MySQL count() 函数我们并不陌生，用来统计每张表的行数。但如果你的表越来越大，且是 InnoDB 引擎的话，会发现计算的速度会越来越慢。...对于 MyISAM 来说，它把每个表的总行数都存在了磁盘上，因此使用 count(*) 计算时，效率很高直接返回结果。但如果加入了 where 条件，依然会进行搜索，所以效率是不高的。...由于 MVCC 的控制，使得 MySQL 具有并发的能力，也就是说对于同一时刻，InnoDB 返回的表的行数是不一定的，事务看到的行数与开启后的一致性视图有关，换句话说，每个事务能看到的数据版本是不一样的...不同 count 用法的执行效率 count() 本身是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断。如果参数不是 NULL 的话，会一直累加，最后返回结果。...所以 count(*), count(id), count(1) 表示都是返回满足条件的结果集总行数。 而 count(字段)，则表示满足条件的数据行里，不为 NULL 的字段。
类型, GROUP_CONCAT(a.ep_name SEPARATOR ' : ') 姓名2 from Table_A a3 group by a.ep_classes 一个字段可能对应多条数据，用mysql...实现将多行数据合并成一行数据 效果
cursor.close() con.close() return jsonStr except MySQLdb.Error, e: print "Mysql
前些时候和后台对接，需要用pyspark获取MongoDB、MySQL数据，本文将介绍如何使用PySpark与MongoDB、MySQL进行数据交互。...PySpark：使用pip install pyspark命令安装安装MongoDB：按照MongoDB官方文档进行安装和配置准备MongoDB数据库和集合：创建一个数据库和集合，并插入一些测试数据安装MySQL...：按照MySQL官方文档进行安装和配置准备MySQL数据库和表：创建一个数据库和表，并插入一些测试数据2....2.2 MySQL#!....option("password", "password") \ .load() # 打印数据 df.show() spark.stop()MySQL
相信每个人在写代码时都有遇到过要获取MYSQL表里数据行数的情况，多数人获取数据表行数时都用COUNT(*)，但同时也流传了不少其他方式，比如说COUNT(1)、COUNT(主键)、COUNT(字段)。...文章中都是针对MySQL的InnoDB引擎展开讨论的，MyISAM引擎是把一个表的总行数记录在了磁盘里，查询时效率很高(如果加了where条件也不能直接从磁盘返回)。...而InnoDB由于多版本并发控制（MVCC）的原因，即使时同一时刻的查询InnoDB表应该"返回多少行"也是不确定的，比如假设表t中有10000行数据： 时刻 会话A 会话B 会话C T1 begin;...接下来看一下每个COUNT版本的执行效率： COUNT(主键ID) InnoDB遍历全表，把每一行的主键值都取出来返回给MySQL的Server层，因为主键不可能为NULL，Server层直接按行累加最后返回累计值给客户端...另外要注意，很多人为了销量会把表的行数记录到Redis中，但这样不能保证Redis里的计数和MySQL表里的数据保持精确一致，这是两个不同的存储系统不支持分布式事务所以就无法拿到精确的一致性视图，如果为了效率把表行数单独存储那么最好存放在一个单独的
CASE： SELECT CASE WHEN uid='admin' THEN 1 ELSE 0 END from users; 这段查询选择了CASE的结果，根据行(rows)是否满足WHEN的条件返回相应的结果...但如果有多个WHEN，返回的结果取决于最后一种满足的条件的返回值。
我分享下脚本检查mysql两库之间数据行数的脚本吧. 这个脚本是mysql的, 也可以改一改给pg或者oracle用, 我就不写了哈 1..../bin/env bash #write by ddcw at 2021.06.26 #检查mysql的表数据是否一致， 只检查行数量 #用法， sh $0.sh src_user/src_passowrd...>/dev/null 2>&1 || exits "you should install mysql client first, tips: yum install mysql -y" } function...performance_schema sys) DB_INFO=$(mysql -h ${SRC_IP} -P ${SRC_PORT} -u $SRC_USER -p${SRC_PASSWORD}...,table_name) from INFORMATION_SCHEMA.TABLES where table_schema not in ("information_schema", "mysql",
条件的话，MyiSAM返回也不能返回的很快 由于我们现在如果使用mysql,大多使用的存储引擎都是innodb，因此由于他是一行行的累计计数，因此随着数据的越来越多，返回的速度就越慢的原因 为什么innodb...有数据的默认可复用读是他的默认隔离级别，在代码上通过多版本控制，也就是MVCC,每一行记录的要判断自己师傅对这个会话可见，因此对于count(*)请求来说，innoDB只好把数据一行行的读出判断，可见的行才能后用于累加， 当然mysql...也是对count(*)是有进行优化的，我们知道我们的索引是一棵树，而主键索引叶子节点是数据，而普通索引叶子节点是主键索引,所以主键索引比普通索引的树大些，因此mysql优化器会拿到索引树小的，进行遍历计算...,在保证逻辑正确的前提下，尽量减少扫描的数据量，是数据库优化的通用手段之一 此时你可能还依稀记得下面命令可以获取行的数量,但是据官方说明，这个命令返回的行数，是不准确的，只有达到40-50%，所以这个命令也不能直接使用...索引count(*),count(1),count(id),都表示返回满足条件的结果集的总行数，而count(字段)则表示满足条件的数据行里面，参数字段不为null的总个数 count(主键id) innodb
Index row count mismatch table 6559 : index 10000, 0 Index root = tsn: 6 rdba: 0x01400091 意味着扫描表返回...6559行数据，索引扫描返回10000行数据。...这种逻辑不一致通常是因为表上的高水位(HWM)出现了问题，全表扫描比索引扫描返回了更少的行。这种不一致性也可能是由于Oracle的defect或会引起IO丢失的OS/硬件问题导致的。...- 当索引返回的比表记录多时，重建索引或执行虚拟insert插入该表的操作以提高HWM，可以最终解决这种逻辑错误。...- 这个SQL查询提供了索引返回行位置的区extent。
续《表扫描与索引扫描返回的行数不一致》 上篇文章主要介绍了如何从分析表得到的报错，以及trace中的信息，判断表返回的记录与索引返回记录不一致时的处理方式。...reference failure - see trace file trace文件的实例： row not found in index tsn: 5 rdba: 0x02c00061 哪些索引受影响...： 如果需要明确所有受影响的键，需要运行一次全表扫描和索引扫描： 在表中但未在索引的行： SELECT /*+ FULL(t1) */ rowid, <indexed column list... dept t1 MINUS SELECT /*+ index(t I_DEPT1) */ rowid, deptno, dname FROM dept t; 确保查询语句的执行计划使用受影响的索引...解决方法可以参考上一篇文章《表扫描与索引扫描返回的行数不一致》。当出现表和索引之间不一致的情况，即表中的行不在索引中，删除并重建索引是常用的一种合适方法。
mysql的行的数据和体积等指标，我们可以通过定时任务脚本去采集information_schema.tables然后存到库里面。...看板对于的sql如下： select rds_name as "RDS实例", table_schema as "库名", table_name as "表名", table_rows as "当前行数...", total_size as "当前表总体积", max(table_rows) - min(table_rows) as "近7日增加行数" from rds_table_stats WHERE
在数据库管理中，有时候我们需要在执行更新操作后，能够获取到更新前的数据记录，以便进行数据对比或者回滚操作。MySQL的存储过程可以帮助我们实现这一需求。...本文将深入浅出地讲解如何通过MySQL存储过程获取更新前的记录，并提供具体的代码示例。什么是存储过程存储过程是预编译的SQL语句集合，它可以包含一系列的SQL语句、条件判断、循环等流程控制结构。...MySQL的BEFORE UPDATE触发器可以满足这一需求。使用存储过程实现在MySQL中，我们可以创建一个存储过程，利用BEFORE UPDATE触发器来捕获即将被更新的旧记录。...通过这个例子，我们看到了如何使用MySQL存储过程结合触发器来获取并保存更新前的记录。这种方法不仅方便了数据管理和审计，也为可能出现的回滚操作提供了便利。...结论MySQL的存储过程和触发器是强大的工具，可以简化复杂的数据库操作。通过学习和使用这些特性，我们可以更好地管理和保护我们的数据，特别是在需要跟踪数据变化和历史版本的情况下。
mysql:mysql -R /var/lib/mysql/data 5)....重启 mysql 服务 注意一点，如果是 PXC集群，那么重启命令也可能不同 service mysql start # 普遍的 mysql 启动命令 systemctl start mysql@...:mysql -R /var/lib/mysql/data 重启 mysql 服务 service mysql start ▷ 总结 ■ 增量备份与恢复，还原步骤 （1）增量备份需要使用参数 --incremental...指定需要备份到哪个目录，使用incremental-dir指定全备目录； （2）进行数据备份时，需要使用参数 --apply-log redo-only 先合并全备数据目录数据，确保全备数据目录数据的一致性...后期若是选定一台 【从机】进行数据恢复，那么停机、合并全备份数据，还原操作即可 … 毕竟鄙人也是初次接触 实际生产环境中，可作具体的优化 比如：在多台从机上配置备份任务，避免不确定哪台服务器宕机等
背景 网上看了一篇文章《为什么说MySQL单表行数不要超过2000w》，亲自实践了一下，跟原作者有不同的结论。...单表建议值 下面我们就以 3 层，2 分叉（实际中是 M 分叉）的图例来说明一下查找一个行数据的过程。...叶子节点和非叶子节点的结构是一样的，同理，能放数据的空间也是 15k；但是叶子节点中存放的是真正的行数据，这个影响的因素就会多很多，比如，字段的类型，字段的数量；每行数据占用空间越大，页中所放的行数量就会越少...；这边我们暂时按一条行数据 1k 来算，那一页就能存下 15 条，Y≈15。...这不是正好就是文章开头说的最大行数建议值 2000w 嘛！
也无需实现MySQL客户端。 我抽象了一下需求，做了如下一个demo。 涉及的数据源有两个：Hive&MySQL；计算引擎：spark&spark-sql。...我们的demo中分为两个步骤： 1）从Hive中读取数据，交给spark计算，最终输出到MySQL； 2）从MySQL中读取数据，交给spark计算，最终再输出到MySQL另一张表。...} } 说明： hive2db 核心动作是使用hiveContext.sql(query)执行了hiveSQL，过滤出Hive表中year=2017/month=10/day=23分钟的数据，返回一个...db2db db2db从刚刚生成的MySQL表accounts中读取出数据，也是返回了一个dataframe对象，通过执行where过滤除了其中id<1000的数据，这里正好是1000条。...4）查看一下结果 我们到mysql中瞅一瞅。 accounts表 有没有注意到，其实不用建立mysql表！这个过程会自动给你创建，相当于if not exists。
} else { fmt.Printf("用户 ID: %d, Name: %s, Age: %d\n", id, name, age) }}更新（Update）// 更新用户，返回受影响的行数...= nil { log.Fatal(err) } // 获取受影响的行数 affectedRows, err := result.RowsAffected() if...= nil { log.Fatal(err) } return int(affectedRows)}删除（Delete）// 删除用户，返回受影响的行数func deleteUser...= nil { log.Fatal(err) } // 获取受影响的行数 affectedRows, err := result.RowsAffected() if...更新用户updateUser 函数用于更新用户信息，并返回受影响的行数，以确认操作是否成功。5. 删除用户deleteUser 函数用于删除指定 ID 的用户，并同样返回受影响的行数。
实现操作前，以同样的方式安装mysql5.5 并且安装xtrabackup备份工具： image.png image.png 此时如何linux-node1还有数据写入，还需要进行即时点还原。...image.png image.png 还原的时候不需要mysql服务启动 image.png image.png image.png image.png 然后启动mysql: /usr/local.../mysql/bin/mysqld --user=mysql image.png image.png image.png image.png image.png 如何实现增量备份呐： image.png
SQL 入门：使用 MySQL 进行数据库操作 目录 引言 SQL 基础 SQL 语言概述 MySQL 简介 数据库设计基础 数据库与表的设计 常见数据类型 MySQL 安装与配置...它被广泛应用于各种数据库系统中，包括 MySQL。本文旨在为初学者提供 SQL 和 MySQL 的基础知识，并指导如何进行基本数据库操作。 2....MySQL 安装与配置 安装 MySQL 在不同平台上安装 MySQL 的步骤略有不同。以下是常见的安装方法： Windows 平台： 下载 MySQL 安装程序。 运行安装程序并按照提示完成安装。...基本配置与连接 安装完成后，可以使用以下命令启动 MySQL 服务： sudo service mysql start 使用 mysql 命令行工具连接到 MySQL： mysql -u root -...FROM users ORDER BY created_at DESC; 分页查询： SELECT * FROM users LIMIT 10 OFFSET 20; 聚合函数与分组查询 使用聚合函数进行数据统计
Connection对象的cursor()方法 cursor1=conn.cursor() 对象的方法 close()关闭 execute(operation [, parameters ])执行语句，返回受影响的行数...如果是增删改，返回受影响的行数，如果是查询，返回查询的行数 count = cur.execute(sql) print('查询的结果有%s条数据'%count) #获取第一行 dateOne = cur.fetchone...如果是增删改，返回受影响的行数，如果是查询，返回查询的行数 count = cur.execute(sql,params) #提交 conn.commit() print('受影响的行数:%s'%count...如果是增删改，返回受影响的行数，如果是查询，返回查询的行数 count = cur.execute(sql) # 提交 conn.commit() print('受影响的行数...如果是增删改，返回受影响的行数，如果是查询，返回查询的行数 count = cur.execute(sql) print('查询的结果有%s条数据'%count) #获取第一行 # dateOne =
转载~ 在互联网技术圈中有一个说法：「MySQL 单表数据量大于 2000 W行，性能会明显下降」。网传这个说法最早由百度传出，真假不得而知。但是却成为了行业内一个默认的标准。...单表超过2000W行数据一定会导致性能下降吗？我认为是不一定的，虽然说建议单表不超过2000W，但是我不接受它的建议可不可以？那必然也是可以的。...一、单表最大到底能存多少数据 先来看看下面这张图，了解一下mysql各个类型的大小 我们知道在MySQL是支持主键自增长的，不考虑其他因素的前提下，理论上只有主键没有用完，表中的数据就可以一直增加。...「主键类型为tinyint时」 主键8位，数据最大为255，Id自增超过255就会报错 「由此可見：MySQL能够存储的数据在一定程度上受限与主键的类型。...但是数据量的大小却跟2000W没啥影响，既然百度大佬推荐单表最大2000W行数据，那肯定不会是空口白话，一定定会有其他影响行数的因素」。
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