强烈推介IDEA2020.2破解激活,IntelliJ IDEA 注册码,2020.2 IDEA 激活码
最近项目需要统计一段日期范围内,根据每分钟、几分钟、每天分别统计汇总某些事件/指标的发生总次数,平均发生次数,因此总结了Mysql中与时间处理、统计相关的资料。
说明: 返回日期或日期时间表达式datetime_expr1 和datetime_expr2the 之间的整数差。其结果的单位由interval 参数给出。interval 的法定值同TIMESTAMPADD()函数说明中所列出的相同。
在mysql中,这种计算可用TIMESTAMPDIFF函数来解决,但是解决过程中需要将数据多次加工。
通过 bin 下面的 mysqlbinlog 工具来看法 binlog 文件,可以看到都记录了什么。
作为一名DBA,相信你一定处理过主从延迟,最近在生产中遇到一个比较有意思的延迟问题,在此与大家进行分享。
SELECT DATEDIFF('2023-01-01', '2022-12-31') AS day_diff;
我们在写sql语句,尤其是存储过程中,会频繁用到对于日期、时间的比较和判断,那么对于这两个时间差比较函数用法做一个举例介绍。
返回日期或日期时间表达式datetime_expr1 和datetime_expr2the 之间的整数差。其结果的 单位由interval 参数给出。interval 的法定值同TIMESTAMPADD()函数说明中所列出的相同。
MySQL的or/in/union与索引优化 | 架构师之路
本文缘起自《一分钟了解索引技巧》的作业题。 假设订单业务表结构为: order(oid, date, uid, status, money, time, …) 其中: oid,订单ID,主键 date,下单日期,有普通索引,管理后台经常按照date查询 uid,用户ID,有普通索引,用户查询自己订单 status,订单状态,有普通索引,管理后台经常按照status查询 money/time,订单金额/时间,被查询字段,无索引 … 假设订单有三种状态:0已下单,1已支付,2已完成 业务需求,查询未完成的订单,
MySQL在26日 16:23:49产生了大量的慢查询,在这段时间内,binlog文件刷新的很快(查看慢日志是mysql DML并发比较多),想知道写完一个binlog文件究竟花了几分钟时间?
同now()函数不同的是,now()在执行开始时得到,sysdate()在函数执行时动态得到。
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.
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
easypanel控制面板管理员后台:ip:3312/admin 帐号:admin 密码:kangle
•大家之前了解到的这个计算方式可能是从库 I/O 线程读取的主库 binlog event 时间戳与 SQL 线程正在执行的 binlog event 的时间戳之间的时间差
该文章介绍了一种使用定时任务脚本在服务器上自动启动MySQL服务的方法,以确保MySQL服务始终处于运行状态,并提供了相应的定时任务脚本示例。定时任务脚本采用`crontab`进行设置,可以定时执行启动MySQL服务的操作。该方法可以用于搭建网站、应用程序等各种需要使用MySQL的场景,保证了MySQL服务的稳定运行,提高了开发效率。"
专注服务端首先要专注的是关于高可用。 有的时候高可用系统并不是简单的技术方案,会包含很多其他的东西。 什么是高可用? 基本来讲是为了让我们的计算机(硬件/软件)做到full time可用。设计上一般有下面的方法: 对软/硬件冗余,消除单点故障。任何系统都有一个或多个冗余系统做standby。 对故障的检测和恢复。检测故障使用备份的节点接管故障点。就是failover。 需要可靠的交汇点。一些不易冗余的节点,或者被看做是单点的节点,比如域名解析,负载均衡。 冗余的问题 系统软硬件冗余可以保证高可用,但是
大型项目对备份尤为关注,一般有双机备份,热备冷备,异地灾备等等… 今天来说一下两台服务器上的 MySQL 主从复制备份,需求比较简单:从要同步主的数据,但也不用太频繁,保持 15 分钟的数据差即可,意思就是每 15 分钟去同步一次修改过的数据。
在前两篇文章中,我们从多个角度,由浅入深,对比了pandas和SQL在数据处理方面常见的一些操作。
lang 指的是脚本语言,这里使用的是:expression,不是 painless 无痛脚本,所以写法和往常会不同。
上图展示的是 MySQL 的主从切换流程。在 State-1 中,客户端的读写都直接访问节点 A,而节点 B 是 A 的备库,只是将 A 的更新都同步过来,到本地执行。这样可以保持节点 B 和 A 的数据是相同的。当需要切换的时候,就切成状态 2。这时候客户端读写访问的都是节点 B,而节点 A 是 B 的从库。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
JWT(JSON WEB TOKEN) 是目前最流行的跨域认证解决方案,是一种基于Token认证授权机制,JWT自身包含了身份验证所需要的所有信息,因此我们服务端不需要存储Session信息,这显然增加了系统的可用性和伸缩性,大大减轻了服务端压力
主备切换是很正常的操作,比如服务下线,断电,软件升级等等,首先我们先了解另外一个概念就是同步延迟,与数据同步的三个时间点如下
近期由于特殊原因有一台主库宕机了一个小时没有处理,这个事情还引发了一个比较诡异的情况,那就是在主库宕机一个小时候后,监控才发出从库IO thread中断的报警。也就是说在那一个小时内,从库的同步状态是双Yes的。这是多么诡异的现象,这是因为什么原因呢?
在实际的生产环境中,由单台MySQL作为独立的数据库是完全不能满足实际需求的,无论是在安全性,高可用性以及高并发等各个方面
Sparksql在处理一些具体的业务场景的时候,可以通过算子操作,或者RDD之间的转换来完成负责业务的数据处理,在日常做需求的时候,整理出来一下几个经典的业务场景的解决方案,供大家参考。
上一期的读者这个话题的读者浏览量不是太多,有点可惜了, 实际上这就是传统企业在使用MYSQL时的问题. 解决方案很多,作为上一期的续集,我想从几点来阐述一下传统企业使用MYSQL的一些问题. 1 不少传统企业的软件开发是外包性质的,外包企业都是有一些成熟的架构的,大部分企业支持的数据库的列表都包含MYSQL ,并且MYSQL也是大部分企业使用的开源数据库之一. 那问题在哪里
select group_name,max(score) from table group by group_name order by group_name
正常情况下,只要主库执行更新生成的所有 binlog,都可以传到备库并被正确地执行,备库就能达到跟主库一致的状态,这就是最终一致性。
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁,易于运维,并且可以支持10PB以上的超大数据集。
前言 美团酒店直连项目自2013年末开始,通过业务上的不断完善和技术上的不断改进,至今已经接入200多家供应商,其中在线酒店3万以上,在线SPU30万以上。经过两年的成长,美团酒店直连平台终于在2015年末发展为国内最大的酒店直连业务平台,其接入的业务类型也从最初的经济连锁,拓展到高星渠道、小连锁集团、非标准住宿等,获得了业界一致好评。 随着美团点评的日益壮大,客户的需求和系统体量的不断增加,直连平台的技术架构和数据应用面临着诸多挑战。为了保障美团点评的用户体验度,对技术方面会提出更高的要求。 如何在合作方
作者 金 戈 沃趣科技技术专家 传统监控系统面临的问题 Prometheus的前身:Borgmon Borgmon介绍 应用埋点 服务发现 指标采集与堆叠 指标数据存储 指标 指标的查询 规则计算
前面一篇,我们学习到了MySQL多版本并发控制(MVCC)实现原理,这一篇我们接着学习MySQL主从复制模式下的延迟解决方案。
本期是读者投稿,他跟他聊的时候发现这个小伙子挺有意思的,是个校招生,全靠白嫖B站和我们一群号主的面试题复习,拿了挺多offer的,大家看看他的准备过程,校招的朋友可以看看他的学习路线。
Redis是Remote Dictionary Server的缩写,他本质上一个Key/Value数据库,与Memcached类似的NoSQL型数据库。
from_unixtime 格式化时间戳,默认的格式化模式 '%Y-%m-%d %H:%i:%s '
2.备库的压力大。主库提供写能力,备库提供一些读能力。忽略了备库的压力控制,导致备库上的查询耗费了大量的CPU资源,影响了同步速度,造成主备延迟
influxdb的单机版是开源的,而集群版是商业版,influxdb被设计运行在SSD上,如果使用机器或者网络磁盘作为存储介质,会导致性能下降至少一个数量级。influxdb支持restful api,同时也支持https,为了保证安全性,非局域网建议使用https与Influxdb进行通信。
受PromQL的启发,Loki也有自己的LogQL查询语句。根据官方的说法,它就像一个分布式的grep日志聚合查看器。和PromeQL一样,LogQL也是使用标签和运算符进行过滤,它主要分为两个部分:
2.创建一个留言表,插入相关数据。①显示所有留言信息,发布日期只显示日期,不用显示时间②查询在2分钟内发布的帖子。
线上有个定时任务,这个任务需要查询一个表几天范围内的一些数据做一些处理,每隔十分钟执行一次,直至成功。
通常情况下,分页接口一般会查询两次数据库,第一次是获取具体数据,第二次是获取总的记录行数,然后把结果整合之后,再返回。
爱奇艺发展的大体时间线,2015 年前以离线分析为主,技术上是经典的 Hive + MySQL 方案,但缺点是报表查询比较慢,而且数据时效性差;2016 - 2018 年致力于将查询耗时提升至交互式级别,分为两大类:Kylin 针对固定报表,在维度比较有限的情况下,通过一个预处理,TB 级别数据延时能在秒级,而 Impala 则针对 Ad-hoc 类场景,可以查询任意明细数据;2018 年以后从离线往实时去发力,其中 Kudu 支持实时插入和更新,Druid 支持事件流场景。
云豆贴心提醒,本文阅读时间7分钟 现在MySQL运行的大部分环境都是在Linux上的,如何在Linux操作系统上根据MySQL进行优化,我们这里给出一些通用简单的策略。这些方法都有助于改进MySQL的性能。 闲话少说,进入正题。 一、CPU 首先从CPU说起。 你仔细检查的话,有些服务器上会有的一个有趣的现象: 你cat /proc/cpuinfo时,会发现CPU的频率竟然跟它标称的频率不一样: 这个是Intel E5-2620的CPU,他是2.00G * 24的CPU,但是,我们发现第5颗C
前些天处理了一个需求,当时的数据库环境是Oracle,我算是想尽了Oracle相关的方案,而且在问题的处理过程中,还在不断的琢磨,如果失败了还有什么其他的方案。 所以尽管Oracle这么一个成熟的商业数据库,做起来还是有些难度,需要一些额外的技巧,比如规避bug,间接实现需求等。 但是换个角度,2亿多数据的表,其实MySQL也不是新鲜事儿了。如果MySQL碰到了这种情况,该怎么处理呢。 梳理业务需求 假设业务需求还是不变,如下: 业务同学反馈,数据库中有一个表数据量很大,因
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云