储表的内容和索引。优点:非常安全,缺点:效率低,不能压缩不能转换为只读,不能很好的节省内存空间。 ③MEMORY存储引擎:内存存储引擎,每个表的格式文件存储在.frm文件中,表数据和索引存储在内存中(查询速度快),支持表级锁机制。优点:查询效率高。缺点:不安全,服务器关闭后,保存在内存中的数据和索引消失。
简单通俗的说就是在建模工作中画好的表与表之间关系的数据图(ER图),通过该建模工具让它在数据库中生成最终的数据表
如果Mysql服务无法启动,则可以通过Mysql表对应的.ibd文件恢复数据,如果你的Mysql服务可以正常启动,就不要使用这种方式了
和以 MySQL 为代表的传统事务型数据库相比,数据仓库有一个很大的特点,就是主要面向批量写和查询进行优化,可以不支持更新、事务这些高级特性。一些商用的数据仓库分析系统,例如 Vertica,已经可以做到千亿级数据的秒级导入和秒级查询。 神策数据一直致力于帮助企业搭建数据仓库,实现数据的秒级响应,积累数据资产。本文主要通过神策数据在技术上的探索与实践,探讨如何利用现有的开源组件实现分析型数据仓库当中的读写分离。 为什么要进行读写分离 分析性数据仓库一般有如下几个特点: 面临着复杂的多维分析需求,能够进行任意
Thinkphp6之PhpspreadSheet学习(3)导入Excel导入mysql数据库
因兄弟项目中mysql有点扛不住了,要做sql优化,但是业务有点小复杂,优化起来有点麻烦(sql嵌套有点多),便想着用Mpp数据库Greenplum测试下,看性能和复杂度怎么样,趟趟水。
在使用ClickHouse MergeTree引擎时,如果某张MergeTree表建表排序规则如下:
Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
周五晚上和朋友一起去外面吃饭,本来想着不加班早点回家过周末,谁又能想到突然就接到一个电话,mysqldump逻辑备份导入时报错,具体错误为“ERROR 3144 (22032): Cannot create a JSON value from a string with CHARACTER SET 'binary'.”
腾讯天穹是协同腾讯内各 BG 大数据能力而生的 Oteam,作为腾讯大数据领域的代名词,旨在拉通大数据各个技术组件,打造一个具有统一技术栈的公司级大数据平台体系。从底层数据接入、数据存储、资源管理、计算引擎、作业调度,到上层数据治理及数据应用等多个环节,支持腾讯内部近 EB 级数据的存储和计算,为业务提供海量、高效、稳定的大数据平台支撑和决策支持。
mysqldump -u root -p --databases db_name > test_db.sql
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